هوش مصنوعی (AI) به توسعه سیستم‌ها یا نرم‌افزارهای رایانه‌ای اشاره دارد که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل یادگیری از تجربه، درک زبان طبیعی، شناخت الگوها، حل مسائل و تصمیم گیری است. هدف هوش مصنوعی ایجاد ماشین هایی است که می توانند فرآیندهای شناختی انسان را شبیه سازی کنند.
زیرشاخه ها و تکنیک های مختلفی در هوش مصنوعی وجود دارد، از جمله:
- **آموزش ماشینی (ML):** زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی که بر توانمندسازی سیستم ها برای یادگیری و بهبود از تجربه بدون برنامه ریزی صریح تمرکز دارد. این شامل توسعه الگوریتم هایی است که به ماشین ها اجازه می دهد از داده ها یاد بگیرند.
- ** پردازش زبان طبیعی (NLP): ** شامل تعامل بین رایانه و انسان با استفاده از زبان طبیعی است. ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را درک، تفسیر و تولید کنند.
- **بینایی کامپیوتر:** به ماشین ها اجازه می دهد تا بر اساس داده های بصری، مانند تصاویر یا فیلم ها، تفسیر و تصمیم بگیرند. هدف بینایی کامپیوتر این است که به ماشین ها توانایی دیدن و درک جهان را بدهد.
- **سیستم های خبره:** سیستم های هوش مصنوعی که از توانایی تصمیم گیری یک متخصص انسانی در یک حوزه خاص تقلید می کنند. آنها از پایگاه های دانش و قوانین برای حل مسائل خاص استفاده می کنند.
- **رباتیک:** ترکیب هوش مصنوعی با رباتیک برای ایجاد ماشین های هوشمندی که قادر به انجام وظایف فیزیکی یا تعامل با محیط هستند.
- **آموزش عمیق:** زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی که شامل شبکه های عصبی با لایه های متعدد (شبکه های عصبی عمیق) می شود. یادگیری عمیق به ویژه در کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار موفق بوده است.
هوش مصنوعی در صنایع مختلف از جمله مراقبت های بهداشتی، مالی، آموزش، حمل و نقل و سرگرمی کاربرد دارد. این زمینه با تحقیقات و پیشرفت‌های مداوم در فناوری‌هایی مانند یادگیری تقویتی، شبکه‌های متخاصم مولد و هوش مصنوعی قابل توضیح به تکامل خود ادامه می‌دهد.