Pybrain یکی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین بوده که با زبان پایتون نوشته شده است. این کتابخانه شامل الگوریتم‌هایی مربوط به شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی است. Pybrain یک کتابخانه رایگان، آزاد و متن باز به حساب می‌آید که هر کسی می‌تواند از آن استفاده کند. ترکیب Pybrain با سایر کتابخانه‌های هوش مصنوعی به نتایج بسیار مفیدی منجر می‌شود. محبوبیت پایتون در حوزه‌های مختلف باعث شده است تا توسعه‌دهندگان کتابخانه‌های بسیار زیادی را برای این زبان برنامه نویسی ایجاد کنند. با استفاده از این کتابخانه‌ها کسانی که قصد دارند از زبان پایتون در حوزه هوش مصنوعی استفاده کنند، دیگر نگران کدنویسی‌ها و ساختارهای پیچیده نخواهند بود.
- انسان‌ها می‌توانند با چشمان خود ببینند و آنچه را می‌بینند تجزیه و تحلیل کنند.
- استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی، به عبارت Neuroevolution شناخته می‌شود و در توسعه‌ی نسل‌های بعدی از سیستم‌های هوشمند، کارایی بسیاری خواهد داشت.
- طی سال‌های اخیر از هوشمندی بینایی ماشین در صنایع پیشرفته‌ای همچون خطوط تولید کارخانه‌ها جهت کنترل کیفی محصولات استفاده می‌شود.
- واژه هوش مصنوعی که مخفف آن به AI معروف است در زندگی روزمره‌ی ما کاربردهای بسیاری دارد و حضور این تکنولوژی در بعضی جاهای زندگیمان قابل لمس و در بسیاری جاها نامحسوس است.
- در این روش رایانه می‌تواند با استفاده از هوش خود داده‌ها را پردازش کند آنان را مورد بررسی قرار دهد و الگوریتم مورد نیاز خود را از آن داده‌ها استخراج کند و بدون دخالت هوش انسانی از آنان استفاده کند.
- کشاورزان اکنون می‌توانند با استفاده از AI زمان مناسب کشت و برداشت را تخمین بزنند، میزان آب مناسب برای هر محصول و زمان مناسب آبیاری را بدانند.
اکو، در ابتدا توسط آمازون راه‌اندازی شد و در حال حاضر، به سمت هوشمندتر شدن پیش می‌رود. هوش مصنوعی یا به عبارتی Artificial intelligence که امروزه با اصطلاح AI نیز شناخته می‌شود، روشی نوین برای ساخت ابزارهایی هوشمند با الگوبرداری از هوش انسان می‌باشد. در حقیقت این فناوری همان ماشین برنامه‌نویسی شده به دست انسان است که با هدف سهولت در انجام امور روزمره طراحی شده است. ماشین های واکنشی از انواع اولیه هوش مصنوعی هستند که تجربیات یا خاطرات گذشته را برای اقداماتی که قرار است در آینده انجام شود، ذخیره نمی کنند . چنین سیستم هایی روی شرایط فعلی تمرکز می کنند و بر اساس بهترین اقدام ممکن به آن ها واکنش نشان می دهند. از نمونه های معروف ماشین های واکنشی می توان به سیستمDeep Blue شرکت IBM و AlphaGo گوگل اشاره کرد.
آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟
با گذشت زمان و رسیدن به دهه ۱۹۹۰ و قرن بیستم از هوش مصنوعی برای کارهای پزشکی و حل مسائل استفاده شد. شاید برایتان جالب باشد که بدانید اولین جرقه انفجار هوش مصنوعی در سال ۱۹۹۷ خورد زمانی که فردی به نام گری کاسپاروف از یک رایانه به نام Deep Blue در بازی شطرنج شکست خورد. ربات‌ها فقط یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی هستند و صرفاً یک بعد از آن به نمایش می‌گذارند. در حالی‌که هوش مصنوعی مفهومی بسیار گسترده‌تر و کاربردی‌تر از ربات‌ها را در بر می‌گیرد.
بنابراین الگوریتم‌ها اجازه دارند تا نقاط داده موجود در مجموعه‌های داده را طبقه‌بندی، برچسب‌گذاری و یا گروه‌بندی کنند، بدون اینکه هیچ راهنمایی خارجی در انجام آن کار داشته باشند. به عبارت دیگر، یادگیری بی‌نظارت به سیستم اجازه می‌دهد تا الگوهای درون مجموعه داده‌ها را به تنهایی شناسایی کند. همه‌ی ماشین‌های هوشمندی که امروز ما به نوعی از آن‌ها استفاده می‌کنیم در همین نوع AI قرار می‌گیرند Google Assistant، Google Translate, Siri و مجله خبری اینتل مگ دیگر ابزارهای متکی به پردازش زبان طبیعی مثال‌هایی از AI ضعیف‌اند. شاید به‌زعم بسیاری ابزارهایی که نام بردیم چندان هم «ضعیف» نباشند، اما دلیل «ضعیف» نامیدن این ابزارها این است که راه بسیاری دارند تا از هوشی شبیه به هوش انسانی برخوردار شوند. به عبارت دقیق‌تر، این ابزارها نمی‌توانند به‌صورت خودبسنده و مستقل بیندیشند. با بررسی سازوکارهای مغز می‌توانیم سر از کار سیستم‌های هوشمند دربیاوریم و آن‌ها را در کامپیوتر شبیه‌سازی کنیم.
هوش مصنوعی چه کاربردی دارد؟
برای موثرتر کردن کمپین‌های بازاریابی، شرکت‌ها از داده‌ها استفاده می‌کنند تا تصمیم بگیرند کدام نوع از کاربران کدام تبلیغات را ببینند. هوش مصنوعی از نظر پیش‌بینی اینکه مشتریان چگونه به تبلیغات خاص پاسخ خواهند داد، وارد عمل می‌شود. کافی است نگاهی به فهرست ارزشمند‌ترین و بزرگ‌ترین شرکت‌های جهان یا بزرگ‌ترین شرکت هوش مصنوعی ایران بیندازید. در توسعه‌ی استفاده از AI و مسائل مرتبط با آن، مسئله‌ی مهم ایجاد زیست‌بومی است که در آن شرکت‌های به‌وجود بیایند و منافع آینده‌شان را در این حوزه درک کنند.
