به گزارش همشهری آنلاین، این فرآیندها به سیستم‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهند تا به‌طور مستقل و هوشمندانه به محیط اطراف خود واکنش نشان دهند و تصمیم‌گیری کنند. ادراک در هوش مصنوعی یکی از حوزه‌های پرچالش و پرکاربرد است که به سیستم‌های هوشمند امکان می‌دهد تا به‌طور مستقل و هوشمندانه با محیط خود تعامل کنند. با پیشرفت تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مرتبط، کاربردهای ادراک در هوش مصنوعی روز به روز گسترده‌تر و متنوع‌تر می‌شوند، و این فناوری می‌تواند تأثیرات عمیقی بر زندگی روزمره انسان‌ها داشته باشد.
فرآیند ادراک در هوش مصنوعی را می‌توان به ۳بخش کلی تقسیم کرد.
اجزای فرآیند ادراک در هوش مصنوعی
دریافت اطلاعات حسی: سیستم‌های هوش مصنوعی برای دریافت اطلاعات از محیط، از حسگرهای مختلفی مانند دوربین‌ها، میکروفون‌ها، حسگرهای لیزری و حسگرهای لمسی استفاده می‌کنند. این حسگرها داده‌های خام را به سیستم ارسال می‌کنند.
فیلترینگ و تقویت: داده‌های خام دریافت‌شده از حسگرها ممکن است دارای اختلال یا اطلاعات غیرضروری باشند. در این مرحله، با استفاده از تکنیک‌های مختلف، نویز از داده‌ها حذف شده و اطلاعات مفید تقویت می‌شود.
تبدیل داده‌ها: برخی داده‌ها نیاز به تبدیل به فرمت‌های قابل استفاده برای الگوریتم‌های پردازش دارند. برای مثال، تصاویر ممکن است به مقادیر پیکسلی تبدیل شوند.
استخراج ویژگی‌ها: در این مرحله، ویژگی‌های مهم و معنادار از داده‌ها استخراج می‌شوند. این ویژگی‌ها می‌توانند شامل لبه‌ها، الگوها، صداهای خاص و غیره باشند.
الگوریتم‌های شناسایی الگو: با استفاده از الگوریتم‌های مختلف مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری عمیق و ماشین‌های بردار پشتیبان، سیستم‌های هوش مصنوعی تلاش می‌کنند تا الگوها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی کنند.
تفسیر نتایج: پس از شناسایی الگوها، نتایج تجزیه و تحلیل تفسیر می‌شوند و سیستم هوش مصنوعی بر اساس آنها تصمیم‌گیری می‌کند.
اقدامات و واکنش‌ها: بر اساس تصمیم‌گیری انجام‌شده، سیستم هوش مصنوعی اقدامات لازم را انجام می‌دهد. این اقدامات می‌توانند شامل تولید پاسخ‌های متنی، انجام حرکات فیزیکی توسط روبات‌ها یا تغییرات در محیط باشند.
بیشتر بخوانید:
تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مرتبط با ادراک در هوش مصنوعی
شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): این شبکه‌ها برای شناسایی و تفسیر الگوها در تصاویر بسیار کارآمد هستند. سی‌ان‌ان‌ها در کاربردهایی مانند تشخیص چهره، شناسایی اشیاء و تشخیص دست‌نوشته‌ها به‌کار می‌روند.
مدل‌های زبانی مانند جی‌پی‌تی-۳ (GPT-۳): این مدل‌ها قادر به تولید متن طبیعی و تفسیر متون ورودی هستند. آنها در کاربردهایی مانند ترجمه ماشینی، تولید متن و تحلیل احساسات استفاده می‌شوند.
الگوریتم‌های تبدیل گفتار به متن: این الگوریتم‌ها برای تبدیل گفتار انسان به متن نوشتاری به‌کار می‌روند و در دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا استفاده می‌شوند.
تشخیص صدا: تکنیک‌هایی مانند MFCC و مدل‌های مخفی مارکوف برای شناسایی و تفسیر صداها و گفتارهای ورودی استفاده می‌شوند.
کاربردهای عملی ادراک در هوش مصنوعی
ادراک محیط: خودروهای خودران با استفاده از حسگرهایی مانند لیدار، رادار و دوربین‌ها محیط اطراف خود را درک می‌کنند. این داده‌ها برای شناسایی موانع، خطوط جاده و علائم ترافیکی استفاده می‌شوند.
تعامل با محیط: روبات‌ها با استفاده از حسگرهای مختلف می‌توانند محیط اطراف خود را درک کنند و به‌طور هوشمندانه به آن واکنش نشان دهند. برای مثال، یک روبات صنعتی می‌تواند اشیاء را شناسایی کرده و آنها را جابه‌جا کند.
تشخیص بیماری‌ها: با استفاده از تکنیک‌های پردازش تصویر، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصاویر پزشکی مانند تصاویر رادیولوژی یا MRI را تحلیل کرده و بیماری‌ها را تشخیص دهند.
تشخیص چهره: سیستم‌های امنیتی با استفاده از الگوریتم‌های تشخیص چهره می‌توانند افراد را شناسایی کرده و در موارد امنیتی از آنها استفاده کنند.