هوش مصنوعی چیست؟ هوش مصنوعی (AI)، به توانایی یک کامپیوتر دیجیتال یا ربات کنترل‌شده توسط کامپیوتر گفته می‌شود که برای انجام وظایفی که معمولاً با موجودات هوشمند مانند انسان مرتبط است، استفاده می‌شود. این اصطلاح بیشتر به پروژه توسعه سیستم‌هایی گفته می‌شود که دارای فرآیندهای فکری مشخصه انسان‌ها، مانند توانایی استدلال، کشف معنا، تعمیم یا یادگیری از تجربیات گذشته هستند.
از زمان توسعه رایانه دیجیتال در دهه 1940، مشخص شد که رایانه‌ها را می‌توان برای انجام کارهای بسیار پیچیده – مثلاً مسائل پیچیده ریاضی یا بازی شطرنج – با مهارت زیادی برنامه ریزی کرد. با این حال، علیرغم پیشرفت‌های مداوم در سرعت پردازش رایانه و ظرفیت حافظه، هنوز هیچ برنامه‌ای وجود ندارد که بتواند انعطاف‌پذیری انسان را در حوزه‌های وسیع‌تر یا در کارهایی که نیاز به دانش روزانه زیادی دارد، مطابقت دهد.
از سوی دیگر، برخی از برنامه‌ها در انجام برخی وظایف خاص به سطوح کارایی متخصصان انسانی دست یافته‌اند، به طوری که هوش مصنوعی در این معنای محدود در کاربردهایی مانند تشخیص پزشکی، موتورهای جستجوی رایانه‌ای و تشخیص صدا یا دست خط استفاده می‌شود. یک برنامه نویس کامپیوتر با تسلط بر مفاهیم هوش مصنوعی می‌تواند از این علم در زمینه‌های مختلف استفاده کند.
همه رفتارهای انسان حتی ساده‌ترین آن‌ها به هوش نسبت داده می‌شوند، در حالی که حتی پیچیده‌ترین رفتار حیوانات یا حشرات هرگز به عنوان نشانه‌ای از هوش تلقی نمی‌شود. به نظر شما تفاوت آن‌ها در چیست؟
رفتار زنبور را در نظر بگیرید. هنگامی که زنبور ماده با غذا به لانه خود باز می‌گردد، ابتدا آن را بر روی زمین می‌گذارد، وجود مزاحمان را در داخل لانه خود بررسی می‌کند و تنها پس از آن، اگر مشکلی وجود نداشته باشد، غذای خود را به داخل می‌برد. این رفتار زنبور کاملا غریزی است. روانشناسان هوش انسان را تنها با یک ویژگی مشخص نمی‌کنند، بلکه با ترکیبی از توانایی‌های متنوع بسیار مشخص می‌شوند. تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی عمدتاً بر مؤلفه‌های زیر از هوش متمرکز شده است: یادگیری، استدلال، حل مسئله، ادراک و استفاده از زبان.
انواع مختلفی از یادگیری برای هوش مصنوعی وجود دارد. ساده‌ترین آن یادگیری با آزمون و خطا است. به عنوان مثال، یک برنامه کامپیوتری ساده برای حل مسائل شطرنج mate-in-one ممکن است حرکات را به صورت تصادفی امتحان کند تا زمانی که جفت پیدا شود. سپس برنامه راه حل را با موقعیت ذخیره می‌کند تا دفعه بعد که رایانه با همان موقعیت روبرو شد راه حل را به خاطر بیاورد. این به خاطر سپردن ساده اقلام و رویه‌های فردی – که به عنوان یادگیری روت شناخته می‌شود، بر روی کامپیوتر نسبتاً آسان است.
تعمیم شامل استفاده از تجربه گذشته در موقعیت‌های مشابه جدید است. به عنوان مثال، برنامه‌ای که زمان گذشته افعال معمولی انگلیسی را به طور خلاصه یاد می‌گیرد، نمی‌تواند زمان گذشته کلمه‌ای مانند jump را تولید کند، مگر اینکه قبلاً با jumped ارائه شده باشد، در حالی که برنامه‌ای که قادر به تعمیم دادن باشد، می‌تواند این قانون اضافه کردن ed را یاد گرفته و زمان گذشته فعل را تشخیص دهد.
استدلال به معنای استنتاج مناسب با موقعیت است. استنتاج‌ها به دو دسته قیاسی یا استقرایی طبقه بندی می‌شوند. مثال اولی این است: «فرد باید در موزه یا کافه باشد. او در کافه نیست. بنابراین او در موزه است. استدلال استقرایی در علم رایج است، جایی که داده‌ها جمع‌آوری می‌شوند و مدل‌های آزمایشی برای توصیف و پیش‌بینی رفتار آینده توسعه می‌یابند. استدلال قیاسی در ریاضیات و منطق رایج است، جایی که ساختارهای پیچیده از قضایای انکار ناپذیر از مجموعه کوچکی از بدیهیات و قوانین اساسی ساخته شده است.
موفقیت قابل توجهی در برنامه نویسی رایانه‌ها برای استنتاج، به ویژه استنتاج‌های قیاسی وجود داشته است. با این حال، استدلال واقعی شامل چیزی بیش از استنتاج است. این مورد شامل استخراج استنتاج‌های مرتبط با راه حل یک کار یا موقعیت خاص است که یکی از سخت‌ترین مشکلات پیش روی هوش مصنوعی است.
حل مسئله، به ویژه در هوش مصنوعی، به عنوان یک جستجوی سیستماتیک از طریق اقدامات مختلف برای رسیدن به یک هدف یا راه حل از پیش تعریف شده مشخص می‌شود. روش‌های حل مسئله به دو هدف خاص و هدف کلی تقسیم می‌شوند. یک روش با هدف خاص برای یک مشکل خاص ساخته شده است و بیشتر از ویژگی‌های بسیار خاص موقعیتی که مشکلی در آن جاسازی شده است استفاده می‌کند. در مقابل، یک روش همه منظوره برای طیف وسیعی از مسائل قابل استفاده است.
در ادراک، محیط با استفاده از اندام‌های حسی مختلف، واقعی یا مصنوعی، اسکن و صحنه به اشیاء جداگانه تجزیه می‌شود. تجزیه و تحلیل با این واقعیت پیچیده است که یک شی ممکن است بسته به زاویه‌ای که از آن مشاهده می‌شود، جهت و شدت نور در صحنه و میزان تضاد جسم با میدان اطراف متفاوت به نظر برسد.
در حال حاضر، ادراک مصنوعی به اندازه‌ای پیشرفته است که حسگرهای نوری را برای شناسایی افراد، وسایل نقلیه خودران برای رانندگی با سرعت متوسط در جاده‌های باز و … قادر می‌سازد. یکی از اولین سیستم‌هایی که ادراک و عمل را ادغام می‌کرد، FREDDY بود، یک ربات ثابت با یک چشم تلویزیون متحرک و یک دست گیره، که در دانشگاه ادینبورگ، اسکاتلند، در دوره 73-1966 به سرپرستی دونالد میچی ساخته شد. FREDDY قادر بود اشیاء مختلفی را تشخیص دهد و می‌توانست مصنوعات ساده مانند یک ماشین اسباب‌بازی را از انبوهی از اجزا جمع‌آوری کند.
زبان سیستمی از نشانه‌هاست که بر اساس قراردادهای مشخص شده معنا دارند. در این معنا، زبان نیازی به محدود شدن به کلام گفتاری ندارد. به عنوان مثال، علائم راهنمایی و رانندگی، یک زبان کوچک را تشکیل می‌دهند. یکی از ویژگی‌های مهم زبان‌های انسانی تمام عیار – بر خلاف صدای پرندگان و علائم راهنمایی و رانندگی – بهره‌وری آن‌هاست. یک زبان سازنده می‌تواند انواع نامحدودی از جملات را فرموله کند.
با توجه به توضیحات گفته شده هوش مصنوعی به شاخه‌ای علم رایانه گفته می‌شود که در آن به دنبال ساخت ماشین‌های هوشمندی هستیم که بتوانند رفتارهایی شبیه به انسان داشته باشند. در واقع هوش انسان را برای ماشین شبیه سازی کرده و این ماشین بتواند دقیقا مشابه انسان فکر کرده و رفتار کند.
شغل هوش مصنوعی چیست؟ برای پاسخ به این سوال باید بگوییم تمام افرادی که در زمینه طراحی و برنامه نویسی ماشین‌های مختلف و الگوریتم‌هایی فعالیت می‌کنند که می‌توانند رفتار انسان را شبیه سازی کنند، شاغل در زمینه هوش مصنوعی هستند.
هوش مصنوعی برای رسیدن به یکی از سه هدف زیر تلاش می‌کند:
هوش مصنوعی قوی، هوش مصنوعی کاربردی، یا شبیه سازی شناختی. هدف هوش مصنوعی قوی ساخت ماشین‌هایی است که فکر می‌کنند. (اصطلاح هوش مصنوعی قوی برای این دسته از تحقیقات در سال 1980 توسط فیلسوف جان سرل از دانشگاه کالیفرنیا در برکلی معرفی شد.) جاه طلبی نهایی هوش مصنوعی قوی این است که ماشینی تولید کند که توانایی کلی فکری آن از توانایی های ذهنی انسان قابل تشخیص نباشد. بودن. همانطور که در بخش نقاط عطف اولیه در هوش مصنوعی توضیح داده شده است، این هدف در دهه های 1950 و 1960 علاقه زیادی ایجاد کرد، اما چنین خوش بینی جای خود را به درک دشواری های شدید موجود داده است. تا به امروز، پیشرفت ناچیز بوده است. برخی از منتقدان تردید دارند که آیا تحقیقات در آینده ای قابل پیش بینی حتی سیستمی با توانایی فکری کلی یک مورچه ایجاد کند یا خیر. در واقع، برخی از محققانی که در دو شاخه دیگر هوش مصنوعی کار می‌کنند، هوش مصنوعی قوی را ارزش پیگیری ندارد.
هوش مصنوعی کاربردی، که به عنوان پردازش اطلاعات پیشرفته نیز شناخته می‌شود، با هدف تولید سیستم‌های «هوشمند» تجاری قابل دوام – به عنوان مثال، سیستم‌های تشخیص پزشکی «متخصص» و سیستم‌های معاملات سهام. همانطور که در بخش سیستم های خبره توضیح داده شد، هوش مصنوعی کاربردی موفقیت قابل توجهی داشته است.
در شبیه‌سازی شناختی، رایانه‌ها برای آزمایش تئوری‌هایی در مورد نحوه عملکرد ذهن انسان استفاده می‌شوند – به عنوان مثال، نظریه‌هایی درباره نحوه تشخیص چهره‌ها یا یادآوری خاطرات. شبیه سازی شناختی در حال حاضر یک ابزار قدرتمند در علوم اعصاب و روانشناسی شناختی است.
مهم‌ترین دلیل اهمیت هوش مصنوعی به این است که می‌تواند بینش‌هایی را در مورد عملیات خود به شرکت‌ها بدهد که قبلاً از آن آگاه نبوده‌اند. به این دلیل است که در برخی موارد، هوش مصنوعی می‌تواند وظایف را بهتر از انسان‌ها انجام دهد. به ویژه هنگامی که صحبت از کارهای تکراری و جزئیات محور مانند تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از اسناد قانونی برای اطمینان از پر شدن صحیح فیلدهای مربوطه می‌شود، ابزارهای هوش مصنوعی کارها را به سرعت بیشتر و خطاهای نسبتاً کمی انجام می‌دهند.
هوش مصنوعی به انفجاری در کارایی فعالیت‌های مختلف کمک کرده و دری را برای فرصت‌های تجاری کاملاً جدید باز کرده است. قبل از موج فعلی هوش مصنوعی، تصور استفاده از نرم افزارهای کامپیوتری برای انجام فعالیت‌های مختلف بسیار سخت بود، اما امروزه شرکت‌هایی را مشاهده می‌کنید که با هوش مصنوعی طراحی شده و به بزرگ‌ترین شرکت‌ها در زمینه فعالیت خود تبدیل شده‌اند.
به عنوان مثال، گوگل با استفاده از یادگیری ماشینی برای درک نحوه استفاده مردم از خدمات و سپس بهبود آن‌ها، به یکی از بزرگ‌ترین بازیگران برای طیف وسیعی از خدمات آنلاین تبدیل شده است.
بزرگ‌ترین و موفق‌ترین شرکت‌های امروزی از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد خود و کسب مزیت نسبت به رقبای خود استفاده کرده‌اند.
شبکه‌های عصبی مصنوعی و فناوری‌های هوش مصنوعی یادگیری عمیق به سرعت در حال تکامل هستند، در درجه اول به این دلیل که هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده‌ها را بسیار سریع‌تر پردازش می‌کند و پیش‌بینی‌ها را دقیق‌تر از آنچه که انسان ممکن است انجام می‌دهد.
حجم عظیمی از داده‌هایی که به صورت روزانه ایجاد می‌شوند، یک محقق انسانی را از دور خارج می‌کنند، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی که از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند می‌توانند داده‌ها را دریافت کنند و به سرعت آن‌ها را به اطلاعات عملی تبدیل کنند. حال اینکه ماشین لرنینگ چیست و چگونه می‌توان از آن استفاده نمود، از موضوعات قابل بحث است. یکی از عیب‌های اصلی استفاده از هوش مصنوعی این است که پردازش مقادیر زیادی از داده‌های مورد نیاز برنامه‌نویسی هوش مصنوعی هزینه‌بر است.
هوش مصنوعی را می‌توان به دو دسته ضعیف یا قوی طبقه بندی کرد.
آرند هینتزه، استادیار زیست شناسی و علوم کامپیوتری و مهندسی در دانشگاه ایالتی میشیگان، در مقاله‌ای در سال 2016 توضیح داد که هوش مصنوعی را می‌توان به چهار نوع طبقه بندی کرد. این دسته بندید از سیستم‌های هوشمند ویژه کار که امروزه به طور گسترده استفاده می‌شود شروع می‌شود و به سیستم‌های حساس پیشرفت می‌کند. این 4 دسته در ادامه معرفی شده‌اند:
نوع 1: سیستم‌های هوش مصنوعی که حافظه ندارند و مختص وظایف خاصی هستند. به عنوان مثال Deep Blue، برنامه شطرنج IBM که گری کاسپاروف را در دهه 1990 شکست داد. این برنامه می‌تواند مهره‌های روی صفحه شطرنج را شناسایی و پیش بینی کند، اما چون حافظه ندارد، نمی‌تواند از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی به آینده استفاده کند.
نوع 2: سیستم‌های دارای حافظه محدود. این سیستم‌های هوش مصنوعی دارای حافظه هستند، بنابراین می‌توانند از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی تصمیمات آینده استفاده کنند. برخی از عملکردهای تصمیم گیری در خودروهای خودران به این شکل طراحی شده‌اند.
نوع 3: نظریه ذهن. نظریه ذهن یک اصطلاح روانشناسی است. وقتی برای هوش مصنوعی اعمال می‌شود، به این معنی است که این سیستم از هوش اجتماعی برای درک احساسات برخوردار است. این نوع هوش مصنوعی قادر به استنباط نیت انسان و پیش بینی رفتار او خواهد بود. مهارتی ضروری برای سیستم‌های هوش مصنوعی برای تبدیل شدن به عضو جدایی ناپذیر تیم‌های انسانی.
نوع 4: خودآگاهی. در این دسته، سیستم‌های هوش مصنوعی حسی از خود دارند که به آن‌ها آگاهی می‌دهد. ماشین‌های دارای خودآگاهی می‌توانند وضعیت فعلی خود را درک کنند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد.
هوش مصنوعی در انواع مختلفی از فناوری مورد استفاده قرار گرفته است. در ادامه مثال‌هایی از آن آورده شده است.
وقتی ابزارهای اتوماسیون با فناوری‌های هوش مصنوعی همراه شوند، می‌توانند حجم بیشتری از وظایف متنوع را پردازش کنند. به عنوان مثال، اتوماسیون فرآیند رباتیک، نوعی نرم افزار است که وظیفه پردازش داده‌های تکراری و مبتنی بر قوانین را که به طور سنتی توسط انسان انجام می‌شود، خودکار می‌کند. این سیستم هنگامی که با یادگیری ماشینی و ابزارهای نوظهور هوش مصنوعی ترکیب شود، می‌تواند بخش‌های بزرگ‌تری از مشاغل سازمانی را خودکار کند.
یادگیری ماشین، علم به کار بردن کامپیوتر بدون برنامه نویسی است. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که می‌توان آن را خودکارسازی تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در نظر گرفت. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سه دسته قرار می‌گیرند:
این فناوری به ماشین توانایی دیدن می‌دهد. بینایی ماشین با استفاده از دوربین، تبدیل آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال دیجیتال، اطلاعات بصری را ضبط و تجزیه و تحلیل می‌کند. این سیستم معمولا با بینایی انسان مقایسه می‌شود، اما بینایی ماشینی محدود به بیولوژی نیست. این این کاربرد در طیف وسیعی از جمله شناسایی امضا تا تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می‌شود. بینایی رایانه‌ای که بر پردازش تصویر مبتنی بر ماشین متمرکز است، معمولا با بینایی ماشین ترکیب می‌شود.
به پردازش زبان انسان توسط یک برنامه کامپیوتری گفته می‌شود. یکی از قدیمی‌ترین و شناخته‌شده‌ترین نمونه‌های NLP، تشخیص هرزنامه است که به موضوع و متن ایمیل نگاه می‌کند و تصمیم می‌گیرد که آیا به عنوان هرزنامه شناخته شوند یا خیر. رویکردهای فعلی NLP مبتنی بر یادگیری ماشینی هستند. وظایف NLP شامل ترجمه متن، تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص گفتار است.
این رشته مهندسی بر طراحی و ساخت ربات‌ها تمرکز دارد. ربات‌ها بیشتر برای انجام کارهایی استفاده می‌شوند که انجام آن‌ها یا انجام مداوم آن‌ها برای انسان دشوار است. به عنوان مثال، ربات‌ها در خطوط مونتاژ برای تولید خودرو یا توسط ناسا برای جابجایی اجسام بزرگ در فضا استفاده می‌شوند. محققان همچنین از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ساخت ربات‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند در محیط‌های اجتماعی تعامل داشته باشند.
وسایل نقلیه خودران از ترکیبی از بینایی کامپیوتر، تشخیص تصویر و یادگیری عمیق برای ایجاد مهارت خودکار در هدایت وسیله نقلیه استفاده می‌کنند.
هوش مصنوعی راه خود را به بازارهای مختلف باز کرده است. در اینجا به بررسی کامل هوش مصنوعی چیست و کاربرد آن می‌پردازیم.
هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی مزایای بسیار زیادی به همراه داشته و باعث بهبود نتایج بیمار و کاهش هزینه‌ها شده است. شرکت‌ها از یادگیری ماشینی برای تشخیص بهتر و سریع‌تر نسبت به انسان استفاده می‌کنند. یکی از شناخته شده‌ترین فناوری‌های مراقبت‌های بهداشتی IBM Watson است. زبان طبیعی را می‌فهمد و می‌تواند به سوالاتی که از آن پرسیده می‌شود پاسخ دهد. این سیستم داده‌های بیمار و سایر منابع داده موجود را استخراج می‌کند تا یک فرضیه را تشکیل دهد.
سایر برنامه های کاربردی هوش مصنوعی شامل استفاده از دستیاران سلامت مجازی آنلاین و ربات‌های گفتگو برای کمک به بیماران و مشتریان مراقبت‌های بهداشتی در یافتن اطلاعات پزشکی، برنامه ریزی قرار ملاقات، فرآیند صورتحساب و تکمیل سایر فرآیندهای اداری است. مجموعه‌ای از فناوری‌های هوش مصنوعی نیز برای پیش بینی، مبارزه و درک بیماری‌های همه گیر مانند COVID-19 استفاده می‌شوند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حال ادغام در پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) هستند تا اطلاعاتی را در مورد نحوه ارائه خدمات بهتر به مشتریان کشف کنند. چت بات ها برای ارائه خدمات فوری به مشتریان در وب سایت‌ها گنجانده شده‌اند.
هوش مصنوعی می‌تواند سیستم نمره‌دهی را خودکار کند و به مربیان در صرفه جویی در زمان کمک کند. نحوه کار آن به این صورت است که می‌تواند دانش آموزان را ارزیابی کند و با نیازهای آن‌ها سازگار شود، همچنین به آن‌ها کمک کند تا با سرعت کار خود را انجام دهند. آموزگاران هوش مصنوعی می‌توانند پشتیبانی بیشتری از دانش‌آموزان ارائه دهند. همچنین می‌تواند مکان و نحوه یادگیری دانش آموزان را تغییر دهند. در آینده هوش مصنوعی شاید حتی جایگزین برخی از معلمان شود.
هوش مصنوعی در برنامه‌های مالی و موسسات مالی نیز استفاده می‌شود. این برنامه‌ها داده‌های شخصی را جمع آوری می‌کنند و مشاوره مالی ارائه می‌دهند. برنامه‌های دیگری مانند IBM Watson در فرآیند خرید خانه به کار گرفته شده است. امروزه نرم افزار هوش مصنوعی بیشتر معاملات را در وال استریت انجام می‌دهد.
استفاده از هوش مصنوعی برای کمک به خودکارسازی فرآیندهای پر زحمت باعث صرفه جویی در زمان و بهبود خدمات مشتری می‌شود. شرکت‌های حقوقی از یادگیری ماشینی برای توصیف داده‌ها و پیش‌بینی نتایج، بینایی کامپیوتری برای طبقه‌بندی و استخراج اطلاعات از اسناد و پردازش زبان طبیعی برای تفسیر درخواست‌های اطلاعات استفاده می‌کنند.
تولید به عنوان خط مقدم استفاده از ربات‌ها شناخته می‌شود. به عنوان مثال، ربات‌های صنعتی که برای انجام وظایف مختلف برنامه‌ریزی شده بودند و به کارگران انسانی کمک بسیار زیادی می‌کنند. روبات‌های کوچک‌تر و چندوظیفه‌ای که با انسان‌ها همکاری می‌کنند و مسئولیت بخش‌های بیشتری از کار را در انبارها، طبقات کارخانه‌ها و سایر فضاهای کاری بر عهده می‌گیرند.
بانک‌ها با موفقیت از ربات‌ها استفاده می‌کنند تا مشتریان خود را از خدمات و پیشنهادات آگاه کنند و تراکنش‌هایی را انجام دهند که نیازی به دخالت انسانی ندارند. دستیارهای مجازی هوش مصنوعی برای بهبود و کاهش هزینه‌های فعالیت‌هایی که توسط بانگ صورت می‌گیرند، به کار برده می‌شوند. سازمان‌های بانکی همچنین از هوش مصنوعی برای بهبود تصمیم گیری خود برای وام‌ها و تعیین محدودیت‌های اعتباری و شناسایی فرصت‌های سرمایه گذاری استفاده می‌کنند.
علاوه بر نقش اساسی هوش مصنوعی در به کار انداختن وسایل نقلیه خودران، فناوری‌های هوش مصنوعی در حمل‌ونقل برای مدیریت ترافیک، پیش‌بینی تاخیرهای پرواز و ایمن‌تر و کارآمدتر کردن کشتی‌ها استفاده می‌شوند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صدر فهرست کلیدواژه‌هایی هستند که امروزه فروشندگان امنیتی برای متمایز کردن پیشنهادات خود از آن استفاده می‌کنند. این اصطلاحات همچنین نشان دهنده فناوری‌های واقعاً قابل دوام هستند. سازمان‌ها از یادگیری ماشین در نرم‌افزار مدیریت رویداد و اطلاعات امنیتی و حوزه‌های مرتبط برای شناسایی ناهنجاری‌ها و شناسایی فعالیت‌های مشکوک استفاده می‌کنند.
با تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از منطق برای شناسایی شباهت‌ها به کدهای مخرب شناخته شده، هوش مصنوعی می‌تواند هشدار حملات جدید و در حال ظهور را خیلی زودتر از کارکنان انسانی ارائه دهد. فناوری در حال رشد نقش بزرگی در کمک به سازمان‌ها برای مقابله با حملات سایبری ایفا می‌کند.
با شرکت در بوت کمپ برنامه نویسی می‌توانید با مفاهیم و نحوه استفاده از الگوریتم‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی آشنا شوید. در این مسیر ابتدا با مفهوم برنامه نویسی چیست آشنا شده و سپس در مسیر یادگیری هوش مصنوعی قرار می‌گیرید. هوش مصنوعی شاخه‌ای بسیار جذاب و کاربردی در علم کامپیوتر است که می‌تواند تغییرات چشمگیری در زندگی روزمره ما به وجود بیاورد.
منبع:
