محققان بهدنبال دقت ۹۹ درصدی در تشخیص صوت مجله خبری اینتل مگ هستند و در آیندهی نهچندان دور، صحبت کردن با ماشین به یکی از رویکردهای اصلی تعامل کاربر با کامپیوتر تبدیل خواهد شد. جهان فناوری امروز در لبهی پرش به مرحلهای جدید از تواناییهای هوش مصنوعی قرار دارد. شبکههای عصبی امروزی توانایی ساختن تصاویر واقعی را دارند و حتی با کیفیت بالا، صدای افراد را شبیهسازی میکنند. از دستاوردهای خبرساز اخیر میتوان به دیپفیک اشاره کرد که لزوم کنترل و قانونگذاری بیشتر بر روند توسعهی هوش مصنوعی را دوچندان میکند.
- این شرکت میگوید تاکنون انسانها خود را با موتورهای جستجو وفق میدادند، اما حالا موتورهای جستجو باید پاسخگوی نیاز کاربران باشند.
- ارزهای دیجیتال مختلف مانند بیتکوین و اترتحت این تکنولوژی توسعه پیدا کردهاند.
- کامپیوتر واتسون با اختلاف بالایی توانست دو قهرمان انسانی را شکست دهد.
- برای مثال زمانی که در شبکههای اجتماعی مثل اینستاگرام گشتوگذار میکنیم، هوش مصنوعی این کمپانی در حال رصد کردن ماست تا ما را بطور کامل بشناسد و محتوای مناسبتری را برای ما ارسال کند.
در مسیر یادگیری شبکههای عصبی، اولویت و وطن دادههای ورودی تغییر میکند تا اینکه درنهایت خروجی موردنیاز از شبکه استخراج میشود. در چنین وضعیتی، شبکه بهنوعی انجام دادن یک وظیفهی خاص را آموخته است. یادگیری ماشین در تعریف ساده با ارائهی دادههای وسیع به ماشین شروع میشود. سپس ماشین با استفاده از همان دادهها، چگونگی انجام وظایف خاص مانند درک صحبت یا برچسبگذاری تصاویر را میآموزد.
تعریف و طبیعت هوش مصنوعی[ویرایش]
همچنین این زبان بسیار منعطف است و از شیوههای برنامه نویسی مختلف پشتیبانی میکند. بلکه یادگیری ماشین تنها بخشی از AI است؛ اما موضوعات آنها همپوشانی زیادی دارند. یک الگوریتم یادگیری ماشین، با دیدن مجموعهای از دادهها میتواند به یک هوشمندی نسبی برسد. به عنوان مثال کافی است عکس گربههای زیادی را به الگوریتم یادگیری ماشین نشان دهید تا از آن پس قادر به تشخیص هر گربهای باشد.
شبکه عصبی پیچشی در هوش مصنوعی
همچنین افراد میتوانند از گفتگو یا تصویر بهگونهای برای ارتباط با هوش مصنوعی استفاده گنند که گویی در حال ارتباط با یک انسان واقعی هستند. ماشینها در چنین زمینههایی بسیار بینقص عمل میکنند، زیرا میتوانند حجم زیادی از دادهها را در مدت زمانی بسیار اندکی پردازش کنند. علاوه بر این، ماشینها ممکن است بیاموزند چگونه الگوها را در دادههای تاریخی شناسایی کنند و حدس بزنند که این الگوها در آینده چگونه ممکن است دوباره اتفاق بیوفتند.
اکنون بازاریابان میتوانند با کمک تحولهای پدید آمده در کلان دادهها و راهکارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته دادهها بیش از پیش درک واضحتری را از مخاطب هدف بدست آورند. بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی خط مقدم پیشرفت در این حوزه به حساب میآید. این گرایش کامپیوتر هنوز در حال بلوغ است و مسائل حل نشده بسیاری در آن وجود دارد. کسانی که در این حوزه وارد میشوند با مسائل مختلفی مثل Machine Learning، Deep learning، بینایی ماشین و غیره سروکار دارند. زیرا با انتخاب این زبان، شخص میتواند به جای وقت گذاشتن روی زبان برنامه نویسی، بیشتر روی الگوریتمها و مسائل حوزه کاری خود تمرکز کند.