چگونه از هوش مصنوعی برای ساخت بازی استفاده می شود؟
کاربردهای هوش مصنوعی
شرکت‌هایی مانند متل (Mattel) در حال ساخت مجوعه ای از اسباب بازی‌هایی برای کودکانی در سن ۳سالگی بوده‌اند که فعالیتشان با هوش مصنوعی انجام می‌شود. با استفاده از ماشین‌های هوش مصنوعی مخصوص و ابزارهای تشخیص کلام، آنها قادرند تا گفتگو را بشنوند، پاسخ‌های هوشمند بدهند و به سرعت فرابگیرند. هوش مصنوعی (بازی‌های ویدئویی)
در بازی‌های رایانه‌ای، از هوش مصنوعی برای تولید شبیه‌سازی هوش شخصیت‌های غیرقابل بازی استفاده می‌شود. تکنیک‌هایی که به صورت معمول استفاده می‌شود، از روش‌های موجود در رشتهٔ هوش مصنوعی بهره می‌گیرند. با این وجود، اصطلاح هوش مصنوعی بازی، اغلب، به مجموعه‌ای وسیع از الگوریتم‌هایی که شامل تکنیک‌های تئوری کنترل، رباتیک، گرافیک رایانه‌ای و علوم رایانه می‌باشد، مربوط است. هوش مصنوعی (بازی‌های ویدئویی)
از آنجایی که هوش مصنوعی در بازی‌های رایانه‌ای بر روی ظاهر هوش و گیم‌پلی تمرکز دارد، روشی که از آن استفاده می‌کند با روش‌های معمول هوش مصنوعی سنتی تفاوت زیادی دارد. در اینجا روش‌های دور زدن باگ‌ها (Workaround) و تقلب در بازی (Cheats) مورد پذیرش است. مثلاً در اکثر موارد، توانایی‌های کامپیوتر باید پایین آورده شود تا بازیکن‌های انسان بتوانند از پس حریف ماشین خود برآیند. این مثال مخصوصاً در بازی‌های تیراندازی اول شخص برجسته‌است. اگر نشانه‌گیری شخصیت‌های غیرقابل بازی فوق‌العاده باشد، بازی کردن با چنین ماشینی فراتر از حد توانایی یک انسان می‌شود.
هوش مصنوعی خودکار
در نهایت، هوش مصنوعی خودکار "مرحله بهینه‌سازی هایپرپارامتر را" برای اصلاح و پیشرفت پایپ لاین‌های مدلی با بهترین عملکرد به کار می‌گیرد. پایپ لاین‌ها مدل‌های کاندیدی هستند که با معیارهایی مانند درستی و دقت، ارزیابی و رتبه‌بندی می‌شوند. در پایان فرایند، کاربر می‌تواند پایپ لاین‌ها را بررسی کند و هر کدام مناسب بود انتخاب کند تا پیش‌بینی بر روی داده‌های جدید را ارائه دهد. آهنگسازی الگوریتمی
تکنیک‌های الگوریتمیک در تعدادی از سیستم‌ها که برای اجرای مستقیم موسیقی درنظرگرفته شده‌اند، با استفاده از تکنیک‌های الگوریتمیک برای تولید ابتکاراتی با بی‌نهایت متغیر بر روی یک نت ازپیش تعیین شده به کارگرفته می‌شوند. یک نمونه اولیه در سال ۱۹۸۲، بازی رایانه‌ای Ballblazer برای شرکت Lucasfilm Games بود. جایی که رایانه بر روی یک نت جاز که توسط متخصص موسیقی بازی‌ها، Peter Langston ساخته شده، تعبیه شده‌است. بعدها در آن شرکت که اخیراً به اسم LucasArts نام‌گذاری مجدد شده‌است، یک موتور الگوریتمیک برای بازی Dark Forces تولید شد. سیستم‌های تولید موسیقی مشابه، توجهاتی را به آهنگسازان برجسته به وجود آورد. Brian Eno تعدادی آثار هنری را برای سیستم تولید موسیقی SSEYO's Koan پدیدآورده که تغییرات محدودی برای صفحات وب و دستگاه‌های موبایل را به وجود آورد. کاربردهای هوش مصنوعی
شرکت نریتیو سانینس اخبار و گزارش‌ها را به صورت تجاری و قابل دسترس به صورت رایانه ای تولید می‌کند که شامل خلاصه رویدادهای ورزشی گروهی بر اساس اطلاعات آماری از بازی به زبان انگلیسی می‌شود. همچنین گزارش‌های مالی و تحلیل املاک و مستغلات را ارائه می‌دهد. به‌طور مشابه، شرکت اتومات اینسایتس پیش نمایش‌ها و مرورهای اختصاصی برای یاهو اسپورتس فانتزی فوتبال تولید می‌کند. این شرکت پیش‌بینی می‌کند که در سال ۲۰۱۴ یک میلیارد داستان تولید کند به طوریکه بیش از ۳۵۰ میلیون در سال ۲۰۱۳ نوشته شود. دیپ‌مایند
در حال حاضر توجه این شرکت بر روی پژوهش بر روی سامانه‌های کامپیوتری است که می‌توانند بازی کنند و این سامانه‌ها را ارتقا بخشند. این بازی‌ها دامنهٔ وسیعی از جمله بازی گو تا بازی‌های آرکید دارند. بر اساس گفته‌های شین لگ هوش در سطح انسان ماشینی هنگامی بدست می‌آید که "یک ماشین می‌تواند دامنهٔ بسیار وسیعی از بازی‌ها را از طریق جریان ورودی و خروجی دریافت و انتقال فهم در طول بازی‌ها یاد بگیرد.[...]." تحقیقاتی که توسط آن یک ماشین دارای هوش مصنوعی ۷ نوع بازی آتاری مختلف را بازی می‌کرد (، ، ، ، ، ا و کیو*برت) باعث شد تا سهام این شرکت توسط شرکت گوگل خریداری شود. حسابیش گفته‌است که چالش آتی این شرکت بازی محبوب است، زیرا این بازی نیازمند تفکر استراتژیک و کنترل داده‌های ناقص است. دیدگاه هوبرت درایفوس راجع به هوش مصنوعی
دانستن-که هوشیاری ما است، توانایی حل مسله به صورت گام به گام. ما از این مهارت زمانی استفاده می‌کنیم که با یک مسله مشکل مواجه می‌شویم و نیاز داریم تا توقف کنیم، یک گام به عقب برداریم و در آن هنگام درون ایده‌ها جستجو کنیم. با چنین ترفندی ایده‌ها ساده‌تر و راحت‌تر می‌شوند و آسان‌تر به نمادها تبدیل می‌گردند و می‌توانند به صورت منطق در بیایند. این مهارت را نیوول و سیمون با هر دو روش آزمایش‌های روانی و برنامه‌های کامپیوتری نشان داده‌اند. دریفوس قبول کرد که برنامه‌های آن‌ها به اندازه کافی از مهارتی که او «دانستن-که» می‌نامید تقلید می‌کند. عصر ماشین‌های هوشمند
کرزویل به بررسی ریشه‌های فلسفی، ریاضی و فنی هوش مصنوعی می‌پردازد، با این فرض که یک برنامه کامپیوتری به اندازه کافی پیشرفته می‌تواند به سطح هوش انسان برسد. کورزویل استدلال می‌کند که خلقت انسان از طریق تکامل نشان می‌دهد که انسانها باید توانایی ایجاد چیزی باهوشتر از خودشان را داشته باشند. او باور دارد که بازشناخت الگو و بازنمود دانش همان‌طور که در زبان دیده شده، دو جزء کلیدی هوش مصنوعی هستند. کورزویل شرح می‌دهد که رایانه‌ها چقدر سریع در هر زمینه پیشرفته می‌شوند. ابزارهای محاسباتی برای هوش مصنوعی
نوع مختلفی از جستجو در دهه ۱۹۹۰، بر اساس تئوری ریاضیات بهینه‌سازی، مورد توجه قرار گرفت. برای بسیاری از مشکلات، می‌توان جستجو را با نوعی حدس آغاز کرد و سپس حدس را به تدریج اصلاح کرد تا جایی که دیگر اصلاحاتی نتواند انجام شود. این الگوریتم‌ها را می‌توان به صورت کوهنوردی کور از تپه مشاهده کرد: ما جستجو را در یک نقطه تصادفی از چشم‌انداز آغاز می‌کنیم، و سپس، با پرش یا گام، حدس خود را در سربالایی حرکت می‌دهیم، تا اینکه به قله برسیم. سایر الگوریتم‌های بهینه‌سازی شبیه‌سازی بازپخت، جستجوی پرتو و بهینه‌سازی تصادفی هستند. 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 کامل
برای رفع این مشکل، یک نظریه پیچیدگی برای هوش مصنوعی ارائه شده است. این نظریه بر اساس مدلی است که بار محاسباتی را بین کامپیوتر و انسان تقسیم می‌کند؛ یعنی بخشی توسط رایانه و بخشی دیگر توسط انسان حل می‌شود. این امر به شکل یک ماشین تورینگ که با کمک انسان کار می‌کند صوری‌سازی شده است. این صوری‌سازی پیچیدگی الگوریتم، پیچیدگی و کاهش پذیری مسئله را تعریف می‌کند که اجازه تعریف کلاس‌های هم‌ارزی را می‌دهد. هوش مصنوعی خودکار
هوش مصنوعی خودکار (هوش مصنوعی خودکار) یک شاخه از یادگیری ماشین خودکار (یادگیری ماشین خودکار) است. این تکنولوژی از خودکار کردن ساخت مدل شروع و به خودکار کردن چرخه کامل مدل یادگیری ماشین منتهی می‌شود. به صورت هوشمند این تکنولوژی وظایف ساخت مدل‌های پیش‌بینی گر یادگیری ماشین را با فراهم نمودن داده‌های آموزشی برای آموزش مدل، شناسایی بهترین نمونه مدل برای داده‌های داده شده و سپس انتخاب ویژگی/ستون‌های داده را که بهترین پشتیبانی برای مدل را دارند خودکار می‌کند. در انتها به صورت خودکار گزینه‌های تنظیم مختلفی را برای رسیدن به بهترین نتایج آزمایش و بر اساس پایپلاین مدل‌های بدست آمده آن‌ها را رتبه‌بندی می‌کند. بهترین پایپ لاین‌های اجرا شده می‌توانند برای پردازش بر روی داده‌های جدید به کار گرفته شوند و پیش‌بینی‌هایی بر پایه آموزش مدل ارائه دهند هوش مصنوعی خودکار همچنین می‌تواند برای اطمینان از اینکه مدل سوگیری ذاتی ندارد و خودکار کردن وظایف برای بهبود مستمر مدل استفاده می‌شود. مدیریت یک مدل هوش مصنوعی خودکار نیازمند نظارت و به‌روزرسانی مکرر است که توسط فرآیندی به نام عملیات مدل یا ModelOps مدیریت می‌شود. دیپ‌مایند
بر خلاف سایر ماشین‌های دارای هوش مصنوعی، مانند دیپ بلو یا واتسون شرکت آی‌بی‌ام، که تنها بر اساس اهداف از پیش تعیین شده توسعه داده‌می‌شدند و بر همان دامنه پاسخگو بودند، ذهن عمیق اعلام کرده‌است که سامانه‌های آن‌ها از پیش برنامه‌ریزی نشده‌است، بلکه از طریق آزمایش پیکسل‌های ورودی به عنوان دادهٔ خام، تجربه می‌اندوزد. از لحاظ تکنیکی این دستگاه از یادگیری عمیق ، با نسخه‌ای طولانی از کیو-یادگیری که نوعی یادگیری تقویتی مستقل از ساختار است استفاده می‌کند. آن‌ها این سامانه را بر روی بازی‌های ویدئویی به خصوص بازی‌های آرکید قدیمی مانند و آزمایش می‌کنند. بدون آنکه کدی تغییر کند ماشین هوش مصنوعی شروع به فهم بازی می‌کند به طوری که پس از آنکه مدتی آن بازی را انجام داد می‌تواند آن را به کارآمدترین شکل ممکن و بهتر از هر انسان دیگری آن را انجام دهد (به خصوص در بازی بریک‌اوت). ذهن عمیق در اکثر بازی‌ها (همچون مهاجمان فضا، پک‌من، کیو*برت) رکورد قابل توجهی پایین‌تر رکورد جهانی دارد. هوش کنونی ذهن عمیق کاربرد بالایی در بازی‌های دهه‌های ۱۹۷۰ و ۱۹۸۰ دارد، اما در حال حاضر این شرکت در حال کار بر روی بازی‌های سه بعدی پیچیده‌تری همچون رستاخیز هستند که برای اولین بار در دههٔ ۱۹۹۰ نمایان شدند. 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. کاربردهای هوش مصنوعی
گروهان عملیات‌های هوایی(AOD) ارتش ایالات متحده AIرا برای ساخت سیستم‌های متخصص(expert systems) قانون‌محور بکارمیبندد. AI برای AOD کاربست‌هایی دارد اعم از در نقش متصدی جانشین در شبیه‌سازهای تمرینی و پیکار، دستیار مدیریت مأموریت، سامانه‌های پشتیبان برای تصمیم‌گیری‌های تاکتیکی و پس‌پردازش داده‌های شبیه‌ساز و تبدیلشان به خلاصه‌نامه‌های سمبولیک. 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. جعبه هوش مصنوعی
محصورسازی جعبه‌ایِ چنین هوش مصنوعی فرضی می‌تواند با سایر روش‌های شکل‌دادن به توانایی‌های هوش مصنوعی، مانند ایجاد انگیزه برای هوش مصنوعی، جلوگیری از رشد هوش مصنوعی یا تعبیهٔ "سیم‌های رهاساز" (به انگلیسی: Tripwire) همراه باشد که اگر به گونه‌ای تلاش برای تخلف شناسایی شود، هوش مصنوعی به‌طور خودکار خاموش می‌شود. با این وجود، هرچه یک سیستم هوشمندتر رشد کند، احتمال اینکه سیستم بتواند حتی از بهترین روش‌های کنترل قابلیت(به انگلیسی: Capability Control Methods) طراحی شده، فرار کند، وجود دارد. برای حل "مشکل کنترل" کلی هوش مصنوعی فراهوشمند و جلوگیری از خطر وجودی (به انگلیسی: Existential Risk)، محصورسازی جعبه‌ای در بهترین حالت، مکملِ روش‌های "انتخاب انگیزه" (به انگلیسی: Motivation Selection) است که می خواهند است که می‌خواهند اطمینان یابند که اهداف هوش مصنوعی فراهوشمند با بقای انسان سازگار است. سورس (موتور بازی)
سورس نام یک موتور بازیسازی سه‌بعدی است که توسط کمپانی والو ساخته و توسعه یافت. در ابتدا این موتور برای سبک تیراندازی اول شخص نوشته شده بود ولی اکنون می‌توان با آن بازی‌های نقش آفرینی و استراتژیک و پازل یا بازی‌های هدایت شونده یک طرفه را ساخت. کاربردهای هوش مصنوعی
استودیوهای فیلم‌سازی هالیوود قبلاً از این تکنیک در فیلم‌های کارتونی استفاده کرده بودند. اما این روش، زمان و تلاش‌های زیادی را از افراد متخصص این حوزه گرفت. تفاوت اصلی این است که امروزه هر کسی می‌تواند از نرم‌افزار دیپ فیبک استفاده کند و ویدیوها را دستکاری کند. کاربردهای هوش مصنوعی
پروژه انشاء موسیقی دیگری به کمک هوش مصنوعی، واستون بیت بوده، که توسط آی بی ام ریسرچ نوشته شده‌است، نیازی به یک پایگاه داده عظیمی از موسیقی مانند پروژه‌های گوگل مگنتا یا فلوماشینز ندارد. چرا که از شبکه‌های تقویت یادگیری و یادگیری عمیق استفاده می‌کند تا نغمه ساده ورودی و سبک انتخابی را به موسیقی تبدیل کند. از آنجایی که این نرم‌افزار منبعی باز می‌باشد، موسیقیدانانی چون تریان ساوثرن با این پروژه برای خلق موسیقی همکاری می‌کرده‌اند. هوش جامع مصنوعی
هوش عمومی مصنوعی هوش ماشینی است که می‌تواند با موفقیت هر کار فکری‌ای را که یک انسان قادر به انجام آن باشد، اجرا کند. این مطلب هدف اصلی برخی از پژوهش‌های حوزهٔ هوش مصنوعی و موضوعی رایج در داستان‌های علمی و نیز آینده‌پژوهی است. به هوش مصنوعی عمومی، با عناوین «هوش مصنوعی قوی»، «هوش مصنوعی کامل» یا توانایی یک ماشین در انجام یک «عمل هوشمند عمومی» نیز اشاره شده است. منابع دانشگاهی «هوش مصنوعی قوی» را برای اشاره به ماشین‌های قادر به تجربهٔ آگاهی محفوظ نگاه داشته‌اند. 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 نمادین
هوش مصنوعی نمادین برای تولید هوش جامع و مانند انسان در ماشین در نظر گرفته شده بود، در حالیکه بیشتر تحقیقات مدرن معطوف به زیرمشکلات خاصی هستند. تحقیقات در مورد هوش جامع اکنون در زیرشاخه هوش جامع مصنوعی مورد مطالعه قرار گرفته‌است. تاریخ هوش مصنوعی
تاریخ هوش مصنوعی از دوران باستان با افسانه‌ها، داستان‌ها و شایعاتی در مورد موجوداتی مصنوعی دارای هوش یا آگاهی که به وسیله استاد سازنده به آن‌ها بخشیده‌است، آغاز می‌گردد. پاملا مک کورداک، نویسنده انگلیسی در این باره چنین می‌نویسد که هوش مصنوعی «با آرزویی کهن برای جعل خدایان» آغاز شد. هوش مصنوعی در صنعت
جنبه دیگر برنامه‌های کاربردی فرایند، مدل‌سازی سیستم‌ها با مقیاس بزرگ است. سیستم‌های ساخت سایبری به عنوان یک سیستم خدمات تولیدی تعریف می‌شود که با مدل‌سازی مبتنی بر شواهد و یادگیری عمیق داده محور، شبکه بندی شده و مقاوم در برابر خطاها است. چنین سیستمی با دارایی‌های بزرگی که در سطح وسیعی توزیع شده‌اند سروکار دارد اما برای دارایی‌های اختصاصی مبتنی بر فیزیک متعارف به سختی مدلسازی می‌شود. با الگوریتم‌های یادگیری و بهینه‌سازی ماشین، یک چارچوب از پایین به بالا با در نظر گرفتن سلامت ماشین می‌تواند از نمونه‌های زیادی از دارایی استفاده کند و مدیریت عملیات، برنامه‌ریزی موجودی قطعات یدکی و روند برنامه‌ریزی تعمیر و نگهداری را به‌طور خودکار انجام دهد. هوش مصنوعی در صنعت
مفهوم هوش مصنوعی در ابتدا در دهه ۱۹۴۰ مطرح شد، بنابراین ایدهٔ افزایش بهره‌وری و بینش آفرینی از طریق تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی هوشمند چیز جدیدی نیست. هوش مصنوعی و سیستم‌های دانش بنیان یک شاخه تحقیقاتی فعال از هوش مصنوعی برای کل چرخه عمر محصول جهت طراحی محصول، برنامه‌ریزی تولید، توزیع و خدمات میدانی بوده‌اند. سیستم‌های تولید و کارخانه‌های الکترونیکی از اصطلاح "AI" استفاده نکرده‌اند، اما آنها مدل‌سازی سیستم‌های مهندسی را مقیاس بندی می‌کنند تا امکان ادغام کامل عناصر در سیستم سازگار با محیط زیست تولید را به‌طور هوشمند مدیریت کنند. هوش مصنوعی در داستان
تصورات خوش بینانه از آینده هوش مصنوعی در داستان های علمی امکان پذیر است. یکی از مشهورترین مجموعه‌ها، مجموعه‌ی رمان " فرهنگ از آیین بنکس " است که یک آرمان‌شهر، پسابرجامی انسانها ، بیگانگان و موجودات پیشرفته با هوش مصنوعی را در زیستگاه های سوسیالیستی در آن سوی کهکشان راه شیری به تصویر می کشد. محققان دانشگاه کمبریج چهار مضمون اصلی را در سناریوهای آرمانشهر با هوش مصنوعی شناسایی کرده اند: "جاودانگی" یا عمر نامحدود؛ "سهولت"، یا آزادی از نیاز به کار؛ "رضایت"، یا لذت و سرگرمی ارائه شده توسط ماشین آلات؛ و "تسلط" ، قدرت محافظت از خود یا حکومت بر دیگران است. بازی کردن عمومی
مسابقه هوش مصنوعی General Video Game (GVGAI) از سال ۲۰۱۴ برگزار می‌شود. در این مسابقه، به جای بازی‌های رومیزی که در مسابقه GGP استفاده می‌شود، از بازی‌های ویدئویی دو بعدی مشابه (و بعضاً مبتنی بر) دوره‌های بازی و کنسول مربوط به دوران دهه ۸۰ استفاده می‌شود. این یک روش برای محققان و شرکت کنندگان ارائه داده‌است تا بهترین الگوریتم‌های بازی عمومی ویدیویی خود را آزمایش و مقایسه کنند. این مسابقه دارای یک چارچوب نرم‌افزاری مرتبط با تعداد زیادی بازی است که به زبان توضیح‌های بازی ویدیویی (VGDL) نوشته شده‌است، که نباید با GDL اشتباه گرفته شود و یک زبان برنامه‌نویسی با استفاده از معانی و دستورهای ساده است که به راحتی تجزیه می‌شود. یک مثال برای VGDL PyVGDL است که در سال ۲۰۱۳ ساخته شده‌است. بازی‌های مورد استفاده در GVGP، در حال حاضر، غالباً بازی‌های دو بعدی هستند، زیرا ساده‌ترین آنها برای تعیین کمیت است. برای ساده‌سازی فرایند هوش مصنوعی که می‌تواند بازی‌های ویدیویی را تفسیر کند، بازی‌ها بصورت دستی در VGDL نوشته می‌شوند. VGDL می‌تواند برای توصیف یک بازی و تولید رویه سطوح، با استفاده از Answer Set Programming (ASP) و یک الگوریتم تکاملی (EA) استفاده شود. سپس می‌توان از GVGP برای بررسی اعتبار سطوح رویه ای و همچنین دشواری یا کیفیت سطوح بر اساس عملکرد یک عامل استفاده کرد. 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. مسئله بازی
برای مثال‌های عینی، در زمینه هوش مصنوعی، بازی‌های قدیمی به عنوان مسئله‌های بازی استفاده می‌شوند. مانند: مسئله جهان جارو، مسئله چند وزیر، دوز، معمای کشیش‌ها و آدمخوارها، شطرنج، برج هانوی و دیگر چیزها. پورتال (بازی ویدئویی)
در سال اول توسعه، تیم سازنده بیشتر روی گیم پلی بازی بدون ساختار داستانی تمرکز کرد. هنگامی که بازی توسط تستر‌های بازی آزمایش شد، آنها اعلام کردند که بازی سرگرم کننده و جالب است ولی هدف خاصی در بازی وجود ندارد و این باعث شد که ولو تمرکز خود را به داستان بازی معطوف کند. تیم پورتال با مارک لیدلاو، نویسنده سری بازی نیمه عمر در زمینه هماهنگ سازی فضای داستانی همکاری کرد. این کار تا حدی به این دلیل انجام شد که توانایی تیم سازنده برای خلق داستان کاملا مجزا برای پورتال محدود بود، به همین دلیل آنها تصمیم گرفتند که فضای داستان پورتال را در فضای داستان نیمه عمر دنبال کنند تا بتوانند از ظرفیت‌های هنری بازی نیمه‌عمر ۲ استفاده کنند. مفهوم هوش مصنوعی، که بازیکن را برای آزمایش اسلحه پورتال در آزمایشگاه راهنمایی می‌کند، در مراحل اولیه نوشتن به دست آمد. آنها مفهوم اولیه را برای هوش مصنوعی "مودب" که هنوز نامگذاری نشده بود، طرح ریزی کردند، این هوش مصنوعی از نوعی طنز ماشینی برخوردار بود و می‌توانست به نوعی، بازی را در قالب آثار کمدی سیاه قرار دهد. این هوش مصنوعی، در نهایت گلادوس نام‌گذاری شد و در خط اصلی داستان قرار گرفت و تبدیل به مهم‌ترین شخصیت سری پورتال شد. همانطور که وولپاو به آن اشاره کرد: "ما بازی را به گونه ای طراحی کردیم که یک شروع، میانه و پایان بسیار واضح داشته باشد، و می‌خواستیم گلادوس در هر یک از این نقاط تغییر شخصیتی کاملا محسوس داشته باشد." وولپاو همچنین در مورد ایده "کیک" در طول بازی توضیح داد: "در ابتدای فرآیند توسعه پورتال، ما به عنوان یک گروه نشستیم تا تصمیم بگیریم بازی ما بر اساس عقاید کدام فیلسوف یا مکتب فلسفی باشد. بعد از آن حدود ۱۵ دقیقه سکوت درگرفت. سپس شخصی اشاره کرد که خیلی از مردم کیک دوست دارند." عنصر کیک، همراه با پیام‌های اضافی که به بازیکن در قسمت‌های پشت صحنه داده می‌شود، توسط کیم سوئیفت نوشته و ترسیم شده‌است. هوش مصنوعی در داستان
در داستان های شورش هوش مصنوعی، بدترین حالت ممکن اتفاق می افتد، زیرا موجودات هوشمند ایجاد شده توسط بشریت خودآگاه می‌شوند، اعتبار و قدرت انسان را رد می‌کنند و سعی در نابودی بشر دارند. یکی از اولین نمونه‌ها در سال 1920 نمایشنامه "RUR" توسط کارل Capek است، نژادی از بردگان ربات که خود تکرار می شوند و علیه ارباب انسانی خود قیام می کنند؛ نمونه اولیه دیگر در فیلم "Master of the World دیده می‌شود"، جایی که War-Robot مخترع خود را می‌کشد. این داستانها با داستانهای علمی تخیلی زیادی همراه بود، یکی از مشهورترین آنها فیلم استنلی کوبریک در سال 1968 در سال "2001 است: ادیسه فضایی"، که در آن کامپیوتر هوشمند مصنوعی HAL 9000 در یک مأموریت فضایی به طرز مرگباری از کار می‌افتد و کل خدمه به جز فرمانده سفینه فضایی، که موفق به غیرفعال کردن آن می‌شود را می‌کشد. 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. هوش مصنوعی در صنعت
علاوه بر دقت پیش‌بینی و اعتبار عملکرد، سیستم‌های هوش مصنوعی صنعتی باید از نتایج پیش‌بینی هم فراتر بروند و برای خطاها علت یابی ریشه ای ارائه دهند. این امر مستلزم این است که در طول توسعه، دانشمندان داده باید با متخصصان حوزه کار کنند و دانش فنی دامنه را در فرایند مدل‌سازی بگنجانند و مدل را به صورت انطباقی بینش‌هایی مانند دانش را بیاموزند و جمع کنند. 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. 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. 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 دیدگاه هوبرت درایفوس راجع به هوش مصنوعی
دریفوس برای تمسخر کردن هوش مصنوعی گفته بود که هوش یک بچه ۱۰ ساله هم از هوش مصنوعی برتر است پس برای بدست آوردن شهرت دوباره هوش مصنوعی سیمور پاپرت یک بازی شطرنج را میان دریفوس و برنامه مک هک برنامه‌نویس ریچارد مرینبلت ترتیب داد. دریفوس بازی را باخت. و بعد از آن در یک آگهی از انجمن ماشین‌های حسابگر از این تیتر استفاده کرد: دریفوس شکایت کرد که او نگفته که یک کامپیوتر هرگز نمی‌تواند شطرنج بازی کند! و هربرت سیمون پاسخ داد: «شما باید تشخیص دهید که برخی از افرادی که توسط نثر تیز شما تیغ زده شدند ممکن است خود آن چاقو را تیز کرده تا خراشی به شما بزنند، و برای بهبود این حس، شوخی کردن یک گام اول خوب است.» 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. کاربردهای هوش مصنوعی
علاوه بر این، ابتکارهایی مانند گوگل مگنتا، که توسط تیم برین گوگل انجام می‌شود، می‌خواهند بدانند که آیا هوش مصنوعی صلاحیت خلق هنر گیرا را دارد یا خیر. بازی کردن عمومی
به منظور تعامل با بازی‌های مختلف، الگوریتم‌ها باید با این فرض که همه ویژگی‌های مشترک بازی‌ها دارند عمل کنند. در کتاب "نیمه واقعی: بازی‌های ویدئویی بین دنیای واقعی و دنیای خیالی"، Jesper Juul تعریف زیر را از بازی‌ها ارائه می‌دهد: بازی‌ها براساس قوانین تعریف می‌شوند، دارای نتایج متغیر هستند و سپس نتایج مختلف ارزش‌های مختلف ایجاد می‌کنند و تلاش بازیکن بر نتایج تأثیر می‌گذارد. بازیکن و نتیجه بازی به هم وابسته هستند و نتیجه بازی قابل بحث هست. با استفاده از این فرضیه‌ها، می‌توان هوش مصنوعی بازی را با کمی سازی ورودی بازیکن، نتایج بازی و نحوه اعمال قوانین مختلف و استفاده از الگوریتم‌ها برای محاسبه مطلوب‌ترین مسیر ایجاد کرد. استدلال عقلانی
مسئلهٔ دانش مبتنی بر قضاوت عقلانی، پروژه ای جاری در حوزه هوش مصنوعی است که به دنبال ایجاد یک پایگاه داده حاوی اطلاعات عمومی است که انتظار می‌رود بیشتر افراد داشته باشند، ارائه شده در قالبی قابل دستیابی برای برنامه‌های هوش مصنوعی که از زبان طبیعی استفاده می‌کنند. با توجه به گستره وسیع دانش قضاوت عقلانی، این موضوع یکی از سخت‌ترین موارد در حوزه تحقیقاتی AI است. به منظور انجام هر کاری به شیوه ای مشابه شیوه مدیریتی ذهن انسان، ماشین بایستی به اندازه یک انسان، هوشمند ظاهر شود. چنین وظایفی شامل تشخیص شئ، ترجمه ماشینی و متن کاوی است. برای انجام این وظایف، ماشین باید از همان مفاهیمی که یک فرد برخوردار از دانش قضاوت عقلانی تشخیص می‌دهد، آگاه باشد. جیمز باند ۰۰۷: افسانه‌ها
بازی توسط موتور بازیسازی قبلی شرکت سازنده (یوروکام) که بازی «چشم طلایی ریلودد» در سال ۲۰۱۱ به وسیلهٔ آن ساخته شده بود، تولید گردید و گیم پلی مشابهی را عرضه می‌دارد. مهم‌ترین تغییر در روند بازی، تمرکز شرکت سازنده بر گیم پلی مبتنی بر مخفی‌کاری و هوش مصنوعی بهتر است. در بسیاری از قسمت‌های بخش تک‌نفره، بازیباز در موقعیتی قرار می‌گیرد که باید با مخفی کاری از ان مرحله عبور کند و فرار و درگیری با دشمنان جزو انتخاب‌های بعدی هستند. به همین دلیل قهرمان بازی از ابتدای بخش تک‌نفره بازی به گجتهای مخصوصی مانند «گوشی هوشمند» با قابلیت‌های جدید، «دوربین دوچشمی»، یک قلم جدید با قابلیت پرتاب دارت و یک ساعت مچی با قابلیت ردگیری دشمنان و شلیک لیزر، مجهز می‌باشد. 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
گرچه عمده تحقیقات دربارهٔ داستان‌سرایی AI بر تولید داستان (به معنی: شخصیت‌ها و داستان) تمرکز داشته‌است؛ همچنین تحقیقات قابل ملاحظه‌ای روی نحوه تعریف و سبک ادبی داستان صورت گرفته‌است. در ۲۰۰۲، پژوهشگران دانشگاه کارولینای شمالی یک فریم ورک آرکیتکچرال برای تولید نثر روایی ساختند. در آزمایش بخصوصی آنها، برنامه قادر بود تا با حفظ وفاداری به اصل داستان، بازنگاری‌هایی متنوع و پیچیده از آثاری همچون شنل قرمزی بیافریند. این حوزه به خصوص همچنان به جلب نظر پژوهشگران ادامه می‌دهد. در سال ۲۰۱۶، یک برنامه AI ژاپنی مشترکاً داستانی نوشت که چیزی نمانده بود تا جایزه‌ای ادبی کسب کند! هوش مصنوعی در داستان
یک موضوع این است که یک ربات که واقعاً شبیه انسان است باید حس کنجکاوی داشته باشد. نویسندگان داستان های علمی تحقیق کرده‌اند که آیا هوش مصنوعی کاملاً هوشمند ممکن است شروع به کاوش در متافیزیک و ماهیت واقعیت کند. به عنوان مثال، داستان کوتاه "، به عنوان آخرین سوال " توسط ایزاک آسیموف ابر رایانه ای را توصیف می کند که از مدتها قبل از انسان دوام می آورد در حالی که سعی دارد به سوال نهایی در مورد جهان پاسخ دهد، در حالی که گولم XIV ابر رایانه‌ای است که همکاری با انسان را متوقف می‌کند تا به آنها در پیروزی در جنگ کمک کند زیرا جنگ ها و خشونت را غیر منطقی می داند. هوش مصنوعی (بازی‌های ویدئویی)
بازی‌های رایانه‌ای از همان ابتدای پیدایش، قسمتی از زمینه تحقیق و پژوهش هوش مصنوعی بوده‌اند. یکی از اولین نمونه‌های 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. این دو بازی جزو نخستین بازی‌های کامپیوتری نوشته شده، بودند. 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. کار بر روی بازی‌های چکرز و شطرنج سرانجام به شکست گری کاسپارف توسط کامپیوتر دیپ بلو شرکت آی‌بی‌ام منجر شد. نخستین بازی‌های ساخته شده در دهه ۱۹۶۰ و اوایل دهه ۱۹۷۰ مانند Spacewar، Pong و Gotcha، بازی‌هایی بودند که براساس منطق مجزا اجرا می‌شدند و کاملاً بر مبنای رقابت بین دو بازیکن، بدون استفاده از AI، بودند. 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» 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. رایانش موازی
مسائل اقتصادی جامعه: پردازش موازی برای مدل‌سازی اقتصاد یک جهان یا ملت استفاده می‌شود. سیستم برنامه‌ها که شامل دستگاه‌های محاسبه خوشه ای هستند، برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی در راستای بهینه‌سازی در چنین مدل‌های اقتصادی استفاده می‌شود.هوش مصنوعی و اتوماسیون: هوش مصنوعی یا هوش ماشینی (به انگلیسی: Artificial Intelligence)هوشی که یک ماشین در شرایط مختلف از خود نشان می‌دهد، گفته می‌شود. که در این سیستم‌ها تا حد زیادی از پردازش موازی استفاده می‌شود. به عنوان مثال در ۴ عمل ۱)پردازش تصویر ۲)پردازش زبان‌های طبیعی ۳) تشخیص الگوها ۴)سیستم‌های خبره ف پردازش موازی کاربرد دارد. نرم‌افزار پزشکی: پردازش موازی در پردازش تصویر پزشکی استفاده می‌شود. به عنوان مثال برای اسکن بدن انسان و اسکن مغز انسان، در بازسازی MRI برای تشخیص مهره‌ها استفاده می‌شود. گلادوس
در اوج بازی، چل وارد اتاق گلادوس می‌شود، جایی که مشخص می‌شود او در واقع یک هوش مصنوعی پیچیده‌است که از قطعات رباتیک آویزان شده از یک دستگاه بزرگتر تشکیل شده‌است. هنگامی که بازیکن اولین هسته شخصیتی (هسته خلاق) را حذف می‌کند، صدای گلادوس کمتر روباتیک و بیشتر جنبه حسی پیدا می‌کند. در اصل، گلادوس به عنوان یک هوش مصنوعی و دستیار تحقیق به منظور کمک به اپچر ساینس در رقابت با مرکز تحقیقات بلک میسا در زمینه ایجاد فناوری پورتال طراحی شده بود. بازی کردن عمومی
بازی کردن عمومی (GGP) طراحی برنامه‌های هوش مصنوعی است تا بتوان بیش از یک بازی را با موفقیت انجام داد. برای بسیاری از بازی‌ها مانند شطرنج، کامپیوترها برنامه‌ریزی شده‌اند تا این بازی‌ها را با استفاده از یک الگوریتم طراحی شده خاص انجام دهند، که نمی‌تواند به بازی‌های دیگر این برنامه تعمیم پیدا کند. به عنوان مثال، یک برنامه رایانه ای که شطرنج بازی می‌کند نمی‌تواند بازی چکرز را انجام دهد. بازی عمومی به عنوان یک نقطه عطف ضروری در مسیر هوش جامع مصنوعی محسوب می‌شود. 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. هوش مصنوعی خودکار
کاربر با فراهم کردن مجموعه ای از داده‌های آموزشی و شناسایی ستون پیش‌بینی فرایند را آغاز نموده و مسئله را برای حل تنظیم می‌کند. برای مثال، ستون پیش‌بینی ممکن است حاوی مقادیر مانند بله یا خیر در پاسخ به یک پرسش باشد. در "مرحله پیش پردازش" داده‌ها، هوش مصنوعی خودکار الگوریتم‌ها یا تخمین‌گرهای بسیاری را برای تجزیه و تحلیل و پاکسازی (برای مثال حذف اطلاعات افزوده یا جایگزینی داده‌های گمشده) و آماده‌سازی داده‌های خام ساختاریافته برای یادگیری ماشین (ML) اعمال می‌نماید. هوش مصنوعی
در بسیاری از موارد، با پوشانیدن و پنهان ساختن جزئیّات فاقد اهمیت است که بر پیچیدگی فائق می‌آییم و می‌توانیم بر روی بخش‌هایی از مسئله متمرکز شویم که مهم‌تر است. تلاش اصلی در واقع، ایجاد و دستیابی به لایه‌ها و ترازهای بالاتر از هوشمندی انتزاع را نشانه می‌رود تا آنجا که سرانجام، برنامه‌های رایانه‌ای درست در همان سطحی کار خواهند کرد که خود انسان‌ها رسیده‌اند. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی می‌تواند برای ساخت دیگر انواع هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرد. برای مثال، در حوالی نوامبر ۲۰۱۷، گوگل در پروژه AutoMl، تپولوژی‌های جدیدی از شبکه‌های عصبی را ایجاد کرد به نام شبکه‌های عصبی NAS، سیستمی بهینه‌سازی شده برای پروژه ایمیج نت و COCO. به گفته گوگل، عملکرد شبکه‌های عصبی NAS فراتر بود از تمام عملکردهای پیشین منتشر شده از ایمیج نت . هوش مصنوعی در صنایع سنگین
هوش مصنوعی بیشتر به این معنی است که کارگران انسانی کمتری کارهای خطرناک و سخت را انجام دهند. از نظر منطقی، با تعداد کمتری از انسان‌ها و بیشتر ربات‌هایی که فعالیت‌های مرتبط با خطر را انجام می‌دهند، تعداد حوادث محل کار باید به طور چشمگیری کاهش یابد. همچنین فرصت عالی ای برای اکتشاف فراهم می کند زیرا شرکت ها مجبور نیستند جان انسان ها را به خطر بیندازند. هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (به انگلیسی: Artificial intelligence) (به اختصار: AI)، هوشی است که توسط ماشین‌ها ظهور پیدا می‌کند، در مقابل هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. کتاب‌های AI پیشرو، این شاخه را به عنوان شاخه مطالعه بر روی «عوامل هوشمند» تعریف می‌کنند: هر سامانهٔ که محیط خود را درک کرده و کنش‌هایی را انجام می‌دهد که شانسش را در دستیابی به اهدافش بیشینه می‌سازد. برخی از منابع شناخته شده از اصطلاح «هوش مصنوعی» جهت توصیف ماشینی استفاده می‌کنند که عملکردهای «شناختی» را از روی ذهن انسان‌ها تقلید می‌کنند، همچون «یادگیری» و «حل مسئله»، با این حال این تعریف توسط محققان اصلی در زمینه AI رد شده‌است. کاربردهای AI شامل موتور جستجوهای پیشرفتهٔ وب (مثل گوگل)، سامانه توصیه‌گر (که توسط یوتیوب، آمازون و نتلفیکس استفاده شده‌اند)، فهم زبان انسان‌ها (همچون سیری و الکسا)، خودروهای خودران (مثل تسلا)، تصمیم‌گیری خودکار و رقابت در بالاترین سطوح سامانه‌های بازی استراتژیک (همچون شطرنج و گو). با بیشتر شدن توانایی ماشین‌ها، وظایفی که نیازمند «هوشمندی» هستند اغلب از تعریف AI برداشته می‌شود، پدیده‌ای که به آن اثر هوش مصنوعی گفته می‌شود. به عنوان مثال، فهم نوری کاراکتر را اغلب از چیزهایی که AI در نظر گرفته می‌شوند مستثنی می‌کنند، چرا که این فناوری تبدیل به فناوری عادی و روزمره‌ای شده‌است. هوش مصنوعی در ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و مجدد دچار امواج ناامیدی و کمبود بودجه شده (که به آن «زمستان AI» می‌گویند)، سپس فناوری‌های جدیدی در پی آن آمده و موفقیت و بودجه‌های تحقیقاتی این حوزه مجدداً احیا گشته‌اند. تحقیقات AI رهیافت‌های متفاوتی را از زمان تأسیسش امتحان کرده و آن‌ها را کنار گذاشته‌است، رهیافت‌هایی چون: شبیه‌سازی مغز، مدل‌سازی حل مسئله توسط مغز انسان، منطق صوری، بانک‌های اطلاعاتی بزرگ دانش و تقلید رفتار جانوران. در اولین دهه‌های قرن ۲۱ میلادی، یادگیری ماشینی که شدیداً از آمار ریاضیاتی بهره می‌برد در این حوزه غلبه داشت و این فناوری اثبات کرد که به شدت موفق است و به حل چندین مسئله چالش‌برانگیز در صنعت و فضای آکادمیک کمک نمود. شاخه‌های مختلف تحقیقات هوش مصنوعی حول اهداف بخصوصی متمرکز بوده و از ابزارآلات خاصی استفاده می‌کنند. اهداف سنتی تحقیقات AI شامل این موارد اند: استدلال، نمایش دانش، برنامه‌ریزی، یادگیری، پردازش زبان طبیعی، ادراک و توانایی در جابجایی و دستکاری اشیاء. هوش جامع (توانایی حل مسائل دلخواه) در میان اهداف بلند مدت این حوزه است. جهت حل چنین مسائلی، محققان AI فنون حل-مسئله وسیع و یکپارچه‌ای را شامل این موارد به کار بسته‌اند: جست‌وجو و بهینه‌سازی ریاضیاتی، منطق صوری، شبکه‌های عصبی مصنوعی و روش‌های مبنی بر آمار، احتمالات و اقتصاد. AI همچنین با حوزه‌هایی چون علوم کامپیوتر، روان‌شناسی، زبان‌شناسی، فلسفه و بسیاری از حوزه‌های دیگر مرتبط است. این شاخه بر این فرض بنا شده‌است که هوش انسانی «را می‌توان به دقت توصیف نمود، به طوری که می‌توان آن را توسط یک ماشین شبیه‌سازی نمود». این فرض بحث‌های فلسفی را پیرامون ذهن و اخلاقیات خلق موجودات هوشمند برانگیخته است، موجوداتی که دارای هوش شبیه-انسان اند. این مسائل توسط افسانه‌ها، داستان‌های تخیلی و فلسفه از زمان‌های باستان مورد کاوش واقع شده‌اند. ادبیات علمی-تخیلی و آینده‌پژوهی نیز پیشنهاد می‌دهند که AI با پتانسیل و قدرت عظیمی که دارد، ممکن است منجر به ایجاد ریسک وجودی برای بشریت گردد. تخیل مصنوعی
در تخیل مصنوعی از ابزارها و مفاهیم بسیاری از زمینه‌های گوناگونی از جمله علوم رایانه، بلاغت، روان‌شناسی، هنر، فلسفه، علوم اعصاب، رایانش احساسی، هوش مصنوعی، علوم شناختی، زبان‌شناسی، تحقیق در عملیات، نوشتن خلاق، احتمالات و منطق استفاده می‌کند. علوم شناختی
هوش مصنوعی دانش ساخت رایانه‌هایی است که بتواند کارهایی را انجام دهد که انجام آن توسط انسان نیاز به هوشمندی و شعور دارد. تحقیقات انجام شده در هوش مصنوعی عمدتاً متمرکز بر یادگیری، حل مسئله، ادراک و پردازش زبان بوده‌است. 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. 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. طراحی هنری بازی ویدئویی
طراحی هنری بازی ویدئویی به فرایند ایجاد مدل‌های دوبعدی یا سه‌بعدی خام برای طراحی بازی گفته می‌شود. این بخش از صنعت بازی‌سازی زیرمجموعه‌ای از توسعه بازی‌های ویدئویی است. در این مرحله از ساخت بازی، طراح وظیفه دارد تا مدل‌سازی سه‌بعدی را برای شخصیت‌ها، محیط و ... با الهام از شخصیت و محیط واقعی، با کمک ابزارهایی چون موشن کپچر انجام دهد. این فرایند در مدل‌سازی دوبعدی به شیوه‌های آسان‌تر انجام می‌شود. 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. یکپارچه‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی
روش طراحی ساخت گرایان (CDM یا "Constructionist AI") یک روش رسمی است که برای استفاده در توسعه رباتیک شناختی، انسان‌سازهای ارتباطی و سیستم‌های گسترده AI در سال ۲۰۰۴ پیشنهاد شده‌است. ایجاد چنین سیستم‌هایی نیاز به یکپارچه سازی تعداد زیادی ویژگی دارد که برای دستیابی به رفتار منسجم سیستم باید با دقت هماهنگ شوند. CDM بر اساس مراحل طراحی تکراری است که منجر به ایجاد شبکه‌ای از ماژول‌های تعاملی نامیده می‌شود، و از طریق جریان‌های صریح تایپ شده و پیام‌های گسسته ارتباط برقرار می‌کند. پروتکل پیام OpenAIR (زیر را ببینید) از CDM الهام گرفته شده‌است و اغلب برای کمک به توسعه سیستم‌های هوشمند با استفاده از CDM استفاده شده‌است. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
هوش مصنوعی و ربات‌ها می‌توانند اقدامات را به طور مکرر و بدون هیچ خطایی انجام دهند و با ساخت راه‌حل‌های خودکار، مدل‌های تولید شایسته‌تری طراحی کنند. آنها همچنین قادر به حذف خطاهای انسانی و ارائه سطوح بالاتری از تضمین کیفیت به تنهایی هستند. 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. 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. هوش مصنوعی خودکار
روش آن‌ها که «مهندسی ویژگی مبتنی بر یادگیری» نام داشت، همبستگی‌های بین توزیع‌های ویژگی، توزیع هدف و تبدیل‌ها را یادگرفت و مدل‌هایی ساخت که از مشاهدات گذشته برای پیش‌بینی تحولات با دوام آینده استفاده می‌کردند. و هزاران مجموعه داده را در حوزه‌های مختلف تعمیم داد. برای پرداختن به بردارهای ویژگی با اندازه‌های مختلف، از رشته چارک کشیده شده برای به تصویر کشیدن ماهیت اصلی یک ویژگی استفاده کرد. 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. فضای مرده (بازی ویدئویی)
هنگام کاوش در سفینه، آیزاک باید با نکرومورف‌هایی که از دریچه‌ها ظاهر می‌شوند و جنازه‌هایی که دوباره زنده می‌شوند، مبارزه کند. نکرومورف‌ها توانایی‌های متفاوتی دارند و باید تاکتیک‌های متفاوتی برای شکست آن‌ها در پیش گرفت. هوش مصنوعی بازی فوق‌العاده است. بسته به آن که نکرومورف‌ها چقدر زخمی شدند می‌توانند تاکتیک‌های جدیدی را در پیش بگیرند؛ مانند رشد دوباره بازوها و زنده‌کردن دشمنان دیگر. آیزاک می‌تواند به سلاح‌های مختلف دسترسی داشته باشد که نکرومورف‌ها را فقط با بریدن عضوهای آن می‌کشد. برای انجام این کار، آیزاک از اسلحه‌هایی برای بریدن استفاده می‌کند. اسلحه اصلی در مرحله اول یافت می‌شود، درحالی که اسلحه‌های دیگر در مراحل بعدی پیدا می‌شوند. سکوهایی که در مراحل وجود دارند، قدرت سلاح و لباس را افزایش می‌دهد. اگر بازی به اتمام رسد بخش نیو گیم پلاس باز می‌شود که به بازیکن لباس، پول، تجهیزات و گزارش‌های ویدئویی و صوتی می‌دهد. همچنین اگر درجه سختی بازی روی سخت گذاشته شود این بخش باز می‌شود. 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. انقراض بشر
چنین هوش‌هایی را نمی‌توان به آسانی کنترل کرد، کنترل هوش مصنوعی هم برای سازنده دشوار است هم برای دیگران. اگر انگیزه استفاده از این فناوری ارزش‌های انسانی نباشد، ممکن است به جهانی بدون انسان ختم شود. هوش مصنوعی پیشرفته می‌تواند خطری منحصر به فرد ایجاد کنند که به انقراض بشر منجر شود. اما این فناوری قابلیت آن را دارد که راه حلهایی استثنایی برای مشکلات بشر هم پیدا کند. یکی از احتمالات اسکن کل مغز انسان و تولید و قرار دادن آن در داخل یک ماشین است، به این ترتیب هوش مصنوعی می‌تواند مغز طبیعی بشر را بسازد که در این صورت کاربردهای زیادی خواهد داشت. هوش مصنوعی خودکار
دانشمندان پژوهشی در پژوهشگاه IBM مقاله‌ای با عنوان «به‌سوی خودکارسازی چرخه حیات عملیات‌های هوش مصنوعی» منتشر کردند، این مقاله مزایا و فناوری‌های موجود برای خودکارسازی بیشتر فرایند ساخت مدل را با هدف محدود کردن مشارکت انسانی در ساخت، آزمایش و نگهداری یک برنامه یادگیری ماشین توضیح می‌دهد. اگرچه، برخی از محققان HCI استدلال می‌کنند که برنامه یادگیری ماشین و توصیه‌های آن ناگزیر توسط اسنان تصمیم گرفته می‌شود؛ بنابراین حذف دخالت انسان در این فرایند غیرممکن است. در عوض، طراحی هوش مصنوعی خودکار شفاف تر و قابل تفسیرتر، کلید جلب اعتماد کاربران انسانی است، اما چنین طراحی به خودی خود یک چالش بزرگ است. و زمان زیادی برای اثبات کارایی و مناسب بودن آن برای جایگزینی سبک قدیمی لازم است. 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. مسئله کنترل هوش مصنوعی
در مقاله ""سازگار با انسان"، محقق هوش مصنوعی، استوارت ج. راسل پیشنهاد می‌دهد که سیستم‌های هوش مصنوعی طوری طراحی شوند که با بررسی رفتار انسان، خواسته‌های آنها را برآورده کنند. بر این اساس، راسل سه اصل را برای هدایت توسعه ماشین‌های مفید ذکر می‌کند. او تأکید می‌کند که این اصول برای پیاده‌سازی مستقیم در ماشین آلات طراحی نشده‌اند؛ بلکه برای توسعه دهندگان انسانی در نظر گرفته شده‌است. اصول به شرح زیر است: هوش مصنوعی در صنایع سنگین
هوش مصنوعی در اصطلاح مدرن به طور کلی به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که عملکردهای شناختی انسان را تقلید می‌کنند. این شامل یادگیری مستقل و حل مسئله است . در حالی که این نوع هوش جامع مصنوعی هنوز به دست نیامده است، اکثر پروژه‌های هوش مصنوعی معاصر در حال حاضر به عنوان انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بهتر شناخته می‌شوند که می‌توانند با داده‌های موجود برای درک، طبقه‌بندی و تطبیق مجموعه‌هایی از داده‌ها بدون نیاز به برنامه نویسی صریح ادغام شوند. هوش مصنوعی در صنعت
روند تولید سریع اتفاق می‌افتد و تجهیزات و قطعات می‌تواند گران باشد، برنامه‌های هوش مصنوعی باید در لحظه اعمال شوند تا بتوان بلافاصله ناهنجاری‌ها را تشخیص داد تا از ضایعات و عواقب دیگر جلوگیری شود. راه حل‌های مبتنی بر ابر می‌توانند سریع و قدرتمند باشند، اما هنوز هم با برخی از الزامات کارایی محاسبات مطابقت ندارند. محاسبات مرزی ممکن است در چنین شرایطی انتخاب بهتری باشد. تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل افراد استفاده می شود تا پیش بینی هایی در مورد رفتار کارگران مانند استخدام و ارزیابی عملکرد انجام دهد تا به تصمیم گیری مدیریت کمک کند. این تجزیه و تحلیل ها همچنین می تواند برای بهبود سلامت کارگران استفاده شوند. تجزیه و تحلیل ممکن است بر اساس ورودی هایی مانند فعالیت های آنلاین، نظارت بر ارتباطات، ردیابی مکان، تجزیه و تحلیل صدا و تجزیه و تحلیل زبان بدن از مصاحبه های فیلمبرداری شده باشد. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل احساسات ممکن است برای تشخیص خستگی برای جلوگیری از کار بیش از حد استفاده شود. به عنوان مثال سامانه های پشتیبانی تصمیم توانایی مشابهی برای جلوگیری از فاجعه های صنعتی یا کارآمدتر کردن واکنش به بلایا دارند. تخیل مصنوعی
اخلاق بخش مهمی از منطق انسان است، همین‌طور که اخلاق مصنوعی در تخیل مصنوعی و هوش مصنوعی مهم است. نقد رایج به هوش مصنوعی این است که آیا انسان‌ها باید مسئولیت اشتباهات یا تصمیمات ماشین‌ها را بپذیرند؟ یا اینکه چگونه ماشین‌هایی بسازند که دارای رفتاری خوب باشند. از آنجایی که هیچ‌کس نمی‌تواند توصیف روشنی از بهترین قوانین اخلاقی ارائه دهد، ایجاد ماشین‌هایی با قوانین اخلاقی پذیرفته شده غیرممکن است. با این حال، تحقیقات اخیر در مورد اخلاق مصنوعی، تعریف اخلاق را دور می‌زنند. در عوض، روش‌های یادگیری ماشینی برای آموزش ماشین‌ها به تقلید از اخلاق انسانی می‌پردازد. همان‌طور که داده‌های مربوط به تصمیمات اخلاقی از هزاران نفر مختلف جمع‌آوری می‌شود، مدل اخلاقی آموزش دیده نیز قوانین بیشتر پذیرفته شده را منعکس می‌کند. 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. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
هوش مصنوعی آموزش دیده برای عمل بر روی متغیرهای محیطی ممکن است الگوریتم های اشتباهی داشته باشد که می تواند منجر به اثرات بالقوه منفی بر روی محیط شود. الگوریتم‌هایی که بر روی داده‌های سوگیری شده آموزش داده شده‌اند، نتایج مغرضانه‌ای تولید خواهند کرد. سیستم پشتیبانی تصمیم قضایی COMPAS یکی از این نمونه‌ها از داده‌های جانبدارانه است که نتایج ناعادلانه تولید می‌کند. وقتی ماشین‌ها توانایی یادگیری و تصمیم‌گیری را توسعه می‌دهند که توسط برنامه‌نویس کدگذاری نشده است، ردیابی و دیدن اشتباهات دشوار است. به این ترتیب، مدیریت و بررسی فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است. علوم شناختی
در بازی‌های رایانه‌ای، بازیگرها طوری طراحی می‌شوند که هوشمند به نظر می‌آیند. نمونه برجسته استفاده از این فناوری را می‌توان در شطرنج باز Deep Blue، ساخته IBM مشاهده کرد که توانست گری کاسپاروف قهرمان شطرنج جهان را در سال ۱۹۹۶ شکست دهد. فلسفه هوش مصنوعی
آیا ممکن است روزی ماشینی ساخته شود، که تمام مشکلاتی که بشر قادر به حل آن است را با هوش خود از میان بردارد؟ پژوهشگران حوزهٔ هوش مصنوعی علاقه‌مندند پاسخی برای این پرسش ارائه دهند. این پاسخ گسترهٔ توانایی ربات‌ها را در آینده مشخص کرده و مسیر پژوهشگران هوش مصنوعی را راهنمایی می‌کند. این تنها به رفتار ربات‌ها ارتباط داشته و تفکر روانشناسان، دانشمندان علوم شناختی و فیلسوف‌ها را را مورد بررسی قرار نمی‌دهند. برای پاسخ به این سؤال، لزومی ندارد که یک ماشین واقعاً همان‌طوری‌که یک انسان فکر می‌کند، فکر کند یا اینکه ادای فکر کردن را در بیاورد. جایگاه اصلی پژوهشگران هوش مصنوعی، در این جمله که در طرح پیشنهادی Dartmouth Conferences در سال ۱۹۵۶ مطرح شده‌است خلاصه می‌گردد:"هر جنبه‌ای از یادگیری، یا دیگر خصوصیات هوش را می‌توان چنان به‌دقت تشریح کرد که یک ماشین (ربات) بتواند آن را شبیه‌سازی کند."بحث و جدل علیه قضیهٔ اصلی باید نشان دهد که به وجود آوردن سامانهٔ پویای هوش مصنوعی امکان ندارد. چرا که در حال حاضر توانایی‌های کامپیوترها، دارای یک سری محدودیت‌هایی است؛ یا اینکه توانایی‌های شگرفی برای اندیشیدن در ذهن انسان وجود دارد که هنوز، ماشین‌ها (یا شیوه‌هایی که پژوهشگران هوش مصنوعی در این رابطه پیش گرفته‌اند) قادر به پردازش آن‌ها نیستند و بحث در این خصوص باید مهر تأییدی بر غیر عملی بودن این سامانه باشد. معماری و هوش مصنوعی
| معماری دیجیتال | هوش مصنوعی |دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران | معماری مدرن | الگوریتمیک | ساخت و ساز معماری و هوش مصنوعی
Design a Room یکپارچه‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی
بسیاری از انجمن‌های آنلاین برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی وجود دارد که هدف آنها آموزش‌ها، مثال‌ها، انجمن‌ها برای کمک مبتدیان و متخصصان در ساخت سیستم‌های هوشمند است (به عنوان مثال AI Depot ,Generation 5). با این حال، تعداد کمی از جوامع موفق شده‌اند که یک استاندارد خاص یا یک آیین‌نامه رفتاری را مشهور کنند تا اجازه دهند مجموعه بزرگی از سیستم‌های متفرقه با هر سهولتی یکپارچه شود. با این وجود اخیراً تلاش‌هایی برای تولید استانداردهایی برای همکاری تحقیقاتی هوش مصنوعی شده‌است، Mindmakers.org یک انجمن آنلاین است که به‌طور خاص برای همکاری در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد شده‌است. این انجمن پیام OpenAIR و پروتکل مسیریابی را برای برقراری ارتباط بین اجزای نرم‌افزار پیشنهاد کرده‌است، و ساختن ماژول‌ها را بلافاصله در پروژه‌های افراد دیگر توسعه می‌دهد. درخت رفتار (هوش مصنوعی، رباتیک و کنترل)
درخت رفتار یک مدل ریاضیاتی از اجرای نقشه و طرح است که در علوم کامپیوتر ، رباتیک ، سیستم های کنترل و بازی های ویدیویی استفاده می شود. آن ها جابجایی های بین یک مجموعه محدود از وظایف را به روش مدولار توصیف می کنند. قدرت آنها از قابلیت آنها در ایجاد وظایف بسیار پیچیده که متشکل از کارهای ساده میباشد،ناشی می شود بدون اینکه از نحوه اجرای وظایف ساده نگران باشند . درختان رفتار شباهت هایی با ماشین های حالات متناهی دارند با این تفاوت اساسی که عنصر اصلی سازنده یک رفتار،یک وظیفه میباشد، نه یک حالت. درک ساده ی انسان باعث می شود که درختان رفتار ، کمتر دچار خطا شوند و در جامعه توسعه دهندگان بازی بسیار محبوب باشند. همچنین درختان رفتار چندین معماری کنترل دیگر را تعمیم می دهند. از نظر ریاضی ، آنها گراف جهتدار غیرمدور به حساب می آیند. درختان رفتار از صنعت بازی های رایانه ای به عنوان ابزاری قدرتمند برای مدل سازی رفتار شخصیت های غیرقابل بازی (NPC) نشات گرفته اند. آنها به طور گسترده ای در بازی های ویدیویی رده بالا مانند Halo ، Bioshock و Spore مورد استفاده قرار گرفته‌اند . فعالیت ها و پژوهش های اخیر ،درختان رفتار را به عنوان یک چارچوب کنترل چند مأموریتی برای پهپاد ها ، ربات های پیچیده ، بازوی مکانیکی ربات و سیستم های چند روبات پیشنهاد می کنند. درختان رفتاری اکنون به بلوغی رسیده اند که در کتابهای درسی هوش مصنوعی بازی ویدیویی ، و همچنین در محیط های بازی عمومی مانند Unity (موتور بازی) و Unreal Engine (تیم های غیر واقعی) به آنها پرداخته شود. 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. 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. کاربردهای هوش مصنوعی
شرکت دیگری با نام ایزی‌آپ(Yseop) برای تبدیل داده‌های ساخت‌یافته(structured data) به نظرات و پیشنهادها به زبان طبیعی انسانی استفاده می‌کند. ایزی‌آپ تولید گزارش‌های مالی، گزارش‌های اجرایی، اسناد فروش و بازاریابی متناسب نیازشخصی و بیش از این‌هارا با سرعت ده‌هاهزارصفحه بر ثانیه و به چندین زبان مختلف من جمله انگلیسی، اسپانیایی، فرانسوی و آلمانی را دارد. کاربردهای هوش مصنوعی
سناریوهای مورد استفاده معمول شامل تجزیه و تحلیل تصاویر با استفاده از روش‌های تشخیص شیء یا تکنیک‌های تشخیص چهره، یا تجزیه و تحلیل ویدئو برای شناسایی صحنه‌های مرتبط، اشیاء یا چهره‌ها است. انگیزه برای استفاده از تجزیه و تحلیل رسانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند – در میان چیزهای دیگر – تسهیل جستجوی رسانه ای، ایجاد مجموعه ای از کلمات کلیدی توصیفی برای یک آیتم (مورد) رسانه‌ها، نظارت بر سیاست محتوای رسانه ای (مثل تأیید مناسب بودن محتوا برای یک زمان خاص مشاهدهٔ تلویزیون)، گفتار به متن برای آرشیو یا سایر اهداف، و شناسایی آرم‌ها، محصولات یا چهره‌های مشهور برای قرار دادن تبلیغات مربوط به آن. بازی کردن عمومی
از آنجا که GGP AI باید برای انجام چندین بازی طراحی شده باشد، طراحی آن نمی‌تواند به الگوریتم‌های ایجاد شده برای یک بازی خاص تکیه کند. در عوض، هوش مصنوعی باید با استفاده از الگوریتم‌هایی طراحی شود که روش‌های آنها را می‌توان در طیف گسترده‌ای از بازی‌ها به کار برد. هوش مصنوعی همچنین باید یک روند مداوم باشد، که بتواند به جای خروجی حالت‌های قبلی، با وضعیت فعلی خود سازگار شود. به همین دلیل، تکنیک‌های حلقه باز اغلب بیشترین تأثیر را دارند. 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. بازی‌های رایانه ای و یادگیری
بازی‌های شبیه‌سازی موجب تعامل دانش آموزان در فعالیت یادگیری می‌شوند. در این بازی‌ها یادگیرندگان در نقش تصمیم گیرنده قرار می‌گیرند و با چالش‌هایی رو به رو می‌شوند. بازی‌های شبیه‌سازی شده بازیکن را وادار به مشارکت فعال می‌کنند و موضوعات یادگیری را با ساختارهای شناختی ترکیب می‌کنند که موجب حفظ طولانی مدت می‌شوند. بازی‌های شبیه‌سازی موجب افزایش توانایی‌های فضایی و رشد شناختی کودکان می‌شوند. اینگونه بازی‌ها در تغییر نگرش، توسعه تفکر انتقادی، حل مسئله و توسعه مهارت‌های تصمیم‌گیری موفق بوده‌اند. در این بازی‌ها از مدل‌های قراشناختی و تفکر استراتژیک برای بهبود مهارت‌های روان شناختی، مهارت‌های تحلیلی، توجه انتخابی استفاده می‌شود. الگوریتم جستجو
در یک بازی مثل شطرنج، یک درخت بازی شامل تمام حرکات ممکن توسط هر دو بازیکن و نتایج حاصل از ترکیب این حرکات وجود دارد، و ما می‌توانیم این درخت را جستجو کرده و مؤثرترین استراتژی برای بازی را بیابیم. این چنین مسائلی دارای مشخصهٔ منحصر به فردی هستند. برنامه‌های بازی‌های رایانه‌ای، و همچنین فرم‌های هوش مصنوعی مثل برنامه‌ریزی ماشین‌ها، اغلب از الگوریتم‌های جستجو مثل الگوریتم minimax (مینیمم مجموعه‌ای از ماکزیمم‌ها)، هرس کردن درخت جستجو و هرس کردن آلفا-بتا استفاده می‌کنند. جعبه هوش مصنوعی
آزمایش جعبه هوش مصنوعی شامل شبیه‌سازی ارتباط بین هوش مصنوعی و انسان است تا ببیند آیا هوش مصنوعی می‌تواند آزاد شود یا نه. از آنجا که یک هوش مصنوعی فراهوشمند هنوز توسعه نیافته‌است، توسط یک انسان جایگزین می‌شود. فرد دیگر در این آزمایش نقش «نگهبان دروازه»، شخصی که توانایی «آزاد کردن» هوش مصنوعی را دارد، بازی می‌کند. آنها فقط از طریق یک رابط متنی یا ترمینال رایانه ای ارتباط برقرار می‌کنند، و هنگامی که هوش مصنوعی توسط نگهبان دروازه آزاد شود یا مدت زمان اختصاص یافته به مدت دو ساعت پایان یابد، آزمایش به پایان می‌رسد. مؤسسه هوش مصنوعی آلن
AI2 همچنین با دانشگاه ایلینویز و اوربانا و دانشگاه واشینگتن برای توسعه یک هوش مصنوعی به نام «شبکه ترکیبی، بازیابی و فیوژن» (CRAFT) همکاری کرد. پس از آموزش هوش مصنوعی با دیتابیس بیش از ۲۵۰۰۰ فیلم از نمایش تلویزیونیعصر حجر (پویانمایی) در آمریکا، توانست کلیپ‌های ویدیویی کوتاه رمان را از زیرنویس‌های زبان طبیعی که شبیه کارتون است، ایجاد کند. ماینکرفت ارث
مشابه بازی ماینکرفت در اطراف سازه‌های ساختمان، جمع‌آوری منابع، کارهای هنری و اکتشاف محور نیز می‌توان انجام داد. این بازی از همان موتور بازی سازی بِدراک مانند سایر نسخه‌های ماینکرفت بهره می‌برد. در «حالت ساخت»، بازیکنان می‌توانند با همکاری سایر بازیکنان ساختارهای واقعیت افزوده را بر روی «Buildplates» بسازند، سپس آنها را در اندازه کامل با «حالت بازی» اکتشاف کنند. در هر دو حالت ساخت و در حالت پخش، صفحات ساختاری با استفاده از واقعیت افزوده (اِی‌آر) و دوربین تلفن داخلی روی دنیای واقعی پوشانده می‌شوند. بازیکنان می‌توانند منابع خود را با جمع‌آوری «tappables» در نقشه بازی و با انجام «ماجراهایی» که ممکن است یک معما، یک کار خاص یا یک مکان مجازی با موجودات خصمانه باشد، جمع‌آوری کنند. "ماینکرفت ارث" اشیاء بدنی مانند درختان و دریاچه‌ها را در نظر می‌گیرد، بنابراین حوادث و دخالت‌های کمتری در شبیه‌سازی اِی‌آر وجود دارد. 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
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
کاربست AI در شبیه‌سازها برای AODبسیار مفید نموده‌است. شبیه‌سازهای هواپیما برای پردازش داده‌های حاصل از پروازهای شبیه‌سازی شده از AI بهره می‌گیرند. به غیر از پرواز شبیه‌سازی شده، مورد رویارویی شبیه‌سازی شدهٔ هواگردها (aircrafts) نیز هست. رایانه‌ها علاوه بر اینکه قادرند تا بهترین سناریوهای پیروزی را در این شرایط تولید نمایند؛ می‌توانند استراتژی‌هایی مبنی بر قرارگیری، ابعاد، سرعت و قدرت نیروهای حمله و ضد حمله طرح کنند. رایانه‌ها می‌توانند درحین درگیری خلبانان را یاری رسانند. هوش مصنوعی نه تنها در توان دارد که اطلاعات را دسته‌بندی کرده و بهترین مانورها را در اختیار خلبان قرار دهد بلکه مانورهای خارج از عهده انسان را نیز کنار می‌گذارد. برای دستیابی به تقریب‌هایی مناسب از برخی محاسبات، داده‌های پرواز چندین هواگرد لازمند که ایجاب می‌کند خلبان‌های شبیه‌سازی شده مورد استفاده قرار گیرند. این خلبان‌های شبیه‌سازی شده همچنین برای تمرین دادن کنترل‌کننده‌های ترافیک هوایی آینده کاربردی‌اند.