هوش مصنوعی و کاربردهای آن

هنوز بسیاری از مردم دنیا با مفهوم هوش مصنوعی (AI) آشنایی ندارند. به طوری که وقتی در نظرسنجی موسسه دلویت (Deloitte) از 1500 رهبر ارشد تجاری در مورد هوش مصنوعی سؤال شد، تنها 17 درصد آن‌ها در مورد این موضوع اطلاعات مناسبی داشتند.

با این حال علیرغم عدم آشنایی عموم مردم، هوش مصنوعی در کشورهای توسعه‌یافته، موضوع بسیار مهمی به شمار می‌آید و در حال ایجاد تحول مستقیم در سبک زندگی انسان‌هاست. از این رو ما در ادامه سعی می‌کنیم که شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی را برای علاقه‌مندان توضیح دهیم و نشان دهیم که چگونه به‌کارگیری هوش مصنوعی، جهان فناوری را تغییر می‌دهد.

زیرشاخه‌های هوش مصنوعی

رباتیک

رباتیک شناخته‌شده‌ترین شاخه هوش مصنوعی است که با ایجاد دستگاه‌هایی سروکار دارد که بتوانند برخی از اعمال را مانند انسان انجام دهند. آیا ربات‌ها می‌توانند مانند انسان فکر کنند و تصمیم بگیرند؟ اینجاست که هوش مصنوعی وارد می‌شود! هوش مصنوعی به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا در موقعیت‌های خاص هوشمندانه عمل کنند.

یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشینی (ML) نوعی هوش مصنوعی (AI) است که به برنامه‌های نرم‌افزاری اجازه می‌دهد تا با یادگیری، در ارائه خروجی خود دقیق‌تر شوند، بدون اینکه به طور مستقیم برای این کار برنامه‌نویسی شده باشند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های قبلی به عنوان ورودی برای پیش‌بینی مقادیر جدید استفاده می‌کنند.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق یک تکنیک یادگیری ماشینی است که به رایانه‌ها می‌آموزد تا آنچه را که به طور طبیعی برای انسان اتفاق می‌افتد، انجام دهند: یادگیری با مثال.

یادگیری عمیق، فناوری اصلی خودروهای خودران است که به آن‌ها امکان می‌دهد تابلوی ایست را تشخیص دهند یا عابر پیاده را از تیر چراغ برق تمایز دهند.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

پردازش زبان طبیعی (NLP) به روش هوش مصنوعی، به برقراری ارتباط با یک سیستم هوشمند با استفاده از یک زبان طبیعی مانند انگلیسی اشاره دارد. پردازش زبان طبیعی زمانی مورد نیاز است که می‌خواهید یک سیستم هوشمند مانند یک ربات مطابق دستورالعمل گفتار یا نوشتاری شما واکنش دهد.

بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

بینایی کامپیوتر بر ایجاد سیستم‌های دیجیتالی تمرکز دارد که می‌توانند به همان روشی که انسان انجام می‌دهد، داده‌های بصری (تصاویر یا فیلم‌ها) را پردازش، تجزیه و تحلیل و معنا کنند. مفهوم بینایی کامپیوتر مبتنی بر آموزش کامپیوترها برای پردازش تصویر در سطح پیکسل و درک آن است.

سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems)

حتماً تاکنون در پلتفرم‌های پخش ویدئو، توصیه‌هایی درباره فیلم‌ها و سریال‌ها بر اساس انتخاب‌های گذشته یا ژانرهایی که دوست دارید دریافت کرده‌اید یا در حین مرور اخبار فناوری، بنرهایی با موضوعاتی که قبلا جستجو کرده بودید، دیده‌اید. این کار توسط سیستم‌های توصیه‌گر انجام می‌شود که به شما راهنمایی می‌کنند که با توجه به نحوه انتخاب‌های شما در گذشته، در بین گزینه‌های گسترده موجود، چه چیزی برای شما مناسب است.

اینترنت اشیا (Internet of Things)

هوش مصنوعی با ایجاد سیستم‌هایی سر و کار دارد که می‌توانند با استفاده از تجربیات قبلی و بدون هیچ گونه مداخله دستی، وظایف انسان را شبیه‌سازی کنند. اینترنت اشیا (IoT) شبکه‌ای از دستگاه‌های مختلف است که از طریق اینترنت متصل شده‌اند و می‌توانند داده‌ها را جمع‌آوری و با یکدیگر تبادل کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی

از کروز کنترل خودرو و فوکوس خودکار دوربین در گوشی‌های هوشمند گرفته تا مانیتور تأسیسات سرمایش مراکز داده و ربات‌های استقبال‌کننده در مراکز خرید هوش مصنوعی به طور قابل توجهی به بخشی از زندگی روزمره ما تبدیل می‌شود.

علیرغم این که دامنه نوآوری و توسعه در هوش مصنوعی بسیار گسترده است، در ادامه به کاربردهای کلی و قابل توجه هوش مصنوعی می‌پردازیم:

اتوماسیون

اتوماسیون یکی از رایج‌ترین مزایای فناوری هوش مصنوعی است و تأثیرات قابل توجهی بر صنایع ارتباطات، حمل و نقل، محصولات مصرفی و خدمات داشته است. اتوماسیون نه تنها منجر به نرخ تولید بالاتر و افزایش بهره‌وری در این بخش‌ها می‌شود، بلکه امکان استفاده کارآمدتر از مواد خام، بهبود کیفیت محصول، کاهش زمان تولید و ایمنی برتر را فراهم می‌کند.

تصمیم گیری هوشمند

هوش مصنوعی همیشه برای اتخاذ تصمیمات تجاری هوشمندانه‌تر مورد استفاده قرار گرفته است. فناوری هوش مصنوعی می‌تواند تحویل داده‌ها را هماهنگ کند، روندها را تجزیه و تحلیل کند، سازگاری داده‌ها را توسعه دهد، پیش‌بینی‌ها را ارائه دهد و عدم قطعیت‌ها را برای گرفتن بهترین تصمیم‌ها برای شرکت تعیین کند. تا زمانی که هوش مصنوعی برای تقلید از احساسات انسانی برنامه‌ریزی نشده باشد، در مورد موضوع مورد بحث بی‌طرف باقی می‌ماند و به تصمیم‌گیری صحیح کمک می‌کند.

بهبود تجربه مشتریان

راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند تا به سرعت به پرسش‌ها و شکایات مشتریان پاسخ دهند و به طور موثر به آن‌ها رسیدگی کنند. استفاده از ربات‌های چت که هوش مصنوعی را با فناوری پردازش زبان طبیعی (NPL) مرتبط می‌کند، می‌تواند پیام‌های بسیار شخصی‌سازی‌شده برای مشتریان ایجاد کند که به یافتن بهترین راه‌حل برای نیازهای آن‌ها کمک می‌کند.

پیشرفت‌های پزشکی

استفاده از راهکارهای هوش مصنوعی در بخش مراقبت‌های پزشکی این روزها به طور فزاینده‌ای محبوب شده است. به عنوان مثال، فناوری نظارت از راه دور بیمار، به ارائه دهندگان خدمات پزشکی اجازه می‌دهد تا تشخیص‌های بالینی را انجام دهند و بدون نیاز به مراجعه حضوری بیمار به بیمارستان، درمان را به سرعت پیشنهاد دهند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند در نظارت بر پیشرفت بیماری‌های مسری و حتی پیش‌بینی اثرات و پیامدهای آتی آن‌ها مفید باشد.

تحقیق و تجزیه و تحلیل داده‌ها

فناوری هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل کارآمد داده‌ها مورد استفاده قرار گیرد که می‌تواند به ایجاد مدل‌ها و الگوریتم‌های پیش‌بینی برای پردازش داده‌ها و درک نتایج بالقوه روندها و سناریوهای مختلف کمک کند. علاوه بر این، قابلیت‌های محاسباتی پیشرفته هوش مصنوعی می‌تواند پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای تحقیق و توسعه سرعت بخشد، در حالی که بررسی و درک آن برای انسان‌ها ممکن است بسیار طول بکشد.

حل مسائل پیچیده

پیشرفت در فناوری‌های هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی اولیه تا مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق، آن را قادر به حل مسائل پیچیده کرده است. از کشف تقلب و تعاملات شخصی با مشتریان گرفته تا پیش‌بینی آب و هوا و تشخیص پزشکی، هوش مصنوعی به کسب‌وکارها در سراسر صنایع کمک می‌کند تا راه‌حل‌های مناسب را برای مقابله با چالش‌های خود به‌طور مناسب‌تر بیابند.

مدیریت وظایف تکراری

انجام مکرر وظایف تجاری نه تنها زمان بر است، بلکه یکنواختی می‌تواند بهره‌وری کارکنان را در طول زمان کاهش دهد. ابزارهای اتوماسیون فرآیند رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تعاملات بین سیستم‌های مختلف تجاری را خودکار کرده و انجام کارهای خسته کننده را برای شرکت‌ها آسان کنند.

به حداقل رساندن خطاها

یکی دیگر از مزایای بزرگ خودکارسازی کارهای تجاری با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، این است که به کاهش احتمال خطاهای دستی کمک می‌کند. از آن جایی که ابزارهای اتوماسیون فرآیند رباتیک، ورود و پردازش داده‌ها را بررسی می‌کنند، می‌تواند سیستم‌های دیجیتال را کارآمدتر کند و احتمال بروز هرگونه مشکلی به دلیل اشتباهات پردازش داده‌ها را کاهش دهد.

افزایش بهره‌وری کسب و کار

هوش مصنوعی می‌تواند به اطمینان از در دسترس بودن خدمات 24 ساعته کمک کند و عملکرد و ثبات یکسانی را در طول روز ارائه دهد. انجام کارهای تکراری نیز ابزارهای هوش مصنوعی را خسته نمی‌کند. این می‌تواند به بهبود کارایی کسب‌وکار و کاهش استرس کارمندان کمک کند، که می‌توانند مجدداً برای انجام وظایف تجاری پیچیده‌تری که نیاز به مداخله دستی دارند، منصوب شوند.