دسته بندی و رتبه بندی هوش های مصنوعی

ارائه یک دسته بندی و رتبه بندی کلی از «هوش های مصنوعی موجود» برای تمامی حوزه های عملکرد و توانایی کار، به دلیل ماهیت تخصصی و متنوع این سامانه ها بسیار چالش برانگیز است. به عبارت دیگر هر مدل هوش مصنوعی معمولا در یک یا چند زمینه خاص عملکرد بسیار بالا و در بقیه حوزه ها محدودیت هایی دارد. با این وجود می توان به چند دسته اصلی اشاره کرد:

1.  ‍‍مدل های پردازش زبان طبیعی (NLP):
   • مدل هایی مانند GPT-4 (ChatGPT) یا مدل های مشابه از OpenAI، پاسخ دهنده های هوشمند و مترادف به عنوان برجسته ترین در وظایف تولید متن، خلاصه سازی، ترجمه و پاسخگویی به سوالات محسوب می شوند.
   • مدل های دیگر مانند PaLM از گوگل یا مدل های توسعه یافته توسط Anthropic نیز از لحاظ عملکرد در وظایف زبانی رقابت محسوسی دارند.
   • رتبه بندی این مدل ها معمولا بر اساس استانداردهایی مانند GLUE، SuperGLUE و سایر بنچمارک های NLP انجام می گیرد.

1. مدل های پردازش تصویر و بینایی ماشین:
   • شبکه های عصبی عمیق برای طبقه بندی تصاویر (مانند ResNet، EfficientNet) و مدل های مبتنی بر Transformer در بینایی ماشین (مانند ViT) عملکرد بالایی در مسابقات بینایی دارند.
   • همچون مدل های پیشرفته در تشخیص اشیاء (مثلا YOLO، Faster R-CNN) هر کدام در وظایف خاصی بهینه شده اند.

1. مدل های شبیه سازی و پیش بینی در حوزه های تخصصی:
   • در زمینه هایی مانند پیش بینی ساختار پروتئین، مدل هایی مانند AlphaFold از DeepMind عملکرد برجسته ای دارند که انقلابی در حوزه زیست شناسی ایجاد کرده است.
   • مدل های دیگر در حوزه پیش بینی سری های زمانی یا سیستم های داینامیک نیز با استفاده از شبکه های عصبی و یادگیری تقویتی بسته به مساله بهینه می شوند.

1. سیستم های یادگیری تقویتی و هوش های سازگار با شبیه سازی:
   • الگوریتم هایی مانند AlphaZero یا MuZero از DeepMind در بازی های استراتژیک همچون شطرنج، شوق و Go به توانایی های استثنایی دست یافته اند.
   • این نوع هوش ها بر پایه یادگیری تقویتی عمل کرده و با خود تنظیمی (self-play) به بهترین عملکردها دست می یابند.

در نتیجه، یک رتبه بندی کلی، بستگی به حوزه کاربرد و معیارهای اندازه گیری عملکرد دارد. به عنوان یک پژوهشگر، بهتر است هنگام ارزیابی یک سامانه هوش مصنوعی، به نیاز و کاربرد خاص خود نگاهی بیندازید و از بنچمارک ها و معیارهای تخصصی هر حوزه برای مقایسه استفاده کنید. به طور خلاصه:
• در حوزه پردازش زبان: GPT-4 و همتایان آن
• در بینایی ماشین: مدل های Transformer و CNN پیشرفته
• در پیش بینی های تخصصی: AlphaFold و مدل های یادگیری تقویتی در بازی ها

این رتبه بندی نسبی است و بسته به توسعه های آینده، ممکن است تغییراتی ایجاد شود.