فرآیند ادراک در هوش مصنوعی چگونه است؟

به گزارش تینو، این فرآیندها به سیستم های هوش مصنوعی اجازه می دهد تا به طور مستقل و هوشمند با محیط اطراف خود تعامل داشته باشند و تصمیم بگیرند. شناخت در هوش مصنوعی یکی از چالش‌برانگیزترین و پرکاربردترین زمینه‌ها است که به سیستم‌های هوشمند اجازه می‌دهد تا به طور مستقل و هوشمند با محیط خود تعامل داشته باشند. با توسعه فناوری‌ها و الگوریتم‌های مرتبط، کاربردهای شناخت در هوش مصنوعی گسترده‌تر و متنوع‌تر می‌شود و این فناوری می‌تواند تأثیرات عمیقی بر زندگی روزمره انسان بگذارد.

فرآیند شناخت در هوش مصنوعی را می توان به 3 بخش کلی تقسیم کرد.

مولفه های فرآیند ادراک در هوش مصنوعی

دریافت اطلاعات حسی: سیستم های هوش مصنوعی از حسگرهای مختلفی مانند دوربین، میکروفون، حسگر لیزری و حسگرهای لمسی برای دریافت اطلاعات از محیط استفاده می کنند. این حسگرها داده های خام را به سیستم ارسال می کنند.

فیلتر و تقویت: داده های خام از حسگرها ممکن است حاوی نویز یا اطلاعات غیر ضروری باشد. در این مرحله با استفاده از تکنیک های مختلف، نویز از داده ها حذف شده و اطلاعات مفید افزایش می یابد.

تبدیل داده ها: برخی از داده ها باید به فرمت های قابل استفاده برای الگوریتم های پردازش تبدیل شوند. به عنوان مثال، تصاویر ممکن است به مقادیر پیکسل تبدیل شوند.

استخراج ویژگی: در این مرحله ویژگی های مهم و معنادار از داده ها استخراج می شود. این ویژگی ها می تواند شامل لبه ها، الگوها، صداهای خاص و … باشد.

الگوریتم‌های تشخیص الگو: سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های مختلف مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری عمیق و ماشین‌های برداری پشتیبانی می‌کنند تا الگوها و روابط را در داده‌ها شناسایی کنند.

تفسیر نتایج: پس از شناسایی الگوها، نتایج تحلیل تفسیر شده و سیستم هوش مصنوعی بر اساس آنها تصمیم گیری می کند.

اقدامات و واکنش ها: بر اساس تصمیم اتخاذ شده، سیستم هوش مصنوعی اقدامات لازم را انجام می دهد. این اقدامات می تواند شامل ایجاد پاسخ های متنی، انجام حرکات فیزیکی با روبات ها یا ایجاد تغییرات در محیط باشد.

بیشتر بخوانید:

فناوری ها و الگوریتم های مرتبط با شناخت در هوش مصنوعی

شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN): این شبکه ها در شناسایی و تفسیر الگوها در تصاویر بسیار موثر هستند. CNN ها در برنامه هایی مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیا و تشخیص دست خط استفاده می شوند.

مدل های زبانی مانند GPT-3 (GPT-3): این مدل ها قادر به تولید متن طبیعی و تفسیر متون ورودی هستند. آنها در برنامه هایی مانند ترجمه ماشینی، تولید متن و تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می شوند.

الگوریتم های گفتار به متن: این الگوریتم ها برای تبدیل گفتار انسان به متن نوشتاری و در دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا استفاده می شوند.

تشخیص صدا: تکنیک هایی مانند مدل های MFCC و Hidden Markov برای تشخیص و تفسیر صداها و گفتار ورودی استفاده می شود.

کاربردهای عملی شناخت در هوش مصنوعی

درک محیط: اتومبیل های خودران با استفاده از حسگرهایی مانند لیدار، رادار و دوربین، محیط اطراف خود را درک می کنند. این داده ها برای شناسایی موانع، خطوط جاده و چراغ های راهنمایی استفاده می شود.

تعامل با محیط: ربات ها می توانند محیط اطراف خود را با استفاده از حسگرهای مختلف درک کنند و به صورت هوشمند با آن تعامل داشته باشند. به عنوان مثال، یک ربات صنعتی می تواند اشیاء را شناسایی و حرکت دهد.

تشخیص بیماری ها: با استفاده از تکنیک های پردازش تصویر، سیستم های هوش مصنوعی می توانند تصاویر پزشکی مانند تصاویر رادیولوژی یا ام آر آی را تجزیه و تحلیل کرده و بیماری ها را تشخیص دهند.

تشخیص چهره: سیستم های امنیتی می توانند افراد را با استفاده از الگوریتم های تشخیص چهره شناسایی کرده و در موقعیت های امنیتی از آنها استفاده کنند.