هوش‌مصنوعی چیست؟
هوش‌مصنوعی نوعی هوشمندی برگرفته شده و شبیه‌سازی شده از هوش انسانی است که در کامپیوترها پیاده‌سازی می‌شود که در زمینه‌هایی از جمله: سیستم‌های متخصص، تحلیل و یادگیری زبانهای مختلف، تحلیل گفتاری و بینایی ماشینی استفاده می‌شود.
سیستم‌های متخصص:
این سیستم یک برنامه کامپیوتری است که با استفاده از هوش‌مصنوعی رفتارهای انسان و یا مسائل مربوط به یک سازمان را در یک زمینه خاص و یا زمینه‌های مختلف بررسی می‌کند.
بینایی ماشینی:
توانایی یک ماشین برای دیدن به کمک دوربین و جمع‌آوری سیگنال‌های مختلف است، این اطلاعات جمع‌آوری شده برای پردازش و مدیریت به یک کامپیوتر و یا کنترل‌کننده ارسال می‌گردد.
نقطه شروع
در اواخر قرن نوزدهم و نیمه اول قرن بیستم جهش‌های متعددی در زمینه پیشرفت کامپیوترها و رسیدن به کامپیوترهای امروزی رخ داد. در سال 1836 در دانشگاه کمبریج، دو ریاضیدان به نام‌های Charles Babbage و Augusta Ada Byron اولین ماشین با قابلیت برنامه‌نویسی شدن را طراحی کردند.
1940: ریاضیدان دانشگاه پیرینستون، John Von Neumann، طرحی جدید برای ساخت کامپیوترهای دارای برنامه حافظه‌دار ارائه کرد. (اولین سری برنامه‌های کامپیوتری که دارای حافظه بود و می‌توانست داده‌ها را ذخیره‌سازی کند). Warren McCulloch و Walter Pitts، پایه و اساس شبکه‌های عصبی(neural networks) را بنا نهادند.
1950: با ظهور کامپیوترهای مدرن، دانشمندان توانستند ایده‌های خود در زمینه هوش‌ماشینی امتحان کنند که در همین راستا یک روش توسط Alan Turing ریاضیدان بریتانیایی و کسی که کد ماشین انیگمای آلمانی‌ها را در جنگ جهانی دوم شکست، ابداع شد. در اواخر این دهه، دو دانشمند به نام‌های Newell و Simon الگوریتم GPS (General Problem Solver) را ارائه کردند. این الگوریتم با اینکه در حل مسائل پیچیده توانمند نبود ولی با این حال پایه و اساس پیشرفت و توسعه در زمینه هوش‌مصنوعی را بنا نهاد.
1956: در اوایل این سال تعریفی جدید در زمینه هوش‌مصنوعی در یک کنفرانس تابستانی در کالج Dartmouth ارائه شد. این کنفرانس با چندین تن از چهره‌های برجسته در حوزه هوش‌مصنوعی از جمله Marvin Minsky، Oliver Selfridge و John McCarthy و اسپاسنر آن نیز آژانس پروژه‌های تحقیقات پیشرفته دفاعی (DARPA) بود.
1960: در پی کنفرانس کالج دارموث، پیشگامان عرصه هوش‌مصنوعی بر این باور بودند در صورت حمایت سرمایه‌گذاران، این فناوری می‌تواند در آینده به جایگاهی برسد که عملکردی شبیه به مغز انسان ارائه دهد. در اواسط این دهه استاد دانشگاه MIT پروفسور Joseph Weizenbaum یک برنامه پردازش زبان طبیعی به نام ELIZA را ابداع کرد که پایه و اساس Chatbotهای امروزی است.
جان مکارتی در سال 1959 یک زبان برنامه‌نوسی برای هوش‌مصنوعی به نام Lisp را ابداع کرد که همچنان مورد استفاده قرار می‌گیرد.
1970و1980: در این دوره دانشمندان به علت پیچیدگی‌های فراوان این فناوری و محدودیت‌های پردازش کامپیوتری به این نتیجه رسیدند که دست یافتن به این تکنولوژی قریب الوقوع نخواهد بود.
بعد از این جریان دولت‌ها و شرکت‌های بزرگ حمایت از این تکنولوژی را متوقف کردند. در بین سال‌های 1974 تا 1980 سرعت توسعه این فناوری به شدت کاهش یافت به گونه‌ای که این دوران را "زمستان هوش‌مصنوعی" نام‌گذاری کردند.
برای مطالعه بیشتر به وبلاگ ما سر بزنید :)
در دهه 80 تحقیقات بر روی تکنیک‌های یادگیری عمیق و سیستم‌های کارشناسی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها جرقه‌ای تازه برای پیدایش موج جدیدی از علاقه‌مندی به فناوری هوش‌مصنوعی ایجاد کرد. اما متأسفانه باری دیگر به علت حمایت نشدن از طرف دولت‌ها و کمپانی‌های بزرگ، زمستان دوم برای هوش‌مصنوعی تا اواسط دهه 90 اتفاق افتاد.
1990 تا به امروز: با پیشرفت کامپیوترها و افزایش قدرت محاسباتی آن‌ها و همچنین تولید حجم به شدت زیاد داده‌ها و اطلاعات، باعث ایجاد جرقه‌ای دوباره برای بهره‌گیری از هوش‌مصنوعی در اواخر دهه 90 شد که به رنسانس هوش‌مصنوعی معروف گردید و این علاقه‌مندی روند رو به رشد ادامه داری را تا به امروز طی کرده‌است. دستاوردهای این علاقه‌مندی پیشرفت در زمینه‌هایی مانند: پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشینی، رباتیک، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و بسیاری زمینه‌های دیگر است. علاوه بر این، هوش‌مصنوعی هر لحظه در حال ملموس‌تر شدن است؛ رانندگی خودکار، تشخیص بیماری‌ها و ... دستاوردهایی هستند که باعث ملموس شدن و شناخته شدن فناوری هوش‌مصنوعی برای مردم عامه می‌شوند.
در سال 1997، ماشین هوشمند شرکت IBM به نام "Deep Blue" توانست استاد بزرگ و قهرمان شطرنج جهان، گَری کاسپاروف را شکست دهد. چهارده سال بعد، ماشین هوشمند دیگری از شرکت IBM به نام "Watson" توانست با شکست دو قهرمان در مسابقه Jeopardy، مردم را مجذوب خود کند.
اخیرا نیز ماشین هوشمند گوگل به نام "AlphaGo" توانست قهرمان 18 دوره "World Go"، لی سئول، را شکست دهد. این شکست یک شکست تاریخی محسوب می‌شد و مانند نقطعه‌عطفی در زمینه توسعه ماشین‌های هوشمند به حساب می‌آید.
نحوه عملکرد هوش‌مصنوعی
در سال‌های اخیر مباحث مربوط به هوش‌مصنوعی بسیار داغ شده است. صنایع و شرکت‌های مختلف هر کدام به نوعی در تلاش برای استفاده از این تکنولوژی کاربردی و سودمند هستند اما متأسفانه هیچکدام درک عمیقی از این فناوری ندارند و معمولا چیزی که آن‌ها به عنوان هوش‌مصنوعی می‌دانند تنها بخشی از این فناوری گسترده است مانند یادگیری ماشینی. تکنولوژی هوش‌مصنوعی برای یادگیری و تجزیه‌وتحلیل الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی آن‌ها نیازمند سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای بخصوصی است.
هیچکدام از زبانهای برنامه‌نویسی به صورت انحصاری برای هوش‌مصنوعی نیستند ولی زبان‌هایی مانند Python، R و کمی هم Java در این زمینه بکارگیری می‌شوند.
به‌طورکلی عملکرد هوش‌مصنوعی به صورت جمع‌آوری اطلاعات در حجم وسیع و آنالیز آن‌ها برای پیدا کردن الگوها و روابط بین داده‌ها و استفاده از آن‌ها برای پیش‌بینی اتفاقات آتی است. آشناترین مثال‌ها در این زمینه، هوش‌مصنوعی تشخیص کلمات غلط و تشخیص جزئیات یک عکس هستند. این هوش‌های مصنوعی از بررسی میلیون‌ها مورد مختلف و یادگیری مرحله به مرحله و جمع‌آوری یک بانک اطلاعات بزرگ به جایگاه فعلی خود رسیده‌اند. البته شرکت‌های بزرگ مانند گوگل و اینستاگرام برای بهبود بخشیدن عملکرد سیستم‌های خود از تعداد زیادی هوش‌مصنوعی و تنظیم عملکرد آن‌ها برای ارائه یک عملکرد واحد و کم‌نقص استفاده می‌کنند.
برنامه‌نویسی هوش‌مصنوعی سه جنبه اصلی را شامل می‌شود: یادگیری، استدلال و خود اصلاحی.
یادگیری: این جنبه از هوش‌مصنوعی بر روی جمع‌آوری اطلاعات و تبدیل آن‌ها به الگوریتم‌های قابل اجرا تمرکز دارد. ساخت این الگوریتم‌ها، الگوی مرحله‌به‌مرحله‌ای را برای اجرای دستورالعمل‌ها در اختیار سیستم قرار می‌دهد.
استدلال: تمرکز این بخش بر روی انتخاب بهترین الگوریتم برای رسیدن به نتیجه دلخواه است.
خود اصلاحی: این بخش طراحی شده‌است تا به طور مداوم الگوریتم‌ها را تنظیم و اصلاح کند تا هوش‌مصنوعی دقیق‌ترین و درست‌ترین نتیجه ممکن را ارائه دهد.
برای مطالعه بیشتر به وبلاگ ما سر بزنید :)
اهمیت هوش‌مصنوعی در دنیای امروزی:
هوش‌مصنوعی می‌تواند اطلاعات بسیار مفیدی را در ارتباط با عملکرد شرکت‌های مختلف در اختیارشان قرار دهد و به آن‌ها در بهبود کیفیت و بازدهی بیشتر کمک کند، زیرا در برخی کارها دقت هوش‌مصنوعی از نیروی انسانی بیشتر است و ممکن است نقاط ضعفی را شناسایی کند که تا قبل از آن مورد توجه قرار نگرفته بودند. بخصوص موقعی که صحبت از مباحثی مانند تکرار مداوم، دقت در جزئیات و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها برای رسیدن به عملکرد مورد نظر می‌شود. به طور کلی ابزارهای هوش‌مصنوعی کار را با دقت بسیار بالا و با کمترین خطای ممکن انجام می‌دهند. این فناوری می‌تواند دروازه‌ای برای ورود شرکت‌های بزرگ به عرصه کسب‌وکارهای نوین و پیشرفت سریع‌تر و بازدهی بالاتر برای آن‌ها باشد.
با ظهور فناوری هوش‌مصنوعی بسیاری از مسائل آسان‌تر شده‌اند. برای مثال شرکت Uber(سرویس تاکسی اینترنتی در سطح بین‌المللی) از یک هوش‌مصنوعی استفاده می‌کند تا پیش‌بینی کند در چه زمانی و در چه مکانی افراد بیشتری نیازمند تاکسی هستند تا بتواند به سرویس خدمات‌رسانی خود سرعت ببخشد. در مثالی دیگر می‌توان از یکی از غول‌های تکنولوژی یعنی شرکت گوگل نام برد که از هوش‌مصنوعی برای پیدا کردن نقاط ضعف سیستم‌های خود و همچنین علاقه‌مندی کاربران به مسائل مختلف استفاده می‌کند و بعد از شناسایی از آن‌ها در جهت بهبود عملکرد سیستم‌های خود بهره می‌برد. در سال 2017، مدیرعامل شرکت گوگل، Sunder Pichai، اعلام کرد: شرکت گوگل یکی از اولین شرکت‌هایی خواهد بود که در عرصه هوش‌مصنوعی حضور خواهد داشت و در حال حاضر شاهد محقق شدن این امر هستیم.
علاوه بر این کمپانی‌ها، شرکت‌های بسیار دیگری نیز برای بهبود عملکرد خود در حال استفاده از این فناوری سودمند هستند.
هوش‌مصنوعی قوی و ضعیف:
هوش‌مصنوعی ضعیف: یا Weak AI که با نام Narrow AI نیز شناخته می‌شود. این سری از هوش‌های مصنوعی برای یادگیری و انجام یک وظیفه خاص برنامه‌ریزی شده‌اند. مانند ربات‌های صنعتی و یا Apple’s Siri.
هوش‌مصنوعی قوی: یا Strong AI که با نام AGI(Artificial General Intelligence) نیز شناخته می‌شود می‌تواند از توانایی‌های ذهنی انسان الگو برداری کند. هوش‌مصنوعی قوی وقتی با یک مسئله جدید و غیرآشنا روبرو می‌شود از سیستم Fuzzy Logic برای پیدا کردن راه‌حل مناسب استفاده می‌کند. سیستم Fuzzy Logic محاسبات خود را بر پایه "میزان درستی" (degree of truth) یک مسئله بجای سیستم‌های قدیمی "درست یا غلط" (true or false) انجام می‌دهد.
دسته‌بندی انواع هوش‌مصنوعی:
به‌طورکلی هوش‌مصنوعی را برحسب کارایی آن‌ها می‌توان به 4 دسته تقسیم‌بندی کرد:
نوع اول: ماشین‌های واکنش‌گر. این ماشین‌ها برای انجام کاری خاص برنامه‌ریزی شده‌اند و حافظه برای ذخیره‌سازی ندارند. مثال بارز آن برنامه Deep Blue ساخت کمپانی IBM است که برای بازی شطرنج ساخته شد و در سال 1990 توانست "گری کاسپاروف" (قهرمان شطرنج آن زمان) را شکست دهد. این سیستم توانایی شناسایی حرکات و مهره‌ها را داشت و می‌توانست حرکات بعدی را پیش‌بینی کند؛ اما از آنجایی که فاقد حافظه بود نمی‌توانست تجربیات و اطلاعات را ذخیره‌سازی کند تا در حرکات و بازی‌های بعدی از آن‌ها استفاده کند.
نوع دوم: دارای حافظه محدود. این سیستم‌ها دارای حافظه محدود هستند بنابراین می‌توانند از اطلاعات جمع‌آوری شده گذشته برای تصمیمات آینده استفاده کنند. نمونه این سیستم، هوش‌مصنوعی بکارگیری شده در رانندگی خودکار ماشین‌های سواری است.
برای مطالعه بیشتر به وبلاگ ما سر بزنید :)
نوع سوم: نظریه ذهن. این یک اصطلاح روانشناسی است، اما وقتی در زمینه هوش‌مصنوعی بکارگیری می‌شود به معنای سیستمی است که دارای هوش‌اجتماعی است و می‌تواند احساسات را درک کند. این سیستم می‌تواند نبات انسان‌ها را شناسایی و رفتارهای بعدی آن‌ها را پیش‌بینی کند که یک مهارت ضروری برای هوش‌مصنوعی است تا تبدیل به عضو جدایی ناپذیر تیم‌های انسانی شود.
نوع چهارم: خودآگاهی. در این دسته‌بندی، سیستم‌های هوش‌مصنوعی نسبت به خود حس دارند که این مسئله به آن‌ها آگاهی و قدرت درک از وضعیت خود و اطرافشان می‌دهد.
زمینه‌های بکارگیری هوش‌مصنوعی:
هوش‌مصنوعی در زمینه‌ها و تکنولوژی‌های مختلفی بکارگیری می‌شود. در ادامه به معرفی برخی از آن‌ها می‌پردازیم:
اتوماسیون: وقتی با هوش‌مصنوعی تلفیق می‌شود باعث بالا رفتن دقت، حجم پردازش و بهبود عملکرد می‌شود. برای مثال اتوماسیون پردازشگر رباتی (RPA) یک نوع نرم‌افزار است که یکسری روندها و قوانین را اتوماتیک‌سازی می‌کند و آن‌ها با عملکرد کارکنان یک مجموعه مطابقت می‌دهد. این اتوماسیون وقتی با یادگیری ماشینی و تکنولوژی نوین هوش‌مصنوعی ادغام می‌شود، می‌تواند شرکت‌های بزرگ‌تر با اطلاعات بیشتر را اتوماتیک‌سازی کند.
یادگیری ماشینی: یادگیری ماشینی علمی است که به کمک آن یک کامپیوتر بدون برنامه‌نویسی قادر به ارائه عملکرد است. یادگیری عمیق یکی از زیر مجموعه‌های یادگیری ماشینی است. اگر بخواهیم خیلی ساده عملکرد آن را توضیح دهیم، می‌توان کامپیوتر را به عنوان اتوماسیون تجزیه‌وتحلیل برای پیش‌بینی در نظر گرفت.
یادگیری ماشینی سه نوع مختلف دارد:
یادگیری تحت نظارت: تعدادی داده از قبل شناسایی شده و دسته‌های‌شان مشخص می‌گردد که از آن‌ها برای دسته‌بندی داده‌های جدید استفاده می‌شود.
یادگیری بدون نظارت: داده‌ها از قبل مشخص نشده‌اند و براساس تشابهات و تفاوت‌هایشان دسته‌بندی شده‌اند.
یادگیری تقویتی: داده‌ها از قبل مشخص نشده‌اند اما هوش‌مصنوعی بعد از هر حرکت و یا بعد از چندین حرکت عکس‌العمل نشان داده و بازخورد خود را ارائه می‌دهد.
بینایی ماشینی: این فناوری به ماشین(کامپیوتر) قدرت بینایی می‌دهد. این موضوع به این معناست که ماشین از طریق دوربین شواهد بصری را جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل می‌کند(آن‌ها را از حالت آنالوگ به دیجیتال تبدیل می‌کند و روی سیگنال‌های دیجیتالی پردازش انجام می‌دهد).
بینایی ماشینی معمولا با بینایی انسان مقایسه می‌شود اما بینایی ماشینی هیچگونه ارتباطی با علم بیولوژیک ندارند و تماماً برنامه‌نویسی شده و کامپیوتری هستند. این فناوری در بازه گسترده‌ای بکارگیری می‌شود، از تشخیص امضاء گرفته تا عکس‌برداری‌های پزشکی.
برای مطالعه بیشتر به وبلاگ ما سر بزنید :)
پردازش زبانهای طبیعی(NLP): به معنای پردازش زبانهای مختلف انسان توسط کامپیوتر است. یکی از قدیمی‌ترین و بهترین مثال‌ها برای این موضوع، شناسایی هرزنامه‌ها است؛ موقعی که یک ایمیل برای شما فرستاده می‌شد، هوش‌مصنوعی با خواندن موضوع و متن ایمیل متوجه درست و اصل بودن یا هرزنامه بودن آن می‌شد. وظایف NLP شامل: ترجمه متون، تجزیه‌وتحلیل احساسات و تشخیص گفتار است.
رباتیک: تمرکز این بخش از فناوری هوش‌مصنوعی بر روی طراحی و ساخت ربات است. ربات‌ها اغلب برای انجام وظایفی که انجام دادنشان برای انسان سخت است(مانند ربات‌هایی که ناسا برای حرکت دادن وسایل بزرگ در فضا از آن‌ها استفاده می‌کند) و یا انجام یک حرکت تکراری به صورت مداوم(مانند ربات‌های مورد استفاده در صنایع خودروسازی) ساخته می‌شوند. همچنین محققان از یادگیری ماشینی برای ساخت ربات‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند در محیط‌های اجتماعی با انسان تعامل داشته باشندرانندگی خودکار: وسایل نقلیه خودران از ترکیب چند هوش‌مصنوعی استفاده می‌کنند. بینایی ماشینی، شناسایی و تشخیص تصویر و یادگیری عمیق مواردی هستند که برای مجهز نمودن وسیله نقلیه به توانایی رانندگی خودکار، حرکت در یک مسیر مشخص، شناسایی موانع مانند عابرین پیاده و ... استفاده می‌شوند.
هوش‌مصنوعی در صنایع مختلف:
درمان و مراقبت پزشکی: هدف اصلی استفاده از هوش‌مصنوعی در این زمینه بهبود خدمات‌رسانی و کاهش هزینه‌ها برای بیماران است. شرکت‌های مختلف برای تشخیص بهتر و سریع‌تر یک بیماری از فناوری هوش‌مصنوعی استفاده می‌کنند. یکی از بهترین مثال‌ها برای این زمینه IBM Watson است که زبانهای مختلف را متوجه می‌شود و به سوالاتی که از آن پرسیده می‌شود پاسخ می‌دهد. سیستم، داده‌های بیماران را جمع‌آوری می‌کند و یک فرم صورت وضعیت اولیه تشکیل می‌دهد. بعد از تکمیل این فرم بخش نظرسنجی و رضایتمندی باز می‌شود تا عملکرد سیستم از دید کاربران سنجیده شود. همچنین هوش‌مصنوعی برای کمک‌رسانی مجازی پزشکی به بیماران و به دست آوردن اطلاعات مورد نیاز پزشکی توسط افراد مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. نوبت‌دهی، صورتحساب و پرداخت، امور اداری و .... دیگر زمینه‌هایی هستند که از هوش‌مصنوعی در آن‌ها استفاده می‌شود. همچنین برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری‌ها و جهش‌های عاملین بیماری‌زا(مانند کرونا) نیز از هوش‌مصنوعی استفاده‌های زیادی می‌شود.
کسب‌وکار: در این زمینه از یادگیری ماشینی برای مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM) و آنالیز خواسته‌های مشتریان در جهت خدمات‌رسانی بهتر استفاده می‌شود. برای مثال چت‌بات‌های (Chatbot) مختلفی توسط شرکت‌ها در سایت‌هایشان برای خدمات‌رسانی فوری و آنی به مشتریان و کاربران قرار داده شده‌اند.
تحصیلات: سیستم نمره‌دهی را می‌توان از طریق هوش‌مصنوعی مدیریت کرد و با این روش دیگر وقت اساتید و معلمان برای اینکار صرف نمی‌شود و می‌توانند برای مسائل آموزشی و تربیتی وقت بیشتری بگذارند. هوش‌مصنوعی کاربردهای بسیار زیادی دارد؛ برای مثال می‌توانیم با کمک آن دانشجویان و دانش‌آموزان را ارزیابی و رتبه‌بندی کنیم، نیازهای آن‌ها را بسنجیم و با توجه به نیازهای هر دانشجو به آن‌ها خدمات مناسب ارائه شود، وضعیت و پیشرفت تحصیلی دانشجویان و دانش‌آموزان مورد بررسی قرار گیرد تا از مسیر درست تحصیلی آن‌ها اطمینان حاصل کنیم و .... . به طور کلی هوش‌مصنوعی می‌تواند تحلیل دقیق‌تری از وضعیت تحصیلی افراد نسبت به انسان داشته‌باشد زیرا از دقت و جزئیات‌نگری بالاتری برخوردار است. در آینده ممکن است هوش‌مصنوعی به‌قدری پیشرفت کند که برخی از آن‌ها با معلمان و اساتید جایگزین شوند!
امورمالی: امروزه نرم‌افزارهای زیادی در زمینه امورمالی به بازار عرضه شده‌اند که دارای هوش‌مصنوعی هستند و کار آن‌ها دریافت اطلاعات فرد و ارائه توصیه‌ها و راهکارهای مالی مناسب با شرایط هر فرد است، مانند برنامه‌های Intuit Mint و TurboTax. نرم‌افزارهای دیگری نیز وجود دارند که در بعد کلان مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ برای مثال، بیشتر معاملات در بورس وال استریت از طریق نرم‌افزارهایی انجام می‌شوند که به هوش‌مصنوعی مجهز هستند.
برای مطالعه بیشتر به وبلاگ ما سر بزنید :)
قانون‌گذاری: غربال اطلاعات همیشه امری دشوار و پرچالش بوده و هست. اما استفاده از هوش‌مصنوعی می‌تواند کمک شایانی در این زمینه کند. برای مثال دسته‌بندی صدها شرکت و کارخانه در زمینه‌های: مجاز و غیرمجاز بودن، نظارت بر تعداد کارکنان و امور مربوط به آن‌ها از جمله حقوق و بیمه، مباحث مالی از جمله مالیات و .... .
هوش‌مصنوعی در چرخه تولید: می‌توان گفت شناخته شده‌ترین زمینه برای بکارگیری فناوری هوش‌مصنوعی، چرخه تولید است و در صنایع مختلفی مانند خودروسازی بیشترین استفاده را از ربات‌ها می‌برند. برخی از این ربات‌ها فقط برای یک وظیفه خاص برنامه‌ریزی شده‌اند و برخی دیگر که با نام "ربات‌های همکار" یا Cobots، شناخته می‌شوند دارای قابلیت یادگیری و انجام چندین مسئولیت مختلف هستند و می‌توان از آن‌ها در قسمت‌های مختلف مانند انبار، خط تولید و قسمت‌های دیگر استفاده شود.
امور بانکی: امروزه بانک‌ها از سرویس‌های Chatbots برای رسیدگی به برخی امور مشتریان خود و اطلاع‌رسانی‌های مختلف استفاده می‌کنند و دیگر نیازی به نیروی‌انسانی برای رسیدگی به برخی مسائل ندارند.
بعضی از این زمینه‌ها عبارتند از: استفاده از هوش‌مصنوعی برای رسیدگی به امور وام‌دهی و پرداخت اقساط، اعتبار بخشی کارکنان و مشتریان و شناسایی موقعیت‌های سرمایه‌گذاری مناسب.
حمل و نقل: علاوه بر استفاده هوش‌مصنوعی در رانندگی خودکار، از این فناوری در زمینه‌های دیگری نیز استفاده می‌شود. از جمله این زمینه‌ها می‌توان به: کنترل ترافیک، مدیریت پروازها و خطوط هوایی و کشتیرانی در شرایط امن‌تر اشاره کرد.
امنیت: امروزه شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات امنیتی اولویت کار خود را در استفاده از هوش‌مصنوعی برای توسعه کسب‌وکار خود و ارائه سطح امنیت بالاتر به مشتریان قرار داده‌اند. سازمان‌ها از یادگیری ماشینی برای حفاظت از اطلاعات و مدیریت آن‌ها و همچنین برای شناسایی ناهنجاری‌ها و اتفاقات مشکوک که ممکن است دارای ریسک باشد و یا اطلاعات آن‌ها را به خطر بندازد استفاده می‌کنند؛ آن‌ها این کار را با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و پیدا کردن کدهای مخرب از طریق هوش‌مصنوعی انجام می‌دهند. هوش‌مصنوعی می‌تواند با پیدا کردن این ناهنجاری‌های و یا شناسایی حملات سایبری فوراً اطلاع‌رسانی و یا مقابله کند.
هوش‌افزوده:
کارشناسان معتقدند که اصطلاح هوش‌مصنوعی برای اکثریت مردم یک اسم آشناست و مردم بر این باورند که پیشرفت‌های فناوری هوش‌مصنوعی تعیین‌کننده سرنوشت دنیای تکنولوژی‌ست. اما اصطلاح هوش‌افزوده (Augmented Intelligence) ممکن است کمتر به گوش خورده باشد. این تکنولوژی کاربرد هوش‌مصنوعی را به زیبایی هرچه تمام‌تر به تصویر می‌کشد. کاربرد این فناوری تلفیقی از هوش‌مصنوعی و واقعیت‌افزوده است؛ مثلا اگر درحال خواندن مقاله یا متنی هستید به صورت خودکار قسمت‌های مهم برایتان هایلایت شوند و یا اطلاعات مرتبط و توضیحات تکمیلی برایتان نمایش داده شوند.
نگرانی‌هایی در مورد هوش‌مصنوعی:
از آنجایی که پایه و اساس این فناوری از قدرت یادگیری و ذهن انسان گرفته شده‌است و با پیشرفت روزافزون این فناوری و توسعه آن، این نگرانی برای افراد به وجود می‌آید که آیا این یادگیری ماشینی در جهت درستی استفاده می‌شود یا خیر؛ زیرا ممکن است این فناوری به نقطه‌ای برسد که ربات‌های انسان‌نما و هوشمند از طریق یادگیری ماشینی رفتارهای نادرست را یاد گرفته و از آن‌ها استفاده کنند. از این رو برای جلوگیری از این اتفاقات باید حساب‌شده و دقیق عمل کنیم. برای مثال ابزارهای کنترلی طراحی کنیم و یا برای آن‌ها متناسب با زمینه فعالیتشان محدودهای مختلفی را اعمال کنیم.
یکی دیگر از نگرانی‌ها در این زمینه استفاده از هوش‌مصنوعی برای دسترسی به حریم شخصی اطلاعات کاربران و یا اطلاعات سازمان‌ها و شرکت‌های مختلف است. یکی از اقدامات پیشگیرانه در این زمینه را بخش حفاظت از اطلاعات عمومی اتحادیه اروپا انجام داده‌است و طبق قوانینی که وضع کرده‌است، برای شرکت‌های مختلف محدودیت‌هایی در استفاده از اطلاعات مشتریان قرار داده‌است.
به طور کلی پیشرفت‌های مستمر و روزافزون فناوری هوش‌مصنوعی کار را برای قانون‌گذاران بسیار سخت کرده‌است زیرا این فناوری بسیار منعطف بوده و در زمینه‌های مختلفی به شکل‌های گوناگون قابل استفاده است.
برای مطالعه بیشتر به وبلاگ ما سر بزنید :)
تفاوت بین محاسبات شناختی و هوش‌مصنوعی:
اصطلاحات محاسبات شناختی و هوش‌مصنوعی گاهی‌اوقات بجای یکدیگر استفاده می‌شوند. ولی اگر بخواهیم دقیق نگاه کنیم، اصطلاح هوش‌مصنوعی برگرفته شده از هوش انسان است و به گونه‌ای طراحی شده‌است که عملکردی مشابه مغز انسان ارائه دهد؛ به گونه‌ای که یاد بگیرد، تجزیه‌وتحلیل کند و عکس‌العمل نشان دهد.
اما عملکرد محاسبات شناختی تنها از طریق کپی‌برداری و تقلید از انسان است.
مزایا و معایب:
تولید روزانه حجم بالای اطلاعات در شرکت‌های مختلف و سختی آنالیز و دسته‌بندی آن‌ها و همچنین برای رهایی از انجام دادن کارهای دشوار، پیشرفت فناوری هوش‌مصنوعی را به یک ضرورت در دنیای امروزی تبدیل کرده‌است. اما همانند تمامی فناوری‌های دیگر، این تکنولوژی هم دارای مزایا و معایب بخصوص خود است که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره خواهیم‌کرد:
مزایا:
معایب:
برای مطالعه بیشتر به وبلاگ ما سر بزنید :)
هوش‌مصنوعی در قالب یک سرویس:
از آنجایی که سخت‌افزار، نرم‌افزار و راه‌اندازی سیستم‌های مجهز به هوش‌مصنوعی بسیار گران است در نتیجه افراد و شرکت‌هایی که خواهان استفاده از این تکنولوژی هستند از پلتفرم‌های "AlaaS" (Artificial Intelligence as a Service) استفاده می‌کنند. این پلتفرم‌ها اجازه استفاده از هوش‌مصنوعی را برای تحلیل کسب‌وکارهای مختلف به افراد و شرکت‌ها می‌دهد.
برخی از این پلتفرم‌ها عبارتند از: Amazon AI، IBM Watson Assistant،Microsoft Cognitive Services و Google AI.
آینده در دستان هوش مصنوعی:
زمینه‌ها، کاربردها، مزایا و معایب، نحوه عملکرد و تمامی اطلاعات و تغییرات هوش‌مصنوعی در این مقاله بررسی شد. احساس نیاز و افزایش روزافزون حجم داده‌ها و همچنین سرعت بالای پردازش اطلاعات با احتمال بروز خطای کمتر استفاده از این تکنولوژی را در صنایع و شرکت‌هایی که زمینه فعالیت حساس‌تری دارند، احساس نیاز به این تکنولوژی را روزبه‌روز بیشتر می‌کند؛ در آخر می‌توان به این نتیجه رسید که هوش‌مصنوعی آینده تکنولوژی‌ست؛ این حقیقتی غیرقابل انکار است و با سرعت پیشرفت این تکنولوژی شاهد به واقعیت پیوستن بسیاری از فیلم‌های علمی-تخیلی در آینده‌ای نه چندان دور خواهیم بود!
