هوش مصنوعی اولین بار در سال 1956 در یک کنفرانس اختراع شد. هوش مصنوعی شیوه زندگی ما را با فناوری های نوآورانه تغییر داده است. هوش مصنوعی هر صنعتی را طوفان کرده است و تأثیر عمیقی بر هر بخش از جامعه دارد. ظهور اینترنت به توسعه سریع فناوری کمک کرد. فناوری هوش مصنوعی برای سی سال یک فناوری مستقل بود، اما اکنون کاربردهای آن در تمام عرصه های زندگی گسترش یافته است. هوش مصنوعی با علامت اختصاری AL شناخته می شود و فرآیند بازآفرینی هوش انسانی در ماشین ها است.

فناوری هوش مصنوعی 2023

بسیاری از فناوری‌های جدید و نوظهور در هوش مصنوعی تعبیه شده‌اند. استارت‌آپ‌های سازمان‌های غول‌پیکر برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای تعالی عملیاتی، داده‌کاوی و موارد دیگر رقابت می‌کنند. بیایید ده فناوری جدید هوش مصنوعی را مورد بحث قرار دهیم.

تولید زبان طبیعی

زبان طبیعی را پردازش می کند و به روشی متفاوت از مغز انسان ارتباط برقرار می کند. تولید زبان طبیعی یک فناوری رایج است که داده های ساخت یافته را به زبان مادری تبدیل می کند. ماشین ها با الگوریتم هایی برنامه ریزی شده اند تا داده ها را به فرمت مورد نظر برای کاربر تبدیل کنند. زبان طبیعی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به توسعه‌دهندگان محتوا کمک می‌کند تا محتوا را به صورت خودکار و در قالب مورد نظر ارائه کنند. توسعه دهندگان محتوا می توانند از محتوای خودکار برای تبلیغات در پلتفرم های مختلف رسانه های اجتماعی و سایر پلتفرم های رسانه ای برای دستیابی به مخاطبان هدف خود استفاده کنند. استفاده از زبان طبیعی تا حد زیادی دخالت انسان را کاهش می دهد زیرا داده ها به فرمت های مورد نظر تبدیل می شوند. داده ها را می توان در قالب نمودار و غیره تجسم کرد.

تشخیص صدا

تشخیص گفتار یکی دیگر از بخش های مهم هوش مصنوعی است که گفتار انسان را به قالبی مفید و قابل فهم برای رایانه ها تبدیل می کند. تشخیص گفتار پلی بین تعامل انسان و رایانه است. این فناوری گفتار انسان را به چندین زبان تشخیص داده و تبدیل می کند. سیری در آیفون یک نمونه کلاسیک از تشخیص گفتار است.

عوامل مجازی

عوامل مجازی به ابزارهای ارزشمندی برای طراحان آموزشی تبدیل شده اند. عامل مجازی یک برنامه کامپیوتری است که با انسان در تعامل است. اپلیکیشن‌های وب و موبایل، ربات‌های چت را به‌عنوان نمایندگی‌های خدمات مشتری خود برای تعامل با مردم و پاسخ به سؤالات آن‌ها ارائه می‌کنند. Google Assistant به شما در سازماندهی جلسات کمک می کند و Alexia Amazon به شما کمک می کند راحت تر خرید کنید. دستیار مجازی همچنین به عنوان یک دستیار زبان عمل می کند که شخصیت های انتخابی و ترجیحی شما را انتخاب می کند. IBM Watson سوالات متداول خدمات مشتری را که به طرق مختلف پرسیده می شود درک می کند. عوامل مجازی نیز به عنوان نرم افزار به عنوان یک سرویس عمل می کنند.

اتخاذ تصمیمات مدیریتی

سازمان‌های مدرن سیستم‌های مدیریت تصمیم‌گیری را برای تبدیل و تفسیر داده‌ها به مدل‌های پیش‌بینی مستقر می‌کنند. برنامه های کاربردی در سطح سازمانی سیستم های مدیریت تصمیم را برای به دست آوردن اطلاعات به روز برای انجام تجزیه و تحلیل داده های تجاری برای حمایت از تصمیم گیری سازمانی پیاده سازی می کنند. مدیریت تصمیم به تصمیم گیری سریع، اجتناب از خطرات و خودکارسازی فرآیندها کمک می کند. سیستم مدیریت تصمیم به طور گسترده ای در بخش مالی، بخش مراقبت های بهداشتی، تجارت، بخش بیمه، تجارت الکترونیک و غیره استفاده می شود.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یکی دیگر از شاخه های هوش مصنوعی مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی است. این تکنیک به رایانه‌ها و ماشین‌ها یاد می‌دهد که مانند انسان‌ها، با مثال یاد بگیرند. اصطلاح “عمیق” به دلیل وجود لایه های پنهان در شبکه های عصبی معرفی شده است. به طور معمول، یک شبکه عصبی دارای 2-3 لایه پنهان است و می تواند تا 150 لایه پنهان داشته باشد. یادگیری عمیق روی داده های عظیم برای آموزش مدل و GPU کارآمد است. الگوریتم ها در یک سلسله مراتب کار می کنند تا تجزیه و تحلیل پیش بینی را خودکار کنند. یادگیری عمیق بال های خود را در بسیاری از زمینه ها مانند هوافضا و ارتش برای شناسایی اشیاء از ماهواره ها، کمک به بهبود ایمنی کارگران با شناسایی حوادث خطرناک هنگام نزدیک شدن کارگران به ماشین ها، کمک به شناسایی سلول های سرطانی و غیره باز کرده است.

فراگیری ماشین

یادگیری ماشینی بخشی از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا مجموعه داده‌ها را بدون برنامه‌نویسی واقعی درک کنند. تکنیک‌های یادگیری ماشین به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری، تصمیم‌های آگاهانه بگیرند. شرکت‌ها سرمایه‌گذاری زیادی روی یادگیری ماشینی می‌کنند تا از کاربرد آن در زمینه‌های مختلف استفاده کنند. مراقبت های بهداشتی و حرفه پزشکی به تکنیک های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده های بیمار برای پیش بینی بیماری و درمان موثر نیاز دارند. بخش بانکی و مالی به یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده های مشتریان برای شناسایی و ارائه گزینه های سرمایه گذاری به مشتریان و جلوگیری از ریسک و تقلب نیاز دارد. با تجزیه و تحلیل داده های مشتری، بازاریابان از یادگیری ماشینی برای پیش بینی تغییر ترجیحات مشتری و رفتار مصرف کننده استفاده می کنند.

اتوماسیون فرآیند رباتیک

Robotic-process-automation اتوماسیون فرآیند رباتیک کاربرد هوش مصنوعی است که یک ربات (برنامه نرم افزاری) را برای تفسیر، برقراری ارتباط و تجزیه و تحلیل داده ها پیکربندی می کند. این حوزه از هوش مصنوعی به خودکارسازی عملیات جزئی یا کاملا دستی که تکراری و مبتنی بر قوانین هستند کمک می‌کند.

شبکه همتا به همتا

یادگیری ماشینی شبکه همتا به همتا به اتصال سیستم‌ها و رایانه‌های مختلف کمک می‌کند تا داده‌ها را بدون انتقال داده از طریق سرور به اشتراک بگذارند. شبکه های همتا به همتا توانایی حل پیچیده ترین مسائل را دارند. این فناوری در ارزهای دیجیتال استفاده می شود. پیاده سازی مقرون به صرفه است زیرا ایستگاه های کاری جداگانه متصل هستند و هیچ سروری نصب نمی شود.

سخت افزار AL بهینه شده

نرم افزار هوش مصنوعی ai-optimized-hardware در دنیای تجارت تقاضای زیادی دارد. با تمرکز روزافزون بر نرم افزار، نیاز به سخت افزاری است که از نرم افزار پشتیبانی می کند. یک تراشه معمولی نمی تواند از مدل های هوش مصنوعی پشتیبانی کند. نسل جدیدی از تراشه های هوش مصنوعی برای شبکه های عصبی، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری در حال توسعه است. سخت افزار AL شامل پردازنده هایی برای مدیریت بارهای کاری مقیاس پذیر، سیلیکون داخلی اختصاص داده شده به شبکه های عصبی، تراشه های نورومورفیک و موارد دیگر است. سازمان هایی مانند Nvidia و Qualcomm. AMD تراشه هایی ایجاد می کند که می توانند محاسبات پیچیده هوش مصنوعی را انجام دهند. مراقبت های بهداشتی و خودرو ممکن است صنایعی باشند که از این تراشه ها بهره مند شوند.

نتیجه

هوش مصنوعی مدل های محاسباتی هوش را نشان می دهد. هوش را می توان به عنوان ساختارها، الگوها و عملکردهای عملیاتی توصیف کرد که می توانند برای حل مسئله، استنتاج، پردازش زبان و غیره برنامه ریزی شوند. مزایای استفاده از هوش مصنوعی در حال حاضر در بسیاری از بخش ها محقق شده است. سازمان‌هایی که هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند باید آزمایش‌های پیش از انتشار را برای حذف سوگیری‌ها و خطاها انجام دهند. طرح، مدل ها، باید قوی باشند. پس از عرضه سیستم های مصنوعی، شرکت ها باید به طور مداوم در سناریوهای مختلف نظارت کنند. سازمان ها باید استانداردهایی را ایجاد و حفظ کنند و از متخصصان رشته های مختلف برای تصمیم گیری بهتر استفاده کنند. هدف و اهداف آینده هوش مصنوعی خودکارسازی تمام فعالیت های پیچیده انسانی و حذف خطاها و سوگیری ها است.

منبع