آمار الهام‌بخش هوش مصنوعی

آمار الهام‌بخش هوش مصنوعی
تلاش برای ساخت و ساز یک مغز مصنوعی از فرایندهای طبیعی مغز آدم الهام گرفته است. به تدریج، این ایده به یک معنا علمی تبدیل شده و سبب ساز ایجاد فناوری‌های کاربردی هوشمند گردیده است. فعلا، توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی نتایج فوق‌العاده را بدست آورده‌اند. مثلا Alpha Go را در نظر بگیرید، یک اپلیکیشن کامپیوتری که با امداد هوش مصنوعی ماهر ترین بازی رومیزی یا Board Game را ارائه می‌کند. قدرت فناوری و هوش تصنعی و مصنوعی هنوز برای بسیاری قابل تصور نیست. امکانات بالقوه آن باعث میشود که شرکت‌ها هرچه بیشتر فناوری‌های شناختی را در فرایندهای خود پیاده کنند. پیش‌بینی کارشناسان راجع‌به توسعه بازار هوش مصنوعی تماما خوش‌بینانه است. IDC پیش‌بینی کرده است که هزینه‌های جهانی برای سیستم‌های هوش تصنعی تا سال 2022 به مبلغ 79.2 میلیارد دلار برسد، درحالی که طبق آمار Statistica، درآمد به طور فعال رشد کرده و تا سال 2025 به 59 میلیارد دلار میرسد. 

طراحی اپلیکیشن در مشهد

مارک کوبان، کارآفرین میلیاردر فناوری، مطمئن می باشد که کشورهای پیشرو و توسعه و گسترش‌یافته اکنون با یکدیگر در حالا مسابقه هوش تصنعی می‌باشند و غالب‌ای که بر این فناوری تسلط داشته باشد، دانا را تحت کنترل خود خواهد داشت.



به کار گیری کاربردی هوش تصنعی و مصنوعی
هوش مصنوعی یک اصطلاح چتری می باشد که مشتمل بر رشته‌آوری‌های متعددی است، مانند یادگیری ماشینی و استدلالی، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی یا NLP، بیومتریک، چت‌بات‌ها، دیجیتال تویین، تصویر رایانه‌ای، تشخیص صدا، ساخت و ساز و غیره. این فناوری‌ها را می‌توان نسبتاً در آحاد صنایع، از فروش و حفظ‌های بهداشتی گرفته تا ساخت‌و‌ساز و هوافضا، با اعمال تغییرات قابل توجه و ایجاد کرد مدل‌های تجاری نو بهره مند شد. کاربرد عملی هوش مصنوعی در سازمان‌های مختلف را می‌توان به سه گروه تقسیم کرد:

گروه وظایف و فواید مثال
خدمات و تولیدات فناوری‌های شناختی تعبیه شده در خدمات و تولیدات مشتری برای موثرتر ساختن آن ها خدمات رزرو
تشخیص پزشکی

خودروهای خود کار

فرایندها خودکارسازی خدمات رایانه فرایندها، اعمال کارهای دستی یا جایگزین فرایندها با آدم تعمیرات، نقاشی، سرهم کردن ربات‌ها در صنعت سنگین
ماشین‌های حفاری در صنعت نفت

ماشین‌های معدن بدون راننده در صنعت حفاری

بینش‌ها الگوریتم‌ها حجم زیادی از داده‌های سوای ساختار را تجزیه و نظارت کرده، بینش دقیقی تشکیل داد و گزارش را ارائه میدهد. در نهایت یاری به نتیجه‌گیری و پیش‌بینی تیم‌بندی مشتریان بر پایه ی نیازها و الگوهای خرید
جمع‌آوری و خلاصه کردن شاخص‌های دریافتی از هزاران دستگاه



لهجه‌های اپ‌نویسی هوش تصنعی
هوش تصنعی و مصنوعی یک حوزه علمی عظیم و رو به رشد می باشد. جنبه بسط راهکار‌های هوش تصنعی و مصنوعی نسبتا بغرنج هست و ممکن هست به ابزارها و گویش‌های مختلفی نیاز داشته باشد. تعیین بهترین زبان اپلیکیشن‌نویسی برای هوش تصنعی و مصنوعی واقعا طاقت فرسا هست، زیرا هر شرکتی نیازهای خاص خود را برای هر پروژه خاص دارااست. در میان طیف بزرگ‌ای از زبان‌های اپلیکیشن‌نویسی،هم زبان‌های تخصصی برای فناوری‌های خاص هوش تصنعی استفاده میشوند و هم گویش‌های عمومی برای گسترش رایج تر هوش مصنوعی. تعیین زبان نرم‌افزار‌نویسی بستگی به ملزومات عملکردی نرم افزار ما یحتاج هوش مصنوعی دارااست.

گویش‌های تخصصی
زبان پردازش اطلاعات یا IPL اولین زبان سطح بالا بود که برای اهداف هوش مصنوعی در سال 1956 تاسیس شده است. توسعه‌دهندگان مدرن از بعضی ویژگی‌های IPL مانند لیست‌ها، بازگشت، عملکردهای سکو بالا، نمادها و ژنراتورها استفاده می‌کنند.

زبان علامت‌گذاری هوش تصنعی یا AIML براساس XML تاسیس شده است و برای تشکیل داد عامل ها زبان طبیعی یا چت‌بات‌ها استعمال می‌گردد. این لهجه مشمول گروه‌هایی است که دربرگیرنده الگوهای ورودی کاربری و الگوهای پاسخ احتمالی به الگوها می باشند. مجموعه‌ها، واحد اساسی دانش این گویش را تشکیل میدهند.

اسمالتاک یا Smalltalk یک زبان نرم افزار‌نویسی شیء اساس بسیار معمولی می‌باشد که در دهه 1970 ساخت و ساز و برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی استعمال می‌شود. امروزه، Smalltalk هنوز فی مابین توسعه‌دهندگان دوست داستنی است. اگرچه جامعه بسیار کوچکی دارد، اما مرتبا کتابخانه‌هایی را برای شبکه‌های عصبی، NLP، پردازش تصویر، الگوریتم‌های ژنتیکی و مورد ها دیگر منتشر می‌کند.

لهجه‌های عمومی
پایتون میان گویش‌های گسترش دهنده هوش تصنعی پیشتاز می‌باشد. پایتون دارای سینتکس syntax بی آلایش و کتابخانه‌های متنوع می باشد. پایتون از سبک‌های برنامه‌نویسی شیء اساس، کاربردی و روش‌ای تامین می‌کند. این اپ می‌تواند شبکه‌های عصبی و راهکار‌های یادگیری ماشینی را تماما تشکیل داد کرده و همچنین الگوریتم‌ها را آزمایش و مسائل NLP را حل کند.

C++ یکی از سریع‌ترین لهجه‌های برنامه‌نویسی است و میتواند با نرم افزار‌های هوش تصنعی با سرعت بالایی مطابقت و همخوانی کند. C++ براساس اصول شی‌ء گرایی عمل می‌کند و سطح بالایی از انتزاع و دسته‌ای از کتابخانه الگو‌های استاندارد را ارائه میدهد.

LISP دومین و دیرین‌ترین زبان برنامه‌نویسی سطح بالا می‌باشد. بدلیل ویژگی‌های منحصربفرد آن، هنوز به طور پهناور در پروژه‌های یادگیری ماشینی و منطق استقرایی آیتم به کارگیری قرار میگیرد:

امکان ساخت یک سطح انتزاعی خاص
سازگاری با ایرادات مشتری
قابلیت نمونه‌سازی سرعت
برنامه‌نویسی کارآمد
حمایت از لغات نمادین
محاسبه تعاملی اجزا و جمع‌آوری مجدد فایل‌ها در زمان اجرای اپلیکیشن
Prolog یک گویش نرم افزار‌نویسی اعلام‌کننده هست، بدین مفهوم که این برنامه با هر اپ دیگری به راحتی انطباق پیدا می‌کند. در مسئله هوش تصنعی، این نرم افزار می تواند سیستم‌های متخصص و نرم افزار‌های انطباقی را برای حل اشتباهات تشکیل داد کند. ویژگی‌های مهم عبارتند از تطبیق الگوها، ساختار داده‌های مبتنی بر درخت، نمونه‌سازی سریع و عقب راندن خود کار.



جاوا و هوش مصنوعی
هنوز یک لهجه واحد برای هوش مصنوعی نوآوری نشده است. با این وجود، توسعه و گسترش‌دهندگان با به کارگیری از ابزارهای جانور به نتیجه ها بهتر می‌رسند. در بسیاری از موردها، جاوا را می‌توان بهترین زبان برای پروژه‌های هوش تصنعی نامید. کلاً، جاوا یکی‌از محبوب‌ترین و رایج‌ترین زبان‌های اپلیکیشن‌نویسی است. از اپلیکیشن‌نویسی جاوا می‌اقتدار در ایجاد کرد راه‌حل‌های یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های جستجو، نرم افزار‌نویسی ژنتیک و سیستم‌های یکسری رباته بهره برد. جاوا شیء اساس و مقیاس‌پذیر است که ویژگی‌های ضروری برای پروژه‌های هوش تصنعی و مصنوعی را ارائه می‌کند. فناوری ماشین مجازی، جاوا را قابل حمل، قابل حفظ و پر‌نور می‌کند. این قابلیت و امکان به شما قابلیت و امکان می دهد یک نسخه واحد برنامه ایجاد فرمایید که بر روی همه سیستم عامل‌های حفاظت شده از جاوا اجرا شود و به استحصال‌و‌فعالیت شما بها بخشد.

روش نرم افزار‌نویسی هوش تصنعی و مصنوعی در جاوا
برای استارت پیاده‌سازی هوش تصنعی و مصنوعی، باید دانش اولیه از الگوریتم‌ها و مفاهیم سنتی داشته باشید. آنان‌را از طریق مجال‌های آنلاین، کتاب‌های تخصصی و وب‌وبسایت‌ها بیاموزید. مورد نظری هوش مصنوعی برای استعمال از کتابخانه‌های هوش تصنعی و مصنوعی جاوا که برای گسترش دهندگان بسیار موءثر می‌باشد، ضروری خواهد بود.

لیست چهارچوب‌ها و پلتفرم‌های محبوب‌ترین مسئله‌ها
برای سیستم‌های تخصصی
Apache Jena چارچوبی برای تشکیل داد وب و برنامه‌های داده پیوندی
PowerLoom بستری برای ایجاد اپلیکیشن‌های کاربردی بر طبق دانش و سیستم‌های استدلالی
D3web یک موتور استدلالی با الگوریتم‌های متعدد برای حل مشکلات داده اساس
Eye موتور ادله برای انجام برهان نیمه عقب باقی مانده
Tweety مجموعه‌ای از چارچوب‌ها برای جنبه‌های منطقی هوش تصنعی و نمایش دانش
برای شبکه‌های عصبی
Neuroph یک چارچوب منبع باز برای تشکیل داد شبکه عصبی
Deeplearning4j یک کتابخانه یادگیری عمیق برای JVM که API را برای ساخت‌و‌ساز شبکه عصبی نیز ارائه می‌دهد.
برای پردازش لهجه طبیعی
Apache OpenNLP گروه‌ای برای پردازش متن گویش طبیعی
Stanford CoreNLP چارچوبی برای انجام وظایف NLP