امروزه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) که به اختصار AI خطاب می‌شود یکی از داغ‌ترین اصطلاحات روز در فناوری به حساب می‌آید. دلیل این امر بسیار محکم است؛ در سال‌های اخیر نوآوری‌ها و پیشرفت‌های بسیاری در زمینه هوش مصنوعی پدید آمده که در گذشته تنها در حوزه فیلم‌های علمی تخیلی مورد تصور بودند، اما اکنون کم‌کم به واقعیت تبدیل شده‌اند. در این مقاله از مجله فرادرس ابتدا به طور جامع به این سوال پاسخ داده شده است که هوش مصنوعی چیست و سپس به مهم‌ترین مباحث و مفاهیم مرتبط با هوش مصنوعی پرداخته می‌شود.

هوش مصنوعی چیست ؟

وقتی اصطلاح هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) شنیده می‌شود چه چیزی به ذهن خطور می‌کند؟ ربات‌های ابرقدرت؟ دستگاه‌های فوق هوشمند؟ جهانیان از طریق فیلم‌های علمی تخیلی به نوعی با هوش مصنوعی آشنا شده‌اند. اما خارج از هالیوود و دنیای فیلم‌های علمی تخیلی به واقع هوش مصنوعی چیست و به وسیله AI در واقعیت چه کارهایی را می‌توان انجام داد؟

در درجه اول هوش مصنوعی شامل استفاده از کامپیوترها برای انجام کارهایی می‌شود که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. انسان‌ها می‌توانند با چشمانشان ببینند و آنچه می‌بینند را پردازش کنند. انسان‌ها می‌توانند محیط خود را درک کنند و در محیط به اطراف حرکت کنند. مغز انسان قابلیت و توانایی دیدن الگوها را دارد. همچنین انسان‌ها می‌توانند با استفاده از زبان‌های مختلف با یکدیگر صحبت کنند.

هوش مصنوعی شاخه‌ای وسیع از علوم کامپیوتر به حساب می‌آید که اصطلاحات بسیاری در خصوص آن در این حوزه وجود دارند. برای اینکه بتوان کامپیوترها را برای انجام آنچه در توان انسان است به کار گرفت، نیاز به مقدار داده‌های بسیار زیادی وجود دارد. مجموعه داده‌های بزرگ باعث می‌شوند تا بتوان با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی الگوها را شناسایی کرد، پیش‌بینی انجام داد و در خصوص اقدامات مورد نیاز توصیه‌هایی را ارائه داد.

هوش مصنوعی همین حالا هم در تمام جنبه‌های زندگی انسان‌ها وجود دارد و به کار گرفته می‌شود. اما همچنان بهترین سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی نمی‌توانند از برخی جهت‌ها با مغز انسان رقابت کنند. برای مثال، در سال ۲۰۱۶ برنامه کامپیوتری «آلفاگو» (AlphaGo)، بازیکن حرفه‌ای و اسطوره‌ای بازی Go را شکست داد. اما اگر از همان کامپیوتر بخواهیم اتومبیلی را براند یا راه برود یا حتی مونوپولی بازی کند، قطعاً نخواهد توانست به تنهایی چنین کارهایی را انجام دهد و حتماً باید توسط انسان برای آن هدف خاص ساخته شود و آموزش ببیند.

قدرت محاسباتی هوش مصنوعی بسیار گسترده و عظیم است، اما مغز انسان قابلیت این را دارد که در بسیاری از جنبه‌ها مجموعه داده‌هایی بسیار وسیع‌تر و روش‌هایی بسیار بهینه‌تر را به کار بگیرد.

تعریف ساده هوش مصنوعی

برای پاسخ ساده به این سوال که هوش مصنوعی چیست می‌توان عبارت هوش مصنوعی یا همان Artificial Intelligence را تفکیک کرد و ابتدا درکی از هر کلمه به صورت مجزا بدست آورد.

• کلمه مصنوعی یا Artificial به آنچه گفته می‌شود که به صورت طبیعی بوجود نیامده و در واقع توسط انسان‌ها ساخته شده است.
• کلمه هوش یا Intelligence نیز به توانایی تفکر و آموختن براساس تجربه گفته می‌شود.

حالا اگر این دو کلمه با هم ترکیب شوند، عبارت هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) بدست می‌آید. حالا هوش مصنوعی چیست ؟ هوش مصنوعی به چیزی گفته می‌شود که طبیعی نیست اما می‌تواند تفکر کند و براساس تجربه یاد بگیرد و تصمیم‌گیری انجام دهد.

بنابراین به زبان ساده، هوش مصنوعی به توانایی تفکر یا یادگیری کامپیوتر یا ماشین گفته می‌شود. برای اینکه فردی هوشمند و دارای هوش تلقی شود، باید یادگیری اتفاق بیوفتد و فرد آموزش ببیند. در واقع انسان‌ها هم از روز اولی که به دنیا می‌آیند هوشمند نیستند و برای تبدیل شدن به فردی هوشمند و باهوش باید تحت آموزش قرار بگیرند.

وقتی که انسان‌ها یاد می‌گیرند، در واقع مواردی را به خاطر می‌سپارند و اطلاعاتی را در مغزشان ذخیره می‌کنند. سپس از این اطلاعات ذخیره شده در مغز برای تصمیم‌گیری هوشمندانه استفاده می‌شود. در خصوص ماشین‌ها و هوش مصنوعی هم شرایط یکسان است و درست مشابه انسان‌ها کامپیوترها هم باید ابتدا یاد بگیرند و نمی‌توانند تا زمانی که آموزش ندیده‌اند هوشمند شوند. بهتر است برای درک بهتر اینکه هوش مصنوعی چیست مثالی ساده ارائه شود.

مثالی ساده برای درک بهتر مفهوم هوش مصنوعی

برای مثال اگر فردی بخواهد رانندگی کند و اتومبیلی را براند، پیش از هر چیز باید موارد لازم را در مورد آن ماشین یاد بگیرد. فرد باید حتماً نحوه روشن کردن اتومبیل را بیاموزد؛ باید یاد بگیرد چگونه از دنده و پدال‌ها استفاده کند و ماشین را به جلو براند. همچنین علائم رانندگی بسیار مهم هستند و فرد باید بتواند مفهوم هرکدام از آن‌ها را درک کند و آن‌ها را در مغز خود حفظ کرده باشد. به این ترتیب در حین رانندگی فرد می‌تواند براساس آموخته‌های خود تصمیم‌گیری کند.

کامپیوترها هم به همین شکل عمل می‌کنند. یادگیری در کامپیوترها با استفاده از داده‌ها اتفاق می‌افتد. ماشین‌ها و کامپیوترها الگوهای موجود در داده‌ها را درک می‌کنند و سپس مدل‌هایی را می‌سازند و این مدل‌ها برای تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار می‌گیرند. بنابراین انجام کارهایی هوشمندانه توسط ماشین و کامپیوترهای ساخته شده توسط انسان را هوش مصنوعی می‌نامند.

هوش مصنوعی به انگلیسی

معادل اصطلاح هوش مصنوعی به انگلیسی «Artificial Intelligence» است که به صورت «آرتیفیشال اینتلیجنس» تلفط می‌شود. مخفف یا سرنام «AI» نیز به طور گسترده‌ای در زبان انگلیسی و حتی فارسی به جای Artificial Intelligence یا هوش مصنوعی استفاده می‌شود. همچنین سایر عبارت‌هایی که به نوعی در ارتباط با هوش مصنوعی به کار می‌روند و تقریباً در برخی موارد مترادف هوش مصنوعی به انگلیسی هستند در ادامه فهرست شده‌اند:

• Robotics (رباتیک | ساخت ربات هوشمند)
• Development of ‘Thinking’ Computer Systems (توسعه سیستم‌های کامپیوتری)
• Expert System یا Expert Systems (سیستم‌های خبره)
• Intelligent Retrieval (بازیابی هوشمندی)
• Knowledge Enginerring (مهندسی دانش)
• Machine Learning (یادگیری ماشین)
• Natural Language Processing (پردازش زبان طبیعی)
• Neural Network یا Neural Networks (شبکه‌های عصبی)

در ارتباط با این سوال که هوش مصنوعی چیست همواره بحث یادگیری ماشین هم مطرح می‌شود و همیشه سوالاتی پیرامون ارتباط یادگیری ماشین با هوش مصنوعی وجود دارد. بنابراین در ادامه به این موضوع پرداخته شده است.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) در واقع بخشی از هوش مصنوعی به حساب می‌آید و کاربردی از AI است. فرایند استفاده از مدل‌های ریاضی ساخته شده براساس داده‌ها توسط ماشین‌های کامپیوتری را یادگیری ماشین می‌نامند. هدف ماشین لرنینگ توسعه و ساخت سیستمی است که بتواند بدون دریافت دستورالعمل‌های دقیق و خط به خط، خودش یاد بگیرد و بیاموزد. در یادگیری ماشین سیستمی طراحی و ساخته می‌شود که به یادگیری ادامه می‌دهد و رفته رفته خودش را بر اساس تجربه بدست آمده بهبود می‌دهد.

به قابلیت سیستم‌های کامپیوتری برای تقلید از عملکردهای شناختی انسان مانند یادگیری، حل مسئله و سایر موارد هوش مصنوعی گفته می‌شود. هوش مصنوعی از یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا دانش مربوطه و مورد نیاز را بدست آورد. سپس هوش مصنوعی دانش بدست آمده را به وسیله شبیه‌سازی منطق و استدلال انسانگونه برای توصیه یا تصمیم‌گیری به کار می‌گیرد. در حالی که هوش مصنوعی علم گسترده تقلید از توانایی‌های انسان است، یادگیری ماشین زیرمجموعه خاصی از هوش مصنوعی به حساب می‌آید که به ماشین آموزش می‌دهد چگونه یاد بگیرد.

یکی دیگر از سوالات رایج پیرامون اینکه هوش مصنوعی چیست این است که هوش مصنوعی چه کارهایی انجام می‌دهد؟ بنابراین بهتر است در ادامه به این بحث پرداخته شود.

هوش مصنوعی چه کارهایی انجام می دهد؟

تقلید از ساختار مغز انسان، درک متقابل و کمک دوطرفه، خودآموزی و بازاندیشی در مورد گونه‌های مختلف حیات بیولوژیکی، جایگزینی افراد در مشاغل مختلف و تقلب در بازی‌های کامپیوتری همگی تنها برخی از کارهایی هستند که امروزه هوش مصنوعی انجام می‌دهد. در این بخش سعی شده است تا به برخی از توانایی‌ها و قدرت‌های ماورایی هوش مصنوعی پرداخته شود.

هوش مصنوعی در پزشکی

آلفابت (Alphabet) شرکت مادر گوگل، اخیراً آزمایشگاه‌هایی یکدست و همسان ساخته است که برای یافتن داروهای جدید با استفاده از هوش مصنوعی شرکت DeepMind (از شرکت‌های زیرمجموعه گوگل) تاسیس شده‌اند. هدف این سازمان بازتعریف فرایند کشف دارو از صفر و یافتن راه‌هایی جدید برای درمان بیماری‌ها با استفاده از هوش مصنوعی است. این آزمایشگاه‌ها نه تنها داده‌ها را تجزیه و تحلیل خواهند کرد بلکه مدل‌هایی قدرتمند، پیش‌بینی کننده و مولد را از پدیده‌های پیچیده بیولوژیکی خواهند ساخت.

در حالی که هنوز هیچ کس در تلاش برای یافتن درمان بیماری‌های مختلف با استفاده از شبکه‌های عصبی به پیشرفت قابل توجهی دست پیدا نکرده است، شرکت DeepMind در حال حاضر در هوش مصنوعی حرف اول را می‌زند و سیستم یادگیری الگوریتم این شرکت انطباق‌پذیرترین سیستم موجود است که می‌توان آن را برای اهداف و مقاصد مختلف به کار گرفت.

آموزش ربات ها با هوش مصنوعی برای انجام کارهای مختلف

امروزه از هوش مصنوعی یا همان شبکه‌های عصبی برای آموزش ربات‌ها نیز به طور گسترده استفاده می‌شود. برای مثال با استفاده از مدلی جدید بر اساس هوش مصنوعی، مهندسان دانشگاه MIT موفق شده‌اند تا ربات‌ها را برای حمل و نگه داشتن هزاران شی مختلف با استفاده از بازو‌های مکانیکی خود آموزش دهند. این کار با استفاده از یادگیری تقویتی و بدون شبیه‌سازی انجام شده و نتیجه کار ساخت شبیه‌سازی دست انسان گونه است که می‌تواند بیش از ۲ هزار شی مختلف را بردارد و آن‌ها را با استفاده از بازوهای مکانیکی خود لمس کند و حرکت دهد.

علاوه بر آن جالب اینجاست که این سیستم برای بلند کردن شی و نگه داشتن آن در دستانش حتی نیازی نداشت بداند دقیقاً چه چیزی را قرار است بردارد. تا اینجا نرخ موفقیت رباتی که از این سیستم استفاده می‌کند بسته به نوع شی متفاوت است اما در طول زمان الگوریتم خودش را ارتقا خواهد داد و باعث می‌شود ربات‌ها مهارت بیشتری پیدا کنند و تطبیق‌پذیرتر شوند.

آموزش مهارت های اجتماعی به ربات ها با استفاده از هوش مصنوعی

الگوریتم دیگری به وسیله محقان دانشگاه MIT ساخته شده است که به ربات‌ها مهارت‌های اجتماعی و به طور خاص همکاری دوجانبه را آموزش می‌دهد. مدل‌های ریاضی جدید به گونه‌ای طراحی شده‌اند که به ماشین‌ها درکی از رفتارهای فیزیکی و اجتماعی ربات‌های دیگر را می‌آموزند. بنابراین اگر رباتی قرار است رفتاری منطقی و با معنی را به لحاظ اجتماعی انجام دهد، چون رفتار خوبی است، ربات دیگر باید در انجام آن کار به این ربات کمک کند. یا اگر رباتی بخواهد عمل بدی را انجام دهد، ربات فرضی دیگر باید مانع از آن شود.

محققان در تلاشند تا ربات‌ها را به شبکه عصبی مخصوصی مجهز کنند که فرایند تجربه اجتماعی را سرعت می‌بخشد. علاوه بر این، آن‌ها در حال کار روی سیستم حسگر ۳ بعدی هستند که به ربات‌ها امکان می‌دهد تا عملیات پیچیده‌تری را به تنهایی انجام دهند. مثلاً بتوانند از لوازم خانگی استفاده کنند. تمام این‌ها به ربات‌ها امکان خواهد داد تا تعاملاتشان را نه تنها بین خودشان، بلکه میان انسان‌ها و ربات‌ها هم افزایش دهند.

شبیه سازی ساختار مغز انسان با هوش مصنوعی

یکی از اکتشافات شگفت‌آور دیگر هم در دانشکده تحقیقات مغزی موسسه فناوری ماساچوست یا همان MIT محقق شده است. دانشمندان به این مهم دست یافتند که در حین طبقه‌بندی رایحه‌ها، شبکه‌های عصبی مصنوعی ساختاری را به کار می‌گیرند که بسیار شبیه به ساختار بویایی مغز انسان است. انسان‌ها و سایر حیوانات اطلاعات بویایی را به طور مشابهی در مغزشان انجام می‌دهند.

با وجود اینکه در فرایند آموزش الگوریتم‌هایی برای طبقه‌بندی رایحه‌ها، دانشمندان قصد کپی‌برداری از مغز موجودات زنده را نداشتند، اگرچه در روند حل این مسئله شبکه عصبی مصنوعی به میل خود شبکه بیولوژیکی بویایی را بازتولید کرد.

از طرفی این رویداد شگفت‌انگیز طراحی بهینه سیستم‌های بیولوژیکی را نشان می‌دهد. از طرف دیگر، این مسئله امکان مدلسازی کل مغز انسان را هم فراهم می‌کند. تخصص در یکی دیگر از مهم‌ترین کارکردها و قابلیت‌های مغز نیز اخیراً به وسیله هوش مصنوعی بدست آمده است. این دستاورد جدید شناسایی رابطه‌های علت و معلولی را انجام می‌دهد.

جهت یابی خودرو در محیط های مختلف با هوش مصنوعی

محققان MIT ثابت کرده‌اند که نوع خاصی از شبکه‌های عصبی قابلیت یادگیری ساختار تصادفی و واقعی کاری را دارند که برای انجام آن آموزش دیده است. این تحقیقات روی شبکه‌های عصبی مختص جهت‌یابی صورت گرفته‌اند و به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند تا بتوانند اتومبیل بدون سرنشین را در جاده برانند یا مسئولیت جهت‌یابی پهبادها را بر عهده بگیرند.

هدف این است که وقتی یک شبکه عصبی آموزش داده می‌شود، نمی‌توان به طور قطعی اطمینان حاصل کرد که مدل ساخته شده آیا محدوده جاده را خط کشی‌های روی آسفالت در نظر گرفته است یا بر اساس بوته‌های اطراف جاده عمل می‌کند.

اگر الگوریتم داده‌های اشتباهی را برای آموزش انتخاب کرده باشد، در صورت تغییر محیط، امکان انجام وظیفه محوله را نخواهد داشت. محققان از چیزی به نام شبکه‌های عصبی سیال (Liquid Neural Network) استفاده می‌کنند که می‌توانند معادلات پایه‌ای خود را تغییر دهند تا خود را به طور مداوم با داده‌های ورودی جدید تطبیق دهند.

یک سیستم یادگیری عمیق (Deep Learning) با اقتباس از مغز انسان که برپایه چنین شبکه‌هایی ساخته شده است نتیجه یکسانی را نسبت به الگوریتم‌های استاندارد تحت شرایط استاندارد از خود نشان داده است. اما برخلاف شبکه‌های عصبی رایج، این سیستم جدید تحت شرایط مختلفی مثل جهت‌یابی در مه، باران شدید یا سایر تغییرات آب و هوایی به خوبی عمل می‌کند.

 

شرکت هوش مصنوعی

امروزه در حدود ۵۰ درصد شرکت‌های سراسر دنیا حداقل در یکی از عملکردهای کسب و کار خود از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. این مسئله باعث شده است میزان تقاضا برای به کارگیری روش‌های هوش مصنوعی از سوی برترین شرکت‌های فناوری در جهان به میزان زیادی افزایش داشته باشد.

ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۰ تقریباً حدود ۶۲ درصد تحمین زده شده است و انتظار می‌رود این میزان در ۶ سال آینده ۴۰ درصد رشد داشته باشد. هوش مصنوعی و فناوری‌های مربوط به آن مثل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، تشخیص شی و صدا و سایر موارد می‌توانند تعداد زیادی از مشکلات کسب و کارها را با میزان زیادی از بهینگی و دقت رفع کنند.

در اکثر شرکت‌های بسیار بزرگ مثل آمازون، اپل و مایکروسافت بخشی از شرکت یا یکی از شرکت‌های زیر مجموعه آن‌ها به توسعه قابلیت‌های عملکردی هوش مصنوعی اختصاص دارد. مثلاً شرکت DeepMind که یکی از پیشتازان هوش مصنوعی به حساب می‌آید، زیرمجموعه شرکت مادر گوگل یعنی آلفابت است. برخی شرکت‌های مستقل کوچک‌تر هم وجود دارند که تمرکز اصلی آن‌ها هوش مصنوعی محسوب می‌شود. در ادامه تعدادی از برترین شرکت‌های هوش مصنوعی معرفی شده‌اند.

• DeepMind
• آمازون
• C3.ai
• H2O.ai
• IBM
• متا (Meta)
• NICE
• OpenAI
• SenseTime
• Salesforce

بسیاری از افراد علاوه بر سوال هوش مصنوعی چیست سوال مهم دیگری هم در ذهنشان وجود دارد و آن سوال این است که برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست و چطور انجام می‌شود؟ لذا ادامه این مقاله به این مسئله اختصاص دارد.

برنامه نویسی هوش مصنوعی

برنامه نویسی نقش بسیار مهم و پررنگی در پیاده‌سازی کارکردها و عملکردهای هوش مصنوعی دارد. برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌تواند معنی‌های مختلفی داشته باشد. از ایجاد برنامه‌هایی برای اجرای عملیات تشخیص الگو (با استفاده از یادگیری ماشین) گرفته تا «سیستم‌های خبره» که حوزه‌ای بسیار تخصصی است همگی جز برنامه نویسی هوش مصنوعی به حساب می‌آیند.

معمولاً‌ برنامه نویسی هوش مصنوعی شامل برنامه نویسی کارکردهایی نظیر جستجو در فضای جواب، استفاده از برخی روش‌ها (ساده یا پیچیده) و سایر مواردی می‌شود که برای رسیدن به پاسخی که با برخی از شرط‌های خاص مطابقت دارد مورد استفاده قرار می‌گیرد.

درست مثل توسعه و ساخت نرم‌افزارهای سفارشی، در برنامه نویسی هوش مصنوعی هم انواع زبان‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد. اما هیچ چیزی با عنوان بهترین زبان برای برنامه نویسی هوش مصنوعی وجود ندارد. در واقع فرایند توسعه به قابلیت‌های عملکردی هوش مصنوعی بستگی دارد که مورد نیاز هستند و باید پیاده‌سازی شوند.

با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان قابلیت‌های زیادی را اجرا کرد و مثلاً هوش زیست‌سنجشی (بیومتریک)، کنترل خودروهای خودران و بسیاری از موارد دیگر را می‌توان در این خصوص نام برد. برای هر یک از این قابلیت‌های مختلف نیاز به زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی متفاوتی برای پروژه توسعه آن‌ها وجود دارد. در ادامه برخی از محبوب‌ترین و پراستفاده‌ترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی فهرست شده‌اند:

• پایتون
• جاوا
• R
• جولیا (Julia)
• Haskell
• LISP
• PROLOG
• اسکالا
• متلب

برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون

الگوریتم‌های اساسی هوش مصنوعی مثل رگرسیون (Regression) و دسته‌بندی (Classification) به صورت تخصصی با استفاده از کتابخانه scikit-learn در پایتون قابل پیاده‌سازی هستند. همچنین با کتابخانه‌های Caffe ،Keras و TensorFlow نیز می‌توان یادگیری عمیق را با ظرافت بالا اجرا کرد.

بسیاری از کتابخانه‌های دیگر هم وجود دارند که باعث شده‌اند پایتون به عنوان یکی از دسترس‌پذیرترین و بهترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی تبدیل شود؛ برخی از این کتابخانه‌ها در ادامه فهرست شده‌اند:

• NumPy
• SciPy
• Matpolib
• SimpleAI
• سایر موارد

حتی وقتی سخن از «پردازش زبان طبیعی» به میان می‌آید که امروزه برای تجربه کاربری بسیار ضروری است، به کمک ابزارهایی مثل SpaCy و NTLK زبان برنامه نویسی پایتون همچنان دارای برتری باقی می‌ماند.

برنامه نویسی هوش مصنوعی با جاوا

برنامه نویسی هوش مصنوعی به اجرای سریع و زمان اجرای پرسرعت بسیار وابسته است. زبان جاوا این ویژگی‌ها را دارد؛ به همین سبب با استفاده از این زبان برای برنامه نویسی هوش مصنوعی ارزش تولیدی بسیار مطلوبی فراهم می‌شود و امکان یکپارچه‌سازی عالی و بی‌عیب و نقص با استفاده از تمام چارچوب‌های تحلیلی کلیدی در جاوا فراهم شده است.

به لطف فناوری ماشین مجازی جاوا، عملیات پیاده‌سازی با استفاده از این زبان در پلتفرم‌های بسیاری امکان‌پذیر است. این یعنی وقتی اپلیکیشن هوش مصنوعی مربوطه نوشته می‌شود و کامپایل آن روی یک پلتفرم خاص صورت می‌گیرد، می‌توان به سادگی با استفاده از شیوه یک بار نوشتن و اجرای چندین باره، آن را روی پلتفرم‌های دیگر هم اجرا کرد. به همین دلیل است که بسیاری از پشته‌های متن‌باز کلان داده بر بستر ماشین مجازی جاوا نوشته می‌شوند.

از جمله بزرگ‌ترین مزیت‌های جاوا به عنوان زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌توان به سادگی استفاده از آن، عیب‌یابی سریع، مدیریت حافظه، قابل حمل بودن و تطبیق‌پذیری مطلوب آن اشاره کرد. جاوا می‌تواند برای توسعه بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی از تجزیه و تحلیل داده‌ها گرفته تا پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و بسیاری از موارد دیگر مورد استفاده قرار بگیرد.

تعداد زیادی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین برای زبان جاوا وجود دارند که از جمله می‌توان Weka را نام برد که برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌سازی پیشگویانه و بسیاری از موارد دیگر استفاده می‌شود. همچنین تعدادی زیادی نرم افزار تحلیل آنلاین و ابزارهای متن باز داده کاوی مبتنی بر جاوا وجود دارند. بسیاری از ابزارهای محبوب پردازش کلان داده‌ها مثل Apache Hadoop ،Apache Hive و Apache Spark نیز با زبان جاوا نوشته شده‌اند که این مسئله باعث می‌شود با استفاده از زبان جاوا امکان ادغام تمیز و بی‌نقص با استفاده از این فریمورک‌های تحلیل داده فراهم شود.

برنامه نویسی هوش مصنوعی با R

زبان برنامه نویسی R به صورت اختصاصی برای محاسبات آماری ساخته شده است. زبان R زبانی قدرتمند به حساب می‌آید که برای کاربردهای یادگیری ماشین و هر نوع دیگری از عملکردهای هوش مصنوعی استفاده می‌شود که در آن‌ها باید محاسبات گسترده یا تحلیل داده انجام شود.

• مقاله مرتبط: ساخت شبکه های عصبی در نرم افزار R

در زبان برنامه نویسی R تعداد زیادی از کتابخانه‌های مرتبط با هوش مصنوعی را پشتیبانی شده است که از جمله آن‌ها می‌توان به MXNet ،TensorFlow ،Keras و بسیاری از موارد دیگر اشاره کرد. در زبان R از CARAT برای تمرین برنامه نویسی هوش مصنوعی در کاربردهای زیر استفاده می‌شود:

• دسته‌بندی (Classification)
• رگرسیون
• randomForest برای تولید درخت تصمیم

یکی از بزرگ‌ترین نقاط قوت زبان R محیط تعاملی این زبان است که شبیه‌سازی سریع و انتخاب مدل کاوشگرانه را بسیار آسان می‌کند. تعداد زیادی از زبان‌های دیگر هم برای برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده می‌شوند که معرفی و ارائه توضیحات پیرامون همه زبان‌های برنامه نویسی از حوصله این مقاله خارج است. در خصوص برنامه نویسی هوش مصنوعی پیش‌تر مقاله‌ای مختص این موضوع در مجله فرادرس منتشر شده است که مطالعه آن برای کسب اطلاعات بیشتر پیرامون این موضوع به علاقه‌مندان پیشنهاد می‌شود:

• مقاله مرتبط: برنامه‌نویسی هوش مصنوعی چیست؟ + مسیر شروع و یادگیری

در ارتباط با اینکه برنامه نویسی هوش مصنوعی بسیاری از دانشجویان کامپیوتر می‌خواهند راجع درس هوش مصنوعی عهم نکات لازم را دریابیند. بنابراین بخش بعدی مقاله هوش مصنوعی چیست به این موضوع اختصاص داده شده است.

درس هوش مصنوعی

درس هوش مصنوعی یکی از درس‌های تخصصی رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی کامپیوتر و مهندسی فناوری اطلاعات به حساب می‌آید. در این درس، مفاهیم مقدماتی و مباحث پایه هوش مصنوعی پوشش داده شده‌اند. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای علوم کامپیوتر مثل طراحی الگوریتم، ساختمان داده و نظریه محاسبات پیش از انتخاب، مطالعه و یادگیری درس هوش مصنوعی لازم است. همچنین، کسب آشنایی با بعضی از مباحث ریاضی از جمله حساب دیفرانسیل و جبر خطی هم به درک و فهم بهتر برخی از مباحث مطرح شده در درس هوش مصنوعی بسیار کمک می‌کنند.

دانشجویان کامپیوتر اکثراً درس هوش مصنوعی را در سال دوم (نیمسال چهارم) یا سوم (نیمسال پنجم یا ششم) مقطع کارشناسی به عنوان یکی از واحدهای درسی خود انتخاب می‌کنند. درس هوش مصنوعی یکی از منابع تخصصی آزمون کارشناسی ارشد کامپیوتر گرایش هوش مصنوعی محسوب می‌شود. این درس برای آن دسته از دانشجویان و فارغ‌التحصیلان مقطع کارشناسی بسیار مهم است که قصد ادامه تحصیل و شرکت در کنکور کارشناسی ارشد گرایش هوش مصنوعی را دارند.

رشته هوش مصنوعی

رشته هوش مصنوعی در ایران گرایشی از رشته مهندسی کامپیوتر در مقطع کارشناسی ارشد و دکتری به حساب می‌آید. رشته هوش مصنوعی شامل درس‌های نظری، عملی و تحقیقاتی در حوزه هوشمند‌‌سازی کامپیوترها و سیستم‌های مبتنی بر کامپیوتر است. تحقق اهداف هوش مصنوعی با الهام‌گیری و شبیه‌سازی ویژگی‌های موجودات زنده و به خصوص انسان‌ها انجام می‌شود.

بنابراین ایجاد قابلیت‌های عملکردی تجزیه و تحلیل اطلاعات، استدلال، یادگیری و رفتار هوشمندانه، حس بینایی، درک و تولید زبان و گفتار در کامپیوترها از اهداف اصلی این رشته به حساب می‌آیند.

در دوره ارشد هوش مصنوعی، دانشجویان با موضوع‌هایی مثل شبکه‌های عصبی، هوش مصنوعی پیشرفته، منطق فازی و سایر موارد آشنا می‌شوند. در گرایش هوش مصنوعی به طور عمده به ساخت سیستم‌های هوشمند و ربات‌های هوشمند (هم جنبه‌های نرم افزاری و هم سخت‌افزاری) پرداخته می‌شود. در رشته هوش مصنوعی دانشجویان با موضوع‌هایی از قبیل موارد زیر آشنا می‌شوند:

• یادگیری ماشین
• شبکه‌های عصبی
• محاسبات تکاملی
• رباتیک (طراحی ربات هوشمند)
• منطق فازی
• سیستم‌های خبره
• پردازش تصویر
• بینایی ماشین
• بازشناسی گفتار
• سایر موارد