هوش مصنوعی چیست و چه کاربردهایی دارد؟

سوال درباره چیستی هوش مصنوعی یک پاسخ کوتاه دارد: هوش مصنوعی (Artificial Intelligence / AI) به شبیه‌سازی هوش انسان در ماشین‌هایی گفته می‌شود که برنامه‌ریزی شده‌اند مانند انسان فکر کنند و اقدامات آنان را تقلید کنند؛ هم‌چنین این اصطلاح ممکن است درمورد هر ماشینی به کار برود که از ویژگی‌های مرتبط با ذهن انسان، مانند یادگیری و حل مسئله، برخوردار است. در ادامه این مطلب به‌صورت مفصل قصد داریم به معرفی هوش‌مصنوعی بپردازیم، انواع آن را بشناسیم، بفهمیم هدف از ایجاد آن چه بوده است و درنهایت با برخی از کاربردهای آن آشنا شویم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا به‌اختصار AI) در جهان امروزی بسیار محبوب است. این فناوری شبیه‌سازی هوش طبیعی (انسان) در ماشین‌هایی است که برای یادگیری و تقلید از عملکرد آن برنامه‌ریزی شده‌اند. این ماشین‌ها قادر به یادگیری با استفاده از تجربه‌ها و انجام‌دادن کارهای شبیه به انسان هستند. ادامه‌ی رشد فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی بر کیفیت زندگی ما تأثیر زیادی خواهد گذاشت؛ به‌همین دلیل، طبیعی است که امروزه همه بخواهند به‌نوعی با فناوری Artificial Intelligence ارتباط برقرار کنند.

چیستی هوش مصنوعی از نظر چه کسی؟

جواب این سؤال بستگی به این دارد که از چه کسی آن را می‌پرسیم. یک شخص غیرمتخصص که در زمینه‌ی تکنولوژی دانش اندکی دارد در جواب این سؤال خواهد گفت که AI مانند یک ربات ترمینیتور (Terminator) است که به‌تنهایی قادر به فکر‌کردن و انجام‌دادن کارهای مختلف است.

در گذشته‌های دور در سال ۱۹۵۰ پدران علم هوش‌مصنوعی مینسکی (Minsky) و مک‌کارتی (McCarthy) آن را به‌عنوان هر کاری که به هوش انسانی نیازمند است و ماشین انجام می‌دهد توصیف کردند. این توصیف کمی کلی است و ممکن است برای تشخیص اینکه چیزی AI محسوب می‌شود یا نه دچار مشکل شویم.

تعریف مدرن Artificial Intelligence کمی جزیی‌تر است. فرانسیس شولی (Francois Chollet) یکی از محققان هوش مصنوعی در گوگل است که کتابخانه‌ی کراس (Keras) در یادگیری ماشین (Machine Learning / ML) را نیز خلق کرده است. او می‌گوید هوش را می‌توان توانایی سیستم در انطباق و بداهه‌پردازی در یک محیط جدید، تعمیم دانش خود و استفاده از آن در سناریوهای ناآشنا تعریف کرد که از قبل با آن‌ها برخوردی نداشته است. این همان تعریف سیستم‌های مدرن مجهز به AI، مانند دستیاران مجازی (Virtual Assistants)، است.

به‌طور معمول، سیستم‌های AI حداقل برخی از این رفتارها را که در ارتباط با هوش انسانی است از خود نشان می‌دهند:

• برنامه‌ریزی
• یادگیری
• استدلال
• حل مسئله
• ادراک
• حرکت هوش اجتماعی و خلاقیت (تا حدی)

هوش‌مصنوعی به زبان ساده

یکی از حوزه‌های حاضر در تکنولوژی که این روزها بسیار پرطرفدار بوده و بسیار درمورد آن می‌شنویم، هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence  است. هوش مصنوعی اکنون آماده است تا با ساخت ماشین‌های هوشمند انقلابی جدید در جهان ایجاد کند. به طور کلی، کلمه  Artificial، مصنوعی یا ساخت بشر و کلمه Intelligence “قدرت تفکر” را توصیف می‌کند. بنابراین هوش مصنوعی  را می‌توان به معنای “یک قدرت تفکر ساخته دست بشر” دانست. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) در حال ساخت ماشین‌های هوشمندی است که قادر به انجام کارهای مهمی هستند که معمولاً به هوش انسان نیاز دارند. ساخت و درک نهادها یا عوامل هوشمند و مطالعه و توسعه دستگاه‌ها و نرم‌افزارهای هوشمند.
برای درک بهتر هوش مصنوعی بهتر است اول بدانیم، هوش یا همان intelligence چیست؟ هوش به معنای توانایی یادگیری و حل مسائل و کسب و به کارگیری دانش و مهارت است. علاوه بر این، توانایی حل مشکلات جدید، منطقی عمل کردن و رفتار مانند انسان‌ها را هوش می نامند.

درک هوش مصنوعی (AI)

وقتی اکثر مردم اصطلاح هوش مصنوعی را می‌شنوند، اولین چیزی که معمولاً به آن فکر می‌کنند ربات‌ها هستند. دلیلش این است که فیلم‌ها و رمان‌های پرهزینه داستان‌هایی درباره ماشین‌های انسان‌مانندی می‌بافند که زمین را ویران می‌کنند. اما این قضیه کمی دور از حقیقت است.

هوش مصنوعی بر این اصل استوار است که هوش انسانی را می‌توان به گونه‌ای تعریف کرد که ماشین بتواند به راحتی آن را تقلید کند و وظایف را از ساده‌ترین تا پیچیده‌ترین آن انجام دهد. هدف هوش مصنوعی تقلید از فعالیت‌های شناختی انسان است. محققان و توسعه دهندگان در این زمینه در تقلید از فعالیت‌هایی مانند یادگیری، استدلال و ادراک، تا حدی که بتوان آن‌ها را به طور مشخص تعریف کرد، گام‌های شگفت انگیزی برداشته اند. برخی بر این باورند که مبتکران ممکن است به زودی قادر به توسعه سیستم‌هایی باشند که از ظرفیت انسان برای یادگیری یا استدلال هر موضوعی فراتر باشد.

با پیشرفت فناوری، معیارهای قبلی که هوش‌مصنوعی را تعریف می‌کردند، قدیمی می‌شوند. برای مثال، ماشین‌هایی که توابع اولیه را محاسبه می‌کنند یا متن را از طریق تشخیص کاراکتر نوری تشخیص می‌دهند، دیگر به عنوان هوش‌مصنوعی در نظر گرفته نمی‌شوند، زیرا این عملکرد اکنون به عنوان یک عملکرد ذاتی رایانه بدیهی تلقی می‌شود.

هوش‌مصنوعی به طور مداوم در حال تکامل است تا به نفع بسیاری از صنایع مختلف باشد. ماشین‌ها با استفاده از یک رویکرد بین رشته‌ای مبتنی بر ریاضیات، علوم کامپیوتر، زبان‌شناسی، روان‌شناسی و غیره در حال شکل‌گیری هستند.

انواع هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی را می‌توان به دو دسته مختلف تقسیم کرد: هوش مصنوعی ضعیف (Weak AI) و هوش مصنوعی قوی (Strong AI).

هوش مصنوعی ضعیف

هوش مصنوعی ضعیف (Weak AI) سیستمی است که برای انجام‌دادن یک کار خاص طراحی شده است. سیستم‌های AI ضعیف (Weak AI) بازی‌های ویدئویی، برای مثال شطرنج، و دستیارهای شخصی، مانند الکسا (Alexa) و سیری (Siri) اپل، را شامل است.

شما از دستیار سؤالی می‌پرسید و او به شما پاسخ می‌دهد یا از او درخواست انجام‌دادن کاری مشخص، مانند پخش آهنگ، را می‌کنید و دستیار مجازی آن را انجام می‌دهد.

هوش مصنوعی قوی

سیستم‌های هوش مصنوعی قوی (Strong AI) سیستم‌هایی هستند که وظایفی مشخص را شبیه به انسان انجام می‌دهند. این سیستم‌ها معمولاً در مقایسه با سیستم‌های هوش مصنوعی ضعیف (Weak AI)، سیستم‌های پیچیده‌تری هستند. آن‌ها طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که بدون نیاز به دخالت انسان مشکل را حل کنند یا کاری را انجام دهند. این نوع سیستم‌ها را برای مثال می‌توان در اتومبیل‌های خودران یا در ربات‌های اتاق‌های عمل بیمارستان مشاهده کرد.

تا اینجا متوجه شدیم که هوش‌مصنوعی چیست و احتمالاً چند مورد از سیستم‌هایی را در نظر گرفتیم که در حال حاضر با هوش‌مصنوعی کار می‌کنند و با آن‌ها آشنا هستیم یا با آن‌ها سروکار داریم. در بخش بعد می‌بینیم که اصلاً هدف از ایجاد هوش مصنوعی چه بوده است و چرا روزبه‌روز به تعداد این سیستم‌ها اضافه می‌شود.

هدف استفاده از هوش‌مصنوعی چیست؟

هدف از هوش‌مصنوعی کمک به توانایی‌های انسانی و گرفتن تصمیم‌های هوشمندانه برای آینده است. این پاسخ از منظر فنی است. از منظر فلسفی، هوش مصنوعی این توانایی را دارد که به انسان‌ها کمک کند تا زندگی معنادارتری، عاری از هر گونه سختی، داشته باشند؛ علاوه‌براین به مدیریت شرکت‌ها، ایالت‌ها و کشورها کمک می‌کند تا به‌روشی عمل کنند که برای همه‌ی بشریت مفید باشد.

در حال حاضر همه‌ی ابزارها و تکنیک‌های مختلف AI که ما تاکنون اختراع کرده‌ایم هدف مشترکی را دنبال می‌کنند و آن ساده‌سازی کارهای انسان و کمک به ما برای تصمیم‌گیری بهتر است؛ علاوه‌براین AI را اختراع نهایی ما انسان‌ها می‌نامند. این اختراع ابزارها و خدماتی را به ما ارائه می‌دهد که با ازمیان‌بردن اختلافات، نابرابری‌ها و رنج‌های انسانی، نحوه زندگی ما را تغییر می‌دهد. البته همه‌ی این‌ها در آینده بسیار دور محقق می‌شود. ما هنوز با این نوع نتایج فاصله‌ی زیادی داریم.

در حال حاضر هوش مصنوعی را غالباً شرکت‌ها برای بهبود کارایی فرایندها، خودکارکردن کارها و پیش‌بینی آینده‌ی تجارت شرکت‌ها براساس داده‌های موجود استفاده می‌شوند.

زیرشاخه‌های هوش‌مصنوعی

در این بخش قصد داریم درمورد زیرشاخه های مختلف هوش مصنوعی صحبت کنیم.

۱. یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از پویاترین حوزه‌ها در فناوری پیشرفته است و هر بار که یک محصول جدید توسط سازمانی منتشر می شود که از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ارائه محصولات به مشتری به شیوه‌ای نوآورانه استفاده می‌کند، سروصدای زیادی ایجاد می‌کند.

یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر این مفهوم استوار است که سیستم‌ها/ماشین‌ها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را تشخیص دهند و با دخالت کم یا بدون دخالت انسانی تصمیم بگیرند. ما به ماشین‌ها دسترسی به اطلاعات را می‌دهیم و به آن‌ها اجازه می‌دهیم خودشان یاد بگیرند. این به بیان ساده‌تر به معنای وادار کردن یک کامپیوتر برای انجام یک کار بدون برنامه‌ریزی صریح برای انجام آن است.

برای ایجاد یک سیستم جامع یادگیری ماشین، برنامه‌نویسان از مهارت‌های ریاضی پیشرفته برای ساختن الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می کنند که به زبان ماشین کدگذاری شده‌اند. به این ترتیب، یادگیری ماشین به ما کمک می‌کند تا داده‌ها را از یک مجموعه داده دسته‌بندی، تفسیر و تخمین بزنیم.

علاوه بر این، متخصصان داده اشکال مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای آنچه می‌خواهند از داده‌ها بر اساس انواع داده‌های موجود پیش‌بینی کنند، انتخاب می‌کنند. الگوریتم مورد استفاده برای آموزش ماشین می تواند باناظر (Supervised)، بدون ناظر (Supervised) یا تقویتی (Reinforcement) باشد. یادگیری ماشین، خودروهای خودران (Autonomous cars)، تشخیص تصویر (Image Recognition)  و گفتار (Speech Recognition)، جستجوی آنلاین مفید  (Useful online search)و انواع کاربردهای دیگر را در چند سال گذشته در اختیار ما قرار داده است. اساساً یادگیری ماشین مربوط به برنامه‌هایی است که از اشتباهات خود درس می‌گیرند و توانایی تصمیم گیری یا دقت پیش بینی خود را در طول زمان بهبود می بخشند.

برای مطالعه درباره‌ی یادگیری ماشین و انواع آن کلیک کنید:

یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می‌کند؟

۲. پردازش زبان طبیعی (NLP)

NLP یا پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به کامپیوتر و انسان اجازه می‌دهد با استفاده از زبان طبیعی باهم ارتباط برقرار کنند. NLP روشی برای تحلیل محاسباتی زبان‌های انسانی است. با تقلید از زبان طبیعی انسان، به ماشین اجازه می‌دهد تا داده‌ها را درک و تفسیر کند. NLP روشی برای جستجو، تجزیه و تحلیل، درک و استخراج اطلاعات از ورودی متنی است. کتابخانه‌های NLP توسط برنامه‌نویسان برای آموزش رایانه‌ها به منظور استخراج اطلاعات معنی‌دار از ورودی متن استفاده می‌شود. الگوریتم‌های رایانه‌ای می‌توانند با نگاه کردن به موضوع یک خط یا محتوای ایمیل، که نمونه‌ای از NLP است، بررسی کنند که آیا یک ایمیل  spamاست یا خیر.

برای مطالعه بیشتر درباره‌ی NLP روی لینک زیر کلیک کنید:‌

پردازش زبان طبیعی چیست؟

۳. یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق یا Deep Learning زیر شاخه‌ای از یادگیری ماشین است که با الگوریتم هایی الهام گرفته شده از ساختار و عملکرد مغز به نام شبکه های عصبی مصنوعی (Artifcial Neural Network) مرتبط است.
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین و در نهایت هوش مصنوعی (AI) است که روش یادگیری انسان‌ها را تقلید می‌کند. یادگیری عمیق یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی می‌شود. برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها را بر عهده دارند، بسیار سودمند است. یادگیری عمیق این فرآیند را سریعتر و آسان‌تر می‌کند.در ساده‌ترین حالت، یادگیری عمیق را می‌توان راهی برای خودکارسازی تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive analytics) در نظر گرفت. در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی خطی هستند، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به شکل سلسله مراتبی و با پیچیدگی و انتزاع بیشتر هستند.

اگر علاقه‌مند به مطالعه بیشتر درباره‌ی یادگیری عمیق هستید، پیشنهاد می‌کنیم، این مطلب را مطالعه کنید:‌

یادگیری عمیق چیست؟

۴. بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

بینایی کامپیوتر  یا بینایی ماشین جزء مهمی از هوش‌مصنوعی است، زیرا کامپیوتر را قادر می‌سازد تا با گرفتن و رهگیری ورودی‌های بصری از تصاویر، دنیای واقعی را شناسایی، تجزیه و تحلیل و تفسیر کند.

بینایی کامپیوتر از یادگیری عمیق و تشخیص الگو (Pattern Recognition)  برای استخراج اطلاعات بصری از هر داده، از جمله تصاویر یا فایل‌های ویدیویی در اسناد PDF، اسناد Word، ارائه‌های پاورپوینت، فایل‌های XL، نمودارها و عکس‌ها و سایر فرمت‌ها استفاده می‌کند.اگر تصویر پیچیده‌ای از مجموعه‌ای از آیتم‌ها داشته باشیم، به خاطر سپردن آن برای اکثر مردم دشوار است. بینایی کامپیوتر برای استخراج جزئیات تصاویر (داده‌ها)، مانند لبه‌های اشیاء، یا رنگ‌های استفاده شده در آن و غیره، دنباله ای از دگرگونی‌ها را در تصویر انجام می‌دهد و از این طریق تصویر را تحلیل می‌کند.

این امر با استفاده از الگوریتم‌های مختلفی که از مفاهیم  آمار و ریاضی استفاده می‌کنند، انجام می‌شود. ربات‌ها برای دیدن دنیای اطراف خود و واکنش نشان دادن در موقعیت‌های واقعی، از فناوری‌های بینایی کامپیوتر استفاده می‌کنند.این حوزه به طور گسترده در بخش مراقبت‌های بهداشتی برای ارزیابی وضعیت سلامت بیمار با استفاده از اسکن‌های MRI، اشعه ایکس و سایر تکنیک‌های تصویربرداری استفاده می‌شود. وسایل نقلیه و پهبادهای بدون سرنشین که با کامپیوتر کنترل می‌شوند، نیز در صنعت خودرو، از بینایی کامپیوتر استفاده می‌کنند.

برای مطالعه بیشتر درباره‌ی بینایی کامپیوتر، روی لینک زیر کلیک کنید:‌

بینایی کامپیوتری چیست و چه کاربردهایی دارد؟

۵. محاسبات شناختی (Cognitive Computing)

هدف محاسبات شناختی آغاز و تقویت تعامل انسان و ماشین برای انجام وظایف پیچیده و کمک به حل مسئله است.

در حین کار با انسان در مشاغل مختلف، ماشین‌ها رفتار و احساسات انسان را در موقعیت‌های مختلف یاد گرفته و درک می‌کنند و سپس فرآیند تفکر انسان را در یک مدل کامپیوتری بازسازی می‌کنند.

در نتیجه این تمرین، ماشین یاد می‌گیرد که زبان انسان و بازتاب تصاویر را تفسیر کند. از این رو، تفکر شناختی همراه با هوش مصنوعی می‌تواند محصولی با اقدامات انسان‌مانند و مهارت‌های پردازش داده ایجاد کند.

در شرایط پیچیده، محاسبات شناختی قادر به تصمیم گیری دقیق است. در نتیجه، در مواردی استفاده می‌شود که راه‌حل‌هایی باید با کمترین هزینه ممکن ایجاد شوند و با تجزیه و تحلیل زبان طبیعی و یادگیری مبتنی بر شواهد به دست می آیند.

کاربردهای هوش مصنوعی کجاست؟

هوش مصنوعی با طیف گسترده‌ای از کاربردها توانایی تغییر صنایع بسیاری را دارد. وجه‌اشتراک همه‌ی این صنایع مختلف است که همه‌ی آن‌ها داده‌محور هستند. از آنجا که این فناوری در اصل یک سیستم پردازش داده است، در همه صنایع به‌منظور بهینه‌سازی و بهبود کارایی کاربرد دارد.

بیایید نگاهی به صنایعی بیندازیم که در حال حاضر این فناوری در آن‌ها می‌درخشد. نکته‌ی مهم این است که این موارد صرفاً چندین مثال از هزاران کاربردی است که هوش مصنوعی (AI) در صنعت و زندگی روزمره‌ی ما دارد.

هوش مصنوعی در پزشکی

هوش‌مصنوعی در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد. یکی از این حوزه‌ها که شاید بتوان گفت از تأثیرگذارترین آن‌ها نیز هست، حوزه پزشکی یا مراقبت‌های بهداشتی (Health Care) است. تا همین حالا که در حال خواندن این متن هستید، سیستم‌های هوش مصنوعی زیادی در دنیا، در حال نجات جان انسان‌ها هستند.

هوش مصنوعی (AI) ممکن است هرگز نتواند حس آرامش بخش را که پزشکان خوب آن را می‌شناسند، به شما منتقل کند، اما ممکن است برای تشخیص دقیق بیماری‌های شما مجهزتر از پزشکان باشد.

یادگیری ماشین (ML) که درواقع زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است، سیستم “آموزش” رایانه‌ها با تغذیه مقادیر زیادی از داده‌ها و تصاویر و برنامه ریزی آن‌ها برای تشخیص علائم خطر بالقوه، مانند سلول‌های مضر نشان داده شده در اسکن‌های پزشکی است.

تشخیص یادگیری ماشین که قبلاً به طور گسترده در زمینه‌های آسیب شناسی و انکولوژی استفاده می‌شد، نشان داده شده است که سطوح دقت قابل مقایسه‌ای با پزشکان با تجربه دارد. در برخی از مطالعات، یادگیری ماشین حتی نشان داده شده است که از توانایی انسان در تشخیص درست بیماری‌ها پیشی می‌گیرد.

دیابت هم شایع و هم خطرناک، یک بیماری متابولیک است که باعث افزایش قند خون می‌شود. سطوح بالای قند خون ناشی از دیابت درمان نشده و پایدار می‌تواند به سیستم عصبی، چشم‌ها و اندام‌ها، به ویژه کلیه‌ها، آسیب برساند. امروزه دستگاه‌های پوشیدنی هوش مصنوعی (wearable AI  devices) مانند مانیتورهای پوشیدنی با قابلیت بی سیم مانند Fitbit به بیماران کمک می‌کنند تا سطح قند خون خود را کنترل کنند.

هوش مصنوعی همچنین برای کمک به پیشگیری از نابینایی در افراد مبتلا به دیابت استفاده می‌شود. پزشکان در کلینیک خود از چشمی مجهز به هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری به نام رتینوپاتی دیابتی استفاده می‌کنند. دیابتی‌ها، به‌ویژه آن‌هایی که مدت‌هاست به خوبی تحت کنترل نبوده‌اند، ممکن است به رتینوپاتی دیابتی مبتلا شوند، که تخریب شبکیه است که می‌تواند منجر به نابینایی شود. سطح دقت این دستگاه تقریباً به اندازه انجام غربالگری توسط چشم پزشک است. حساسیت آن حدود ۹۶ درصد است.

هوش مصنوعی علاوه بر کمک به تشخیص و شناسایی دقیق بیماری‌ها، اغلب مقرون به صرفه‌تر از مراقبت‌های بهداشتی دستی توسط انسان است. بنابراین، توسعه آن می تواند درمان و مراقبت پزشکی را برای افراد بیشتری، از جمله افرادی که در کشورهای در حال توسعه هستند، با هزینه کمتر ممکن کند. برای اینکه بتوان از هوش مصنوعی در حوزه پزشکی استفاده کرد، لازم است که افراد متخصص دسترسی کامل به داده‌های پزشکی افراد داشته باشند. با توجه به موردی که ذکر شد، حاکمیت داده یکی از بزرگترین چالش‌ها برای ادغام هوش مصنوعی و مراقبت‌های بهداشتی یا همان پزشکی است. هوش مصنوعی به داده‌های پزشکی شخصی متکی است و در بیشتر کشورها، دسترسی به این داده‌ها برای اشخاص ثالث ممنوع است. با این حال، شیوع کووید-۱۹ و در نتیجه نیاز به جلوگیری از گسترش آن به تغییر دیدگاه در مورد حاکمیت داده‌های سلامت و پزکشی کمک بزرگی کرده است. بر اساس نظرسنجی بنیاد Wellcome Trust در بریتانیا، تنها ۱۷ درصد از مردم اکنون مخالف به اشتراک گذاری اطلاعات پزشکی خود در دنیای پس از همه‌گیری کووید-۱۹ هستند که می‌توان این را خبر خوبی در حوزه پزشکی دانست.

هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک (e-commerce)

حضور فناوری هوش‌مصنوعی در تجارت الکترونیک برای بسیاری از افراد ملموس است. حوزه تجارت الکترونیک یکی از پیش‌روان عرصه AI است. ازجمله کاربرهای این فناوری در تجارت الکترونیک از این قرار است:

توصیه‌های بهتر

این معمولاً اولین مثالی است که مردم وقتی از آنان درباره‌ی کاربردهای تجاری هوش مصنوعی (AI) سؤال می‌شود به زبان می‌آورند. این امر به‌این دلیل است که این حوزه‌ای است که در حال حاضر AI نتایج بسیار خوبی در آن ارائه کرده است.

اکثر تجارت‌های بزرگ الکترونیکی با استفاده از AI توصیه‌های موردعلاقه‌ی کاربران خود را به آنان ارائه می‌دهند که همین کار به افزایش چشمگیر مشتریان و فروش کسب‌وکارها می‌انجامد.

چت‌بات‌ها

مثال معروف دیگری که برای کاربرد هوش مصنوعی (AI) معمولاً از آن یاد می‌شود چت‌بات است. چت‌بات‌ها در هر روز و ساعتی به مشتریان خدمات می‌دهند که این کارکرد تا حد زیادی مشکل منابع انسانی را حل می‌کند.

فیلترکردن هرزنامه‌ها و نقدهای جعلی

به‌دلیل حجم بالای نقدهایی که وب‌سایت‌هایی مانند آمازون دریافت می‌کنند، فیلترکردن محتوای مخرب ازطریق اسکن با چشم تقریباً غیرممکن است. با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، هوش مصنوعی (AI) می‌تواند این بررسی‌ها را برای فعالیت‌های مشکوک اسکن و فیلتر کند و تجربه‌ی مشتری بهتری ایجاد کند.

بهینه‌سازی جست‌وجو

به‌طور کلی تجارت الکترونیکی وابسته به این است که کاربران چه چیزی را می‌خواهند جست‌وجو کنند و آیا می‌توانند آن را راحت پیدا کنند یا نه. AI برای اطمینان از اینکه کاربران به‌راحتی محصول مدنظر خود را پیدا می‌کنند، نتایج جست‌وجو را براساس هزاران پارامتر بهینه‌سازی می‌کند.

هوش مصنوعی بازی‌سازی

حوزه‌ی دیگری که برنامه‌های هوش مصنوعی در آن شهرت یافته‌اند بازی‌سازی است. از AI می‌توان برای ایجاد NPC هوشمند و شبیه انسان برای تعامل با بازیکنان استفاده کرد؛ هم‌چنین می‌توان از آن برای پیش‌بینی رفتار انسان استفاده کرد تا با استفاده از آن طراحی و تست بازی را بهبود بخشید.

هوش مصنوعی در اتومبیل‌رانی

امروزه از هوش مصنوعی (AI) برای ساخت وسایل نقلیه‌ی خودران استفاده می‌شود. AI را می‌توان همراه با دوربین خودرو، رادار، خدمات ابری، جی‌پی‌اس و سیگنال‌های کنترل برای کنترل وسیله‌ی نقلیه استفاده کرد.

آینده‌ی هوش مصنوعی چیست؟

به نظر می رسد این روزها هوش مصنوعی یا همان AI همه‌جا مورد بحث است. در حال حاضر، هوش مصنوعی روز به روز بیشتر به عنوان یکی از پرتقاضاترین حوزه‌های تخصصی برای جویندگان کار ظاهر می‌شود.

برای بسیاری از ما، اصطلاح “AI” تداعی کننده فیلم‌های علمی تخیلی یا ترس از تسلط ربات‌ها بر جهان است. تصاویر هوش مصنوعی در رسانه‌ها طیف گسترده‌ای را نشان می‌دهند، و در حالی که هیچ‌کس نمی‌تواند دقیقاً چگونگی تکامل آن در آینده را پیش‌بینی کند، روندها و تحولات کنونی تصویر بسیار متفاوتی از چگونگی تبدیل شدن هوش مصنوعی به بخشی از زندگی ما ارائه می‌دهند.

در واقع، هوش مصنوعی یا همان Artificial Intelligence در حال حاضر در اطراف ما کار می‌کند و بر همه چیز، از نتایج جستجوی ما، مشتریان بالقوه آنلاین و نحوه خرید ما تأثیر می‌گذارد.

از ۹۱۳۰ پتنت دریافتی (Patent) توسط مخترعان IBM در سال ۲۰۲۱، ۲۳۰۰ مورد مربوط به هوش مصنوعی بوده است. ایلان ماسک (Elon Musk)، بنیانگذار تسلا، غول فناوری ، ۱۰ میلیون دلار برای تأمین مالی تحقیقات در حال انجام در شرکت تحقیقاتی OpenAI اهدا کرده است.   پس از چندین دهه خواب پراکنده در طول یک دوره تکاملی که با “مهندسی دانش” یا همانKnowledge Engineering آغاز شد، فناوری به سمت یادگیری ماشین (Machine Learning) مبتنی بر مدل و الگوریتم پیشرفت کرد و به طور فزاینده ای بر ادراک، استدلال و تعمیم تمرکز کرد. اکنون هوش مصنوعی مثل گذشته دوباره در مرکز توجه قرار گرفته است و به این زودی‌ها کانون توجه را از دست نخواهد داد.

اما سؤالی که مطرح است این است که هوش‌مصنوعی در آینده چه خواهد شد و چه حوزه‌هایی تحت تأثیر آن خواهند بود؟ در ادامه‌ی مطلب به پاسخ این سؤال خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی چه صنایعی را تغییر خواهد داد؟

تقریباً هیچ صنعت بزرگی وجود ندارد که توسط هوش مصنوعی مدرن، به طور خاص تر، “هوش مصنوعی باریک”  (narrow AI) که عملکردهای عینی را با استفاده از مدل‌های آموزش داده شده انجام می‌دهد و اغلب در دسته‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) یا یادگیری ماشین (Machine Learning)  قرار می‌گیرد، قبلاً تحت تأثیر قرار نگرفته باشد. این امر به‌ویژه در چند سال گذشته صادق است، زیرا جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها به لطف اتصال قوی اینترنت اشیاء (IoT)، تکثیر دستگاه‌های متصل‌شونده و پردازش رایانه‌ای سریع‌تر به طور قابل توجهی افزایش یافته است.

می‌توان گفت برخی از حوزه‌ها در آغاز سفر تحول با هوش مصنوعی خود هستند، برخی دیگر مسافران کهنه‌کار هستند. و البته که هر دو راه درازی در پیش دارند. صرف نظر از این، تأثیری که هوش مصنوعی بر زندگی امروزی ما می‌گذارد را به سختی می توان نادیده گرفت.

در ادامه به برخی از حوزه‌های مختلف که توسط هوش‌مصنوعی تحت تأثیر قرار خواهند گرفت، اشاره خواهیم کرد.

حمل و نقل
 اگرچه تکمیل کار آن‌ها ممکن است کمی طول بکشد، اما خودروهای خودران (Autonomous cars) روزی ما را از جایی به جای دیگر خواهند برد.

ساخت‌و‌ساز و تولید
ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی در کنار انسان‌ها کار می‌کنند تا طیف محدودی از وظایف مانند مونتاژ و چیدمان را انجام دهند، و حسگرهای آنالیز پیش‌بینی‌کننده، امکان کار تجهیزات را به خوبی فراهم می‌کنند.

مراقبت‌های بهداشتی
در حوزه مراقبت‌های بهداشتی با هوش مصنوعی، بیماری‌ها سریع‌تر و دقیق‌تر تشخیص داده می‌شوند، کشف دارو سریع‌تر و ساده‌تر می‌شود، دستیاران پرستار مجازی بر بیماران نظارت می‌کنند و تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها (Big data) به ایجاد تجربه شخصی‌تر برای بیمار کمک می‌کند.

آموزش
کتاب‌های درسی با کمک هوش مصنوعی دیجیتالی می‌شوند، آموزگاران مجازی در مراحل اولیه به مربیان انسانی کمک می‌کنند وسیستم  تجزیه و تحلیل چهره، احساسات دانش‌آموزان را بررسی می‌کند تا تشخیص دهد چه کسی دچار مشکل یا بی‌حوصلگی است و همچنین از این طریق تجارب را بهتر با نیازهای فردی آن‌ها تطبیق ‌دهد.

رسانه
حوزه روزنامه نگاری نیز از هوش‌مصنوعی استفاده می‌کند و همچنان در آینده از آن بهره خواهد برد. بلومبرگ (Bloomberg) از فناوری Cyborg برای کمک به درک سریع گزارش‌های مالی پیچیده استفاده می‌کند. Associated Press از توانایی‌های زبان طبیعی Automated Insights برای تولید ۳۷۰۰ گزارش درآمد سالانه استفاده می‌کند و این تقریباً چهار برابر بیشتر از گذشته است.

خدمات مشتری
آخرین حوزه، گوگل در حال کار بر روی دستیار هوش‌مصنوعی‌ای است که می تواند تماس‌هایی شبیه به انسان برای ایجاد قرار ملاقات‌های مختلف مثلاً در آرایشگاه محله شما برقرار کند. علاوه بر کلمات، این سیستم،  محتوای مکالمه و تفاوت‌های ظریف را درک می کند.

اما این پیشرفت‌ها، و بسیاری دیگر که در این‌جا گفته نشد، فقط شروع راه است و قطعاً باید منتظر تغییرات و پیشرفت‌های بیشتری و هیجان‌انگیزتری باشیم.

شرکت‌های زیادی هستند که سالانه میلیاردها دلار برای محصولات و خدمات هوش‌مصنوعی هزینه می‌کنند. غول‌های فناوری مانند گوگل، اپل، مایکروسافت و آمازون میلیاردها دلار برای ایجاد این محصولات و خدمات هزینه می‌کنند، دانشگاه‌ها هوش‌مصنوعی را بخشی برجسته‌تر از برنامه‌های درسی خود می‌دانند و وزارت دفاع ایالات متحده نیز در حال فراهم کردن زمینه برای رشد هوش‌مصنوعی در این حوزه است. چیزی که در دنیای هوش مصنوعی باید در نظر داشته باشیم این است که چیزهای بزرگی قرار است اتفاق بیفتد. برخی از این تحولات در راه تحقق کامل هستند. برخی صرفا یک نظریه هستند و حتی ممکن است به همین شکل باقی بمانند.

یادگیری علم داده و ورود به حوزه هوش مصنوعی با کافه‌تدریس

کافه‌تدریس کلاس‌های آنلاین مقدماتی و پیشرفته علم داده برگزار می‌کند. اساس این کلاس‌ها به‌صورت آموزش کاملاً تعاملی و مبتنی بر پروژه‌های واقعی علم داده است.
این کلاس‌ها به شما کمک می‌کند در هر نقطه‌ی جغرافیایی و فقط با دسترسی به اینترنت علم داده را یاد بگیرید.

برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس و مشاوره رایگان روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس