هوش مصنوعی که امروزه از آن یاد می‌شود در واقع تکنولوژی است که به نحوی قابلیت تفکر دارد. البته این قابلیت تفکر با چیزی که ما به عنوان تفکر انسانی می‌شناسیم تا حد زیادی تفاوت دارد، اما در حقیقت سعی دارد تا از آن تقلید کند. درواقع از رایانه‌ها و ماشین‌ها برای تقلید از توانایی‌های حل مسئله و تصمیم‌گیری ذهن انسان استفاده می‌کند.
[aparat id=’X5iQj’]
هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟
هوش مصنوعی شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها به ویژه سیستم‌های کامپیوتری است. به‌طور کلی، سیستم‌های AI با دریافت مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای همبستگی‌ها و الگوها و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده کار می‌کنند. به این ترتیب، یک ربات‌چت که از نمونه‌هایی از چت‌های متنی تغذیه می‌شود، می‌تواند یاد بگیرد که تبادلات واقعی با افراد ایجاد کند، یا یک ابزار تشخیص تصویر می‌تواند با مرور میلیون‌ها مثال، شناسایی و توصیف اشیاء در تصاویر را بیاموزد.
هوش مصنوعی (AI) این امکان را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند که از تجربه یاد بگیرند، با ورودی‌های جدید سازگار شوند و کارهایی شبیه به انسان را انجام دهند. بیشتر نمونه‌های AI که امروزه درباره آنها می‌شنوید از رایانه‌های شطرنج‌باز گرفته تا ماشین‌های خودران، به شدت به یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی متکی هستند. با استفاده از این فناوری‌ها، به رایانه‌ها می‌توان برای انجام وظایف خاص با پردازش مقادیر زیادی داده و تشخیص الگوهای موجود در داده‌ها آموزش داد.
مهندسی هوش مصنوعی
مهندسی هوش مصنوعی رشته‌ای است که به‌روزرسانی‌های مدل‌های هوش مصنوعی را با استفاده از داده‌ها، مدل‌ها و توسعه یکپارچه برای ارائه ارزش تجاری عملیاتی می‌کند. این توسعه یکپارچه به‌روزرسانی خودکار را با مدیریت قوی هوش مصنوعی ترکیب می‌کند و مهندس هوش مصنوعی فردی است که با تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشینی مانند پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های عصبی برای ساخت مدل‌هایی کار می‌کند که برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را تقویت می‌کنند.
مهندسان برای ارائه محصولات و ایده‌های خود به ذینفعان باید به درستی ارتباط برقرار کنند. آنها همچنین باید مهارت‌های حل مسئله عالی برای حل موانع تصمیم‌گیری و ترسیم بینش‌های مفید تجاری داشته باشند. مهندس هوش مصنوعی یک متخصص فناوری اطلاعات است که مأموریتش توسعه الگوریتم‌های هوشمندی است که قادر به یادگیری، تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی رویدادهای آینده هستند. نقش آنها ایجاد ماشین‌هایی است که قادر به استدلال مانند مغز انسان هستند.
استفاده از هوش مصنوعی در هایپر اتوماسیون
در همین راستا هایپر اتوماسیون به استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) برای خودکارسازی وظایفی که زمانی توسط انسان انجام می‌شد اشاره دارد. هایپر اتوماسیون بر وظایف و فرآیندهای قابل خودکارسازی تمرکز دارد و اغلب از آن به عنوان مرحله اصلی بعدی تحول دیجیتال یاد می‌شود.
اهمیت هوش مصنوعی
یادگیری و کشف مکرر را از طریق داده‌ها خودکار می‌کند
به جای خودکارسازی کارهای دستی، هوش مصنوعی کارهای کامپیوتری مکرر و با حجم بالا را انجام می‌دهد و این کار را با اطمینان و بدون خستگی انجام می‌دهد. البته، انسان‌ها هنوز برای راه‌اندازی سیستم و پرسیدن سؤالات مناسب ضروری هستند.
به محصولات موجود هوش می‌افزاید
بسیاری از محصولاتی که قبلاً استفاده می‌کردید با قابلیت‌های هوش مصنوعی بهبود می‌یابند، دقیقاً مانند سیری که به عنوان یک ویژگی به نسل جدید محصولات اپل اضافه شده است. اتوماسیون، پلتفرم‌های مکالمه، ربات‌ها و ماشین‌های هوشمند را می‌توان با مقادیر زیادی داده ترکیب کرد تا بسیاری از فناوری‌ها را بهبود بخشد. ارتقاء در خانه و محل کار، از اطلاعات امنیتی و دوربین‌های هوشمند تا تجزیه و تحلیل سرمایه‌گذاری را شامل می‌شود.
از طریق الگوریتم‌های یادگیری سازگار می‌شود تا داده‌ها برنامه‌نویسی را انجام دهند
هوش مصنوعی ساختار و نظم‌هایی را در داده‌ها پیدا می‌کند تا الگوریتم‌ها بتوانند مهارت‌هایی را کسب کنند. همان‌طور که یک الگوریتم می‌تواند به خود یاد دهد که شطرنج بازی کند، می‌تواند به خود بیاموزد که چه محصولی را به صورت آنلاین توصیه کند و مدل‌ها با داده‌های جدید سازگار می‌شوند.
داده‌های بیشتر و عمیق‌تری را تجزیه و تحلیل می‌کند
با استفاده از شبکه‌های عصبی که لایه‌های پنهان زیادی دارند. ساختن یک سیستم تشخیص تقلب با پنج لایه پنهان در گذشته غیرممکن بود. همه چیز با قدرت باورنکردنی کامپیوتر و کلان داده تغییر کرده است. برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق به داده‌های زیادی نیاز دارید زیرا آنها مستقیماً از داده‌ها یاد می‌گیرند.
به دقت باورنکردنی دست می‌یابد
از طریق شبکه‌های عصبی عمیق به عنوان مثال، تعاملات شما با الکسا و گوگل همه بر اساس یادگیری عمیق است و این محصولات هر چه بیشتر از آنها استفاده کنید دقیق‌تر می‌شوند. در زمینه پزشکی، تکنیک‌های AI از یادگیری عمیق و تشخیص اشیا اکنون می‌توانند برای مشخص کردن سرطان در تصاویر پزشکی با دقت بهبود یافته استفاده شوند.
بیشترین بهره از داده‌ها را می‌برد
وقتی الگوریتم‌ها خودآموز هستند، داده‌ها خود یک دارایی هستند. پاسخ‌ها در داده‌ها هستند. برای پیدا کردن آنها فقط باید از هوش مصنوعی استفاده کنید. از آن‌جایی که نقش داده‌ها اکنون بیش از هر زمان دیگری مهم است، می‌تواند مزیت رقابتی ایجاد کند. اگر بهترین داده‌ها را در یک صنعت رقابتی داشته باشید، حتی اگر همه از تکنیک‌های مشابه استفاده کنند، بهترین داده‌ها برنده خواهند شد.
استفاده از هوش مصنوعی در کسب‌وکارها
هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف برای ارائه بینش در مورد رفتار کاربر و ارائه توصیه‌هایی بر اساس داده‌ها استفاده می‌شود. برای مثال، الگوریتم جست‌وجوی پیش‌بینی‌کننده گوگل از داده‌های کاربر گذشته برای پیش‌بینی این که کاربر بعدی در نوار جست‌وجو تایپ می‌کند، استفاده می‌کند. نتفلیکس از داده‌های کاربر گذشته استفاده می‌کند تا توصیه کند کاربر چه فیلمی را می‌خواهد بعد ببیند و باعث می‌شود کاربر به پلتفرم متصل شود و زمان تماشای آن افزایش یابد. فیسبوک از داده‌های گذشته کاربران استفاده می‌کند تا به‌طور خودکار پیشنهادهایی را برای تگ کردن دوستان شما بر اساس ویژگی‌های چهره آنها در تصاویر ارائه دهد.
AI در همه جا توسط سازمان‌های بزرگ برای ساده‌تر کردن زندگی کاربر نهایی استفاده می‌شود. کاربردهای هوش مصنوعی به‌طور کلی تحت دسته پردازش داده‌ها قرار می‌گیرد که شامل موارد زیر می‌شود:
- جست‌وجو در داده‌ها و بهینه‌سازی جست‌وجو برای ارائه مرتبط‌ترین نتایج
- زنجیره‌های منطقی که می‌توانند برای اجرای یک رشته دستورات بر اساس پارامترها اعمال شوند
- تشخیص الگو برای شناسایی الگوهای مهم در مجموعه داده‌های بزرگ برای بینش‌های منحصربه‌فرد
- استفاده از مدل‌های احتمالی برای پیش‌بینی نتایج آینده
کاربردهای هوش مصنوعی
– تشخیص اجسام (Object Recognition)
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، قادر به تشخیص و شناسایی اجسام مختلف مانند خودروها، انسان‌ها، حیوانات و اشیاء مختلف در تصاویر و ویدئوها است. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند خودروهای خودران و امنیت بسیار مفید است.
– تشخیص چهره (Face Recognition)
با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، هوش مصنوعی می‌تواند افراد مختلف را بر اساس ویژگی‌های چهره شناسایی کند. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند امنیت و سیستم‌های حضور و غیاب استفاده می‌شود.
– تشخیص گفتار (Speech Recognition)
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پردازش سیگنال صوتی و یادگیری عمیق، قادر به تشخیص و تبدیل گفتار به متن است. این کاربرد در سیستم‌های خودکار ترجمه و سیستم‌های شناسایی صدا بسیار مؤثر است.
– دیپ‌فیک و شبکه‌های مولد (Deepfakes and Generative AI)
هوش مصنوعی در ایجاد دیپ‌فیک‌ها و استفاده از شبکه‌های مولد بسیار کاربرد دارد. این تکنولوژی قادر به تولید تصاویر و ویدئوهای واقعی است و در حوزه‌هایی مانند سینما، تبلیغات و امنیت استفاده می‌شود.
– رباتیک و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پردازش تصویر و گفتار، می‌تواند سیستم‌هایی را طراحی کند که قادر به تشخیص و پاسخ به محیط و وظایف مختلف هستند. این کاربرد در حوزه‌های گوناگون رباتیک قابل استفاده است.
– اقتصاد
هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی رویدادها نقش دارد. از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها می‌توان برای ساخت ماشین‌هایی استفاده کرد که الگوها و روندهای اقتصادی را تشخیص داده و در حوزه‌هایی مانند بورس، بازار سرمایه و تجارت به‌کار می‌روند.
– حوزه کسب و کار
این فناوری تقریباً در هر جنبه‌ای از یک تجارت کاربرد دارد، از تولید و منابع انسانی تا فروش و خدمات مشتری. این تکنولوژی می‌تواند به عنوان دستیار شخصی برای کمک به مدیریت ایمیل‌ها، حفظ تقویم و ارائه توصیه‌هایی برای تسهیل فرآیندها استفاده شود.
– حوزه آموزش و پرورش
هوش مصنوعی می‌تواند به مربیان در انجام وظایف غیرآموزشی مانند خودکارسازی پیام‌های شخصی به دانش‌آموزان و کارهای پشتیبانی مانند تعاملات با والدین کمک کند.
– حوزه تولید
از قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌توان در نظارت بر وضعیت ماشین‌های تولید، تعمیر و نگهداری دستگاه‌ها و تجزیه و تحلیل شرایط استفاده کرد.
– برقراری امنیت
سیستم‌های هوش مصنوعی در شناسایی و مبارزه با حملات سایبری و سایر تهدیدات سایبری بر اساس ورودی مداوم داده‌ها، شناسایی الگوها و عقب‌نشینی حملات قابل استفاده خواهند بود.
– هوش مصنوعی و تفسیر داده‌ها
بسیاری از افراد اعتقاد دارند که هوش مصنوعی، بخشی اساسی از حال و آینده فناوری را تشکیل می‌دهد. رهبران صنعت از هوش مصنوعی برای اهداف مختلفی از جمله ارائه خدمات ارزشمند و آماده‌سازی شرکت‌ها برای آینده استفاده می‌کنند. امنیت داده‌ها، که یکی از اصولی‌ترین دارایی‌های هر شرکت فناوری است، از جمله کاربردهای رایج و حیاتی هوش مصنوعی است. با توجه به اینکه جهان هوشمندتر و به هم پیوسته‌تر از همیشه است، عملکرد هوش مصنوعی در تجارت بسیار حیاتی است.
– ورزش
استفاده از این فناوری در ورزش عمدتاً به سازماندهی تاکتیک‌ها، مربی‌گری ورزشکاران، بازاریابی و دیگر موارد مربوط می‌شود؛ به عبارت دیگر، هوش مصنوعی تأثیر به‌سزایی در نحوه مشاهده و مصرف مطالب ورزشی دارد.
– شبکه‌های اجتماعی
هوش مصنوعی در اینستاگرام، لایک‌های شما و حساب‌هایی که دنبال می‌کنید را در نظر می‌گیرد تا مشخص کند کدام پست‌ها در برگه کاوش به شما نشان داده شوند. همچنین فیسبوک می‌تواند مکالمات را بهتر درک کند یا ترجمه خودکار پست‌ها را از زبان‌های مختلف بهتر انجام دهد. همچنین توییتر از هوش مصنوعی برای کشف تقلب، حذف تبلیغات و محتواهای نفرت‌انگیز استفاده می‌کند و برای توصیه توییت‌هایی که کاربران ممکن است از آنها لذت ببرند.
– خدمات حقوقی
این فناوری در تحلیل قوانین و پیشنهاد دادن راهکارهای حقوقی کمک‌کننده است. این تکنولوژی تحلیل متون حقوقی و ارائه پاسخ‌های حقوقی را راحت‌تر می‌کند.
– مسیریابی و سفر
سیستم‌های حمل و نقل هوشمند این پتانسیل را دارند که به یکی از مؤثرترین روش‌ها برای بهبود کیفیت زندگی مردم در سراسر جهان تبدیل شوند. در حال حاضر نمونه‌های متعددی از سیستم‌های مشابه در بخش‌های مختلف مانند حمل و نقل کالاهای سنگین یا مدیریت ترافیک استفاده می‌شوند.
– تجارت الکترونیک
هوش مصنوعی AI در این بخش به سه دسته زیر تقسیم می‌شود:
- خرید شخصی: در این دسته از هوش مصنوعی، فناوری برای ایجاد موتورهای توصیه‌ای به‌کار می‌رود تا مشتریان با تاریخچه مرور، ترجیحات و علایقشان، توصیه‌هایی دریافت کنند که بهبود رابطه شرکت با مشتریان و وفاداری آنها نسبت به برند را تسهیل کند.
- دستیاران مجهز به هوش مصنوعی: در این بخش، دستیاران خرید مجازی و چت‌بات‌ها برای بهبود تجربه کاربر در فرآیند خرید آنلاین مورد استفاده قرار می‌گیرند. از پردازش زبان طبیعی برای ایجاد مکالماتی شبیه به انسان استفاده می‌شود.
- جلوگیری از کلاهبرداری: هوش مصنوعی با در نظر گرفتن الگوهای استفاده، به کاهش احتمال کلاهبرداری کارت‌های اعتباری کمک می‌کند و همچنین در شناسایی و رسیدگی به بررسی‌های جعلی مؤثر است.
– بازاریابی
بازاریابان با استفاده از این فناوری تبلیغات بسیار هدفمندتر و شخصی‌تری را با استفاده از تجزیه و تحلیل رفتاری و تشخیص الگوها ارائه می‌دهند. همچنین از آن برای هدف‌گیری مجدد مخاطبان در زمان مناسب برای بهبود نتایج و کاهش احساس بی‌اعتمادی استفاده می‌شود. هوش مصنوعی بازاریابی محتوا را با سبک و صدای برند هماهنگ می‌کند و می‌تواند در انجام کارهایی مانند عملکرد، گزارش‌های کمپین و موارد دیگر نیز مؤثر باشد.
– مدیریت منابع انسانی
سیستم‌های هوش مصنوعی این توانایی را دارند که با اسکن Index یا نمایه متقاضیان شغلی و رزومه کاری آنها، به استخدام‌کنندگان کمک کنند تا بهترین استعدادها را انتخاب کنند.
– اکتشافات فضایی
هوش مصنوعی می‌تواند در اکتشافات فضایی نقش مهمی ایفا کند، زیرا در تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها بسیار مؤثر است. اخیراً در تحقیقات ادغام کهکشان‌ها نیز از هوش مصنوعی استفاده شده است.
– بازی‌های کامپیوتری
در بازی‌های کامپیوتری، هوش مصنوعی به‌عنوان سازنده NPCهای هوشمند و شبیه به انسان برای تعامل با بازیکنان، نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند.
– کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
هوش مصنوعی در کشاورزی به منظور شناسایی عیوب و کمبود مواد مغذی در خاک به‌کار می‌رود. این فرآیند با استفاده از برنامه‌های بینایی کامپیوتر، روباتیک و یادگیری ماشین انجام می‌شود. هوش مصنوعی قادر است تا محل رشد علف‌های هرز را تجزیه و تحلیل کرده و ربات‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به برداشت محصولات با حجم بالاتر و سرعت بیشتر کمک کنند.
– کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
هوش مصنوعی به‌طور آرام شروع به ریشه‌یابی در بخش آموزش کرده است. این فناوری حتی به بهبود بهره‌وری در دانشکده‌ها کمک و آنها را ترغیب می‌کند تا به جای تمرکز بر روی کارهای اداری، توجهشان را به دانشجویان بدهند.
– در بانکداری و بازارهای مالی
بانک‌ها و بازارهای مالی از مزایای هوش مصنوعی برای بهبود خدمات مالی بهره می‌برند. این فناوری می‌تواند با تشخیص الگوهای کلاهبرداری، تغییرات در الگوی تراکنش‌ها را شناسایی کند و خطرات وام را بهتر پیش‌بینی و ارزیابی کند.
– کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی
در علم پزشکی، هوش مصنوعی به طور گسترده در زمینه‌هایی مانند پیشگیری، تشخیص، درمان و کنترل بیماری‌ها استفاده می‌شود. این فناوری امکان استفاده از الگوریتم‌های هوشمند را برای بهبود مراقبت‌های پزشکی فراهم می‌کند و نقش مهمی در توسعه سیستم‌های پیشرفته پزشکی دارد.
– رادیولوژی
آموزش شبکه‌های عصبی در رادیولوژی، با ایجاد الگوریتم‌های هوش مصنوعی، امکاناتی برای بهبود فعالیت‌های رادیولوژیست‌ها فراهم می‌کند. این فناوری به کاهش حجم کار روزمره و افزایش کارایی در زمینه تشخیص و درمان بیماری‌ها کمک می‌کند.
مزایای هوش مصنوعی (AI)
علاوه بر کاربردها و ویژگی‌هایی که گفته شد مزایای بسیاری دارد که در ادامه به برخی از آنها اشاره می‌کنیم:
- خطاهای انسانی را کاهش می‌دهد.
- در کارهای تکراری کمک می‌کند.
- به تحول دیجیتال کمک می‌کند.
- منجر به تصمیم‌گیری سریع‌تر و منطقی‌تر می‌شود.
- امنیت را بهبود می بخشد.
- ارتباطات را کارآمدتر می‌کند.
با توجه با تجربه کسب شده از کاربردهای AI، این امکان وجود دارد در اکثر مسائل روزمره ورود کند تا فرآیند رشد بشر را بهبود بخشیده و زندگی را ساده‌تر کند. مسائل مختلفی از جمله نگرانی‌های احتمالی آینده این موضوع در حال حاضر نمی‌تواند مانعی بر سر راه پیشرفت آن باشد و با پیشرفت‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری بهره‌گیری از هوش مصنوعی افزایش خواهد یافت.
[faq-schema id=”49315″]