آزمون تورینگ توسط دانشمند کامپیوتر، آلن تورینگ ساخته شده است که به نوعی آغازگر مجله خبری اینتل مگ در تاریخچه آن به شمار می‌رود و در فرهنگ علمی‌تخیلی و بحث‌های مربوط به ربات‌های هوشمند زیاد از آن نام برده می‌شود. اما آزومون تورینگ یا همان تست تورینگ دقیقاً چیست؟ و اگر یک کامپیوتر آزمون تورینگ را با موفقیت بگذراند به چه معناست؟ آلن تورینگ اولین بار آنچه تست تورینگ نامیده می‌شود را در مقاله‌ای به سال ۱۹۵۰ توصیف کرده است. تورینگ قصد داشت به این سوال پاسخ دهدد که آیا ماشین‌ها هم می‌توانند تفکر کنند؟ برای رسیدن به پاسخ این سوال او آزمونی فرضی را طراحی کرد که در ادامه شرح داده شده است. برای یادگیری عملی هوش مصنوعی هم می‌توان از دوره یادگیری ماشین با پایتون یا متلب استفاده کرد. در درجه اول هوش مصنوعی شامل استفاده از کامپیوترها برای انجام کارهایی می‌شود که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. انسان‌ها می‌توانند با چشمانشان ببینند و آنچه می‌بینند را پردازش کنند.
سرمایه‌گذاری گوگل در رقیب ChatGPT؛ قیمت توکن‌های هوش مصنوعی دوباره اوج گرفت
در واقع انسان‌ها هم از روز اولی که به دنیا می‌آیند هوشمند نیستند و برای تبدیل شدن به فردی هوشمند و باهوش باید تحت آموزش قرار بگیرند. به یاری پژوهش‌های گستردهٔ دانشمندان علوم مرتبط، هوش مصنوعی تاکنون راه بسیاری پیموده‌است. در این راستا، تحقیقاتی که بر روی توانایی آموختن زبان‌ها انجام گرفت و همچنین درک عمیق از احساسات، دانشمندان را در پیشبرد این دانش کمک زیادی کرده‌است. یکی از اهداف متخصصین، تولید ماشین‌هایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند.
کامپیوتر واتسون با اختلاف بالایی توانست دو قهرمان انسانی را شکست دهد. در سال ۲۰۱۲، کامپیوترهای سریع‌تر با تجهیز به الگوریتم‌های پیشرفته‌تر و دسترسی به منابع داده‌ای عظیم‌تر، پیشرفت در حوزه‌های درک و یادگیری ماشین را ممکن کردند. رویکردهای یادگیری عمیق هم در همان سال متولد شدند که نیاز به داده را به‌عنوان خوراک سیستم‌‌های هوش مصنوعی، افزایش دادند. عملکرد اولیهٔ برنامه‌نویسی هوش مصنوعی ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبهٔ سمبولیک است. تأثیر قابل توجه این زبان‌ها بر روی توسعه هوش مصنوعی از جمله توانایی‌های آن‌ها به عنوان ابزارهای فکر کردن است.
توانایی‌ها و قابلیت‌های هوش مصنوعی
در شیوه داده محور، که به آن یادگیری ماشین گفته می‌شود، لازم است داده‌های زیادی را برای یادگیری در اختیار ماشین گذاشت. پردازش زبان طبیعی که با سرنام NLP از آن یاد می‌شود، حوزه‌ای در هوش مصنوعی به حساب می‌آید که با تعامل بین کامپیوترها و انسان‌ها از راه زبان طبیعی سر و کار دارد. هدف نهایی NLP در خواندن، دریافت، درک و فهمیدن زبان‌های انسانی و استفاده از این توانایی در موارد استفاده ارزش‌آفرین خلاصه می‌شود. ایده‌ی اصلی این پروژه کمک به راننده برای یافتن فضاهای خالی در هنگام مسابقه است. یادگیری تقویتی بخشی از ماشین لرنینگ به‌شمار می‌رود و به این نکته می‌پردازد که چگونه عامل هوشمند در محیط خود واکنش نشان دهد تا بهترین عملکرد را ارائه کرده باشد. این ایده شبکه‌های عصبی مصنوعی را در کنار معماری یادگیری تقویتی قرار می‌دهد و عامل هوشمند تولیدشده توسط نرم‌افزار را قادر می‌سازد بهترین واکنش را برای رسیدن به هدف نشان دهد.
فزونی کاربران فضای مجازی و راحتی دسترسی برای خرید و استفاده از خدمات آنلاین، تقریباً تمامی مردم جهان را به‌سوی پلتفرم‌های فروشگاه و شرکت‌های آنلاین کشانده است. در این وضعیت، نیروی انسانی نمی‌تواند پاسخگوی نیازهای آنلاین کاربران و مدیریت سؤالات و درخواست‌های ایشان باشد. چت‌بات‌ها با بهره‌گیری از فناوری یادگیری ماشین می‌توانند همزمان بهترین پاسخ به سؤالات مشتریان را ارائه کرده و علاوه بر تقویت ترافیک وب‌سایت، رضایت مشتری را نیز بهبود ببخشند. این دو فناوری امروزه در پلتفرم‌های متعددی در کشور رشدیافته و توانسته است تجربه‌های کاربری را به نحوی چشم‌گیری ارتقاء دهد.
- این قابلیت یکی از منحصربه‌فردترین توانمندی‌های هوش مصنوعی در حال حاضر جهان به‌حساب می‌آید.
- ماشین های حافظه محدود می توانند تجربیات یا داده های گذشته را برای مدت کوتاهی ذخیره و از آن ها استفاده کنند.
- نتایج نظرسنجی احتمال رسیدن به هوش عمومی مصنوعی را تا دهه‌های ۲۰۴۰ و ۲۰۵۰، حدود ۵۰ درصد بیان می‌کرد که تا سال ۲۰۷۵، به احتمال ۹۰ درصد می‌رسید.
- همچنین تعدادی زیادی نرم افزار تحلیل آنلاین و ابزارهای متن باز داده کاوی مبتنی بر جاوا وجود دارند.
