پردازش و یادگیری زبان طبیعی توسط ماشین ها چگونه است ؟

پردازش و یادگیری زبان طبیعی توسط ماشین ها چگونه است ؟

 

 

 

پردازش و یادگیری زبان طبیعی (NLP) زمینه مطالعه ای است که از سه رشته علوم کامپیوتر ، هوش مصنوعی و زبان شناسی محاسباتی تشکیل شده است. این رایانه را قادر می سازد تا به روشی هوشمندانه و مفید ، معیار را از زبان انسان ارزیابی ، درک و استخراج کند. با استفاده از NLP ، برنامه نویسان راه را برای سازماندهی و انجام وظایفی مانند خلاصه سازی خودکار،  ترجمه ، شناسایی شخص ، تجزیه و تحلیل احساسات ، تشخیص گفتار و تقسیم بندی موضوع ،هموار کرده اند. با استفادهاز پیشرفت های اخیر در دسترسی به داده ها و قدرت محاسباتی ، NLP بسیار بیشتر پیشرفت کرده است و به متخصصین امکان می دهد نتایج قابل توجهی در زمینه هایی مانند مراقبت های بهداشتی ، مالی ، منابع انسانی و سایر موارد بدست آورند.

پردازش زبان و یادگیری طبیعی برای چه چیز هایی استفاده می شود؟

NLP تقریباً در هر صنعت کاربردهای متنوعی دارد. این فناوری توانایی مدیریت خودکار زبانهای طبیعی انسان مانند گفتار یا متن را دارد. همچنین می تواند به یک کارمند ادارات یا شرکت ها در انجام کارهای متعدد کمک کند و در نهایت باعث تقویت عملکرد کار می شود. بسیاری از توسعه دهندگان معمولاً از الگوریتم های NLP برای جمع آوری بلوک های متن برای برداشتن ایده های    ضروری و اصلی استفاده می کنند. ایجاد ربات های چت برای پرس و جو و پاسخ مناسب. تجزیه و تحلیل احساسات و کمک شناختی و موارد دیگر صورت می پذیرد. به عنوان مثال ، شرکت هایی مانند یاهو و گوگل از پردازش زبان طبیعی برای فیلتر کردن و طبقه بندی ایمیل ها و ارزیابی متن ایمیل هایی که از طریق سرورهای کاربران عبور می کند استفاده می کند و از ارسال هرزنامه ، حتی قبل از ورود به صندوق ورودی ایمیل جلوگیری می کند. اکثر اطلاعاتی که سازمان های اطلاعاتی اعم از خصوصی یا عمومی جمع آوری می کنند، متنی بدون ساختار ، از جمله مکالمات شبکه های اجتماعی ، نظرات در وب سایت ها ، گزارش های داستانی و سایر موارد است. دریافت بینش عملی از این داده ها می تواند چالش برانگیز باشد. 

آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) در تلاش برای کاهش این نوع چالش ها ، برنامه کاوش و فیلتراسیون متن (DEFT) عمیق را ساخت. این برنامه با استفاده از NLP به طور خودکار اطلاعات مربوط به وابسطه را استخراج می کند و به تحلیلگران کمک می کند تا بینش های عملی را از آنها بدست آورند. هدف DEFT پرداختن به شکاف های باقی مانده توانایی مربوط به استنباط ، روابط علی و تشخیص ناهنجاری است.

پیشرفت ها در NPL

NPL توانایی ماشین ها را در تفسیر موثر متن ، گفتار و کلمات تقویت می کند. این امر باعث پیشرفت تجزیه و تحلیل داده ها ، کشف بدافزار و جلوگیری از انتشار اخبار جعلی می شود. با تکامل چت بات های مجهز به هوش مصنوعی مانند الکسا ، سیری ، کورتانا و دستیار Google و غیره ، استفاده از پردازش زبان طبیعی بسیار زیاد شده است. پیشرفت های اخیر در کاربردهای این فناوری به طور قابل توجهی نحوه درک و یادگیری هوش مصنوعی از چیزهای پیرامون آن را تغییر داده است. یکی از مهمترین پیشرفتها در زمینه NLP استفاده از یادگیری انتقالی بود. Fast.ai’s ULMFiT Universal Language Model Fine Tuning مفهوم یادگیری انتقالی را به جامعه NLP معرفی کرد. طبق گفته این شرکت ، ULMFiT یک روش یادگیری انتقالی موثر است که می تواند برای هر کاری در NLP اعمال شود. در سال 2018 ، Google AI مدل جدیدی را برای NLP به نام BERT (نمایندگی های رمزگذار دو طرفه از ترانسفورماتورها) معرفی کرد. این مدل از مفهوم ترانسفورماتور و یادگیری انتقالی استفاده می کند و آموزش کامل دو طرفه ترانسفورماتور را انجام می دهد. 

بعلاوه ، در سال 2018 ، محققان دانشگاه کالج اطلاعات و علوم رایانه ای دانشگاه ماساچوست و Google AI Language ، (LISA) ، یک مدل شبکه عصبی خود-توجه به زبانشناسی را معرفی کردند. این امر یادگیری عمیق و فرم گرایی زبانی را با هم ادغام می کند ، بنابراین از تجزیه نحوی برای دستیابی به معنای دقیق ، به طور موثرتری استفاده می کند.به طور گسترده تر ، قدرت NLP در سال های آینده به تکامل ، درک و زمینه سازی داده هایی ادامه خواهد داد که می تواند منجر به سود بهتر یک تجارت شود.

نسل بعدی کامپیوتر های کوانتومی

نسل بعدی کامپیوتر های کوانتومی

 

 

 

هانیول کامپیوتر های کوانتومی نسل بعدی خود را با نام System Model H1 معرفی کرده است که از دستگاه متمایز شارژ کوانتومی متصل شده (QCCD) و فناوری یون گیر افتاده با طراحی آماده برای به روزرسانی سریع در طول عمر خود بهره می برد. کامپیوتر کوانتومی جدید این شرکت در ابتدا 10 کیوبیت کاملاً متصل ، حجم کوانتومی اثبات شده 128 و ویژگی های منحصر به فرد مانند اندازه گیری مدار میانی و استفاده مجدد از کیوبیت را ارائه می دهد. این تمام ماجرا نیست، هانیول متعهد شده است که طی پنج سال آینده حجم کوانتومی رایانه های کوانتومی خود را حداقل به ترتیب سالانه افزایش دهد.

کامپیوتر های نسل بعدی کوانتومی هانیول چه ویژگی هایی دارد ؟

شرکت ها از طریق یک مدل مبتنی بر اشتراک می توانند به طور مستقیم به سیستم مدل H1 خود از طریق API ابری و همچنین از طریق Microsoft Azure Quantum و شرکای کانال از جمله Zapata Computing و Cambridge Quantum Computing دسترسی پیدا کنند. رئیس شرکت Honeywell Quantum Solutions تونی اوتلی در یک بیانیه مطبوعاتی توضیح داد که چگونه نسل H1 رایانه های کوانتومی آن در طول عمر خود به طور مداوم به روز می شود ، :

“نقشه راه محاسبات کوانتومی تهاجمی Honeywell تعهد ما در دستیابی به مقیاس تجاری برای تجارت کوانتومی ما را نشان می دهد. مدل مبتنی بر اشتراک ما دسترسی مشتریان پیشرفته موجود به Honeywell را برای مشتریان سازمانی نیز فراهم می کند. روش منحصر به فرد Honeywell ما را قادر می سازد تا به طور سیستماتیک و مداوم” H1 ”  از طریق افزایش تعداد کیوبیت ، حتی وفاداری بالاتر و تغییرات ویژگی منحصر به فرد، سیستم ها را ارتقا دهیم. “

سیستم مدل H1

هانیول علاوه بر سیستم اعلام کامپیوتر جدید کوانتومی مدل H1 خود ، تأیید کرده است که در حال حاضر فعالیت های متقابل برای نسل آینده سیستم مدل H2 خود و همچنین فعالیت های توسعه پشتیبانی از نسل H3 خود و فراتر از آن را آغاز کرده است. طبق گفته اوتلی ، تقاضا برای دسترسی به کامپیوتر کوانتومی این شرکت در میان مشتریان سازمانی زیاد است ، وی گفت:

“معرفی سیستم مدل H1 یک نقطه عطف مهم در شکل دهی و تسریع توسعه محاسبات کوانتومی و آوردن توان آن به شرکت ها است. ما در سال 2020 تقاضا سر به فلک کشیدیم و از همکاری با مشتریانی که می خواهند از طریق محاسبات کوانتومی. ” هانیول همچنین نشان داد که DHL و Merk آخرین شرکت های سازمانی هستند که به رایانه کوانتومی آن دسترسی دارند. این سازمان ها قبلاً طیف گسترده ای از موارد استفاده از محاسبات کوانتومی را که شامل داروها و تدارکات و همچنین برنامه های داخلی Honeywell در تجارت و هوا و فضا و عملکرد و فناوری های آن است ، نشان داده اند.

بیانیات شرکت هانیوال در مورد کامپیوتر نسل بعدی خود

“کیوبیت های یون گیر افتاده ما در طبیعت با ساختار اتمی تعریف می شوند ، می توانند به راحتی و با سرعت بیشتری در مقایسه با فناوری های جایگزین کیوبیت که مستقیماً از اتم استفاده نمی کنند ، یکنواخت ساخته و کنترل شوند. به همین دلیل است که ما از اصطلاح “Nature’s Qubit” برای سیستم های خود استفاده می کنیم – کیوبیت های ما همه یکسان و عاری از نقص هستند.” این شرکت در وبسایت جدید خود اعلام کرد :

کامپیوتر های کوانتومی یون گیر افتاده از اتم های شارژ شده (یون) متعدد برای نگهداری اطلاعات کوانتومی استفاده می کنند. سیستم های ما از میدان های الکترومغناطیسی برای نگهداری (به دام انداختن) هر یون استفاده می کنند ، بنابراین می توان با استفاده از سیگنال های مایکروویو و لیزر آن را دستکاری و رمزگذاری کرد.

پیچیدگی این سیستم های کنترل با تخصص ما مطابقت دارد ، زیرا ما ده ها سال است که آنها را ساخته ایم. ما به عنوان پیشرو در رابط های سخت افزاری ، نرم افزاری و کاربر بصری ، از قابلیت های پایان به پایان لازم برای طراحی ، ساخت و ادغام زیر سیستم ها و اجزای حیاتی برای تسهیل فناوری یون به دام افتاده برخوردار هستیم.

بدون شک محاسبات کوانتومی توانایی ما را در انجام محاسبات بسیار بیشتر می کند و با این فناوری درب های جدیدی به سوی سیستم های محاسباتی و کامپیوتر ها باز خواهد شد. بسیاری از شرکت هایی که بر روی پروژه های هوش مصنوعی کار می کنند هم می توانند از این مدل کامپیوتر ها استفاده کنند.

تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون

تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون

 

 

 

 

در برخی از مواقع افراد هوش مصنوعی و اتوماسیون را با هم  اشتباه می گیرند اما باید توجه داشت که تفاوت هایی میان این دو وجود دارد. دکتر مارک نسیلا ، مدیر تحلیلی FNB برای بانکداری مصرف کننده ، توضیح می دهد که اختلاف اصلی این است که هوش مصنوعی تصمیمات و اقدامات هوش انسانی را تقلید می کند ، در حالی که اتوماسیون بر ساده سازی کارهای تکراری و آموزنده تمرکز دارد. وی افزود: اتوماسیون مدت زمانی است که وجود داشته است و احتمالاً آنقدر در بیشتر فعالیت های تجاری ادغام شده است که دیگر قابل تشخیص نیست  به عنوان مثال ، تولید خودکار ایمیل های بازاریابی و پیام کوتاه به مشتریان از نمونه های اتوماسیون می باشد.”

تعریف هوش مصنوعی و اتوماسیون و تفاوت میان آنها

اگر بخواهیم خیلی ساده به اختلاف میان این دو اشاره کنیم اتوماسیون نرم افزاری است که از قوانین از پیش برنامه ریزی شده پیروی می کند. هوش مصنوعی برای شبیه سازی تفکر انسان طراحی شده است. آنچه هم سیستم های خودکار را هدایت می کند و هم هوش مصنوعی همان چیزی است که مشاغل را پیش می برد: داده ها. ماشین های خودکار داده ها را جمع می کنند و سیستم های هوش مصنوعی آن را “درک” می کنند.

هوش مصنوعی علم ایجاد ماشین هایی است که وظیفه دارند مشکلات را حل کنند و برخی از کارهایی را انجام دهند که پردازش آنها  برای مغز انسان پیچیده باشد. از طرف دیگر ، اتوماسیون استفاده از فناوری برای اتوماسیون فرآیندها با حداقل دخالت انسان یا بدون آن است. اتوماسیون توانایی ماشین ها در انجام کارهایی است که انجام آنها توسط انسان غیرممکن یا دشوار است در حالی که هوش مصنوعی شبیه سازی هوش انسان است. تمرکز هوش مصنوعی بر ایجاد ماشین های بسیار هوشمند برای انجام وظایفی است که به معنای طبیعی تفکر یا رفتار هوشمندانه نامیده می شوند. این علم و مهندسی ساخت ماشین آلات به اندازه کافی هوشمند است که می تواند از هوش و رفتار انسان تقلید کند. ایده پشت هوش مصنوعی ایجاد فناوری است که به کامپیوترها و ماشین آلات اجازه می دهد مانند انسان فکر کنند ، مانند انسان رفتار کنند و از آنها بیاموزند. هدف اصلی اتوماسیون ساده سازی و تسریع در انجام کارهای متداول و تکراری برای افزایش بهره وری و کارایی تولید ، با درگیری کمتر یا بدون درگیری انسان است.

مثال هایی از هوش مصنوعی و اتوماسیون

نمونه هایی از هوش مصنوعی شامل برنامه های اشتراک تاکسی مانند Uber و Lyft ،تشخیص گفتار ، حل مسئله ، یادگیری ماشین ، دسته بندی ایمیل هوشمند ، فیلترهای هرزنامه ، دستگاه های Alexa Alexa ، Chatbots ، Apple’s Siri ، Google Now ، Internet of Things ، جستجوی پیش بینی Google ، توصیه های محصول و موارد دیگر می باشد.

نمونه هایی از اتوماسیون شامل پر کردن خودکار فرم ، پشتیبانی مشتری ، امضاهای دیجیتالی ، مونتاژ خودکار ، تجزیه و تحلیل کارمندان ، بانکداری آنلاین ، پردازش پرداخت ، ماشین آلات کنترل عددی ، ربات های کنترل مواد ، سیستم های بزرگراهی ، مدیریت خودکار پسماند ، خرده فروشی خودکار ، نظارت تصویری و غیره است. یکی از نمونه های متداول سیستم خودکار ، ترموستات مورد استفاده در لوازم خانگی است.

در نهایت ، یادگیری ماشین می تواند عناصر اتوماسیون را در خود داشته باشد اما توانایی پاسخگویی پویا به ورودی های تغییر یافته باعث می شود که یادگیری ماشین برای بسیاری از فرایندهایی که می توانند خودکار شوند ، بیش از حد خوب باشد. از آنجا که پیشرفت های فن آوری ایجاد فرآیندهای یادگیری ماشین را آسان تر می کند ، ممکن است یادگیری ماشین در رویه های خودکار به به شکست منجر شود. در حال حاضر ، یادگیری ماشینی برای  روشهای کار در صنعت متناسب است و اتوماسیون همچنان اصل غالب در استفاده از فناوری در تجارت است.

در نهایت هوش مصنوعی می تواند نوعی اتوماسیون ، رباتیک و نرم افزار باشد سه زمینه ای که گزارش اتوماسیون روی آنها تمرکز کرده است.

طراحی سایت

هوش مصنوعی و کامپیوتر کوانتومی

هوش مصنوعی و کامپیوتر کوانتومی

طراحی سایت

 

 

رایانه های سنتی بر اساس داده هایی کار می کنند که در یک سیستم باینری رمزگذاری شده اند. اساساً، هر بیت داده فقط به صورت صفر و یک نشان داده می شود و بیشتر از این دو حالت در این کامپیوتر ها امکان پذیز نیست از این رو ، به  این سیستم محاسبات باینری گفته می شود. با این حال ، نسل جدیدی از رایانه ها در افق ظاهر شده اند که رایانه کوانتومی نامیده می شود و سیستم های محاسباتی را فراتر از باینری معمولی می برد، به خصوص برای هوش مصنوعی.

کامپیوتر های کوانتومی چگونه کار می کنند و چرا برای هوش مصنوعی مناسب هستند ؟

به جای فقط صفر و یک ، محاسبات کوانتومی به بیت ها یا کیوبیت های کوانتوم بستگی دارد. محاسبات کوانتومی با اجازه دادن به اطلاعاتی که در کیوبیت ها رمزگذاری شده اند ، همزمان مرزهای محاسبات سنتی را می شکند. این پدیده که به عنوان superposition شناخته می شود ، قدرت محاسباتی بیشتری را از آنچه تصور می شد ، باز می کند. با وجود چنین پیش زمینه پیچیده ای ، استفاده از محاسبات کوانتومی در کجا بیشترین معنا را در زمینه های فعلی پیدا می کند و عملاً چه مزایایی دارد؟

یکی از نواحی که رایانه کوانتومی سودآورتر و امیدوار کننده تر است ، هوش مصنوعی است. همانطور که هوش مصنوعی در زمینه تجزیه و تحلیل مجموعه های داده بزرگ فعالیت می کند، حاشیه خطا و عدم دقت در روند یادگیری فضای قابل توجهی برای پیشرفت دارد و محاسبات کوانتومی به خوبی به ما امکان می دهد تا توانایی الگوریتم را برای یادگیری و تفسیر بهبود بخشیم.

دقیقاً چگونه محاسبات کوانتومی درهوش مصنوعی و به طور خاص ، در یادگیری ماشین کمک می کند؟ واقعیت این است که میزان کارآیی و موفقیت یادگیری ماشینی امروزی تا  حد زیادی به مجموعه داده ای که در اختیارش قرار گرفته بستگی دارد. اندازه مجموعه داده کیفیت نتایج را تعیین می کند ، بنابراین اگر اطلاعات کافی نباشد ، خروجی نیز امیدوار کننده نخواهد بود. با این وجود ، به لطف توانایی محاسبات کوانتومی برای فراتر رفتن از سیستم برنامه نویسی باینری سنتی ، امکان بزرگنمایی و غنی سازی مجموعه داده ها را از نظر حجم و تنوع امکان پذیر می سازد. با مجموعه داده های بهتر و عمیق تر ،و در نتیجه آموزش بهتر مدل های یادگیری ماشین ،  حل کردن مشکلات واقعی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، امکان پذیر است.

 محاسبات کوانتومی در چه بخش های از هوش مصنوعی کارایی دارند؟

پیشرفت دیگری که کامپیوتر های جدید با محاسبات کوانتومی به هوش مصنوعی ارائه می دهد ، بهبود قابلیت های “پردازش زبان طبیعی” است که امکان درک و تجزیه و تحلیل عمیق تر داده های متنی را فراهم می کند. با محاسبات کوانتومی ، الگوریتم ها می توانند از محتوای داده های متنی آگاهی بیشتری کسب کنند. به عبارت دیگر ، دستگاه قادر خواهد بود معنای موجود در پشت داده ها را واقعاً درک کند و قادر است کل جملات و عبارات را به جای فقط کلمات تجزیه و تحلیل کند.

وقتی صحبت از تأثیر خاص صنعت می شود که محاسبات کوانتومی می توانند ایجاد کنند ، لیست مزایایی که معرفی می کند نیز طولانی است و به احتمال زیاد در آینده نزدیک به خوبی امکان پذیر هستند. برخی از امیدوار کننده ترین پیشنهادات محاسبات کوانتومی در زمینه مراقبت های بهداشتی است. از آنجا که کامپیوتر های سنتی از نظر داده هایی که می توانند در اختیار داشته و تجزیه و تحلیل کنند ، محدود هستند، محاسبات کوانتومی برای گسترش اندازه و تنوع بسیار زیاد اجزای مختلف موجود برای تحقیق و مقایسه گام برمی دارد.

از آنجا که فرایند شبیه سازی و مقایسه اجزا اصلی مواد ابتکار توسعه دارو است ، محاسبات کوانتومی با اجازه دادن به شبیه سازی های آگاهانه و متنوع تر ، که برای آزمایش فعل و انفعالات بین داروها و مولکول های بدن انسان طراحی شده اند ، مرز تحقیقات پزشکی را تغییر خواهند داد. علاوه بر تحقیقات ، محاسبات کوانتومی می تواند ظرفیت های شناسایی الگو را بهبود بخشد ، مجموعه داده های بزرگتری ایجاد کند و دقت تصویر MRI را  نیز بهبود بخشد در نتیجه به متخصصان پزشکی اجازه می دهد زودتر بیماری را تشخیص دهند  و درمان کنند.

دیگر کاربرد های کامپیوتر کوانتومی

مشابه تشخیص در مراقبت های بهداشتی ، محاسبات کوانتومی قابلیت های جدیدی را در صنعت مالی باز می کند. به طور خاص ، کشف تقلب با استفاده از  تشخیص الگو انجام می شود.هوش مصنوعی با کمک کامپیوتر های کوانتومی و به لطف قدرت و ظرفیت بهبود یافته آنها می توانند به تشخیص تقلب در مراحل اولیه کمک کنند و سرعت تجزیه و تحلیل را به میزان قابل توجهی افزایش دهند.

فراتر از مراقبت های بهداشتی و مراودات مالی ، محاسبات کوانتومی همچنین باز تعریف جدیدی از شیوه های بازاریابی موجود در حال حاضر را فراهم می کند. با بزرگ شدن مجموعه داده های مصرف کننده و قابلیت تجزیه و تحلیل ، مارک ها و شرکت ها قادر خواهند بود سطح کاملا جدیدی از سفارشی سازی را برای پاسخگویی به نیازهای مشتریان و کاربران منفرد ارائه دهند. محاسبات کوانتومی امکان هدف قرار دادن مشتری در سطح بسیار دقیق تر را فراهم می کند ، و در حال توسعه کمپین های ارتباطی است که به طور دقیق نیازها و درخواست های مشتری را برآورده می کند.

کرونا و هوش مصنوعی

کرونا و هوش مصنوعی

 

 

 

در طی سال اخیر ویروس کووید 19 در تمام دنیا اپیدمی شده. بنابراین رهبران و دانشمندان تمامی نقاط دنیا در تلاش هستند تا با هر روش ممکن با این بیماری مقابله کنند یکی از روش هایی که برای مقابله با کرونا بسیار کارآمد است، هوش مصنوعی می باشد. هوش مصنوعی یکی از شاخه های علوم کامپیوتر است که در دهه پنجاه میلادی ظهور پیدا کرد. تعریف کلی که می توان راجع به هوش مصنوعی کرد این است که به هوشی گفته می شود که بر خلاف تصور از هوشی که در انسان ها و حیوانات داریم توسط ماشیـن ها ارائه می شود. اگر بخواهیم به صورت آکادمیک این عبارت را توصیف کنیم می توانیم بگوییم که هر وسیله ای که محیط خود را درک کند و اقداماتی انجام دهد که شانس خود را برای دستیابی به اهداف خود به حداکثر برساند. دارای هوش مصنوعی می باشد. هوش مصنوعی معمولی محیط خود را تجزیه و تحلیل می کند و اقداماتی انجام می دهد که شانس موفقیت آن را به حداکثر می رساند. این کار ها می توانند ساده باشند(حالت 0،1) و یا پیچیده باشند (انجام اقدامات ریاضی که فرمول های آن موجود می باشد). البته هوش مصنوعی عبارت کلی است و این علم دارای زیر مجموعه های زیادی می باشد. یادگیری ماشینی(Machine Learning)، یادگیری عمیق(Deep Learning)، شبکه های عصبی(Neural Networks)،پردازش تصویر(Image Processing)  و خیلی از علوم دیگر زیر مجموعه هوش مصنوعی هستند. حال که اندکی در مورد هوش مصنوعی اطلاعات کسب کردیم می توانییم به این بپردازیم که بیماری کرونا و هوش مصنوعی چگونه با هم در ارتباط هستند.

چگونه از هوش مصنوعی برای مقابله با کووید 19 استفاده می شود؟

رویکرد های متفاوتی برای مقابله با این ویروس از طریق هوش مصنوعی ایجاد شده است. برای مثال می توانیم به استفاده از پردازش داده ها برای تایین اطلاعات آماری در این زمینه اشاره کنیم و یا استفاده از ربات ها در بسیاری از مراکز درمانی دنیا برای کاهش ریسک ابتلای کادر درمانی به این بیماری و یا استفاده از پردازش تصویر برای تحلیل عکس هایی که از ریه بیماران تهیه شده. در ادامه تعدادی از پیشرفت ها و نوآوری هایی که در زمینه هوش مصنوعی برای مقابله با ویروس کرونا ایجاد شده را به شما معرفی می کنیم.

آزمایشگاه MIT-IBM Watson AI از ابتدای شیوع این ویروس بر روش چندین پروژه هوش مصنوعی سرمایه گذاری کرده است تا بتواند با این بیماری مقابله کند. هدف این تحقیقات حذف چالش های بهداشتی اقتصادی است. اما این تحقیقات می تواند تاثیر بسیار ژرفی در ارزیابی و پاسخ به ریسک پس از سپری شدن بحران داشته باشد.

تشخیص زودرس سپسیس در بیماران Covid-19:

یک عارضه مرگبار Covid-19 است ، بیماری ناشی از کــــورنا ویروس جدید SARS-CoV-2.حدود 10 درصد از بیماران Covid-19 طی یک هفته از نشان دادن اولین علائم به سپسیس مبتلا می شوند ،اما فقط حدود نیمی از آنها زنده می مانند.

طراحی پروتئین برای جلوگیری از SARS-CoV-2:

پروتئین ها بلوک های سازنده زیستی هستند. محققان با داشتن هوش مصنوعی می توانند ساختار آنها را برایبــرطرف کـــردن مشکلات و کشــــف و پروتئیـــن های جدید دستکاری کنند. مواد غذایی فاسد شدنی را در نظربگیرید. آزمایشگاه MIT-IBM Watson AI اخیراً از هوش مصنوعی برای کشف اینکـه پروتئیــــن ابریشم ساخته شده توسط  زنبور عسل می تواند به عنــــوان روکش غذاهایی که سریع فاسد می شوند برای افزایش زمان نگه داری آنها استفاده شود.

یکی دیگراز موارد استفاده از این فناوری استفاده رادیولوژیست های UC San Diego و سایر پزشکان از یک هوش مصنوعی (AI)برای تقویت تجزیه و تحلیل تصویر برداری ریه در یک مطالعه تحقیقات بالینی که توسط خدمات وب آمازون (AWS) استفاده شده است ، می باشد. توانایی جدید هوش مصنوعی تا کنون ، بیش از 2000 تصویر بینش منحصر به فرد را برای پزشکان بهداشت UC San Diego فراهم کرده است در یک مورد ، بیمار در بخش اورژانس که هیچ علایمی از COVID-19 نداشت ، به دلایل دیگر تحت پرتونگاری قفسه سینه قرار گرفت. با این وجود ، هوش مصنوعی اشعه ایکس علائم ذات الریه را نشان داد ، که بعدا توسط رادیولوژیست تأیید شد.در نتیجه ، بیمار برای COVID-19 مورد آزمایش قرار گرفت و مشخص شد که از نظر بیماری مثبت است. این قابلیت جدید از ماهها قبل شروع شد که آلبرت هسیا ، دکترای تخصصی ، استادیار رادیولوژی در دانشکده پزشکی دانشگاه کالیفرنیا سن دیگو و رادیولوژیست در دانشگاه علوم پزشکی سن دیگو ، و تیم وی الگوریتم یادگیری ماشینی را توسعه دادند که به رادیولوژیست ها اجازه می دهد از هوش مصنوعی برای افزایش توانایی های خود در تشخیص پنومونی در اشعه X قفسه سینه استفاده کنند. این الگوریتم با 22000 نشانه گذاری توسط رادیولوژیست های انسانی آموزش دیده ، نقشه های رنگی را نشان می دهد که نشانگر احتمال پنومونی است.

از طرفی دانشمند مراکشی وعده یک مکانیسم هوش مصنوعی برای کمک به مبارزه با کرونا ویروس جدید را داده است. استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه نیویورک (NYU) متولد مراکش ، دکتر آناس باری، یک ابزار هوش مصنوعی (AI) را برای تجزیه و تحلیل و مهار تکامل پاندمی COVID-19 طراحی کرده است. باری با مدیریت تیمی از محققان و دانشمند ها در NYU ، برای ایجاد و مطالعه اثربخشی یک ابزار هوش مصنوعی جهت پیش بینی بیماران در معرض خطر ابتلا به بیماری و تعیین جدی بودن عفونت های COVID-19 کمک کرد. ین  دانشمند و استاد مراکشی دارای مدرک لیسانس مهندسی کامپیوتر از دانشگاه Al Akhawayn در ایفران مراکش (AUI) است و در حال مذاکره بین NYU و AUI برای استفاده از فناوری تازه توسعه یافته در مقابله با گسترش COVID-19 در مراکش است. اگرچه مراکش از تحقیقات و توسعه علمی هوش مصنوعی زیادی برخوردار نیست ، اما دانشمندان مهاجر مراکشی در خارج ، در حال به  کارگیری تخصص خود در زمینه هوش مصنوعی ،به ویژه در زمینه بحران COVID-19 ، که مستلزم سطح بالایی از تعامل علمی است ، هستن دتا این بحران هر چه زودتر تمام شود.

در این میان تحقیقات دیگری که دانشمندان انجام داده اند موجب شده تا پیشرفت های هوش مصنوعی فقط منتهی به اینها نباشد. محققان اکنون مدل های رایانه ای را براساس هوش مصنوعی (AI) تهیه می کنند که تعیین ریسک خطر نیاز یک فرد بیمار به ونتیلاتور یا مراقبت های ویژه را محاسبه می کند. چندین شرکت غیر بهداشتی در حال حاضر در تلاشند تا تهویه مطبوع تولید کنند زیرا موارد COVID-19 و هرچه بیشتر در سطح جهان بحرانی می شوند. ” مادس نیلسن از دانشگاه کپنهاگ در دانمارک گفت: با استفاده از این مدل های هوش مصنوعی ، به عنوان مثال بیمارستان ها می توانند بدانند که 40٪ از 300 بیمار بستری آنها احتمالاً در طی یک هفته به یک دستگاه تهویه احتیاج دارند.مادس نیلسن از دانشگاه کپنهاگ در دانمارک گفت: این فناوری به آنها اجازه می دهد تا منابع خود را به بهترین شکل برنامه ریزی کنند و به کار گیرند. با استفاده از این برنامه هوش مصنوعی مس توان یک آمار تقریبا درست از شرایط بیماران به دست آورد تا بتوان برنامه ریزی دقیق تری برای درمان بیماران انجام داد و جان چندین هزار نفر را نجات داد به گفته محققان ، الگوریتم ها مقدار زیادی از داده ها را از منابع متعدد جمع آوری می کنند. این داده ها شامل پرتونگاری ایکس ، آزمایشات و اندازه گیری های انجام شده از بیماران هنگام ورود به بیمارستان به همراه سوابق الکترونیکی سلامت آنها است. با استفاده از ایننرم افزار همه داده ها به یک رایانه  منتقل می شوند که طی چند دقیقه ، مدل محاسبه می کند که یک بیمار خاص نیاز به یک دستگاه تهویه مطبوع دارد، و این اظلاعات را چند روز قبل اعلام میکند. گرچه از این مدل ها به عنوان پایه ای برای معالجه بیماران منفرد استفاده نخواهد شد ،اما از آن به عنوان ابزاری برای برنامه ریزی استفاده می شود که هنوز هم می تواند تفاوت بزرگی برای کارمندان بیمارستان ایجاد کند.

علاوه بر تمام فناوری هایی که گفته شد، در یک متد جدید تشخیص covid-19 هوش مصنوعی با صدای افراد ، آلوده بودن آنها را ارزیابی می کند. در حال حاضـر ، چندین سازمان روی نرم افزاری کار می کنند که می توانند COVID-19 را با گوش دادن به مکالمات تـشـخـیـص دهـنـد.اولین گـروه از این تیم ها توسـط دانشمندان دانشگاه هاروارد و MIT تشکیل شـده اسـت. هـدف این تیم شناسایی علائمی است که فقط در صدای افراد مبتلا به این بیماری مشهود است و از این طریق تشخیص را تسهـیل می کند.ابتکار دیگر کار Voca.ai اسـت. این سازمان با هدف دیگر یک راهکار مشابه دارد. آنها نمونه هـای گفتـار و صـدا را از بـیـماران و افراد سـالم به صـورت داوطلبانه جمع آوری می کنند. یک مطالعه مشابه در CyLab که وابسته به دانشگاه کارنگی ملون است انجام شده است. هوش مصنوعـی ایـجاد شـده توسـط ایـن تیم همچنیـن می توانـد بفهـمد که آیا افراد با استفاده از تشخیص صدا برای COVID-19 آزمایش شده اند. اگرچه در آزمایشگاه اعلام شده اسـت که آزمایشات آنها ماهیت پزشکی معتبری ندارد ،اما از این سازمان ها خواسته شده تا تست های آنلاین خود را از روی اینترنت حذف کنـند.تـیـم CyLab اظهـار داشـت کـه آنـهـا مـی دانـند که چرا دانشگاه از آنها خواسته است تست های آنلاین را حذف کنند ، اما این روند فرصت های بسیار مهمی برای جمع آوری اطـلاعـات در مورد ایـن بیمـاری ارائـه مـی دهـد. بـرای شـنـاخـت بیـماری بـاید اطـلاعات بـیشـتری جمع آوری شود

به این صورت بیشتراین پیشرفت ها در زمینه هوش مصنوعی و با توجه به نیاز زیادی که امروزه برای ایجاد یک راه درمانی برای درمان بیماری همه گیر کرونا صورت گرفته محققان و کارشناسان زیادی در زمینه های هوش مصنوعی رباتیک و علوم داده در حال کار هستند تا هرچه سریع تر این بیماریرا کنترل و مهار کنند.

 

طراحی وبسایت و شیوه های نوین آن

طراحی وبسایت و شیوه های نوین آن

 

شیوه های نوین طراحی وبسایت 2020 کدامند؟ در یک بازار بسیار رقابتی مانند بازار دیجیتال ، پیش بینی تغییرات و یادگیری نحوه انطباق با آنها مهم است. در نتیجه برای اینکه وبسایت ما در بهترین حالت قرار بگیرد بهتر است از رویکرد های جدید و شیوه های نوین در طراحی آن استفاده شود. بسته به نوع کسب و کار و نحوه طراحی سایت می توان از بسیاری از روش های مختلف کمک گرفت. بنابراین نمی توان گفت که کدام شیوه بهتر از سایرین است. ما در این نوسته سعی داریم تا بتوانیم با معرفی برخی از این روش ها برای شما راهنمای خوبی باشیم.

 

 

 

انواع شیوه های نوین طراحی و توسعه وبسایت

 

برنامه های وب پیشرفته (PWA)

در سال 2019 ، 65٪ از سفارشات خرید آنلاین از طریق وب سایت و با دستگاه های تلفن همراه انجام شده است. روند افزایشی وب سایت PWA این امکان را برای کاربران فراهم می کند تا وب سایت های مورد علاقه خود را از طریق مرورگر وب تلفن همراه و یا دسک تاپ و بدون بارگیری و نصب برنامه های خاص مشاهده کنند. PWA ها در سال 2020 با HTML و CSS ، JavaScript ، React یا Angular نوشته می شوند. علاوه بر تجربه کاربری عالی و عدم نیاز به برنامه های دیگر ، PWA می تواند اعلان های فشاری ارسال کند و دسترسی آفلاین به محتوای ذخیره شده را برای کاربران فراهم کند.

 

هوش مصنوعی و ربات ها

شرکت های عظیم B2C در حال حاضر از این فناوری برای خدمات دهی به مشتریان خود استفاده می کنند – ربات های چت صفحه رسمی داخل Facebook Messenger ، WhatsApp و Skype نمونه های خوبی هستند. همچنین یک ربات می تواند در PWA ، وب سایت معمولی ، تجهیزات حرفه ای یا خانگی و هر برنامه متصل به اینترنت که توسط یک شرکت تجاری توسعه یافته است ، ادغام شود.

 

صفحات شتاب داده شده تلفن همراه (AMP)

AMP ها صفحات بهینه شده ای هستند که می توانند سریع کار کنند و دارای یک طراحی ساده و در عین حال راحت هستند و فقط دارای ویژگی های اساسی در مقایسه با محصولات وب کامل هستند. این صفحات همچنین برای موبایل مناسب هستند و محتوای آنها همیشه قابل خواندن است.

 

برنامه تک صفحه (SPA)

SPA ها به دلیل افزایش چارچوب های JavaScript محبوبیت خاص خود را پیدا می کردند. هنگامی که با آنها کار می کنید وقایع خاص مرورگر را رهگیری کرده و از JSON درخواست می کنید که همانند کار با یک برنامه وب اپلیکیشن است. صفحات Google مانند Gmail ، Google Drive یا Google Maps و همچنین سیستم عامل های شبکه های اجتماعی مانند Facebook از این نوع هستند. مشاهده روند فعلی وب روشن می کند که در آینده اکثر وب سایت های کاربردی به شیوه SPA ساخته می شوند.

 

بهینه سازی جستجوی صوتی

به نظر می رسد آینده توسعه وب کمتر در گرو متن ها و بیشتر مایل به کارکرد با صدا است و این رویکرد  فقط در مورد دستیارهای خانگی چند منظوره مجازی مانند Siri ، Google Home یا Amazon’s Alexa نیست. در سال 2020 ، بیش از نیمی از دستگاه های هوشمند و اینترنت اشیا سخنان کاربران را می شنوند و دستورات صوتی را اجرا می کنند. و حتی در موارد بیشتر آنها قادر خواهند بود صدای افراد مختلف را تشخیص دهند و تجربه شخصی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای همه فراهم کنند.

 

رابط کاربر متحرک

این احتمال وجود دارد که در سال 2020 MVP ها هنوز بسیار ساده و مینیمال باشند. اما به صورت همزمان ، متخصصان تقاضا برای رویکردهای طراحی جدید مانند UI متحرک را پیش بینی می کنند. اگرچه طراحی رابط کاربر حرکتی از سال 2018 مرسوم است ، اما به دلیل فناوری کتابخانه های SASS اکنون برای همه کاربران دستگاه های متفاوت قابل دسترسی است.

 

تست اتوماسیون

بیشتر فن آوری های در حال ظهور وب با هدف ارزان سازی روند توسعه و ارائه بهترین تجربه به کاربران است. اتوماسیون مراحل توسعه ابزاری برای دستیابی به هدف اول است. یادگیری ماشین و رویکرد AI به ما امکان می دهد پروژه های پیچیده ای را با یک تیم کوچک یا با تعداد کمتری از متخصصان توسعه بسازیم ، در حالی که اتوماسیون تست محصول به ما کمک می کند تا بررسی کنیم که آیا محصول ما برای استقرار آماده است یا خیر.

 

یادگیری ماشینی چیست ؟

یادگیری ماشینی چیست ؟

 

 

 

 

 

یادگیری ماشینی چیست ؟ این عبارتی است که اخیرا بسیار شنیده می شود ولی بسیاری از مردم از

معنی دقیق آن آگاهی ندارند. برخی فکر می کنند که یک برنامه ساده هنگامی که بر روی یک کامپیوتر

نصب می شود کامپیوتر به اصطلاح یاد می گیرد اما این تعریف نا درست است. یادگیری ماشینی کاربردی

از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم ها امکان یادگیری و پیشرفت خودکار با کسب کردن تجربه را

بدون برنامه ریزی صریح فراهم می کند. یادگیری ماشینی برای توسعه برنامه های رایانه ای است که

می توانند به داده ها دسترسی پیدا کرده و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

کارایی یادگیری ماشینی چیست ؟

بخاطر تکنولوژی های محاسباتی و قدرت بالای کامپیوتر هایی که امروزه در دسترس قرار دارند یادگیری

ماشینی که امروز ما می شناسیم با یادگیری که در گذشته بود متفاوت است. این فناوری جدید نیست اما به

تازگی فرصت این را پیدا کرده تا شکوفا شود. این فناوری از دل تشخیص الگو و این ایده که کامپیوتر ها

بدون برنامه ریزی دقیق می توانند یاد بگیرند و یک وظیفه مشخص را انجام دهند، زاده شد. محققانی که به

رشته هوش مصنوعی علاقه داشتند می خواستند ببینند که کامپیوتر ها می توانند از داده ها به صورت مستقل

یاد بگیرند.جنبه تکراری یادگیری ماشینی مهم است زیرا مدل ها در معرض داده های جدید هستند ، وقادر به

سازگاری به صورت مستقل هستند. آنها از محاسبات قبلی یاد می گیرند که بتوانند تصمیمات و نتایج قابل اعتماد

و قابل تکرار بگیرند. فرایند یادگیری با مشاهدات و یا داده ها مانند، تجربه کردن مستقیم یا گرفتن دستورالعمل ها

شروع می شود تا به دنبال الگوهایی در داده ها  باشد و تصمیم گیری های بهتری در آینده بر اساس مثالهایی که

ارائه می دهیم انجام دهد. هدف اصلی این است که کامپیوترها بدون دخالت یا کمک انسان یاد بگیرند و اقدامات

خود را بر این اساس تنظیم کنند.

دلیل مهم بودن یادگیری ماشینی چیست ؟

چیزهایی مثل رشد حجم و انواع داده های در دسترس، پردازش محاسباتی که ارزان تر و قدرتمند تر است،

و ذخیره سازی داده مقرون به صرفه، دلایلی است که علاقه مندی مجدد به یادگیری ماشین را مانند داده کاوی

و تجزیه و تحلیل بیزی، بیش از پیش کرده.همه این موارد بدان معنی است که حتی در مقیاس بسیار بزرگ

می توان به سرعت و به صورت خودکار مدل هایی تولید کرد که بتوانند داده های بزرگتر ، پیچیده تر را

تجزیه و تحلیل کرده و نتایج سریعتر و دقیق تری را ارائه دهند و با ایجاد مدل های دقیق ، یک سازمان

شانس بهتری برای شناسایی فرصت های سودآور و جلوگیری از خطرات ناشناخته  دارد. برای ایجاد

سیستم های یادگیری ماشین خوب باید قابلیت های آماده سازی داده ها، الگوریتم های پایه ای  و پیشرفته،

اتوماسیون و فرآیندهای تکراری، مقیاس پذیری و مدل سازی کلی را در نظر گرفت.

چه مجموعه هایی از یادگیری ماشینی استفاده می کنند؟

بیشتر صنایعی که با مقادیر زیادی از داده کار می کنند ، ارزش فن آوری یادگیری ماشین را به خوبی می دانند.

با جمع آوری بینش از این داده ها که غالباً در زمان واقعی اتفاق می افتد سازمان ها قادر هستند نسبت به رقبا

کارآمد تر و یا برتر باشند.

مجموعه های مالی

مجموعه های مالی مانند بانک ها و بیمه ها یکی از ارگان هایی هستند که از این فناوری استفاده می کنند. این

مراکز عمدتا به دو دلیل از یادگیری ماشینی استفاده می کنند: برای شناسایی بینشهای مهم در داده ها و جلوگیری

از کلاهبرداری. این اطلاعات می تواند فرصت های سرمایه گذاری را شناسایی کند  ، یا به سرمایه گذاران کمک

کند تا بدانند چه زمان تجارت کنند. داده کاوی همچنین می تواند مشتریانی را که دارای پروفایل های پر ریسک

هستند شناسایی کنند ، یا از نظارت سایبری برای مشخص کردن علائم هشدار دهنده کلاهبرداری استفاده کنند.

دولت

دولت ها ارگان های بعدی هستند که از یادگیری ماشین استفاده می کنند. آژانسهای دولتی مانند امنیت عمومی

و خدمات عمومی نیاز ویژه ای به یادگیری ماشین دارند زیرا از چندین منبع داده ای برخوردار هستند که

می توانند برای برنامه های آینده از آنها استخراج شوند. به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل داده های سنسور ،

روش های افزایش بهره وری و پس انداز پول را مشخص می کند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند به

تشخیص کلاهبرداری و به حداقل رساندن سرقت هویت کمک کند.

بخش بهداشت و سلامت

بهداشت و سلامت هم بخشی است که در حال استفاده از ML یادگیری ماشینی به لطف ظهور دستگاه های پوشیدنی

و حسگرها که می توانند از داده ها برای ارزیابی سلامت یک بیمار در زمان واقعی استفاده کنند. این فناوری

همچنین می تواند به متخصصان پزشکی کمک کند تا داده ها را تجزیه و تحلیل کنند تا روندها  را شناسایی کنند

که ممکن است منجر به بهبود تشخیص و درمان شود.

خرده فروشی

وب سایت هایی که مواردی را که ممکن است بر اساس خریدهای قبلی دوست داشته باشید توصیه می کنند ،

از دستگاه یادگیری برای تجزیه و تحلیل تاریخ خرید خود استفاده می کنند. خرده فروشان برای گرفتن اطلاعات،

تجزیه و تحلیل و استفاده از آن برای شخصی سازی یک تجربه خرید ، پیاده سازی یک بازاریابی بازاریابی،

بهینه سازی قیمت ، برنامه ریزی عرضه کالا و برای بینش مشتری به یادگیری ماشین متکی هستند.

فراورده های نفتی و گازی

شاید از خودتان بپرسید که استفاده یادگیری ماشینی در صنعت نفت و گاز چیست ؟ یافتن منابع انرژی جدید.

تجزیه و تحلیل مواد معدنی موجود در زمین. پیش بینی خرابی سنسور پالایشگاه. پخش ساده روغن برای کارآمدتر

و مقرون به صرفه تر بودن آن. تعداد موارد استفاده از یادگیری ماشین برای این صنعت بسیار گسترده است که هنوز

هم در حال گسترش است.

حمل و نقل

تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی الگوها و روندها ،یک امر مهم در صنعت حمل و نقل است که به کارآمدتر

شدن مسیرها و پیش بینی مشکلات احتمالی برای افزایش سودآوری تکیه دارد. تجزیه و تحلیل داده ها و جنبه های

مدل سازی یادگیری ماشین ابزار مهمی برای شرکت های تحویل ، حمل و نقل عمومی و سایر سازمان های

حمل و نقل است.

متد های یادگیری ماشینی 

یادگیری نظارت شده (Supervised learning )

الگوریتم یادگیری مجموعه ای از ورودی ها را با خروجی های صحیح مربوطه دریافت می کند ، و الگوریتم با

مقایسه خروجی واقعی خود با خروجی های صحیح برای پیدا کردن خطاها می آموزد. سپس مدل را بر این اساس

اصلاح می کند. از طریق روشهایی مانند طبقه بندی ، رگرسیون ، پیش بینی و افزایش شیب ، یادگیری نظارت شده

از الگوهای استفاده می کند تا مقادیر برچسب را بر روی داده های بدون برچسب اضافی پیش بینی کند.

یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-supervised learning)

یادگیری نیمه نظارت شده برای برنامه های مشابه یادگیری نظارت شده استفاده می شود. اما برای آموزش از داده های

دارای برچسب و بدون برچسب استفاده می کند یادگیری نیمه نظارت شده هنگامی مفید است که هزینه های مربوط به

برچسب زدن بسیار بالا باشد تا بتواند یک فرایند آموزش کاملاً برچسب خورده را فراهم کند. نمونه های اولیه این متد

شامل شناسایی چهره شخص در وب کم است.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning)

یادگیری بدون نظارت در برابر داده هایی استفاده می شود که هیچ برچسب ثبت شده ای ندارند.در این حالت به سیستم

“جواب درست” گفته نمی شود. الگوریتم باید مشخص کند آنچه نشان داده شده استدر ست است یا خیر و به بیان دیگر

آن را درک کند. هدف این است که داده ها را کشف کرده و ساختار درون آن پیدا کنیم. یادگیری بدون نظارت بر روی

داده های معامله ای کار می کند.

یادگیری تقویت شده (Reinforcement learning)

یادگیری تقویت شده اغلب برای روباتیک ، بازی و ناوبری استفاده می شود. با یادگیری تقویت ، الگوریتم از طریق

آزمایش و خطا کشف می کند که عملکردها بیشترین پاداش را کسب می کنند. این نوع یادگیری دارای سه مؤلفه اصلی

است: عامل (یادگیرنده یا تصمیم گیرنده) ، محیط (هر کاری که عامل با آن تعامل دارد) و اقدامات (آنچه عامل می تواند

انجام دهد). هدف این است که عامل اقداماتی را انتخاب کند که پاداش مورد انتظار را در مدت زمان مشخصی به

حداکثر برساند. عامل با پیروی از یک سیاست خوب ، خیلی سریعتر به هدف می رسد. بنابراین هدف در یادگیری

تقویت شده یادگیری بهترین خط مشی است.

پس می توانیم نتیجه بگیریم برای اینکه بگوییم یادگیری ماشینی چیست باید جنبه های مختلفی از کاربرد ها متد و روش ها

را در نظر بگیریم

هوش مصنوعی برنامه نویسی

هوش مصنوعی برنامه نویسی

 

 

 

 

برای ساختن یک هوش مصنوعی ابتدا باید دانست که از چه زبان های برنامه نویسی باید استفاده کرد.

هنگامی که با این زبان ها آشنایی داشته باشید می توانید از میان آنها بهترین را برای شروع پروژه

انتخاب کنید ، و بر مبنای آن شروع به نوشتن کد ها بکنید. هوش مصنوعی اکنون با تمام مزایایی که در

صدها مورد و موقعیت های کاربردی منحصر به فرد در اختیار شما قرار می دهد ، به بخشی جدایی

ناپذیر از زندگی روزمره ما تبدیل شده است ، لازم به ذکر نیست که چقدرکار ها را برای ما راحت تر

کرده است.

هوش مصنوعی و برنامه نویسی در دنیای امروز

با افزایش روند استفاده از هوش مصنوعی در سالهای اخیر ، هوش مصنوعی مسیری طولانی را برای

کمک به رشد مشاغل و دستیابی به پتانسیل های کامل خود در پیش گرفته است. این پیشرفت ها در

هوش مصنوعی بدون پیشرفت های اساسی در زبان های برنامه نویسی اساسی امکان پذیر نمی باشد.

با رونق در هوش مصنوعی ، نیاز به برنامه نویسان و مهندسین کارآمد و ماهر به همراه پیشرفت در

زبان های برنامه نویسی افزایش یافته است. در حالی که زبان های برنامه نویسی زیادی برای شروع

کار با AI وجود دارد ، هیچ زبان برنامه نویسی یک راه حل یک مرحله ای برای برنامه نویسی هوش –

مصنوعی نیست زیرا اهداف مختلف برای هر پروژه نیاز به یک رویکرد خاص دارد.

زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

پایتون:

پایتون که در سال 1991 ایجاد شد ،در یک نظرسنجی نشان می دهد که بیش از 57٪ از توسعه دهندگان

به احتمال زیاد پایتون را نسبت به C ++ به عنوان زبان برنامه نویسی خود برای توسعه راه حل های AI

انتخاب می کنند. یادگیری آسان پایتون برای برنامه نویسان و دانشمندان داده به راحتی امکان ورود به

دنیای توسعه هوش مصنوعی را فراهم می کند.

به گفته گوییدو ون رزوم: پایتون آزمایشی است که نشان می دهد برنامه نویسان، به چه میزان آزادی نیاز دارند.

 اگر آزادی بسیار زیاد باشد  هیچ کس نمی تواند کد دیگران را بخواند. و اگر خیلی کم باشد صراحت کد نویسی در

معرض خطر قرار می گیرد. با پایتون ، شما نه تنها از پشتیبانی عالی جامعه و مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها

برخوردار می شوید بلکه از انعطاف پذیری ارائه شده توسط زبان برنامه نویسی نیز بهره مند می شوید. برخی از

ویژگی هایی که ممکن است بیشترین بهره را از پایتون داشته باشید ، استقلال پلتفرم  و چهارچوبهای گسترده برای

یادگیری عمیق و یادگیری ماشین است. ون رزوم می گوید : لذت کد نویسی پایتون باید در دیدن کلاس های کوتاه ،

مختصر و خواندنی باشد که اکثر اقدامات را با مقدار کمی کد واضح بیان می کند  نه اینکه به صورت ردیف کد های

بی معنی باشد  که خواننده را به کام مرگ می کشاند.

برخی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون :

• TensorFlow ، برای بارگیری از یادگیری ماشینی و کار با مجموعه داده ها
• scikit-learn، برای آموزش مدلهای یادگیری ماشین
• PyTorch ،برای دید رایانه و پردازش زبان طبیعی
• Keras، به عنوان واسط کد برای محاسبات و عملیات ریاضی بسیار پیچیده
• SparkMLlib، مانند کتابخانه یادگیری ماشینی Apache Spark ، یادگیری ماشین را با ابزارهایی مانند الگوریتم ها و برنامه های کاربردی آسان می کند
• MXNet، به عنوان یکی دیگر از کتابخانه آپاچی برای سهولت در کارکردن با یادگیری عمیق کاربرد دارد
• Theano، به عنوان کتابخانه برای تعریف ، بهینه سازی و ارزیابی عبارات ریاضی استفاده می شود
• Pybrain، برای الگوریتم های یادگیری قدرتمند ماشین استفاده می شود

همچنین ، پایتون با توجه به مشارکتهای مخازن GitHub از جاوا پیشی گرفته است و به رتبه دوم زبان برنامه نویسی

تبدیل شده است. در واقع ، Stack Overflow آن را “سریعترین رشد” زبان اصلی برنامه نویسی می نامد. “

java

جاوا یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی است که وجود دارد و گواه آن 20 سال استفاده بهینه از این نرم افزار

می باشد. جاوا با دارا بودن رابط کاربری آسان، طبیعت انعطاف پذیر و استقلال پلتفرم ، برای توسعه هوش مصنوعی

از روش های مختلفی استفاده می کند:

• TensorFlow، لیست زبانهای برنامه نویسی پشتیبانی شده TensorFlow نیز شامل Java با API است. این پشتیبانی به اندازه سایر زبانهای کاملاً پشتیبانی شده از نظر ویژگی غنی نیست ، اما در آنجا وجود دارد و با سرعتی سریع بهبود می یابد.
• Deep Java Library، ساخته شده توسط آمازون برای ایجاد و استقرار توانایی های یادگیری عمیق با استفاده از جاوا.
• Kubeflow، Kubeflow استقرار آسان و مدیریت پشته های آموزش ماشین را روی Kubernetes تسهیل می کند ، و آمادگی استفاده از راه حل های ML را فراهم می آورد.
• OpenNLP، OpenNLP Apache یک ابزار یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی است.
• ● Java Machine Learning Library، Java-ML چندین الگوریتم یادگیری ماشین را در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد.
• Neuroph، Neuroph طراحی شبکه های عصبی را با استفاده از چارچوب منبع باز جاوا با کمک رابط کاربری گرافیکی Neuroph امکان پذیر می کند.

R

R توسط رز ایهاکا و رابرت جنتلمن ساخته شد و نسخه اول آن در سال 1995 راه اندازی شد. R در حال حاضر

توسط R Development Core Team نگهداری می شود ، R اجرای زبان برنامه نویسی S و کمک به توسعه

نرم افزار آماری و تجزیه و تحلیل داده ها است.

Prolog

این کلمه مختصر شده Logic Programming است ، Prolog برای اولین بار در سال 1972 ظاهر شد.

این یک ابزار جالب برای توسعه هوش مصنوعی ، به ویژه پردازش زبان طبیعی است. Prolog بهترین کار را

برای ایجاد chatbots انجام می دهد ، ELIZA اولین chatbot است که با Prolog ایجاد شده است و تاکنون

وجود داشته است.

Lisp

این کلمه مختصر List Processingمی باشد که دومین زبان برنامه نویسی قدیمی در کنار Fortran

است. لیپس که به عنوان یکی از بنیانگذاران هوش مصنوعی (AI) شناخته می شود ، توسط جان مک کارتی

در سال 1958 ساخته شد. Lisp به عنوان یک یادداشت عملی ریاضی برای برنامه ها ، به سرعت انتخاب

زبان برنامه نویسی AI برای توسعه دهندگان شد.  برخی از ویژگی ها در  Lisp وجود دارد که آن را به یکی

از بهترین گزینه ها برای پروژه های هوش مصنوعی در Machine Machine تبدیل می کند.

البته زبان های دیگری هم وجود دارند که در حوضه هوش مصنوعی و برنامه نویسی از آنها استفاده می شود

که ما به آنها اشاره نکرده ایم. اما باید بدانید که هر کدام از این زبان ها نقاط قوت و ضعفی دارند که با ترکیب

آنها می توان از این مشکلات کاهید همچنین شما باید مد نظر داشته باشید که بهد از برنامه نویسی باید با نرم افزار

های دیگری مثل مانگو دی بی پایگاه داده خود را بسارید و یک رابطه با آنها بر قرار کنید. در نهایت با استفاده

از مجموعه ای از این برنامه ها می توان هوش مصنوعی ساخت تا کار های مد نظرمان را انجام دهد و روز

به روز هم هوشمند تر شود .

هوش مصنوعی و هوش انسانی

هوش مصنوعی و هوش انسانی

 

 

 

 

 

 

چرا تعداد پروژه ها و نرم افزار های هوش مصنوعی  که به هوش انسانی نزدیک باشند بسیار کم است ؟

یک پروژه اینچنین حتما به مشکل بر خواهد خورد. دلایل زیادی برای این احتمال کم وجود دارد اما

بنیادی ترین آن به طور کلی این است که انسان ها در کار هایی که کامپیوتر ها انجام می دهند ضعیف

هستند و همچنین کامپیوتر ها هم در زمینه های انسانی ضعیف هستند. پیش بینی می شود که بازار

هوش مصنوعی تا سال 2025 300 میلیارد دلار ارزش داشته باشد. و اکثریت قریب به اتفاق شرکتهایی

که سعی می کنند که در این بازار حضور داشته باشند ، نوعی هوش مصنوعی شبیه به انسان را

بازاریابی می کنند.

ایده تشبیه هوش مصنوعی و هوش انسانی 

ایده اصلی این دسته از هوش های مصنوعی این است که به عنوان یک به روز رسانی به بازار ارائه شود.

کامپیوتر ها محاسبات انجام می دهند اما هوش مصنوعی یاد می گیرد. اما حقیقت این است که انسان ها

درانجام وظایفی که یک رایانه انجام می دهد ناتوان هستند و هوش مصنوعی هم به همین تریتب قادر به

انجام کار های انسانی نیستند. به همین دلیل است که محققان از پارادایمهای توسعه که بر تقلید از شناخت

انسان متمرکز شده اند ، فاصله می گیرند.دو تن از محققان NYU اخیراً در مورد چگونگی پردازش کلمات

و معنای کلمات در انسان و هوش مصنوعی تحقیق کردند. از طریق مطالعه “معناشناسی روانشناختی” ، این

دو محقق امیدوار بودند که نواقص موجود در سیستمهای یادگیری ماشینی در حوزه پردازش زبان طبیعی

(NLP) را توضیح دهند. توضیحاتی که این دو در arXiv  منتشر کرده اند نشان می دهد که این خلا به

این خاطر به وجود آمده است که سایر محققان به این که هوش مصنوعی توسعه داده آنها انسان مانند

است یا خیر توجه نمی کنند. به همیت دلیل است که انتقادات از هوش های مصنوعی در مورد ناتوانی

آنها از بروز رفتار های انسان مانند، زیاد است.

راهکار های تولید هوش مصنوعی با قابلیت های انسانی

یکی از کار هایی که برای  تولید هوش مصنوعی انسان مانند باید انجام دهیم دقت به روش های تفکر

انسانی است. در زمینه ترجمه ، انسانها روش های مختلفی را برای به یاد آوری داشتن چندین زبان در

سر خود و ایجاد ارتباط سیال بین این زبان ها دارند. از طرف دیگر ، ماشین آلات لازم نیست بدانند که

یک کلمه به چه معنا است تا ترجمه مناسب را به آن اختصاص دهند. این کار هنگامی که دقت به سطح

انسانی نزدیک تر می شود ، مشکل تر می شود. ترجمه یک ، دو و سه به اسپانیایی نسبتاً ساده است.

این ماشین می آموزد که آنها دقیقاً برابر با uno ، dos و tres هستند و احتمالاً 100 درصد اوقات

جواب مناسب را بدست می آورند. اما وقتی مفاهیم پیچیده ای اضافه می کنید ، کلماتی با بیش از

یک معنی و اصطلاحات عامیانه یا محاوره ای به آن می افزایید می توانند پیچیده تر شوند. وقتی

توسعه دهندگان شروع به ایجاد هوش منصوعی می کنند که با تمام شرایط کنار بیاید دچار مشکل

می شوند درست مانند اینکه با گذراندن چند کلاس زبان اسپانیایی نمی توانید تمامی اصطلاحاتی

که در مکریکو سیتی استفاده می شود را متوجه شوید.

ضعف و کمبود هوش مصنوعی نسبت به هوش انسانی

به همین دلیل است که ماشین ها با درک زبان انسان ها که همیشه در حال تحول است

مشکل دارند.  هنوز پردازش زبان طبیعی قادر به شناخت در سطح انسانی نیست به

همین دلیل رفتار های انسان مانندی که بروز می دهد خنده دار به نظر می رسد تصور

کنید که گوگل ترنسلیت با گرفتن عبارت توله خاموش شود چون این کلمه را اهانت آمیز

استنباط کرده ! این خط تفکر فقط مختص NLP نیست. ساخت هوش مصنوعی بیشتر

شبیه به انسان ، صرفاً یک تصمیم طراحی برای اکثر پروژه های یادگیری ماشین است.

همانطور که محققان NYU  در مطالعه خود اشاره کرده اند: یک راه برای فکر کردن

در مورد چنین پیشرفت های صرفاً از نظر مهندسی است یعنی کاری وجود دارد که باید

انجام شود و اگر سیستم آن را به اندازه کافی خوب انجام دهد ، آن کار موفقیت آمیز

محسوب می شود. مهندسی مهم است ، و می تواند عملکرد بهتری و سریعتر داشته باشد

و انسان را از کار کسل کننده مانند  پیدا کردن واژگان کلیدی در پاسخنامه ها و یا بررسی

برنامه سفر های هوایی رهایی بخشد.

دید مهندسی هوش مصنوعی و هوش انسانی

از نظر مهندسی ، بیشتر مشاغل انسانی که انسان ها در حال حاضر انجام می دهد و در همه جا هستند

را می توان به کارهای فردی تقسیم بندی کرد که برای اتوماسیون مناسب تر باشد تا از هوش مصنوعی و

در مواردی که شبکه های عصبی ضروری باشد مانند هدایت ترافیک در یک بندر حمل و نقل  کار بسیار

سختی خواهد بود. اتومبیل های خودران را در نظر بگیرید. ساختن وسیله نقلیه متشکل از چندین سیستم

که با هم کار می کنند به جای اینکه یک ربات انسان نما ساخته شود که بتواند تا اتومبیل برود ، قفل را

باز کند ، وارد شود ، یک اتومبیل کلاسیک را استارت بزند و شروع به رانندگی کند بسیار معقول تر به نظر

می رسد.بیشتر اوقات ، هنگامی که توسعه دهندگان ادعا می کنند که هوش مصنوعی “شبیه به انسان”

ایجاد کرده اند ، منظور آنها این است که آنها وظیفه ای را که اغلب افراد برای آنها استخدام می شوند

به صورت خودکار انجام داده اند. به عنوان مثال نرم افزار تشخیص چهره می تواند جایگزین نگهبان

انسانی درب ورود شود اما نمی تواند به شما بگوید پیتزا در رستوران محلی چقدر خوب است. بنا به

این دلایل حوضه هوش های مصنوعی انسان مانند بسیار محدود است در این راستا سیری و الکسا

موفق تر بودند. آنها اسامی و صدا دارند و برنامه ریزی شده اند که  مفید ، خنده دار ، دوستانه و مودب

به نظر برسند.

آیا هوش مصنوعی کار خارق العاده ای انجام می دهد ؟

اما در واقع هیچ عملکردی وجود ندارد که یک دستیار هوشمند  قادر به انجام آن باشد و شما نتوانید آن را

با یک دکمه انجام دهید. یعنی اگر شما فضا و دید بی نهایت داشتید می توانستید تمام آن  کار ها را انجام

دهید می توان اینگونه تعبیر کرد که این دستیار های هوشمند همانقدر به رفتار انسانی نزدیک هستند که

یک کنترل غول پیکر هست. هوش مصنوعی مانند انسان نیست. ما ممکن است ده ها سال یا بیشتر از یک

هوش مصنوعی عمومی  که می تواند در هر حیطه ای در سطح انسانی عملکرد داشته باشد فاصله داشته

باشیم . خدمتکار های روباتی فاصله زیادی با واقعیت دارند. در حال حاضر ، بهترین  کاری که توسعه

دهندگان هوش مصنوعی می توانند انجام دهند ، تقلید از تلاش های انسان است ، و این به معنی  ساده

کردن یک فرآیند برای کاری به خودکار است.

تفاوت یادگیری ماشینی با یادگیری عمیق

تفاوت یادگیری ماشینی با یادگیری عمیق

 

 

 

 

 

هوش مصنوعی یک مبحث با پیچیدگی های خاص خود است. اما عموما تفاوت میان یادگیری ماشینی با یادگیری عمیق،

شبکه های عصبــی و… برای مردم مشخص نیســت امـــا می توانیم گفت که تمامی راهکار های هوش مصنوعی در

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق خلاصه می شود. اما بـــرای درک بهتر هــوش مصنوعی باید تفاوت میــان این دو

را دانست. مثال های این فناوری ها در همه جا دیده می شود . این فناوری ها باعث می شود کــــه نتفلیکس برنامه

مورد علاقه بعدی شما را می داند و یا اینکه فیس بوک چطور می داند که چه کسانی در عکــس حضور دارند و …

تفاوت یادگیری ماشینی با یادگیری عمیق چیست؟

 راحت ترین راه برای درک این تفاوت این است که بدانید یادگیری عمیق در واقع نوعی از یادگیری ماشین است.

اگر بخواهیم دقیق تر بگیم یادگیری عمیق در واقع یادگیری ماسین تکامل یافته است که از یک شبکه عصبی قابل

برنامه ریزی استفاده می کند تا ماشین ها را قادر بسازد بدون کمک انسانها تصمیم گیری دقیقی بکنند. اما اگر هیچ

اطلاعاتی در این زمینه ندارید اوا یادگیری ماسینی را توضیح می دهیم.

یادگیری ماشینی (Machine Learning) چیست ؟

اگر بخواهیم یک تعریف پایه از یادگیری ماشینی انجام بدهیم می توانیم بگوییم : یادگیری ماشینی الگوریتم هایی

هستند که داده ها را تجزیــه می کنند ، از آن داده ها درس مـی گیـــرند و سپــس آنچـه را که یاد گرفته اند برای

تصمیم گیری آگاهانه استفاده می کنند” برای مثال سرویس های موسیقی های در خواستی است که با توجه به سلیقه

مخاطب موزیک هایی که تازه منتشر شده را معرفی می کند این تکنیک که اغلب به عنـــوان هوش مصنوعی مورد

استفاده قرار می گیرد ، در بسیاری از سرویس هایی که توصیه های خودکار ارائه می دهنـــد ، استفاده می شود.

یادگیری ماشینی در انواع مختلفی از کسب و کار ها حضور دارد از موسســـات امنیت داده کــه بد افزار ها را

شکار می کند گرفته تا بازار بورس. الگوریتم های هوش مصنوعی برنامه ریـــزی شده انــد که به طــور مداوم

در حال یادگیری به روشی باشند که به عنوان دستیار شخصی مجازی شبیه سازی می شوند – کــاری که آنها به

خوبی انجام می دهند. وقتی پای یادگیری عمیق و شبکه های عصبی عمیق به میان می آید این فذایند یــــادگیری

جالب تر می شود.

تفاوت های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

همانطور که قبلا اشاره کردیم یادگیری عمیق در واقع نوعی از یادگیری ماشین است و بــه روشی ومشابه

عمل می کند، اما برخی اوقات عملکرد آنها متفاوت است. با اینکه یادگیری ماشیـــن یا توجه به عملکرد آنها

روز به روز بهتر می شود اما هنوز نیاز به راهنمایی انسانی  دارد. یعنی اگــــر الگوریتم هوش مصنوعی

یک محاسبه نادرست انجام دهد، نیاز به یک مهندس  برای مداخله و تصحیــح آن وجود دارد اما در مورد

الگوریتم های یادگیری عمیق اینگونه نیست و خود هوش مصنوعی از طــریق شبکه عصبی عمیق می تواند

خود را اصلاح کند. برای مثال اگر ما یک چراغ قوه هوشمند داشتـــه باسیم که با یادگیری ماشین کار کند

در نهایت می تواند هر عبارتی را که در آن کلمه تاریک وجــود دارد را شناسایی کند و خود را روشن کند

اما اگر همان چراغ قوه با یادگیری عمیق طراحــی شده باشد به عباراتی مانند “پریز کار نمی کند” و یا

“من نمی توانم ببینم” هم واکنش نشان می ئپده و خــود را روشن می کند . بنابراین یک مدل یادگیری عمیق

قادر است از طریق روش محاسبــات خود بیــاموزد ( تکنیکی که به نظر می رسد که دستگاه مغز خودش

را دارد.)

یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟

یک مدل یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل مداوم داده ها با یک ساختار منطقی شبیه به چگونگی

تجزیه و تحلیل و نتیجه گیری یک انسان طراحی شده است.برای دستیابی به این هدف ، برنامه های

یادگیری عمیق از یــک ساختـــار لایه ای از الگوریتــــم ها،طراحی یک شبکه عصبی مصنوعی از

شبکه عصبی بیولوژیکی مغز انسان الهام می گیرد و منجــــر به فراینـــدی از یادگیری می شود که

به مراتب از مدلهای یادگیری ماشین استاندارد تواناتر است. به نام شبکه عصبـــی مصنوعی استفاده

می کنند. فرایند اینکه این مدل ها نتیجه گیری های اشتباه نکنند بسیار دشوار است و بایـــد ماننــد سایر

نمونه های هوش مصنوعی تمرین زیادی داده شوند. اما هنگامی که عملکرد صحیحی از خـــود نشان

می دهند، به عنوان یک شگفتی در دنیای علم شناخته می شود که در واقع ستون و پایه هوش مصنوعی

واقعی می باشد.یک نمونه بارز از یادگیری عمیق AlphaGo Google است که یاد گرفته تا بازی

GO را انجام دهد، این بــــازی که شبیه که نیـــاز به استدلال و منطق بالایی دارد .مدل یادگیری عمیق

Alpha Go با بازی در مقابل بازیکنان حرفه ای یاد گرفت که سطح بازی خود را ارتقاع دهد و حرکاتی

را انجام دهد که در تمرین اولیه برای آن تعریف نشده. این امر باعث شد تا Alpha Go چندین استاد

این بازی را شکست دهد .

پس در اختصار تفاوت یادگیری ماشینی با یادگیری عمیق را می توان اینگونه بیان کرد:

  -یادگیری ماشین از الگوریتم هایی  استفاده می کند تا داده هایی را یاد بگیرد، تجزیه تحلیل انجام دهد و بر اساس تعالیم، نصمیم گیری آگاهانه انجام دهد.

-یادگیری عمیق ساختاری از لایه های الگوریتم ایجاد می کند که یک “شبکه عصبی مصنوعی” ایجاد کند که می تواند به تنهایی یادگیری و تصمیم گیری هوشمندانه داشته باشد.

-یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است که هر دوی آنها زیر مجموعه وسیعی از هوش مصنوعی هستند. یادگیری عمیق فناوری هوش مصنوعی ایجاد می کند که بیشترینشباهت را به هوش انسانی دارد.

داده ها سوخت آینده

با وجود حجم عظیم داده هایی که توسط داده های بزرگ در حال حاضر در حال جمع آوری است

ما تحول های عظیمی را طی ده سال آینده ساهد خواهیم بود که هنوز به آنها دست نیافته ایم.

بنا به تحلیل افراد متخصص در این زمینه این یادگیری عمیق بیشترین سهم را در این فرایند خواهد

داشت.اندرو نگ ، دانشمند ارشد موتور جستجوی بزرگ چین “بایدو” و یکی از رهبران پروژه

Google Brain ، یک قیاس عالی برای یادگیری عمیق با مجله Wired به اشتراک گذاشت. او گفت:

من هوش مصنوعی را به یک فضا پیما تشبیه می کنم که هم به موتور قدرتمندی نیاز دارد و هم

به سوخت زیاد. اگر سوخت کم و موتور قدرتمند داشته باشید نمی توانید به مدار برسید و اگرشوخت

زیاد و موتور ضعیف داشته باشید حتی نمی توانید سفینه را از زمین بلند کنید بنابراین هر دو عامل

باید به اندازه کافی قوی باشد.