به گزارش بازرگانی خبرگزاری مهر، این ماشین‌های هوشمند باید مانند انسان‌ها فکر و عمل کنند تا آنجا که بر اساس تست تورینگ اگر یک ماشین هوشمند و انسان با یکدیگر صحبت کنند، انسان متوجه نشود طرف مقابل یک ربات است.
کاربردهای هوش مصنوعی
کاربردهای هوش مصنوعی بی نهایت است. هوش مصنوعی مشغول تغییر و تحول در تمامی حوزه‌ها از سیاست گرفته تا کشاورزی و سرگرمی است. حوزه‌هایی که در حال حاضر هوش مصنوعی در آن به کار می‌رود شامل این موارد است. پزشکی و سلامت، حمل و نقل، فضانوردی، سرگرمی و بازی، مالی و تجاری، شبکه‌های اجتماعی، رباتیک، کشاورزی، آموزش. البته این لیست بسیار طولانی‌تر است و به مروز زمان طولانی‌تر خواهد شد. در اینجا به مرور چند مورد از کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف می‌پردازیم.
حوزه کامپیوتر
شاید شما فکر کنید هوش مصنوعی بسیار موضوع پیچیده‌ای است که در زندگی روزمره شما جایی ندارد. اما هر بار که شما در گوگل جست‌جو می‌کنید و یا سایت‌های فروشگاهی مانند آمازون به شما پیشنهاد خرید محصول جدیدی را می‌دهند در واقع از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. این سایت‌ها با توجه به جست‌وجوهای قبلی شما، زمان و مکان شما و فاکتورهای بسیار زیاد دیگر به شما بهترین پیشنهاد را می‌دهند.
از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی در علم کامپیوتر، تلفیق تحلیل داده با کامپیوترهای کوانتومی است که باعث افزایش بسیار زیاد سرعت تجزیه و تحلیل داده‌ها خواهد شد. این زوج باعث تحولات زیادی در آینده همه حوزه‌ها و صنایع خواهند شد زیرا در قرن ۲۱، داده، سوخت تکنولوژی‌ها و صنایع محسوب می‌شود.
حوزه پزشکی
در حال حاضر از هوش مصنوعی در بخش‌های زیادی از حوزه سلامت و پزشکی استفاده می‌شود. بعضی از کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی موارد زیر است؛
* داده کاوی (دیتا ماینینگ) برای پیدا کردن الگو (Pattern) آزمایش‌های پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها
* جراحی توسط ربات
* ساخت دارو
فروش آنلاین
سایت‌های فروش آنلاین از اولین تجارت‌هایی هستند که از هوش مصنوعی به درآمد رسیده‌اند. پیشنهادهایی که سایت‌هایی مانند آمازون و دیجیکالا به شما می‌دهند، از الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (Deep Learning) با توجه به الگوی خرید گذشته شما، مکان و زمان و دیگر فاکتورها استفاده می‌کنند. همچنین چت بات هایی که در سایت‌ها برای ارتباط به کاربران استفاده می‌شود از هوش مصنوعی برای پاسخ به مشتریان خود استفاده می‌کنند.
صنعت کشاورزی
یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت کشاورزی استفاده از کوادکوپتر و تصاویر ماهواره‌ای برای کنترل محصول، آب، کود، آفت و علف‌های هرز در زمین‌های کشاورزی و باغات است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با ارزیابی و آنالیز تصاویر زمین‌های کشاورزی، مشکلات موجود را گزارش داده و همچنین به بهره وری بیشتر از زمین‌های کشاورزی کمک کنند تا کشاورزان استفاده از آب و کود را کاهش و تولید محصول را افزایش دهند.
آشنایی به مهم‌ترین اصطلاحات حوزه هوش مصنوعی
* هوش مصنوعی (Artificial intelligence): هوش مصنوعی به زبان ساده یعنی اینکه ماشین‌ها مانند انسان‌ها فکر و عمل کنند. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شوند. در واقع از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف به کار می‌رود.
* یادگیری ماشین (Machine learning): یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود که شامل الگوریتم‌هایی است که ماشین را قادر می‌سازد بدون دخالت انسان با استفاده از مثال‌های داده شده به آن و تجربیات خودش، بیاموزد و عمل کند.
* یادگیری عمیق (Deep learning): یادگیری عمیق در واقع نسخه تکامل یافته یادگیری ماشین و زیرمجموعه ای از آن است. در یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی (Artificial neural networks) استفاده می‌شود. تفاوت یادگیری عمیق از یادگیری ماشینی این است که در یادگیری ماشین باید دیتا به صورت طبقه بندی به الگوریتم داده شود اما در یادگیری عمیق خود الگوریتم دیتا را می‌تواند آنالیز و طبقه بندی کند. به عنوان مثال در یادگیری ماشین باید برای شناسایی عکس سگ، برای ماشین تمامی اجزای سگ مانند سر، بدن، دم و غیره جدا تعریف شود اما در یادگیری عمیق، ماشین با دیدن تعداد زیادی عکس سگ، خود قادر به شناسایی دیگر عکس‌های سگ‌ها است. برای همین یادگیری عمیق نیاز به کلان داده یا دیتای بسیار زیاد دارد.
* شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial neural networks-ANN): شبکه‌های عصبی مصنوعی با الهام از شبکه‌های عصبی مغز انسان ساخته شده اند، گرچه شباهت چندانی به عملکرد آن ندارند. همانطور که گفته شد از شبکه‌های عصبی مصنوعی در یادگیری عمیق استفاده می‌شود. یک شبکه عصبی صدها، هزاران یا حتی میلیون‌ها نورون مصنوعی به نام واحد دارد که در مجموعه ای از لایه ها قرار گرفته اند. شبکه عصبی مصنوعی از لایه ورودی، لایه خروجی و لایه‌های بین این دو که لایه‌های مخفی نامیده می‌شود تشکیل شده است.
* پردازش زبان طبیعی (Natural language processing-NLP): پردازش زبان طبیعی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی برای درک زبان انسانی توسط کامپیوتر است. از پردازش زبان طبیعی برای خواندن و فهم زبان انسانی توسط کامپیوتر استفاده می‌شود تا فاصله صحبت انسان و درک کامپیوتر را از بین ببرد.
* کلان داده (Big data): کلان داده (بیگ دیتا) حجم زیادی از داده‌ها است که خیلی سریع تولید می‌شوند، تنوع زیادی دارند و پیچیده هستند و پردازش آنها با استفاده از روش‌های سنتی بسیار سخت و وقت گیر است. در اهمیت کلان داده همین بس که از دیتا به عنوان نفت قرن ۲۱ یاد می‌شود و موفقیت شرکت‌ها به حجم بالای دیتای آنها بستگی دارد.
منبع: https://aiportal.ir
این مطلب، یک خبر آگهی بوده و خبرگزاری مهر در محتوای آن هیچ نظری ندارد.