هوش مصنوعی چه کاربردی دارد؟
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 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. 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
عملکرد آن کمک به ارائه برنامه‌های مالی برای افراد با درآمد بیش از ۷۵٬۰۰۰ $ در سال است؛ که سپس منجر به سیستم حساب مشتری شد به طوریکه برای درآمدهایی از ۲۵هزار دلار تا ۲۰۰هزار دلار در سال استفاده شد. دهه ۱۹۹۰ سیستم تشخیص تقلب خیلی بیشتر بود. یکی از سیستم‌هایی که در سال ۱۹۹۳ آغاز شد، سیستم هوش مصنوعی FinCEN (FAIS) بود. ان سیستم قادر بود بیش از ۲۰۰۰۰۰ معامله را در هفته بررسی کند و بیش از دو سال به شناسایی ۴۰۰ مورد احتمالی پولشویی که برابر با یک میلیارد دلار بود، کمک کرد. اگر چه سیستم‌های متخصص در دنیای مالی قدیم نبوده، اما این کار در استفاده کردن از AIدر کمک به آنچه امروز هست کمک می‌کند يكى از استفاده هاى هوش مصنوعى در دولت است. به اين ترتيب كه دولت هاى با استفاده از هوش مصنوعى بروكراسى رل كاهش مى دهد تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
یکی از کاربردهای بالقوه استفاده از هوش مصنوعی از بین بردن خطرات با حذف انسان ها از موقعیت های خطرناک است که ریسک استرس، کار بیش از حد یا آسیب های اسکلتی عضلانی را شامل می شوند. همچنین می توان از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی شرایطی استفاده کرد که ممکن است منجر به خطراتی مانند خستگی، آسیب‌های فشاری مکرر یا قرار گرفتن در معرض مواد سمی شود که منجر به مداخلات زودتر شود. یکی دیگر از این موارد، ساده‌سازی گردش‌های کاری ایمنی و سلامت محیط کار از طریق خودکار کردن وظایف تکراری، افزایش برنامه‌های آموزشی ایمنی از طریق واقعیت مجازی، یا شناسایی و گزارش مواردی که نیاز به تماس نزدیک دارند. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری
برنامه هوش مصنوعی با استفاده از بینایی ماشین کار می‌کند. بینایی ماشین مجموعه ای از الگوریتم‌ها یا رویه‌های ریاضی است که مانند یک فلوچارت یا مجموعه ای از سؤال‌ها برای مقایسه جسم دیده شده با صدها هزار تصویر مرجع ذخیره شده از انسان در حالت‌ها، زاویه‌ها، موقعیت‌ها و حرکت‌های مختلف کار می‌کند. هوش مصنوعی از خود می‌پرسد که آیا جسم مشاهده شده مانند تصاویر مرجع حرکت می‌کند، آیا ارتفاع آن تقریباً نسبت به عرض آن یکسان است، آیا دارای دو بازو و دو پای مشخص است، آیا با سرعت مشابه حرکت می‌کند و آیا به جای افقی عمودی است. بسیاری از سؤالات دیگر مانند درجه انعکاس جسم، درجه ثبات یا لرزشی آن و همواری حرکت آن، محتمل است. با ترکیب همه مقادیر سؤالات مختلف، یک رتبه‌بندی کلی بدست می‌آید که این احتمال را به هوش مصنوعی می‌دهد که این شیء انسان است یا نیست. اگر مقدار بیش از حد تعیین شده باشد، هشدار ارسال می‌شود. مشخصه این برنامه‌ها این است که آنها تا حدی خودآموز هستند و یادمی‌گیرند. به عنوان مثال انسان یا وسایل نقلیه در بخش‌های خاصی از تصویر تحت نظارت - آن مناطق نزدیک به دوربین - تا سایر قسمت‌ها بزرگتر به نظر می‌رسند. 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
با این حال، اثر هوش مصنوعی بر روی تحقیقات شغلی نشان می‌دهد که تا سال ۲۰۳۰ عوامل و ربات‌های هوشمند ۳۰٪ از کار انسانی جهان را از بین ببرند. علاوه بر این، تحقیقات ثابت می‌کند که اتوماسیون بین ۴۰۰ تا ۸۰۰ میلیون کارگر جایگزین خواهد شد. گزارش تحقیق Glassdoor می‌گوید که استخدام و منابع انسانی، انتظار می‌رود که تصویب هوش مصنوعی در بازار کار ۲۰۱۸ و فراتر از آن را بسیار گسترده ببینند. 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. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری
سودمندی هوش مصنوعی برای امنیت در خلأ وجود ندارد و توسعه آن نیز صرفاً با مطالعه آکادمیک یا علمی صورت نگرفته‌است. بلکه به نیازهای واقعی و از این رو نیروهای اقتصادی پرداخته شده‌است. استفاده از آن برای برنامه‌های غیر امنیتی مانند بهره‌وری عملیاتی، نقشه‌برداری حرارتی خریداران از مناطق نمایش (به معنای تعداد افراد در یک منطقه خاص در یک فضای خرده فروشی) و حضور در کلاس‌ها در حال استفاده است. انسان‌ها برای جمع‌آوری و تشخیص الگوهای متشکل از مجموعه داده‌های بسیار بزرگ که نیاز به محاسبات همزمان در چندین مکان مشاهده شده از راه دور دارند، به اندازه هوش مصنوعی نیستند. هیچ انسان بومی در مورد چنین آگاهی وجود ندارد. نشان داده شده‌است که چندین وظیفه همزمان توجه و عملکرد انسان را نامتمرکز می‌کند. هوش مصنوعی توانایی مدیریت چنین داده‌هایی را دارد. برای هدف تعامل امنیتی با دوربین‌های فیلمبرداری، از نظر عملکردی، از دید بینایی بهتری نسبت به انسان یا تقریب دستگاه با آن برخوردار هستند. برای قضاوت در مورد ظرافت رفتارها یا اهداف افراد یا درجات تهدید، انسان‌ها در وضعیت فعلی این فناوری بسیار برتر هستند؛ بنابراین هوش مصنوعی در عملکردهای امنیتی به‌طور گسترده‌ای فراتر از توانایی انسانی را اسکن می‌کند و داده‌ها را در اولین مرتبه از مرتب‌سازی ارتباط بررسی می‌کند و به افسر انسانی که عملکرد ارزیابی و پاسخ را بر عهده دارد، هشدار می‌دهد. یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی در بسیاری زمینه‌ها از جمله مهندسی، کسب و کار، زبان‌شناسی و پزشکی کاربرد دارد. یادگیری ماشینی در بسیاری جنبه‌های زندگی روزمره وارد شده است. برای نمونه، موتورهای جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند، چرا که نرم‌افزار یادگیری ماشینی آن‌ها چگونگی رتبه‌بندی برای یک صفحه وب را درک کرده‌است. همینطور فیس‌بوک یا برنامه عکس اپل که تصاویر افراد را شناسایی می‌کند نوعی از یادگیری ماشینی است. فیلتر هرزنامه‌ها (یا اسپم) در ایمیل از هم از کاربردهای یادگیری ماشینی است. تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
سازمان بین‌المللی استاندارد (ISO) برای همبات های صنعتی مجهز به حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی توصیه های زیر را می‌کند: (الف) کنترل‌های توقف نظارت شده مرتبط با ایمنی؛ (ب) هدایت همبات با دست انسان؛ ج) کنترل‌های نظارت بر سرعت و جداسازی. و (د) محدودیت های قدرت و نیرو. ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی شبکه‌ای ممکن است پیشرفت‌های ایمنی را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. نظارت انسانی یکی دیگر از کنترل‌های خطر عمومی برای هوش مصنوعی است. 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
"مقاله اصلی:" هوش مصنوعی در صنعت سنگین هوش مصنوعی
هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده‌است و این به هیچ وجه مایهٔ تعجب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به‌طور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده‌است. در واقع می‌توان نسل‌هایی از دانشمندان را سراغ گرفت که تمام دوران زندگی خود را صرف مطالعه و تلاش در راه یافتن جوابی به این سؤال عمده نموده‌اند که: هوش چیست؟ کاربردهای هوش مصنوعی
در حوزه کشاورزی، پیشرفت‌های جدید هوش مصنوعی، بهبودهایی را در محصول‌برداری و پیشبرد تحقیقات پیرامون پرورش گیاهان به بار آورده‌است. هم‌اکنون هوش مصنوعی نوین می‌تواند زمان رسیده شدن و آمادگی برای برداشت محصولاتی همانند گوجه‌فرنگی را پیش‌بینی کند و بدین نحو بازدهی کشاورزی را بالا برد. پیشرفت‌ها البته بدین‌جا ختم نمی‌شود و دیگر مواردی از قبیل نظارت بر خاک و محصول، ربات‌های کشاورزی و تحلیل داده پیش‌بیننده (predivtive analytics). نظارت بر خاک و محصول از الگوریتم‌های جدید و داده‌ای گردآورده از زمین زراعی بهره‌برداری می‌کند سلامت کشت را تضمین کند و بدین صورت کشاورزی را کم‌هزینه‌تر و پایدارتر سازند. 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
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. . 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. تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
از هوش مصنوعی همچنین می‌توان برای کارآمدتر کردن ایمنی و سلامت محیط در گردش کار بهره برد. یک مثال، کدگذاری مطالبات غرامت کارگران است که به صورت متنی ارائه می شود و باید به صورت دستی کدهای استاندارد شده به آنها اختصاص داده شود. هوش مصنوعی برای انجام سریع‌تر، ارزان‌تر و با خطاهای کمتر در حال بررسی است. یادگیری ماشین برخط
یادگیری ماشین برخط در زمینه‌های مختلف از جمله ی داده کاوی، آمار، بهینه‌سازی، ریاضی کاربردی، هوش مصنوعی و علوم داده استفاده می‌شود. بازاریابی و هوش مصنوعی
زمینه‌های بازاریابی و هوش مصنوعی در سیستم‌هایی که در زمینه‌هایی مانند پیش‌بینی بازار، ماشینی شدن فرایندها و تصمیم‌گیری، همراه با افزایش بازده وظایفی که معمولاً توسط انسان انجام می‌شود، به یکدیگر کمک می‌کنند. علم پشت این سیستم‌ها را می‌توان از طریق شبکه‌های عصبی و سیستم‌های خبره، برنامه‌های رایانه ای که پردازش ورودی را بر عهده دارند و خروجی ارزشمندی را برای بازاریابان فراهم می‌کنند، توضیح داد. هوش مصنوعی در صنایع سنگین
هوش مصنوعی به تدریج در دنیای مدرن به طور گسترده پذیرفته شده است. دستیارهای شخصی هوش مصنوعی، مانند سیری یا الکسا ، از سال 2003 برای مقاصد نظامی وجود داشته اند. 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. 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. کاربردهای هوش مصنوعی
در ژوین ۲۰۱۶، یک تیم تحقیقاتی از گروه پردازش تصویر دانشگاه مونیخ و دانشگاه استنفورد، اپلیکیشن «فیس تو فیس» را توسعه دادند. یک برنامه که چهره شخص مورد نظر را با جابجا کردن حالات چهره از یک منبع خارجی به صورت کارتونی شبیه‌سازی می‌کند. این تکنولوژی در بازسازی لب‌های افرادی مانند «باراک اوباما)) و((ولادیمیر پوتین» نشان داده شده‌است. از آن زمان روش‌های دیگری بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق (deep) شرح داده شده‌اند که نام دیپ فیک از اینجا گرفته شده‌است. آگاهی پیرامونی-هنگامی
آگاهی پیرامونی-هنگامی موضوع پژوهشی میان‌رشته‌ای در هوش مصنوعی است که از علوم رایانه، علوم شناختی و روانشناسی شناختی کمک می‌گیرد تا سامانه‌های یارانه‌ای بتوانند درباره پیرامون و هنگام (زمان) خودآگاهی و ادراکی درست کنند که در ذهن انسان نیز نمونه آن دیده می‌شود. ذهن انسان توانایی آگاهی از رخدادها و فضاهای پیرامون خویش را دارد و افزون بر آن می‌تواند بازه هنگامی یا زمانی رخدادها را نیز شناسایی کند و نایکسانی رخدادهایی را که در دو محور پیرامونی و هنگامی مختلف رخ داده‌اند را بشناساند. هدف کاربردی این موضوع مطالعاتی از دیدگاه محاسبات یارانه‌ای توسعه سامانه‌هایی خودکاره برای مسیریابی رباتی است به شکلی که درک از پیرامون و هنگام خود داشته باشند. نمای کلی هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به صورت کوتاه (AI) - هوش به نمایش گذاشته توسط ماشین‌ها یا نرم‌افزار است. همچنین نام شاخهٔ از علوم است که نحوه ایجاد رایانه و نرم‌افزارهای رایانه ای را که قادر به رفتار هوشمند هستند، مطالعه و کنکاش می‌کند. 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
مشاوران روبو در حال حاضر به‌طور گسترده در صنعت مدیریت سرمایه استفاده می‌شود. مشاوران روبو مشاوره مالی و مدیریت دارایی‌ها با حداقل مداخلهٔ انسانی را ارایه می‌کنند. این نمونه از مشاوران مالی براساس الگوریتم‌هایی ساخته شده‌است که به‌طور خودکار دارایی مالی را با توجه به اهداف سرمایه‌گذاری و تحمل ریسک مشتریان ایجاد می‌کنند. آن (مشاوران روبو) می‌تواند بر اساس تغییرات انی در بازار تنظیم شود و به اقتضای ان دارایی‌ها را تنظیم کند. هوش مصنوعی
در شبکه‌های اجتماعی مطرح مانند توئیتر یا اینستاگرام، برای تشخیص الگوهای رفتاری انسانی، جلوگیری از هرزنامه و انتشار محتوای مجرمانه و نیز شناسایی مخاطبان هدف برای تبلیغات، از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. همچنین، برخی از ربات‌های شبکهُ اجتماعی بر پایهٔ هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند تا در بالاترین سطوح رفتارهای انسانی را شبیه‌سازی نمایند. 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
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
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. 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
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 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. هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
گروه متمرکز ITU - WHO Focus Group در زمینهٔ کاربرد هوش مصنوعی در زمینهٔ سلامت، یک پلتفرم برای آزمایش و ارزیابی ایجاد کرده‌است. در ماه نوامبر ۲۰۱۸ هشت نمونه مورد استفاده در آن مورد سنجش قرار گرفته‌است، از جمله ارزیابی خطر سرطان پستان از تصاویر هیستوپاتولوژیک، هدایت انتخاب ضد زخم از تصاویر مار و تشخیص ضایعات پوستی در حوزه سلامت 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. تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
تاثیر هوش مصنوعی بر کارگران شامل کاربردهایی مانند بهبود ایمنی و سلامت کارگران و خطرات احتمالی است که باید کنترل شوند. 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. 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. 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. هوش مصنوعی
هر چند نمونه بالا ممکن است کمی آرمانی به نظر برسد، ولی به هیچ عنوان دور از دسترس نیست. دانشمندان عموماً برای تولید چنین ماشین‌هایی از وجود مدل‌های زنده‌ای که در طبیعت وجود به ویژه آدمی نیز سود برده‌اند. هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
پیش‌بینی می‌شود که دستیاران پرستاری مجازی بیشتر شوند و از هوش مصنوعی برای پاسخگویی به سوالات بیمار و کمک به کاهش بازدیدهای غیر ضروری بیمارستان استفاده شوند و در نهایت می‌توانند قادر به چک کردن سلامتی با استفاده از هوش مصنوعی و صدا باشند. هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
افزایش پزشکی از راه دور، افزایش کاربرد برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را نشان داده‌است. توانایی زیر نظر داشتن بیماران با استفاده از هوش مصنوعی، می‌تواند امکان انتقال اطلاعات به پزشکان را در صورت امکان فعالیت بیماری، فراهم کند. یک وسیله پوشیدنی ممکن است نظارت مستمر بر یک بیمار را امکان‌پذیر سازد و همچنین امکان‌پذیر کردن تشخیص تغییراتی را که ممکن است توسط انسان کمتر قابل تشخیص باشند. هوش مصنوعی در صنعت
هوش مصنوعی صنعتی می‌تواند در محصولات یا خدمات موجود تعبیه شود تا آنها را کارآمدتر، قابل اطمینان تر و ایمن تر کرده و همچنین طول عمر آنها را افزایش دهد. به عنوان مثال، صنعت خودرو برای جلوگیری از تصادفات و کمک به نگه داری وسیله نقلیه در چهار چوب احتیاطی، از پردازش تصویر استفاده می‌کند و رانندگی ایمن تر می‌شود. در ساخت قطعات به عنوان مثال در تخمین و پیش‌بینی عمر مفید تیغهٔ ارهٔ دستگاه برش آهن خودکار به جای تجربهٔ شخصی بر مدلسازی تکیه می‌شود. به این ترتیب گذشته از امنیت بیشتر، نه تنها عمر تیغه را افزایش می‌دهد بلکه در انتخاب نوع تیغه نیز کمک شایانی می‌کند. 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 (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. تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
استفاده از هوش مصنوعی همچنین خطرات امنیت رایانه ای را نسبت به پلتفرم هایی که از هوش مصنوعی استفاده نمی کنند، افزایش می دهد و نگرانی های مرتبط با حریم خصوصی اطلاعات در مورد داده های جمع آوری شده ممکن است برای کارگران مشکل ایجاد کند. کاربردهای هوش مصنوعی
شبکه عصبی مصنوعی به عنوان سیستم پشتیبانی بالینی تصمیمی برای تشخیص پزشکی استفاده می‌شود، مانند تکنولوژی پردازش مفهوم در نرم‌افزار EMR. 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
اکوباکس شرکت نرم‌افزاری‌ای است که به ناشران کمک می‌کند تا آمار بازدیدکنندگان از تارنمایشان را افزایش دهند و رهیافت آن هم انتشار «هوشمندانه» مقالات ناشران در شبکه‌های اجتماعی همچون فیس‌بوک و تویتر است. با تحلیل مقادیر متنابهی داده، اکوباکس یادمی‌گیرد که هر مخاطب مشخص، در هر زمان از روز چگونه به هر مقاله پاسخ می‌دهد. سپس تصمیم میگرد که بهترین‌ها برای پست کردن چیست و چه زمانی بدین منظور مناسب‌تر است و برای این کار نیز، هم متیکی‌ست به سوابق و هم داده‌های زنده برای درک این که چه چیز قبلاً خواندنی‌تر بوده و چه اکنون درحال جلب توجه است. 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. 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. 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. هوش مصنوعی
شاید بتوان هوش مصنوعی را این‌گونه توصیف کرد: «هوش مصنوعی عبارت است از مطالعه این که چگونه رایانه‌ها را می‌توان وادار به کارهایی کرد که در حال حاضر انسان‌ها آن‌ها را صحیح یا بهتر انجام می‌دهند» (مرجع۲). هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین از خود نشان می‌دهد یا به دانشی در کامپیوتر که سعی در ایجاد آن دارد گفته می‌شود. بیشتر نوشته‌ها و مقاله‌های مربوط به هوش مصنوعی آن را «دانش شناخت و طراحی عامل‌های هوشمند» تعریف کرده‌اند. یک عامل هوشمند، ساماندهی است که با شناخت محیط اطراف خود، شانس موفقیت خود را بالا می‌برد. معماری و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در معماری برای انواع فرایندها استفاده می گردد، این فرایندها شامل؛ پژوهش، طراحی، نظارت و اجرای ساختمان ها می باشد. در واقع هوش مصنوعی در قالب نرم‌افزارهای تحلیلی و ربات های هوشمند در معماری ظاهر می گردد. هوش مصنوعی، رویکرد تعبیه‌شده
در هوش مصنوعیِ تصمیم گیرنده، دو رویکرد اصلی وجود دارد. اکثریت قریب به اتفاق فناوری‌های موجود در بازار، مانند الگوریتم‌های برنامه‌ریزی، ماشین‌های حالت متناهی (FSA) یا سیستم‌های خبره، مبتنی بر رویکرد سنتی یا نمادین هوش مصنوعی هستند. ویژگی‌های اصلی آن عبارتند از: 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. 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."". 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
این سیستم همچنین نیاز به پیاده‌سازی پروتوکل‌ها در صورت هر گونه آسیب ناشی از وسیله نقلیه دارد. 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 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. تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
چندین جنبه گسترده از هوش مصنوعی وجود دارد که ممکن است منجر به خطرات خاصی شود. این خطرات علاوه بر حضور هوش مصنوعی به پیاده سازی نیز بستگی دارد. 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. 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
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. 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
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. 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. کاربردهای هوش مصنوعی
محققان هوش مصنوعی، ابزارهای زیادی را برای حل سخت‌ترین مسئله‌ها در علم کامپیوتر ساخته‌اند. بسیاری از ابداع‌های آنها به وسیله علم کامپیوتر اقتباس شده و دیگر به عنوان بخشی از هوش مصنوعی درنظر گرفته نمی‌شود. طبق گفته راسل و نووینگ در کتاب هوش مصنوعی منتشر شده در سال ۲۰۰۳، مفاهیمی همچون اشتراک زمانی، زبان‌های تفسیری، رابط کاربر گرافیکی، ماوس، توسعه سریع محیط‌های نرم‌افزار، لیست پیوندی ساختمان داده، مدیریت ذخیره‌سازی خودکار، زبان برنامه‌نویسی نسل سوم، برنامه‌نویسی تابعی، برنامه‌نویسی پویا و برنامه‌نویسی شی گرا، همگی در آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی توسعه یافتند. 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. 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
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
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. 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
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 در صنایع سنگین
ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فرآیند تولید آسان‌تر را به همراه مزایای بسیاری در هر مرحله جدید از پیشرفت تضمین می‌کنند. فناوری پتانسیل جدیدی برای خودکارسازی وظایف ایجاد می کند و در عین حال هوش تعامل انسان و ماشین را افزایش می دهد. برخی از مزایای هوش مصنوعی عبارتند از: خودکارسازی هدایت شده، تولید 24 ساعته، محیط های عملیاتی امن تر و کاهش هزینه های عملیاتی. 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. کاربردهای هوش مصنوعی
بیش از ۹۰ راه اندازی AI در صنعت بهداشت و درمان در این زمینه وجود 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. حسابداری
سیستم اطلاعات حسابداری بخشی از سیستم اطلاعاتی سازمان است که برای پردازش داده‌های حسابداری استفاده می‌شود. بسیاری از شرکت‌ها از سیستم‌های اطلاعاتی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. صنعت بانکداری و دارایی از هوش مصنوعی در کشف تقلب استفاده می‌کند. صنعت خرده فروشی از AI برای خدمات مشتری استفاده می‌کند. هوش مصنوعی در صنعت امنیت سایبری نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. این شامل سخت‌افزار و سیستم‌های نرم‌افزاری رایانه ای با استفاده از آمار و مدل‌سازی 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. 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
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 در مراقبت پزشکی
پیش‌بینی می‌شود استفاده از هوش مصنوعی سبب کاهش هزینه‌های پزشکی شود، زیرا دقت بیشتر در تشخیص و پیش‌بینی‌های بهتر در برنامه درمان و پیشگیری از بیماری وجود دارد. سامانه خبره
هوش مصنوعی: هوش مصنوعی روشی است در جهت هوشمند کردن رایانه تا قادر باشد در هر لحظه تصمیم‌گیری کرده و اقدام به بررسی یک مسئله نماید. هوش مصنوعی، رایانه را قادر به اندیشیدن می‌کند و روش آموختن انسان را رونوشت برداری می‌نماید؛ بنابراین اقدام به جذب اطلاعات جدید جهت بکارگیری در مراحل بعدی می‌پردازد. هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
برنامه‌های مشاوره ای دیجیتال مانند Babylon Health's GP at Hand و Ada Health و Your.MD از هوش مصنوعی برای دادن مشاوره پزشکی براساس تاریخچه پزشکی شخص و دانش پزشکی رایج است، استفاده می‌کنند. کاربران علائم خود را به برنامه که از تشخیص گفتار برای مقایسه با پایگاه داده‌ای از بیماری‌ها استفاده می‌کند، گزارش می‌دهند. سپس Babylon، با توجه به تاریخچه پزشکی کاربر، یک اقدام توصیه می‌کند. در این زمینه نرم افزار های مشابه ای برای فارسی زبانان از جمله تشخیص هوشمند بیماری و تفسیر آزمایش تریتا (TritaHub) توسعه پیدا کرده است. کارآفرینان در مراقبت‌های پزشکی به‌طور مؤثر با استفاده از هفت مدل آرکه تایپ مدل کسب و کار، به راه حل هوش مصنوعی در بازار دست یافتند. این آرکه تایپ‌ها به ارزش تولید شده برای کاربر هدف (به عنوان مثال تمرکز بیمار در برابر ارائه دهنده مراقبت‌های پزشکی و پرداخت کننده) و مکانیزم‌های ارزش گذاری (به عنوان مثال ارائه اطلاعات یا اتصال به ذینفعان) بستگی دارند. 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
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. 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 مصنوعی
کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی به سرعت در حال افزایش است و سیستم‌های نوین مبتنی بر پردازش زبان طبیعی به تدریج در حال به عهده گرفتن بخشی از وظایف حقوق‌دانان هستند. نرم‌افزارهای مبتنی بر تکنولوژی هوش مصنوعی در حال حاضر امکان تهیه قراردادهای دقیق، تحلیل قراردادها و اسناد حقوقی موجود و پیش‌بینی آرای دادگاه‌ها را فراهم کرده‌اند. 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
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. کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد تا به صورت بالقوه، توسعه دهنده‌های باینری را شناسایی کند. هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
در حالی که تحقیق در مورد استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های پزشکی با هدف تأیید اثر آن در بهبود نتایج بیماران قبل از پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی می‌باشد، استفاده آن می‌تواند چندین نوع جدید از خطرات را برای بیماران و ارائه دهندگان خدمات پزشکی ایجاد کند. این چالش‌های استفاده بالینی از هوش مصنوعی به نیاز بالقوه برای مقررات منجر شده‌است. تاثیر هوش مصنوعی در محل کار
هوش مصنوعی ممکن است دامنه وظایف کاری را افزایش دهد که در آن می توان یک کارگر را از موقعیتی که خطر دارد مصون نگه داشت. به یک معنا، در حالی که خودکارسازی سنتی می تواند عملکردهای بدن کارگر را با یک ربات جایگزین کند، هوش مصنوعی به طور موثری عملکردهای مغز آنها را با رایانه جایگزین می کند. خطراتی که می توان از آنها اجتناب کرد عبارتند از استرس، کار بیش از حد، آسیب های اسکلتی عضلانی و بی حوصلگی. کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0009926017305354