نقش شبکه عصبی در جاهایی که نمیدانیم در حال جستجوی چه چیزی هستیم بسیار کمک‌کننده است مثل تطابق چهره، تشخیص دستخط، راندن خودکار اتومبیل و غیره. این موضوع باعث دقیق تر شدن تصمیمات ماشین و سریع‌تر شدن پاسخگویی می‌شود. بازی های رایانه ای از همان ابتدای پیدایش، قسمتی از زمینه تحقیق و پژوهش هوش مصنوعی بوده اند. یکی از اولین نمونه های AI، کامپیوتری کردن بازی Nim در سال ۱۹۴۱ و انتشار آن در ۱۹۴۲ بود. در سال ۱۹۵۱، کریستوفر استراچری توسط ماشین Ferranti Mark 1 دانشگاه منچستر یک برنامه بازی چکرز نوشت؛ دیتریش پرینز هم یک برنامه برای شطرنج ایجاد کرد. برنامه چکرز آرتور ساموئلز که در اواسط دهه ۱۹۵۰ و اوایل ۱۹۶۰ توسعه داده شد، در آخر موفق شد مهارت لازم را برای شکست یک بازیکن آماتور پیدا کند.
- البته آن‌ها ادعا می‌کنند که به‌اندازه‌ی افزایش ربات‌ها، نیروی انسانی را هم افزایش داده‌اند، اما به‌هرحال آمازون و شرکت‌های رباتیک همکار در تلاش هستند تا شغل‌های دستی باقی‌مانده در انبارها را نیز با فرایند اتوماسیون جایگزین کنند.
- خلاصه‌سازی بیش از همه بحثی است که در پردازش زبان طبیعی بررسی می‌شود.
- با ورود به دهه‌ی ۱۹۸۰، اولین موفقیت‌های چشم‌گیر باوجود سرمایه‌گذاری‌های نه‌چندان قوی در حوزه‌ی هوش مصنوعی دیده شد.
- Pybrain یکی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین بوده که با زبان پایتون نوشته شده است.
- پس از این دوران و شرکت‌ها و موسسات دولتی و نظامی علاقه زیادی به استفاده و پژوهش درباره هوش مصنوعی پیدا کردند.
تفاوت شبکه‌های عصبی مصنوعی با برنامه‌های کلاسیک گذشته در قابلیت یادگیری است. قبلاً باید برای کامپیوترها حالت‌های مختلف پیش‌بینی می‌شد اما امروزه ارائه با دادن نمونه‌ها به هوش مصنوعی، از او می‌خواهیم در موقعیت‌های پیش‌بینی‌نشده، مثل یک انسان باتجربه عمل کند. به طور مثال یک سرویس سفارش آنلاین غذا را در مقایسه با ثبت سفارش سنتی در نظر بگیرید. فراموش نکنیم در بازار کنونی، کسب و کاری موفق تر خواهد بود که سعی در ساده‌سازی زندگی افراد داشته و با ارائه راهکارهای هوشمندانه با سرعت بیشتری به نیاز آنان پاسخ دهد. دستگاه‌های هوشمندی هستند که به عنوان هوش مصنوعی از آنان می‌توان استفاده کرد.
کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کارهای مختلف
حتی ممکن است دیگر هرگز غذایی که فقط چند سانت از محل اولیه خود فاصله دارد را پیدا نکند. همین بحث‌ها بسیاری از شرکت‌ها و فعالان این حوزه را برانگیخت که به سراغ تنظیم دستورالعمل‌های اخلاقی فعالیت در این حوزه بروند. کوتاه اینکه همین افزایش حساسیتها نسبت به هوش مصنوعی نشان‌دهنده‌ی این است که در سطح جهان بسیاری متوجه اهمیت و ضرورت آن شده‌اند می‌کوشند تا این حوزه را در کنترل خود بگیرند. بینایی ماشین در فرایند‌های گوناگون صنعتی از تشخیص چهره، تحلیل ویدیو، ocr و تشخیص اشیا تا تشخیص الگو استفاده می‌شود.
آینده هوش مصنوعی
مثلا اینستاگرام برای فیلتر کردن نظرات توهین آمیز، تشخیص خشونت در ویدئو و یا پیشنهاد ویدئو بر اساس سلیقه کاربران از هوش مصنوعی استفاده می‌کند. یک نمونه دیگر دستیارهای صوتی هستند که روز به روز بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند. دستیارهای هوشمندی مثل Siri یا Alexa که برای تعامل با انسان‌ها از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی، با سرعت زیادی محبوبیت پیدا می‌کند؛ بر نحوه زندگی انسان‌ها تأثیر می‌گذارد و تعامل با مشتریان و تجربه آن‌ها را بهبود می‌بخشد. برنامه‌های مسیریابی، تشخیص چهره و ویراستاری یا تصحیح خودکار متن، از جمله کاربردهای دیگر هوش مصنوعی هستند.
پایتون برای هوش مصنوعی 🤖
امکان‌پذیر بودن هوشمندی ماشین سوالی بود که در ذهن محققان علوم کامپیوتر شکل گرفته بود. برای مثال زمانی که در شبکه‌های اجتماعی مثل اینستاگرام گشت‌وگذار می‌کنیم، مجله خبری لنوو مگ این کمپانی در حال رصد کردن ماست تا ما را بطور کامل بشناسد و محتوای مناسب‌تری را برای ما ارسال کند. یا زمانی که وارد سایت‌های فروشگاهی می‌شویم، هوش مصنوعی تمام تلاش خود را می‌کند تا محصولی را در اختیار ما قرار دهد که شانس بالاتری برای خرید داشته باشد.