چرا تعداد پروژه ها و نرم افزار های هوش مصنوعی  که به هوش انسانی نزدیک باشند بسیار کم است ؟

یک پروژه اینچنین حتما به مشکل بر خواهد خورد. دلایل زیادی برای این احتمال کم وجود دارد اما

بنیادی ترین آن به طور کلی این است که انسان ها در کار هایی که کامپیوتر ها انجام می دهند ضعیف

هستند و همچنین کامپیوتر ها هم در زمینه های انسانی ضعیف هستند. پیش بینی می شود که بازار

هوش مصنوعی تا سال 2025 300 میلیارد دلار ارزش داشته باشد. و اکثریت قریب به اتفاق شرکتهایی

که سعی می کنند که در این بازار حضور داشته باشند ، نوعی هوش مصنوعی شبیه به انسان را

بازاریابی می کنند.

ایده تشبیه هوش مصنوعی و هوش انسانی 

ایده اصلی این دسته از هوش های مصنوعی این است که به عنوان یک به روز رسانی به بازار ارائه شود.

کامپیوتر ها محاسبات انجام می دهند اما هوش مصنوعی یاد می گیرد. اما حقیقت این است که انسان ها

درانجام وظایفی که یک رایانه انجام می دهد ناتوان هستند و هوش مصنوعی هم به همین تریتب قادر به

انجام کار های انسانی نیستند. به همین دلیل است که محققان از پارادایمهای توسعه که بر تقلید از شناخت

انسان متمرکز شده اند ، فاصله می گیرند.دو تن از محققان NYU اخیراً در مورد چگونگی پردازش کلمات

و معنای کلمات در انسان و هوش مصنوعی تحقیق کردند. از طریق مطالعه “معناشناسی روانشناختی” ، این

دو محقق امیدوار بودند كه نواقص موجود در سیستمهای یادگیری ماشینی در حوزه پردازش زبان طبیعی

(NLP) را توضیح دهند. توضیحاتی که این دو در arXiv  منتشر کرده اند نشان می دهد که این خلا به

این خاطر به وجود آمده است که سایر محققان به این که هوش مصنوعی توسعه داده آنها انسان مانند

است یا خیر توجه نمی کنند. به همیت دلیل است که انتقادات از هوش های مصنوعی در مورد ناتوانی

آنها از بروز رفتار های انسان مانند، زیاد است.

راهکار های تولید هوش مصنوعی با قابلیت های انسانی

یکی از کار هایی که برای  تولید هوش مصنوعی انسان مانند باید انجام دهیم دقت به روش های تفکر

انسانی است. در زمینه ترجمه ، انسانها روش های مختلفی را برای به یاد آوری داشتن چندین زبان در

سر خود و ایجاد ارتباط سیال بین این زبان ها دارند. از طرف دیگر ، ماشین آلات لازم نیست بدانند که

یک کلمه به چه معنا است تا ترجمه مناسب را به آن اختصاص دهند. این کار هنگامی که دقت به سطح

انسانی نزدیک تر می شود ، مشکل تر می شود. ترجمه یک ، دو و سه به اسپانیایی نسبتاً ساده است.

این ماشین می آموزد که آنها دقیقاً برابر با uno ، dos و tres هستند و احتمالاً 100 درصد اوقات

جواب مناسب را بدست می آورند. اما وقتی مفاهیم پیچیده ای اضافه می کنید ، کلماتی با بیش از

یک معنی و اصطلاحات عامیانه یا محاوره ای به آن می افزایید می توانند پیچیده تر شوند. وقتی

توسعه دهندگان شروع به ایجاد هوش منصوعی می کنند که با تمام شرایط کنار بیاید دچار مشکل

می شوند درست مانند اینکه با گذراندن چند کلاس زبان اسپانیایی نمی توانید تمامی اصطلاحاتی

که در مکریکو سیتی استفاده می شود را متوجه شوید.

ضعف و کمبود هوش مصنوعی نسبت به هوش انسانی

به همین دلیل است که ماشین ها با درک زبان انسان ها که همیشه در حال تحول است

مشکل دارند.  هنوز پردازش زبان طبیعی قادر به شناخت در سطح انسانی نیست به

همین دلیل رفتار های انسان مانندی که بروز می دهد خنده دار به نظر می رسد تصور

کنید که گوگل ترنسلیت با گرفتن عبارت توله خاموش شود چون این کلمه را اهانت آمیز

استنباط کرده ! این خط تفکر فقط مختص NLP نیست. ساخت هوش مصنوعی بیشتر

شبیه به انسان ، صرفاً یک تصمیم طراحی برای اکثر پروژه های یادگیری ماشین است.

همانطور که محققان NYU  در مطالعه خود اشاره کرده اند: یک راه برای فکر کردن

در مورد چنین پیشرفت های صرفاً از نظر مهندسی است یعنی کاری وجود دارد که باید

انجام شود و اگر سیستم آن را به اندازه کافی خوب انجام دهد ، آن کار موفقیت آمیز

محسوب می شود. مهندسی مهم است ، و می تواند عملکرد بهتری و سریعتر داشته باشد

و انسان را از کار کسل کننده مانند  پیدا کردن واژگان کلیدی در پاسخنامه ها و یا بررسی

برنامه سفر های هوایی رهایی بخشد.

دید مهندسی هوش مصنوعی و هوش انسانی

از نظر مهندسی ، بیشتر مشاغل انسانی که انسان ها در حال حاضر انجام می دهد و در همه جا هستند

را می توان به کارهای فردی تقسیم بندی کرد که برای اتوماسیون مناسب تر باشد تا از هوش مصنوعی و

در مواردی که شبکه های عصبی ضروری باشد مانند هدایت ترافیک در یک بندر حمل و نقل  کار بسیار

سختی خواهد بود. اتومبیل های خودران را در نظر بگیرید. ساختن وسیله نقلیه متشکل از چندین سیستم

که با هم کار می کنند به جای اینکه یک ربات انسان نما ساخته شود که بتواند تا اتومبیل برود ، قفل را

باز کند ، وارد شود ، یک اتومبیل کلاسیک را استارت بزند و شروع به رانندگی کند بسیار معقول تر به نظر

می رسد.بیشتر اوقات ، هنگامی که توسعه دهندگان ادعا می کنند که هوش مصنوعی “شبیه به انسان”

ایجاد کرده اند ، منظور آنها این است که آنها وظیفه ای را که اغلب افراد برای آنها استخدام می شوند

به صورت خودکار انجام داده اند. به عنوان مثال نرم افزار تشخیص چهره می تواند جایگزین نگهبان

انسانی درب ورود شود اما نمی تواند به شما بگوید پیتزا در رستوران محلی چقدر خوب است. بنا به

این دلایل حوضه هوش های مصنوعی انسان مانند بسیار محدود است در این راستا سیری و الکسا

موفق تر بودند. آنها اسامی و صدا دارند و برنامه ریزی شده اند که  مفید ، خنده دار ، دوستانه و مودب

به نظر برسند.

آیا هوش مصنوعی کار خارق العاده ای انجام می دهد ؟

اما در واقع هیچ عملکردی وجود ندارد که یک دستیار هوشمند  قادر به انجام آن باشد و شما نتوانید آن را

با یک دکمه انجام دهید. یعنی اگر شما فضا و دید بی نهایت داشتید می توانستید تمام آن  کار ها را انجام

دهید می توان اینگونه تعبیر کرد که این دستیار های هوشمند همانقدر به رفتار انسانی نزدیک هستند که

یک کنترل غول پیکر هست. هوش مصنوعی مانند انسان نیست. ما ممکن است ده ها سال یا بیشتر از یک

هوش مصنوعی عمومی  که می تواند در هر حیطه ای در سطح انسانی عملکرد داشته باشد فاصله داشته

باشیم . خدمتکار های روباتی فاصله زیادی با واقعیت دارند. در حال حاضر ، بهترین  کاری که توسعه

دهندگان هوش مصنوعی می توانند انجام دهند ، تقلید از تلاش های انسان است ، و این به معنی  ساده

کردن یک فرآیند برای کاری به خودکار است.