بسیاری از ما در زندگی روزمره‌ی خود با واژه‌ی هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) که به طور مخفف آن را AI نیز می‌نامند مواجه می‌شویم، اما شاید درک صحیحی از معنا و مفهوم آن نداشته و با کاربردهای آن آشنا نباشیم، در این مقاله قصد داریم، به طور کامل به بررسی هوش مصنوعی و طبقه‌بندی‌های آن پرداخته و بیشتر با کاربردهای آن در زندگی روزمره‌ی خود آشنا شویم، پس تا انتهای این آموزش با همیار آی‌تی همراه باشید.
هوش مصنوعی به شاخه‌ای از علوم کامپیوتر اطلاق می‌شود که به خودکارسازی رفتار هوشمندانه توسط ماشین می‌پردازد، به زبان ساده‌تر می‌توان آن را تقلید یک ماشین از رفتار هوشمندانه‌ی انسان دانست.
هرچند ما نمی‌توانیم تعریف دقیقی از هوش (Intelligence) ارائه دهیم، اما در حقیقت می‌توان تمام رفتارهای انسانی از ساده‌ترین تا پیچیده‌ترین آنها را به هوش نسبت داد، برای درک بهتر این موضوع یک حشره را در نظر بگیرید، پیچیده‌ترین رفتارهای یک حشره نیز نوع فرایند غریزی بوده و نمی‌توان هوشمندی را برای آن در نظر گرفت، یک حشره حتی با وجود بارها تکرار یک عمل باز هم هیچ‌گونه درک و استدلالی از آن نداشته و تنها به صورت غریزی (یا به نوعی از قبل برنامه‌ریزی شده) یک عمل را انجام می‌دهد، اما در مورد موجود هوشمندی مانند انسان (و گونه‌هایی خاص از حیوانات) امکان کسب اطلاعات و به‌کارگیری آنها در سایر موقعیت‌ها و حتی با اهداف گوناگون نیز امکان‌پذیر است.
هوش مصنوعی شاخه‌های گوناگونی دارد، که در ذیل بیشتر با آنها آشنا می‌شویم:
یادگیری ماشین (Machine Learning)
یکی از شاخه‌های زیرمجموعه‌ی هوش مصنوعی یادگیری ماشین است، در این روش، کامپیوتر پس از پردازش داده‌ها به صورت هوشمندانه الگوهای موجود در آنها را استخراج کرده، آنها را یاد می‌گیرد و می‌تواند از آنها استفاده کند، در صورتی که علاقه‌مندید بیشتر در این مورد بدانید، مقاله‌ی یادگیری ماشین را مطالعه کنید.
این فرایند در چنین سیستمی بدون برنامه‌نویسی صریح انجام می‌پذیرد، یعنی به طور مستقیم برنامه‌ای برای انجام واکنش‌های خاص برای سیستم نوشته نشده‌است، بلکه سیستم به کمک الگوریتم‌های خود و با توجه به نتایج به‌دست آمده از پردازش داده‌ها، الگوریتم خود را توسعه داده و موارد جدید را به آنها می‌افزاید، به زبانی ساده ماشین خودش را به صورت خودکار به‌روز می‌کند.
شبکه‌ی عصبی (Neural Networks)
شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) یا ANN که به اختصار آن‌را شبکه عصبی نیز می‌نامند، نوع خاصی از مدل یادگیری است که روش کارکرد سیناپس‌ها در مغز انسان را تقلید می‌کند، همان‌گونه که گفتیم این سیستم ایده‌ای برای پردازش اطلاعات است که از سیستم عصبی زیستی انسان الهام گرفته است و دقیقا همانند مغز انسان به پردازش اطلاعات می‌پردازد.
شبکه‌ی عصبی مصنوعی نیز همانند سیستم عصبی انسان، از طریق ارائه‌ی مثال، تجربیات جدید را می‌آموزند، الگوها را شناسایی و آنها را دسته‌بندی می‌کند، در یک سیستم زیستی، یادگیری از طریق برقرار اتصالات سیناپسی بین اعصاب انجام می‌شود و در یک شبکه‌ی عصبی مصنوعی این یادگیری از طریق گره‌ها (Node)های این شبکه و برقرار ارتباط بین آنها انجام می‌پذیرد.
بینایی ماشین (Machine Vision)
در این روش ماشین سعی می‌کند، تصاویر دو‌بعدی را پردازش کرده و با استفاده از آنها جهان سه‌بعدی ما را پردازش کند، در این تکنیک، کامپیوتر‌ها جهان ما را با استفاده از دوربین‌ها می‌بینند، آنها را با استفاده از الگوریتم‌های بینایی ماشین پردازش کرده و سپس تحلیل می‌کنند، در پایان می‌توانند اشیای موجود در تصویر را درک کرده و با توجه نوع آنها تصمیم‌گیری‌های خاصی را انجام می‌دهند.
سیستم‌های خبره (Expert System)
سیستم‌های خبره یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد که می‌تواند با شبیه‌سازی نحوه‌ی تفکر یک متخصص فرایند تصمیم‌گیری را انجام دهد، در حقیقت این‌گونه سیستم‌ها الگوهای منطقی مورد استفاده‌ی یک متخصص در تصمیم‌گیری‌های واقعی را شناسایی کرده و بر اساس آنها همانند یک انسان متخصص اقدام به تصمیم‌گیری می‌کنند و در نهایت نتایج به دست آمده از تجزیه و تحلیل داده‌ها را به سایرین ارائه می‌دهند.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing یعنی درک ماشین نسبت به گفتار، نوشتار و ارتباطات انسانی، با استفاده از این تکنیک رایانه‌ها می‌توانند نتیجه‌گیری‌هایی با مبنای احساسی از ورودی‌های زبانی دریافت کرده و با توجه به آنها تصمیم‌گیری کنند.
الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)
الگوریتم‌های ژنتیک با هدف تقلید فرآیند تکامل طبیعی موجودات زنده ابداع شدند، در حقیقت این سیستم‌ها از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه برای پیش‌بینی و یا تطبیق دادن الگوهای موجود استفاده می‌کنند و به مرور زمان تکامل پیدا می‌کنند.
روباتیک (Robotic)
در این‌گونه سیستم‌ها با استفاده از سنسورهای مختلف و هوشمند اطلاعات محیط اطراف دریافت شده و به ماشین داده می‌شود، در نهایت ماشین با استفاده از پردازش داده‌های دریافت شده نتایج خاصی را استنتاج کرده و با توجه به آنها تصمیم‌گیری‌هایی را انجام می‌دهد، از این روبات‌ها می‌توان در شرایطی که حضور برای انسان خطرناک است، استفاده کرده یا برای شبیه‌سازی رفتار طبیعی انسان از آنها بهره‌مند شد.
