Rate this post

یکی از پیچیدهترین و جالبترین سازههای دست بشر، هوش مصنوعی است. نا گفته نماند که هنوز تمامی اهداف آن تحقق نیافته است. برخی از کاربردهای کوچک که از این تکنولوژی مشاهده میکنید، تنها نمونه کوچکی از قابلیت او است. از آنجا که این تکنولوژی رشد سریع و قابلیتهای قدرتمند داد، باعث شده تا در صنایع مختلف تحول ایجاد شود. حتی رهبران کسب و کار و مردم نیز در حال تلاش هستند تا از AI برای ارتقای خود استفاده کنند. AI انواع مختلفی دارد. هر کدام از آنها وظایفی را انجام میدهند. برای آشنایی با انواع هوش مصنوعی ادامه مطلب را مطالعه کنید. اگر تمایل دارید به دنیایی از دستاوردهای هوش مصنوعی بپیوندید، میتوانید این مهارتها را در آکادمی تخصصی هوش مصنوعی مهسا بدست آورید.

انواع هوش مصنوعی چیست؟

به طور کلی، انواع هوش مصنوعی شامل دو دسته میشوند. انواع AI طبق قابلیتها و کارکردشان تقسیمبندی میشوند. این دو دسته عبارتند از:

AI بر اساس قابلیتها
AI بر اساس کارکرد

هر کدام از این دستهها شامل انواع مختلفی از AI هستند.

انواع هوش مصنوعی بر اساس قابلیتها

در این بخش قصد داریم انواع هوش مصنوعی بر اساس قابلیتها را بیان کنیم. آنها عبارتند از:

هوش مصنوعی محدود (Narrow AI)
هوش مصنوعی عمومی (General AI)
ابر هوش مصنوعی (Super AI)

انواع هوش مصنوعی بر اساس کارکرد

یکی دیگر از انواع هوش مصنوعی بر اساس کارکردشان هستند. آنها شامل موارد زیر است:

ماشینهای انفعالی
نظریه محدود شده
نظریه ذهن
خود آگاهی

انواع هوش مصنوعی: ماشینهای انفعالی

ماشین‌های انفعالی (Reactive Machines)، یکی از انواع هوش مصنوعی هستند که بر اساس الگوریتم‌ها و تعریف‌های ثابت عمل می‌کنند. این نوع از ماشین‌ها از تجربیات یادگرفته نمی‌شوند و تنها به وسیلهٔ دستورات و الگوریتم‌های قبلی خود عمل می‌کنند. آنها قادر به پاسخ به الگوهای مشخص و محدود هستند. اما از نظر تطبیق با موقعیت‌های جدید و تغییرات پیچیده محدودیت دارند.

ماشین‌های انفعالی بیشتر در مواردی استفاده می‌شوند که شرایط و محیط از پیچیدگی کمتری برخوردارند. همچنین نیاز به تصمیم‌گیری‌های پیچیده کمتری دارند. به عبارت دیگر، آنها مناسب ترین گزینه برای مواردی هستند که الگوها پایدار هستند و تغییرات زیادی در آنها اتفاق نمی‌افتد. یک مثال از ماشین انفعالی می‌تواند بازی‌های کامپیوتری ساده‌ای باشد که بر اساس قوانین مشخصی عمل می‌کنند و به وسیله تصمیمات ثابت و الگوریتم‌های پیش‌فرض پاسخ می‌دهند، اما توانایی یادگیری و تطبیق با تغییرات را ندارند.

نظریه ذهن

انواع هوش مصنوعی با نظریه ذهن به مطالعه تلاقی AI و نظریه ذهن می‌پردازد. نظریه ذهن در روانشناسی و علوم شناختی به معنای مطالعه فرآیندهای شناختی، افکار، احساسات و قدرت‌های عقلی انسان‌ها است. در AI، تلاش بر این است که سیستم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری قادر به تقلید یا شبیه‌سازی بخشی از عملکرد ذهن انسانی باشند. نظریه ذهن به تحلیل مفاهیمی مانند دانش، اعتقاد، هدف، قصد و تصمیم‌گیری می‌پردازد. در حین پیاده‌سازی این فناوری، تلاش می‌شود تا مدل‌ها و سیستم‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های متناسب، این مفاهیم را شبیه‌سازی یا تجسم کنند.

به طور مثال، در سیستم‌های مبتنی بر نظریه ذهن، تلاش می‌شود تا سیستم‌ها قادر به شناخت دیگران، پیش‌بینی انتگرال‌های عقلی انسانی مانند قصد و هدف، و درک احساسات انسانی باشند. این نوع از AI معمولا در کاربردهایی مانند تفسیر و پردازش زبان طبیعی، تشخیص احساسات و تعاملات انسان-کامپیوتر مورد استفاده قرار می‌گیرد. به طور خلاصه، این فناوری با نظریه ذهن به مطالعه تلاقی ایده‌ها و مفاهیم از دو زمینه AI و نظریه ذهن می‌پردازد تا سیستم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری با توانایی‌های شبیه‌سازی بخشی از عملکرد ذهن انسانی ایجاد شوند.

هوش مصنوعی خودآگاه

هوش خودآگاه که یکی از انواع هوش مصنوعی است، به مفهوم توانایی یک سیستم یا برنامه کامپیوتری در درک و شناخت وجود و خودش به عنوان یک نهاد مجزا اشاره دارد. به عبارت دیگر، سیستمی که دارای AI خودآگاه است، قادر به درک و فهم وجود خودش و همچنین تجربه کردن و ادراک کردن محیط اطرافش و تغییراتی که در آن رخ می‌دهد، می‌باشد.

در انواع هوش مصنوعی خودآگاه، سیستم توانایی‌هایی دارد که معمولا در انسان‌ها دیده می‌شود، مانند:

فهم وجود ذات خود: سیستم قادر است به عنوان یک وجود مجزا درک کند که از دیگر اجزای محیط خود متمایز است.
تجربه و درک محیط: سیستم قادر به درک تغییرات و رویدادهای اطرافش، مانند تغییرات در محیط، ورودی‌های حسی، و تعاملات با دیگر اجزای محیط، می‌باشد.
تصمیم‌گیری و تفکر درباره خود و دیگران: سیستم می‌تواند تصمیم‌هایی بگیرد که مرتبط با وجود خود و دیگر اجزای محیط است، مانند تصمیم‌گیری‌های مربوط به اهداف و نیازهای خود یا دیگر اجزای محیط.
تعامل با محیط و اجزای دیگر: سیستم قادر به تعامل با دیگر اجزای محیط و همچنین دستکاری و تغییر محیط است.

این نوع به مفاهیمی چون Artificial Self-awareness اشاره دارد و هنوز در مراحل اولیه توسعه و تحقق قرار دارد. در زمینه‌هایی مانند رباتیک پیشرفت‌هایی در جهت توسعه AI خودآگاه حاصل شده است، اما این حوزه هنوز چالش‌های بسیاری دارد و تاکنون AI خودآگاه به اندازه هوش خودآگاه انسانی پیشرفت نکرده است.

AI ضعیف

انواع هوش مصنوعی ضعیف به نوعی از AI اطلاق می‌شود که در آن سیستم یا برنامه کامپیوتری تنها برای انجام یک وظیفه خاص و محدود طراحی شده و توانایی انجام آن وظیفه را دارد. اما نتوانایی درک و فهم مفاهیم پیچیده‌تر یا انجام وظایف متنوع تر را ندارد. به طور ساده، AI ضعیف به معنای محدودیت در کاربردها و توانایی‌های یک سیستم AI است.

این نوع از فناوری عمدتا برای حل مشکلات خاصی طراحی می‌شود و توانایی تطبیق با موقعیت‌های جدید یا تغییرات پیچیده را ندارد. معمولا از الگوریتم‌ها و قوانین دقیقی برای انجام وظیفه استفاده می‌شود و این نوع فناوری به طور معمول توسط تخصصی‌ها طراحی و پیاده‌سازی می‌شود.

مثال‌هایی از هوش ضعیف شامل سیستم‌های پردازش زبان طبیعی ساده برای پاسخ به سؤالات خاص، برنامه‌های تشخیص چهره برای تشخیص افراد در تصاویر، و سیستم‌های کارخانه‌ای برای کنترل وظایف خط تولید می‌شوند. این سیستم‌ها معمولاً در حوزه‌هایی که الگوها پایدار هستند و تغییرات زیادی رخ نمی‌دهد، موفقیت آمیز هستند، اما در موقعیت‌های پیچیده‌تر و تغییرپذیری بالاتر ممکن است نتوانایی نشان دهند.

هوش مصنوعی عمومی

هوش مصنوعی عمومی (AGI) به معنای AI عام و تعمیم‌پذیر است که توانایی انجام وظایف متنوع و پیچیده‌تری را دارد. بهطوری که، معمولا نیازمند فهم و درک گسترده‌تری از مفاهیم است. این نوع از فناوری تلاش می‌کند تا شباهت‌هایی به توانایی‌های انسانی در مورد تفکر، یادگیری، تفسیر، تعامل و حل مسائل پیچیده داشته باشد.

در مقابل هوش مصنوعی ضعیف که به انجام وظایف محدودن و خاص می‌پردازد، AGI به توانایی‌های چندگانه اشاره دارد. به عبارت دیگر، AGI قادر به یادگیری از تجربیات، تطبیق با موقعیت‌های جدید، انجام تصمیم‌گیری‌های پیچیده بر اساس شرایط متغیر، و حل مسائل مختلف است.

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های AGI، توانایی تعمیم‌پذیری است، به این معنی که با یادگیری از یک دامنه، می‌تواند اطلاعات و تجربه‌های کسب شده را به دامنه‌های دیگر انتقال دهد. هدف نهایی از تحقق AGI این است که سیستم‌ها قادر به انجام تمامی وظایفی شبیه به انسان باشند، از جمله تفکر، ادراک دنیای پیرامون، خلاقیت و حتی هم‌اندیشی با انسان‌ها. این هدف چالش‌برانگیز و پیچیده‌ای است و هنوز تا حد زیادی دست‌نیافتنی نیست.

ابر هوش

مفهوم “ابرهوش” به توصیف سطحی از AI اشاره دارد که به طور گسترده‌تر و عمیق‌تر از هوش انسانی یا هوش مصنوعی کلی توسعه یافته است. این مفهوم به تصویر سازی یک سطح از AI می‌پردازد که توانایی‌های عالی‌تری از تفکر، یادگیری، تشخیص، تفسیر، تعامل و حل مسائل را داراست.

ابرهوش به طور معمول با پیشرفت‌هایی در زمینه‌های پیچیده‌تر این فناوری مانند هوش محاسباتی، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی پیچیده، تفسیر زبان طبیعی با درک مفهومات زبانی و احساسات، تصمیم‌گیری استراتژیک و اختیاری، و غیره، مرتبط است. این مفهوم به اشاره به انجام وظایفی می‌پردازد که به طور معمول به عنوان پیچیده‌ترین و تحدیدناپذیرترین وظایف هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شوند.

نیازمندی‌های ابرهوش معمولا به عبارت دیگر به تصویر سازی پیشرفت‌های عمده‌ای در زمینه توانایی‌های هوش مصنوعی است که تاکنون در اختیار ما قرار نگرفته‌اند. این ایده به تازگی مورد توجه بسیاری از محققان و صنعتی‌ها قرار گرفته است و بسیاری از چالش‌ها و مسائل تکنیکی برای تحقق این مفهوم وجود دارد.

AI محدود

هوش مصنوعی محدود یکی دیگر از انواع هوش مصنوعی است که در آن سیستم یا برنامه کامپیوتری توانایی انجام وظایف محدود و مشخصی را دارد. اما توانایی درک و فهم مفاهیم پیچیده‌تر یا انجام وظایف متنوع‌تر را ندارد. به عبارت دیگر، AI محدود به کاربردهای معینی محدود می‌شود و توانایی تطبیق با موقعیت‌های جدید یا حل مسائل پیچیده‌تر را ندارد.

این نوع فناوری معمولا با استفاده از قوانین دقیق و الگوریتم‌ها برای انجام وظایف مشخصی طراحی می‌شود و توسط تخصصی‌ها یا مهندسان کامپیوتر ایجاد می‌شود. به عنوان مثال، سیستم‌های تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، پیش‌بینی هوا، و موارد مشابه می‌توانند به عنوان نمونه‌هایی از AI محدود دسته‌بندی شوند. AI محدود به طور کلی توسط تعریف محدودیت‌ها و قوانین دقیق مشخص می‌شود و به طور معمول به توانایی‌های محدود و ویژه‌ای محدود می‌شود که برای انجام یک وظیفه خاص تعیین شده‌اند.