هوش مصنوعی چیست؟ معرفی کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (Artificial Intelligent) یکی از مهم‌ترین مباحث علوم رایانه است. به کمک این علم می‌توان ماشین‌ها را هوشمند کرد و در زمینه‌های مختلفی از آن‌ها استفاده کرد. برای پیاده سازی مفاهیم مربوط به هوش مصنوعی، نیازمند برنامه نویسی هستیم. یکی از معروف‌ترین زبان‌های برنامه نویسی که در هوش مصنوعی کاربرد دارد، پایتون است. قدرت اصلی پایتون از کتابخانه‌های آن نشات می‌گیرد و تنوع این کتابخانه‌ها آنقدر زیاد است که تقریبا انجام هر کاری را با پایتون ممکن کرده است. در این پست قصد داریم به بررسی کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی بپردازیم.

هوش مصنوعی چیست؟

تعریف هوش مصنوعی کار چندان ساده ای نیست، زیرا تاکنون تعاریف گوناگونی برای هوش مطرح شده است. اما ساده‌ترین تعریفی که می‌توان از هوش مصنوعی داشت این است که به ماشین یا سیستمی که در شرایط مختلف هوشی مانند انسان از خود نشان می‌دهد، گفته می‌شود. به عبارت دیگر ماشینی که می‌تواند برنامه ریزی کند، یاد بگیرد، استدلال کند، قدرت حل مساله داشته باشد و در نهایت با توجه به محیط بیرون واکنش نشان دهد دارای هوش مصنوعی می‌باشد.

امروزه از هوش مصنوعی در زمینه‌های بسیار زیادی استفاده می‌شود. گاهی بدون اینکه متوجه باشیم در حال استفاده از هوش مصنوعی از سیستم‌های مبتنی بر آن هستیم. مثلا اینستاگرام برای فیلتر کردن نظرات توهین آمیز، تشخیص خشونت در ویدئو و یا پیشنهاد ویدئو بر اساس سلیقه کاربران از هوش مصنوعی استفاده می‌کند. یک نمونه دیگر دستیارهای صوتی هستند که روز به روز بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند. دستیارهای هوشمندی مثل Siri یا Alexa که برای تعامل با انسان‌ها از یادگیری ماشین (Machine Learning) استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی چه زیرشاخه هایی دارد؟

هوش مصنوعی زیرشاخه‌های زیادی دارد و به بخش‌های مختلفی تقسیم می‌شود. یکی از مهم‌ترین گرایش‌های آن یادگیری ماشین (Machine Learning) است که به اختصار ML خوانده می‌شود. در یادگیری ماشین، هدف (Goal) توسط انسان‌ها برای ماشین مشخص می‌شود. سپس ماشین باید یاد بگیرد که چطور و از چه راه هایی باید به آن هدف برسد. در این گرایش ماشین همواره در حال کسب تجربه و یادگیری است و همیشه چیزهای جدیدی یاد می‌گیرد.

یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی است. به لطف وجود این گرایش، کامپیوتر می‌تواند گفتار یا نوشتار را در زبان‌های مختلف انسانی تشخیص دهد. از معروف‌ترین سرویس‌هایی که از این تکنیک هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و احتمالا آن‌ها را می‌شناسید،  می‌توان به Google Translate و سرویس ضداسپم ایمیل اشاره کرد.

یک از جذاب‌ترین گرایش‌های هوش مصنوعی، بینایی ماشین است. می‌توانیم آن را مثل بینایی انسان در نظر بگیریم، با این تفاوت که محدویت‌های آن را ندارد. مثلا بینایی انسان نمی‌تواند پشت دیوار یا فاصله‌های بسیار دور را ببیند، اما بینایی ماشین چنین محدودیت هایی را ندارد. در این حوزه، با مفاهیم متنوعی مثل تبدیل تصاویر آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال و غیره سروکار داریم.

رباتیک یکی از مطرح‌ترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی در ایران و جهان است. ربات‌ها هنوز هم با چیزهایی که در فیلم‌های سینمایی می‌بینیم فرق زیادی دارند، اما روند صعودی و رو به رشدی را طی می‌کنند و در بخش‌های حساس و مهم حضور پیدا کرده‌اند. ربات‌های جراحی که بهتر از انسان‌ها عمل می‌کنند تا ربات‌های پرنده و آتش نشان، همگی به کمک هوش مصنوعی ساخته شده‌اند.

پایتون چه رابطه ای با هوش مصنوعی دارد؟

سال‌ها پیش، افرادی که در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می‌کردند، باید به صورت دستی کارهای مختلف را پیش می‌بردند. یعنی باید از اول الگوریتم‌ها را تحلیل کرده و سپس فرمول‌ها و گزارش‌های مختلف را پیاده‌سازی می‌کردند. مجموعه این کارها یک فرآیند طولانی و خسته کننده بود و در بسیاری از موارد با خطا همراه می‌شد. اما امروزه با رشد زبان‌های برنامه نویسی مختلف، کتابخانه‌ها و فریمورک‌های مبتنی بر آن‌ها این کار بسیار راحت‌تر از قبل شده است.

پایتون در حاضر یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی دنیا است که بیشتر از 28% برنامه نویسان از آن استفاده می‌کنند. محبوبیت زبان پایتون اتفاقی نیست و دلایل زیادی برای استفاده از آن وجود دارد. یکی از مهم‌ترین دلایل استفاده از این زبان، سادگی یادگیری است. هوش مصنوعی و گرایش‌های آن پیچیدگی‌های خاص خود را دارند و از متخصصان این حوزه انتظار نمی‌رود وقت زیادی را به یادگیری پیچیدگی‌های یک زبان برنامه نویسی اختصاص دهند. همچنین این زبان بسیار منعطف است و از شیوه‌های برنامه نویسی مختلف پشتیبانی می‌کند.

محبوبیت پایتون در حوزه‌های مختلف باعث شده است تا توسعه‌دهندگان کتابخانه‌های بسیار زیادی را برای این زبان برنامه نویسی ایجاد کنند. با استفاده از این کتابخانه‌ها کسانی که قصد دارند از زبان پایتون در حوزه هوش مصنوعی استفاده کنند، دیگر نگران کدنویسی‌ها و ساختارهای پیچیده  نخواهند بود. زیرا تقریبا هر آنچه را برای کار بر روی هوش مصنوعی نیاز دارند، توسط سایر توسعه‌دهندگان طراحی و برنامه نویسی شده اند. در ادامه این مطلب شما را با برترین کتابخانه‌های پایتون در حوزه هوش مصنوعی آشنا خواهیم کرد.

معروف‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی

کتابخانه‌ها جان تازه‌ ای به زبان برنامه نویسی پایتون داده‌اند و یکی از دلایل اصلی محبوبیت این زبان هستند. کتابخانه‌ها کدهای از قبل نوشته شده هستند که توسط سایر توسعه دهندگان ایجاد شده اند. استفاده از آن‌ها در زمان شخص برنامه نویس صرفه جویی کرده و از دوباره کاری جلوگیری می‌کنند. دانش هوش مصنوعی نیاز به تجزیه و تحلیل داده دارد. در ادامه بهترین کتابخانه‌های پایتون که در تحلیل و بررسی داده به شما کمک خواهند کرد را بررسی می‌کنیم.

1 – Scikit-learn

Scikit-learn یکی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه الگوریتم‌های اصلی و پایه این حوزه را به خوبی پردازش می‌کند. مواردی مثل رگرسیون خطی و لاجستیک، خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و غیره توسط Scikit-learn به خوبی شناسایی می‌شوند.

2 – Pandas

Pandas یک کتابخانه متن باز است که تحت پروانه BSD منتشر می‌شود. این کتابخانه در کنار کارایی آسان خود، بازدهی بالایی نیز دارد. از Pandas برای تحلیل داده استفاده می‌شود. Pandas در واقع سعی داشت یک شکاف را در پایتون برطرف کند. این شکاف مشکلی بود که پایتون در مدل سازی و آنالیز داده‌ها داشت. پانداس در کنار سایر کتابخانه‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین قدرت بیشتری می‌گیرد.

3 – Keras

از Keras برای یادگیری عمیق (Deep Learning) استفاده می‌شود. این کتابخانه محاسبات و ساخت نمونه را با سرعت بسیار بالا انجام می‌دهد. به خاطر اینکه به جزء پردازشگر دستگاه (CPU) از گرافیک (GPU) هم برای تقسیم بار محاسباتی استفاده می‌کند. Keras از پایتون 2.7 تا 3.6 را پشتیبانی می‌کند و یکی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتون است.

4 – TensorFlow

شرکت گوگل در سال 2010 یک تیم تحقیقاتی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق تشکیل داد. کتابخانه TensorFlow یکی از دستاوردهای این گروه است که در سال 2015 منتشر شد. گوگل هم در تحقیقات و هم در محصولات خود از این کتابخانه استفاده می‌کند. TensorFlow خودش را با انواع سیستم‌عامل‌ها (لینوکس، ویندوز، مکینتاش و غیره) وقف داده است.

5 – Matplotlib

Matplotlib یک کتابخانه بسیار مفید برای ایجاد نمودارها است. به کمک آن می‌توانید انواع اشکال دوبعدی، هیستوگرام، نمودار و غیره طراحی کنید. بعد از اینکه اطلاعات متنوع خود را تحلیل کردید، برای خوانایی و فهم بیشتر، می‌توانید از نمودارها استفاده کنید. Matplotlib به ما کمک می‌کند یک خروجی کاربردی و ملموس از دیتای خود داشته باشیم.

6 – NLTK

NLTK یک ابزار عالی برای ساخت برنامه‌های پایتونی مبتنی بر زبان انسان است. مثلا اگر برنامه ای ساخته‌اید که نیاز به تحلیل صحبت‌های انسان  دارد، می‌توانید از کتابخانه NLTK استفاده کنید. متاسفانه این کتابخانه فقط برای زبان انگلیسی کار می‌کند و امکان اضافه کردن آن به پروژه های  فارسی زبان وجود ندارد. NLTK مخفف Natural Language Toolkit بوده و بهترین گزینه در پردازش زبان است.

7 – Scikit-image

پردازش تصویر مبحثی است که رابطه نزدیکی با بینایی ماشین دارد. پردازش تصویر در زمینه‌های متنوعی مثل موارد نظامی، امنیتی، صنعتی کاربرد دارد. بعضی از کاربردهای بینایی ماشین در زندگی روزمره عبارتند از تشخیص بارکد محصول، تشخیص پلاک یا سرعت خودرو و غیره. Scikit-image الگوریتم‌های مختلفی دارد که شامل تغییرات هندسی، آنالیز رنگ‌ها، تشخیص ویژگی‌های تصویر و غیره می‌شود.

8 – PyBrain

Pybrain یکی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین بوده که با زبان پایتون نوشته شده است. این کتابخانه شامل الگوریتم‌هایی مربوط به شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی است. Pybrain یک کتابخانه رایگان، آزاد و متن باز به حساب می‌آید که هر کسی می‌تواند از آن استفاده کند. ترکیب Pybrain با سایر کتابخانه‌های هوش مصنوعی به نتایج بسیار مفیدی منجر می‌شود.

9 – Caffe

Caffe یک فریم‌ورک یادگیری عمیق (Deep Learning) است که با تمرکز بر روی سریع بودن و ماژولار بودن طراحی شده است. این کتابخانه پروژه آقای Yangqing Jia در دانشگاه Berkeley بوده و در حال حاضر تحت لایسنس BSD در اختیار عموم قرار گرفته است. برای اینکه قدرت Caffe را درک کنید باید بگوییم که این کتابخانه می‌تواند با جا‌به‌جا شدن بین CPU و کارت گرافیک، روزانه بیشتر از 60 میلیون تصویر را پردازش کند.

10 – StatsModels

StatsModels در علوم داده، تجزیه و تحلیل اطلاعات و گزارش‌گیری‌ها کاربرد دارد. StatsModels به خوبی در کنار سایر کتابخانه‌هایی که معرفی کردیم قرار می‌گیرد و با آن‌ها تعامل دارد. مثلا می‌تواند به راحتی برای کنترل داده‌ها با کتابخانه Pandas ادغام شود. همچنین این کتابخانه برای کار با سایر کتابخانه‌های گرافیکی از Matplotlib استفاده می‌کند.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی آینده درخشانی دارد. این گرایش کامپیوتر هنوز در حال بلوغ است و مسائل حل نشده بسیاری در آن وجود دارد. کسانی که در این حوزه وارد می‌شوند با مسائل مختلفی مثل Machine Learning، Deep learning، بینایی ماشین و غیره سروکار دارند. انتخاب پایتون برای یک متخصص هوش مصنوعی مزایای زیادی دارد. زیرا با انتخاب این زبان، شخص می‌تواند به جای وقت گذاشتن روی زبان برنامه نویسی، بیشتر روی الگوریتم‌ها و مسائل حوزه کاری خود تمرکز کند.

گستردگی، سادگی، توسعه سریع و انعطاف‌پذیری پایتون این زبان برنامه نویسی را تبدیل به یک گزینه عالی برای کار در گرایش‌های مختلف هوش مصنوعی کرده است. نظر شما در مورد این زبان برنامه نویسی چیست؟ آیا تاکنون تجربه کدنویسی با پایتون را داشته‌اید؟