۲۵ کاربرد مرتبط با هوش مصنوعی
احتمالاً برای شما هم پیش آمده که هنگام بازدید از وبسایتهای گوناگون، با تبلیغات ویژهای رو به رو شوید؛ تبلیغاتی که به حوزه فعالیت و علاقه شما مرتبط هستند و به نظر میرسد که برای شما طراحی شدهاند. اما این کار، چطور اتفاق میافتد؟ تبلیغ کننده چه شناختی از موضوعات مورد علاقهتان دارد که تبلیغات مرتبط با آن را برایتان ارسال کند؟ تبلیغات مرتبط، بر اساس اطلاعات و دادههای مربوط به شما تنظیم شدهاند و به نمایش در میآیند.
این نوع تبلیغات، تنها یکی از کاربردهای گسترده هوش مصنوعی محسوب میشود. فعالیتهای بسیار زیاد دیگری نیز وجود دارد که به واسطه این تکنولوژی امکانپذیر شدهاند. برای آشنایی بیشتر با مفهوم هوش مصنوعی، لازم است با چیستی این مفهوم آشنا شوید و تعریفهای گوناگون ارائه شده از آن را بدانید. در این مقاله درباره هوش مصنوعی و رویکردهای مختلف آن صحبت خواهیم کرد.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی یا به عبارتی Artificial intelligence که امروزه با اصطلاح هوش مصنوعی AI نیز شناخته میشود، روشی نوین برای ساخت ابزارهایی هوشمند با الگوبرداری از هوش انسان میباشد. ابزاری که شبیه انسان فکر کند و به جای او تصمیم بگیرد. در حقیقت این فناوری همان ماشین برنامهنویسی شده به دست انسان است که با هدف سهولت در انجام امور روزمره طراحی شده است.
کاربرد هوش مصنوعی
در زیر برخی از برنامههای کاربردی هوش مصنوعی که ممکن است متوجه آنها نباشید را به شما توضیح خواهیم داد.
تشخیص اجسام (Object Recognition)
تشخیص اجسام در تصاویر و ویدئوها به کمک هوش مصنوعی امکان پذیر خواهد بود. مدلهای هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق قادر به تشخیص اجسام مختلف مانند خودروها، انسانها، حیوانات و اشیاء مختلف هستند. Object Recognition در حوزههایی مانند خودروهای خودران، امنیت و تصویربرداری استفاده میشود.
تشخیص چهره (Face Recognition)
با استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق، مدلهای هوش مصنوعی قادر به تشخیص و شناسایی افراد مختلف بر اساس ویژگیهای چهره خواهند بود. Face Recognition در حوزههایی مانند امنیت، تشخیص هویت و سیستمهای حضور و غیاب به کار میرود.
تشخیص گفتار (Speech Recognition)
هوش مصنوعی AI در تشخیص و تبدیل گفتار به متن عالی است. مدلهای هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتمهای پردازش سیگنال صوتی و یادگیری عمیق قادر به تشخیص کلمات و جملات از طریق گفتار هستند. این کاربرد در حوزههایی مانند سیستمهای خودکار ترجمه، سیستمهای شناسایی صدا و سیستمهای خودروهای خودران استفاده میشود.
دیپفیک و شبکههای مولد (Deepfakes and Generative AI)
هوش مصنوعی در ایجاد دیپفیکها (تصاویر و ویدئوهای تقلبی) و استفاده از شبکههای مولد (Generative Adversarial Networks) به کار میرود. هوش مصنوعی AI با استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق قادر به تولید تصاویر و ویدئوهای واقعی خواهد بود. حوزههایی مانند سینما، تبلیغات و امنیت به این سیستم نیاز پیدا خواهند کرد.
رباتیک و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی با کمک الگوریتمهای یادگیری عمیق و پردازش تصویر و گفتار میتواند سیستمهایی را طراحی کند که قادر به تشخیص و پاسخ به محیط و وظایف مختلف هستند. رباتیک در حوزههای گوناگون قابل استفاده است.
هوش مصنوعی در اقتصاد
هوش مصنوعی AI در تحلیل دادهها و پیشبینی رویدادها هم نقش دارد. با الگوریتمهای یادگیری ماشین و تحلیل دادهها میتوان ماشینهایی را ساخت که الگوها و روندهای اقتصادی را تشخیص میدهند و در حوزههایی مانند بورس، بازار سرمایه و تجارت استفاده میشوند.
هوش مصنوعی در حوزه کسب و کار
هوش مصنوعی تقریباً در هر جنبهای از یک تجارت کاربرد دارد: تولید، منابع انسانی، بازاریابی، فروش، زنجیره تأمین و تدارکات، خدمات مشتری، کنترل کیفیت، فناوری اطلاعات، امور مالی و موارد دیگر. از ماشینآلات و وسایل نقلیه خودکار تا الگوریتمهایی که تقلب مشتری را تشخیص میدهند از کارکردهای هوش مصنوعی هستند. این قابلیت میتواند رفتار سازمان شما را از درون تغییر دهد. ماشینهای هوش مصنوعی میتوانند بهعنوان دستیار شخصی برای کمک به مدیریت ایمیلهای شما، حفظ تقویم و حتی ارائه توصیههایی برای تسهیل فرآیندها استفاده شوند.
هوش مصنوعی در حوزه آموزش و پرورش
هوش مصنوعی این توانایی را دارد که به مربیان در انجام وظایف غیر آموزشی مانند تسهیل و خودکارسازی پیامهای شخصی به دانشآموزان، کارهای پشتیبانی مانند درجهبندی مدارک، تعاملات با والدین، فرایند ثبت نام در دورههای مختلف به کار برود.
هوش مصنوعی در حوزه تولید
نظارت بر وضعیت ماشینهای تولید، تعمیر و نگهداری دستگاهها، تجزیه و تحلیل شرایط، بررسی کارایی هر بخش بهصورت مجزا از قابلیتهای هوش مصنوعی AI در حوزه تولید است.
هوش مصنوعی در برقراری امنیت
سیستمهای هوش مصنوعی در زمینه شناسایی و مبارزه با حملات سایبری و سایر تهدیدات سایبری بر اساس ورودی مداوم دادهها، شناسایی الگوها و عقبنشینی حملات قابل استفاده خواهد بود.
هوش مصنوعی و تفسیر دادهها
بسیاری از مردم بر این باورند که هوش مصنوعی، حال و آینده بخش فناوری است. بسیاری از رهبران صنعت از هوش مصنوعی برای اهداف مختلفی از جمله ارائه خدمات ارزشمند و آماده سازی شرکتهای خود برای آینده استفاده میکنند. امنیت دادهها که یکی از مهمترین داراییهای هر شرکت فناوری محور است، یکی از رایجترین و حیاتیترین کاربردهای هوش مصنوعی است. از آنجایی که دنیا هوشمندتر و مرتبطتر از همیشه است پس عملکرد هوش مصنوعی در تجارت بسیار اهمیت دارد.
هوش مصنوعی در ورزش
نحوه استفاده از هوش مصنوعی در ورزش معمولاً مربوط به سازماندهی تاکتیکها، مربیگری ورزشکاران، بازاریابی و موارد دیگر است؛ بهعبارتدیگر هوش مصنوعی تأثیر بسزایی در نحوه مشاهده و مصرف مطالب ورزشی دارد.
هوش مصنوعی در شبکههای اجتماعی
- هوش مصنوعی AI در اینستاگرام، لایکهای شما و حسابهایی را که دنبال میکنید در نظر میگیرد تا مشخص کند چه پستهایی در برگه کاوش به شما نشان داده شوند.
- فیسبوک با این ابزار میتواند مکالمات را بهتر درک کند یا ترجمه خودکار پستها را از زبانهای مختلف بهتر انجام دهد.
- هوش مصنوعی توسط توییتر برای کشف تقلب، حذف تبلیغات و محتواهای نفرتانگیز استفاده میشود. توییتر از هوش مصنوعی برای توصیه توییتهایی استفاده میکند که کاربران ممکن است از آنها لذت ببرند.
هوش مصنوعی در خدمات حقوقی
هوش مصنوعی در تحلیل قوانین و پیشنهاد دادن راهکارهای حقوقی کمک کننده است. این تکنولوژی تحلیل متون حقوقی و ارائه پاسخهای حقوقی را راحتتر میکند.
کاربرد هوش مصنوعی در مسیریابی و سفر
سیستمهای حمل و نقل هوشمند این پتانسیل را دارند که به یکی از مؤثرترین روشها برای بهبود کیفیت زندگی مردم در سراسر جهان تبدیل شوند. در حال حاضر نمونههای متعددی از سیستمهای مشابه در بخشهای مختلف مانند حمل و نقل کالاهای سنگین یا مدیریت ترافیک استفاده میشوند.
کاربرد هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک
هوش مصنوعی AI در این بخش به ۳ دسته زیر تقسیم میشود:
- خرید شخصی: فناوری هوش مصنوعی برای ایجاد موتورهای توصیهای استفاده میشود که از طریق آنها میتوانید با مشتریان خود تعامل بهتری داشته باشید. این توصیهها مطابق با تاریخچه مرور، ترجیحات و علایق آنها ارائه شدند. این به بهبود رابطه شما با مشتریان و وفاداری آنها نسبت به برند شما کمک میکند.
- دستیاران مجهز به هوش مصنوعی: دستیارهای خرید مجازی و چتباتها به بهبود تجربه کاربر در هنگام خرید آنلاین کمک میکنند. پردازش زبان طبیعی برای اینکه مکالمه تا حد امکان انسانی و شخصی به نظر برسد استفاده میشود.
- جلوگیری از کلاه برداری: تقلبهای کارت اعتباری و بررسیهای جعلی دو مورد از مهمترین مسائلی است که شرکتهای تجارت الکترونیک با آن سروکار دارند. هوش مصنوعی با در نظر گرفتن الگوهای استفاده به کاهش احتمال کلاهبرداری کارتهای اعتباری کمک کند. بسیاری از مشتریان ترجیح میدهند محصول یا خدمتی را بر اساس نظرات مشتریان انتخاب کنند. هوش مصنوعی در این بخش به شناسایی و رسیدگی به بررسیهای جعلی کمک میکند.
کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی
بازاریابان با استفاده از هوش مصنوعی تبلیغات بسیار هدفمند و شخصی شده تری را با کمک تجزیه و تحلیل رفتاری، و تشخیص الگو در ML و … ارائه میدهند؛ همچنین به هدفگیری مجدد مخاطبان در زمان مناسب برای اطمینان از نتایج بهتر و کاهش احساس بیاعتمادی کمک میکنند. هوش مصنوعی بازاریابی محتوا را با سبک و صدای برند مطابقت میدهد؛ حتی میتوان از آن برای انجام کارهای معمولی مانند عملکرد، گزارشهای کمپین و موارد دیگر استفاده کرد. هوش مصنوعی قادر است شخصیسازیهای بیدرنگی را بر اساس رفتار کاربران ارائه دهد و به بهینهسازی کمپینهای بازاریابی کمک کند.
کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع انسانی
سیستمهای هوش مصنوعی این توانایی را دارند تا با اسکن Index یا نمایه نامزدهای شغلی و رزومه کاری آنها به استخدامکنندگان درک درستی از مجموعه استعدادهایی که باید از بین آنها انتخاب کنند ارائه دهند.
کاربرد هوش مصنوعی در اکتشافات فضایی
نجوم یک موضوع نسبتاً ناشناخته است که جذابیت و هیجان زیادی دارد. وقتی صحبت از نجوم میشود یکی از دشوارترین موضوعات «تجزیه و تحلیل دادهها» است؛ به همین علت ستاره شناسان برای ایجاد ابزارهای جدید به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی روی آورند. اخیراً گروهی از دانشمندان از هوش مصنوعی در تحقیقات ادغام کهکشانها استفاده کردند تا ثابت کنند ادغام کهکشانها نیروی اصلی زیربنای ستارگان است. محققان با توجه به اندازه این مجموعه یک سیستم یادگیری عمیق ایجاد کردند که خود را برای مکان یابی کهکشانهای ادغام شده آموزش میداد. به گفته یکی از ستاره شناسان مزیت هوش مصنوعی این است که تکرارپذیری مطالعه را بهبود میبخشد.
کاربرد هوش مصنوعی در بازیهای کامپیوتری
بخش دیگری که کاربردهای هوش مصنوعی در آن برجسته شده «بخش بازی» است. هوش مصنوعی در ایجاد NPC های هوشمند و شبیه انسان برای تعامل با بازیکنان نقشش را به خوبی ایفا میکند.
کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
هوش مصنوعی برای شناسایی عیوب و کمبود مواد مغذی در خاک استفاده میشود. این کار با استفاده از برنامههای بینایی کامپیوتر، روباتیک و یادگیری ماشین انجام میشود. هوش مصنوعی AI قادر است تا محل رشد علفهای هرز را تجزیه و تحلیل کند. رباتهای هوش مصنوعی میتوانند به برداشت محصولات با حجم بالاتر و سرعت بیشتر هم کمک کنند.
کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
اگرچه بخش آموزش بیشترین تأثیرپذیری را از انسان دارد اما هوش مصنوعی به آرامی شروع به ریشهیابی در بخش آموزش کرده است؛ حتی در این بخش به افزایش بهرهوری در میان دانشکدهها کمک میکند یعنی آنها را ترغیب میکند تا به جای اینکه تمرکز خود را روی کارهای اداری بگذارند توجهشان را به دانشجویان بدهند.
کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری و بازارهای مالی
گزارش شده ۸۰ درصد بانکها مزایایی را که هوش مصنوعی ارائه میدهد تشخیص داده است. فناوری بسیار پیشرفتهای که از طریق هوش مصنوعی ارائه شده میتواند به بهبود چشمگیر طیف گستردهای از خدمات مالی کمک کند. هوش مصنوعی این قابلیت را دارد تا تغییر در الگوی تراکنشها را که نشانه کلاهبرداری است را تشخیص دهد؛ همچنین میتواند خطرات وام را بهتر پیش بینی و ارزیابی کند.
کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی
همانطور که اشاره کردیم، پیشرفت هوش مصنوعی را میتوان در علم پزشکی مشاهده کرد. شرکتهای نوآور و مؤسسات پزشکی تکنولوژی محور، در حال ایجاد، آزمایش و اجرای الگوریتمهای هوشمند در شاخههای گوناگون مراقبتهای پزشکی هستند. کاربرد این الگوریتمها، از پیشگیری و غربالگری گرفته تا تشخیص، درمان و کنترل بیماریها، گسترده است. در همین زمان، قانونگذاران نیز توجه ویژهای به این موضوع داشتهاند.
در فوریه ۲۰۱۹، سازمان غذا و داروی ایالات متحده آمریکا (FDA) مقالهای در مورد صدور مجوز برای به کارگیری هوش مصنوعی در پزشکی منتشر کرد. این موضوع، به کاربردهای ساده این تکنولوژی مربوط نمیشود. چنین کاربردهایی پیش از این نیز وجود داشتهاند و دارای تأییدیه نظارتی هستند. ابتکار جدید FDA مربوط به سیستمهای پیشرفته هوش مصنوعی در زمان واقعی هستند که دائماً الگوریتمهایشان را تغییر میدهند و نسبت به راهحلهای نرمافزاری سنتی، به قانونگذاری متفاوتی نیاز دارند.
آموزش شبکههای عصبی در رادیولوژی، که معمولاً شامل دهها هزار مجموعه داده میشود، بسیار خبرساز شده است. جایی که در حال حاضر و در برخی موارد خاص، الگوریتمها عملکرد بهتری نسبت به رادیولوژیستها دارند. تا جایی که پروفسور استفان شنبرگ، رئیس گروه رادیولوژی بالینی و پزشکی هستهای در مرکز پزشکی دانشگاه مانهایم آلمان، از یک «انقلاب ریاضی در رادیولوژی» صحبت میکند.
نگرانی در مورد این که الگوریتمها، جای رادیولوژیستها را بگیرند، بعضاً توسط رسانهها مطرح میشود؛ اما متخصصان، چنین دغدغهای ندارند. بیشتر رادیولوژیستها، هوش مصنوعی را تهدید تلقی نمیکنند؛ بلکه معتقدند که این تکنولوژی میتواند برای حوزه رادیولوژی مفید باشد. الگوریتمها میتوانند فعالیتهای تکراری و وقت گیر را کنترل کنند و در نتیجه، باعث کاهش حجم کار روزمره رادیولوژیستها شوند.