شکستن مزایا و معایب هوش مصنوعی – وبلاگ IBM

هوش مصنوعی (AI) به حوزه‌های همگرای کامپیوتر و علوم داده اشاره دارد که بر ساخت ماشین‌هایی با هوش انسانی متمرکز است تا کارهایی را انجام دهند که قبلاً به یک انسان نیاز داشت. به عنوان مثال، یادگیری، استدلال، حل مسئله، ادراک، درک زبان و موارد دیگر. به جای تکیه بر دستورالعمل‌های صریح یک برنامه‌نویس، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و به آن‌ها اجازه می‌دهد مشکلات پیچیده (و همچنین کارهای ساده اما تکراری) را مدیریت کنند و در طول زمان بهبود پیدا کنند.

فناوری هوش مصنوعی امروزی دارای طیف وسیعی از موارد استفاده در صنایع مختلف است. کسب‌وکارها از هوش مصنوعی برای به حداقل رساندن خطای انسانی، کاهش هزینه‌های بالای عملیات، ارائه اطلاعات در زمان واقعی و بهبود تجربه مشتری، در میان بسیاری از برنامه‌های کاربردی دیگر استفاده می‌کنند. به این ترتیب، نشان‌دهنده تغییر قابل توجهی در رویکرد ما به محاسبات است، و سیستم‌هایی را ایجاد می‌کند که می‌توانند جریان کار را بهبود بخشند و عناصر زندگی روزمره را تقویت کنند.

اما حتی با وجود مزایای بی شمار هوش مصنوعی، در مقایسه با روش های برنامه نویسی سنتی دارای معایب قابل توجهی است. توسعه و استقرار هوش مصنوعی می‌تواند با نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، جابه‌جایی شغل و خطرات امنیت سایبری همراه باشد، به غیر از تعهد فنی عظیم برای اطمینان از اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی همانطور که در نظر گرفته شده است رفتار می‌کنند.

در این مقاله، نحوه عملکرد فناوری هوش مصنوعی را مورد بحث قرار می‌دهیم و مزایا و معایب هوش مصنوعی را در مقایسه با روش‌های محاسباتی سنتی بیان می‌کنیم.

هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می کند؟

هوش مصنوعی بر روی سه جزء اساسی عمل می کند: داده ها، الگوریتم ها و قدرت محاسباتی. 

• داده ها: سیستم‌های هوش مصنوعی یاد می‌گیرند و بر اساس داده‌ها تصمیم می‌گیرند و برای آموزش مؤثر به مقادیر زیادی داده نیاز دارند، به ویژه در مورد مدل‌های یادگیری ماشینی (ML). داده ها اغلب به سه دسته تقسیم می شوند: داده های آموزشی (به یادگیری مدل کمک می کند)، داده های اعتبارسنجی (مدل را تنظیم می کند) و داده های آزمایشی (عملکرد مدل را ارزیابی می کند). برای عملکرد بهینه، مدل‌های هوش مصنوعی باید داده‌ها را از مجموعه داده‌های متنوع (مثلاً متن، تصاویر، صدا و موارد دیگر) دریافت کنند، که سیستم را قادر می‌سازد تا یادگیری خود را به داده‌های جدید و نادیده تعمیم دهد.
• الگوریتم ها: الگوریتم ها مجموعه قوانینی هستند که سیستم های هوش مصنوعی برای پردازش داده ها و تصمیم گیری استفاده می کنند. دسته الگوریتم های هوش مصنوعی شامل الگوریتم های ML می شود که بدون برنامه نویسی صریح یاد می گیرند و پیش بینی و تصمیم می گیرند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از ML که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه (ANN) استفاده می‌کند – از این رو توصیفگر «عمیق» – برای مدل‌سازی انتزاعات سطح بالا در زیرساخت‌های کلان داده، کار کند. و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، عامل را قادر می‌سازد تا رفتار را با انجام عملکردها و دریافت تنبیه و پاداش بر اساس درستی آن‌ها بیاموزد و مدل را تا زمانی که به طور کامل آموزش داده شود، به طور مکرر تنظیم می‌کند.
• قدرت پردازش: الگوریتم های هوش مصنوعی اغلب به منابع محاسباتی قابل توجهی برای پردازش چنین مقادیر زیادی از داده ها و اجرای الگوریتم های پیچیده، به ویژه در مورد یادگیری عمیق، نیاز دارند. بسیاری از سازمان ها برای ساده سازی این فرآیندها به سخت افزارهای تخصصی مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) متکی هستند. 

سیستم های هوش مصنوعی نیز در دو دسته کلی قرار می گیرند:

• هوش باریک مصنوعیAI باریک یا هوش مصنوعی ضعیف نیز نامیده می شود، وظایف خاصی مانند تشخیص تصویر یا صدا را انجام می دهد. دستیارهای مجازی مانند سیری اپل، الکسای آمازون، IBM watsonx و حتی ChatGPT OpenAI نمونه هایی از سیستم های باریک هوش مصنوعی هستند.
• هوش عمومی مصنوعی (AGI)یا Strong AI، می تواند هر وظیفه فکری را که یک انسان می تواند انجام دهد، انجام دهد. می تواند درک کند، بیاموزد، تطبیق دهد و از دانش در حوزه های مختلف کار کند. با این حال، AGI هنوز فقط یک مفهوم نظری است.

برنامه نویسی سنتی چگونه کار می کند؟

برخلاف برنامه نویسی هوش مصنوعی، برنامه نویسی سنتی به برنامه نویس نیاز دارد که دستورالعمل های صریح را برای کامپیوتر بنویسد تا در هر سناریو ممکنی از آن پیروی کند. سپس کامپیوتر دستورالعمل ها را برای حل یک مشکل یا انجام یک کار اجرا می کند. این یک رویکرد قطعی است، شبیه به یک دستور العمل، که در آن کامپیوتر دستورالعمل های گام به گام را برای رسیدن به نتیجه مطلوب اجرا می کند.

رویکرد سنتی برای مشکلات واضح تعریف شده با تعداد محدودی از نتایج ممکن مناسب است، اما اغلب غیرممکن است که برای هر سناریویی قوانینی بنویسیم زمانی که وظایف پیچیده هستند یا نیاز به درک انسان‌مانند دارند (مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، و غیره.). اینجاست که برنامه نویسی هوش مصنوعی برتری واضحی را نسبت به روش های برنامه نویسی مبتنی بر قوانین ارائه می دهد.

مزایا و معایب هوش مصنوعی (در مقایسه با محاسبات سنتی) چیست؟

پتانسیل هوش مصنوعی در دنیای واقعی بسیار زیاد است. کاربردهای هوش مصنوعی شامل تشخیص بیماری‌ها، شخصی‌سازی فیدهای رسانه‌های اجتماعی، اجرای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده برای مدل‌سازی آب‌وهوا و تقویت ربات‌های چت است که درخواست‌های پشتیبانی مشتری ما را رسیدگی می‌کنند. ربات های مجهز به هوش مصنوعی حتی می توانند اتومبیل ها را جمع آوری کرده و تشعشعات ناشی از آتش سوزی های جنگلی را به حداقل برسانند.

مانند هر فناوری دیگری، هوش مصنوعی در مقایسه با فناوری های برنامه نویسی سنتی، مزایا و معایبی دارد. گذشته از تفاوت های اساسی در نحوه عملکرد، هوش مصنوعی و برنامه نویسی سنتی از نظر کنترل برنامه نویس، مدیریت داده ها، مقیاس پذیری و در دسترس بودن نیز به طور قابل توجهی متفاوت هستند.

• کنترل و شفافیت: برنامه نویسی سنتی به توسعه دهندگان کنترل کامل بر منطق و رفتار نرم افزار را ارائه می دهد که امکان سفارشی سازی دقیق و نتایج قابل پیش بینی و سازگار را فراهم می کند. و اگر برنامه ای آنطور که انتظار می رود رفتار نکند، توسعه دهندگان می توانند از طریق پایگاه کد ردیابی کنند تا مشکل را شناسایی و تصحیح کنند. کنترل و تفسیر سیستم‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های پیچیده مانند شبکه‌های عصبی عمیق، دشوار است. آنها اغلب مانند «جعبه‌های سیاه» کار می‌کنند، جایی که ورودی و خروجی آن مشخص است، اما فرآیندی که مدل برای انتقال از یکی به دیگری استفاده می‌کند، نامشخص است. این عدم شفافیت می‌تواند در صنایعی که قابلیت توضیح فرآیند و تصمیم‌گیری را در اولویت قرار می‌دهند (مانند مراقبت‌های بهداشتی و مالی) مشکل‌ساز باشد.
• یادگیری و مدیریت داده ها: برنامه نویسی سنتی سفت و سخت است. برای اجرای برنامه‌ها به داده‌های ساخت‌یافته متکی است و معمولاً برای پردازش داده‌های بدون ساختار تلاش می‌کند. به منظور "آموزش" یک برنامه اطلاعات جدید، برنامه نویس باید به صورت دستی داده های جدید اضافه کند یا فرآیندها را تنظیم کند. برنامه های کدگذاری شده سنتی نیز با تکرار مستقل مشکل دارند. به عبارت دیگر، آنها ممکن است نتوانند سناریوهای پیش‌بینی نشده را بدون برنامه‌ریزی صریح برای آن موارد تطبیق دهند. از آنجایی که سیستم‌های هوش مصنوعی از مقادیر زیادی داده یاد می‌گیرند، برای پردازش داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر، فیلم‌ها و متن زبان طبیعی مناسب‌تر هستند. سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به طور مداوم از داده‌ها و تجربیات جدید بیاموزند (مانند یادگیری ماشین)، به آن‌ها اجازه می‌دهد عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند و آنها را به‌ویژه در محیط‌های پویا که بهترین راه‌حل ممکن می‌تواند در طول زمان تکامل یابد، مفید کند.
• ثبات و مقیاس پذیری: برنامه نویسی سنتی پایدار است. هنگامی که یک برنامه نوشته و اشکال زدایی می شود، هر بار عملیات را دقیقاً به همان روش انجام می دهد. با این حال، ثبات برنامه‌های مبتنی بر قوانین به قیمت مقیاس‌پذیری تمام می‌شود. از آنجایی که برنامه‌های سنتی فقط از طریق مداخلات برنامه‌نویسی صریح می‌توانند یاد بگیرند، برنامه‌نویسان را ملزم می‌کنند که کد را در مقیاس بنویسند تا عملیات را افزایش دهند. این فرآیند برای بسیاری از سازمان ها اگر نگوییم غیرممکن می تواند غیرقابل مدیریت باشد. برنامه های هوش مصنوعی مقیاس پذیری بیشتری نسبت به برنامه های سنتی ارائه می دهند اما با ثبات کمتری. اتوماسیون و ویژگی‌های یادگیری مستمر برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا فرآیندها را به سرعت و با سهولت نسبی مقیاس‌بندی کنند که یکی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی است. با این حال، ماهیت بداهه سیستم‌های هوش مصنوعی به این معنی است که برنامه‌ها ممکن است همیشه پاسخ‌های منسجم و مناسب ارائه نکنند.
• کارایی و در دسترس بودن: برنامه‌های رایانه‌ای مبتنی بر قوانین می‌توانند در دسترس بودن 24 ساعته و 7 روز هفته را فراهم کنند، اما گاهی اوقات تنها در صورتی که کارگران انسانی داشته باشند که به صورت شبانه روزی کار کنند.

فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند 24 ساعته بدون دخالت انسان اجرا شوند تا عملیات تجاری به طور مداوم اجرا شود. یکی دیگر از مزایای هوش مصنوعی این است که سیستم های هوش مصنوعی می توانند کارهای خسته کننده یا تکراری (مانند ورود داده ها) را خودکار کنند، پهنای باند کارمندان را برای کارهای کاری با ارزش بالاتر آزاد کنند و هزینه های حقوق و دستمزد شرکت را کاهش دهند. با این حال، شایان ذکر است که اتوماسیون می تواند پیامدهای از دست دادن شغل قابل توجهی برای نیروی کار داشته باشد. به عنوان مثال، برخی از شرکت‌ها به جای واگذاری چنین وظایفی به بخش منابع انسانی، به استفاده از دستیارهای دیجیتال برای تریاژ گزارش‌های کارمندان روی آورده‌اند. سازمان‌ها باید راه‌هایی برای ترکیب نیروی کار موجود خود در جریان‌های کاری جدید بیابند که با افزایش بهره‌وری ناشی از ادغام هوش مصنوعی در عملیات امکان‌پذیر است.

مزایای هوش مصنوعی را با IBM Watson به حداکثر برسانید

Omdia پیش‌بینی می‌کند که ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی تا سال 200 به 2028 میلیارد دلار خواهد رسید.¹ این بدان معناست که کسب‌وکارها باید انتظار داشته باشند که وابستگی به فناوری‌های هوش مصنوعی افزایش یابد، با افزایش پیچیدگی سیستم‌های فناوری اطلاعات سازمانی. اما با IBM watsonx™ AI و پلت فرم داده، سازمان ها ابزار قدرتمندی در جعبه ابزار خود برای مقیاس بندی هوش مصنوعی دارند.

IBM watsonx تیم‌ها را قادر می‌سازد منابع داده را مدیریت کنند، گردش‌های کاری هوش مصنوعی را تسریع کنند، و به راحتی هوش مصنوعی را در سراسر تجارت مستقر و جاسازی کنند—همه در یک مکان. watsonx طیف وسیعی از ویژگی‌های پیشرفته، از جمله مدیریت جامع حجم کار و نظارت بر داده‌ها را در زمان واقعی ارائه می‌کند، که به شما کمک می‌کند زیرساخت‌های فناوری اطلاعات مبتنی بر هوش مصنوعی را با داده‌های قابل اعتماد در سراسر سازمان مقیاس‌بندی و سرعت بخشید.

اگرچه بدون پیچیدگی نیست، اما استفاده از هوش مصنوعی فرصتی را برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند تا با دنیایی که به طور فزاینده پیچیده و پویا با آن روبرو می‌شوند، با فناوری‌های پیچیده‌ای که می‌توانند این پیچیدگی را مدیریت کنند، همگام شوند.

هوش مصنوعی را با watsonx کار کنید