هوش مصنوعی به زبان ساده برای بچه ها

توی این پست مجموعه از فایل ها و درسنامه های اینجانب که در تدریس درس «آشنایی با هوش مصنوعی» برای پایه های ۷,۸ و ۹ دبیرستان تیزهوشان (البته مرصاد میگه بحرالعلوم) میناب هست.

سعی کردم بخش متنی و اسلاید ها رو کنار هم قرار بدم تا با ترکیب این دو چه آموزگار و چه دانش‌آموز بتواند راحتر مفاهیم را یادبگیرد.

دانلود اسلاید ها:

• آشنایی با هوش مصنوعی - جلسه هفتم
• آشنایی با هوش مصنوعی - جلسه ششم
• جلسه پنچ ام اسلایدی ندارد
• آشنایی با هوش مصنوعی - جلسه چهارم
• آشنایی با هوش مصنوعی - جلسه سوم
• آشنایی با هوش مصنوعی - جلسه دوم
• آشنایی با هوش مصنوعی - جلسه اول

جلسه اول یادگیری چیست و چرا مهم است؟

توی این جلسه قرار هست به چندواژه که پایه‌های هوش مصنوعی رو تشکیل میدن فکر کنیم و بهشون بپردازیم.

یادگیری برای همه!

آیا می‌دانید که یادگیری برای همه مهم است، حتی برای حیوانات؟

هوش توانایی کسب، حفظ و به‌کارگیری دانش و مهارت است. این یک مفهوم پیچیده است که می‌تواند به چندین مؤلفه مانند حل مسئله، سازگاری، یادگیری، خلاقیت و توانایی ایجاد روابط تقسیم شود.

حیوانات و انسان ها می توانند به روش های مختلف یاد بگیرند. حیوانات معمولاً از طریق آزمون و خطا یاد می گیرند. به عنوان مثال، یک سگ ممکن است یاد بگیرد که چگونه از در باز عبور کند با آزمایش کردن مختلف تا زمانی که راه درست را پیدا کند.

انسان ها می توانند از طریق مشاهده، آموزش و تمرین یاد بگیرند. به عنوان مثال، یک کودک ممکن است یاد بگیرد که چگونه صحبت کند با گوش دادن به بزرگسالان و تمرین کردن صدای خود.

یادگیری تقویتی روشی موثر است که می‌توان از آن برای آموزش به حیوانات استفاده کرد. این روش به حیوان برای رفتار صحیح پاداش می دهد و او را برای رفتار نادرست تنبیه می کند.

به عنوان مثال، می توانید به سگ خود آموزش دهید که چگونه بنشیند با دادن یک تشویقی به او هر بار که به دستور شما می نشیند. با گذشت زمان، سگ یاد می گیرد که نشستن رفتار مطلوبی است.

یادگیری تقویتی می تواند برای آموزش به حیوانات برای انجام وظایف خاصی مانند بردن توپ، رفتن به حمام یا حتی کارهای پیچیده تر مانند جستجو و نجات بسیار موثر باشد.

بنابراین، دفعه بعد که کسی به شما گفت که یادگیری فقط برای انسان ها مهم است، به او بگویید که اشتباه می کند!

آلن تورینگ, پدر کامپیوتر های امروزی

آیا می‌دانید که یک مرد جوان بریتانیایی به نام آلن تورینگ در طول جنگ جهانی دوم جان میلیون‌ها نفر را نجات داد؟

آلن تورینگ یک ریاضیدان، دانشمند کامپیوتر و تحلیلگر رمز بود. او یک ماشین جدید به نام ماشین تورینگ اختراع کرد که به متفقین کمک کرد تا کدهای آلمانی را رمزگشایی کنند. این کار به متفقین کمک کرد تا حملات آلمان را پیش‌بینی کنند و به آنها اجازه داد تا جنگ را زودتر به پایان برسانند.

تورینگ همچنین یک دانشمند پیشگام در زمینه هوش مصنوعی بود. او آزمایشی به نام تست تورینگ ابداع کرد که برای تعیین اینکه آیا یک ماشین می تواند مانند انسان فکر کند یا خیر استفاده می شود. این آزمایش هنوز هم امروزه مورد استفاده قرار می گیرد.

تورینگ یک مرد بسیار باهوش و خلاق بود. او زندگی کوتاهی داشت، اما کارهای او دنیا را برای همیشه تغییر داد.

تست تورینگ: چطور می‌فهمیم یک ماشین باهوش است؟

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چطور می‌توانیم بفهمیم یک ماشین باهوش است؟

یک راه این است که از تست تورینگ استفاده کنیم. تست تورینگ یک آزمایش است که برای تعیین اینکه آیا یک ماشین می‌تواند مانند انسان فکر کند یا خیر استفاده می‌شود.

در این آزمایش، یک ماشین و یک انسان در یک اتاق جداگانه قرار می‌گیرند. یک بازجو در اتاق دیگر با هر دو نفر مکالمه می‌کند. اگر بازجو نتواند بگوید که کدام یک از دو نفر انسان است، ماشین تست تورینگ را با موفقیت پشت سر می‌گذارد.

تست تورینگ اولین بار توسط آلن تورینگ، یک دانشمند بریتانیایی، در سال ۱۹۵۰ پیشنهاد شد. او معتقد بود که اگر یک ماشین بتواند در یک مکالمه با یک انسان تفاوتی ایجاد نکند، آنگاه می‌توان گفت که ماشین باهوش است.

تست تورینگ یک ابزار مفید برای اندازه‌گیری پیشرفت هوش مصنوعی است. با این حال، امروزه بسیاری از محققان هوش مصنوعی معتقدند که این تست کامل نیست.

یکی از دلایل این امر این است که تست تورینگ بر توانایی یک ماشین در درک و پاسخ به زبان انسان تمرکز دارد. این توانایی مهم است، اما تنها توانایی مهم نیست.

علاوه بر این، تست تورینگ توانایی‌های پیچیده‌تری مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه را اندازه‌گیری نمی‌کند.

در نتیجه، بسیاری از محققان هوش مصنوعی از رویکردهای دیگری برای ارزیابی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. این رویکردها بر توانایی‌های مختلف ماشین‌ها برای انجام وظایف و حل مشکلات تمرکز دارند.

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه می‌توانیم ذهن انسان را بفهمیم؟

یک راه این است که از رویکرد مدل‌سازی شناختی استفاده کنیم. این رویکرد شامل استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای شبیه‌سازی فرآیندهای فکری انسان است.

برای انجام این کار، دانشمندان از روش‌های مختلفی مانند درون‌نگری، آزمایش‌های روان‌شناختی و تصویربرداری از مغز استفاده می‌کنند تا در مورد نحوه عملکرد ذهن انسان بیاموزند.

هنگامی که دانشمندان یک نظریه به اندازه کافی دقیق از ذهن داشته باشند، می‌توانند آن را به عنوان یک برنامه کامپیوتری بیان کنند. اگر رفتار ورودی-خروجی برنامه با رفتار انسانی متناظر مطابقت داشته باشد، شواهدی است که نشان می‌دهد برخی از مکانیسم‌های برنامه می‌توانند در انسان نیز کار کنند.

به عنوان مثال، دانشمندان می‌توانند یک برنامه کامپیوتری برای شبیه‌سازی نحوه یادگیری انسان ایجاد کنند. این برنامه می‌تواند از طریق آزمایش‌های روان‌شناختی و تصویربرداری از مغز آزمایش شود تا ببیند آیا رفتار آن با رفتار انسان مطابقت دارد یا خیر.

اگر برنامه بتواند یاد بگیرد، این نشان می‌دهد که برخی از مکانیسم‌های یادگیری انسان در برنامه نیز وجود دارد.

رویکرد مدل‌سازی شناختی یک ابزار قدرتمند برای درک ذهن انسان است. این رویکرد برای بیش از پنج دهه برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌توانند مسائل را یاد بگیرند و حل کنند و همچنین برای به دست آوردن بینشی در مورد نحوه عملکرد ذهن انسان استفاده شده است.

چگونه می‌توانیم فکر کنیم؟

یا تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه می‌توانیم فکر کنیم؟

یکی از راه‌های فکر کردن، استفاده از منطق است. منطق شامل پیروی از قوانین خاصی برای درک دنیای اطرافمان است.

به عنوان مثال، تصور کنید کیسه‌ای از تیله دارید که می‌دانید حاوی تیله‌های قرمز یا آبی است. شما همچنین می‌دانید که یک سنگ مرمر قرمز نمی‌تواند در عین حال آبی باشد.

با استفاده از منطق می‌توانید تیله‌های قرمز را در کیسه بررسی کنید. یکی از قوانین منطق قانون وسط حذف شده است که می‌گوید چیزی باید درست باشد یا نادرست. سنگ مرمر داخل کیف باید مثلاً قرمز یا آبی باشد.

با بیرون آوردن یک کیسه و مشاهده رنگ آن می‌توانید متوجه شوید که آیا تیله قرمزی در کیسه وجود دارد یا خیر. با پیروی از قوانین منطقی می‌توانید بر اساس اطلاعاتی که دارید تصمیمی آگاهانه بگیرید. اگر قرمز است، می‌توانید نتیجه بگیرید که حداقل یک سنگ مرمر قرمز در کیف وجود دارد.

این فقط یک مثال ساده از نحوه استفاده از منطق برای فکر کردن است. منطق می‌تواند برای حل مشکلات، تصمیم‌گیری و درک دنیای اطرافمان استفاده شود.

رویکرد دیگری برای فکر کردن، مدل‌سازی شناختی است. این رویکرد به جای تکیه بر اصول منطقی، به چگونگی پردازش اطلاعات و تصمیم گیری مغز ما می‌پردازد. مدل‌سازی شناختی سعی می‌کند بفهمد که چگونه افکار، باورها و احساسات ما بر تصمیمات ما تأثیر می‌گذارد. در حالی که رویکرد منطقی مبتنی بر استدلال منطقی و پیروی از قوانین خاص است، مدل‌سازی شناختی پیچیدگی و تنوع تفکر انسان را در نظر می‌گیرد. افکار ما تحت تأثیر چیزهای زیادی مانند تجربیات، احساسات و تعصبات ما هستند.

محققان از مدل‌های کامپیوتری یا آزمایش‌هایی برای مطالعه مدل‌سازی شناختی استفاده می‌کنند.

چگونه می‌توانیم مثل انسان‌ها تصمیم بگیریم؟

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه انسان‌ها تصمیم می‌گیرند؟

انسان‌ها می‌توانند با استفاده از منطق و استدلال، تصمیمات منطقی بگیرند. به عنوان مثال، اگر شما یک کیک شکلاتی و یک کیک موز دارید و دوست دارید کیک شکلاتی را انتخاب کنید، می‌توانید از منطق برای تصمیم‌گیری استفاده کنید. شما می‌توانید به این فکر کنید که کدام کیک خوشمزه‌تر است، کدام کیک را بیشتر دوست دارید، و کدام کیک برای شما بهتر است.

البته، انسان‌ها همیشه منطقی تصمیم نمی‌گیرند. گاهی اوقات، ما تحت تأثیر احساسات، تجربیات گذشته یا عوامل دیگر قرار می‌گیریم. به عنوان مثال، اگر شما در یک روز بد حال هستید، ممکن است تصمیم بگیرید که کیک موز را انتخاب کنید، حتی اگر کیک شکلاتی را بیشتر دوست دارید.

در هوش مصنوعی، محققان سعی می‌کنند سیستم‌هایی ایجاد کنند که بتوانند مثل انسان‌ها تصمیم بگیرند. یکی از رویکردهای آنها، رویکرد عامل منطقی است.

رویکرد عامل منطقی مبتنی بر این ایده است که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تفسیر محیط خود و در نظر گرفتن تجربیات گذشته خود تصمیم بگیرند. این رویکرد با موفقیت در طیف گسترده‌ای از سیستم‌های هوش مصنوعی، از روبات‌ها گرفته تا خودروهای خودران، اعمال شده است.

در ابتدا، عوامل منطقی بر پایه‌های منطقی ساخته شده‌اند و برنامه‌های مشخصی برای دستیابی به اهداف مشخص انجام داده‌اند. بعدها، روش‌های مبتنی بر تئوری احتمال و یادگیری ماشین به ایجاد عواملی اجازه دادند که بتوانند در شرایط عدم قطعیت تصمیم‌گیری کنند تا به بهترین نتیجه مورد انتظار دست یابند.

در حال حاضر، محققان در حال کار بر روی بهبود رویکرد عامل منطقی هستند تا بتواند عقلانیت محدود انسان‌ها در محیط‌های پیچیده را توضیح دهد.

جلسه دوم: تاریخچه کوتاه از هوش مصنوعی

در اینجا به صورت خلاصه ۲ علم پایه‌ی هوش مصنوعی را بررسی میکنیم:

فلسفه

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که فلسفه چه ارتباطی با هوش مصنوعی دارد؟

فلسفه به معنای مطالعه مسائل بنیادی وجود، معرفت و ارزش است. هوش مصنوعی به معنای ایجاد ماشین‌هایی است که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که انسان‌ها انجام می‌دهند.

در اینجا چند مثال خاص از نحوه استفاده از فلسفه در هوش مصنوعی آورده شده است:

• ارسطو، یک فیلسوف یونانی، یک سیستم منطقی را برای استدلال درست توسعه داد. این سیستم برای ایجاد ماشین‌های استدلالی اولیه استفاده شد.

• رنه دکارت، یک فیلسوف فرانسوی، معتقد بود که ذهن و بدن دو چیز جداگانه هستند. این ایده در توسعه هوش مصنوعی بدن‌محور تأثیرگذار بود.

• دایره وین، یک گروه از فیلسوفان اتریشی، دکترین پوزیتیویسم منطقی را توسعه داد. این دکترین معتقد است که تمام دانش باید بر اساس مشاهدات تجربی باشد. این ایده در توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر داده تأثیرگذار بود.

• فلسفه یک زمینه پیچیده و گسترده است. اما، مطالعه فلسفه می‌تواند به ما در درک هوش مصنوعی و تأثیر آن بر جهان کمک کند.

ریاضیات و هوش مصنوعی

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که ریاضیات چه ارتباطی با هوش مصنوعی دارد؟

ریاضیات به معنای مطالعه الگوها و ساختارها است. هوش مصنوعی به معنای ایجاد ماشین‌هایی است که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که انسان‌ها انجام می‌دهند.

ریاضیات می‌تواند به هوش مصنوعی در چندین زمینه کمک کند:

تفکر منطقی: ریاضیات به ما کمک می‌کند تا استدلال منطقی را درک کنیم و از آن استفاده کنیم. این امر برای ساخت ماشین‌هایی که می‌توانند استدلال کنند و تصمیم‌گیری کنند ضروری است. فهم جهان: ریاضیات می‌تواند به ما کمک کند تا جهان را بهتر درک کنیم. این امر برای ایجاد ماشین‌هایی که می‌توانند در دنیای واقعی عمل کنند ضروری است. حل مسائل: ریاضیات می‌تواند به ما کمک کند تا مسائل را حل کنیم. این امر برای ایجاد ماشین‌هایی که می‌توانند مشکلات پیچیده را حل کنند ضروری است. در اینجا چند مثال خاص از نحوه استفاده از ریاضیات در هوش مصنوعی آورده شده است:

منطق: ریاضیات برای ایجاد سیستم‌های استدلالی اولیه استفاده شد. نظریه احتمالات: نظریه احتمالات برای ایجاد سیستم‌های تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت استفاده می‌شود. محاسبات: ریاضیات برای تعریف الگوریتم‌ها و تجزیه و تحلیل پیچیدگی آنها استفاده می‌شود.

تاریخچه هوش مصنوعی

آغاز هوش مصنوعی (1943-1956)

در سال 1943، وارن مک کالک و والتر پیتز مقاله ای در مورد شبکه های عصبی مصنوعی منتشر کردند که اساس تحقیقات مدرن هوش مصنوعی را پایه گذاری کرد. در سال 1950، آلن تورینگ مقاله ای در مورد آزمون تورینگ منتشر کرد که امروزه نیز برای ارزیابی هوش ماشین ها استفاده می شود.

انتظارات بزرگ (1952-1969)

توسعه حل کننده مشکل عمومی (GPS)

می توانست طیف گسترده ای از مشکلات را با استفاده از مجموعه مشترکی از قوانین و رویه ها حل کند.

برنامه حل کننده مشکل عمومی (GPS) یک برنامه کامپیوتری است که می تواند مشکلات مختلف را حل کند. این برنامه از یک تکنیک به نام “جستجو در عمق” استفاده می کند.

جستجو در عمق یک الگوریتم است که برای یافتن راه حل یک مشکل از طریق بررسی تمام احتمالات ممکن استفاده می شود. GPS از این الگوریتم برای یافتن راه حلی برای مشکل استفاده می کند که به بهترین وجه با محدودیت های مشکل مطابقت داشته باشد.

GPS از یک پایگاه دانش برای ذخیره اطلاعات در مورد انواع مختلف مشکلات استفاده می کند. این پایگاه دانش شامل اطلاعات در مورد قوانین، محدودیت ها و راه حل های احتمالی برای انواع مختلف مشکلات است.

GPS با استفاده از اطلاعات ذخیره شده در پایگاه دانش، تمام احتمالات ممکن برای حل مشکل را بررسی می کند. هنگامی که GPS راه حلی پیدا می کند که با محدودیت های مشکل مطابقت دارد، آن را به عنوان راه حل مشکل گزارش می دهد.

GPS یک ابزار قدرتمند برای حل مشکلات است. این برنامه می تواند برای حل طیف گسترده ای از مشکلات استفاده شود، از جمله:

بازی های کامپیوتری: GPS می تواند برای حل مشکلات در بازی های کامپیوتری مانند شطرنج، گو و بازی های استراتژیک استفاده شود.

علم: GPS می تواند برای حل مشکلات در علم مانند حل معادلات ریاضی، یافتن مسیر بهینه برای یک ربات و پیش بینی آب و هوا استفاده شود.

مهندسی: GPS می تواند برای حل مشکلات در مهندسی مانند طراحی یک سازه، برنامه ریزی تولید و یافتن راه حل بهینه برای یک مشکل حمل و نقل استفاده شود.

GPS هنوز در حال توسعه است، اما در حال حاضر در بسیاری از کاربردها استفاده می شود. این برنامه پتانسیل حل بسیاری از مشکلات پیچیده را دارد که قبلاً حل نشده بودند.

در اینجا یک مثال از نحوه استفاده از GPS برای حل یک مشکل آورده شده است:

• فرض کنید می خواهید یک مسیر از نقطه A به نقطه B پیدا کنید. GPS می تواند با استفاده از اطلاعات در مورد نقشه، محدودیت های ترافیک و زمان سفر، بهترین مسیر را برای شما پیدا کند.
• GPS ابتدا تمام مسیرهای ممکن
• را از نقطه A به نقطه B بررسی می کند. سپس، GPS مسیری را انتخاب می کند که کوتاهترین باشد، کمترین ترافیک را داشته باشد و در سریعترین زمان ممکن به مقصد برسد.
• GPS می تواند این کار را با استفاده از الگوریتم جستجو در عمق انجام دهد. این الگوریتم تمام مسیرهای ممکن را از نقطه A به نقطه B بررسی می کند و سپس مسیری را انتخاب می کند که بهترین شرایط را داشته باشد. GPS یک ابزار قدرتمند برای حل مشکلات است که می تواند در بسیاری از کاربردها استفاده شود.

توسعه برنامه ELIZA توسط جوزف وایزنباوم در سال 1966

ELIZA یک چت بات بود که می توانست مکالمه انسانی را شبیه سازی کند.

برنامه ELIZA یک برنامه کامپیوتری بود که در سال 1966 توسط جوزف وایزنباوم، دانشمند علوم کامپیوتر در دانشگاه MIT ایجاد شد. این برنامه یک شبیه ساز روانکاو بود که می توانست با کاربران مکالماتی شبیه به مکالمات روان درمانی داشته باشد.

ELIZA از یک تکنیک به نام “الگوریتم تبدیل” استفاده می کرد. این الگوریتم کلمات و عباراتی را که کاربر وارد می کرد، شناسایی می کرد و سپس آنها را با کلمات و عباراتی جایگزین می کرد که به نظر می رسید پاسخ های روانکاو هستند. به عنوان مثال، اگر کاربر می گفت “من احساس ناراحتی می کنم”، ELIZA ممکن است پاسخ دهد “چرا احساس ناراحتی می کنید؟”

ELIZA بسیار موفق بود و به سرعت به یکی از محبوب ترین برنامه های کامپیوتری در زمان خود تبدیل شد. این برنامه توجه زیادی را به هوش مصنوعی جلب کرد و به الهام بخش بسیاری از برنامه های شبیه سازی گفتگوی بعدی شد.

در اینجا یک مثال از مکالمه بین ELIZA و کاربر آورده شده است:

• کاربر: من احساس ناراحتی می کنم.
• ELIZA: چرا احساس ناراحتی می کنید؟
• کاربر: من نمی دانم.
• ELIZA: این احساس ناراحتی شما ممکن است به دلیل استرس یا اضطراب باشد. آیا در مورد چیزی استرس دارید یا نگران هستید؟
• کاربر: بله، نگران شغلم هستم.
• ELIZA: نگرانی شما در مورد شغلتان طبیعی است. بسیاری از مردم در مورد شغل خود نگران هستند. آیا فکر می کنید می توانید در مورد شغل خود با من صحبت کنید؟

این مکالمه نشان می دهد که ELIZA می تواند مکالماتی شبیه به مکالمات روان درمانی داشته باشد. ELIZA می تواند احساسات کاربر را شناسایی کند و پاسخ هایی ارائه دهد که به نظر می رسد حمایت کننده و دلسوز هستند.

با این حال، ELIZA نیز محدودیت هایی داشت. این برنامه قادر به درک عمیق احساسات کاربر نبود. همچنین، ELIZA می توانست به راحتی توسط کاربران فریب داده شود. به عنوان مثال، اگر کاربر می گفت “من یک ربات هستم”، ELIZA ممکن است پاسخ دهد “چرا فکر می کنید یک ربات هستید؟”

با این حال، ELIZA یک دستاورد مهم در هوش مصنوعی بود. این برنامه نشان داد که کامپیوترها می توانند مکالماتی شبیه به مکالمات انسان داشته باشند. ELIZA همچنین الهام بخش بسیاری از برنامه های شبیه سازی گفتگوی بعدی شد که امروزه در بسیاری از کاربردها استفاده می شوند.

و اما واقعیت (1966-1973)

بزرگترین چالش هوش مصنوعی؟

• برنامه ریزی دشوار
• نیاز به محاسبات زیاد ناتوان در سازگاری
• فقط شبیه طوطی عمل میکرد!

سیستم های خبره (1969-1986)

تحقیقات هوش مصنوعی بر توسعه سیستم های خبره متمرکز شد. برنامه‌های کامپیوتری که میتوانند مشکلات را در یک حوزه خاص، مانند پزشکی، حقوق یا مهندسی حل کنند.

سیستم های خبره:

یک سیستم خبره یک برنامه کامپیوتری است که دانش و مهارت یک متخصص را در یک حوزه خاص شبیه سازی می کند. سیستم های خبره اغلب برای کمک به کاربران در تصمیم گیری یا حل مشکلات استفاده می شوند.

سیستم های خبره اغلب از طریق یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) کنترل می شوند. GUI به کاربر امکان می دهد تا سوالات یا درخواست های خود را به سیستم بپرسد. سیستم سپس از دانش و مهارت خود برای پاسخ به سوالات یا تکمیل درخواست ها استفاده می کند. سیستم های خبره اغلب از طریق یک فرآیند به نام “استخراج دانش” ایجاد می شوند. در این فرآیند، دانش یک متخصص در یک حوزه خاص جمع آوری و کدگذاری می شود. این دانش سپس در یک پایگاه دانش ذخیره می شود. سیستم های خبره می توانند در طیف گسترده ای از کاربردها استفاده شوند. برخی از کاربردهای رایج سیستم های خبره عبارتند از:

• مشاوره پزشکی: سیستم های خبره می توانند برای کمک به پزشکان در تشخیص بیماری ها و ارائه درمان ها استفاده شوند.
• تعمیر و نگهداری: سیستم های خبره می توانند برای کمک به مهندسان در تشخیص و رفع مشکلات تجهیزات استفاده شوند.
• مدیریت مالی: سیستم های خبره می توانند برای کمک به سرمایه گذاران در تصمیم گیری های مالی استفاده شوند.

سیستم های خبره مزایای زیادی دارند. آنها می توانند:

• سرعت و دقت تصمیم گیری را بهبود بخشند.
• هزینه های آموزش و خدمات را کاهش دهند.
• بهبود دسترسی به دانش و مهارت.

با این حال، سیستم های خبره نیز محدودیت هایی دارند. آنها می توانند:

• در شرایطی که دانش محدود یا ناقص است، عملکرد ضعیفی داشته باشند.
• در شرایطی که مشکل به طور پیچیده ای تعریف شده باشد، عملکرد ضعیفی داشته باشند.
• توسط کاربران نادان یا بی تجربه مورد سوء استفاده قرار گیرند.

در مجموع، سیستم های خبره ابزارهای قدرتمندی هستند که می توانند در طیف گسترده ای از کاربردها استفاده شوند. با این حال، مهم است که مزایا و محدودیت های آنها را درک کنید تا از آنها به طور موثر استفاده کنید.

بازگشت شبکه های عصبی (1986-اکنون)

الگوریتم های بهتر و رایانه‌های قدرتمند تر

در دهه 1960 و 1970، شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) به عنوان یک رویکرد امیدوارکننده برای هوش مصنوعی در نظر گرفته می شدند. با این حال، در دهه 1980، ANN ها به دلیل مشکلاتی مانند پیچیدگی محاسباتی و نیاز به حجم زیادی از داده های آموزشی، از محبوبیت خود کاستند.

در دهه 1990، دو رویداد مهم باعث بازگشت ANN ها به دنیای هوش مصنوعی شد:

• پیشرفت سخت افزار

در دهه 1990، پیشرفت های سخت افزاری، محاسبات ANN را مقرون به صرفه تر و کارآمدتر کرد. این پیشرفت ها شامل ظهور پردازنده های موازی، افزایش قدرت پردازنده و کاهش هزینه حافظه بود.

الگوریتم های بهبود یافته

در دهه 1990، الگوریتم های جدیدی برای آموزش ANN ها توسعه یافتند. این الگوریتم ها، مانند الگوریتم پس انتشار خطا، آموزش ANN ها را آسان تر و کارآمدتر کرد.

این دو رویداد باعث شد که ANN ها بتوانند مشکلات پیچیده تری را حل کنند و عملکرد بهتری نسبت به روش های قبلی هوش مصنوعی داشته باشند. این امر منجر به افزایش علاقه به ANN ها در دهه 1990 شد و ANN ها را به یکی از زمینه های تحقیقاتی فعال در هوش مصنوعی تبدیل کرد. در اینجا چند مثال از کاربردهای ANN ها در دهه 1990 آورده شده است:

• پردازش تصویر: ANN ها برای تشخیص اشیا و چهره ها در تصاویر استفاده می شدند.
• پردازش زبان طبیعی: ANN ها برای درک و تولید زبان طبیعی استفاده می شدند.
• یادگیری ماشین: ANN ها برای آموزش مدل های یادگیری ماشین استفاده می شدند.

این کاربردها نشان می داد که ANN ها پتانسیل حل بسیاری از مشکلات پیچیده را دارند. این امر باعث شد که ANN ها به یکی از زمینه های تحقیقاتی فعال در هوش مصنوعی تبدیل شوند.

در دهه های بعدی، ANN ها به طور فزاینده ای در کاربردهای مختلف استفاده شدند. در حال حاضر، ANN ها در بسیاری از زمینه ها، از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی عمومی، استفاده می شوند.

احتمال و یادگیری ماشینی (1987-اکنون)

یادگیری ماشینی به برنامه های هوش مصنوعی اجازه می دهد تا بدون برنامه ریزی صریح از داده ها یاد بگیرند.

استدلال احتمالی و یادگیری ماشینی در : فیلتر کردن اسپم تشخیص تقلب تشخیص پزشکی

احتمال:

احتمال یک شاخه از ریاضیات است که به مطالعه احتمال وقوع رویدادهای تصادفی می پردازد. در هوش مصنوعی، احتمال اغلب برای مدل سازی عدم قطعیت استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از احتمال برای مدل سازی عدم قطعیت در داده های آموزشی یا عدم قطعیت در محیطی که یک سیستم هوش مصنوعی در آن کار می کند استفاده کرد.

یادگیری ماشینی:

یادگیری ماشینی یک شاخه از هوش مصنوعی است که به مطالعه روش هایی برای آموزش سیستم های کامپیوتری برای انجام وظایفی می پردازد که بدون برنامه نویسی صریح انجام می شوند. یادگیری ماشینی اغلب از احتمال برای مدل سازی عدم قطعیت در داده های آموزشی استفاده می کند.

بیگ دیتا (2001-اکنون)

محققان هوش مصنوعی در حال توسعه الگوریتم‌ها و تکنیک‌های جدیدی برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و استخراج بینش‌های مفید از ان هستند

بیگ دیتا چیست؟ بیگ دیتا به حجم عظیمی از داده‌های خام گفته می‌شود که به سرعت در حال تولید هستند. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند سنسورها، شبکه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌ها و دستگاه‌های هوشمند تولید شوند.

جلسه سوم: چرا یادگیری ماشین اینقدر مهم هست؟

در اولین بخش درباره یادگیری و اهمیت اون صحبت کردیم و حالا برای چشیدن یک جرعه از دریای بی پایان علم هوش مصنوعی میخواییم شروع کنیم به بررسی اولین و شاید مهم ترین بخش هوش مصنوعی یعنی یادگیری ماشین! اما قبلش مجدد یک تعریف دیگر از هوش مصنوعی را داشته باشیم, هوش مصنوعی یعنی:

هر تکنیکی که ماشین سعی میکنه مثل انسان کاری رو انجام بده

یادگیری صریح در مقابل یادگیری غیر صریح

یادگیری صریح

یادگیری صریح به فرآیندی گفته می‌شود که در آن یک مدل با استفاده از یک سری قوانین و دستورالعمل‌های مشخص آموزش می‌یابد. این قوانین و دستورالعمل‌ها به طور مستقیم توسط یک انسان یا یک برنامه کامپیوتری ارائه می‌شوند. در یادگیری صریح، مدل به طور مستقیم به داده‌ها دسترسی ندارد. در عوض، مدل فقط به قوانین و دستورالعمل‌هایی که برای آموزش آن استفاده شده‌اند، دسترسی دارد. مثال تبدیل خطی از فرانهایت به سلیسیوس فرض کنید می‌خواهیم یک مدل را برای تبدیل دما از فرانهایت به سلیسیوس آموزش دهیم. می‌توانیم از قانون زیر برای تبدیل دما استفاده کنیم:

C = (F - 32) * 5 / 9

در این قانون، C دمای سلیسیوس و F دمای فرانهایت است.

برای آموزش مدل، می‌توانیم مجموعه داده‌ای از دماهای فرانهایت و دماهای سلیسیوس جمع‌آوری کنیم. سپس، می‌توانیم از این مجموعه داده برای آموزش مدل با استفاده از قانون بالا استفاده کنیم.

پس از آموزش مدل، می‌توانیم از آن برای تبدیل دما از فرانهایت به سلیسیوس استفاده کنیم. به عنوان مثال، اگر دمای فرانهایت را 212 درجه وارد کنیم، مدل دمای سلیسیوس را 100 درجه برمی‌گرداند.

یادگیری غیر صریح

یادگیری غیر صریح به فرآیندی گفته می‌شود که در آن یک مدل با استفاده از داده‌ها بدون هیچ گونه قانون یا دستورالعمل مشخصی آموزش می‌یابد. این داده‌ها معمولاً یک مجموعه داده از نمونه‌های ورودی و خروجی هستند.

در یادگیری غیر صریح، مدل به طور مستقیم به داده‌ها دسترسی دارد. در عوض، مدل از داده‌ها برای یادگیری الگوها استفاده می‌کند.

مثال تبدیل خطی از فرانهایت به سلیسیوس

فرض کنید می‌خواهیم یک مدل را برای تبدیل دما از فرانهایت به سلیسیوس آموزش دهیم. می‌توانیم از یک الگوریتم یادگیری ماشینی مانند شبکه عصبی مصنوعی (ANN) برای آموزش مدل استفاده کنیم.

ANN یک شبکه از گره‌ها است که به هم متصل هستند. هر گره یک وزن دارد. وزن‌ها به ANN اجازه می‌دهند تا الگوها را در داده‌ها یاد بگیرد.

برای آموزش ANN، می‌توانیم مجموعه داده‌ای از دماهای فرانهایت و دماهای سلیسیوس جمع‌آوری کنیم. سپس، می‌توانیم از این مجموعه داده برای آموزش ANN استفاده کنیم.

پس از آموزش ANN، می‌توانیم از آن برای تبدیل دما از فرانهایت به سلیسیوس استفاده کنیم. به عنوان مثال، اگر دمای فرانهایت را 212 درجه وارد کنیم، ANN دمای سلیسیوس را 100 درجه برمی‌گرداند.

تفاوت یادگیری صریح و غیر صریح

در یادگیری صریح، قوانین و دستورالعمل‌ها به طور مستقیم توسط یک انسان یا یک برنامه کامپیوتری ارائه می‌شوند. در یادگیری غیر صریح، مدل از داده‌ها برای یادگیری الگوها استفاده می‌کند.

یادگیری صریح معمولاً برای کاربردهایی استفاده می‌شود که در آن قوانین و دستورالعمل‌ها به طور واضح مشخص شده‌اند. یادگیری غیر صریح معمولاً برای کاربردهایی استفاده می‌شود که در آن قوانین و دستورالعمل‌ها به طور واضح مشخص نشده‌اند.

در مثال تبدیل خطی از فرانهایت به سلیسیوس، می‌توان از یادگیری صریح استفاده کرد. در این صورت، قانون تبدیل به عنوان یک قانون صریح ارائه می‌شود. همچنین می‌توان از یادگیری غیر صریح استفاده کرد. در این صورت، ANN می‌تواند از داده‌های دمای فرانهایت و دماهای سلیسیوس برای یادگیری قانون تبدیل استفاده کند.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یک شاخه از هوش مصنوعی است که به مطالعه روش‌هایی برای آموزش سیستم‌های کامپیوتری برای انجام وظایفی می‌پردازد که بدون برنامه نویسی صریح انجام می‌شوند.

در یادگیری ماشین، سیستم کامپیوتری با استفاده از داده‌ها آموزش می‌یابد. این داده‌ها معمولاً یک مجموعه داده از نمونه‌های ورودی و خروجی هستند.

به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم یک سیستم کامپیوتری را برای تشخیص چهره آموزش دهیم. می‌توانیم مجموعه داده‌ای از تصاویر چهره جمع‌آوری کنیم. هر تصویر دارای برچسبی است که نشان می‌دهد چهره متعلق به چه کسی است.

سیستم کامپیوتری می‌تواند از این مجموعه داده برای یادگیری الگوهایی استفاده کند که چهره‌های افراد مختلف را از هم متمایز می‌کند. پس از آموزش سیستم، می‌توانیم از آن برای تشخیص چهره در تصاویر جدید استفاده کنیم.

انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین را می‌توان به دو دسته اصلی تقسیم کرد:

• یادگیری نظارت شده
• یادگیری غیر نظارت شده

یادگیری نظارت شده

در یادگیری نظارت شده، سیستم کامپیوتری با استفاده از مجموعه داده‌ای از نمونه‌های ورودی و خروجی آموزش می‌یابد.

به عنوان مثال، در مثال تشخیص چهره، مجموعه داده‌ای از تصاویر چهره و برچسب‌های مربوطه را داریم. این مجموعه داده نمونه‌های ورودی و خروجی را برای سیستم کامپیوتری فراهم می‌کند.

سیستم کامپیوتری می‌تواند از این مجموعه داده برای یادگیری الگوهایی استفاده کند که چهره‌های افراد مختلف را از هم متمایز می‌کند.

یادگیری غیر نظارت شده

در یادگیری غیر نظارت شده، سیستم کامپیوتری با استفاده از مجموعه داده‌ای از نمونه‌های ورودی بدون برچسب آموزش می‌یابد.

به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم یک سیستم کامپیوتری را برای دسته‌بندی تصاویر آموزش دهیم. می‌توانیم مجموعه داده‌ای از تصاویر جمع‌آوری کنیم، اما برچسبی برای هر تصویر وجود ندارد.

سیستم کامپیوتری می‌تواند از این مجموعه داده برای یادگیری الگوهایی استفاده کند که تصاویر را به گروه‌های مختلف تقسیم می‌کند.

کاربردهای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شود، از جمله:

• تشخیص بیماری
• پیش‌بینی آب‌وهوا
• توصیه‌گر محصولات
• خودران‌ها
• بازی‌های کامپیوتری

آینده یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک زمینه در حال رشد است و انتظار می‌رود که در آینده کاربردهای بیشتری پیدا کند. با پیشرفت فناوری، سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند پیچیده‌تر و کارآمدتر شوند.

یادگیری ماشین یک نوع یادگیری غیر صریح است

یادگیری ماشین یک نوع یادگیری غیر صریح است زیرا مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌ها بدون هیچ گونه قانون یا دستورالعمل مشخصی آموزش می‌یابند. در واقع، هدف از یادگیری ماشین این است که سیستم‌های کامپیوتری بتوانند الگوهایی را در داده‌ها یاد بگیرند که با استفاده از برنامه نویسی صریح قابل دستیابی نیستند.

به عنوان مثال، در مثال تشخیص چهره، مدل یادگیری ماشین الگوهایی را در داده‌ها یاد می‌گیرد که چهره‌های افراد مختلف را از هم متمایز می‌کند. این الگوها را نمی‌توان با استفاده از برنامه نویسی صریح به طور دقیق مشخص کرد.

بنابراین، یادگیری ماشین یک نوع یادگیری غیر صریح است زیرا مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌ها بدون هیچ گونه قانون یا دستورالعمل مشخصی آموزش می‌یابند.

جلسه چهارم: انواع دسته بندی یادگیری ماشین و شبکه عصبی

توی این جلسه در ابتدا درباره انواع دسته بندی یادگیری ماشین از منظر نظارت شده و نظارت نشده صحبت میکنیم و سپس وارد مفهوم شبکه‌های عصبی در طبعیت (مغز انسان) و شبکه های عصبی مصنوعی صحبت میکنیم.

انواع دسته بندی یادگیری ماشین:

یادگیری ماشین یک نوع هوش مصنوعی است که به ماشین ها اجازه می دهد تا بدون برنامه نویسی صریح یاد بگیرند. یادگیری ماشین بر روی داده ها کار می کند و از الگوها و روابطی که در داده ها پیدا می کند برای انجام وظایف استفاده می کند.

یادگیری نظارت شده

در یادگیری نظارت شده، به ماشین داده های آموزشی داده می شود که شامل پاسخ های صحیح برای هر نمونه داده است. ماشین از این داده ها برای یادگیری الگوهایی استفاده می کند که می تواند برای پیش بینی پاسخ صحیح برای نمونه های جدید استفاده شود.

مثال ساده از یادگیری نظارت شده

فرض کنید می خواهید یک ماشین را آموزش دهید تا تشخیص دهد که یک سگ یا گربه در یک تصویر است. می توانید به ماشین مجموعه ای از تصاویر از سگ ها و گربه ها را بدهید که هر کدام با برچسب «سگ» یا «گربه» مشخص شده است. ماشین از این داده ها برای یادگیری الگوهایی استفاده می کند که می تواند برای تشخیص سگ ها و گربه ها در تصاویر جدید استفاده شود.

یادگیری بدون نظارت

در یادگیری بدون نظارت، به ماشین داده های آموزشی داده می شود که هیچ پاسخ صحیحی برای آن وجود ندارد. ماشین از این داده ها برای یافتن الگوها و روابط در داده ها استفاده می کند.

مثال ساده از یادگیری بدون نظارت

فرض کنید می خواهید یک ماشین را آموزش دهید تا گروه های مشابه داده ها را شناسایی کند. می توانید به ماشین مجموعه ای از داده ها را بدهید که هیچ برچسبی برای آن وجود ندارد. ماشین از این داده ها برای یافتن الگوهایی استفاده می کند که می تواند برای گروه بندی داده ها در گروه های مشابه استفاده شود.

شبکه های عصبی

شبکه عصبی انسان - مغز

مغز انسان از میلیاردها سلول کوچک به نام نورون ساخته شده است. نورون ها مانند سلول های دیگر در بدن هستند، اما یک تفاوت مهم دارند: آنها می توانند پالس های الکتریکی تولید کنند. این پالس های الکتریکی مسئول همه چیزهایی هستند که مغز انجام می دهد، از فکر کردن و یادگیری گرفته تا احساسات و حرکت.

شبکه عصبی مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی ابزار قدرتمندی هستند که می توان از آنها برای انجام طیف گسترده ای از وظایف استفاده کرد. این شبکه ها با تقلید از مغز انسان، می توانند الگوها را در داده ها پیدا کنند و در آینده از داده های جدید پیش بینی کنند.

شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) نوع خاصی از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند که از مدل مغز انسان برای پردازش اطلاعات استفاده می کنند.

چگونه شبکه های عصبی مصنوعی می توانند یاد بگیرند؟

شبکه های عصبی مصنوعی با استفاده از داده های آموزشی یاد می گیرند. این داده های آموزشی می تواند شامل تصاویر، متن یا داده های عددی باشد.

شبکه عصبی مصنوعی داده های آموزشی را بررسی می کند و الگوهایی را در آن ها پیدا می کند. این الگوها به شبکه عصبی مصنوعی کمک می کند تا در آینده از داده های جدید پیش بینی کند.

مثال

فرض کنید می خواهید یک شبکه عصبی مصنوعی برای تشخیص سگ ها و گربه ها در تصاویر آموزش دهید.

برای این کار، باید به شبکه عصبی مصنوعی مجموعه ای از تصاویر سگ ها و گربه ها را آموزش دهید. این تصاویر باید برچسب داشته باشند تا شبکه عصبی مصنوعی بداند که کدام تصویر سگ است و کدام تصویر گربه است.

شبکه عصبی مصنوعی سپس این تصاویر را بررسی می کند و الگوهایی را در آنها پیدا می کند. این الگوها به شبکه عصبی مصنوعی کمک می کند تا در آینده از تصاویر جدید سگ ها و گربه ها را تشخیص دهد.

جلسه پنچم: معرفی مدل‌های زبانی و کار با چت‌بات‌های بر پایه مدل‌های زبانی بزرگ

توی این جلسه کم کم برای اولین بار درباره یکی از مهم ترین ترند های دنیای امروز یعنی چت بات های بر پایه هوش مصنوعی و مدل های زبانی بزرگ صحبت میکنیم.

مفاهیم پایه مدل‌های زبانی: مدل‌های زبانی الگوریتم‌هایی هستند که می‌توانند از متن برای انجام وظایف مختلفی مانند ترجمه، خلاصه‌نویسی، پاسخ به سوالات و تولید متن استفاده کنند. پیکره زبانی: پیکره زبانی مجموعه‌ای از متن است که برای آموزش مدل‌های زبانی استفاده می‌شود. مدل‌های زبانی بزرگ: مدل‌های زبانی بزرگ مدل‌هایی هستند که با استفاده از حجم زیادی از داده‌های متنی آموزش می‌بینند. این مدل‌ها می‌توانند وظایف پیچیده‌تری را نسبت به مدل‌های زبانی کوچک‌تر انجام دهند.

مدل GPT مدل GPT: مدل GPT یک مدل زبانی بزرگ است که توسط شرکت OpenAI توسعه یافته است. این مدل می‌تواند متن تولید کند، زبان‌ها را ترجمه کند، انواع مختلف محتوای خلاقانه بنویسد و به سوالات شما به روشی آموزنده پاسخ دهد. کاربردهای مدل GPT: مدل GPT در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شود، از جمله:

• تولید متن
• ترجمه زبان
• نوشتن انواع مختلف محتوای خلاقانه
• پاسخ به سوالات

Chat GPT - چت جی‌پی‌تی چت بات GPT-3: چت بات GPT-3 یک چت بات مبتنی بر مدل GPT است که می‌تواند با انسان‌ها به صورت طبیعی مکالمه کند. این چت بات می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند خدمات مشتری، آموزش و سرگرمی استفاده شود.

کنترل چت‌بات با prompt

در چت بات ها، prompt عبارتی است که به چت بات می دهد تا بداند که چگونه باید پاسخ دهد. prompt می تواند یک سوال، یک درخواست یا یک عبارت ساده باشد.

prompt ها نقش مهمی در تعیین لحن یک چت بات دارند. به عنوان مثال، اگر یک prompt رسمی باشد، چت بات نیز پاسخ رسمی خواهد داد. اگر یک prompt غیر رسمی باشد، چت بات نیز پاسخ غیر رسمی خواهد داد.

خلاصه سازی متن با: متن زیر را در ۵۰۰ کلمه خلاصه کن «متن»

علاوه بر این، می توان از prompt ها برای ایجاد لحن های خاص دیگری نیز استفاده کرد. به عنوان مثال، برای ایجاد یک لحن طنزآمیز، می توان از prompt هایی مانند “این خیلی خنده دار است!” یا “من نمی توانم از این خنده دارتر باشد!” استفاده کرد.

در اینجا چند مثال دیگر از prompt ها آورده شده است که می توان برای تغییر لحن چت بات استفاده کرد:

برای ایجاد یک لحن دوستانه:

• “با هم کار کنیم،”
• “من می توانم به شما کمک کنم،”
• “ما می توانیم این کار را انجام دهیم،” برای ایجاد یک لحن رسمی:
• “لطفاً دستورالعمل های من را دنبال کنید،”
• “لطفاً اطلاعات مورد نیاز خود را ارائه دهید،”
• “لطفاً منتظر بمانید تا من کار خود را انجام دهم،” برای ایجاد یک لحن جدی: “این یک موضوع جدی است،”- “لطفاً توجه داشته باشید،”- “من جدی هستم،”- با استفاده از prompt های مناسب، می توان لحن چت بات را به گونه ای تغییر داد که با نیازهای کاربر مطابقت داشته باشد.

بچه‌های کلاس همیشه به شوخی درباره این سوال میپرسند «جومونگ یا مختار» حالا بیاییم با کمک prompt ها و مدل‌های زبانی و google bard به این موضوع بپردازیم.

جلسه ششم - معرفی بینایی ماشین و انواع کاربردهای آن

توی این جلسه در ابتدا درباره اینکه انسان چطوری می‌بینید صحبت میکنیم و بعد درباره بینایی ماشین و انواع کاربرد های ان صحبت می‌کنیم در انتها هم درباره کاربردهای بینایی ماشین توی زندگی روزمره ما با معرفی Google Lens ادامه میدهیم.

بینایی ماشین: بینایی ماشین دانش و فناوری استفاده از رایانه‌ها برای پردازش اطلاعات بصری است. هوش مصنوعی: هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به دنبال ایجاد هوش مصنوعی در ماشین‌ها است.

کاربردهای بینایی ماشین:

طبقه بندی: توضیح دهید که چگونه رایانه ها می توانند تصاویر را به گروه های مختلف طبقه بندی کنند.

شناسایی شیء: بحث کنید که چگونه رایانه ها می توانند اشیا را درون یک تصویر شناسایی و مکان یابی کنند.

تشخیص نویسه نوری (OCR): OCR را به عنوان یک روش برای تبدیل انواع مختلف اسناد به داده های قابل ویرایش و قابل جستجو معرفی کنید.

سگمنت کردن: شرح دهید که چگونه رایانه ها می توانند یک تصویر را به بخش های متعدد تقسیم کنند تا نمایش تصویر ساده تر یا تغییر کند.

کاربردهای Google Lens در زندگی روزمره عبارتند از:

• ترجمه متن: Google Lens می تواند متن را از زبان های مختلف ترجمه کند. این می تواند برای ترجمه منوهای رستوران ها، علائم خیابان ها یا حتی متن روی بسته بندی محصولات مفید باشد.
• شناسایی اشیا: Google Lens می تواند انواع مختلفی از اشیا را شناسایی کند، از جمله محصولات، حیوانات، گیاهان و موارد دیگر. این می تواند برای یافتن اطلاعات در مورد یک شیء خاص یا خرید محصولات آنلاین مفید باشد.
• جستجوی مکان ها: Google Lens می تواند مکان ها را در دنیای واقعی شناسایی کند. این می تواند برای یافتن مسیرها، بررسی بررسی ها یا حتی یافتن اطلاعات در مورد تاریخچه یک مکان مفید باشد.
• گردشگری: Google Lens می تواند برای شناسایی اشیا و مکان های گردشگری در دنیای واقعی استفاده شود. این می تواند برای یافتن اطلاعات در مورد یک مکان خاص یا ایجاد یک تور مجازی مفید باشد.

جلسه هفتم: پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی

توی این جلسه سعی کردم به به صورت بررسی تاریخچه زبان در انسان و سپس مفهوم زبان طبیعی به این سوال بپردازم که حالا با کمک هوش مصنوعی چه کارهایی میتونیم با پردازش زبان طبیعی انجام بدیم.

تاریخچه ارتباطات برقرار کردن انسان‌ها باهم

انسان‌ها از زمان‌های بسیار دور به دنبال راه‌هایی برای برقراری ارتباط با یکدیگر بوده‌اند. اولین شکل ارتباطات انسان‌ها از طریق زبان بدن بوده است. انسان‌ها از طریق حالات چهره، ژست‌ها و حرکات بدن خود می‌توانستند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.

با گذشت زمان، انسان‌ها شروع به استفاده از صدا برای برقراری ارتباط با یکدیگر کردند. این اولین شکل زبان گفتار بود. زبان گفتار به انسان‌ها اجازه می‌داد تا اطلاعات بیشتری را با یکدیگر به اشتراک بگذارند.

در ادامه، انسان‌ها شروع به استفاده از نوشتار برای برقراری ارتباط با یکدیگر کردند. این اولین شکل زبان نوشتاری بود. زبان نوشتاری به انسان‌ها اجازه می‌داد تا اطلاعات را برای مدت طولانی‌تری حفظ کنند و با افراد بیشتری به اشتراک بگذارند.

یک نمونه نوین برای استفاده از زبان اشاره رو میشه به فیلم‌های اکشن و تیم‌های ضربت توی اون اشاره کرد. جایی که نباید هیچگونه صدایی ایجاد بشه

پیدایش زبان گفتار و نوشتاری در انسان

زبان گفتار و نوشتاری دو شکل اصلی ارتباط انسان‌ها با یکدیگر هستند. پیدایش این دو شکل ارتباطی نقطه عطفی در تاریخ ارتباطات بشری بود.

زبان گفتار

زبان گفتار اولین شکل ارتباط انسان‌ها با یکدیگر بود. زبان گفتار از طریق صدا ایجاد می‌شود. انسان‌ها از طریق صدا می‌توانند کلمات، عبارات و جملات را تولید کنند.

پیدایش زبان گفتار به عوامل مختلفی بستگی داشت. یکی از این عوامل، رشد مغز انسان بود. مغز انسان به اندازه کافی بزرگ شده بود تا بتواند زبان را درک و پردازش کند.

عامل دیگر، تغییرات در زندگی اجتماعی انسان‌ها بود. انسان‌ها از زندگی در گروه‌های کوچک به زندگی در گروه‌های بزرگ‌تر روی آوردند. این امر نیاز به برقراری ارتباط موثرتر بین انسان‌ها را افزایش داد.

زبان نوشتاری

زبان نوشتاری شکل پیشرفته‌تری از زبان گفتار است. زبان نوشتاری از طریق خطوط و حروف ایجاد می‌شود. انسان‌ها از طریق خطوط و حروف می‌توانند کلمات، عبارات و جملات را به صورت ماندگار ثبت کنند.

پیدایش زبان نوشتاری به عوامل مختلفی بستگی داشت. یکی از این عوامل، اختراع ابزار نوشتن بود. ابزار نوشتن به انسان‌ها اجازه می‌داد تا خطوط و حروف را به صورت ماندگار ثبت کنند.

عامل دیگر، تغییرات در زندگی اجتماعی انسان‌ها بود. انسان‌ها از زندگی در گروه‌های کوچک به زندگی در گروه‌های بزرگ‌تر روی آوردند. این امر نیاز به برقراری ارتباط موثرتر بین انسان‌ها را افزایش داد.

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به تعامل و ارتباط کامپیوترها با زبان انسان می‌پردازد. پردازش زبان طبیعی شامل طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها است که می‌توانند برای انجام وظایفی مانند ترجمه، تشخیص گفتار، خلاصه‌نویسی، پاسخ به سوالات و تولید متن استفاده شوند.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یک چالش پیچیده است زیرا زبان انسان پیچیده و مبهم است. برخی از چالش‌های اصلی پردازش زبان طبیعی عبارتند از:

• ابهام: بان انسان اغلب ابهام‌آمیز است.
• تنوع: زبان انسان بسیار متنوع است. به عنوان مثال، زبان انگلیسی دارای لهجه‌ها و گویش‌های مختلفی است، و همچنین دارای اصطلاحات و کلمات عامیانه متعددی است.
• نوآوری: زبان انسان دائماً در حال تغییر است. کلمات و عبارات جدید دائماً ایجاد می‌شوند، و معانی کلمات و عبارات موجود نیز می‌توانند تغییر کنند.

استفاده از هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی

هوش مصنوعی نقش کلیدی در پردازش زبان طبیعی ایفا می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای درک و پردازش زبان انسان استفاده شوند. برخی از تکنیک‌های هوش مصنوعی که در پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شوند عبارتند از:

• یادگیری ماشین: یادگیری ماشین به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های آموزشی برای یادگیری الگوها و روابط استفاده کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند برای انجام وظایف پردازش زبان طبیعی مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و استدلال استفاده شوند.
• شبکه‌های عصبی مصنوعی: شبکه‌های عصبی مصنوعی مدل‌هایی هستند که بر اساس مغز انسان ساخته شده‌اند. این شبکه‌ها می‌توانند برای پردازش زبان انسان به روشی مشابه مغز انسان استفاده شوند.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی

ترجمه ماشینی: ترجمه ماشینی از زبانی به زبان دیگر است. پردازش زبان طبیعی می‌تواند برای ترجمه متن، گفتار و سایر فرمت‌های زبانی استفاده شود. تشخیص گفتار: تشخیص گفتار به تبدیل گفتار به متن می‌پردازد. پردازش زبان طبیعی می‌تواند برای تشخیص گفتار در کاربردهای مختلفی مانند دستیار صوتی، پاسخگویی به سوالات و ضبط گفتار استفاده شود. خلاصه‌نویسی: خلاصه‌نویسی به خلاصه‌سازی متن طولانی می‌پردازد. پردازش زبان طبیعی می‌تواند برای خلاصه‌نویسی متن در کاربردهای مختلفی مانند روزنامه‌نگاری، یادداشت‌برداری و یادگیری استفاده شود. پاسخ به سوالات: پاسخ به سوالات به پاسخگویی به سوالات انسان می‌پردازد. پردازش زبان طبیعی می‌تواند برای پاسخ به سوالات در کاربردهای مختلفی مانند جستجوی وب، چت‌بات‌ها و آموزش استفاده شود. تولید متن: تولید متن به ایجاد متن جدید می‌پردازد. پردازش زبان طبیعی می‌تواند برای تولید متن در کاربردهای مختلفی مانند نوشتن مقاله، نوشتن کتاب و تولید محتوای بازاریابی استفاده شود.

توی جلسه مربوط به GPT و مدل‌های زبانی با برخی از این کاربرد‌ها آشنا شدیم

کد تشخیص اشیا

import cv2

# Load the pre-trained Haar cascade classifier for face detection
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# Initialize the video capture device (webcam)
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # Convert the frame to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Detect faces in the grayscale frame
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # Draw rectangles around the detected faces
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

        # Display the resulting frame
        cv2.putText(frame, 'Face', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('Face Detection', frame)

    # Exit if the 'q' key is pressed
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# Release the capture device and close windows
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()