هوش مصنوعی
هوش مصنوعی از روی هوش انسانی شبیه سازی شده تا توانایی فکر و عمل مانند انسان را داشته باشد. این تعریف برای هر ماشینی که همانند ذهن انسان فکر کند و توانایی عمل کردن داشته باشد صدق میکند. یعنی هر دستگاهی که توانایی درک محیط و فعالیت با حداکثر شانس موفقیت را داشته باشد، هوش مصنوعی است.هوش مصنوعی، سیستم یا نرمافزاری است که از دانش انسانی تقلید کرده و از روی آن به تصمیمگیری میپردازد.به دلیل تکثیر دادهها و بلوغ سایر نوآوریها در پردازش ابری و قدرت محاسباتی، پذیرش هوش مصنوعی سریعتر از همیشه در حال رشد است. شرکتها اکنون به حجم بیسابقهای از دادهها، از جمله دادههای تاریکی که تا به حال حتی متوجه نشده بودند، دسترسی دارند. این گنجینهها موهبتی برای رشد هوش مصنوعی هستند.در هوش مصنوعی، سیستم از خطاها یا فعالیتهای رخداده در پسزمینه یاد میگیرد و سعی میکند با تکامل خود به روشی بهتر عمل کند.علاوه بر این، یادگیری ماشین همراه با هوش مصنوعی میتواند شرایط عملیاتی را پیشبینی کند و پارامترهایی را که باید برای اطمینان از نتایج ایدهآل اصلاح شوند، شناسایی کند.هماهنگ نمودن هوش مصنوعی با اینترنت اشیا به کسبوکارها کمک میکند تا از طیف وسیعی از خطرات مطلع شوند و همچنین طیف گستردهای از خطرات را پیشبینی کنند و برای پاسخگویی سریع بهطور خودکار عمل کنند. اکوسیستم اینترنت اشیا مبتنی بر هوش مصنوعی، داده های یک دستگاه را قبل از انتقال به دستگاه های دیگر تجزیه و تحلیل و خلاصه میکند. به این ترتیب، حجم زیادی از داده ها را به یک سطح مفید کاهش میدهداز این رو، این امر به آنها اجازه میدهد تا با ضررهای مالی، ایمنی کارکنان و تهدیدات سایبری بهتر مقابله کنند.ترکیب هوش مصنوعی و اینترنت اشیا این پتانسیل را دارد که شیوه عملکرد صنایع، مشاغل و اقتصاد را تغییر دهد. اینترنت اشیا با استفاده از هوش مصنوعی میتواند فناوریهای هوشمندی را تولید کند که رفتار هوشمندانه را تقلید میکند و میتواند با کمترین دخالت و حتی بدون دخالت انسان تصمیمگیری کند.این نکته غیرقابل انکار است که اینترنت اشیا و هوش مصنوعی با هم میتوانند مستقیما محصولات جدید ایجاد کنند یا محصولات و خدمات موجود را با توانمندسازی کسب و کار برای پردازش و تجزیه و تحلیل سریع داده ها بهبود بخشند.هوش مصنوعی در صنایع مختلفی مانند امور مالی، منابع انسانی، مراقبتهای بهداشتی، BFSI، تجارت الکترونیک کاربرد دارد.
“کاربردهای هوش مصنوعی”
نقشه و مسیریاب
هوش مصنوعی توانایی درک و شناسایی تغییرات در جریان ترافیک را دارد تا بتواند مسیری را پیشنهاد دهد که از مسدود شدن جادهها و ازدحام جلوگیری کند.
الگوریتمهای توصیهگر
این سیستم در طول زمان با پیگیری فعالیت آنلاین شما، رفتار و علایقتان را یاد گرفته سپس توصیههایی مطابق با سلیقه شما ارائه میدهد.
تبدیل گفتار به نوشتار
تبدیل گفتار به نوشتار، یکی از جالبترین کاربرد های یادگیری ماشین است که در بسیاری از اپلیکیشنهای موبایل استفاده شده است.
تشخیص چهره
این قابلیت درشناسه چهره قفل گوشی، فیلترهای چهره هنگام گرفتن عکس و تشخیص چهره در مسائل امنیت و نظارت استفاده میشود.
توصیف تصاویر
توصیف تصویر در چند جمله،از کاربردهای بینایی ماشین است.در روش معکوس نیز میتوان از روی توصیفات متنی، یک تصویر تولید کرد.
یادگیری و استخراج الگو
این سیستم با نگاه کردن به یک تصویر، موسیقی، فیلم یا ...، سَبک آن را یادگرفته سپس این الگو را روی تصویر، موسیقی یا غیره اعمال میکند.
“شاخههای هوش مصنوعی”
یادگیری ماشین یکی از زیر مجموعه های هوش مصنوعی است که به سیستم ها این امکان را می دهد تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند بدون اینکه نیاز باید تا یک برنامه نویسی مخصوص به آن یادگیری خاص را انجام داد. تمرکز اصلی یادگیری ماشینی بر توسعه برنامههایی است که بتوانند با دسترسی به دادهها، به طور خودکار از آنها برای یادگیری خود سیستم استفاده کنند.در یادگیری ماشین فرآیند یادگیری با مشاهدات یا داده ها آغاز می شود و سیستم از مثال ها، تجارب مستقیم و یا دستور العمل ها و.. استفاده میکند تا به یک الگو مشخص برسد و بر اساس آن الگو شروع به تصمیم گیری و حل مسئله کند. هدف اصلی یادگیری ماشین آن است که به کامپیوتر اجازه بدهیم که بدون دخالت و کمک انسان به طور اتوماتیک یادگیری داشته باشند و بتواند بر اساس مشاهدات و دادهها الگوریتم داشته باشد.
روشی است برای درک زبان انسانی برای رایانه؛ این علم یکی شاخههای دانش هوش مصنوعی محسوب میشود و به رایانهها کمک میکند تا با آگاهی از چگونگی استفاده بشر از زبان، زبان انسانی را درک کند.به طور مثال هنگامی که عبارتی را در ترجمهگری مثل گوگل ترنسلیت تایپ میکنید یا با ویرایشگرهای متنی کار میکنید در حقیقت بخشی از فرایند تصحیح و پیشنهاد عبارات توسط NLP انجام میشود،NLP میتواند به طور موثر در حوزه آموزش برای ارتقاء شیوههای یادگیری زبان و بهبود عملکرد تحصیلی دانشآموزان نیز مورد استفاده قرار بگیرد.و یا در مراکز تماس طبقه بندی تماسهای گرفته شده بسیار اهمیت دارد. همچنین تحلیل مکالمات مرکز تماس میتواند دید واقع بینانه تری به مدیران مرکز تماس بدهد. به همین دلیل طبقه بندی مکالمات و تجزیه و تحلیل آن با پردازش زبان طبیعی بسیار کمک کننده است.
این تکنولوژی مبتنی بر پردازش تصاویر دو بعدی است و به کامپیوتر قابلیت مشاهده و تجزیه تحلیل محیط پیرامون را می دهد. به عبارتی ساده تر بینایی ماشین یک قابلیت کامپیوتری مجهز به چندین دوربین فوق پیشرفته و یک سیستم تحلیلگر قدرتمند برای پردازش داده های تصویری است.سیستمهایی که برای مدیریت و کنترل تصویری موجودی کالاها مثل خواندن بارکد یا Q Reader و سامانههای شمارش استفاده میشوند؛ غالباً از سیستم بینایی ماشین استفاده میکنند.و یکی دیگر از کاربردهای بینایی ماشین در حوزه صنعت کشاورزی است. بینایی ماشین، ماشینهای درو را قادر می سازد تا موقعیت صحیح محصولات را شناسایی کنند و بر این اساس ماشینهای درو بدون صدمه زدن به محصولات میتوانند کار خود را انجام دهند. لازم به ذکر است سیستم بینایی ماشین فعالیت های نظیر پردازش تصویر از ارتفاع و در سطح زمین، تحلیل تقسیم بندی اراضی و تخمین میزان خسارات وارده به محیط زیست را نیز انجام می دهد.
منطق فازی در هوش مصنوعی انعطاف پذیری ارزشمندی را برای استدلال فراهم می کند.که شبیه استدلال انسان است. این رویکرد شبیه نحوه تصمیم گیری انسان ها است، و تمام احتمالات میانی بین بله و خیر را شامل می شودمنطق فازی، یک متد و رویکرد محاسباتی بر پایهی نظریهی سطوح مختلف درستی است. این منطق، از منطق رایج صفر و یکی رایانهها، پیروی نمیکند. و در حوزههای پزشکی که نیازمند توانایی تصمیمگیری است، استفاده میشود. همچنین، در گیربکسهای اتوماتیک و پارکینگهای خودرو، از منطق فازی استفاده میشود.ساختار سیستمهای منطق فازی، ساده و قابل درک است. همچنین امروزه در مقیاس تجاری و آزمایشگاهی بسیار به کار گرفته میشود. از طرفی کنترل بهتر و موثرتر ماشینها و صرفهجویی در هزینهها را با استفاده از منطق فازی میتوان امکانپذیر کرد. در انتها، شاید بتوان بهترین دلیل استفاده از منطق فازی را حل مسائل پیچیده با راه حلهای موثرتر و سادهتر در نظر گفت.