هوش مصنوعی، با بهره گیری از فناوری‌های نوآورانه، زندگی ما را به طرز چشمگیری تحت تأثیر قرار داده است. به طوریکه در حوزه‌های گوناگون صنعتی، طوفانی به راه انداخته و تأثیر عمده‌ای بر تمامی جوانب جامعه داشته است. اصطلاح "هوش مصنوعی" برای اولین بار در سال ۱۹۵۶ در یک کنفرانس ارائه شد. بحث‌های این کنفرانس، به توسعه زبان‌های طبیعی و نسل شناسی آنها در حوزه فناوری اطلاعات منجر شد. ظهور اینترنت نیز به پیشرفت سریع فناوری هوش مصنوعی کمک بسیاری کرده است.
تکنولوژی هوش مصنوعی برای سی سال یک فناوری مستقل بود، اما اکنون کاربردهای آن در همه حوزه‌های زندگی گسترده شده است. هوش مصنوعی با نام اختصاری AI شناخته می‌شود و فرآیند بازآفرینی هوش انسانی در ماشین‌ها است.
نمونه‌هایی از هوش مصنوعی در حال ظهور و توسعه می‌باشند. استارتاپ‌ها و شرکت‌های بزرگ در رقابت برای پیاده سازی هوش مصنوعی در جهت ارتقاء عملیات، استخراج داده و سایر زمینه‌ها فعالیت می‌کنند. در ادامه به معرفی 10 تکنولوژی برتر هوش مصنوعی، خواهیم پرداخت.
اگر می‌خواهید در هوش مصنوعی حرفه‌ای شوید، در پلتفرم آموزشی Mindmajix "دوره گواهی هوش مصنوعی" را بررسی نمایید. این دوره به شما کمک می‌کند تا در این زمینه پیشرفته شوید.
ماشین‌ها به روشی متفاوت از مغز انسان پردازش و ارتباط برقرار می‌کنند. تولید زبان طبیعی یک فناوری مرسوم است که داده‌های ساخت یافته را به زبان مادری تبدیل می‌کند. ماشین‌ها با الگوریتم‌هایی برنامه ریزی شده‌اند تا داده‌ها را به فرمت مطلوب برای کاربر تبدیل کنند. زبان طبیعی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به محتوا نویسان کمک می‌کند تا محتوا را خودکار در قالب مورد نظر ارائه کنند. توسعه دهندگان محتوا می‌توانند از این محتوا برای تبلیغ در پلتفرم‌های مختلف رسانه‌های اجتماعی و سایر پلت فرم‌های رسانه‌ای برای دستیابی به مخاطبان هدف استفاده کنند. از مزایا، چالش ها و آینده هوش مصنوعی این است که مداخله انسان به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد زیرا داده‌ها به فرمت‌های مورد نظر تبدیل می‌شوند. داده‌ها را می‌توان در قالب نمودار و غیره تجسم کرد.
هوش مصنوعی با نام اختصاری AI شناخته می‌شود و فرآیند بازآفرینی هوش انسانی در ماشین‌ها است.
تشخیص گفتار یکی دیگر از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی است که گفتار انسان را به قالبی مفید و قابل فهم توسط کامپیوتر تبدیل می‌کند. تشخیص گفتار پل ارتباطی بین انسان و کامپیوتر است. این فناوری گفتار انسان را به چندین زبان تشخیص داده و تبدیل می‌کند. سیری آیفون یک نمونه کلاسیک از تشخیص گفتار است.
سیری آیفون یک نمونه کلاسیک از تشخیص گفتار است.
بهترین ابزارهای کدنویسی با هوش مصنوعی را بخوانید
عوامل مجازی به ابزارهای ارزشمندی برای طراحان تبدیل شده‌اند. عامل مجازی یک برنامه کامپیوتری است که با انسان در تعامل است. برنامه‌های کاربردی وب و موبایل، ربات‌های چت را به عنوان نمایندگان خدمات مشتری برای تعامل با انسان‌ها و پاسخگویی به سؤالات آنها ارائه می‌کنند.
Google Assistant به سازماندهی جلسات و Alexa از آمازون به آسان کردن خرید شما کمک می‌کند. یک دستیار مجازی مانند یک دستیار زبان عمل می‌کند که نشانه‌هایی را از خواسته شما انتخاب می‌کند. IBM Watson سوالات معمول خدمات مشتری که به طرق مختلف پرسیده می‌شود را درک می‌کند. عوامل مجازی نیز به عنوان نرم افزار و یک سرویس عمل می‌کنند.
در تاریخچه هوش مصنوعی اطلاعات بیشتری در این مورد بخوانید.
سازمان‌های مدرن در حال پیاده سازی سیستم‌های مدیریت تصمیم برای تبدیل و تفسیر داده‌ها به مدل‌های پیش بینی هستند. برنامه‌های کاربردی در سطح سازمانی، سیستم‌های مدیریت تصمیم را برای دریافت اطلاعات به روز جهت انجام تجزیه و تحلیل داده‌های تجاری در جهت کمک به تصمیم گیری سازمانی پیاده سازی می‌کنند. این مورد به تصمیم گیری سریع، اجتناب از خطرات و اتوماسیون فرآیند کمک می‌کند. سیستم مدیریت تصمیم به طور گسترده در بخش مالی، بخش مراقبت‌های بهداشتی، تجارت، بخش بیمه، تجارت الکترونیک و غیره اجرا می‌شود.
جایگزین های ChatGPT برای نوشتن را بخوانید.
یادگیری عمیق یکی دیگر از شاخه‌های هوش مصنوعی است که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی عمل می‌کند. این تکنیک به رایانه‌ها و ماشین‌ها می‌آموزد که با مثال یاد بگیرند. اصطلاح "عمیق" به این دلیل ابداع شده است که دارای لایه‌های پنهان در شبکه‌های عصبی است.
به طور معمول، یک شبکه عصبی دارای 2-3 لایه پنهان است و می‌تواند حداکثر 150 لایه پنهان داشته باشد. یادگیری عمیق بر روی داده‌های عظیم برای آموزش یک مدل و یک واحد پردازش گرافیکی موثر است. الگوریتم‌ها در یک سلسله مراتب برای خودکارسازی کار می‌کنند.
یادگیری عمیق در بسیاری از حوزه‌ها مانند هوافضا و نظامی، برای شناسایی اشیاء از ماهواره‌ها، کمک به بهبود ایمنی کارگران با شناسایی حوادث خطرزا در زمان نزدیک شدن کارگر به ماشین، کمک به شناسایی سلول‌های سرطانی و غیره کاربردی می‌باشد.
نقش LLaMA در هوش مصنوعی را بخوانید.
یادگیری ماشینی بخشی از هوش مصنوعی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا مجموعه داده‌ها را بدون برنامه ریزی درک کنند. تکنیک یادگیری ماشینی به کسب و کارها کمک می‌کند تا با تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری، تصمیمات آگاهانه بگیرند. شرکت‌ها، سرمایه گذاری زیادی روی یادگیری ماشینی انجام می دهند تا از مزایای آن در حوزه‌های مختلف بهره ببرند.
مراقبت‌های بهداشتی و حرفه پزشکی به تکنیک‌های یادگیری ماشین برای بررسی داده‌های بیمار و پیش بینی بیماری‌ها و درمان موثر نیاز دارند. بخش بانکی و مالی به یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری برای شناسایی و پیشنهاد گزینه‌های سرمایه گذاری به مشتریان و برای جلوگیری از ریسک و تقلب نیاز دارد. خرده فروشان با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری برای پیش بینی تغییر ترجیحات و سلایق آنها و رفتار مصرف کننده استفاده می‌کنند.
اتوماسیون فرآیند رباتیک یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی است که یک ربات (نرم افزار) را برای تفسیر، ارتباط و تجزیه و تحلیل داده‌ها پیکربندی می‌کند. این رشته از هوش مصنوعی به خودکارسازی عملیات دستی که تکراری و مبتنی بر قوانین هستند کمک می‌کند.
بخوانید: Botsonic ابزاری از هوش مصنوعی برای ساخت چت بات
شبکه همتا به همتا، به اتصال سیستم‌ها و رایانه‌ها برای به اشتراک گذاری داده‌ها بدون انتقال داده از طریق سرور کمک می‌کند. شبکه‌های همتا به همتا، توانایی حل پیچیده ترین مسائل را دارند. این فناوری در ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود. پیاده سازی آن مقرون به صرفه است زیرا ایستگاه‌های کاری متصل هستند و سرورها نصب نمی‌شوند.
یادگیری عمیق شاخه دیگری از هوش مصنوعی که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی کار می‌کند. این تکنیک به رایانه‌ها و ماشین‌ها می‌آموزد که مثل انسان‌ها با مثال یاد بگیرند. اصطلاح "عمیق" به این دلیل ابداع شده است که دارای لایه‌های پنهان در شبکه‌های عصبی است.
به طور معمول، یک شبکه عصبی دارای 2-3 لایه پنهان است و می‌تواند حداکثر 150 لایه پنهان داشته باشد.
یادگیری عمیق بر روی داده‌های عظیم برای آموزش یک مدل و واحد پردازش گرافیکی موثر است. الگوریتم‌ها در یک سلسله مراتب برای خودکارسازی تجزیه و تحلیل کار می‌کنند. یادگیری عمیق در بسیاری از حوزه‌ها مانند هوافضا و نظامی برای شناسایی اشیاء از ماهواره‌ها موثر است، با شناسایی حوادث خطرزا هنگام نزدیک شدن کارگران به ماشین آلات، به شناسایی سلول‌های سرطانی و غیره به بهبود ایمنی کارگران کمک می‌کند.
نرم افزارهای هوش مصنوعی تقاضای بالایی در دنیای تجارت دارند. با افزایش توجه به نرم افزار، نیاز به سخت افزاری که از نرم افزار پشتیبانی می‌کند نیز بوجود می‌آید. یک تراشه معمولی نمی‌تواند از مدل‌های هوش مصنوعی پشتیبانی کند. نسل جدیدی از تراشه‌های هوش مصنوعی برای شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری در حال توسعه است. سخت افزار AI شامل پردازنده‌هایی برای مدیریت بارهای کاری با هدف ویژه برای شبکه‌های عصبی، تراشه‌های نورومورفیک و غیره است. سازمان‌هایی مانند Nvidia و Qualcomm AMD در حال ساخت تراشه‌هایی است که می‌توانند محاسبات پیچیده هوش مصنوعی را انجام دهند. مراقبت‌های بهداشتی و خودرو ممکن است صنایعی باشند که از این تراشه‌ها سود خواهند برد.
بخوانید: از کدام هوش مصنوعی برای تحقیق و پژوهش استفاده کنیم؟
در نتیجه هوش مصنوعی مدل‌های محاسباتی هوش را نشان می‌دهد. هوش را می‌توان به عنوان ساختارها، مدل‌ها و عملکردهای عملیاتی توصیف کرد که می‌توانند برای حل مسئله، استنتاج، پردازش زبان و غیره برنامه ریزی شوند. سازمان‌هایی که هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند باید آزمایش‌های پیش از انتشار را برای حذف سوگیری‌ها و خطاها انجام دهند. طراحی و مدل‌ها باید قوی باشد.
پس از انتشار سیستم‌های مصنوعی، شرکت‌ها باید به طور مداوم در سناریوهای مختلف نظارت کنند. سازمان‌ها باید استانداردهایی را ایجاد و حفظ کنند و کارشناسانی را از رشته‌های مختلف برای تصمیم گیری بهتر استخدام کنند. اهداف آینده هوش مصنوعی خودکارسازی تمام فعالیت‌های پیچیده انسانی و حذف خطاها و سوگیری می‌باشد.
