درباره ابزارهای هوش مصنوعی بیشتر بدانید!

هوش مصنوعی یا AI رشته ای از علوم کامپیوتر است که به مطالعه و توسعه سیستم ها و برنامه های کامپیوتری با هدف تقلید از عملکرد انسان و ارائه راه حل های هوشمند برای حل مشکلات پیچیده می پردازد. هدف اصلی ابزارهای هوش مصنوعی توانایی تفکر و یادگیری ماشینی است که به آنها امکان تصمیم گیری و انجام وظایف پیچیده را می دهد. ابزارهای هوش مصنوعی از روش ها و تکنیک های مختلفی استفاده می کنند. در زمینه یادگیری ماشینی، از الگوریتم‌ها و مدل‌ها برای آموزش ماشین‌ها برای تشخیص الگوها و قوانین در داده‌ها استفاده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوها را تشخیص دهند، نتایج را پیش‌بینی کنند و بر اساس داده‌های آموزشی بزرگ و متنوع تصمیم‌گیری هوشمندانه بگیرند.

در زمینه پردازش زبان طبیعی، ابزارهای هوش مصنوعی تلاش می‌کنند تا ماشین‌ها را قادر به درک و تولید متون زبان انسانی کنند. این ابزارها می توانند در ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل و خلاصه سازی متن (تولید محتوا)، استخراج اطلاعات و پاسخ به سوالات مربوط به متن کمک کنند.

ابزار تولید محتوا چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟

به طور کلی، ابزار تولید محتوا مبتنی بر هوش مصنوعی به شرح زیر عمل می کند:

1. آموزش هوش مصنوعی

هیچ ابزار هوش مصنوعی از ابتدا با تجارت و برند آشنا نیست. به طور کلی، انسان ها باید ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را آموزش دهند تا بهترین نتایج را به دست آورند. در نتیجه لازم است یک سری اطلاعات اولیه در مورد این ابزارها برای شروع کار با آنها داده شود. اطلاعاتی مانند نمونه های محتوای موجود، کلمات کلیدی و عبارات مهم. با استفاده از این اطلاعات، هوش مصنوعی مشخص می کند که مخاطب به چه سبک محتوایی بیشتر علاقه دارد.

2. تعیین اهداف و الزامات محتوایی

هوش مصنوعی پس از دادن اطلاعات اولیه و مورد نیازی که می خواهید در محتوا مشاهده شود، شروع به تولید محتوا بر اساس این اطلاعات می کند. هوش مصنوعی از دو مفهوم پردازش زبان طبیعی (NLP) و تولید زبان طبیعی (NLG) برای تولید محتوای با کیفیت استفاده می کند.

NLP شاخه‌ای از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد جملات و عبارات را دقیقاً همانطور که انسان می‌فهمد، درک کند.
NLG همچنین یک فرآیند نرم افزاری است که باعث می شود محتوا شبیه یک انسان باشد، نه یک ماشین.

3. ایجاد محتوای سئو

محتوا زمانی برای تجارت و برند مفید است که از کیفیت بالایی برخوردار باشد. به طوری که در نتایج برتر موتورهای جستجو از جمله گوگل نمایش داده می شود، محتوایی که هوش مصنوعی تولید می کند معمولا بر اساس اصول بهینه سازی کلمات کلیدی و سئو است.

4. ویرایش و ویرایش محتوا

کارشناس تولید محتوا باید محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را در پایان بررسی کند. اگرچه ابزارهای ایجاد محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی محتوایی را تولید می کنند که از بسیاری جهات خوب است، اما نقاط ضعفی نیز دارد. به همین دلیل بررسی محتوا توسط فردی آشنا با لحن برند آخرین مرحله در تولید محتوای هوش مصنوعی است.

خبر خوب این است که ویرایش های انجام شده در محتوا از یادگیری ماشین پنهان نمی ماند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی سیستم تولید محتوا این ویرایش‌ها را در تولید محتوای بعدی در نظر می‌گیرد. به این ترتیب محتوای تولید شده به مرور زمان کاملتر می شود.

ابزارهای هوش مصنوعی در زمینه بینایی

در زمینه بینایی ماشین، ابزارهای هوش مصنوعی تصاویر و ویدئوها را شناسایی و تجزیه و تحلیل می کنند. از جمله کاربردهای معروف این حوزه می توان به تشخیص چهره، تشخیص الگو، آنالیز تصاویر پزشکی و خودروهای خودران اشاره کرد.

ابزارهای هوش مصنوعی در زمینه رباتیک

از هوش مصنوعی در زمینه رباتیک نیز استفاده می شود. ربات های هوشمند با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی قادر به تشخیص و تعامل با محیط اطراف خود، برنامه ریزی حرکت، یادگیری و انجام وظایف مختلف هستند. ابزارهای هوش مصنوعی به طور کلی سعی در شبیه سازی عملکرد انسان در برخی زمینه ها، مانند سفارش محتوا دارند.

انواع ابزار هوش مصنوعی

نمونه هایی از ابزارهای هوش مصنوعی عبارتند از:

1- شبکه های عصبی مصنوعی:

شبکه های عصبی مصنوعی مدل سازی ریاضی بر اساس ساختار عصبی سیستم عصبی انسان است. الگوریتم های یادگیری ماشین این شبکه ها را آموزش می دهند و قادر به تشخیص الگوها و ویژگی های مهم در داده ها هستند.

2- الگوریتم های یادگیری ماشین:

این الگوریتم ها مدل ها را بر اساس داده های آموزشی آموزش می دهند تا بتوانند الگوها و قوانین موجود در داده ها را تشخیص داده و پیش بینی کنند. نمونه‌هایی از این الگوریتم‌ها عبارتند از درخت‌های تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی.

3- پردازش زبان طبیعی:

ابزارهای هوش مصنوعی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تفسیر و تولید متون زبان انسانی استفاده می شود. این ابزارها از تحلیل گرامری، تحلیل معنایی، ترجمه ماشینی، خلاصه سازی متن و پاسخ به سوالات با استفاده از متن استفاده می کنند.

4- بینایی ماشین:

ابزارهای هوش مصنوعی در زمینه بینایی ماشین برای تشخیص و تجزیه و تحلیل تصاویر و فیلم ها استفاده می شود. این ابزارها در هوش مصنوعی می توانند الگوهای موجود در تصاویر را تشخیص دهند، اشیا و چهره ها را تشخیص دهند و ویژگی های مختلف را استخراج کنند.

5- رباتیک:

هوش مصنوعی در زمینه رباتیک استفاده می شود تا ربات ها را قادر می سازد با محیط اطراف تعامل داشته باشند، اشیاء را تشخیص دهند، حرکات را برنامه ریزی کنند و وظایف خاصی را انجام دهند.

مهمترین مزیت ابزارها در هوش مصنوعی این است که می توانند عملکرد هوشمندتر و سریع تری در حل مسائل پیچیده ارائه دهند. با این حال، هوش مصنوعی هنوز در مراحل ابتدایی خود است. اما باز هم در این مرحله تحولی شگرف در بازاریابی دیجیتال ایجاد کرده است.

الگوریتم ماشین چیست؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مجموعه‌ای از روش‌ها و فرآیندهای محاسباتی هستند که به ماشین‌ها اجازه می‌دهند از داده‌ها یاد بگیرند و قادر به تشخیص الگوها، پیش‌بینی نتایج و انجام وظایف هستند. این الگوریتم ها معمولا بر اساس رویکردهای آماری و احتمالی طراحی می شوند و برای حل مسائل مختلف مانند تصویربرداری، تشخیص الگو، تجزیه و تحلیل داده ها و پردازش زبان طبیعی استفاده می شوند. در زیر به برخی از معروف ترین الگوریتم های یادگیری ماشین اشاره می کنم:

1- درختان تصمیم: در این الگوریتم هوش مصنوعی، درخت تصمیم با استفاده از سوالات بله/خیر ساخته می شود تا به تفکر و تصمیم گیری انسان گونه منجر شود. درخت تصمیم قادر است الگوها و قوانین موجود در داده ها را استخراج کرده و بر اساس آنها تصمیم گیری کند.

2- ماشین های بردار پشتیبان: این الگوریتم داده ها را به دو یا چند دسته طبقه بندی می کند. در این الگوریتم یک ماشین بهینه بر اساس مجموعه ای از نقاط آموزشی با استفاده از یک هسته روی نقاط داده شده ساخته می شود و سپس قادر به طبقه بندی داده های جدید است.

3- شبکه های عصبی عمیق: این الگوریتم بر اساس ساختار شبکه های عصبی الهام گرفته از سیستم عصبی انسان است. شبکه های عصبی عمیق قادر به تشخیص الگوها و ویژگی های پیچیده در داده ها هستند و به طور گسترده در زمینه هایی مانند تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی و پردازش زبان طبیعی استفاده می شوند.

4- الگوریتم های یادگیری تقویتی: در این الگوریتم یک عامل یاد می گیرد که با قرار گرفتن در موقعیت های مختلف و انجام اعمال بهترین تصمیم را در یک محیط بگیرد.

مقایسه الگوریتم های ماشینی با الگوریتم های سنتی

به طور کلی، الگوریتم های یادگیری ماشین با الگوریتم های سنتی مقایسه می شوند. این به این دلیل است که الگوریتم های یادگیری ماشینی قادر به یادگیری و استخراج الگوها از داده ها هستند، در حالی که الگوریتم های سنتی با استفاده از قوانین و مقررات تعریف شده به صورت دستی تصمیم می گیرند. در ادامه، برخی از تفاوت‌های اصلی بین الگوریتم‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های سنتی را بررسی می‌کنیم:

تعمیم پذیری

یکی از ویژگی های بارز الگوریتم های یادگیری ماشینی تعمیم پذیری آنهاست. با مجموعه ای از داده های آموزشی، الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند یک مدل کلی و قابل تعمیم بسازند که بتواند بر اساس داده های جدید پیش بینی و تصمیم گیری کند. این بدان معناست که الگوریتم های یادگیری ماشینی قادر به تطبیق با داده های جدید و ناشناخته هستند. الگوریتم های سنتی اغلب به صراحت و بر اساس قوانین خاص عمل می کنند و کمتر قابل تعمیم هستند.

نیاز به برچسب های آموزشی

برخلاف بسیاری از الگوریتم‌های سنتی که به داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده نیاز دارند، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی همچنین می‌توانند الگوهایی را از داده‌های بدون برچسب (یعنی داده‌های بدون نظارت) یاد بگیرند. این به الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا از داده‌های بدون برچسب استفاده کنند و الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند.

سازگاری و انعطاف پذیری

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در هوش مصنوعی به دلیل تعمیم‌پذیری و سازگاری بالا، می‌توانند به راحتی با تغییرات داده‌ها بهبود یافته و در مسائل جدید اعمال شوند. الگوریتم های سنتی ممکن است به تغییرات و تنظیمات بیشتری نیاز داشته باشند تا با تغییرات داده ها و مشکلات جدید سازگار شوند.

پیچیدگی مدل

الگوریتم های یادگیری ماشین، به ویژه شبکه های عصبی عمیق، قادر به مدل سازی الگوها و ویژگی های پیچیده تر هستند. این الگوریتم‌ها قادر به استخراج و شناسایی الگوهای پنهان و پیچیده در داده‌ها هستند، در حالی که الگوریتم‌های سنتی معمولاً به مدل‌سازی ساده‌تر محدود می‌شوند.

الزامات حجم داده

الگوریتم های یادگیری ماشین در هوش مصنوعی معمولاً به حجم زیادی از داده های آموزشی نیاز دارند تا بتوانند الگوها را به خوبی یاد بگیرند و به دقت بالایی دست یابند. در مقابل، الگوریتم های سنتی ممکن است با حجم کمتری از داده ها کار کنند و به محاسبات پیچیده کمتری نیاز داشته باشند.

به طور خلاصه، الگوریتم‌های یادگیری ماشین در هوش مصنوعی به دلیل تعمیم‌پذیری، سازگاری و پیچیدگی مدل‌ها، وظایف پیچیده‌ای را با دقت بالا در بسیاری از مسائل انجام می‌دهند. با این حال، الگوریتم‌های سنتی هنوز برای مسائل ساده‌تر با حجم داده کمتر قابل اجرا هستند و ممکن است به دلیل سادگی و قابلیت تفسیر بیشتر ترجیح داده شوند.

ابزارهای تولید محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی برای چه کسانی مناسب است؟

بازاریابان رسانه های اجتماعی

ابزارهای تولید محتوا امکانات بسیار خوبی را برای تولید محتوای شبکه های اجتماعی فراهم می کنند. همانطور که می دانید محتوای شبکه های اجتماعی در عین کوتاه و کوتاه بودن باید تاثیر بالایی بر روی مخاطب داشته باشد. ابزارهای ایجاد محتوا به شما کمک می کند تا نقل قول ها و نکات برجسته را از متون طولانی جمع آوری کنید تا در محتوای رسانه های اجتماعی خود استفاده کنید.

بازاریابان محتوا

ابزارهای تولید محتوا علاوه بر ساده‌سازی فرآیند تولید محتوا، به شما کمک می‌کنند تا بفهمید چه نوع محتوایی برای مخاطبان شما مناسب است و همچنین سئوی سایت خود را بهبود می‌بخشد.

علاوه بر این، ابزارهای تولید محتوا داده ها و آمارهایی را نشان می دهند که اثربخشی محتوا و فرصت های طلایی برای تولید محتوای جدید را نشان می دهد.

پشتیبانی و خدمات مشتری

بخش خدمات و پشتیبانی مشتری مشاغل نیز به محتوای باکیفیت نیاز دارند. مطالب لازم برای این قسمت باید به گونه ای نوشته شود که به بهترین شکل ممکن به سوال یا نیاز کاربر پاسخ دهد.

اخیراً استفاده از چت بات ها در آژانس های خدماتی رایج شده است. با استفاده از ابزار ایجاد محتوا و NLG که در بالا ذکر شد، می‌توان لحن چت‌بات‌ها را به زبان انسان نزدیک‌تر کرد تا کاربر احساس کند به پشتیبانی نزدیک‌تر است.