هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند؟ رمزگشایی دنیای AI

یادگیری عمیق درواقع زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه (Deep Neural Networks) استفاده می‌کند. ایدۀ اصلی آن، الهام‌گرفته از ساختار نورون‌های مغز انسان است؛ جایی‌که نورون‌های متعدد در لایه‌های متوالی اطلاعات را پردازش می‌کنند. شبکه‌های عصبی مصنوعی شامل لایه‌های ورودی، چندین لایۀ پنهان، و لایۀ خروجی هستند. هر لایه الگوهای پیچیده‌تری از داده را استخراج می‌کند و به لایۀ بعدی انتقال می‌دهد. الگوریتم هوش مصنوعی مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها و الگوریتم‌هایی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کرده و تصمیمات هوشمندانه‌ای را اتخاذ کنند.

یادگیری عمیق به عنوان یکی از زیرشاخه‌های پیشرفته‌ تر یادگیری ماشین، با بهره‌ گیری از شبکه‌های عصبی مصنوعی با ساختاری چند لایه، قابلیت یادگیری الگوهای بسیار پیچیده و انتزاعی را فراهم می‌کند. الگوریتم‌های DL به دلیل قدرت پردازش داده‌های حجیم و پیچیده، به ویژه در حوزه‌هایی نظیر پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و تشخیص صدا، پیشتاز و پیشگام هستند. این الگوریتم‌ها، با تقلید از نحوه کارکرد مغز انسان، قادر به ایجاد سطوح مختلف انتزاع از داده‌ها هستند و همین امر، آن‌ها را بسیار کارآمد و قدرتمند می‌سازد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها و یادگیری الگوها از آن‌ها، به سیستم‌ها امکان می‌دهند تا تصمیمات هوشمندانه بگیرند. این الگوریتم‌ها به سه دسته اصلی یادگیری نظارت‌ شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی تقسیم می‌شوند که هر کدام روش خاصی برای یادگیری و پیش‌بینی دارند.

همانطور که اندازه‌ی شبکه‌ی عصبی شبیه‌سازی‌شده رشد می‌کند مشکل هم بزرگ‌تر می‌شود. هر گره نیاز دارد فضایی از حافظه را به یک «دفترچه آدرس» اختصاص بدهد تا نورون‌ها و ارتباطات آن‌ها در آن فهرست شوند. همین موضوع باعث می‌شود تکنولوژی جدید در استفاده‌ی آینده‌ی ابررایانه‌ها برای شبیه‌سازی در سطح کل مغز مناسب باشد. الگوریتم جدید با مجموعه‌ای از سخت‌افزارهای محاسباتی، از لپ‌تاپ گرفته تا ابررایانه‌ها، سازگار است. زمانی که ابررایانه‌های Exascale ( به گونه‌ای برنامه‌ریزی شده‌اند که ۱۰ تا ۱۰۰ برابر قدرتمندتر از عمل‌کننده‌های امروزی باشند) در آینده به نمایش دربیایند، این الگوریتم می‌تواند روی این غول‌های محاسباتی به‌سرعت اجرا شود.

پلتفرم‌هایی همچون Darktrace با تحلیل الگوی ترافیک شبکه‌های سازمانی، به‌صورت بلادرنگ رفتار مشکوک را تشخیص و اقدامات پیشگیرانه انجام می‌دهند. این سامانه‌ها می‌توانند الگوهای حمله صفر-روزه (Zero-day) را کشف کنند؛ الگوهایی که پیش‌تر شناسایی یا ثبت نشده‌اند. یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، استفاده از ربات‌های جراح است. برای مثال، سیستم رباتیک داوینچی (Da Vinci Surgical System) به جرّاح امکان می‌دهد با دقت بسیار بالا جراحی‌های کم‌تهاجمی انجام دهد. این ربات به‌کمک الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر و کنترل بازخوردی، حرکت ابزار جراحی را مطابق دستورات جرّاح تنظیم می‌کند. مطالعات نشان داده‌اند که استفاده از ربات‌های جراحی می‌تواند عوارض پس‌از عمل را کاهش بدهد و مدت بستری بیمار در بیمارستان را کمتر کند.

او بادقت هرچه‌تمام‌تر به بررسی متن شما می‌پردازد و تمام اشتباهات گرامری، املایی، و حتی سبکی را شناسایی می‌کند. گرامرلی به شما اجازه می‌دهد تا متنی بدون اشتباه و با کیفیت بالا داشته باشید. این ابزار برای کسانی که به نوشتن متن‌های حرفه‌ای مانند ایمیل‌های رسمی، مقالات دانشگاهی و گزارش‌های کاری اهمیت می‌دهند، مناسب است. با این حال، همانطور که در هر تحول فناورانه دیگری دیده می‌شود، این پیشرفت در قابلیت‌های هوش مصنوعی علاوه بر مزایای فراوان، چالش‌هایی به ویژه در زمینه حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها به همراه دارد. الگوریتم‌ها به عنوان یک فهرست دقیق از دستورالعمل‌ها عمل می‌کنند که اقدامات مشخص را گام به گام در روتین‌های سخت‌افزاری یا نرم‌افزاری انجام می‌دهند. این نظریه‌پرداز جنجالی فکر می‌کند ۹۹ درصد احتمال دارد که هوش مصنوعی انسان را به‌کلی منقرض کند.

در بسیاری از مسائل واقعی، برچسب‌ گذاری حجم بالایی از داده‌ها دشوار و پرهزینه است، از این رو، الگوریتم‌های نیمه‌ نظارتی می‌توانند کارایی بالایی داشته باشند. شما می‌توانید به‌راحتی از طریق یک مرورگر وب به آن دسترسی پیدا کنید و سؤالات یا درخواست‌های خود را مستقیماً تایپ کنید. او بلافاصله پاسخ‌های خود را ارائه می‌دهد و نیاز به هیچ نصب یا تنظیم خاصی ندارد. به همین دلیل، ChatGPT یکی از محبوب‌ترین ابزارها در میان کاربران غیرمتخصص است که به دنبال دستیار هوش مصنوعی می‌گردند. تصور کنید که یک کارآفرین هستید و به دنبال گسترش کسب‌و‌کار خود در بازارهای جدید می‌گردید. ChatGPT می‌تواند به شما در تحلیل بازارهای مختلف، شناسایی روندهای نوظهور و حتی تدوین یک استراتژی بازاریابی مؤثر کمک کند.

این روش در بازی‌های ویدئویی، خودروهای خودران و رباتیک کاربرد دارد، جایی که عامل باید از طریق آزمایش و خطا یاد بگیرد. برای تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی (مانند MRI و X-ray)، پیش‌بینی روند بیماری و پیشنهاد درمان و توسعه داروهای جدید و سفارشی‌سازی درمان‌ها از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌شود. برای تبدیل شدن به یک متخصص واقعی در این حوزه، بهترین قدم این است که در دوره‌ های تخصصی هوش مصنوعی شرکت کنید و مهارت‌ های خود را در این زمینه به سطح بالاتری ببرید. الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forest) با چندین درخت تصمیم، برای ایجاد یک مدل قوی و دقیق ترکیب می‌کنند. چندین درخت تصمیم را با میانگین‌گیری پیش‌بینی‌های چندین درخت، جنگل‌های تصادفی احتمال بیش برازش (Overfitting) را کاهش می‌دهند و قابلیت تعمیم مدل را بهبود می‌بخشند.

این طراحی بصری کمک می‌کند تا افراد غیرتخصصی نیز بتوانند به راحتی مفهوم را درک کنند. هر الگوریتم باید به وضوح تعریف شده و از نظر منطقی درست باشد، به طوری که هر بار که اجرا شود، همان نتیجه را تولید کند. همچنین، الگوریتم‌ها باید به گونه‌ای طراحی شوند که بتوان آن‌ها را در زمان معقولی اجرا کرد، به ویژه در مسائل پیچیده‌تر. با این تفاسیر، شاید دانستیم که فرق الگوریتم و فلوچارت چیست؛ در ادامه به کاربردها و انواع الگوریتم‌ها می‌پردازیم. تأثیر قابل توجه این زبان‌ها بر روی توسعه هوش مصنوعی از جمله توانایی‌های آن‌ها به عنوان ابزارهای فکر کردن است.

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از برجسته‌ ترین فناوری‌های عصر حاضر، با سرعت غیرقابل تصوری در حال پیشرفت است و الگوریتم‌ های هوش مصنوعی، بی‌ شک، قلب تپنده این تحول شگرف محسوب می‌شوند. این الگوریتم‌ها، در واقع، مغزهای اندیشمند و پردازشگر سیستم‌های هوشمند هستند که به کامپیوترها امکان یادگیری، استدلال، حل مسئله و تصمیم‌ گیری‌های پیچیده را می‌بخشند. در این مقاله جامع ، سفری هیجان‌انگیزتر به دنیای پیچیده الگوریتم‌های هوش مصنوعی خواهیم داشت. علاوه بر بررسی مفاهیم کلیدی، به کالبدشکافی انواع الگوریتم‌ها و تشریح کاربردهای وسیع آن‌ها در صنایع مختلف خواهیم پرداخت و با نگاهی دقیق‌تر، چالش‌ها و آینده این حوزه پیشگام را مورد بحث و تحلیل قرار می‌دهیم. چه یک متخصص با تجربه در حوزه هوش مصنوعی باشید و چه یک فرد تازه وارد با ذهنی کنجکاو، این مقاله با هدف ارائه اطلاعاتی جامع، دقیق و به‌روز برای شما تهیه شده است. برای هر کسی که به دنبال شروع یک حرفه در حوزه هوش مصنوعی یا عمیق‌تر کردن درک خود از این زمینه است، آشنایی با این الگوریتم های هوش مصنوعی، ضروری است.

مثلاً اگه می‌خوایم پیش‌بینی فروش ماه آینده رو انجام بدیم، می‌تونیم از مدل‌های رگرسیون استفاده کنیم. الگوریتم خوشه بندی K میانگینبه عنوان یکی از الگوریتم های هوش مصنوعی با رویکرد بدون نظارت، می‌توان به مدل K میانگین اشاره کرد. برای کار با این الگوریتم، باید تعداد خوشه‌های داده‌ها را از قبل تعریف کنیم تا مدل بر اساس آن، دسته‌ها را در خوشه‌های مجزا قرار دهد. بدین ترتیب، الگوریتم K میانگین به دنبال قرار دادن داده‌ها در سه خوشه مجزا است.به این منظور، الگوریتم K-means در ابتدا سه داده را به عنوان مرکز خوشه‌ها درنظر می‌گیرد. سپس، فاصله سایر داده‌ها را نسبت به این سه داده (مراکز خوشه‌ها) می‌سنجد و بر اساس فاصله مشخص می‌کند کدام داده در کدام خوشه قرار گیرد. پس از تعیین خوشه‌های داده‌ها، مجدد مراکز خوشه‌ها محاسبه می‌شوند و داده‌ها نسبت به خوشه‌های جدید،‌ تفکیک می‌شوند.

در نتیجه بسیار حیاتی‌تر است که به هنرمندان این قدرت را بدهیم که تصمیم بگیرند چه اتفاقی قرار است برای سبک‌ها و صداهایشان بیفتد. «جون بولاموینی» از پژوهش و هنر برای برجسته‌کردن آسیب‌های بالقوه هوش مصنوعی مثل توانمندگرایی در الگوریتم‌ها استفاده می‌کند. «ریچارد ماتینگه» با دریافت کمتر از دو دلار در ساعت آسیب روان‌شناختی متحمل شد تا به ChatGPT آموزش دهد برخورد مسموم نداشته باشد. او اکنون حامی شرایط بهتر برای نیروی کار در زمینه کارهای برون‌سپاری‌شده مرتبط با داده‌های هوش مصنوعی است. «اندرو نگ»، هم‌بنیان‌گذار Google Brain و دانشمند ارشد سابق بایدو اکنون بر آموزش افراد درباره هوش مصنوعی در Coursera و توسعه اپلیکیشن‌های متکی بر هوش مصنوعی در AI Fund متمرکز است.

در طول این فرایند بود که «الهام طبسی»، مهندس برق و رئیس ستاد آزمایشگاه فناوری اطلاعات این مؤسسه، پیشنهاد داد گفت‌وگوها درباره اثر هوش مصنوعی از اصول به پیاده‌سازی عملی سیاست‌ها حرکت کند؛ پیشنهادی که ثابت شد بسیار مهم بوده است. «رابین لی» که بایدو، محبوب‌ترین موتور جست‌وجوی چین را در سال ۲۰۰۰ هم‌بنیان‌گذاری کرد، به‌عنوان پیشروترین آینده‌نگر چین مدت زیادی است که روی موج هوش مصنوعی سوار شده است. بایدو همین حالا Xiaodu، معادل الکسای آمازون و همچنین ناوگانی از تاکسی‌های خودران دارد، اما لی می‌گوید رشد انفجاری اخیر در هوش مصنوعی مولد یعنی «در دوران هیجان‌انگیزی قرار داریم. هوش مصنوعی حالا می‌تواند انواع گوناگونی از برهان‌های منطقی را تولید کند که پیش‌تر نمی‌توانست». الگوریتم‌ها معمولاً به صورت متنی و با استفاده از عبارات و دستورالعمل‌های مشخص نوشته می‌شوند، که نیاز به دقت و دانش در برنامه‌نویسی دارند. در مقابل، فلوچارت‌ها با استفاده از اشکال هندسی (مانند مستطیل‌ها و لوزی‌ها) و خطوط ارتباطی، مراحل و فرآیندها را به صورت بصری و ساده نمایش می‌دهند.

در نتیجه تصمیم گرفتیم مقاله ۱۰۰ شخصیت تأثیرگذار جهان در زمینه هوش مصنوعی را ما نیز ترجمه کنیم. اعضای فهرست «۱۰۰ شخصیت تأثیرگذار جهان در زمینه هوش مصنوعی» از «اسنها ریونور» ۱۸ساله تا «جفری هینتون» ۷۶ساله را دربر می‌گیرد. اسنها ریونور به‌تازگی و در بخشی از کارش به‌عنوان رهبر Encode Justice، جنبش جوانانه‌ای که برای هوش مصنوعی اخلاقی تلاش می‌کند، با دولت بایدن ملاقات کرد. جفری هینتون نیز بهار امسال جایگاهش در گوگل را ترک کرد تا درباره خطرهای فناوری‌ای حرف بزند که کمک کرده به ‌وجود بیاید. این گروه صدنفره از بسیاری جهات نقشه‌ای از روابط و مراکز قدرتی هستند که توسعه هوش مصنوعی را به پیش می‌برند.

امروز، روندی که تورینگ و مک‌کارتی آغاز کرده بودند، در مدل‌های مولد (Generative AI) و سیستم‌های گفتگومحور قدرتمندی مانند ChatGPT به بلوغی تازه رسیده است. این دستاوردها نمایانگر مسیری طولانی از ایده‌های بنیادی تورینگ تا دستاوردهای خارق‌العادۀ یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی در قرن بیست‌ویکم است. این ابزار به توسعه ‌دهندگان کمک می‌کند تا کارهای مختلف خود را را سریع‌ تر، دقیق ‌تر و با خلاقیت بیشتری انجام دهند. قبل از اینکه دانشمندان تغییرات شبکه‌ی عصبی را شبیه‌سازی کنند نیاز دارند که ابتدا همه‌ نورون‌ها و اتصالات میان آن‌ها را با استفاده از الگوریتم در مغز مجازی ایجاد کنند. مشکل این‌جا است که برای هر جفت عصبی (نورونی)، مدل مورد نظر باید همه‌ی اطلاعات مربوط به اتصالات هر گره را که نورون‌های دریافتی (نورون‌های پُست‌سیناپتیک) در آن قرار دارند نگهداری کند.

در حال حاضر، تقریباً ۹۰٪ از مردم جهان دارای تلفن همراه هوشمند هستند، اما ممکن است سطح پذیرش ابزارهای هوش مصنوعی متفاوت از تلفن‌های همراه باشد. هوش مصنوعی به‌طور معمول به‌عنوان سریع‌ترین فناوری در حال رشد در تاریخ شناخته می‌شود، اما هنوز تردیدهایی وجود دارد که آیا این فناوری به اندازه گوشی‌های هوشمند فراگیر خواهد شد یا خیر. نتایج یک نظرسنجی اخیر توسط مؤسسه تامپسون رویترز نشان می‌دهد که تنها ۲۹٪ از مردم بریتانیا «ChatGPT» را امتحان کرده‌اند و تنها ۲٪ از آن به‌طور روزانه استفاده می‌کنند. الگوریتم‌ها یکی از اصول پایه‌ای علوم کامپیوتر هستند و نقش حیاتی در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما دارند. الگوریتم‌ها می‌توانند وظایف ساده‌ای مانند مرتب‌سازی اعداد یا وظایف پیچیده‌تری مانند پیشنهاد محتوا در شبکه‌های اجتماعی را انجام دهند.

در این راستا، تحقیقاتی که بر روی توانایی آموختن زبان‌ها انجام گرفت و همچنین درک عمیق از احساسات، دانشمندان را در پیشبرد این دانش کمک زیادی کرده است. یکی از اهداف متخصصین، تولید ماشین‌هایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند. این ماشین باید توانایی تعمیم تجربیات قدیمی خود در شرایط مشابه جدید را داشته و به این ترتیب اقدام به گسترش دامنه دانش و تجربیاتش کند. هوش مصنوعی توسط فلاسفه و ریاضی‌دانانی نظیر جرج بول که اقدام به ارائهٔ قوانین و نظریه‌هایی در مورد منطق نمودند، مطرح شده بود. با اختراع رایانه‌های الکترونیکی در سال ۱۹۴۳، هوش مصنوعی، دانشمندان آن زمان را به چالشی بزرگ فراخواند.

دانشمندان عموماً برای تولید چنین ماشین‌هایی از وجود مدل‌های زنده‌ای که در طبیعت وجود به ویژه آدمی نیز سود برده‌اند. مدل می‌تواند تشخیص دهد کدام مشتریان رفتار مشابه دارند، بدون اینکه از قبل بدانیم چه گروه‌هایی وجود دارند. الگوریتم با مشاهده نمونه‌های فراوان، یاد می‌گیرد چگونه ایمیل جدید را طبقه‌بندی کند. یکی از شرکت‌های معتبر و باسابقه که به انتشار اخبار، مقالات و رویدادهای حوزه فناوری و اطلاعات می‌پردازد، ایرانتک است. شما عزیزان می‌توانید برای کسب اطلاعات بیشتر در این حوزه، با مراجعه روزانه به سایت اطلاعات بیشتری را به دست آورید.

توسعه مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی و تلاش برای تسلط بر آن برای پیشرفت شما در چشم‌انداز شغلی آینده هوش مصنوعی بسیار مهم است. اگرچه به نظر می‌رسد هوش مصنوعی در چندسال اخیر مطرح شده و رو به گسترش گذاشته باشد اما در حقیقت این گونه نیست. نشانه هایی از تفکر و ایده‌پردازی در مورد هوش مصنوعی را حتی قرن‌ها پیش از میلاد می‌توان در ماشین‌های اتوماسیون ساخته شده توسط اندیشمندان آن زمان دید. پیشگامان اولیه، مانند آلن تورینگ و جان مک کارتی، پایه و اساس تحقیقات هوش مصنوعی را بنا نهادند. در طول دهه‌ها، هوش مصنوعی شاهد پیشرفت‌های مهمی ‌از جمله توسعه شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق بوده است. پیشرفت‌های هوش مصنوعی در قدرت محاسباتی و نوآوری الگوریتمی، در سال‌های اخیر مرزهای جدیدی را به روی محققان ‌هوش مصنوعی باز کرده است.

این الگوریتم‌ها با تقلید از نحوه تفکر و یادگیری انسان، توانایی تحلیل داده‌ها، تشخیص الگوها، تصمیم‌گیری و یادگیری از تجربیات را به سیستم‌های کامپیوتری می‌بخشند. به عنوان مثال، الگوریتمی که به یک خودرو خودران اجازه می‌دهد تا محیط اطراف خود را تشخیص دهد و تصمیمات رانندگی بگیرد، یک الگوریتم هوش مصنوعی است. یادگیری عمیق یکی از هیجان‌انگیزترین تکنیک‌های هوش مصنوعیه که از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنه. این الگوریتم‌ها می‌تونن با بررسی داده‌های بزرگ و پیچیده، ویژگی‌های پنهانی که حتی برای انسان‌ها هم قابل تشخیص نیستند رو پیدا کنن. الگوریتم‌هایی که توسط انسان نوشته می‌شوند و به عنوان الگوریتم‌های هوش مصنوعی محسوب نمی‌شوند، معمولاً برای حل مسائل ساده به‌کار می‌روند. برنامه‌نویس در این الگوریتم‌ها مراحل مختلف عملیاتی را از ابتدا تا انتها با استفاده از مجموعه‌ای از دستورات تعریف می‌کند.

در کشاورزی، تعریف AI و هوش مصنوعی کمک می‌کند بهره‌وری مزارع افزایش یابد و هزینه‌ها کاهش پیدا کند. برای نمونه، شرکت‌هایی نظیر John Deere تراکتورهای هوشمندی تولید کرده‌اند که با کمک حسگرهای تصویری و الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر، علف‌های هرز را تشخیص می‌دهند و تنها همان بخش را سم‌پاشی می‌کنند. او در سال 2016 صندوق سرمایه‌گذاری High-Flyer را تأسیس کرد که به‌سرعت به دلیل استفاده نوآورانه از استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی شناخته شد. تا سال 2021، این صندوق به‌طور کامل هوش مصنوعی را در عملیات خود ادغام کرده بود و از مدل‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی روند بازار و تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کرد. این الگوریتم‌ها به خودروها اجازه می‌دهند تا محیط اطراف خود را درک کنند، تصمیمات رانندگی بگیرند و به طور ایمن به حرکت خود ادامه دهند.

حالا نوبت آشنایی با Grammarly است؛ ویرایشگری که مثل یک معلم گرامر دقیق، همیشه آماده است تا کوچک‌ترین اشتباهات نوشتاری شما را اصلاح کند. اینجاست که گرامرلی وارد صحنه می‌شود و بادقت بسیار به هر جمله شما نگاه می‌کند. او تمام اشتباهات املایی و گرامری را شناسایی می‌کند و به شما پیشنهاد می‌دهد که چگونه آن‌ها را بهبود ببخشید. در گذشته گزارش‌هایی از مواردی وجود داشته که دستیارهای صوتی مکالمات خصوصی را ضبط کرده و گاهی آن‌ها را به‌اشتباه به اشتراک گذاشته‌اند. این حوادث نشان‌دهنده نیاز به سیاست‌های قوی برای حفظ حریم خصوصی و استفاده از تکنیک‌های پیشرفته رمزنگاری است تا از سوءاستفاده از این فناوری جلوگیری شود. این دریافت‌کننده مک‌آرتور فلوشیپ به تفاوت‌های انسان و هوش مصنوعی علاقه‌مند است.

شروع یادگیری می‌تواند با دوره‌های مقدماتی در علوم داده (Data Science)، زبان‌های برنامه‌نویسی (مثل پایتون) و کتابخانه‌های یادگیری ماشینی (مانند TensorFlow یا PyTorch) باشد. در دهه‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰، پروژه‌هایی مثل «Logic Theorist» و «General Problem Solver» به‌دست پژوهشگرانی نظیر آلن نیوول (Allen Newell) و هربرت سیمون (Herbert Simon) ظهور کردند. آن‌ها برنامه‌هایی می‌نوشتند که می‌توانستند مسائل ریاضی و منطقی را حل کنند، هرچند تمام «هوش» چنین سیستم‌هایی وابسته به قوانین دست‌نویس برنامه‌نویسان بود. در همین دوره، کارهای کریستوفر استراچی (Christopher Strachey) و آرتور ساموئل (Arthur Samuel) بر روی برنامه‌های شطرنج و چکرز، ایدۀ یادگیری از تجربه را در عمل نشان دادند. اگرچه ایدۀ ساخت ماشین‌های «متفکر» به پیش‌از جنگ جهانی دوم بازمی‌گردد؛ اما شکل‌گیری رسمی حوزه هوش مصنوعی را می‌توان از میانه‌های قرن بیستم دنبال کرد. یادگیری تقویتی در مواردی استفاده می‌شود که یک عامل باید از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا تنبیه، به تصمیم‌گیری بهینه برسد.

سپس، عملکرد مدل با داده‌های آزمایشی (Testing Data) ارزیابی شده و پارامترهای الگوریتم به منظور بهبود دقت، سرعت و کارایی، بهینه‌ سازی می‌شوند. این فرآیند، به صورت چرخه‌ای انجام شده و تا رسیدن به بهترین نتایج ممکن تکرار می‌شود. «کلارا شی» تلاش‌ها برای کمک به شرکت‌ها در کمینه‌کردن ریسک‌ها هنگام استفاده از هوش مصنوعی را هدایت می‌کند. به‌عنوان مثال آنها را در جریان قرار می‌دهد که می‌توانند انتخاب کنند که داده‌هایشان را به اشتراک نگذارند (مارک بنیوف، رئیس مشترک هیئت‌مدیره و صاحب تایم مدیرعامل سلزفورس است). استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی یا همان API می‌تواند استفاده از هوش مصنوعی در پروژه‌های برنامه‌نویسی را بسیار ساده‌تر سازد. برای معرفی برخی از این APIهای هوش مصنوعی می‌توان از Wit.ai, Api.ai و ملیسا نام برد.