کاربردهای هوش مصنوعی را بهتر بشناسیم
حوزه هوش مصنوعی یا AI آنچنان گسترده است که می توانیم آن را در تمامی زمینه ها به کارگیری کنیم. با توجه به اینکه این تکنولوژی با قرارگیری در هر موقعیتی فرایند یادگیری را آغاز می کند، هیچ نگرانی بابت استفاده از آن در حوزه های مختلف وجود ندارد. بررسی های آماری و تحلیلی که این ابزار انجام می دهد، اطلاعات کاملی در اختیارش برای تسریع روندها قرار می دهد. برای مثال ممکن است فردی در بازارهای مالی و بورس فعالیت داشته باشد و در هر مرحله برای پیش بینی رویدادها، نیاز داشته باشد محاسبات زیادی انجام دهد. این محاسبات باید با توجه بسیاری از فاکتورهای تکنیکال صورت بپذیرند و احتمال اشتباه انسانی در آن ها زیاد است.
زمانی که تعداد تحلیل ها و محاسبات بالا می رود، مغز انسان شمار بیشتری خطا از خود بروز می دهد که دلیل آن را می توان خستگی دانست، اما بررسی کاربردهای هوش مصنوعی نشان می دهد که درصد این سبک خطاها در فرایند های ماشینی به شدت پایین است و همچنین سرعت انجام محاسبات به شدت بالاتر. با توجه به این مورد متوجه می شویم که تحلیل های سنگینی که یک فرد ماهر در بازار بورس در یک ساعت انجام می دهد، ممکن است هوش مصنوعی در کمتر از چند دقیقه آن را انجام داده و اطلاعات به مراتب جامع تری را هم در اختیار ما قرار دهد.
کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه نظامی
همانگونه که اشاره کردیم امکان استفاده از هوش مصنوعی در تمامی حوزه ها وجود دارد. یکی از حوزه هایی که AI در آن نقش کلیدی ایفا می کند، سیستم های نظامی هوشمند هستند. حوزه نظامی برای تمامی کشورها از اهمیت زیادی برخوردار است و قالبا بخش عظیمی از سرمایه خود را صرف این حوزه می کنند. در واحدهای نظامی درصد بروز خطا باید صفر یا نزدیک به صفر باشد؛ چراکه یک خطای کوچک در استفاده از تسلیحات ممکن است عواقب بدی به همراه داشته باشد. خطای های نظامی کم نیست و اگر آمار این خطاها را مطالعه کنید، به خوبی متوجه خواهید که این موارد تا به حال چه مشکلات بزرگی ایجاد کرده اند. نمونه ای از این خطاها را می توان در خطای پدافند هوایی روسیه دید که به جای هواپیماهای دشمن، هواپیماهای خودی را هدف قرار داد. کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه نظامی امروزه رشد چشمگیری داشته است. برای مثال ناوگان هواپیمابر جانسون ایالات متحده در سیستم پدافند هواپیما زن خود از یک هوش مصنوعی پیشرفته استفاده می کند. این هوش مصنوعی به طور خودکار به رادار متصل بوده و هر شی غیرقانونی که در محدوده برداری آن حرکت کند را شناسایی و در صورت تایید واحد انسانی، مورد هدف قرار می دهد. درصد خطا در این ابزار طبق اطلاعات منتشره کمتر از 1 درصد است. شرایط های آب و هوایی نامساعد درصد خطا را در این فناوری تنها به 4 درصد افزایش می دهند، در حالی که درصد خطا در شرایط آب و هوایی نامساعد برای انسان، بیش از 60 تا 70 درصد خواهد بود.
کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت
با اهمیت ترین نکته در این حوزه، درمان بیماران و در عین حال کاهش هزینه ها است. بنیادهای فعال در حوزه سلامت می خواهند با استفاده از کاربردهای هوش مصنوعی، روند تشخیص و درمان را بهتر و سریع تر انجام دهند. یکی از معروف ترین تکنولوژی ها در این حوزه IBM Watson است. این تکنولوژی با بهره گیری از فرایند های یادگیری عمیق، زبان طبیعی را درک می کند و قادر به پاسخگویی به سوالاتی که از آن پرسیده می شود، است. این تکنولوژی تمام اطلاعات مربوط به بیمار از منابع موجود را استخراج می کند تا یک فرضیه ایجاد کند و پس از اطمینان، آن را ارائه می دهد. توجه داشته باشید که درمان و پزشکی بدون فرایند های تشخیصی، هیچ مفهومی نخواهند داشت. به عبارت دیگر تا زمانی که نتوانیم بیماری یا مشکل را تشخیص دهیم، حتی اگر ماهرتر پزشک هم در اختیار داشته باشیم، نمی توانیم روند درمان را با موفقیت پشت سر بگذاریم. متودهای تشخیصی شامل انواع آزمایش ها، رادیوگرافی ها، ام ار ای، سونوگرافی و ... هست. برای مثال ما سونوگرافی را بررسی می کنیم که درخواست های زیادی برای آن وجود دارد و به عنوان یک روش تشخیصی ایده آل شناخته می شود.
کاربردهای هوش مصنوعی در سونوگرافی
سونوگرافی یک روش تشخیصی مدرن است که براساس امواج فراصوت کار می کند. این دستگاه امواج صوتی را به داخل بافت های بدن ارسال کرده و اطلاعات را از امواج برگشتی استخراج می کند. با توجه به اینکه تصاویر حاصل وضوح خوبی دارند، پزشکان می توانند با بررسی بسیاری از گزینه ها، تشخیص مورد نظر را لحاظ کنند. با توجه به این که برش و برگشت امواج صوتی در ابعاد کوچک و نامتوازن روی می دهد، درصد خطای انسانی در تشخیص ممکن است بالا باشد. به همین دلیل در سال 2021 شرکت GE آمریکا از نوع جدیدی از دستگاه سونوگرافی رونمایی کرده که پایه آن براساس کاربردهای هوش مصنوعی طرح ریزی شده است. این سیستم، نمونه اولیه از نسل جدید دستگاه های سونوگرافی بوده و کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت را هدف قرار می دهد. در این سیستم جدید زمانی که پزشک در حال انجام سونوگرافی است، هوش مصنوعی آیتم هایی را براساس یادگیری و منابع خود به پزشک پیشنهاد می دهد و درصد خطای پزشک را به حداقل می رساند.
در اواخر سال 2021 شرکت زیمنس آلمان نیز دوربردی را منتشر کرد که نشان می داد این شرکت تصمیم دارد تا سال 2035 دستگاه سونوگرافی هوشمندی را عرضه کند که دیگر نیازی به پزشک ندارد و خودکار تمام سونوگرافی ها را با دقت بسیار بالا انجام می دهد. این شرکت به قدری از کاربردهای هوش مصنوعی در این فرایند مطمئن است که اعلام کرده درصد خطا در دستگاه جدیدش کمتر از 0.5 درصد خواهد بود.
کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه کسب و کار
برای کارها و فرآیندهای تکراری که در هر کسب و کار توسط انسان ها انجام می شود، می توان از فرآیندهای اتوماسیون رباتیک استفاده کرد. الگوریتم کاربردهای هوش مصنوعی می توانند با آنالیزورها و CRM ادغام شوند تا با کشف اطلاعات لازم، بهتر به مشتریان خدمت کنند. نمونه این موارد را می توان در استفاده اینستاگرام از این فناوری در فرایند های تجارتی در اکسپلور مشاهده نمود. شاید گسترده ترین استفاده از کاربرد های هوش مصنوعی در حال حاضر مرتبط به حوزه کسب و کار می شود. با گسترش اینترنت و پیدایش فروش های اینترنتی، مبحثی تحت عنوان تجارت الکترونیک پدید آمد. در این تجارت تمام تلاش شرکت های ارائه دهنده خدمت یا محصول این است که مشتریان حقیقی خود را پیدا کرده و محصول یا خدمت خود را در اختیار آن ها قرار دهند. این فرایند باید کاملا هوشمندانه باشد تا به هر کاربر محصولی نشان داده شود که خواهان آن است. در اینجا بود که هوش مصنوعی جایگاه خود در تبلیغات را پیدا کرد و بخش گسترده ای از این صنعت را به خود اختصاص داد.
در حال حاضر اکثر سیستم های تبلیغاتی حرفه ای مانند Google Ads از الگوریتم های پیشرفته AI برای کارکردهای تبلیغاتی خود بهره می برند.
کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه آموزش و پرورش
هوش مصنوعی (AI) در این حوزه می تواند به اتوماتیک شدن نمره دهی و سطح بندی افراد کمک کند و به مدرسین زمان بیشتری بدهد. فناوری AI می تواند دانش آموزان را ارزیابی کند و با نیازهای آن ها سازگار باشد و با هر فرد متناسب با سرعت او کار کند. سیستم های مربی AI می توانند پشتیبانی بیشتری به دانش آموزان ارائه دهند و اطمینان حاصل کنند که روند آموزش آن ها در راه درستی قرار دارد. دانش آموزان تفاوت هایی باهم دارند و هر معلم شیوه تدریش مرتبط با خود را دارد و قطعا هر مربی زمان کافی در اختیار ندارد تا با تمام دانش آموزان، هماهنگ شده و متناسب با هوش آن ها به آموزششان بپردازد. در عمل تصور این فرایند هم غیرممکن است اما هوش مصنوعی کاملا مسیر متفاوتی را دنبال می کند. کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه آموزش بسیار حرفه ای و عجیب خواهد بود. هوش مصنوعی به شکل همزمان سعی می کند تمام رفتار دانش آموزان را تحلیل کند. به عبارت دیگر این فناوری به طور همزمان می تواند رفتار و الگوی یادگیری 300 دانش آموز یا بیشتر را بررسی کند و پس از جمع آوری اطلاعات کافی و شناخت دانش آموز، آموزش خود را برای هر دانش آموز متناسب سازی کند. دید کلی نسبت به این کاربرد هوش مصنوعی تصور کلاسی با 30 دانش آموز خواهد بود که مربی هوش مصنوعی به 30 شکل مختلف در حال تدریس است و هر دانش آموز روی مانتیور رو به رویش، محتوایی را مشاهده می کند که متناسب با هوش و قدرت یادگیریش خواهد بود.
کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه اقتصاد
الگوریتم های هوش مصنوعی در اپلیکیشن های مالی شخصی می توانند اطلاعات مالی شخصی هر فرد را جمع آوری کنند و به آن ها مشاوره مالی دهند. امروزه نرم افزارها در وال استریت بخش عظیمی از معاملات را انجام می دهند. اقتصاد یک حوزه گسترده است و تحلیل گر اقتصادی باید به طور همزمان تعداد زیادی داده را بررسی کند. اشتباهات در این جا به شدت بالا می روند. بازدهی هوش مصنوعی در اینجا از نمونه انسانی به مراتب بیشتر بوده و داده های عظیم را در بازه زمانی کمتر بررسی می کند. حوزه اقتصاد وابسته به پیش بینی های هدفمند هست و هوش مصنوعی در این زمینه از هر چیزی قدرتمندتر عمل می کند.
هوش مصنوعی در حوزه قانون و قضا
روند بررسی اسناد و مدارک قطعا برای انسان ها بسیار دشوار است. هوش مصنوعی می تواند به این فرآیند کمک کرده و کارآمدتر از زمان استفاده کند. کمپانی های بزرگ در حال ساخت دستیارهای رایانه ای هستند که پرسش و پاسخ ها را غربال می کند و می توانند با بررسی و طبقه بندی و یک بانک اطلاعاتی ، سؤالات برنامه ریزی شده در زمینه هستی شناسی را پاسخ دهد. کاربردهای هوش مصنوعی در سیستم قضایی می تواند درصد بروز جرم ها را به شدت کاهش دهد. برای الگوریتم های AI روند میانه مفهومی ندارد و آن ها کاملا منطقی عمل می کنند.
کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه تولید
این زمینه ای است که ربات ها هرچه تمام تر می توانند کار را به گردش دربیاورند. ربات های صنعتی می توانند تک تک وظایف محول شده را به طور کامل انجام دهند و جدا از کارکنان انسانی فعالیت کنند. حجم کاری در فرایند های تولیدی به شدت زیادی است. ربات ها با برنامه ریزی های ویژه می تواند چرخه های تولیدی را با سرعت بیشتری مدیریت کنند. برای مثال کارخانه ای را در نظر بگیرید که افراد باید یکی از محصولات را بررسی کنند تا مشکلات احتمالی را بیابند اما هوش مصنوعی می تواند یک اسکن سراسری انجام دهد و کوچک ترین مشکلات را بیابد. زمانی که حجم کاری بالا می رود، مسئله خستگی افراد مطرح می شود و ممکن است درصد بازدهی به شدت افت کند اما یک ماشین هوش مصنوعی هیچگاه با این مفاهیم و مشکلات روبه رو نیست و می تواند 24 ساعته با همان بازدهی حداکثری فرایند ها را مدیریت کند. کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه تولید امروزه به اوج رسیده است و اکثر کارخانه های بزرگ به نحوی در حال استفاده از این فناوری در بخش های مختلف تولیدی خود هستند.
کاربردهای هوش مصنوعی امنیت
از AI و تکنولوژی پردازش تصویر در تامین امنیت، ردیابی مجرمین، یافتن هویت خلافکاران و… استفاده می شود. این الگوریتم ها توانایی دارند با بهره مندی از هوش مصنوعی چهره افراد مختلف، موجودیت اشیا و … را بررسی کنند و هنگام مشاهده جرم آن را تشخیص داده و به نهاد مربوطه هشدار دهد. امروزه بسیاری از سیستم های هویتی تشخیص هویت از هوش مصنوعی بهره می برند. ساده ترین نمونه کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه امنیت را هر روز در جیب با خود حمل می کنید. تلفن های همراه امروزه برای سیستم های قفل صفحه خود از تشخیص چهره یا تشخیص اثر انگشت استفاده می کنند. تمام این فرایند ها برمبنای هوش مصنوعی عمل می کند. همچنین در تمام گوشی های همراه، دستیارهای هوش مصنوعی وجود دارد که در گوشی های اندروییدی با نام Google assistant و در گوشی های آیفون با نام Siri آن ها را می شناسیم. این دستیارهای هوشمند از سیستم تشخیص زبان و گفتار که شاخه ای از هوش مصنوعی است بهره می برند.
هوش مصنوعی و تحلیل داده ها
کلان داده یا بیگ دیتا عبارتی است که برای شرح حجم زیادی از اطلاعات (اعم از داده های ساختار یافته و بدون ساختار) استفاده می شود. از کلان داده ها می توان برای استخراج اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم گیری های مهم و حیاتی استفاده کرد و حرکات استراتژیک و حساس را با دقت بیشتری اجرا نمود. یک متخصص داده به کمک این داده ها نه تنها قادر به تجزیه و تحلیل نیازهای افراد می باشد بلکه از قوانین حاکم بر بازارها و روندهای مختلف نیز اطلاع می یابد. تحلیل مقادیر زیادی داده، بدون هیچ گونه سیستم هوشمند و تنها به وسیله انسان امکان پذیر نیست. زیرا هم حجم داده بسیار گسترده است و هم هر روز بر میزان این حجم افزوده می شود. بنابراین مشخص است که با استفاده از کاربردهای هوش مصنوعی در تفسیر کلان داده ها است که به بسیاری از مفاهیم جدید می رسیم که نتیجه اش قابلیت متحول کردن بخش عظیمی از جامعه و زندگی انسان ها را دارد.
کاربردهای هوش مصنوعی در نقشه ها و مسیریابی
هوش مصنوعی مسیریابی و استفاده از نقشه های را متحول کرده است. مسیریابی همیشه برای آدمی سخت بوده؛ چراکه دائما می بایست نقشه های کاغذی را بررسی و با دنبال کردن راه ها به مقصود رسید. گاها ساعت ها باید با نقشه کلنجار می رفتیم تا به مقصود برسیم. AI تجربه سفر کردن و پیدا کردن آدرس را به شدت بهبود بخشیده است. کاربردهای هوش مصنوعی در مسیریابی، این عرصه را به اوج رسانده است و تنها با چند کلیک ساده در کسری از دقیقه می توانیم به مقصود خود برسیم. اکنون می توانید به جای تکیه بر نقشه های چاپ شده یا پرس و جو در مورد مسیرها از اپلیکیشن های هوش مصنوعی استفاده کنید. نمونه های قدرتمند زیادی از نقشه های پیاده سازی شده با هوش مصنوعی وجود دارند که گوگل مپ و اپل مپ دو مورد از حرفه ای ترین ها هستند. با کمک فناوری های AI نرم افزار‌های ناوبری هم دگرگون شده اند و زمان رسیدن شما به مقصد را تخمین می زند.
کاربردهای هوش مصنوعی در تصحیح خودکار
امروزه با گسترش کامپیوترها و تلفن های همراه، انسان بیشتر وقت خود را صرف تایپ در این حوزه ها می کند. ارتباط در فضاهای مجازی و به خصوص شبکه های اجتماعی عموما از طریق چت های متنی صورت می پذیرند. هوش مصنوعی با قدرت عجیب خود توانسته است این عرصه را هم تحت تاثیر خود قرار دهد. این نمونه با بهرگیری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی قادر به درک و فهم متن ها است. فناوری ها و الگوریتم ها پیاده سازی شده برای این منظور با بررسی املایی کلمات و نگراش جملات می توانند در تایپ سریع تر متون بدون غلط به کاربران کمک کند. این نمونه از هوش مصنوعی نیاز به بررسی متن و اصلاح آن‌ها توسط فرد را به حداقل می رساند. البته گوگل در سال 2022 اعلام کرده است که این نمونه از هوش مصنوعی هنوز با وجود پیشرفت هایی که داشته است در ابتدای مسیر خود قرار دارد و تا اوج گیری و رسیدن آن به نقطه ایده آل فاصله زیادی وجود دارد. مدیر بخش فناوری های هوش مصنوعی گوگل بیان می کند.
"تصحیح خودکار با کمک هوش مصنوعی زمانی ایده آل شناخته می شود که ما بتوانید خواسته های کاربر را در کوتاه ترین زمان ممکن با کمترین درصد خطا درک کنیم و الگو را به تبدیل گفتار به نوشتار گسترش دهیم."
