هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟
هوش مصنوعی در صنعت
هوش مصنوعی صنعتی به کاربرد هوش مصنوعی در صنعت اشاره دارد. برخلاف هوش مصنوعی عمومی که یک رشته تحقیقاتی مرزی برای ساخت سیستم‌های رایانه ای است و وظایفی را که به هوش انسان نیاز دارند انجام می‌دهد، هوش مصنوعی صنعتی بیشتر به استفاده از چنین فناوری‌هایی برای رفع مشکلات صنعتی در راستای ارزش آفرینی برای مشتریان، افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه، بهینه‌سازی سایت، افزایش تولید، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و کشف بینش. اگرچه در دیدگاه دوجانبه ای از کاربردهای هوش مصنوعی، ماشین‌های هوشمند ممکن است مشاغل انسان را از بین ببرند و باعث مشکلات اجتماعی و اخلاقی شوند، اما صنعت به‌طور کلی دیدگاه مثبت تری نسبت به هوش مصنوعی دارد و این تحول اقتصاد را توقف ناپذیر می‌داند و انتظار می‌رود فرصت‌های بزرگ تجاری در این فرایند وجود داشته باشد.
دیدگاه هوبرت درایفوس راجع به هوش مصنوعی
حس انسان از وضعیت با توجه به گفته دریفوس بر اساس اهداف و فرهنگ انسان است—همهٔ شهودهای ناخودآگاه، نگرش و دانش در مورد جهان. این «متن» یا «زمینه» یک شکل از دانش است که در مغز ما به صورت نمادین ذخیره نشده‌است (مربوط به دازاین هایدگر) اما به‌طور مستقیم به طریقی. بر آنچه ما متوجه می‌شویم و آنچه ما متوجه نمی‌شویم، آنچه ما انتظار و آنچه انتظار نداریم تأثیر دارد: ما بین چیزهایی که از نظر ما ضروری است و چیزهایی که فکر می‌کنیم غیرضروری است تبغیض قائل می‌شویم. چیزهایی که غیرضروری هستند به سمت «حاشیه آگاهی» ما می‌روند (یک عبارت از ویلیام جیمز): میلیون‌ها چیز هستند که ما از آن‌ها آگاه هستیم، اما اکنون هیچ فکری راجع به آن‌ها نمی‌کنیم هوش مصنوعی
یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در زمینهٔ تجارت، اقتصاد و کلان داده است. برای مثال، با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان با ضریب خطای پایینی، تغییرات فصلی و بلندمدت در عرضه یا تقاضای محصولات مختلف را پیشبینی کرد. این موضوع می‌تواند به شدت در سیاست، اقتصاد کلان و کنترل عرضه و تقاضا مفید واقع شود. همچنین، شرکت‌هایی مانند گوگل خدماتی در زمینهٔ هوش مصنوعی به شرکت‌های بزرگ ارائه می‌دهند که می‌تواند به برنامه‌ریزی، انبارگردانی، پیشبینی سیر صعودی یا نزولی فروش در محصولات بخصوص و نیز برندسازی آن‌ها کمک کند. بازاریابی و هوش مصنوعی
شبکه عصبی مصنوعی، نوعی برنامه کامپیوتری است که از مغز و سیستم عصبی انسان الگو گرفته‌است. همدلی مصنوعی
اگر چه هوش مصنوعی هنوز جایگزین مددکاران اجتماعی نشده‌است، توانسته تکان‌هایی را در این زمینه ایجاد کند. نشریه Social Work Today مقاله‌ای را دربارهٔ پژوهشی که در دانشگاه ایالتی فلوریدا انجام گرفته منتشر کرد. این تحقیق شامل استفاده از الگوریتمهای کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل پرونده‌های سلامتی و تشخیص ترکیبی از فاکتورهای خطر است که می‌تواند نشان دهنده اقدام برای خودکشی در آینده باشد. در بخشی از این مقاله آمده: "یادگیری ماشین - پیشگام آیندهٔ هوش مصنوعی - می‌تواند با دقت ۸۰٪ تا ۹۰٪ پیش‌بینی کند که آیا فردی به مدت دو سال آینده اقدام خودکشی خواهد کرد یا خیر. حتی با نزدیکتر شدن به زمان خودکشی فرد، الگوریتم‌ها دقیق‌تر هم می‌شوند. برای مثال، زمانی که هوش مصنوعی بر روی بیماران یک بیمارستان تمرکز می‌کند، یک هفته قبل از اقدام به خودکشی دقت الگوریتم به ۹۲٪ افزایش پیدا می‌کند (۲۰۱۷)". تا این زمان، هوش مصنوعی نتوانسته‌است کاملاً جایگزین مددکاران اجتماعی شود، اما ماشینهای الگوریتمی مانند آنچه که در بالا توضیح داده شد، می‌تواند منافع باور نکردنی برای مددکاران اجتماعی داشته باشد. کار اجتماعی در چرخه‌ای از تعامل، مداخله و ارزیابی با مراقبت‌گیرنده‌ها عمل می‌کند. این تکنولوژی می‌تواند با ارزیابی خطر ابتلا به خودکشی موجب دخالت و پیش‌گیری و در نتیجه، نجات جان انسان‌ها شود. امید این محققان این است که این تکنولوژی در سیستم بهداشتی مدرن پیاده‌سازی شود. این سیستم با یادگیری، تجزیه و تحلیل و شناسایی عوامل خطر پزشک را از احتمال خودکشی آگاه می‌کند (مشابه ریسک ابتلا به بیماری قلبی عروقی). در حال حاضر، مددکاران اجتماعی می‌توانند برای ارزیابی بیشتر و مداخله پیشگیرانه اقدام کنند. کاربردهای هوش مصنوعی
کاربرد دیگر هوش مصنوعی در منابع انسانی و استخدام فضا است. سه راه وجود دارد که هوش مصنوعی توسط منابع انسانی و استخدام حرفه ای‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد: برای نمایش رزومه‌ها و رتبه‌بندی نامزدها با توجه به سطح صلاحیتشان، پیش‌بینی موفقیت نامزدی در نقش‌های خاص از طریق پلتفرم‌ها (سکوها) ی مطابق با شغل، و در حال حاضر راه اندازی ربات‌های چت استخدام است که می‌توانند وظایف ارتباطی تکراری را خودکار کند. هوش مصنوعی دوستانه
در کتاب از باوم، استوارت.ج راسل، محقق در زمینه هوش مصنوعی، سه اصل را برای راهنمایی در جهت توسعه ماشین های سودمند تعریف می کند. او تاکید می کند که این اصول نباید صراحتاً به عنوان کد در ماشین ها استفاده شوند، بلکه این ها برای انسان ها در نظر گرفته شده اند. این اصول عبارتند از: کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی با تکنولوژی بسیاری از حسگرها ترکیب شده‌است. مانند طیف‌سنج دیجیتال آیدی کوریا؛ که بسیاری از اپلیکیشن‌ها را مانند نظارت بر کیفیت آب خانه فعال می‌کند. کاربردهای هوش مصنوعی
معامله الگوریتم‌ها تشکیل شده از استفاده از الگوریتم پیچیده AI تا تصمیم‌های تجارتی را چندین برابر سرعتی که انسان در روز می‌تواند انجام دهد را بگیرد. غالباً میلیون‌ها دادوستد بدون هیچ دخالت انسانی را انجام می‌دهد. چنین معاملاتی معاملات فرکانس بالا نامیده می‌شود و نشان دهنده یکی از سریعترین بخش‌های در حال رشد در معاملات مالی است. بسیاری از بانک‌ها و منابع مالی و تجارت‌های اختصاصی شرکت‌ها الان اوراق بهاداری دارند که کاملاً و فقط توسط سیستم‌های AI سازماندهی می‌شوند. سیستم‌های تجارت اتوماتیک معمولاً توسط سرمایه گذاران بزرگ سازمانی استفاده می‌شود. اما در سال‌های اخیر شاهد هجوم شرکت‌های کوچک و خصوصی با سیستم‌های AI خودشان بوده‌ایم. کاربردهای هوش مصنوعی
در سال ۲۰۰۳، مرکز تحقیقات پروازی آرمسترانگ ناسا، و بسیاری از شرکت‌های دیگر، نرم‌افزاری طراحی کردند که قادر می‌سازد یک هواپیما آسیب دیده، به پروازش ادامه دهد تا زمانی که به منطقه امن برای فرود دست یابد. برنامه با تیکه بر اجزای آسیب ندیده، تمام قسمت‌های آسیب دیده را تعدیل می‌کند. شبکه عصبی استفاده شده در نرم‌افزار، اثبات کرده که مؤثر است و یک پیروزی برای هوش مصنوعی به حساب می‌آید. ابزارهای محاسباتی برای هوش مصنوعی
در تحقیقات هوش مصنوعی از چندین شکل مختلف منطق استفاده شده‌است. منطق گزاره ای شامل توابع حقیقت مانند «یا» و «نیست». منطق مرتبه اول سورها و محمول را می‌افزاید، و می‌تواند حقایق در مورد اشیاء، خواص آنها، و روابط خود را با یکدیگر بیان کنند. نظریه مجموعه‌های فازی "گزارشی از حقیقت" (بین ۰ تا ۱) را به عبارات مبهمی مانند "آلیس پیر است" (یا ثروتمند، بلند قد یا گرسنه) اختصاص می‌دهد که از نظر زبان بسیار نادرست هستند و نمی‌توانند کاملاً درست یا نادرست باشند. منطق فازی با موفقیت در سیستم‌های کنترل به کار می‌رود تا به متخصصان اجازه دهد قوانین مبهمی مانند "اگر نزدیک ایستگاه مقصد هستید و سریع حرکت می‌کنید، فشار ترمز قطار را افزایش دهید". این قوانین مبهم می‌توانند به صورت عددی در سیستم اصلاح شوند. منطق فازی نمی‌تواند در پایگاه‌های دانش به خوبی مقیاس بندی شود. بسیاری از محققان هوش مصنوعی، صحت استفاده از استنباط‌های منطق فازی را زیر سؤال می‌برند. کاربردهای هوش مصنوعی
سیستم خلبان اتوماتیک هوشمند، اصول دوره کارآموزی را به همراه روش‌های دیگری ترکیب می‌کند. روش‌هایی که به وسیله آنها، خلبان حرکات سطح پایینی که برای حرکت دادن هواپیما نیاز است را مشاهده می‌کند و استراتژی سطح بالایی برای به کار بردن آن حرکات استفاده می‌کند. پیاده‌سازی سیستم خلبان اتوماتیک (IAS) فازهای زیر را به کار می‌برد: جمع‌آوری داده‌های خلبان، آموزش و کنترل مستقل و خودمختار. هدف بائومر و بتینی، ساخت یک خلبان اتوماتیک خودمختارتر است تا به خلبانان در پاسخ به شرایط اورژانسی کمک کنند. کاربردهای هوش مصنوعی
به‌طور معمول، بازنویسی رزومه شامل یک استخدام کننده یا دیگر نمایش حرفه ای منابع انسانی از طریق یک پایگاه داده از رزومه‌ها می‌شود. در حال حاضر راه اندازی‌های جدید مثل Pomato در حال ایجاد الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای خودکار کردن فرایندهای نمایش رزومه است. هوش مصنوعی نمایش رزومه Pomato روی خودکار کردن اعتبار سنجی متقاضیان فنی برای شرکت‌های خدمات فنی تمرکز می‌کند. احتمالات
یکی از مهم ترین کاربردهای ان در علم کامپیوتر است. مخصوصا در حوزه هوش مصنوعی در بخش مهم از آن استفاده می شود و این علم اساس و پایه پیشروی ها در ان حوزه می باشد که یکی از آن ها بخش الگوریتم های تکاملی و ژنتیک است و بخش دیگر در بخش های یادگیری های سیستم های هوشمند توسط الگوریتم های یادگیرنده همچون شبکه های بیزین و شبکه مارکوف که بر پایه روش ها و مدل های احتمالاتی بنیاد شده است. کاربردهای هوش مصنوعی
ZestFinance پلتفورم Zest Automated Machine Learning را ایجاد کرده‌است که مخصوص امضای اسناد مالی است. این پلتفورم از یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا ده‌ها هزار متغیر قدیمی و جدید (از معاملات مالی تا اینکه چگونه مشتری یک فرم را پر می‌کند) که در امور مالی استفاده می‌شود تا به وام گیرندگان امتیاز دهد. این پلتفورم مخصوص نمره دادن به افراد با پیشینه اعتبار محدود است مانند هزاره‌ها. هوش جامع مصنوعی
بعضی از مراجع بر تمایز میان هوش مصنوعی قوی و «هوش مصنوعی کاربردی» (که «هوش مصنوعی ناچیز» یا «هوش مصنوعی ضعیف» نیز نامیده می‌شود) تأکید دارند: استفاده از نرم‌افزار برای مطالعه یا انجام موفقیت‌آمیز وظایف تعیین شده‌ای شامل حل مسئله یا استدلال. هوش مصنوعی ضعیف، برخلاف هوش مصنوعی قوی، تلاشی بر انجام گسترهٔ کامل توانایی‌های شناختی انسان نمی‌کند. فلسفه هوش مصنوعی
یک نقد دربارهٔ آزمون تورینگ این است که این آزمون، کاملاً انسان نماست. اگر هدف نهایی ما خلق ماشین‌هایی است که هوشمندانه تر از انسان‌ها عمل کنند، چرا بر این امر تأکید داریم که ماشین‌ها باید دقیقاً شبیه به انسان باشند؟ به گفتهٔ راسل و نوروینگ، متون نوشته شده توسط مهندسان علم هوانوردی، نمی‌تواند تعریف درستی برای تولید ماشین‌هایی باشد که درست مانند کبوترها پرواز کنند، به‌طوری‌که دیگر کبوترها نیز فریب بخورند. در پژوهش تازه‌ای که در حوزهٔ هوش مصنوعی انجام گرفت، واژهٔ هوش در عبارات «عوامل عقلانی» و «عوامل هوشی»، معنا شد. «عامل» چیزی است که در یک محیط، مشاهده و عمل می‌کند؛ و اندازه‌گیری عملکرد، بیانگر مقدار موفقیت یک عامل است. کاربردهای هوش مصنوعی
آینده هوش مصنوعی در کلاس‌های درس هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
هدف اولیه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مرتبط با سلامت، تحلیل روابط بین تکنیک‌های پیشگیری یا درمان و نتایج بیماران است. اما برنامه‌های هوش مصنوعی به شیوه‌هایی مانند فرایندهای تشخیص، توسعه پروتکل درمان، توسعه دارو، پزشکی شخصی و نظارت و مراقبت از بیمار، اعمال شده‌است. موسسات پزشکی مانند کلینیک Mayo، مرکز سرطان Memorial Sloan Kettering ، بیمارستان عمومی ماساچوست و سرویس سلامت همگانی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی را برای بخش‌های آن‌ها توسعه داده‌اند. شرکت‌های بزرگ فناوری مانند آی‌بی‌ام و گوگل و شرکت‌های نوپایی مثل Welltok وAyasdi، الگوریتم‌های هوش مصنوعی در این زمینه را توسعه داده‌اند. علاوه بر این بیمارستان‌ها به دنبال حمایت از طرح‌های عملیاتی هستند که صرفه جویی در هزینه را افزایش دهید، بهبود رضایت بیمار و برآوردن نیازهای می‌شوند. شرکت‌هایی مانند بیمارستان IQ در حال راه اندازی راهکارهای تحلیل پیش‌بینی شده هستند که به رهبران مراقبت‌های مرتبط با سلامت، کمک می‌کند تا از طریق افزایش بهره‌وری، کاهش زمان درمان بیمار، کاهش زمان ماندن بیمار در بیمارستان و بهینه‌سازی سطح کارکنان، بهره‌وری را بهبود بخشد. هوش مصنوعی
به یاری پژوهش‌های گستردهٔ دانشمندان علوم مرتبط، هوش مصنوعی تاکنون راه بسیاری پیموده‌است. در این راستا، تحقیقاتی که بر روی توانایی آموختن زبان‌ها انجام گرفت و همچنین درک عمیق از احساسات، دانشمندان را در پیشبرد این دانش کمک زیادی کرده‌است. یکی از اهداف متخصصین، تولید ماشین‌هایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند. این ماشین باید توانایی تعمیم تجربیات قدیمی خود در شرایط مشابه جدید را داشته و به این ترتیب اقدام به گسترش دامنه دانش و تجربیاتش کند. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی برای نیکی (به انگلیسی: AI for Good) عنوان نهضتی است که در آن نهادها از هوش مصنوعی برای برطرف ساختن برخی از بزرگترین چالش‌های بشریت بهره می‌جویند. به طورمثال، دانشگاه کالیفرنیای جنوبی «مرکز هوش مصنوعی در جامعه» را براه انداخت تا هدف استفاده ازAI برای پرداختن به مسائل حائز اهمیت اجتماعی مانند بی‌خانمانی را دنبال کند. در استنفورد محققان از AI استفاده می‌کنند تا تصاویر ماهواره‌ای را تحلیل کنند که دریابند کدام نواحی دارای بیشترین سطوح فقرمی‌باشند. کاربردهای هوش مصنوعی
AOD همچنین از هوش مصنوعی در نرم‌افزار بازشناسی گفتار استفاده می‌کند. مراقبان پرواز جهت‌ها و مسیرها را به خلبانان مصنوعی می‌دهند و AOD می‌خواهد که خلبانان پاسخ‌های ساده به مراقبت پرواز دهند. برنامه‌هایی که نرم‌افزار گفتار را می‌سازند باید آموزش داده شوند به این معنا که از شبکه عصبی استفاده کنند. برنامه Verbex 7000 که استفاده شد، هنوز یک برنامه ابتدایی هست که جای زیادی برای پیشرفت دارد. این پیشرفت‌ها الزامی هستند زیرا مراقبان پرواز از گفتگوی بسیار ویژه ای استفاده می‌کند و برنامه نیاز دارد که قادر به برقراری ارتباط صحیح و فوری در هر زمان باشد. هوش مصنوعی خودکار
یک مورد معمول استفاده از هوش مصنوعی خودکار آموزش مدلی برای پیش‌بینی نحوه واکنش مشتریان به رویکرد فروش شرکت باشد. این مدل ابتدا با داده‌های واقعی در مورد چگونگی پاسخ مشتریان به تبلیغات آموزش داده شد. با داده‌های جدید ارائه شده، این مدل می‌تواند نحوه پاسخ یک مشتری را پیش‌بینی کند و دقت آن را می‌توان با استفاده از معیارهای آماری بدست آورد. یادگیری ماشین خودکار معمولاً یک پلتفرم یا کتابخانه منبع باز است که هر مرحله از فرایند یادگیری ماشین را ساده می‌کند، از مدیریت یک مجموعه داده خام تا استقرار یک مدل یادگیری ماشین عملی. قبل از ایجاد یادگیری ماشین خودکار، دانشمندان علوم داده باید مدل‌های پیش‌بینی را دستی می‌ساختند، ترکیب‌های مختلفی از الگوریتم‌ها را آزمایش و سپس پیش‌بینی‌ها را با نتایج واقعی مقایسه می‌کردند که این کار به صرف زمان و هزینه بالا نیاز داشت و همچنین امکان خطا در آن بود. همان‌طور که نیاز به اتوماسیون با پیشرفت مدل‌های یادگیری ماشین حس می‌شد، یادگیری ماشین خودکار برخی از فرایند آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش را خودکار نمود و الگوریتم‌هایی را برای پردازش داده‌ها به کار گرفت و در نهایت نتایج را بهبود بخشید. هوش مصنوعی خودکار اتوماسیون هوشمند بزرگتری ارائه می‌دهد که امکان آزمایش ترکیب‌های بسیار بیشتری از عوامل را برای تولید پایپ لاین‌های مدل کاندید را فراهم می‌کند، این مدل‌ها با دقت بیشتری مسئله در حال حل را منعکس و مورد توجه قرار می‌دهد. پس از ساخت، یک مدل می‌تواند برای سوگیری آزمایش و برای بهبود عملکردش به روز رسانی شود. کاربردهای هوش مصنوعی
محصولات متعددی در حال ظهور هستند که از AI برای کمک به مردم در امور شخصی خود استفاده می‌کنند. برای مثال Digit یه نرم‌افزار طراحی شده توسط هوش مصنوعی است که به مصرف‌کنندگان کمک می‌کند تا مصرف و پس‌انداز خود را بر اساس عادات و اهداف شخصی خود بهینه کنند. این نرم‌افزار می‌تواند فاکتورهایی مانند درآمد ماهانه، موجودی فعلی و خرج‌های عادتی) خرج‌هایی که تکرار می‌شود) را تجزیه و تحیل کند و سپس می‌تواند تصمیم‌های خود را بگیرد و پول را به حساب‌های پس‌انداز منتقل کند. Wallet.AI یک استارتاپ در San Francisco که به زودی خواهد آمد عواملی ایجاد کرده‌است که داده‌هایی مانند چیزهایی که مصرف‌کنندگان پشت سر گذشته از جمله چک کردن گوشی هوشمند از اینستاگرام تا توییتر تجزیه تحلیل کند تا به اطلاع مصرف‌کنندگان رفتار مصرفی آنها را برساند. پرل
پرل امروزه در زمینه‌های هوش مصنوعی، ژنتیک، نظامی، تحقیقاتی، صنعتی به‌طور گسترده‌ای کاربرد دارد. نوشتن یک بانک اطلاعاتی، صفحه‌گسترده یا یک وب‌سرور شاید با پرل کار عاقلانه‌ای به نظر نرسد، ولی امکانپذیر است. کاربردهای هوش مصنوعی
AI یا هوش مصنوعی، برای خلق و توسعه زمینه‌های تخصصی و صنایع بسیاری شامل امور مالی، بهداشت و درمان، آموزش، حمل و نقل و بیش از اینها بکار گرفته شده‌است. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی همچنین به‌طور گسترده در صنعت تجارت الکترونیک برای کاربردهایی مثل جستجوی بصری، توصیه بصری مشابه، ربات‌های چت، برچسب گذاری خودکار محصولات و غیره استفاده می‌شود. یکی دیگر از کاربردهای عمومی، افزایش یافتن قابلیت جستجو و ساختن محتوای رسانه‌های اجتماعی است. کاربردهای هوش مصنوعی
آیدنده هوش مصنوعی در کلاس‌های درس، خیلی درخشان به نظر می‌رسد. یکی از هیجان انگیزترین نوآوری‌ها، ایده معلم یا دستار هوش مصنوعی شخصی برای هر دانش آموز منحصر به فرد است. از آنجا که یک معلم به تنهایی نمی‌تواند با تمام دانشجویان در یک زمان کار کند، معلم‌های هوش مصنوعی به دانش آموزان این اجازه را می‌دهند که کمک‌های فردی بیشتری را در زمینه‌هایی که به آن نیاز دارند، دریافت نمایند. آموزگاران هوش مصنوعی همچنین ایده‌های دلهره آور آزمایشگاه‌های آموزشی یا آموزگاران انسانی را که ممکن است باعث استرس و اضطراب برای بعضی دانش آموزان شود را از بین می‌برد. در کلاس‌های درس آینده، مبحث اطلاع‌رسانی محیطی می‌تواند نقش سودمندی را ایفا کند. اطلاع‌رسانی محیطی ایده ای است که در آن اطلاعات در همه جا در محیط اطراف وجود دارد و وسایل تکنولوژی به صورت خودکار بر اساس اولیت‌های شخصی شما تنظیم می‌شود. وقتی دانش اموزان بر روی میزهایشان می‌نشینند، وسایل آنها قادر خواهند بود که درس، مشکلات و بازی‌هایی را بسازند تا برای نیازهای خاص هر دانش آموز مناسب باشند، مخصوصاً در جایی که یک دانش آموز ممکن است در حال دست و پنجه نرم کردن باشد و این برنامه، یک فیدبک فوری را می‌فرستد. این برنامه ایده این که «یک روش برای کل کلاس مناسب است» را از بین می‌برد. زیرا ما دیگر مجبور نیستیم که دانش آموزان را وادار کنیم تا دقیقاً یک ماده درسی یکسان را با یک سرعت دقیقاً یکسان یاد بگیرند. با اینکه فواید بسیاری در استفاده از هوش مصنوعی در کلاس درس وجود دارد، اما همچنین خطرات متعددی وجود دارد که قبل از پیاده‌سازی هوش مصنوعی باید در نظر گرفته شوند. کاربردهای هوش مصنوعی
یک کاربرد دیگر، سازنده رزومه هوش مصنوعی است که نیاز به ۵ دقیقه برای گردآوری یک رزومه دارد، به غیر از صرف زمان انجام همان کار. [نیازمند استناد] در عصر ربات‌های چت هوش مصنوعی به بازدید کنندگان وبسایت کمک می‌کنند و جریان‌های روزانه را حل می‌کنند. ابزار انقلابی هوش مصنوعی مکمل مهارت‌های افراد است و به مدیران منابع انسانی اجازه می‌دهد که بر روی وظایف اولویت بالاتر تمرکز کنند. کاربردهای هوش مصنوعی
شبکه عصبی مصنوعی به عنوان سیستم پشتیبانی بالینی تصمیمی برای تشخیص پزشکی استفاده می‌شود، مانند تکنولوژی پردازش مفهوم در نرم‌افزار EMR. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
خودروهای خودران به طور بالقوه برای محیط زیست مفید هستند. آنها می توانند برای پیمایش کارآمدترین مسیر و کاهش زمان بیکاری برنامه ریزی شوند که می تواند منجر به مصرف سوخت فسیلی و انتشار گازهای گلخانه ای (GHG) کمتر شود. همین امر را می توان در مورد ماشین آلات سنگین مورد استفاده در صنایع سنگین نیز گفت. هوش مصنوعی می‌تواند با دقت دنباله‌ای از رویه‌ها را به طور مکرر دنبال کند، در حالی که انسان‌ها مستعد خطاهای گاه به گاه هستند. هوش مصنوعی خودکار
هوش مصنوعی خودکار تکامل یادگیری ماشین خودکار است. یکی از مخترعان اصلی هوش مصنوعی خودکار، دکتر Jean-Francois Puget، آن را مجموعه ای اعمال شامل از آماده‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین و بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای یافتن بهترین مدل یادگیری ماشینی ممکن توصیف می‌کند. الگوریتم بهینه‌سازی هایپرپارامتر مورد استفاده در هوش مصنوعی خودکار برای شناسایی و تنظیم هایپرپارامتر با این الگوریتم در یادگیری ماشین خودکار متفاوت است. این الگوریتم بهینه‌سازی شده برای ارزیابی تابع هزینه در آموزش مدل و امتیازدهی که در یادگیری ماشین معمول است استفاده می‌شود. این الگوریتم همگرایی سریع به یک راه حل خوب را ممکن می‌سازد هر چند زمان ارزیابی هر تکرار طولانی باشد. علوم شناختی
در زیر به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی اشاره می‌شود. هوش مصنوعی در صنعت
چالش‌های هوش مصنوعی صنعتی موجب ارزش آفرینی نهفته در تبدیل داده‌های خام به پیش‌بینی‌های هوشمند برای تصمیم‌گیری سریع است. به‌طور کلی، چهار چالش اساسی برای هوش مصنوعی وجود دارد که عبارتند از: داده، سرعت، صداقت و تفسیرپذیری. تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
هم کاربردها و هم خطرات ناشی از هوش مصنوعی را می توان به عنوان بخشی از چارچوب های موجود برای مدیریت ریسک ایمنی و بهداشت شغلی در نظر گرفت. همانند تمام خطرات، شناسایی ریسک زمانی که در مرحله طراحی انجام می شود، موثرترین و کم هزینه ترین است. کاربردهای هوش مصنوعی
بسیاری از معلمان ترس از جایگزین شدن AI به جای آنها در کلاس را دارند مخصوصاً با ایده جدید AI که دستیار شخصی برای هر دانش آموز ایجاد می‌کند. واقعیت این است که AI می‌تواند محیط زیست را توسط اثرات غیرعمدی به مکانی بدتر تبدیل کند؛ و این به معنای این است که این تکنولوژی مانع پیشرفت جامعه وباعث اثرات ناخواسته و منفی بر جامعه می‌شود. از جمله این اثرات ناخواسته استفاده بیش از حد از تکنولوژی است که مانع تمرکز دانش اموزان به جای یادگیری و پیشرفت می‌شود. همچنین AI منجر به از دست دادن قابلیت اراده و تفکر شخصی انسان‌ها و همزمانی می‌شود. اگر دانش اموزان صرفاً به معلمان AI، که از الگوریتم‌ها و سیم‌ها تشکیل شده‌است، تکیه کنند آنها توانایی شان را برای کنترل تحصیلات و یادگیری از دست خواهند داد. همچنین اگر ما از دستیار AI برای ساخت دروس دانش اموزان هر روز استفاده کنیم با توجه به اینکه تکنولوژی‌های AI باید همزمان کار کنند ممکن است خرابی سیستمی منجر به خرابی کل یک مدرسه بشود. اینکه AI در کلاس‌ها در سال‌های اتی استفاده شود اجتناب ناپذیر است بنابراین ضروری است که روی این نواوری‌های جدید کار شود قبل از اینکه معلمان تصمیم بگیرند ان را در برنامه روزانه خود قرار دهند. هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
آنچه تکنولوژی هوش مصنوعی را از تکنولوژی‌های قدیمی در مراقبت‌های مرتبط با سلامت متمایز می‌کند، توانایی کسب اطلاعات، پردازش آن و ارائه خروجی به‌طور دقیق به کاربر نهایی است. هوش مصنوعی این عملیات را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام می‌دهد که می‌تواند الگوها را در رفتار تشخیص دهد و منطق خود را ایجاد کند. برای کاهش خطا، الگوریتم هوش مصنوعی نیاز دارد تا بارها مورد آزمایش قرار گیرد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به دو روش متفاوت از انسان‌ها رفتار می‌کنند: (۱) اگر شما فقط هدف را به آن بدهید، الگوریتم نمی‌تواند به تنهایی خودش را متناسب با آن تنظیم کند. (2) و الگوریتم‌ها جعبه سیاه هستند؛ الگوریتم‌ها می‌توانند نتیجه را بسیار دقیق پیش‌بینی کنند اما نه علت و نه دلیل. هوش مصنوعی، رویکرد تعبیه‌شده
در تحقیقات هوش مصنوعی، رویکرد تعبیه شده، عامل‌هایی را ایجاد می‌کند که برای رفتار موفق در محیط خود طراحی شده‌اند. این امر مستلزم طراحی هوش مصنوعی «از پایین به بالا» با تمرکز بر مهارت‌های ادراکی و حرکتی اساسی مورد نیاز برای زنده ماندن است. رویکرد تعبیه شده اولویت بسیار کمتری به استدلال انتزاعی یا مهارت حل مسئله می‌دهد. هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
هوش مصنوعی در مراقبت‌های مرتبط با سلامت به معنای استفاده از الگوریتم‌ها و نرم‌افزارها است تا تقریباً شناخت انسان را در تجزیه و تحلیل اطلاعات پزشکی پیچیده مورد استفاده قرار دهد. به‌طور خاص، هوش مصنوعی توانایی الگوریتم‌های کامپیوتری برای به دست آوردن نتایج بدون در نظر گرفتن مستقیم انسان است. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری
تجزیه و تحلیل رفتاری منحصر به فرد، عملکردی فراتر از امنیت ساده دارد و به دلیل توانایی آن در مشاهده نقض الگوهای استاندارد پروتکل‌ها، می‌تواند به‌طور مؤثری اقدامات ناامن کارمندان را که منجر به حوادث ناشی از مسئولیت عمومی یا مسئولیت کارگران می‌شود، پیدا کند. در اینجا نیز ارزیابی هزینه‌های حوادث آینده با واقعیت فاصله دارد. یک مطالعه توسط شرکت بیمه لیبرتی میچوال نشان داد که هزینه کارفرمایان حدود شش برابر هزینه بیمه شده مستقیم است، زیرا هزینه‌های بیمه نشده خسارت‌های ناشی از آن شامل کارگران جایگزین موقت، هزینه‌های استخدام برای جایگزین‌ها، هزینه‌های آموزش، وقت مدیران در گزارش‌ها یا دادگاه، روحیه نامطلوب سایر کارگران، و تأثیر بر مشتری و روابط عمومی است. پتانسیل هوش مصنوعی در قالب تجزیه و تحلیل رفتاری برای رهگیری و پیشگیری از وقوع چنین حوادثی قابل توجه است. کاربردهای هوش مصنوعی
دهه ۸۰ حقیقتاً آغاز درخشش هوش مصنوعی در اقتصاد جهانیست؛ و این امر موقعیست که سیستم‌های خبره به محصولات تجاری تر در زمینه اقتصادی تبدیل شدند"به عنوان مثال، دوپونت ۱۰۰ سیستم متخصص ایجاد کرده‌است که به آنها کمک کرد تا نزدیک به ۱۰ میلیون دلار در سال صرفه جویی کنند”. یکی از اولین سیستم‌ها سیستم حرفه ای Protrader بود که توسط KC چن و Ting-peng لیان طراحی شد که توانست پیش بینی کاهش ۸۷ درصدی در میانگین صنعتی DOW Jones در سال ۱۹۸۶ را داشته باشد."اتصالات اصلی سیستم نظارت بر حق بیمه در بازار، تعیین استراتژی سرمایه‌گذاری بهینه، انجام معاملات در صورت لزوم و تغییر پایگاه دانش از طریق یک مکانیزم یادگیری است."یکی از اولین سیستم‌های متخصص که به برنامه‌های مالی کمک می‌کرد، توسط سیستم‌های متخصص کاربردی (APEX) به نام PlanPower ایجاد شد. در سال ۱۹۸۶ بود که برای اولین بار به صورت تجاری عرضه شد. کاربردهای هوش مصنوعی
این سیستم همچنین نیاز به پیاده‌سازی پروتوکل‌ها در صورت هر گونه آسیب ناشی از وسیله نقلیه دارد. هوش استراتژیک
هوش استراتژیک ترکیب انواع دیگری از هوش برای ایجاد ارزش افزوده اطلاعات و دانش در راستای تصمیم‌گیری استراتژیک سازمانی است. هوش استراتژیک اغلب در ارتش یا جهان دفاعی برای بزرگ جلوه دادن اطلاعات و دانش که می‌تواند در سطوح بالای تصمیم‌گیری مفید باشد استفاده می‌شود و اغلب از هوش تاکتیکی یا عملیاتی که بیان کننده سطح پایین‌تری از هوشمندی است قابل تفکیک می‌باشد در موقعیت کسب و کار هوش استراتژیک همان معنی را دارد که در ابزار هوشمند ارتش متعارف است اما نقش اصلی آن تأکید در چگونگی بهتر بودن موقعیت سازمانی برای کنترل آینده چالش‌ها و فرصت‌هایی است که موفقیت سازمان را افزایش می‌دهد. کاربردهای هوش مصنوعی
تلاش‌های دیگر، مانند AIVA (هوش مصنوعی هنرمند مجازی)، بر خلق موسیقی سمفونی و عمدتاً خلق موسیقی کلاسیک برای نمرات فیلمها تمرکز می‌کنند. با تبدیل شدن به اولین آهنگساز مجازی، مقام اول را (از این حیث) در جهان کسب کرد تا به عنوان انجمن حرفه ای موسیقی شناخته شود. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری
یک شکل جدید و غیر مبتنی بر قانون از هوش مصنوعی برای امنیت به نام " تجزیه و تحلیل رفتاری " ایجاد شده‌است. این نرم‌افزار کاملاً خودآموز است و هیچ ورودی برنامه‌نویسی اولیه توسط کاربر یا پیمانکار امنیتی ندارد. در این نوع تجزیه و تحلیل، هوش مصنوعی بر اساس مشاهدات خود از الگوهای مختلف مانند اندازه، سرعت، بازتاب، رنگ، گروه‌بندی، جهت عمودی یا افقی و غیره می‌آموزد که رفتار طبیعی برای افراد، وسایل نقلیه، ماشین آلات و محیط چیست. هوش مصنوعی داده‌های بصری را نرمال سازی می‌کند، به این معنی که اشیاء و الگوهای مشاهده شده آن‌ها را طبقه‌بندی و برچسب گذاری می‌کند و به‌طور مداوم تعاریف تصحیح شده‌ای از رفتار طبیعی یا متوسط برای اشیاء مشاهده شده مختلف ایجاد می‌کند. پس از چندین هفته یادگیری با این روش می‌تواند تشخیص دهد که چه مواردی الگو را می‌شکنند. وقتی چنین ناهنجاری‌هایی را مشاهده می‌کند، هشدار می‌فرستد. به عنوان مثال، رانندگی اتومبیل در خیابان امری طبیعی است. اتومبیلی که در حال عبور از پیاده‌رو است، ناهنجاری است. اگر حیاط حصارکشی معمولاً شب خالی باشد، شخصی که وارد آن منطقه می‌شود ناهنجاری است. سامانه‌های مدیریت دانش
جی لیبوویتس اشاره می‌کند که ریشه‌های مدیریت دانش عمدتاً در دو حوزه سامانه‌های خبره و هوش مصنوعی واقع شده‌اند. هوش مصنوعی (AI) تلاش می‌کند تا رفتار هوشمندانه‌ای از خود به نمایش بگذارد که این امر، ساختن ماشین‌هایی همچون کامپیوتر را محقق می‌سازد. چندین تکنیک AI وجود دارد که می‌توان در جهت توسعه (KBS) به کار گرفت. سامانه‌های خبره و سامانه‌های استدلال مبتنی بر مورد (CBR) به‌طور گسترده‌ای در کنترل دانش ضمنی مورد استفاده قرار می‌گیرند. بعلاوه استفاده از فناوری هوشمند در جهت توسعه فعالیت‌های انسان-کامپیوتر و انتشار اطلاعات در سراسرسازمان در حال توسعه‌است. هوش مصنوعی در دولت
این مقاله در دست ترجمه از ویکی انگلیسی است ،لطفاً حذف نشود. هوش مصنوعی (AI) در دولت استفاده های فراوانی دارد.هوش مصنوعی می تواند در هدف های مردمی پیشرو در (در زمینه هایی مانند خدمات اورژانس، بهداشت و رفاه) و همچنین کمک به مردم برای تعامل با دولت (به عنوان مثال از طریق استفاده از دستیارهای مجازی) استفاده کرد.طبق گزارش هاروارد بیزینس، \"کاربردهای هوش مصنوعی در بخش دولتی به وسیله ی آزمایش های اولیه ای که در سراسر جهان اتفاق می افتد، گسترده و رو به رشد است." هوش مصنوعی در داستان
تصویری رایج از هوش مصنوعی در داستان های علمی مجموعه Frankenstein است، اصطلاحی که آسیموف ابداع کرد، جایی که یک ربات، خالق آن را روشن می‌کند. هوش مصنوعی خیالی به انطباق بسیار مخرب مشهور است. به عنوان مثال، در فیلم "Ex Machina" 2015، موجود هوشمند آوا، خالق خود و همچنین نجات دهنده بالقوه خود را روشن می کند. سامانه خبره
مباحث کاربردی و مهم در تحقق یک سامانهٔ هوش مصنوعی:سامانه‌های خبره در زمینه‌های بسیار متنوعی کاربرد یافته‌اند که برخی از این زمینه‌ها عبارتند از پزشکی، حسابداری، کنترل فرایندها، منابع انسانی، خدمات مالی، و GIS. حسابداری، تجزیه و تحلیل‌های مالی پزشکی (تشخیص بیماری)، آنژیوگرافی، باستان‌شناسی، تولید ویفرهای سیلیکونی و انواع خاصی از پرتونگاری در زمینه‌های مختلف دیگری نیز سامانه‌های خبره پدید آمده‌اند همانند: مشاوره حقوقی، مشاوره برای انتخاب بهترین معماری یا ترکیب بندی سامانه رایانه‌ای، مشاوره مهندسی ساختمان و غیره. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی هم چنین در بازی‌های رایانه ای نیز به کار گرفته شده‌است. مانند ربات‌های بازی رایانه ای که برای مبارزه به عنوان حریف، برای زمانی که فرد دیگری در دسترس نیست، طراحی می‌شوند. شتاب‌دهنده هوش مصنوعی
شتاب‌دهنده هوش مصنوعی یک کلاس از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری یا سیستم کامپیوتریاست که برای شتاب دهندگی به برنامه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، از جمله شبکه‌های عصبی مصنوعی و بینایی ماشین طراحی شده‌است. برنامه‌های کاربردی معمولی شامل الگوریتم‌هایی برای رباتیک، اینترنت اشیا، و سایر وظایف مبتنی بر داده یا حسگر است. این برنامه‌ها اغلب طرح‌های چند هسته‌ای هستند و عموماً روی محاسبات با دقت پایین ، معماری‌های جدید جریان داده یا قابلیت محاسبات درون حافظه تمرکز می‌کنند. تا به امروز، سال ۲۰۱۸، یک تراشه مدار مجتمع هوش مصنوعی عادی حاوی میلیاردها ترانزیستور ماسفت است. چندین اصطلاح خاص تجاری برای دستگاه‌های این گروه به کار می‌رود و این فناوری، یک فناوری نوظهور بدون طراحی فراگیر است. هوش مصنوعی
هوش مصنوعی اکنون در خدمت توسعه علوم رایانه نیز هست. زبان‌های برنامه‌نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن ساخته‌اند، پایگاه‌های داده‌ای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرم‌افزارها و ماشین‌ها از نتایج پژوهش‌هایی در راستای هوش مصنوعی بوده‌اند. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
طراحی مولد فرآیند جدیدی است که از هوش مصنوعی به وجود آمده است. طراحان یا مهندسان اهداف طراحی (و همچنین پارامترهای مواد، روش های ساخت و محدودیت های هزینه) را در نرم افزار طراحی مولد مشخص می کنند. این نرم افزار همه جایگشت های بالقوه را برای یک راه حل عملی بررسی می کند و جایگزین های طراحی را تولید می کند. این نرم افزار همچنین از یادگیری ماشین برای آزمایش و یادگیری از هر تکرار استفاده می کند تا آزمایش کند که کدام تکرار کار می کند و کدام تکرار ناموفق است. گفته می شود که به طور موثر پنجاه هزار کامپیوتر [در فضای ابری] را برای یک ساعت اجاره می کنند. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی Pomato بیش از ۲۰۰۰۰۰ محاسبات را در هر رزومه در ثانیه انجام می‌دهد و سپس یک مصاحبه فنی سفارشی بر اساس مهارت‌های استخراج شده طراحی می‌کند. راه حل‌های KE، که در سال ۲۰۱۴ تأسیس شده‌است، سیستم‌های توصیه شده برای رتبه‌بندی شغل‌ها برای نامزدها، و رتبه‌بندی رزومه‌ها برای کارفرمایان را توسعه داده‌است. Jobster.io، که توسط راه حل هایKE توسعه یافته، از جستجوی مبتنی بر مفهوم استفاده می‌کند که دقت را ۸۰٪ در مقایسه با روش سنتی ATS افزایش داده‌است. این به کارکنان کمک می‌کند تا بر موانع فنی غلبه کنند. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری
هوش مصنوعی برای نظارت تصویری از برنامه‌های نرم‌افزاری رایانه ای استفاده می‌کند که به منظور شناسایی انسان، وسایل نقلیه، اشیاء و رویدادها، صدا و تصاویر دوربین‌های نظارت تصویری را تجزیه و تحلیل می‌کند. برنامه پیمانکاران امنیتی نرم‌افزاری است برای تعریف مناطق محدود شده در دید دوربین (مانند محوطه حصارکشی شده، پارکینگ اما نه پیاده‌رو یا خیابان عمومی خارج از محدوده) برای ساعاتی از روز (مانند بعد از تعطیل کردن مشاغل) برای اموالی که توسط نظارت دوربین محافظت می‌شود. هوش مصنوعی (AI) در صورت مشاهده متجاوز به «قانون» مبنی بر مجاز نبودن هیچ شخصی در آن منطقه در روز، هشدار می‌فرستد. هوش مصنوعی کامل
سیستم‌های هوش مصنوعی کنونی نسخه‌های بسیار ساده و یا محدود‌شده از مسائل AI-Complete را می‌توانند حل کنند، اما هرگز قادر به حل کردن در حالت کلی آن‌ها نیستند. وقتی محققان هوش مصنوعی برای ارتقای سیستم‌های خود تلاش می‌کنند تا شرایط واقعی و پیچیده‌تر را اداره کنند، برنامه‌ها بدون داشتن درک ابتدایی یا دانش عام از وضعیت، بیش از حد شکننده می‌شوند. زمانی که شرایط غیرمنتظره‌ی خارج از زمینه اصلی مسئله آن‌ها شروع به ظاهر شدن می‌کند، با شکست مواجه می‌شوند. انسان‌ها هنگامی که با موقعیت‌های جدید در جهان سر و کار دارد، این حقیقت که می‌دانند چه انتظاری داشته باشند بسیار به آن‌ها کمک می‌کند. آن‌ها می‌دانند همه چیزهای اطرافشان چه هستند، چرا آنجا هستند، چه کاری را ممکن است انجام دهند و غیره. آن‌ها می‌توانند شرایط غیرمعمول را تشخیص دهند و متناسب با آن تنظیم شوند. ماشینی بدون هوش مصنوعی قوی مهارت دیگری ندارد تا در مواقع اضطراری آن را جایگزین کند. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی، تعریف شده به عنوان هوشمندی قابل ملاحظه در ماشین‌ها، کاربردهای بسیاری درجامعه امروزی یافته‌است. دقیق‌تر بگوییم، این هوش مصنوعی ضعیف است که کاربردیست، گونه‌ای که برای انجام وظایف خاص طراحی شده و من جمله رده گسترده فعالیت‌هایی که در آن بکار گرفته می‌شود عبارتند از تشخیص‌های پزشکی، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، کنترل ربات و دورسنجی (remote sensing). معماری و هوش مصنوعی
معماری و هوش مصنوعی (به انگلیسی: Architecture and Artificial Intelligence) فرایندی است که از توانایی الگوریتم های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می گردد تا داده های معماری را تحلیل، شبیه سازی، مدل سازی و بهینه سازی نماید. در واقع هوش مصنوعی در معماری کاربردی جهت افزایش سرعت، دقت و کارایی را به همراه دارد مسئله کنترل هوش مصنوعی
در حالی که هنجارسازی مستقیم، مانند سه قانون داستانی رباتیک، مستقیماً نتیجه هنجاری مورد نظر را مشخص می‌کند، پیشنهادهای (شاید موفق تر) دیگر، نوعی فرایند "غیرمستقیم" برای فراهوش را پیشنهاد می‌دهند تا تعیین کند که چه اهداف انسان دوستانه ای را در بر می‌گیرد. الیازر یودکوفسکی از انستیتوی تحقیقات هوش ماشین پیشنهاد اراده منسجم برون یابی (CEV) را مطرح کرده‌است، جایی که هدف فرادست هوش مصنوعی، چیزی در حدود «دستیابی به آنچه که آرزو می‌کردیم هوش مصنوعی به دست بیاورد اگر طولانی و سخت به این موضوع فکر می‌کردیم»، باشد. پیشنهادهای متفاوتی از انواع هنجارسازی غیرمستقیم، با اهداف فرادست متفاوت (و بعضاً نامفهوم) وجود دارد (مانند "انجام آنچه درست است") و با فرضیات غیر همگرا مختلف برای نحوه تمرین نظریه تصمیم‌گیری و معرفت‌شناسی همراه است. همانند هنجارسازی مستقیم، در حال حاضر مشخص نیست که چگونه می‌توان به‌طور قابل اعتماد حتی مفاهیمی مانند " داشتن " را در ۱ و ۰، که یک ماشین بر اساس آن عمل می‌کند، ترجمه کرد و همچنین چگونه می‌توان از حفاظت از هدف‌های فرادست هوش مصنوعی به هنگام تغییر یا خود-تغییری هوش مصنوعی مطمئن شد. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
در حالی که کاربرد هوش مصنوعی در صنایع سنگین هنوز در مراحل اولیه خود است، برنامه‌های کاربردی احتمالاً شامل بهینه‌سازی مدیریت دارایی، عملکرد عملیاتی و همچنین شناسایی کارایی و کاهش زمان خرابی می‌شود. کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی
داده‌ها کاملاً به یادگیری ماشین کمک می‌کنند. یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعیست، که در پاسخ به داده‌های آموزشی به منظور پیش‌بینی خودکار از الگوریتم‌هایی که به شکل تکراری گسترده و یا آموزش داده می‌شوند استفاده می‌کند. یادگیری ماشین تحت نظارت یک زیرگروه است،که به ارائه داده های آموزش‌های از پیش مشخص‌شده متکی است. در زمینه تصویربرداری عمومی و بینایی رایانه‌ای، یادگیری عمیق ابزار پیشرو یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق به تکنیک‌هایی گفته می‌شود که مبتنی بر پیشرفت در شبکه‌های عصبی مصنوعی است و در آن‌ها چندین لایه شبکه به منظور افزایش سطح مفهوم و عملکرد اضافه می‌شود. هدف شبکه‌های عصبی تقلید از ساختار مغز انسان است. آن‌ها از مجموعه‌ای از نورون‌های به هم پیوسته استفاده می‌کنند، که پیش از انتقال کمیت و ارزش به نورون بعدی در توالی، داده ها را جمع‌آوری، جمع‌بندی و یا تبدیل می‌کند. این فرآیند در یک لایه خروجی به اوج می‌رسد، و می‌توان برای پیش‌بینی‌های بعدی از آن استفاده کرد. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی موثر از ابتدا به مقدار زیادی داده نیاز دارد. شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر پیشرفته اغلب در مجموعه داده‌های حاوی میلیون ها تصویر ارائه، و توسط چندین سرور رایانه‌ای مشخص و به مدت چند هفته به طور مداوم کار می‌کند. این امر برای اکثر محققان پزشکی عملی نیست. علوم شناختی
بی تردید از آنجا که حیات انسان و جامعه وابسته به کارکردهای مغزی اوست، شناخت ما از مغز و ذهن می‌تواند تأثیر به سزایی بر همه ابعاد حیات انسان داشته باشد. در این میان هوش مصنوعی و ساخت رایانه‌هایی که بتواند وظایف انسان را انجام دهند، پزشکی و جبران آسیبهای مغزی و شناختی، آموزش و پرورش، سلامت روانی و اجتماعی، سیاست و افکار عمومی، امنیت و دفاع، اقتصاد و بهزیستی، مهندسی و رابطه انسان و فناوری از اهمیت بیشتری برخوردارند. همه این حوزه‌ها با علوم شناختی رابطه‌ای تنگاتنگ دارند و به همین دلیل رشته‌هایی چون هوش مصنوعی، آموزش و پرورش شناختی، روان درمانی شناختی، شناخت اجتماعی و روان‌شناسی سیاسی، روان‌شناسی تحلیل اطلاعات و رسانه‌های گروهی، علوم دفاعی شناختی، اقتصاد شناختی، مهندسی شناختی و غیره پدید آمده‌اند. در زیر به برخی از این حوزه‌های کاربردی مختصراً اشاره می‌شود: هوش مصنوعی در صنعت
هوش مصنوعی صنعتی می‌تواند با روش‌های شناختی در سیستم‌های مهندسی برای گسترش دانش به کار برده شود. در حمل و نقل هوایی و هواپیمایی، هوش مصنوعی در بسیاری از موارد حساس نقش مهمی ایفا کرده‌است، از جملهٔ این موارد اطمینان از ایمنی پرواز و علت یابی ریشه ای است. ناسا در تلاش است تا با تجزیه و تحلیل داده‌های عددی پرواز و گزارش‌های متنی و با مدیریت پیشگیرانه ریسک، ایمنی پرواز را ارتقا دهد تا نه تنها خطاها را تشخیص بلکه آنها را علت یابی کند. این بینش کنکاش گونه چرایی وقوع حوادث در گذشته را شناسایی می‌کند تا چراغی باشد برای پیشگیری از حوادثی که ممکن است در آینده رخ دهند و اجتناب از مشکلات، پیش از آن که اتفاق بیفتند. هوش مصنوعی
به‌طور کلّی، هوش مصنوعی را می‌توان از زوایای متفاوتی مورد بررسی و مطالعه قرار داد. مابین هوش مصنوعی به عنوان یک هدف، هوش مصنوعی به عنوان یک رشتهٔ تحصیلی دانشگاهی، یا هوش مصنوعی به عنوان مجموعهٔ فنون و راهکارهایی که توسط مراکز علمی مختلف و صنایع گوناگون تنظیم و توسعه یافته‌است، باید تفاوت قائل بود. هشیاری مصنوعی
هشیاری مصنوعی , همچنین شناخته شده به عنوان هشیاری ماشین یا هشیاری هم‌نهشته [یا سنتز شده] , زمینه‌ای مرتبط با هوش مصنوعی و رباتیک شناختی است. هدف تئوری هشیاری مصنوعی این است: «تعریف این که چه چیزهایی باید ترکیب [یا سنتز] شوند که هشیاری در یک مصنوع مهندسی یافته شود» هوش مصنوعی، رویکرد تعبیه‌شده
به طور کلاسیک، یک موجودیت نرم افزاری که به عنوان یک عنصر شبیه سازی شده تعریف می‌شود، قادر است بر خودش و بر محیط اطرافش عمل کند و دارای نمایشی درونی از خود و جهان خارج است. یک موجودیت می‌تواند با نهادهای دیگر ارتباط برقرار کند و رفتار آن، نتیجهٔ درک، نمایش و تعامل آن با نهادهای دیگر است. هوش مصنوعی
آزمون تورینگ آزمونی است که توسط آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ در نوشته‌ای به نام «محاسبات ماشینی و هوشمندی» مطرح شد. در این آزمون شرایطی فراهم می‌شود که شخصی با ماشینی تعامل برقرار کند و پرسش‌های کافی برای بررسی اقدامات هوشمندانهٔ ماشین، از آن بپرسد. چنانچه در پایان آزمایش نتواند تشخیص دهد که با انسان یا با ماشین در تعامل بوده‌است، آزمون با موفقیت انجام شده‌است. تاکنون هیچ ماشینی از این آزمون با موفقیت بیرون نیامده است. کوشش این آزمون برای تشخیص درستی هوشمندی یک سامانه است که سعی در شبیه‌سازی انسان دارد. هوش مصنوعی کامل
در حال حاضر مسائل AI-Complete تنها با فناوری رایانه‌ای نوین قابل حل نیستند و نیازمند محاسبه انسان نیز می‌باشند. این ویژگی می‌تواند مفید باشد؛ به عنوان مثال برای آزمودن حضور انسان (مانند کپچاها) و در امنیت رایانه برای جلوگیری از حملات جستجوی فراگیر. هوش مصنوعی
به‌طور کلی ماهیت وجودی هوش به مفهوم جمع‌آوری اطلاعات، استقراء و تحلیل تجربیات به منظور رسیدن به دانش یا ارائه تصمیم است. در واقع هوش به مفهوم به‌کارگیری تجربه به منظور حل مسائل دریافت شده تلقی می‌شود. هوش مصنوعی علم و مهندسی ایجاد ماشین‌هایی هوشمند با به‌کارگیری از کامپیوتر و الگوگیری از درک هوش انسانی یا حیوانی و نهایتاً دستیابی به مکانیزم هوش مصنوعی در سطح هوش انسانی است. هوش مصنوعی دوستانه
هوش مصنوعی دوستانه (همچنین AI دوستانه یا FAI) یک هوش جامع مصنوعی فرضی (AGI) است که تاثیر مثبتی بر بشریت خواهد داشت. این بخشی از اخلاق هوش مصنوعی است و ارتباط نزدیکی با دارد. در حالی که اخلاق ماشینی به چگونگی رفتار یک عامل هوشمند مربوط است،تحقیقات هوش مصنوعی دوستانه بر چگونگی استفاده عملی از این رفتار و تضمین محدودیت آن به اندازه کافی متمرکز است. کاربردهای هوش مصنوعی
در مورد آینده هوش مصنوعی در آموزش، بر اساس آنچه که بوسیله روزنامه نیویوک تایمز به عنوان «بیداری بزرگ هوش مصنوعی» چاپ شده‌است، احتمالات جدید زیادی وجود دارد. یکی از این احتمالات که توسط روزنامه فوربز ذکر شده‌است، شامل تهیهٔ برنامه‌های یادگیری تطبیقی است که احساسات و اولویت‌های یادگیری دانش آموز را ارزیابی می‌کند و به آنها واکنش نشان می‌دهد. پیشرفت دیگر شامل ارائه داده‌های عملکرد و روش‌های غنی سازی به صورت فردی است. در برنامه درسی، هوش مصنوعی می‌تواند به تعیین اینکه آیا در متون و دستورالعمل‌های پیش فرض وجود دارد یا خیر، کمک کند. برای معلمان، هوش مصنوعی به زودی می‌تواند اطلاعات را در رابطه با اثربخشی مداخلات آموزشی مختلف از یک پایگاه اطلاعاتی بالقوه جهانی ارسال کند. به‌طور کلی، هوش مصنوعی توانایی تأثیرگذاری بر آموزش را با در نظر گرفتن داده‌های منطقه ای، ایالتی، ملی و جهانی در نظر بگیرد، زیرا هدف از آن ایجاد تعادل در یادگیری برای همه افراد است. اگر چه هوش مصنوعی می‌تواند دارایی‌های زیادی را در یک کلاس درس فراهم کند، بسیاری از متخصصان هنوز نمی‌پذیرند که می‌توانند جایگزین معلم شوند. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
هوش مصنوعی و اتوماسیون صنعتی در طول سال ها پیشرفت قابل توجهی داشته اند. بسیاری از تکنیک ها و نوآوری های جدید مانند پیشرفت در حسگرها و افزایش قابلیت های محاسباتی تکامل یافتهاست. هوش مصنوعی به ماشین‌ها در جمع‌آوری و استخراج داده ها، شناسایی الگوها ، سازگاری با روندهای جدید از طریق هوش ماشینی، یادگیری و تشخیص گفتار کمک می‌کند. همچنین به اتخاذ تصمیمات سریع مبتنی بر داده، پیشبرد اثربخشی فرآیند، به حداقل رساندن هزینه های عملیاتی، تسهیل توسعه محصول و امکان مقیاس پذیری گسترده کمک می کند. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
با در دست گرفتن فعالیت های روزانه توسط هوش مصنوعی، یک کسب و کار هزینه های عملیاتی بسیار کمتری خواهد داشت. به جای استخدام انسان برای کار در هر شیفت، آنها به سادگی می توانند روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری کنند. تنها هزینه متحمل شده مربوط به تعمیر و نگهداری پس از خرید و راه اندازی ماشین آلات خواهد بود. هوش مصنوعی
مفهومی به نام دیپ‌فیک به هوش‌های مصنوعی اطلاق می‌شود که قادر هستند چهره و صدای افراد را بازسازی و شبیه‌سازی نمایند. امروزه تشخیص نسخه‌های فیک و تقلبی از نسخه‌های اصلی کار بسیار مشکلی است. این موضوع می‌تواند تهدیدی برای افراد مشهور اعم از هنرمندان، ورزشکاران و سیاست‌مداران باشد و زندگی حرفه‌ای آنها را دچار خدشه و چالش نماید. بازسازی سخنرانی یک رئیس‌جمهور و درج موارد ناخواسته در میان آن یا بازسازی تصاویر سیاست‌مداران در یک فضای خاص می‌تواند نمونه‌ای از این موارد باشد. تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
از منظر ایمنی و سلامت محل کار، تنها هوش مصنوعی «ضعیف» یا «باریک» که برای یک کار خاص طراحی شده است مناسب است، بخاطراینکه نمونه‌های زیادی در حال حاضر در حال استفاده هستند یا در آینده نزدیک انتظار می‌رود مورد استفاده قرار گیرند. هوش مصنوعی «قوی» یا «جامع» در آینده نزدیک انتظار نمی رود که قابل اجرا باشد و بحث در مورد خطرات استفاده از آن به جای متخصصان بهداشت صنعتی در حیطه اختیارات آینده پژوهان و فیلسوفان است. هوش مصنوعی
هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی دارد. تعدادی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی شامل استفاده در وسایل نقلیه خودگردان (مثل پهپادها و اتومبیل‌های خودران)، تشخیص‌های پزشکی، خلق آثار هنری، اثبات قضیه‌های ریاضی، انجام بازی‌های فکری، تعیین هویت تصاویر(تشخیص چهره) و صداها، ذخیره انرژی، جستجوگرهای اینترنتی، تهیه قراردادها و پیش‌بینی آرای قضایی می‌شوند. هوش مصنوعی
Artificial General Intelligence یا هوش مصنوعی عمومی: که با عنوان هوش مصنوعی قوی هم شناخته می‌شود، نوعی از هوش مصنوعی است که بیشتر در فیلم‌ها دیده‌ایم، مانند ربات‌های فیلم Westworld. هوش مصنوعی قوی بسیار شبیه به انسان عمل می‌کند چنان‌که می‌تواند توانایی‌های خود را بر حل مسائلی در حوزه‌های مختلف به کار بگیرد. کاربردهای هوش مصنوعی
مبدل‌های الکترونیک قدرت یک تکنولوژی فعال در زمینه انرژی‌های تجدیدپذیر، ذخیره انرژی، حمل و نقل برقی، سیستم‌های انتقال جریان مستقیم ولتاژ- بالا در شبکه‌های برقی می‌باشند. این مبدل‌ها مستعد خرابی‌هایی هستند که می‌تواند موجب از کار افتادگی شود که احتمالاً نیازمند تعمیر و نگهداری پرهزینه‌ای خواهد بود. یا حتی خرابی ممکن است منجر به نتایجی فاجعه بار در اپلیکیشن مدیریت بحران داشته باشد. محققان سعی دارند با استفاده از هوش مصنوعی پردازش طراحی خودکار را برای مبدل‌های الکترونیک قدرت قابل اعتماد ایجاد نمایند. این امر با محاسبه دقیق پارامترهای طراحی بدست می‌آید که عمر مطلوب مبدل را تحت مأموریت مشخص شده تضمین می‌کند. . همدلی مصنوعی
همدلی مصنوعی توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی، مانند ربات همراه است، که قادر به تشخیص و پاسخگویی به احساسات انسانی است. به گفته دانشمندان، اگر چه این تکنولوژی توسط بسیاری ترسناک یا تهدیدآمیز دانسته می‌شود، می‌تواند مزایای قابل توجهی نسبت به انسان‌ها در مشاغلی داشته باشد که به‌طور سنتی نیاز به ابراز احساسات دارند، مانند بخش مراقبت‌های بهداشتی. برای مثال از دیدگاه شخص مراقبت‌کننده، انجام کارهای عاطفی بیشتر از نیاز شغل، اغلب باعث استرس مزمن یا فرسودگی شغلی می‌شود و احساس عدم حساسیت عاطفی نسبت به بیماران را ایجاد می‌کند. با این حال استدلال می‌شود که نقش عاطفی بین مراقبت‌گیرنده و روبات می‌تواند نتیجه ای بهتر، از لحاظ ایجاد شرایط ترس و نگرانی کمتر شخص نسبت به سلامت خودش داشته باشد. جمله‌ای که این مثال را بهتر نشان دهد این است که: «اگر فقط یک روبات را مسئول مراقبت از من گذاشته‌اند مشکل آنقدرها هم بحرانی نیست». محققان نتیجه این تکنولوژی را از دو دیدگاه متفاوت مورد بررسی قرار می‌دهند. یکی اینکه همدلی مصنوعی می‌تواند به اجتماعی شدن مراقبت‌کننده‌ها کمک کند یا یا اینکه به عنوان مدلی از وابستگی احساسی مورد مطالعه قرار گیرد. نامه سرگشاده در مورد هوش مصنوعی
مزایای بالقوه (هوش مصنوعی) بسیار زیاد است، زیرا همه چیزهایی که تمدن ارائه می‌دهد محصول هوش انسانی است. ما نمی‌توانیم پیش‌بینی کنیم که وقتی این هوش با ابزارهایی که هوش مصنوعی فراهم می‌کند، به چه چیزی برسیم، اما ریشه‌کنی بیماری و فقر غیرقابل درک نیست. به دلیل پتانسیل بالای هوش مصنوعی، مهم است که در مورد چگونگی بهره‌مندی از مزایای آن در عین اجتناب از دام‌های احتمالی تحقیق کنید.یکی از امضاکنندگان، پروفسور بارت سلمان از [[دانشگاه کرنل]]، گفت که هدف این است که محققان و توسعه دهندگان هوش مصنوعی توجه بیشتری به ایمنی هوش مصنوعی داشته باشند. علاوه بر این، برای سیاستگذاران و عموم مردم، نامه به معنای آموزنده است اما هشداردهنده نیست. یکی دیگر از امضاکنندگان، پروفسور فرانچسکا روسی، اظهار داشت که "من فکر می‌کنم بسیار مهم است که همه بدانند که محققان هوش مصنوعی به طور جدی در مورد این نگرانی‌ها و مسائل اخلاقی فکر می‌کنند."". اثر هوش مصنوعی
به گفته استاتلر هنکه، "با وجود استفاده گسترده از تکنیک‌های هوش مصنوعی در نرم افزار، بسیاری از مزایای عملی برنامه‌های هوش مصنوعی و حتی وجود هوش مصنوعی در بسیاری از محصولات نرم افزاری تا حد زیادی مورد توجه افراد واقع نمی‌شود. این اثر AI است. بسیاری از افراد بازاریاب حتی وقتی محصولات شرکتشان به برخی از تکنیک‌های هوش مصنوعی متکی هستند، از اصطلاح "هوش مصنوعی" استفاده نمی‌کنند. چرا که نه؟ " آزمایشگاه سیستم‌های هوشمند
دسته وسیعی از مسائل هوش مصنوعی با دانش سروکار دارند. تکنیک‌های مرتبط با اخذ، بازنمایی، ذخیره‌سازی، بازیابی و به کارگیری دانش، بخش دیگری از فعالیت‌های دانشجویان هوش مصنوعی را در آزمایشگاه را شامل می‌شود. تحقیق بر روی مراحل مختلف ساخت، نگهداری و استفاده از پایگاه دانش و استفاده کاربردی از آن در سیستم‌های خبره، سیستم‌های تصمیم یار هوشمند و مدیریت زنجیره پشتیبانی از دیگر فعالیت‌های آزمایشگاه در این زمینه است. هوش مصنوعی
در مقایسهٔ هوش مصنوعی با هوش انسانی می‌توان گفت که انسان قادر به مشاهده و تجزیه و تحلیل مسایل در جهت قضاوت و اخذ تصمیم است در حالی که هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین و رویه‌هایی از قبل تعبیه شده بر روی کامپیوتر است. در نتیجه علی‌رغم وجود رایانه‌های بسیار کارا و قوی در عصر حاضر ما هنوز قادر به پیاده کردن هوشی نزدیک به هوش انسان در ایجاد هوش‌های مصنوعی نبوده‌ایم. مغز مصنوعی
مغز مصنوعی (یا ذهن مصنوعی) یک نرم‌افزار یا سخت‌افزار همراه با توانایی‌های شناختی شبیه به مغز حیوان یا انسان است. هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
با افزایش استفاده از هوش مصنوعی، مراقبت بیشتری برای افرادی که در کشورهای در حال توسعه هستند، در دسترس است. هوش مصنوعی همچنان در توانایی‌های خود گسترش می‌یابد، به عنوان توانایی، تفسیر تصویر رادیولوژی را دارد، ممکن است قادر به تشخیص افراد بیشتری با نیاز به پزشکان کمتر باشد، زیرا کمبود در بسیاری از این کشورها وجود دارد. هدف از هوش مصنوعی در این زمینه آموزش دادن به دیگران در جهان است که پس از آن به بهبود درمان و در نهایت به سلامت جهانی کمک خواهد کرد. با استفاده از هوش مصنوعی در کشورهای در حال توسعه که منابع ندارند، نیاز به برون سپاری کاهش می‌یابد و می‌تواند از هوش مصنوعی برای بهبود مراقبت از بیمار استفاده کند. کاربردهای هوش مصنوعی
در دهه ۹۰ میلادی مشاهده شد برخی از اولین کوشش‌ها برای آموزش یا اوقات فراغت جهت تولید انبوه داخلی، توجه خود را معطوف گونه‌های از هوش مصنوعی اساسی کردند. این امر همراه با انقلاب دیجیتال به شدت موفقیت‌آمیز بود. همچنین به مردم خصوصاً کودکان، زندگی رو به رو شدن با انواع هوش مصنوعی، به خصوص در قالب تاماگوتچیس و گیگا پت و آیپد تاچ، اینترنت و اولین ربات که به صورت گسترده عرضه شد، فوربی، معرفی کرد. تنها یکسال بعد یک گونه بهبود یافته ربات ساخت داخل در قالب Aibo، سگ ربات نما با ویژگی‌های هوشمند و با قدرت اختیار، عرضه شد. کاربردهای هوش مصنوعی
عمده شرکت‌ها در حال تحقیق در زمینه هوش مصنوعی هستند تا در آینده، کار مشتریان ناخشنود را راه بیندازند. بیشترین توسعه‌های اخیر گوگل بر روی تحلیل زبان و تبدیل کلام به متن نوشتاری بوده‌است. این قابلیت می‌تواند مشتریان عصبانی را از روی لحن زبانشان شناسایی کرده و به‌طور مناسب پاسخ می‌دهد. . هوش مصنوعی نمادین
ماشین‌ها در ابتدا برای فرموله کردن خروجی‌ها بر اساس ورودی‌هایی که با نمادها نشان داده می‌شدند، طراحی شدند. نمادها هنگامی استفاده می‌شوند که ورودی مشخص و قطعی باشد. اما وقتی عدم قطعیت وجود داشته باشد، مانند پیش‌بینی‌ها، نمایش با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی انجام می‌شود. اخیراً تلاش‌هایی برای ادغام رویکردهای هوش مصنوعی نمادین و پیوندگرا تحت عنوان محاسبات عصبی-نمادین صورت گرفته‌است. همان‌طور که لسلی والینت و بسیاری دیگر بحث کرده‌اند، ساخت مؤثر مدل‌های شناختی محاسباتی غنی، ترکیبی از مدل‌های یادگیری ماشین و استدلال نمادین را می‌طلبد. هوش مصنوعی
سامانه‌های خبره زمینه‌ای پرکاربرد در هوش مصنوعی و مهندسی دانش است که با توجه به نیاز روزافزون جوامع بر اتخاذ راه حل‌ها و تصمیمات سریع در مواردی که دانش‌های پیچیده و چندگانهٔ انسانی مورد نیاز است و بر اهمیت نقش آن‌ها نیز افزوده می‌شود. سامانه‌های خبره به حل مسائلی می‌پردازند که به‌طور معمول نیازمند تخصص‌های کاردانان و متخصّصان انسانی است. به‌منظور توانایی بر حل مسائل در چنین سطحی (ترازی)، دسترسی هرچه بیشتر این‌گونه سامانه‌ها به دانش موجود در آن زمینه خاص ضروری می‌گردد. هوش مصنوعی در صنعت
هرچند سیستم‌های توصیه شدهٔ مصرف محور هوش مصنوعی که سازگاری بالایی در خصوص خطای مثبت و منفی دارند، با این حال نرخ بسیار پایین خطای مثبت یا منفی نیز ممکن است باعث افزایش اعتبار کل سیستم‌های AI شود. برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی صنعتی معمولاً با موضوعات حیاتی مربوط به ایمنی، قابلیت اطمینان و عملکرد سرو کار دارند. هرگونه اشتباه در پیش‌بینی‌ها می‌تواند تأثیر منفی اقتصادی و / یا ایمنی بر کاربران بگذارد و آنها را نسبت به اتکا به سیستم‌های هوش مصنوعی دلسرد کند. معماری و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی اساساً رویکردی بر پایه داده های آماری در معماری است. فرضیات هوش مصنوعی قوانین آماری را با محاسبات کامپیوتری ترکیب کرده  که این روش می‌تواند بسیاری از نقص های معماری پارامتریک را بر طرف سازد. هوش مصنوعی به کامپیوتر اجازه می‌دهد تا پارامتر ها را از اطلاعاتی که از داده ها جمع آوری گردیده و یا به وسیله فرد استفاده کننده وارد شده ایجاد نماید. حرکت از دنیای اکتشافی(تصمیم گیری بر اساس قوانین) به دنیایی ارقام(تصمیم گیری بر اساس احتمال) گام بسیار بلندی است. موسیقی و هوش مصنوعی
این مقاله در دست ترجمه از ویکی انگلیسی است، لطفاً حذف نشود.این موضوع که تحقیقات مربوط به هوش مصنوعی در تشخیص های پزشکی ،معاملات بورس ،کنترل ربات ها و چندین زمینه ی دیگر تاثیر گذار بوده است امری شناخته شده است.شاید کمک هوش مصنوعی به موسیقی از محبوبیت کمتری برخوردار باشد.با این وجود، مدتهاست که هوش مصنوعی و موسیقی (AIM) در چندین کنفرانس و کارگاه از جمله کنفرانس بین‌المللی موسیقی رایانه ای، کنفرانس جامعه محاسبات و کنفرانس مشترک بین‌المللی هوش مصنوعی موضوعی مشترک بوده اند. در واقع، اولین کنفرانس بین‌المللی موسیقی رایانه، ICMC1974 بودکه در دانشگاه ایالتی میشیگان، لانسینگ شرقی، ایالات متحده ،به وقوع پیوست. تحقیقات فعلی شامل کاربرد هوش مصنوعی در ترکیب موسیقی، اجرا ،تئوری و پردازش دیجیتال صدا است. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در پشتیبان‌های خودکار برخط اجرا می‌شود که مانند آواتار روی صفحه وب قابل مشاهده هست. همچنین می‌تواند با کاهش عملکرد و و مدیریت هزینه‌ها برای موسسات بازرگانی مفید باشد. . رشته‌ای که مبنای این تکنولوژی این چنین سیستم‌ها را تشکیل می‌دهد، پردازش طبیعی زبان نام دارد. پایپ‌استریم، خدمات خودکار به مشتری را، برای اپلیکیشن‌های گوشی که برای کارآمدی ارتباط با مشتری طراحی شده‌است، به کار می‌گیرد. کاربردهای هوش مصنوعی
سیستم یکپارچه مدیریت سلامت دستگاه که به وسیله ناسا بر روی هواپیما استفاده می‌شود، باید داده‌های دریافت شده از سنسورهای تعبیه شده در هواپیما را، پردازش و تفسیر کند. هوش مصنوعی
اینکه هوش مصنوعی چیست و چه تعریفی می‌توان از آن بیان نمود؟ مبحثی است که تاکنون دانشمندان به یک تعریف جامع در آن نرسیده‌اند و هریک تعریفی را ارائه نموده‌اند که در زیر نمونه‌ای از این تعاریف آمده‌است. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی حتی می‌تواند موزیک قابل استفاده در یک محیط پزشکی را با تلاش ملومیک برای استفاده از موسیقی تولید شده توسط کامپیوتر برای استرس و تسکین درد، تولید کند. کاربردهای هوش مصنوعی
یک پشتیان روی خط خودکار بوده که خدمات مشتری را در صفحه وب تأمین می‌کند. فلسفه هوش مصنوعی
فلاسفه این را مشکل اصلی آگاهی (هوشیاری) می‌دانند. این نسخهٔ نهایی مشکلات روتین (کلاسیک) فلسفهٔ ذهن است که مسئله ذهن و بدن نامیده می‌شود. مشکل مربوط، مشکلات معنایی یا مفهومی است که فلاسفه آن را intentionality می‌نامند. چه رابطه‌ای میان تفکر ما، (مثل الگوهای عصبی) و چیزی که ما بدان می‌اندیشیم، (مانند موقعیت‌های پیرامونمان) وجود دارد؟ سومین مورد، مشکل تجربه (یا پدیدارشناسی) است. اگر دو فرد، یک چیز را ببینند آیا نسبت یه آن به یک شکل می‌نگرد. (هر دو ی آن‌ها احساسی مشابه نسبت به آن دارند؟) یا اینکه چیزی در ذهنشان وجود دارد (بنام qualia) که در همهٔ اشخاص متفاوت است؟ Neurobiologists معتقدند که هنگامی که ما شروع به شناختن رابطهٔ عصبیِ هوشیاری کنیم، تمامی این مشکلات حل خواهند شد. ماشینی حقیقی که در مغز ما وجود دارد و ذهن، تجربه و فهم را خلق می‌کند. حتی تندترین منتقدین حوزه هوش مصنوعی نیز، بر این امر واقفند که مغز، تنها ماشینی است که هوشیاری (آگاهی) و هوش را در نتیجهٔ فرایندهای فیزیکی می‌سازد. سؤال دشوار فلسفی این است که: آیا یک برنامهٔ کامپیوتری که توسط ماشین دیجیتالی با ادغام ارقام دو دویی صفر و یک، اجرا می‌شود، می‌تواند توانایی نورون‌ها (رشته‌های عصبی) را برای خلق ذهن، و در نهایت تجربهٔ هوشیاری دوبرابر کنند؟ کاربردهای هوش مصنوعی
سیستمی که به وسیله AOD به منظور اندازه‌گیری عملکرد استفاده می‌شد، یک سیستم IFDIS (سیستم تشخیص خطای متقابل و ایزوله) بود. این یک سیستم کارشناس مبتنی بر قواعد است که داده‌ها را از اسناد TF-30 و از نظر کارشناسانه مهندسان مکانیکی که بر روی TF-30 کار می‌کنند، جمع‌آوری می‌کند. این سیستم طراحی شد تا برای توسعه TF-30 به RAAF F-111C استفاده شود. سیستم عملکرد نیز برای جایگزین کردن کارگران تخصصی استفاده شد. این سیستم به کارگران معمولی اجازه می‌داد که با سیستم ارتباط برقرار کنند و از اشتباهات و اشتباهات محاسباتی یا صجبت با کارگران تخصصی اجتناب کنند. هوش مصنوعی
اصطلاح هوش مصنوعی برای اولین بار توسط جان مک‌کارتی (که از آن به‌عنوان پدر علم و دانش تولید ماشین‌های هوشمند یاد می‌شود) استفاده شد. وی مخترع یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به نام لیسپ است. با این عنوان می‌توان به هویت رفتارهای هوشمندانه یک ابزار مصنوعی پی برد. (ساختهٔ دست بشر، غیرطبیعی، مصنوعی) حال آنکه هوش مصنوعی به عنوان یک اصطلاح عمومی پذیرفته شده که شامل محاسبات هوشمندانه و ترکیبی (مرکب از مواد مصنوعی) است. کاربردهای هوش مصنوعی
بازار کار تغییر قابل توجهی را در پیاده‌سازی هوش مصنوعی دیده‌است. این روند برای هردو استخدام کنندگان و جویندگان کار ساده شده‌است (یعنی، گوگل کردن برای شغل‌ها و درخواست آنلاین). به گفته 65Raj Mukherjee درصد از مردم در طول ۹۱ روز از استخدام دوباره جستجوی شغلی را آغاز می‌کنند. موتور محرک هوش مصنوعی پیچیدگی شکار شغل را با اطلاعات عملیاتی در مورد مهارت‌های شغل، حقوق، و گرایش‌های کاربر، مطابقت دادن مردم با مرتبط‌ترین موقعیت‌ها ساده می‌سازد. هوش مصنوعی محاسبه می‌کند که چه دستمزد برای یک کار خاص مناسب است، اطلاعات را برای استخدام کنندگان با استفاده از پردازش زبان طبیعی خلاصه می‌کند و لغات مرتبط و عبارت‌ها را با استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی از متن استخراج می‌کند.