هوش مصنوعی (AI) در فرهنگ عامه اغلب به عنوان گروهی از رباتهای هوشمند برای نابودی بشریت یا حداقل یک پارک موضوعی ظاهر میشود. با این مقاله می توانید با خطرات و مزایای هوش مصنوعی آشنا شوید.
ما به زندگی دردنیایی مانند سریال «Westworld » نزدیک نیستیم اما این مسئله، تاثیر احتمالی هوش مصنوعی بر آینده ما را بی اهمیت نمی کند. بر اساس یک نظرسنجی اخیر، بیش از 72 درصد از آمریکایی ها نگران ماشین هایی هستند که در آینده بسیاری از وظایف انسانی را انجام می دهند. علاوه بر آن، ایلان ماسک که مدتها است بر قوانین دولتی هوش مصنوعی فشار آورده است، هوش مصنوعی را از نظر خطر با سلاحهای هستهای مقایسه کرده بود.
هوش مصنوعی در حال حاضر بخشی از محیط روزمره ما است. هر بار که فید خبری در برنامه های مختلف را باز می کنیم، جستجوی گوگل انجام می دهیم، یا سفری آنلاین رزرو می کنیم، هوش مصنوعی در پس زمینه پنهان می شود. همچنین برنامه های هوش مصنوعی محبوبی وجود دارند که به ما کمک می کنند. بنابراین، بهترین برنامه هوش مصنوعی چیست؟ اگر میپرسید هدف این همه برنامه چیست و برای شما این پرسش مطرح می شود که هوش مصنوعی بهتر از هوش انسان است، این مقاله را بخوانید.
انواع استفاده از هوش مصنوعی
دستیارهای صوتی، تشخیص تصویر برای بازگشایی چهره در تلفن های همراه، و تشخیص کلاهبرداری مالی مبتنی بر ML نمونه هایی از نرم افزار هوش مصنوعی هستند که در حال حاضر در زندگی روزمره استفاده می شوند. به طور معمول، فقط دانلود نرم افزار هوش مصنوعی از فروشگاه آنلاین و نداشتن دستگاه دیگری لازم است.
هواپیماهای بدون سرنشین، وسایل نقلیه خودران، روبات های خط مونتاژ و اینترنت اشیا (IoT) نمونه هایی از پیاده سازی هوش مصنوعی در سخت افزار هستند. این شامل توسعه دستگاههای خاصی است که قابلیتهای هوش مصنوعی را در خود جای میدهند.
ما در زندگی خود به هوش مصنوعی مانند مراکز تماس هوش مصنوعی یا بازی های هوش مصنوعی نیاز داریم. بنابراین، بیایید به استفاده از هوش مصنوعی در زندگی روزمره نگاهی عمیق بیندازیم.
نرمافزارها و دستگاههای مبتنی بر هوش مصنوعی و ML فرآیندهای فکری انسان را تقلید میکنند تا به جامعه کمک کنند که با انقلاب دیجیتال پیش بروند. سیستمهای هوش مصنوعی محیط اطراف خود را میشناسند، آنچه را که میبینند مدیریت کرده و مشکلات را حل و برای کمک به کارهای روزمره برای راحتتر کردن زندگی روزمره اقدام میکنند.
مردم به طور منظم حساب های رسانه های اجتماعی خود را چک می کنند، از جمله فیس بوک، توییتر، اینستاگرام و سایر سیستم عامل ها. هوش مصنوعی نه تنها در پشت صحنه برای سفارشی کردن فیدهای شما کار می کند، بلکه اخبار نادرست را نیز شناسایی و حذف می کنند.
رسانه های اجتماعی
توئیتر شروع به تکیه بر هوش مصنوعی در پشت صحنه برای بهبود محصول خود کرده است، از پیشنهاد توییت گرفته تا مبارزه با مطالب توهین آمیز یا نژادپرستانه و بهبود تجربه کاربری. برای اینکه به موقع بدانند ترجیحات مشتریان چیست، آنها از شبکه های عصبی پیشرفته ای استفاده می کنند که حجم زیادی از داده ها را پردازش می کند.
یادگیری عمیق به فیسبوک کمک می کند تا ارزش را از تعداد فزایندی از مجموعه داده های بدون ساختار خود استخراج کند، که تقریباً از 2 میلیارد کاربر به دست آمده است که وضعیت خود را 293 هزار بار در دقیقه به روز می کنند. بیشتر فناوری یادگیری عمیق فیسبوک مبتنی بر چارچوب Torch است که بر یادگیری عمیق و شبکه های عصبی تمرکز دارد.
همچنین اینستاگرام از داده های بزرگ و هوش مصنوعی برای هدف قرار دادن تبلیغات و مبارزه با زورگویی سایبری و حذف نظرات توهین آمیز استفاده می کند. با افزایش تعداد پستها در پلتفرم، هوش مصنوعی برای نشان دادن اطلاعاتی که ممکن است به آنها علاقه مند هستند، حذف هرزنامه و بهبود تجربه کاربر اهمیت فزایندهای پیدا کند.
چتباتها برنامههای هوش مصنوعی هستند که میتوانند به سؤالات پاسخ دهند و محتوای مرتبط را با سؤالات رایج به مشتریان ارائه دهند. گاهی اوقات، چت ربات ها آنقدر موفق هستند که به نظر می رسد با یک شخص واقعی در حال تعامل هستید.
پهپادها یا وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین در حال حاضر در آسمان حضور دارند و در طرحهای مختلف نظارت و ارائه خدمات تحویل را انجام میدهند، از جمله تحویل داروها و ملزومات به افراد مسن محدود در خانه COVID-19 تحرک آنها را محدود میکند.
در حالی که بازار خودروهای خودران هنوز در مراحل اولیه خود است، در حال حاضر نمونه اولیه و پروژه های آزمایشی کافی برای نشان دادن این موضوع وجود دارد.با بهبود فناوریهای هوش مصنوعی و اینترنت اشیا چنین وسایل نقلیهای رایجتر خواهند شد.
دستیارهای مجازی مانند سیری، کورتانا، دستیار گوگل و دیگران زندگی ما را آسانتر کردهاند. این نرم افزار می تواند الگوهای گفتار را تشخیص دهد و قابلیت پردازش زبان طبیعی را ارائه می دهد. همچنین این پتانسیل را دارد که از طریق نظارت بر ساعات کاری، زمان استفاده از صفحه نمایش و سایر داده های مرتبط، در مورد کاربر اطلاعات کسب کند. به دلیل استفاده از هوش مصنوعی، می تواند یادگیری را تمرین کند و مانند یک شخص گوش دهد.
در زمان صرف غذا، اعلانهای وسوسهانگیز درباره صبحانه، ناهار و شام اغلب از برنامهها و سایتهای سفارش آنلاین میرسد. این امر توسط نرم افزار هوش مصنوعی امکان پذیر شده است که زمان بیشتری را که به احتمال زیاد غذا میل می کنید را پیگیری می کند. نه تنها این، بلکه هوش مصنوعی انواع غذاهایی که از خوردن آنها لذت می برید را نیز پیگیری می کند و غذاهای قابل مقایسه را بر اساس ترجیحات شما ارائه می دهد.
نمونه های عالی دیگر هوش مصنوعی، خدمات پخش موسیقی و ویدیویی است که ما روزانه از آنها استفاده می کنیم. وقتی از Spotify، Netflix یا YouTube استفاده می کنید، هوش مصنوعی برای شما قضاوت می کند. این پلتفرم ها بر اساس ترجیحات شما پیشنهاداتی را ارائه می دهند.
چه مدیر محتوا باشید و چه مقاله های درجه بندی معلم، احتمالاً با همین مشکل مواجه شده اید: اینترنت، سرقت ادبی را راحت تر کرده است.
مقدار تقریباً نامحدودی از دانش و داده در دسترس است که دانشآموزان و کارمندان بیوجدان از آن استفاده خواهند کرد.
هیچ شخصی روی زمین نمی تواند مقاله یک نفر را با تمام داده های قابل دسترس مقایسه کند. هوش مصنوعی یک گونه کاملا متفاوت است. هوش مصنوعی میتواند حجم عظیمی از دادهها را تجزیه و تحلیل کند، آنها را با متن مربوطه مقایسه کند و ببیند آیا مطابقت وجود دارد یا خیر.
علاوه بر این، با توجه به پیشرفت و توسعه در این زمینه، ابزارهای خاصی اکنون می توانند منابع به زبان های دیگر و تصاویر و صدا را بررسی کنند.
امروزه، بسیاری از بانکهای بزرگتر به شما اجازه میدهند با استفاده از گوشی هوشمند خود چکها را واریز کنید. به جای مراجعه به بانک، می توانید چک ها را فقط با چند ضربه واریز کنید. جدا از اقدامات احتیاطی آشکار هنگام استفاده از تلفن خود برای دسترسی به حساب بانکی خود، چک نیز به امضای شما نیاز دارد.
اکنون بانکها از هوش مصنوعی (AI) و نرمافزار یادگیری ماشینی استفاده میکنند تا امضای دستنویس شما را بخوانند، آن را با امضایی که قبلاً به بانک ارائه کردهاید مقایسه کنند و چک بدون ریسک را تأیید کنند.
به طور کلی، فناوری یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، رایانهها را قادر میسازد تا بسیاری از وظایف را با سرعت بیشتری انجام دهند. در نتیجه، عملیات با کارایی بیشتری تکمیل می شود، زمان انتظار کاهش می یابد و هزینه ها کاهش می یابد.
هر روز یک بانک میلیون ها تراکنش را انجام می دهد. برای یک فرد معمولی سخت است که همه اینها را پیگیری کند و آن را تجزیه و تحلیل کند.علاوه بر این، ظاهر معاملات تقلبی به صورت روزانه متفاوت است. با هوش مصنوعی و الگوریتمهای یادگیری ماشین، میتوانید هزاران تراکنش را در یک ثانیه پردازش کنید. علاوه بر این، آنها ممکن است آموزش ببینند تا تشخیص دهند که فعالیت های مشکل ساز چگونه ظاهر می شوند و برای مشکلات آینده آماده می شوند.در نهایت، زمانی که درخواست وام میکنید یا کارت اعتباری دریافت میکنید، بانک باید درخواست شما را تأیید کند. این نرم افزار اکنون می تواند عناصر متعددی مانند امتیاز اعتباری، سابقه مالی و غیره را مدیریت کند.
تجربه خرید آنلاین مصرفکنندگان به دلیل فناوریهای هوش مصنوعی (AI) مانند یادگیری ماشین، شخصیتر و سادهتر میشود.
سیستم های انبارداری و مدیریت زنجیره تامین خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی به شرکت های تجاری در مدیریت بهتر تدارکات خود کمک می کند. در عین حال، تجزیه و تحلیل احساسات به آنها اجازه می دهد تا نیازها و رفتار مصرف کنندگان خود را بهتر درک کنند و نسبت به آنها واکنش نشان دهند.
کار مهندسان هوش مصنوعی در پشت برنامه های ناوبری مانند Google Maps و Waze هرگز پایان نمی یابد. فقط تصاویر ماهواره ای که هر ثانیه به روز می شوند را می توان به طور موثر توسط الگوریتم های ML بررسی کرد. محققان MIT اخیراً یک روش ناوبری ابداع کردهاند که ویژگیهای جاده را در نقشههای دیجیتال برچسبگذاری میکند، همگی در زمان واقعی. این نقشه های دیجیتال نیز به طور همزمان بر اساس تصاویر ماهواره ای با اطلاعات گنجانده شده در مورد مسیرهای دوچرخه سواری و مکان های پارک تولید می شوند.
شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکههای عصبی نمودار (GNN) به کاهش تغییرات تکراری مسیر کمک کردهاند. هوش مصنوعی همچنین به تعیین مسیرها در تصاویر ماهواره ای تحت پوشش رشد گیاهی با استفاده از مدل های پیش بینی کمک می کند.
اجاره وسایل نقلیه، مانند Uber و Lyft، بسیار مفید هستند، زیرا می توانند تقریباً هر زمان که به یک ماشین نیاز داشته باشید، یک ماشین در اختیار شما قرار دهند. با این حال، ما برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی را که بر روی آنها کار می کنند دست کم می گیریم. ما اغلب قبل از اینکه از محل کار به سمت خانه حرکت کنیم، یک اعلان دریافت می کنیم. چگونه این اپلیکیشن ها متوجه می شوند که ما به تاکسی نیاز داریم؟ از آنجایی که این برنامه ها از فناوری یادگیری عمیق استفاده می کنند و قبلاً رفتار معمول ما را شناسایی کرده اند، می توانند این کار را انجام دهند.
در بازی های ویدیویی، ما اغلب با یک رقیب مجازی رقابت می کنیم. این پخش کننده مجازی تجسمی از یک گیمر واقعی است و برای تکرار رفتار بازی در طول زمان با کمک یادگیری ماشینی و برنامه نویسی طراحی شده است و تجربه بازی لذت بخشی را برای کاربر فراهم می کند.
سیستم ارتباط ایمیلی بسیار سرگرم کننده است. ایمیل های ناخواسته بلافاصله فیلتر می شوند و به عنوان هرزنامه یا غیر فوری برچسب گذاری می شوند. هنگام ایجاد یک ایمیل جدید، نرم افزار پاسخ های احتمالی را پیشنهاد می کند. برخی از سیستمهای ایمیل همچنین دارای عملکردهایی هستند که کاربران را هنگام ارسال پیامهای خود مطلع میکنند. هوش مصنوعی برای همه این ویژگی های مفید برای موجود مورد نیاز است. هوش مصنوعی یا فناوریهای مشابه ممکن است در بازیهای ویدیویی مختلف، از جمله بازیهای مسابقهای، بازیهای تیراندازی و بازیهای استراتژی یافت شوند. هدف اصلی از گنجاندن هوش مصنوعی در بازی ارائه یک تجربه واقعی بازی برای بازیکنان برای رقابت بر روی یک پلتفرم دیجیتال است. برخی از کسب و کارها اکنون در حال ایجاد بازی های رایانه ای برای تجزیه و تحلیل عادات خود و بهبود الگوریتم های خود هستند.
بسیاری از موتورهای جستجوی کار از یادگیری عمیق برای درک بیشتر و بیشتر در مورد کاربر و نیازهای او استفاده می کنند. این برنامهها از نرمافزاری استفاده میکنند که به مصرفکنندگان این امکان را میدهد تا با پیشنهاد مشاغل، نقشها، کارمندان و سایر اطلاعات مرتبط، بهترین فرصتها را کشف کنند.
آیا تا به حال فکر کرده اید که چگونه یک دستگاه غیر زنده به فرمان صوتی شما پاسخ می دهد و آن را به متن تبدیل می کند؟ وقتی صدای شما به متن تبدیل می شود چه اتفاقی برای صدای شما می افتد؟ چرا هنگام تعامل با دستیارهای دیجیتال خود با مشکل زبانی مواجه نمی شویم؟ محبوب ترین پاسخ به همه این پرسش ها این است که از تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی برای توسعه این برنامه ها استفاده می شود. همانطور که قبلاً گفتیم، فناوری هوش مصنوعی تا حد زیادی مبتنی بر این دو فناوری است. در نتیجه، ویژگیهای هوشمند متنوعی به ما میدهد.
هر کشوری مجموعه ای از قوانین خاص خود را دارد، اما اینکه آیا فکر می کنید داشتن یک سیستم نظارت گسترده ایده خوبی است یا خیر جای بحث دارد. همه ما ممکن است در مورد اخلاقیات استفاده از چنین سیستمی مخالف باشیم، اما شکی نیست که از آن استفاده می شود، و هوش مصنوعی نقش مهمی در این امر ایفا می کند. از آنجایی که انسان ها نمی توانند بسیاری از مانیتورها را به طور همزمان ردیابی کنند، هوش مصنوعی کاملا منطقی است زیرا به ماشین ها اجازه می دهد این کار را انجام دهند. به لطف پیشرفتهای فناوری مانند تشخیص اشیا و تشخیص چهره، دیری نمیگذرد که تمام فیدهای دوربینهای امنیتی به جای افراد، توسط هوش مصنوعی تماشا میشوند. در حالی که هوش مصنوعی مدتی طول می کشد تا به طور کامل پذیرفته شود، در نهایت به آینده ما تبدیل خواهد شد.
وقتی صحبت از استفاده از هوش مصنوعی در ساخت خانه های هوشمند می شود، الکسا و بیکسبی در راس افکار ما هستند. با این حال، این برنامه های کاربردی هوش مصنوعی به دستیارهای صوتی هوشمند مانند الکسا و بیکسبی محدود نمی شود. هوش مصنوعی همچنین برای هوشمند کردن خانهها به روشهای مختلف استفاده میشود، از جمله دستگاههای ترموستات هوشمند که با استفاده از هوش مصنوعی دما را بهطور خودکار تنظیم میکنند. این برنامههای هوش مصنوعی با روشن/خاموش کردن خودکار چراغها بر اساس حضور انسان، بلندگوهای هوشمند، برنامههایی که رنگ نور را بر اساس زمان روز تنظیم میکنند و غیره در مصرف انرژی صرفهجویی میکنند.
هر زمان که میخواهید چیزی را در گوگل جستجو کنید، بدون شک تعدادی از عبارتهای جستجوی خودکار را در نوار جستجو مشاهده کردهاید. این ویژگی تکمیل خودکار گوگل است که با تایپ هر کاراکتر درخواست خود، پیشبینیها را نشان میدهد.RankBrain الگوریتمی برای هوش مصنوعی است که توسط جستجوی پیشبینیکننده گوگل استفاده میشود. وظیفه آن بازیابی نتایج بر اساس داده های ارائه شده در پرس و جو است. نتایج جستجو را با هر جستجو بهبود می بخشد و نتایج مرتبط تری را برای کاربر به ارمغان می آورد. ologies در موتور جستجوی خود، از جمله شبکه های عصبی، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی. تصور زندگی بدون الگوریتم های جستجوی گوگل دشوار است زیرا آنها موثر هستند.
تلاقی هوش مصنوعی و اینترنت اشیا (IoT) امکانات فراوانی را برای ایجاد فناوریهای خانه هوشمندتر فراهم میکند که برای عملکرد به مداخله کمتر انسانی نیاز دارند. از سوی دیگر، مؤلفه هوش مصنوعی به این ابزارها در یادگیری از داده ها کمک می کند. ایجاد، ارتباط، تجمیع، تجزیه و تحلیل و عمل پنج مرحله اصلی در توانمندسازی اینترنت اشیا هستند. اثربخشی مرحله «عمل» به میزان دقیق تحلیل بستگی دارد. هوش مصنوعی ارزش زیادی به این فرآیند میافزاید. ارزش داده های جمع آوری شده توسط دستگاه های اینترنت اشیا از طریق سازگاری اینترنت اشیا باز می شود. آموختههای حاصل از این اطلاعات در طول زمان به فناوری اینترنت اشیا کمک میکند تا به سیگنالهای انسانی و نیاز به طور مؤثرتری پاسخ دهد.
هوش مصنوعی پتانسیل بهبود موارد مختلف از جمله مدیریت خانه را دارد. با این حال، ممکن است به فعالیت های مختلف خارج از حوزه تحقیقات معمولی هوش مصنوعی نیز کمک کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی ممکن است برای کمک به سرآشپزها استفاده شود تا غذاها را به طور موثرتر آماده کنند.
راسا یک سیستم هوش مصنوعی ایجاد کرده است که غذا را تجزیه و تحلیل می کند و سپس دستور العمل هایی را بر اساس آنچه در آشپزخانه و انبار دارید ارائه می دهد. این نوع هوش مصنوعی برای افرادی که از آشپزی لذت می برند اما نمی خواهند زمان زیادی را صرف برنامه ریزی از قبل کنند عالی است.
تصحیح خودکار بیش از تصحیح اشتباهات املایی انجام می دهد. همچنین کلمه بعدی را در یک جمله به کاربر پیشنهاد میکند و آن را به یک کمک ضروری برای هر کسی که سریع تایپ میکند تبدیل میکند. آیا تا به حال فکر کرده اید که چگونه تصحیح خودکار آنچه را که می خواهید بنویسید درک می کند؟ ساده است: با کمک تشخیص الگو (AI)، میتواند حروف پرکاربرد شما را ذخیره کند و متداولترین متنها را برای شما ارسال کند. این یک الگو در حافظه مصنوعی دستگاه ایجاد می کند که بعداً برای پیشنهادات و پیش بینی ها استفاده می شود.
کاربرد پزشکی هوش مصنوعی باورنکردنی است. از دستگاههایی برای شناسایی و درمان بافتهای آسیبدیده استفاده میشود، از جمله Google AI Eye Doctor، که با یک زنجیره سلامت چشم هندی برای ایجاد درمانی برای رتینوپاتی دیابتی، بیماری که باعث نابینایی میشود، کار میکند. IBM Watson Health همچنین از الگوریتم های کامپیوتری برای نظارت بر سلامت بیماران استفاده می کند. با هوش مصنوعی و قابلیتهای شناختی پیشرفته مانند پردازش دادهها، مراقبتهای بهداشتی به طرز خارقالعادهای متحول شده است.
به لطف افزایش مداوم داده های موجود برای الگوریتم های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی در حال تکامل است. این امر به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا به طور موثرتری عمل کند، زیرا ممکن است مدل های آموزش دیده ML برای کار بهتر با مجموعه گسترده ای از داده های واقعی کاربران قالب بندی شوند. در ادامه چند نمونه از برجستهترین نمونههای هوش مصنوعی در زندگی روزمره آورده شده است که استفاده از آنها بسیار گسترده و آسان است. این ثابت میکند که هوش مصنوعی در حال حاضر زندگی ما را تغییر میدهد و به ما اجازه میدهد تا بهرهوری بیشتری داشته باشیم و در عین حال تلاشهای خود را برای مشکلات واقعی انجام دهیم. فناوری هوش مصنوعی در آینده فقط برای همه صنایع و تقریباً هر جنبه از زندگی روزمره ما شتاب، گسترش و اهمیت بیشتری خواهد یافت.
بیشتربخوانید
گزارش از پریزاد اقبالی