هوش ما همه آن چیزی است که ما را به انسان تبدیل میکند، و هوش مصنوعی امتداد این مسیر است.
"یان لیکان، استاد دانشگاه نیویورک"
با توجه به سرعت پیشرفت تکنولوژی در دنیای امروزی، بهتر است ما نیز سبک زندگی خود را تغییر داده و از تمامی امکانات موجود استفاده کنیم. هوش مصنوعی یکی از همین دستاوردهای نو ظهور بشر است که جایگاه ویژهای در زمینهی یادگیری و آموزش دارد. استفاده از این تکنولوژی منجر به افزایش سرعت تدریس، تولید محتوا و پیشبرد با کیفیت روندهای آموزشی میشود. اثر هوش مصنوعی بر یادگیری و آموزش بر کسی پنهان نیست و در صورتی که از هوش مصنوعی به درستی بهره برده شود، میتوان صنعت آموزش را دگرگون ساخت.
در سال ۲۰۲۲، هوش مصنوعی از طریق آشنایی گسترده با کاربردهای ترانسفورماتور پیشآموزش مولد، وارد مسیر اصلی خود شد. محبوبترین برنامه هوش مصنوعی، چت جی پی تی است که جدیدترین «مدل زبانی» مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه شده توسط مجموعه OpenAI به حساب میآید. این چت بات میتواند هر سوالی را جواب دهد، میتواند موضوعها و مباحث پیچیدهای را در حوزههای تخصصی مختلف مثل فیزیک، ریاضی و برنامهنویسی درک کند. گسترش جذابیت چت جی پی تی، این برنامه را مترادف با هوش مصنوعی در ذهن اکثر مصرفکنندگان کرده است با این حال، این تنها بخش کوچکی از روشهایی است که امروزه از فناوری هوش مصنوعی در آنها استفاده میشود. ویژگی ایدهآل هوش مصنوعی توانایی آن در منطقی کردن و انجام اقداماتی است که بیشترین شانس را برای دستیابی به یک هدف خاص دارد.
چشماندازهای آینده هوش مصنوعی بسیار گسترده و جذاب هستند. در آینده، هوش مصنوعی به تغییرات بزرگی در اقتصاد، فرهنگ، علم، سلامت، و تکنولوژی منجر خواهد شد. یادگیری و آموزش به کمک هوش مصنوعی و تکنولوژیهای آموزشی جدید بهبود خواهند یافت و آموزش با طول عمر و عمق بیشتری توسعه پیدا خواهد کرد.
در کتاب هوش مصنوعی تحولی در یادگیری و آموزش سعی داریم، در مورد تحولاتی که هوش مصنوعی در یادگیری و آموزش، در ایران و جهان ایجاد کرده مطالبی را برای شما دوستداران علم ارائه دهیم. سپاس که تا پایان کتاب همراه ما خواهید بود.
مغز مصنوعی
پشت بسیاری از پیشرفتهای خارقالعاده سالهای اخیر یک نوع بسیار پیشرفته و ظریف از سیستمهای رایانشی قرار دارد؛ سیستمی که از عملکرد خود مغز الهام گرفته شده است. این سیستمها شبکههای عصبی نام دارند و بسیاری از کارهای جدید هوش مصنوعی مبتنی بر آن هستند. یک شبکه عصبی از تعدادی از گرههای متصل به هم ساخته شده که رفتار شبکه نورونها در یک مغز واقعی را شبیهسازی میکنند. هر گره یک ورودی میگیرد، وضعیت درونی خود را تغییر میدهد، و یک خروجی تحویل میدهد. خروجی آن تبدیل به ورودی گرههای بعدی میشود و کار به همین شکل ادامه مییابد. این تنظیمات پیچیده باعث میشود یک نوع بسیار قدرتمند از محاسبات به نام یادگیری عمیق شکل بگیرد. در یادگیری عمیق، از چندین لایه فیلتر استفاده میشود تا سیستم بتواند ویژگیهای مهم دادهها را پیداکند. برای مثال، در تشخیص تصویر و تشخیص صدا، از یادگیری عمیق استفاده میشود. با یک شبکه عصبی، خروجی هر فیلتر ورودی بعدی میشود، و هر فیلتر سطح انتزاعی متفاوتی دارد. به این ترتیب، سیستمهای یادگیری عمیق میتوانند دادههای بسیار بزرگتری نسبت به روشهای دیگر را پردازش کنند.
نظر دیگران //= $contentName ?>
سلام و درود بر مولفان عزیز من نسخه فیزیکی کتاب تون را تهیه کردم امروز به دستم رسید کیفیت چاپ و سرعت ارسال عالی...
این کتاب اولین خریدم بود و بسیار راضی بودم ازتون واقعا ممنونم مطالب جدید و بسیار با کیفیت هستش،باز هم یک دنیا ...
کتاب بسیار جدیدی است و و مطالبش خیلی برای من کاربردی بود ممنون از شما و مولفین...