تاریخچه هوش مصنوعی | آینده هوش مصنوعی چگونه خواهد بود؟

هوش مصنوعی؛ تکنولوژی مفید یا مخرب؟

عوامل متعددی باعث توسعه هوش مصنوعی (AI) در طول سال ها شده است. توانایی جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل سریع و مؤثر حجم عظیمی از داده‌ها با پیشرفت‌های فناوری محاسباتی امکان‌پذیر شده است که عامل مهمی در این امر بوده است.

عامل دیگر تقاضا برای سیستم‌های خودکار است که می‌توانند فعالیت‌هایی را انجام دهند که برای انسان بسیار پرخطر، چالش برانگیز یا زمان‌بر هستند. همچنین، به لطف توسعه اینترنت و دسترسی به حجم عظیمی از داده های دیجیتال، اکنون فرصت های بیشتری برای هوش مصنو‌عی برای حل مسائل دنیای واقعی وجود دارد. علاوه بر این، مسائل اجتماعی و فرهنگی بر هوش مصنو‌عی تأثیر گذاشته است. به عنوان مثال، بحث‌های مربوط به اخلاق و پیامدهای هوش مصنوعی در پاسخ به نگرانی‌ها در مورد از دست دادن شغل و اتوماسیون مطرح شده است.

همچنین نگرانی‌هایی در مورد احتمال استفاده از هوش مصنوعی برای نیت‌های شیطانی، مانند حملات سایبری مخرب یا کمپین‌های اطلاعات نادرست، مطرح شده است. در نتیجه، بسیاری از محققان و تصمیم‌گیرندگان در تلاش هستند تا اطمینان حاصل کنند که هوش مصنو‌عی از نظر اخلاقی و مسئولانه ایجاد و اعمال می‌شود.

هوش مصنو‌عی از زمان پیدایش خود در اواسط قرن بیستم راه طولانی را پیموده است. در اینجا تاریخچه مختصری از این تکنولوژی آورده شده است.

اواسط قرن بیستم

خاستگاه هوش مصنوعی ممکن است به اواسط قرن بیستم مربوط شود، زمانی که دانشمندان کامپیوتر شروع به ایجاد الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهایی کردند که می‌توانست کارهایی را انجام دهد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارد، مانند حل مسئله، تشخیص الگو و قضاوت. یکی از اولین پیشگامان هوش مصنو‌عی آلن تورینگ بود که مفهوم ماشینی را پیشنهاد کرد که می تواند هر کار هوش انسانی را شبیه سازی کند که اکنون به عنوان تست تورینگ شناخته می شود.

کنفرانس دارتموث ۱۹۵۶

کنفرانس دارتموث در سال ۱۹۵۶ دانشگاهیان حرفه های مختلف را گرد هم آورد تا دورنمای ساخت روبات هایی که می توانند «فکر کنند» را بررسی کنند. در این کنفرانس به طور رسمی رشته هوش مصنوعی معرفی شد. در این مدت، سیستم‌های مبتنی بر قانون و تفکر نمادین موضوعات اصلی مطالعه هوش مصنوعی بودند.

دهه ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰

در دهه‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰، تمرکز تحقیقات هوش مصنوعی به توسعه سیستم‌های خبره که برای تقلید از تصمیم‌گیری‌های متخصصان انسانی در زمینه‌های خاص طراحی شده بودند، تغییر یافت. این روش ها اغلب در صنایعی مانند مهندسی، امور مالی و پزشکی به کار گرفته می شد.

دهه ۱۹۸۰

با این حال، زمانی که معایب سیستم‌های مبتنی بر قانون در دهه ۱۹۸۰ آشکار شد، تحقیقات هوش مصنوعی شروع به تمرکز بر یادگیری ماشینی کرد، که شاخه‌ای از رشته‌ای است که از روش‌های آماری برای یادگیری رایانه‌ها از داده‌ها استفاده می‌کند. در نتیجه، شبکه‌های عصبی بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان ایجاد و مدل‌سازی شدند.

دهه ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰

تحقیقات هوش مصنوعی در دهه ۱۹۹۰ در زمینه رباتیک، بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی پیشرفت‌های چشمگیری داشت. در اوایل دهه ۲۰۰۰، پیشرفت ها در تشخیص گفتار، تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی با ظهور یادگیری عمیق امکان پذیر شد؛ شاخه ای از یادگیری ماشینی که از شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند.

هوش مصنوعی امروزی

دستیارهای مجازی، خودروهای خودران، تشخیص پزشکی و تجزیه و تحلیل مالی تنها تعدادی از کاربردهای امروزی هوش مصنو‌عی هستند. هوش مصنوعی به سرعت در حال توسعه است و محققان به ایده‌های جدیدی مانند یادگیری تقویتی، محاسبات کوانتومی و محاسبات نورومورفیک نگاه می‌کنند.

یکی دیگر از روندهای مهم در هوش مصنو‌عی مدرن، تغییر به سمت تعاملات بیشتر شبیه انسان است که دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا پیشتاز آن هستند. پردازش زبان طبیعی نیز پیشرفت قابل توجهی داشته است و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا گفتار انسان را با دقت فزاینده‌ای درک کرده و به آن پاسخ دهند. ChatGPT – یک مدل زبان بزرگ که توسط OpenAI آموزش ساخته شده است، بر اساس معماری GPT-3.5 – نمونه‌ای از هوش مصنوعی “Talk of the town” است که می‌تواند زبان طبیعی را درک کند و پاسخ‌هایی شبیه انسان به طیف گسترده‌ای از پرس و جوها و درخواست‌ها ایجاد کند.

آینده هوش مصنوعی

با نگاهی به آینده، هوش مصنو‌عی احتمالا نقش مهمی را در حل برخی از بزرگترین چالش‌های پیش روی جامعه، مانند تغییرات آب و هوا، مراقبت‌های بهداشتی و امنیت سایبری ایفا می‌کند. با این حال، نگرانی‌هایی در مورد پیامدهای اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی وجود دارد، به‌ویژه که این فناوری پیشرفته‌تر و مستقل‌تر می‌شود. علاوه بر این، همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، احتمالاً تقریباً بر همه جنبه‌های زندگی ما تأثیر خواهد گذاشت، از نحوه کار و برقراری ارتباط گرفته تا نحوه یادگیری و تصمیم‌گیری.