برترین تکنولوژی های که هوش مصنوعی در اختیار ما می گذارد !

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید تکنولوژی می‌تواند جایگزین همه کارهای تکراری که روزمره انجام می‌دهیم شود و افراد را از انجام کارهای سخت رها کند؟ هوش مصنوعی رویکردی است که از سال ۱۹۵۵ جهان را تحت تأثیر قرار داد. همچنین ظهور اینترنت به این فناوری کمک کرد بسیار پیچیده شود و همچنان هم در حال رشد و پیچیده‌تر شدن است. چرا که از فناوری‌ها و برنامه‌های کاربردی مختلف از بینایی بیومتریک گرفته تا دستگاه‌های هوشمند و اتومبیل‌های خودران در آن استفاده می‌شود.

پیش‌بینی‌های زیادی در مورد پیشرفت‌های جدید مورد انتظار در زمینه هوش مصنوعی انجام شده است. همچنین روندهای در حال ظهور به گسترش آن نیز دامن می‌زنند. Analytics Insight مجموعه داده‌ها را بر اساس آموخته‌های محققان بررسی کرده و در نتیجه چهارده فناوری هوش مصنوعی برتر را معرفی می‌کند که جهان را به سطح بالاتری از نوآوری سوق می‌دهد. در ادامه این موارد را بررسی می‌کنیم و به جزییات آن‌ها خواهیم پرداخت.

۱٫ یادگیری ماشین

یادگیری ماشین موضوعی در تحقیقات علوم کامپیوتر و شاخه مهمی از هوش عملی است. هدف اصلی آن توسعه فناوری‌های جدیدی است که به کامپیوتر‌ها اجازه می‌دهد زبان‌ها و عملکردهای جدید را یاد بگیرند و در نتیجه هوشمندتر شوند. با کمک الگوریتم‌ها، روش‌های برنامه‌نویسی، توسعه، ابزارهای آموزشی، داده‌های بزرگ و برنامه‌های کاربردی، انجمن‌های یادگیری ماشین به طور فزاینده‌ای در دنیای امروز در حال محبوب شدن هستند. حتی پیش آمده که این انجمن‌ها در کازینوها برای برنامه‌ریزی و پیش‌بینی بازی‌ها دعوت به کار شده‌اند! آمازون، فراکتال، آنالیتیکس، گوگل و مایکروسافت برخی از شرکت‌های پیشرو در انجمن‌های آنلاین این حوزه هستند.

یادگیری ماشین به انجام خودکار کارهای تکراری کمک می‌کند. امروزه اتوماسیون‌سازی به طور گسترده در سراسر جهان پذیرفته شده است. یکی از مزایای یادگیری ماشین این است که مطمئن می‌شوید از زمان و هزینه کم‌تری برای انجام یک کار استفاده می‌کنید. به این صورت که الگوریتم‌ها برای شما برنامه‌ریزی می‌کنند و در نتیجه حجم کار کاهش می‌یابد.

۲٫ یادگیری عمیق

یادگیری عمیق شاخه دیگری از هوش مصنوعی است که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی کار می‌کند. این تکنیک به کامپیوتر‌ها و ماشین‌ها می‌آموزد روشی که انسان‌ها عمل می‌کنند را با مثال یاد بگیرند. اصطلاح عمیق به این دلیل نام‌گذاری شده که دارای لایه‌های پنهان در شبکه‌های عصبی است. به طور معمول یک شبکه عصبی دارای ۲-۳ لایه پنهان است و می‌تواند حداکثر ۱۵۰ لایه پنهان داشته باشد. یادگیری عمیق بر روی داده‌های بزرگ به منظور آموزش یک مدل و یک واحد پردازش گرافیکی موثر است. الگوریتم‌ها در یک سلسله مراتب برای خودکارسازی تجزیه و تحلیل کار می‌کنند. یادگیری عمیق جای پای خود را در بسیاری از حوزه‌ها مانند هوافضا و فعالیت‌های نظامی برای شناسایی اشیاء از طریق ماهواره‌ها باز کرده است، همچنین به شناسایی سلول‌های سرطانی و بهبود ایمنی بدن نیز کمک می‌کند.

۳٫ بینایی ماشین

بینایی ماشین فناوری پیشرفته‌ای است که به عنوان چشم کامپیوتر عمل می‌کند. این حوزه‌ای از هوش مصنوعی است که به آموزش ماشین‌ها برای تعامل و درک دنیای پیرامون کمک می‌نماید. با بهره‌گیری از این فناوری ماشین‌ها می‌توانند اشیاء را در تصاویر، فیلم‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق به طور دقیق شناسایی و طبقه‌بندی کنند. بینایی ماشین همچنین حتی در بسیاری از زمینه‌ها تا حدی از توانایی‌های بصری انسان فراتر می‌رود.

۴٫ بازاریابی خودکار با هوش مصنوعی

تیم‌های تبلیغات و فروش از نوآوری استقبال می‌کنند و از آن بهره می‌برند، زیرا آن‌ها را قادر می‌سازد تا محصولاتشان را به طور خودکار بازاریابی کنند. رویکرد یکپارچه‌سازی اتوماسیون با تفکیک خودکار مشتری، یکپارچه‌سازی داده‌های مشتری و مدیریت رویداد به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد و به یک پیشگام در پذیرش بازاریابی خودکار تبدیل شده است.

از صرفه‌جویی در زمان و انرژی گرفته تا ایجاد درآمد بیشتر، ترکیب نتایج فروش و نوسانات بازاریابی جایگزین عملیات تکراری خودکار می‌شوند. همچنین با کمک به کارآفرینان برای تمرکز بیشتر بر روی بهبود روابط با مشتری، به ساده‌سازی عملیات تجاری نیز کمک می‌کند.

۵٫ اینترنت رفتارها (IoB)

آیا تا به حال سعی کرده‌اید بفهمید که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های جمع‌آوری شده از فعالیت‌های آنلاین کاربران را از دیدگاه رفتاری و روانشناختی درک کند؟ بسیاری از مردم با اینترنت اشیا (IoT) آشنایی دارند، اما کم‌تر کسی نام اینترنت رفتارها (IoB) را شنیده است. تجزیه و تحلیل داده‌ها با اینترنت رفتارها نشان می‌دهد اکنون فرصت خوبی برای فهمیدن این‌که چرا مردم تصمیم‌های خاصی می‌گیرند و چگونه به آن عمل می‌کنند، وجود دارد.

به عنوان مثال در کازینوها، نوع رفتار و درک روانشناسی قمار مهم است و اپراتورها می‌توانند محصولات خود را برای جذب کاربران بهتر سفارشی‌سازی کنند. این نیز سودمند است زیرا به شرکت‌های مربوطه اجازه می‌دهد تا مشکلاتی که قماربازان با آن روبه‌رو هستند را شناسایی کرده و برای کمک به آن‌ها گام‌هایی بردارند. با توجه به افزایش بار نظارتی بر روی کازینوهای آنلاین، این لیست تمام کازینوهای جدید بریتانیا را شامل می‌شود که از IoB استفاده می‌کنند و در پیشرفت تکنولوژیکی سهیم شده‌اند.

۶٫ واقعیت مجازی با استفاده از هوش مصنوعی

واقعیت مجازی به معنای صحنه‌های تولید شده توسط کامپیوتر و واقعی به نظر رسیدن اشیاء در آن است که باعث می‌شود کاربران احساس کنند در همان محیط قرار دارند و این واقعیت از طریق دستگاهی به نام هدست مجازی دیده می‌شود.این تکنولوژی به ما کمک می‌کند یاد بگیریم که چگونه برنامه‌های کاربردی خاص بسازیم، به عناون مثال کیفیت تمرینات ورزشی را برای به حداکثر رساندن عملکرد بهبود دهیم.

این قدرت را دارد که ما را به آینده ببرد. امروزه شاهد آن هستیم که در امور پزشکی، فرهنگی، ورزشی، آموزشی و معماری نیز به کار می‌رود. واقعیت مجازی با استفاده از تجهیزات بصری و سنسورهای مختلف (در زمینه پزشکی و گردشگری) به ما اجازه می‌دهد از مرزهای غیرقابل تصور عبور کنیم.

۷٫ تولید محتوا با هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر محتواهای ویدیویی، تبلیغاتی و نوشتاری زیادی در وبلاگ‌ها و وب سایت‌های مختلف توسط انسان ایجاد شده است. اما امروزه برندهای پیشرو مانند CBS و US از هوش مصنوعی برای تولید محتوا استفاده می‌کنند. Wordsmith یکی از محبوب‌ترین ابزارهای مورد استفاده برای تولید اطلاعات خودکار است. از NLP نیز برای نوشتن داستان‌ها و اخبار استفاده می‌شود.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوا شامل بهبود تجربه کاربری توسط چت‌بات‌ها، تولید اطلاعات مختلف مبتنی بر داده‌ها و بازاریابی محتوای مرتبط هستند.

۸٫ بهینه‌سازی سخت افزار

سیستم‌های هوش مصنوعی در دنیای دیجیتال بر ساختاری بودن تمرکز دارند و برای اجرای وظایف خاص استفاده می‌شوند. آن‌ها واحدهای گرافیکی (GPU) و پردازش مرکزی (CPU) را بهبود بخشیده‌اند که به نسل بعدی پیشرفت برنامه‌ها کمک می‌کند. به عنوان مثال تراشه‌های سیلیکونی بهینه‌سازی شده با هوش مصنوعی به راحتی قابل حمل هستند و زمانی که شرکت نیاز به دریافت اطلاعات داشته باشد، می‌تواند آن‌ها را در هر دستگاهی قرار دهد. این متدولوژی‌های پیشرفته دری را برای سازمان‌ها به منظور سرمایه‌گذاری بیشتر در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی باز می‌کند. Aleviate، Google، Cray و … برخی از شرکت‌هایی هستند که راه‌حل‌های سخت افزاری بهینه شده با هوش مصنوعی را تولید می‌کنند.

۹٫ دفاع سایبری با هوش مصنوعی

هنگامی که جهان وارد مرحله جدیدی از تکنولوژی می‌شود، ابزارهای دیجیتال نفوذ به سیستم مرتبط با آن هم ایجاد می‌شوند. از آنجایی که شرکت‌ها روز به روز بیشتر از زمینه‌های مختلف فناوری استفاده می‌کنند، مجرمان سایبری هم از سرقت اطلاعات آن‌ها لذت می‌برند. به همین جهت از این پس پدافند سایبری برای نجات سرقت داده‌ها پدیدار می‌شود. از این طریق مکانیزم دفاعی کامپیوتری توانایی شناسایی، پیشگیری و کاهش حملات و تهدیدات به داده‌ها و زیرساخت‌های سیستمی را دارد که از آن به عنوان فرآیند دفاع سایبری یاد می‌شود.

۱۰٫ شبکه نظیر به نظیر

نحوه اتصال یک مسئله بزرگ در دستگاه‌های IoT است، به خصوص داده‌های به اشتراک گذاشته شده از طریق حالت‌های مختلف اتصال در خطر افشا شدن هستند. با این حال اتصالات شبکه نظیر به نظیر (peer-to-peer) این مشکل را برطرف می‌نماید. به این صورت که سیستم‌ها و کامپیوترهای مختلف را برای به اشتراک گذاشتن داده‌ها بدون انتقال داده از طریق سرور یکپارچه‌سازی می‌کند. این نوع شبکه‌ها حتی توانایی حل پیچیده‌ترین مسائل را نیز دارند.

۱۱٫ تشخیص تصویر

تشخیص تصویر به معنای فرآیند شناسایی و به دست آوردن ویژگی‌های موجود در فیلم‌ها یا عکس‌ها است. رویکرد آن به پردازش گسترده جستجوی تصویر، صدور مجوز، تشخیص و تحقیقات شخصیت کمک زیادی می‌کند.

طی چند سال گذشته تشخیص تصویر به عنوان هوش مصنوعی سهم قابل توجهی در سازمان‌های اطلاعاتی، توسعه سیستم‌های نظارتی و اپلیکیشن‌های مختلف داشته است. فناوری تشخیص چهره و سایر نوآوری‌ها به شرکت‌ها امکان می‌دهد مشکلات را سریع‌تر و هوشمندانه‌تر از همیشه حل کنند.

۱۲٫ تشخیص گفتار

تشخیص گفتار یکی دیگر از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی است که صدای انسان را در قالبی مفید و قابل درک توسط کامپیوتر تبدیل می‌کند. این فناوری پلی بین تعامل انسان و کامپیوتر به حساب می‌آید. Siri اپل یک نمونه کلاسیک از تشخیص گفتار است.

۱۳٫ دستیار مجازی

دستیار مجازی به ابزار ارزشمندی برای طراحان آموزشی تبدیل شده و یک نوع برنامه کامپیوتری است که با انسان تعامل دارد. اپلیکیشن‌های وب و موبایل نیز چت‌بات‌ها را به عنوان دستیار سرویس‌دهی به مشتریان خود برای تعامل با انسان‌ها به منظور پاسخ به سؤالات آن‌ها به کار می‌گیرند. به عنوان مثالGoogle Assistant جلسات کارمندان را سازمان‌دهی کرده و Alexia در آمازون به آسان کردن فرایند خرید کمک می‌کند. IBM Watson نیز سوالات مشتریان را که به طرق مختلف پرسیده می‌شود، درک کرده و به آن‌ها پاسخ می‌دهد. دستیار مجازی همچنین می‌تواند مانند یک مترجم زبان عمل کند.

۱۴٫ اتومبیل‌های خودران

رسیدن به ماشین‌های خودران برای انسان‌ها آرزویی دیرینه بوده، به ویژه حوزه فناوری تلاش‌های زیادی برای تحقق این رویا انجام داده است. این شکل از هوش مصنوعی به کاهش تصادفات و سلامت رانندگان کمک زیادی می‌کند.

سخن پایانی

به لطف هوش مصنوعی دنیا به نوعی در حال توسعه است، یعنی ماشین‌هایی ساخته شده‌اند که هوش انسان را تقلید کرده و حتی بهتر از آن عمل می‌کنند. این هوش را می‌توان به عنوان ساختارها، مدل‌ها و روش‌های عملیاتی توصیف کرد که می‌توانند برای حل مسئله، استنتاج، پردازش زبان و … برنامه‌ریزی شود. کاربرد هوش مصنوعی در حال حاضر در بسیاری از بخش‌ها به نتیجه رسیده و امروزه به یک عامل اصلی در زندگی ما تبدیل شده است (از فعالیت‌های ورزشی گرفته تا آموزش و سلامتی).

به همین منظور سازمان‌هایی که آن را به کار می‌گیرند باید تست‌هایی را برای حذف سوگیری‌ها و خطاها انجام دهند. طراحی و مدل‌ها نیز باید قوی باشد. پس از عرضه سیستم‌های مصنوعی، شرکت‌ها باید به طور مداوم سناریوهای مختلف را نظارت کنند. همچنین استانداردهایی را ایجاد نمایند و کارشناسانی را از رشته‌های مختلف برای تصمیم‌گیری بهتر به کار بگیرند. چرا که اهداف آینده هوش مصنوعی، خودکارسازی تمام فعالیت‌های پیچیده بشری و حذف خطاهای انسانی است.