اشتیاق برای تمرین هوش مصنوعی در تمام صنایع به سرعت در حال رشد است. این مقاله از ایرانگرد، مروری کوتاه بر عناصر کلیدی هوش مصنوعی میباشد.
هوش مصنوعی (AI) شیوه زندگی، کار و تعامل ما را تغییر می دهد. از سبک زندگی شخصی ما از طریق تعاملات اجتماعی گرفته تا نحوه انجام مشاغل خصوصی و شرکتی، هوش مصنوعی روشهای ما و چشمانداز محصولات نهایی را تغییر میدهد.
از موتورهای جستجوی هوشمند گرفته تا چتباتهای هوشمند و مدلهای پیشبینیکننده، اشتیاق برای تمرین هوش مصنوعی به سرعت در حال افزایش است.
این مقاله با مروری کوتاه بر هوش مصنوعی، عناصر کلیدی و پیشرفتهای اخیر آن آغاز میشود و با چند پیشنهاد برای شروع به پایان می رسد. این به خوانندگان مشتاق کمک میکند تا گامهای راهبردی برای مشارکت در فرآیند و مشارکت در تلاشهای تحول دیجیتال در صنعت بردارند.
عناصر کلیدی
یکی از ساده ترین و سرراست ترین تعاریف هوش مصنوعی توسط جان مک کارتی، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد، به عنوان «علم و مهندسی ساخت سیستم های هوشمند» ارائه شد. سیستم های هوشمند می توانند به شکل نرم افزار، سخت افزار یا ترکیبی از هر دو باشند.
عناصر کلیدی هوش مصنوعی عبارتند از:
پردازش زبان طبیعی (NLP)
سیستم های خبره
رباتیک
عوامل هوشمند
هوش محاسباتی
پردازش زبان طبیعی
NLP شاخهای از هوش مصنوعی است که به ماشینها اجازه میدهد با استفاده از زبان انسان، درک کنند. این نرم افزار در محصولاتی مانند مترجمان زبان خودکار مورد استفاده در کنفرانس های چند زبانه، ترجمه متن به گفتار، ترجمه گفتار به متن و استخراج دانش از متن تعبیه شده است. این فناوری برای اسکن دادهها به شکل زبان خام مانند دستنویس، صدا و تصاویر در ساختارها و روابط مرتبط با متن استفاده میشود که به راحتی میتوانند با سایر دادههای ساختاریافته برای تجزیه و تحلیل کارآمدتر در فرآیندهای بعدی ادغام شوند. داده های بدون ساختار به ندرت مورد استفاده قرار می گیرند زیرا در ابتدا فقط برای استفاده توسط انسان ها در نظر گرفته شده بودند. از این رو، نیاز به استفاده، درک و بازگشایی ثروت عظیمی از اطلاعات ارزشمند نهفته در آنها وجود دارد.
سیستم های خبره
سیستمهای خبره، ماشینها یا نرمافزارهایی هستند که از طریق مجموعهای از قوانین ارائهشده توسط متخصص، توضیحات و توصیههایی را به کاربران ارائه میدهند. این قوانین در نرمافزار برنامهریزی شده اند تا دانش را برای افراد غیرمتخصص برای حل طیف وسیعی از مشکلات واقعی بازتولید کنند. نمونه هایی از این در زمینه های پزشکی، داروسازی، حقوق، علوم غذایی و مهندسی و نگهداری یافت می شود. در صنعت نفت و گاز، از سیستم های خبره از اکتشاف تا تولید، از تحقیق تا عملیات و از آموزش تا تشخیص عیب استفاده شده است.
رباتیک
ربات های هوشمند سازه های مکانیکی در اشکال مختلف هستند که برای انجام وظایف خاص بر اساس دستورالعمل های انسانی برنامه ریزی شدهاند. بسته به محیط استفاده (زمینی، هوا و دریا) به آنها پهپاد و مریخ نورد می گویند. در صنعت نفت، آنها به روش های نوآورانه و سودمند مورد استفاده قرار گرفته اند: در تولید; برای اتصال بخش های مختلف لوله های مته در حین حفاری، در جوشکاری زیر آب برای انجام کارهای تعمیر و نگهداری زیر آب؛ در کاوش برای نقشه برداری از رخنمون ها برای ساخت مدل های دیجیتال برای زمین شناسان و در عملیات میدانی برای بازرسی مکان های دورافتاده و مناطق چالش برانگیز که به طور بالقوه برای حرکت انسان خطرناک هستند.
برخی از مزایای استفاده از ربات ها در صنعت نفت و گاز عبارتند از: بهبود ایمنی، افزایش بهره وری، خودکار کردن وظایف تکراری و کاهش هزینه های عملیاتی با کاهش زمان توقف.
عوامل هوشمند
سیستمهای چند عاملی (MAS) زیرشاخهای از هوش مصنوعی است که سیستمهای محاسباتی را میسازد که قادر به تصمیمگیری و انجام اقدامات مستقل هستند. این سیستم ها قادر به حفظ اطلاعات در مورد محیط خود و تصمیم گیری بر اساس درک خود از وضعیت محیط، تجربیات گذشته و اهداف خود هستند. همچنین می توانند با سایر عوامل برای همکاری در اهداف مشترک ارتباط برقرار کنند. آنها رفتار اجتماعی انسان را با به اشتراک گذاشتن دیدگاه های جزئی از یک مشکل، امکان همکاری با سایر عوامل برای اتخاذ تصمیمات مناسب و به موقع برای رسیدن به اهداف مورد نظر تقلید می کنند.
عوامل عمدتاً در صنایع تولیدی با موفقیت اجرا شده اند و مزایای بالقوه آنها ثابت شده است.
برای مثال موارد استفاده از MAS در صنعت نفت و گاز عبارتند از:
مدیریت زنجیره تامین
پرداختن به وظایف مختلف مربوط به تولید و نگهداری
پردازش و مدیریت ماهیت توزیع شده تجارت نفت و گاز
تأیید، اعتبارسنجی و ایمن سازی جریان های داده در خطوط لوله فرآیند پیچیده
دریافت بینش از داده ها برای افزایش کارایی عملیاتی
برنامه ریزی نگهداری
جلوگیری از سرقت و کلاهبرداری
هوش محاسباتی
هوش محاسباتی جنبه محاسباتی هوش مصنوعی است که بر استفاده و استخراج ارزش از داده ها تمرکز دارد. از فرآیندهای کشف دانش و داده کاوی برای توسعه گردش کار ML برای یادگیری از داده های تاریخی و پیش بینی رویدادهای آینده استفاده می کند. چندین الگوریتم برای ساخت مدل های ML طراحی شده است. به عنوان مثال می توان به شبکه های عصبی مصنوعی، درختان تصمیم، جنگل های تصادفی، ماشین های بردار پشتیبان، ماشین های یادگیری افراطی، منطق فازی نوع I و II، سیستم های استنتاج فازی عصبی تطبیقی (معروف به ANFIS)، رگرسیون فرآیند گاوسی، شبکه باور بیزی و … اشاره کرد.
علم داده را میتوان به عنوان حوزهای جدید و پیوسته در حال تکامل تعریف کرد که از روشها، فرآیندها، الگوریتمها و سیستمهای مختلف علمی برای استخراج دانش، الگوها یا بینشها از دادهها استفاده میکند.
یادگیری ماشینی تحت نظارت
الگوریتم های نظارت شده ML الگوهایی را از نمونه های تاریخی (به نام داده های آموزشی) یاد می گیرند تا نتیجه رویدادهای آینده را تولید کنند. این شامل ساخت و آموزش یک مدل برای یک برنامه خاص با استفاده از مجموعه ای از داده های ورودی با مقادیر هدف متناظر آنها است. این مدل قادر است نتایج را برای ورودی های جدید پس از آموزش کافی پیش بینی کند.
یادگیری ماشینی بدون نظارت
برخلاف الگوریتمهای ML نظارتشده، بدون نظارت از رویدادها بدون طبقهبندی یا برچسب قبلی استنتاج میکنند. آنها تابعی را استنباط می کنند که معمولاً بر اساس برخی متریک های فاصله است تا ساختاری پنهان را از داده های بدون برچسب کشف کند. بنابراین یک متخصص می تواند معانی را استخراج کند که به بینش های جدیدی منجر شود.
یادگیری ماشین ترکیبی
الگوریتمهای ترکیبی روشهای نظارتشده و بدون نظارت را برای حل یک مشکل به ویژه در مواردی که عدم قطعیت در دانش بشر وجود دارد، ترکیب میکنند. یک برنامه معمولی می تواند با یادگیری نظارت شده شروع شود و خروجی پیش بینی شده می تواند پس از آن دسته بندی شود تا الگوهای پنهان خاصی را آشکار کند. یک برنامه کاربردی دیگر میتواند با اختصاص خوشهها به دادههای ورودی برای تولید خروجی شروع شود که مبنایی برای پیشبینی جدید برای دستیابی به یک هدف یادگیری تحت نظارت است.
به طور کلی، چالش اصلی ML حفظ تعادل ظریف بین underfitting (واریانس کم با بایاس زیاد) و overfitting (واریانس بالا با بایاس کم) است. این هسته فرآیند بهینه سازی است.
فراتر از اصول
فراتر از الگوریتمهای سنتی نظارتشده ML، پیشرفتهای اخیر در روشهای یادگیری وجود دارد که میتواند برای مشکلات پیچیدهتر و چالش برانگیزتر برای افزایش عملکرد پیشبینیکننده اعمال شود. چنین پیشرفت هایی شامل روش های ترکیبی، گروهی و یادگیری عمیق است.
شروع یک شغل در هوش مصنوعی
شروع با یک سرمایه گذاری جدید شامل دو مرحله اصلی است: کسب دانش و به کارگیری دانش از طریق اجرای عملی. برخی از الزامات اساسی برای یادگیری هوش مصنوعی شامل دانش آمار، نظریه احتمالات، ریاضیات (جبر خطی/غیر خطی) و برنامه نویسی است. اولین قدم برای تمرین هوش مصنوعی گذراندن دوره های مرتبط است. پلتفرم های آموزشی موجود عبارتند از Udemy، Coursera، Edx، و Springboard. اکیداً توصیه میشود که برای تقویت آموزش پایه در این دورهها، برنامههای عملی را در نظر بگیرید.
تمرکز بر روی کتابهای مرتبط در زمینه احتمال، آمار، ریاضیات و کدگذاری مکمل این دورهها خواهد بود. کار بر روی پروژه های زیادی که در دسترس است و همکاری با دیگر علاقه مندان به هوش مصنوعی به سرعت بخشیدن به منحنی یادگیری کمک می کند.
شرکت در مسابقات ML و هکاتون ها نیز می تواند کمک کننده باشد. بازخورد دریافت شده از چنین فعالیتها و فرصتهای شبکهای که با کارشناسان ایجاد میکنند میتواند به شما در ایجاد روابط و همچنین مهارتها کمک کند.
نمونه هایی از چنین پلتفرم های رقابتی عبارتند از Kaggle، KDD، DrivenData، Numerai، Zindi، AICrowd، KackerEarth، Grand-Challenge، OpenML و Open Data Science.
در آخر:
هوش مصنوعی همراه با سایر فناوری ها از ظهور چهارمین انقلاب صنعتی نشأت گرفت.
فنآوریهای هوش مصنوعی همه جا وجود دارند و به بخشی از زندگی شخصی و فرآیندهای تجاری ما تبدیل شدهاند.
صنایع بسیاری از جمله نفت و گاز، در حال حاضر در حال تجربه تحول هستند.
هنوز چالش هایی وجود دارد که باید با تحقیقات بیشتر، تفکر نوآورانه و تلاش های مشترک به آنها پرداخت.
شروع با هوش مصنوعی و هر یک از عناصر آن دشوار نیست. سفر هزار مایلی با یک قدم جسورانه شروع می شود. آموزش، به دنبال اجرای عملی، به آسانی سفر شما از یک علاقهمند به متخصص کمک میکند.