5 حوزه مهم هوش مصنوعی که پول‌ساز و آینده‌دار هستند

کاربردهای مهم هوش مصنوعی که آینده این فناوری را شکل می‌دهند

هوش مصنوعی به‌شکل گسترده‌ای برای ارایه پیشنهادی سفارشی به مشتریان بر اساس جست‌وجوها و خریدهای قبلی و سایر فعالیت‌های آنلاین استفاده می‌شود. در دنیای کسب‌وکار، هوش مصنوعی نقش مهمی در بهینه‌سازی طراحی محصولات، برنامه‌ریزی برای سرمایه‌گذاری در بورس‌ها و خرید سهام، دقیق‌تر کردن زنجیره تامین و.... دارد. اصطلاح هوش مصنوعی اولین بار در سال 1956 به‌شکل گسترده‌ای مورد توجه قرار گرفت و کسب‌وکارها به فاصله کوتاهی از ارایه مفاهیم تئوری تصمیم گرفتند این فناوری را به‌شکل گسترده در فرایندهای تجاری استفاده کنند. در این مقاله، من، حمیدرضا تائبی، بر مبنای چشم‌اندازه‌های این حوزه، آگهی‌های استخدام منتشر شده در سایت‌های کاریابی و نرخ ورود دانشجویان به رشته هوش مصنوعی مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی که آینده‌دار هستند و به شما در پیدا کردن مشاغل خوب کمک می‌کنند را معرفی خواهم کرد.

1. هوش مصنوعی و کاربردهای آن

صنعت بهداشت و درمان: هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان می‌تواند در تشخیص داروهای مناسب یا خواندن تصاویر اشعه ایکس استفاده شود. دستیاران هوشمند می‌توانند به عنوان مربیان زندگی استفاده شوند و به شما یادآوری کنند که داروها را فراموش نکنید، ورزش منظم انجام دهید و از وعده‌های غذایی سالم استفاده کنید.

تولید: هوش مصنوعی می‌تواند از شبکه تقویتی یا به عبارت دقیق‌تر یادگیری ماشین تقویتی که شکلی از یادگیری عمیق است که از داده‌های متوالی برای ارزیابی عملکرد واحدهای تولیدی، پیش‌بینی نرخ عرضه و تقاضا و صحت‌سنجی عملکرد دستگاه‌ها به ویژه تجهیزات اینترنت اشیا استفاده کند.

علوم زیستی: فناوری هوش مصنوعی می‌تواند از ظرفیت‌های کامل داده‌ها برای غلبه بر چالش‌های حوزه بهداشت استفاده کند. تداخل یا عدم تداخل دارویی را پیش‌بینی کند و روند ورود داروهای جدید را سرعت بخشد.

خرده‌فروشی: ویژگی‌های خرید مجازی که توسط Retial AI ارایه شده، مبتنی بر پیشنهادها مناسب و کمک به مشتریان در خرید محصولات مناسب است. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند در مدیریت بودجه به مشتریان و افزایش فروش به خرده‌فروشی‌ها کمک کند.

بخش بانک‌داری: هوش مصنوعی در بخش بانک‌داری باعث افزایش سرعت رسیدگی به درخواست‌ها، دقت و بهبود عملکرد فعالیت‌های انسانی شود. رویکردهای هوش مصنوعی می‌توانند به موسسات مالی در شناسایی کلاه‌برداری‌ها، پول‌شویی‌ها، خودکارسازی مدیریت تراکنش‌ها و امتیازدهی به مشتریان خوش‌حساب کمک کنند.

بخش عمومی: هوش منصوعی این ظرفیت را دارد تا شهرهای هوشمند را هوشمندتر کند. علاوه بر این به نیروهای نظامی کمک کند تا عملیات پیشگیرانه و ماموریت‌ها را به شکل بهتری انجام دهند.

2.  یادگیری ماشین

یادگیری ماشین، نوعی تجزیه و تحلیل داده‌ها است که هدفش ساخت مدل‌های تحلیلی است که به شکل خودکار کار می‌کنند. یادگیری ماشین اصلی‌ترین کاربرد هوش مصنوعی در دنیای واقعی است که سعی می‌کند به کامپیوترها کمک کند که از داده‌ها بیاموزند، الگوها را تشخیص دهند و بدون هیچ‌گونه اطلاعات انسانی یا حداقل دخالت انسانی، انتخاب کنند و وظایف محوله را انجام دهند.

کاربردهای یادگیری ماشین

اهمیت فناوری یادگیری ماشین بیشتر در بخش‌هایی نمود پیدا می‌کند که با حجم عظیمی از داده‌ها در ارتباط هستند. از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین به موارد زیر باید اشاره کرد:

سرویس‌های بخش مالی: یادگیری ماشین در بانک‌ها و موسسات مالی برای دو هدف اصلی شناسایی انتخاب‌های درست و ارزشمند و شناسایی تقلب استفاده می‌شود.

خدمات بهداشت و درمان: به دلیل توسعه ابزارها و حس‌گرهای پوشیدنی که می‌توانند از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل سلامت بیماران در زمان واقعی استفاده کنند، یادگیری ماشین در این صنعت روند به‌رشدی را تجربه خواهد کرد. متخصصان پزشکی ممکن است از این فناوری برای بررسی داده‌ها و تشخیص روند بهبودی یا وضعیت بیمار و تجویز داروهای مناسب‌تر که روند بهبودی را شتاب می‌بخشند استفاده کنند.

دولتی: مراکز دولتی به حجم گسترده‌ای از داده‌ها دسترسی دارند که می‌توانند برای استخراج بینش از آن‌ها استفاده کنند. سازمان‌های دولتی می‌توانند برای ارایه خدمات دولتی مطلوب‌تر از یادگیری ماشین استفاده کنند.

خرده‌فروشی: فروشگاه‌های آنلاین می‌توانند برای ارزیابی سابقه خرید مشتریان و پیشنهاد کالا به مشتریان از یادگیری ماشین استفاده کنند. امروزه خرده‌فروشان بزرگ برای جمع‌آوری، ارزیابی، بهبود تجربه خرید، اجرای کمپین‌های بازاریابی، بهینه‌سازی قیمت‌ها، برنامه‌ریزی برای عرضه أقلام و شناسایی الگوی رفتاری مشتریان از یادگیری ماشین به‌شکل گسترده‌ای استفاده می‌کنند.

3. یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوع پیشرفته‌تر یادگیری ماشین است که در آن کامپیوتر سعی می‌کند گفتار را تحلیل کند، تصاویر را تشخیص دهند و پیش‌بینی‌هایی با دقت بالا ارایه کند. یادگیری عمیق پارامترهای اساسی در مورد داده‌ها را دریافت و تنظیم می‌کند و کامپیوتر را آموزش می‌دهد بر مبنای شناختی که از مفاهیم به دست می‌آورد به جای آن‌که از معادلات از پیش‌تعیین شده برای کار با داده‌ها استفاده کند از لایه‌های چندگانه برای تشخیص الگوها استفاده کند.

کاربردهای یادگیری عمیق

تشخیص صدا: یادگیری عمیق برای تشخیص صدا در هر دو حوزه تجاری و تحقیقاتی استفاده می‌شود. نرم‌افزارهایی مثل Xbox، اسکایپ، Google Now و سیری اپل از نام‌هایی هستند که از فناوری یادگیری عمیق در این زمینه استفاه می‌کنند.

پردازش زبان طبیعی: یکی از کاربردهای اصلی یادگیری عمیق است که برای پردازش و تفسیر متن از یادگیری عمیق استفاده می‌کند. رویکرد فوق که از زیرمجموعه‌های متن‌کاوی به شمار می‌رود برای یافتن الگوها در منابع مختلف از جمله شکایات مشتریان، یادداشت‌های پزشکی، اخبار و.... استفاده می‌شود.

تشخیص تصویر: ارایه زیرنویس خودکار برای تصاویر (فیلم‌ها) و ارزیابی عناصر گرافیکی درون تصاویر دو کاربرد اصلی تشخیص تصویر هستند. بد نیست بدانید که از فناوری 360 درجه مورد استفاده در خودران‌ها نیز از الگوی تشخیص گفتار استفاده می‌شود.

سامانه‌های پیشنهادگر: آمازون و نتفلیکس ایده اصلی به‌کارگیری سامانه‌های پیشنهادگر را ارایه کردند. سامانه‌هایی که می‌توانند بر مبنای فعالیت قبلی کاربران به پیش‌بینی علاقه آن‌ها به محصولا آتی بپردازند. از یادگیری عمیق می‌توان برای بهبود پیشنهادها در بسیاری از پلتفرم‌ها و صنایع پیچیده مثل موسیقی، پوشاک و لوازم شخصی استفاده کرد.

4. پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی، زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوتر در درک، تفسیر و شناسایی الگوی گفتاری انسان‌ها کمک می‌کند. سازمان‌ها برای کم کردن مشکل ماشینی صحبت کردن لوازم هوشمند، تحلیل دقیق گفتار انسان‌ها و درک بهتر محاوره‌های انسانی توسط ماشین‌ها از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند. پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های مختلف مثل علوم کامپیوتر و زبان‌شناسی محاسباتی استفاده می‌شودد. پردازش زبان طبیعی موضوع جدیدی نیست، اما به لطف علاقه روزافزون به ارتباطات انسان-ماشین و در دسترس بودن حجم عظیمی از داده‌ها، منابع پردازشی قدرتمند و بهبود عملکرد الگوریتم‌ها در پردازش اطلاعات، زبان پردازش طبیعی به‌شکل جدی‌تری توسط سازمان‌ها استفاده می‌شود.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی

تجزیه و تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی: تجزیه و تحلیل متن کلمات را شمارش، طبقه‌بندی و دسته‌بندی می‌کند تا ساختار و معنا را از حجم عظیمی از داده‌ها استخراج کند.

نمونه‌هایی از کاربرد پردازش زبان طبیعی در زندگی روزمره: NLP دارای طیف گسترده‌ای از کاربردهای رایج و کاربردی در زندگی روزمره ما است. فیلترینگ اسپم بیزی (Bayesian) یک رویکرد آماری پردازش زبان طبیعی است که شرایط اسپم بودن یا نبودن ایمیل‌هایی که قرار است به صندوق پستی کاربران وارد شود را بررسی می‌کند. آیا تا به حال یک تماس تلفنی را از دست داده‌اید و سپس متن پست صوتی را در صندوق ورودی ایمیل یا برنامه تلفن هوشمند خود دریافت کنید؟ این یک نمونه روشن از تبدیل گفتار به متن است که از کاربردهای اصلی زبان پردازش طبیعی است.

5. بینایی ماشین

بینایی ماشین یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی است که سعی می‌کند به کامپیوترها آموزش دهد که چگونه تصاویر را تجزیه و تحلیل کرده و درک درستی از تصاویر داشته باشند. ماشین‌ها می‌توانند به‌شکل قابل اعتمادی با استفاده از تصاویری دیجیتالی که توسط دوربین‌های عکاسی و فیلم‌برداری تهیه می‌شوند اشیا را شناسایی و طبقه‌بندی کنند و پس از شناسایی دقیق اشیا بر مبنای درکی که از تصاویر پیدا کرده‌اند اقدام مناسب را انجام دهند. در بسیاری از زمینه‌ها، بینایی ماشین قادر به شناسایی افراد یا تجزیه و تحلیل زنده یک بازی فوتبال است. شاید بارزترین مثال در این زمینه یوتیوب است که اگر ویدیویی خشونت‌آمیز یا نامناسب را بارگذاری کنید به‌طور خودکار اجازه انجام این‌کار را نمی‌دهد.

کاربردهای بینایی کامپیوتر

تقسیم‌بندی تصویر: بینایی ماشین می‌تواند یک تصویر را به بخش‌ها یا قطعات متعددی تقسیم می‌کند که هر کدام ممکن است به‌طور مستقل مورد مطالعه قرار گیرند.

تشخیص اشیا: بینایی ماشین می‌تواند فرایند شناسایی یک شیء خاص در یک عکس را به خوبی مدیریت کند. یک زمین فوتبال، یک بازیکن حمله، یک بازیکن دفاعی، یک توپ و غیره همه با استفاده از تشخیص پیشرفته اشیا در یک تصویر قابل شناسایی هستند. به‌طور معمول، مدل‌های بینایی ماشین بر مبنای مختصات X ، Y اقدام به شناسایی اشیا می‌کنند.

تشخیص چهره: نوع خاصی از پردازش تصویری است که قادر به شناسایی یک شخص خاص در یک تصویر و تطابق دادن تصویر تشخیص داده شده با بانک‌اطلاعاتی است که در اختیار دارد.

تشخیص لبه: روشی است برای تعیین لبه بیرونی یک شی یا یک منظره که به درک و شناسایی بهتر آنچه در تصویر وجود دارد کمک می‌کند.

تکنیک تشخیص فرم‌ها، رنگ‌ها و دیگر نشانه‌های بصری در تصاویر که به‌‌نام تشخیص الگو شناخته می‌شود.

دسته‌بندی عکس‌ها که برای متمایز تصاویر از یکدیگر استفاده می‌شود.

تطبیق ویژگی‌ها: نوعی تشخیص الگو است که شباهت‌های تصویر را با یکدیگر مقایسه می‌کند تا طبقه‌بندی آن‌ها ساده‌تر شود.