بهعنوانمثال، ترموستاتهای هوشمند مانند Nest از عادات روزانه ما و ترجیحات ما برای گرمایش سرمایش و تنظیم دمای خانه استفاده میکنند. با استفاده از همین الگوریتمها، یخچالهای هوشمند میتوانند بر اساس آنچه در قفسههای یخچال وجود ندارد، برای ما لیست خرید تهیه کنند. با یافتن راهحلهای بیشتر در هوش مصنوعی رفتار و عملکرد انسان برای سریعتر کردن رفع نیازها و حفظ محیطزیست تجزیهوتحلیل میشود. هوش مصنوعی در جوامع امروزی کاربردهای گوناگونی دارد و در دنیای امروز امری ضروری است.
- میتوانیم اطلاعاتی نظیر آب و هوا یا انجام یک فرمان نظیر آمادهسازی خانه برای زمان خواب (خاموش کردن ترموستات، قفل دربها ، خاموش کردن چراغها و غیره) را بخواهیم.
- هوش مصنوعی بیشتر از آنچه تصور میکنید توسط مشاغل مورد استفاده قرار میگیرد.
- در Cognitive Simulation هم کامپیوترها با هدف بررسی نظریههای مطرحشده در مورد نحوهٔ عملکرد مغز انسان به کار گرفته میشوند.
- جالب است بدانید که این شخصیتها حتی میتوانند با سایر شخصیتهای هوش مصنوعی تعامل داشته و به این ترتیب شانس پیروزی خود را بیشتر کنند.
- این ویرایشگران از الگوریتم NLP برای تشخیص استفاده غلطهای دیکتهای و نادرست از دستور زبان استفاده میکنند و اصلاحاتی را پیشنهاد میدهند.
این سیستم میتواند اطلاعات و دادهها را پردازش کند و منبع الهام اصلی این سیستم، سیستم عصبی انسان است. برخی از افراد در تعریف هوش مصنوعی، فراتر رفته و هوش مصنوعی را به عنوان هوش مصنوعی محدود «Narrow» و عمومی یا جنرال «General» دستهبندی کردهاند. بیشتر آنچه در زندگی روزمره خود تجربه میکنیم، هوش مصنوعی محدود است که از جمله آنها میتوان به برنامههای هواشناسی، نرمافزارها و اپلیکشنهای دستیار مجازی و.. هوش مصنوعی قرار است روی برنامههای متمرکز باشد که در زمینه رشد دادن بیزینسها فعالیت میکنند.
انبار داده (Data Warehouse) چیست؟
اصلیترین هدف مجله خبری لنوو مگ این است که تاجائیکه امکان دارد رفتارهای انسانی شبیه سازی شوند. مهمترین دغدغه دانشمندان این حوزه آن است که بدانند یک انسان هوشمند در موقعیتهای متفاوت چطور فکر میکند؟ سپس چطور تصمیم میگیرد؟ اگر همین دو سوال پاسخ داده شود، هوش انسانی قادر به خلق هوش مصنوعی و ماشینهای هوشمند واقعی خواهد بود. اما مشکل درست همین است که تشخیص شیوه اندیشیدن و تصمیمگیری انسان به طور واضح مشخص نیست. با وجودیکه هوش مصنوعی به نسبت دانش کامپیوتر علمی با سابقه محسوب میشود اما هنوز هم ماشینی وجود دارد که مغز و حافظه آن به اندازه یک انسان معمولی توانمند شده باشد. همچنین در برخی از علوم پیشرفتهای متخصصان به سطحی رسیده است که به نظر میرسد هوش مصنوعی به صدها سال زمان برای و خطا نیاز دارد تا بتواند به آن نقطه برسد. از این رو سالهاست که دانشمندان فعال در حوزه AI تلاش خود را روی ارتقای سطح توانمندی موتورهای جستجو با هوش مصنوعی یا ماشینهای تشخیص صدا و چهره متمرکز کردهاند.
شبکه عصبی GRU
به عنوان شاخهای از علوم رایانهای، استفاده از هوش مصنوعی در حوزههای گوناگون رواج بسیاری پیدا کرده است. در جهان تجاری امروز کمتر کسی را میتوان یافت که برای کوچکترین امور خود به نوعی از این فناوری کمک نگیرد. به همان اندازه که این علم در سبک زندگی اکثر انسانها جای گرفته است، کسب و کارهای بسیاری را نیز تحت تاثیر خود قرار داده و موجب رشد و موفقیت آنان شده است.
از آن جایی که سیستم های هوش مصنوعی به طور مستقل یاد می گیرند، به حداقل مداخله انسانی یا عدم دخالت انسان نیاز دارند. از لحاظ مفهومی، یادگیری مستلزم توانایی تحلیل الگوریتم های کامپیوتری برای بهبود دانش یک برنامه هوش مصنوعی از طریق مشاهدات و تجربیات گذشته است. از نظر فنی ، برنامه های هوش مصنوعی مجموعه ای از جفت های ورودی – خروجی را برای یک تابع تعریف شده پردازش کرده و از نتایجِ مربوط به آن؛ برای پیش بینی خروجی های و ورودی های جدید استفاده می کنند.