آرشیو اردیبهشت ماه 1403

 تدریس از ابتدای آن، و همچنین پتانسیل آینده آن. این هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  مقاله توضیح می دهد که چگونه برنامه های درسی علوم کامپیوتر هوش مصنوعی را در بر می گیرد. استفاده از هوش مصنوعی در آموزش دروس علوم کامپیوتر نیز در مقاله آمده است. از زمان شروع، تحقیقات هوش مصنوعی به طور قابل توجهی گسترش یافته است. استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی، بهبود تکنیک های فعلی و ایجاد تکنیک  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان های جدید سه جهت اصلی تحقیق هستند. مروری بر سهم فعلی و بالقوه هوش مصنوعی در آموزش و تحقیقات علوم کامپیوتر در بخش‌های زیر آورده شده است. شناسایی بسیاری از جنبه‌هایی که می‌تواند بر پیشرفت تحصیلی دانش‌آموز تأثیر بگذارد، برای تسهیل آموزش با کیفیت بالا بسیار مهم است. هوش مصنوعی به دلیل این دانش به عنوان یک فناوری امیدوارکننده برای دستیابی به هوش ظاهر شده است. روش‌ها و رویه‌های یادگیری الکترونیکی به لطف هوش مصنوعی و کاربردهای آن  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان در این زمینه، اکنون دارای هوش هستند. لازم است والدین و معلمان به طور سازنده روی این عناصر کار کنند تا آموزش و آموزش با کیفیت را در یک سیستم مبتنی بر رایانه تسهیل کنند. چنین مدلی می تواند به سیستم آموزشی کمک کند تا برای عملیات دانش آموز محوری که عملکرد دانش آموز را افزایش می دهد، بسیار بهتر عمل کند. اینترنت در حدود 20 سال گذشته برای به اشتراک گذاشتن منابع، تشویق یادگیری فعال و ارائه آموزش از طریق آموزش از راه دور استفاده شده است هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان . معلمان می توانند اهداف و فعالیت های آموزشی دوره های خود را در اینترنت به اشتراک بگذارند و یک چارچوب آنلاین مناسب با سایر مربیان ایجاد کنند.

5 Chassignol (2018) بیان می کند که فناوری های مدرن در تمام جنبه های زندگی روزمره ما ریشه دوانده است. آنها نحوه جستجوی اطلاعات، تعامل با یکدیگر و حتی واکنش ما را تغییر می دهند. بخش های متعددی از جمله آموزش و پرورش تحت تأثیر این گذار قرار گرفته اند. اهداف اولیه این مقاله پی بردن به تغییرات بالقوه در چشم انداز آموزشی و شناسایی اثرات بالقوه هوش مصنوعی بر فرآیند مطالعه است. در مقاله پژوهشی داده شده، چهار مقوله هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  در نظر گرفته شده است: راهبردهای تدریس شخصی و مبتکرانه، ارزیابی فناوری پیشرفته، و گفتگو بین دانشجویان و اساتید. ما پس از بررسی مقالات مرتبط، چشم انداز بالقوه ای از چگونگی تغییر چشم انداز آموزش توسط هوش مصنوعی ارائه می دهیم. Das A (2018) بیان می کند که این مقاله بر استفاده از هوش مصنوعی و تأثیرات آن در مدیریت، آموزش و یادگیری تمرکز دارد. دستگاه‌های جدید مانند رایانه‌ها اکنون شروع به نشان دادن هوشی شبیه به انسان کرده‌اند که به دلیل پیشرفت‌هایی در زمینه تحقیقاتی که به عنوان هوش مصنوعی شناخته می‌شود، توانایی تصمیم‌گیری را نیز به آنها می‌دهد. با توجه به مطالعه انجام شده مشخص شد که هوش مصنوعی بسیار تکامل یافته است و به تعامل بیشتر آموزش کمک کرده است. در ابتدا فقط از رایانه استفاده می شد اما اکنون روبات های انسان نما اختراع شده اند که می توانند در آینده جایگزین مربیان شوند. همه پیشرفت هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  ها به دانش آموزان کمک کرده است تا کارآمدتر یاد بگیرند. گولاتز (2018) بیان می کند که با تحولات سال های اخیر، بخش آموزش تحت تاثیر قرار گرفته و روش های تدریس و یادگیری تغییر کرده است. اکنون فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی به بخشی جدایی ناپذیر از آموزش تبدیل شده اند. این مقاله ابتدا کاربردهای هوش مصنوعی مانند کلاس‌های درس مجازی و غیره را مورد بحث قرار می‌دهد. این مقاله همچنین به چالش هایی که چنین فناوری هایی ممکن است در آینده با آن مواجه شوند اشاره می کند. Wylie (2016) بیان می کند که زمینه هوش مصنوعی در آموزش (AIED)  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان در 25 سال گذشته بسیار توسعه یافته است. این مقاله در مورد یافتن آنچه به دست آورده‌ایم و آنچه می‌توانیم با این فناوری‌ها انجام دهیم و آنچه در آینده وجود دارد بحث می‌کند. نویسندگان 47 مقاله از "Journal of AIED (1994، 2004، و 2014)" را برای یافتن مواردی که در زمینه AIED گنجانده شده است، تجزیه و تحلیل کرده اند. با توجه به داده‌های جمع‌آوری‌شده، نویسندگان دو حوزه را پیشنهاد کرده‌اند که باید تحقیقات بیشتری در آن‌ها انجام شود. یکی از آنها "فرایند تکاملی" است که بر روی شیوه های کلاس درس فعلی و بهبود فن آوری تمرکز دارد. دیگری که یک فرآیند انقلابی است، انتقال فناوری ها  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان را در زندگی روزمره دانش آموزان پیشنهاد می کند. گوزمن (2020) بیان می کند که بر اساس مقاله هوش مصنوعی در آموزش (AIED) در حال توسعه زمینه ای در آموزش است. اما مربیان هنوز نمی‌دانند چه کاری می‌توانند انجام دهند و چگونه می‌توانند مزایای فناوری‌ها را به حداکثر برسانند. آن‌ها نمی‌دانند فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی چه پتانسیل‌هایی در فرآیندهای یادگیری و آموزش دارند و می‌توانند انجام دهند. این مقاله مروری بر تحقیقات انجام شده در مورد کاربردهای هوش مصنوعی در آموزشArtificial intelligence in plain language for children  عالی ارائه می دهد. 146 مقاله در پژوهش نهایی گنجانده شد. با توجه به نتایج مشخص شده است که بیشتر رشته

هوش مصنوعی اکنون به بخشی از زندگی روزمره هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  ما تبدیل شده است. هوش مصنوعی برای کودکان به ویژه مرتبط است زیرا یادگیری و درگیر شدن با هوش مصنوعی به کودکان این دانش را می‌دهد تا با دنیای اطراف خود ارتباط برقرار کنند.

"آیا ماشین ها می توانند فکر کنند؟"

این سوالی بود که آلن تورینگ، منطق‌دان و پیشگام کامپیوتر هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  بریتانیایی مطرح کرد. این سوالی است که منجر به مطالعه و تئوری هوش مصنوعی آنگونه که امروزه می شناسیم، شد. این یک سوال قابل تامل برای بچه ها است که باید در نظر بگیرند زیرا دنیای آنها به طور فزاینده ای با هوش مصنوعی اشباع می شود.

این مقاله مروری بر هوش مصنوعی برای بچه‌ها و منابعی ر هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ا که بچه‌ها می‌توانند برای یادگیری در مورد هوش مصنوعی استفاده کنند، پوشش می‌دهد.

هوش مصنوعی برای کودکان چیست؟

چند نمونه از هوش مصنوعی برای کودکان چیست؟

مزایای هوش مصنوعی برای کودکان

چگونه کودکان می توانند در مورد هوش مصنوعی بیاموزند؟

هوش مصنوعی آینده است

هوش مصنوعی برای کودکان چیست؟

هوش مصنوعی برای کودکان نحوه آموزش هوش مصنوعی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  به کودکان است تا بتوانند از آن به نفع خود استفاده کنند.

می‌توانید هوش مصنوعی را به عنوان توانایی رایانه‌ها برای یادگیری و انجام وظایف مانند انسان برای بچه‌ها توضیح دهید. هوش مصنوعی توسعه سیستم های کامپیوتری برای انجام وظایفی است که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این شامل خواندن، نوشتن، صحبت کردن، دیدن و فهمیدن است.

تعریف هوش مصنوعی

انسان‌ها بیش از اجرای مجموعه‌ای از مراحل، توانایی یادگیری را نیز دارند. این همان چیزی است که هوش مصنوعی را منحصر به فرد می کند. هوش مصنوعی با درک فرآیند یادگیری یاد می گیرد.

کدنویسی، یادگیری ماشین و علم داده نیز به هوش مصنوعی متصل هستند. هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  در کنار توانایی مصرف مقادیر زیاد داده، هوش مصنوعی می‌تواند از تجربه یاد بگیرد، با ورودی‌های جدید سازگار شود و کارهایی شبیه انسان را انجام دهد. فرآیند ایجاد هوش مصنوعی شامل برنامه‌نویسی، آموزش و آزمایش ماشین‌های هوش مصنوعی است.

کدنویسی در هوش مصنوعی

نرم افزار هوش مصنوعی با استفاده از زبان های کدنویسی ایجاد می شود. بنابراین، کار با هوش مصنوعی و درک آن بر پایه یادگیری نحوه کدنویسی متکی است. در کلاس‌های کدنویسی برای بچه‌ها، دانش‌آموزان را در دبیرستان و دبیرستان با کدنویسی در پایتون شروع می‌کنیم.

پایتون یکی از محبوب ترین زبان ها برای کدنویسی هوش مصنوعی است و نحو ساده آن یادگیری آن را برای بچه ها آسان می کند. زبان های دیگری که برای کدنویسی سیستم های هوش مصنوعی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  استفاده می شوند عبارتند از Java، C++، Prolog و LISP.

پنج زبان اصلی کدنویسی مورد استفاده در توسعه هوش مصنوعی

C++

جاوا

لیسپ

پایتون

پرولوگ

5 زبان برنامه نویسی مورد استفاده در توسعه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی همچنین می تواند کد خود را بنویسد. می توان آن را برای نوشتن برنامه یا ترجمه از یک زبان برنامه نویسی به زبان دیگر آموزش داد. تولید کد در هوش مصنوعی یک فناوری در حال توسعه است و در حالی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند کدهای پیچیده و کارآمد تولید کنند، ممکن است همیشه به‌گونه‌ای نوشته نشوند که خواندن و درک آن برای انسان آسان باشد.

مولفه های کلیدی هوش مصنوعی

شبکه های عصبی

شبکه های عصبی یکی از راه های آموزش هوش مصنوعی  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان هستند. اینها به رایانه ها کمک می کند تا از طریق آموزش تصمیمات هوشمندانه بگیرند. این روشی در هوش مصنوعی است که به رایانه ها می آموزد تا داده ها را به روشی که از مغز انسان الهام گرفته شده است پردازش کنند.

فراگیری ماشین

یادگیری ماشینی (ML) زیر شاخه ای از هوش مصنوعی است که بر استفاده از داده ها و الگوریتم ها برای تقلید از حل مسئله انسانی تمرکز دارد. از آن برای تولید مدل‌های سازگار استفاده می‌شود که می‌توانند انواع مختلفی از وظایف پیچیده را انجام دهند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیر شاخه ای از یادگیری ماشین است که شامل استفاده از شبکه های عصبی برای مدل سازی و حل مسائل پیچیده می شود. این زمینه به سیستم ها کمک می کند تا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه شناسایی اشیا و انجام وظایف پیچیده را بیاموزند.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی توانایی یک کامپیوتر برای درک زبان انسان همانطور که گفته می شود و نوشته می شود. این زبان‌شناسی محاسباتی - مدل‌سازی مبتنی بر قوانین زبان انسانی - را با مدل‌های آماری، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ترکیب می‌کند.

کامپیوتر ویژن

بینایی کامپیوتری رایانه ها را قادر می سازد تا اطلاعات را از تصاویر، فیلم ها و سایر ورودی ها استخراج کنند. این بدان معنی است که رایانه ها می توانند به طور خودکار تصاویر را تشخیص دهند و آنها را به طور دقیق و کارآمد توصیف کنند.

محاسبات شناختی

محاسبات شناختی شبیه سازی و کمک به تفکر و تصمیم گیری انسان است. به جای تصمیم گیری مانند هوش مصنوعی، بر شبیه سازی فرآیندهای فکری انسان و ایجاد فرضیه ها تمرکز دارد.

3 نوع هوش مصنوعی چیست؟

هوش باریک مصنوعی (ANI) – هوش مصنوعی که یک یا مجموعه محدودی از وظایف را انجام می دهد.

هوش عمومی مصنوعی (AGI) – هوش مصنوعی که می تواند وظایف انسان را تکرار کند.

ابر هوش مصنوعی (ASI) – هوش مصنوعی که می تواند وظایفی فراتر از توانایی های انسانی انجام دهد.

شاخه های هوش مصنوعی

بینایی کامپیوتر.

منطق فازی.

سیستم های خبره.

رباتیک.

فراگیری ماشین.

شبکه های عصبی / یادگیری عمیق

پردازش زبان طبیعی.

چند نمونه از هوش مصنوعی برای کودکان چیست؟

بچه ها هر روز و احتمالاً بدون اینکه متوجه شوند با هوش مصنوعی تعامل دارند. هوش مصنوعی به بخشی از زندگی روزمره تبدیل شده است و به ما کمک می کند تا تعدادی از وظایف ضروری را انجام دهیم.

به گفته فوربس، اینها رایج ترین روش هایی است ک Artificial intelligence in plain language for children ه افراد برای استفاده از هوش مصنوعی برنامه ریزی می کنند:

متداول ترین راه شرکت

دامنه‌های مختلف، از جمله تشخیص تصویر هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  و گفتار، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه را در بر می‌گیرد.

بررسی کنید: بهترین دوره های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سال 2024

یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که بر آموزش شبکه های عصبی مصنوعی با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان تمرکز دارد. در اینجا ویژگی های کلیدی یادگیری عمیق وجود دارد:

استخراج خودکار ویژگی ها: الگوریتم های یادگیری هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  عمیق توانایی استخراج خودکار ویژگی های مرتبط از داده های خام را دارند و نیاز به مهندسی ویژگی های صریح را از بین می برند.

شبکه‌های عصبی عمیق: یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی با چندین لایه از گره‌های به هم پیوسته (نرون‌ها) استفاده می‌کند که امکان یادگیری نمایش‌های سلسله مراتبی پیچیده داده‌ها را فراهم می‌کند.

عملکرد بالا: یادگیری عمیق عملکرد استثنایی را در حوزه هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار نشان داده است که اغلب از رویکردهای یادگیری ماشین سنتی پیشی می گیرد.

آینده شغلی خود را در هوش مصنوعی/ML اثبات کنید: بایدها و نبایدها

وبینار رایگان | 5 دی، سه شنبه | 7 بعدازظهر اکنون ثبت نام کنید -  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان آینده شغلی خود را در هوش مصنوعی/ML اثبات کنید: بایدها و نبایدها

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

به زبان ساده، سیستم‌های هوش مصنوعی با ادغام الگوریتم‌های پردازشی هوشمند و تکراری کار می‌کنند. این ترکیب به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا از الگوها و ویژگی های موجود در داده های تجزیه و تحلیل شده بیاموزد. هر بار که یک سیستم هوش مصنوعی یک دور پردازش داده را انجام می دهد، عملکرد خود را  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان آزمایش و اندازه گیری می کند و از نتایج برای توسعه تخصص اضافی استفاده می کند.

راه های پیاده سازی هوش مصنوعی

بیایید راه های زیر را بررسی کنیم که توضیح می دهد چگونه می توانیم هوش مصنوعی را پیاده سازی کنیم:

فراگیری ماشین

این یادگیری ماشینی است که به هوش مصنوعی توانایی یادگیری را می دهد. این کار با استفاده از الگوریتم‌ها برای کشف الگوها و ایجاد بینش از داده‌هایی که در معرض آنها قرار می‌گیرند انجام می‌شود.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است، به هوش هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  مصنوعی توانایی تقلید از شبکه عصبی مغز انسان را می‌دهد. می تواند الگوها، نویزها و منابع سردرگمی در داده ها را معنا کند.

تصویر زیر را در نظر بگیرید:

با برچسب-عکس-ai.

در اینجا ما انواع مختلف تصاویر را با استفاده از یادگیری عمیق تفکیک کردیم. این دستگاه ویژگی های مختلف عکس ها را طی می کند و آنها را با فرآیندی به نام استخراج ویژگی متمایز می کند. بر اساس ویژگی‌های هر عکس، دستگاه آنها را به دسته‌های مختلفی مانند منظره، پرتره یا موارد دیگر تفکیک می‌کند.

بیایید درک کنیم که یادگیری عمیق چگونه کار می کند.

تصویر زیر را در نظر بگیرید:

hidden-layers-ai

تصویر بالا سه لایه اصلی یک شبکه عصبی را نشان می دهد:

لایه ورودی

لایه پنهان

لایه خروجی

لایه ورودی

تصاویری که می‌خواهیم تفکیک کنیم وارد لایه ورودی می‌شوند هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان . فلش ها از تصویر به سمت نقاط جداگانه لایه ورودی کشیده می شوند. هر یک از نقاط سفید در لایه زرد (لایه ورودی) یک پیکسل در تصویر هستند. این تصاویر نقاط سفید در لایه ورودی را پر می کنند.

در حین گذراندن این آموزش هوش مصنوعی باید ایده روشنی از این سه لایه داشته باشیم.

لایه پنهان

لایه های پنهان مسئول تمام محاسبات ریاضی یا استخراج ویژگی ها در ورودی های ما هستند. در تصویر بالا، لایه هایی که با رنگ نارنجی نشان داده شده اند، نمایانگر لایه های پنهان هستند. خطوطی که بین این لایه ها دیده می شود «وزن» نامیده می شود. هر یک از آنها معمولاً یک عدد شناور یا یک عدد اعشاری را نشان می دهد که در مقدار لایه ورودی ضرب می شود. همه وزن ها در لایه پنهان جمع می شوند. نقاط در لایه پنهان نشان دهنده یک هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  مقدار بر اساس مجموع وزن ها هستند. سپس این مقادیر به لایه پنهان بعدی منتقل می شوند.

شاید تعجب کنید که چرا چندین لایه وجود دارد. لایه های پنهان تا حدی به عنوان جایگزین عمل می کنند. هرچه لایه‌های پنهان بیشتر باشند، داده‌هایی که وارد می‌شوند و آنچه می‌توان تولید کرد پیچیده‌تر می‌شود. دقت خروجی پیش‌بینی‌شده عموماً به تعداد لایه‌های پنهان موجود و پیچیدگی داده‌های ورودی بستگی دارد.

بر ابزارهای هوش مصنوعی مناسب برای شغل مناسب مسلط شوید!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در AI و برنامه MLEXPLORE ابزارهای مناسب هوش مصنوعی را برای شغل مناسب مسلط کنید!

لایه خروجی

لایه خروجی عکس های جدا شده را به ما می دهد. هنگامی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  که لایه تمام این وزن‌های وارد شده را جمع کرد، مشخص می‌کند که آیا تصویر پرتره است یا منظره.

مثال - پیش بینی هزینه های بلیط هواپیما

این پیش بینی بر اساس عوامل مختلفی انجام می شود، از جمله:

شرکت هواپیمایی

فرودگاه مبدا

فرودگاه مقصد

تاریخ حرکت

ما با برخی از داده های تاریخی در مورد قیمت هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  بلیط برای آموزش ماشین شروع می کنیم. هنگامی که دستگاه ما آموزش داده شد، داده های جدیدی را به اشتراک می گذاریم که هزینه ها را پیش بینی می کند. پیش از این، وقتی در مورد چهار نوع ماشین یاد گرفتیم، درباره ماشین‌های با حافظه صحبت کردیم. در اینجا، ما فقط در مورد حافظه صحبت می کنیم، و اینکه چگونه یک الگو را در داده ها درک می کند و از آن برای پیش بینی Artificial intelligence in plain language for children  قیمت های جدید استفاده می کند، همانطور که در زیر نشان داده شده است:

خطوط هوایی-ai

مهارت های شناختی برنامه نویسی هوش مصنوعی: یادگیری، استدلال و اصلاح خود

هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی یادگیری، استدلال و اصلاح خود تأکید دارد، مهارت هایی که

هیاهوی هوش مصنوعی (AI) و هوش مصنوعی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  مولد به گوشه و کنار زندگی ما رسیده است. حتی به عنوان یک کودک نمی توانید متوجه این اصطلاحات شوید. و برای ذهن های جوان کنجکاو (مثل پسر 5 ساله من) آنها بلافاصله با این سوال روبرو می شوند - "پدر، هوش مصنوعی چیست؟"

وقتی با این سوال پسرم مواجه شدم، ابتدا نمی دانستم  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان چگونه توضیح دهم. سپس یک روز وقت گذاشتم و با یک روش فوق العاده ساده توضیح دادم:

اگر می‌خواهید این اصطلاحات را برای هر شخص غیر هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  فنی، ممکن است پدربزرگ و مادربزرگ شما باشند، می‌توانید از همین رویکرد استفاده کنید.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

تصور کنید سگ خود را گم کرده اید و باید او را پیدا کنید. در اینجا برخی از قابلیت هایی که برای پیدا کردن سگ خود نیاز دارید آورده شده است:

شما باید بتوانید سگ خود را شناسایی کنید.

از زمان کودکی شما حیوانات زیادی را دیده اید. از آنجایی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  که ما به شما کمک کرده ایم سگ را شناسایی کنید، می دانید یک سگ چگونه به نظر می رسد.

شما همچنین می توانید سگ خود را شناسایی کنید.

شما باید بتوانید یک استراتژی برای پیدا کردن سگ خود ایجاد کنید.

شما باید بتوانید یک استراتژی برای پیدا کردن سگ خود ایجاد کنید. مثلا:

• اولین جستجو در خانه ما.

• اگر او را پیدا نکردید، در منطقه بازی جایی که معمولاً با سگ خود می روید جستجو کنید.

• اگر هنوز او را پیدا نکردید، از دوستان خود بپرسید.

• و غیره….

شما باید بتوانید بر اساس موقعیت عمل کنید.

برای مثال، اگر باران می‌بارد و می‌دانید که سگ  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان شما دوست ندارد خیس شود، جستجوی خود را روی مکان‌های سایه متمرکز می‌کنید.

حالا تصور کنید کسی به شما گفته است: "من احتمالا سگ شما را در باغ دیده ام".

شما (در واقع مغز شما) می دانید چه کاری انجام دهید.

• شما می دانید که باغ کجاست و چگونه به آنجا بروید.

• گربه یا درخت را با سگ اشتباه نخواهید گرفت.

• لحظه ای که سگی را می بینید سعی می کنید تشخیص دهید که سگ شماست یا نه.

شما می توانید سگ خود را جستجو کنید زیرا همه این هوش ها را دارید.

چه می شود اگر به نحوی بتوانیم این همه هوش هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  را به یک ربات بدهیم تا دفعه بعد که سگ خود را گم کردید، ربات شما او را پیدا کند.

پسر من یک ربات اسباب بازی شبیه این ربات دارد.

تصور کنید ربات می تواند حرکت کند و فیلم بگیرد. اما این کافی نیست. برای پیدا کردن سگ خود، باید این ربات را فعال کنیم تا مانند شما فکر کند و مانند شما رفتار کند.

مثلا:

• ما ربات را قادر می سازیم تا اتاق شما را شناسایی کند. اما باید بتواند اتاق را تشخیص دهد حتی اگر تخت شما به دیوار دیگری منتقل شود یا پتو عوض شود. برای شناسایی اتاق حتی با تغییرات جدید نیاز به هوشمندی دارد.

• ما ربات را قادر می سازیم تا یک سگ را شناسایی کرده و سگ خاص شما را تشخیص دهد.

• ما ربات را قادر می سازیم تا زبان و دستو هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان رالعمل های انسان را بفهمد.

• ما ربات را قادر می‌سازیم تا استراتژی ارائه کند و مطابق با موقعیت‌های جدید عمل کند. اگر باران می‌بارد، فقط در مکان‌های سایه‌دار جستجو کنید.

به طور خلاصه، برای یافتن سگ شما، ربات به هوش انسانی نیاز دارد.

اگر می توانستیم این کار را انجام دهیم، دفعه بعد که سگ خود را گم کردید، دوست روبات شما ممکن است او را با استفاده از هوش مصنوعی خود پیدا کند. این مانند داشتن یک یاور کوچک با هوشمندی های شبیه انسان است!

این هوش مصنوعی (AI) است - هوشی مانند انسان، که در یک ربات (یا ماشین یا رایانه) توسط انسان ایجاد شده است.

سوال بعدی که گرفتم این بود: «بابا، بیایید ربات خود را با هوش مصنوعی فعال کنیم. واقعاً چگونه می توانیم این کار را انجام دهیم؟»

در این مورد به او گفتم که تو برای این کار خیلی جوان هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  هستی. روی مطالعه خود تمرکز کنید و شاید بعد از چند سال بتوانید این کار را انجام دهید :D

اگر هنوز در مورد هوش مصنوعی آگاه نیستید، بیایید با استفاده از مثالی از یک Super Smart Car آشنا شویم

تصور کنید ما یک ماشین فوق‌العاده هوشمند داریم که می‌تواند به تنهایی رانندگی کند، درست مانند یک بزرگ‌تر که یک ماشین واقعی را رانندگی می‌کند.

این ماشین مثل یک دوست باهوش است. این یک مغز است، درست مانند نحوه فکر کردن و تصمیم گیری شما هنگام بازی کردن. اما به جای چشمانی مانند شما، دوربین های مخصوصی برای دیدن جاده و سنسورهایی دارد تا همه چیز اطراف آن را حس کنید.

این خودرو دارای هوش برای گرفتن تصمیمات انسانی است، مانند:

• اگر ماشین دیگری در جلو باشد، متوقف خواهد شد.

• اگر کسی را در حال عبور از جاده ببیند، بر اساس موقعیت، سرعت خود را کاهش می دهد یا متوقف می شود.

• اگر جاده صاف باشد باعث افزایش سرعت می شود.

• اگر جاده صاف باشد اما وضعیت جاده خوب نباشد سرعت آن کاهش می یابد.

• اگر یک توپ قرمز بزرگ در سراسر جاده می چرخد، ماشین متوجه آن می شود و می داند که باید بایستد تا به توپ برخورد نکند.

ماشین هوشمندی دارد که از تجربیاتش می‌آموزد.

این هوش مصنوعی (AI) است - هوشی مانند انسان که در ماشین (یا ماشین یا کامپیوتر) توسط انسان ایجاد می شود.

گفتگویمان را همانجا متوقف کردیم. اما من همچنین خودم را آماده کردم که چگونه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد را توضیح دهم اگر بعداً سؤال کرد.

یادگیری ماشینی (ML)

در بحث قبلی، ما در مورد توانایی ربات برای شناسایی سگ صحبت کردیم. بیایید این را بیشتر بررسی کنیم.

تصور کنید ما می خواهیم ربات را قادر کنیم نه تنها سگ را شناسایی کند، بلکه حیوانات دیگر را نیز شناسایی کند.

برای انجام این کار، تصاویری از سگ‌ها، گربه‌ها،Artificial intelligence in plain language for children  خرگوش‌ها و دیگر حیوانات را به او نشان می‌دهیم و هر عکس را با نام حیوان برچسب‌گذاری می‌کنیم. ما تمرین می کنیم