اخبار ریکو

رمزگشایی هوش مصنوعی: بررسی اصول اولیه

فرهنگ عامه اغلب هوش مصنوعی را به عنوان سیستم‌های کامپیوتری که از توانایی‌های انسانی در حل مسائل بی‌شمار پیشی می‌گیرند یا به عنوان انواع ربات‌هایی که در فیلم‌های انیمیشن می‌بینیم، به تصویر می‌کشد.

با این حال، هنوز یک هوش مصنوعی جهانی مانند آنچه در بالا توضیح داده شد، وجود ندارد و محدودیت‌هایی در مورد آنچه هوش مصنوعی می‌تواند انجام دهد، وجود دارد. ابتدا، بیایید دانش پایه، مانند تعریف و ساختار هوش مصنوعی را بررسی کنیم.

تعریف هوش مصنوعی

اصطلاح هوش مصنوعی از اواسط دهه ۱۹۵۰ میلادی، زمانی که توسعه کامپیوترهای تجاری به سرعت افزایش یافت، مطرح شده است. اما در حالی که فناوری از آن زمان تاکنون با جهش‌های زیادی پیشرفت کرده است، هنوز تعریف روشنی از هوش مصنوعی وجود ندارد.

با این وجود، مردم به طور گسترده از این اصطلاح استفاده می‌کنند و آن را می‌شناسند. آنها عموماً آن را به عنوان مکانیسم یا فناوری‌ای می‌دانند که گفتار انسان را تشخیص می‌دهد، ادراکات و توانایی‌های انسانی را تکرار می‌کند و بر اساس اطلاعات متنوع، استدلال و حل مسئله را انجام می‌دهد. هوش مصنوعی اساساً هوش مصنوعی توسعه‌یافته است.

مبانی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی زبان گفتاری را می‌فهمد، ادراکات و توانایی‌ها را بازتولید می‌کند و با استفاده از مکانیسم‌هایی کمی شبیه به نحوه یادگیری زبان توسط انسان‌ها و پردازش اطلاعات از تصاویر و ویدیوها، استدلال و حل مسئله را انجام می‌دهد.

به عبارت دیگر، با انباشت تجربه و یادگیری از حجم عظیمی از داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند کلمات را درک کرده و تصاویر و ویدیوها را تفسیر کند. مفاهیم کلیدی در اینجا یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستند.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی مستلزم بارگذاری حجم عظیمی از داده‌ها در رایانه‌ها و قادر ساختن هوش مصنوعی به یادگیری الگوها و ویژگی‌هایی است که انواع مختلف داده‌ها را متمایز می‌کنند.

برای مثال، اگر تصویری از یک سگ و تصویر دیگری از یک گربه به هوش مصنوعی ارائه شود، این هوش مصنوعی نمی‌تواند به طور مستقل تشخیص دهد که کدام یک مربوط به کدام است. با آموزش ویژگی‌های مختلف مانند اندازه بدن، شکل بینی و گوش و طول خز به کامپیوتر، هوش مصنوعی می‌تواند تشخیص دهد که حیوان سگ است یا گربه.

یادگیری عمیق

با یادگیری عمیق، یک کامپیوتر به جای تکیه بر دستورالعمل‌های انسانی مانند یادگیری ماشینی سنتی، ویژگی‌ها را شناسایی کرده و خودش یاد می‌گیرد.

با پردازش صدها یا هزاران تصویر از سگ‌ها و گربه‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور مستقل ویژگی‌هایی مانند اندازه بدن، شکل بینی و گوش و طول خز را بدون نیاز به راهنمایی خاص انسانی استخراج و شناسایی کند. داده‌های مورد استفاده در این فرآیند، داده‌های آموزشی نامیده می‌شوند. هرچه داده‌های آموزشی بیشتری ارائه شود، هوش مصنوعی دقیق‌تر می‌شود.

پنج کاربرد برتر هوش مصنوعی در کسب و کار – جدیدترین

هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در حال ادغام در جامعه و دنیای تجارت است. در اینجا چند نمونه کلیدی از کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف آورده شده است:

۱. امور مالی: پیش‌بینی قیمت سهام

معامله‌گران سهام بر اساس اطلاعات مختلفی از جمله عملکرد شرکت، روندهای صنعت و ارزش‌گذاری‌های تاریخی تصمیم‌گیری می‌کنند. به طور سنتی، معامله‌گران این اطلاعات را جمع‌آوری کرده و بر اساس دانش، تجربه و شهود خود، سرمایه‌گذاری‌ها را انتخاب می‌کنند. با این حال، اخیراً سرویس‌هایی ظهور کرده‌اند که از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی قیمت سهام استفاده می‌کنند.

۲. مراقبت‌های بهداشتی: تصویربرداری سرطان

سرطان یکی از علل اصلی مرگ و میر است. بهترین دفاع، تشخیص زودهنگام از طریق غربالگری‌های مکرر است. با این حال، تومورهای کوچکی که مشخصه سرطان‌های مراحل اولیه هستند، می‌توانند در آزمایش‌ها چالش برانگیز باشند. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان در این مراحل اولیه به متخصصان کمک می‌کند تا ناهنجاری‌هایی را که در غیر این صورت ممکن است از دید پنهان بمانند، راحت‌تر شناسایی کنند و منجر به درمان زودهنگام شوند.

۳. ساخت و ساز: پشتیبانی از فعالیت‌های پیش‌بینی خطر

کارگاه‌های ساختمانی ذاتاً خطرناک هستند، بنابراین خطرات مرگ و میر در طول بلایای بزرگ افزایش می‌یابد. تیم‌های مدیریت کارگاه با انجام فعالیت‌های پیش‌بینی خطر قبل از شروع کار، این خطرات را کاهش می‌دهند.

این فرآیند شامل پیش‌بینی خطرات بالقوه و به‌کارگیری اقدامات متقابل است. با این حال، شناسایی نمونه‌های خاص می‌تواند زمان‌بر و چالش‌برانگیز باشد. اگر افراد درک کافی از اقدامات پیشگیری از بلایا نداشته باشند، ممکن است خطرات از توجه دور بمانند. بنابراین، برخی از شرکت‌های ساختمانی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که از حوادث متعدد درس می‌گیرد تا خطرات را بهتر پیش‌بینی و برای آنها آماده شود.

۴. انرژی: پیش‌بینی و بهینه‌سازی تأمین برق

تقاضا برای برقِ بسیار مهم، بسته به زمان روز، فصل و روز هفته، نوسان دارد. شرکت‌های برق نمی‌توانند آن را مانند گاز یا آب ذخیره کنند و باید آن را فوراً برای مصرف فوری ارسال کنند. ایجاد تعادل بین عرضه و تقاضا برای تثبیت دسترسی به برق ضروری است.

سرویس‌های جدیدی ظهور کرده‌اند که از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سوابق تقاضای برق، قیمت‌های بازار انرژی، اطلاعات آب و هوا و سایر داده‌ها برای پیش‌بینی تقاضا استفاده می‌کنند. این قابلیت، پیش‌بینی‌های بسیار دقیقی از تأمین برق را امکان‌پذیر می‌کند و برنامه‌ریزی منطقی و بدون اتلاف تولید برق را ارتقا می‌دهد.

۵. لجستیک: پیش‌بینی حجم‌ها

کمبود نیروی کار و افزایش تقاضا برای تجارت الکترونیک، فشار زیادی را بر بخش لجستیک وارد می‌کند. مردم برای پیش‌بینی حجم حمل و نقل و تخصیص صحیح وسایل نقلیه و پرسنل به شرکت‌های لجستیکی متکی بوده‌اند.

برخی شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای یادگیری از سوابق لجستیک، آب و هوا، تاریخ‌ها و سایر اطلاعات استفاده می‌کنند تا به طور خودکار این حجم‌ها را پیش‌بینی کنند.

چشم‌اندازهای حاصل از به‌کارگیری برنامه‌های هوش مصنوعی که می‌توانند عملیات را ساده‌سازی کنند

مردم تمایل دارند هوش مصنوعی را به عنوان یک برگ برنده برای حل مسائل کلیدی کسب و کار در نظر بگیرند. در حقیقت، هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود عملیات روتین کمک کند. این مقاله ضمن بررسی پتانسیل هوش مصنوعی، تکنیک‌هایی را برای ساده‌سازی عملیات و چشم‌اندازهای آنها مورد بحث قرار خواهد داد.

پشتیبانی از چت‌بات مرکز خدمات مشتریان

مراکز خدمات مشتریان و میزهای کمک، هر روز ترافیک سنگین درخواست‌ها را مدیریت می‌کنند و عموماً اپراتورهایی را موظف به ارائه پاسخ‌ها کرده‌اند. اکثر درخواست‌ها روتین هستند، مانند تأیید هزینه‌های صورتحساب یا تنظیم مجدد رمز عبور.

چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار سوالات را ارزیابی کرده و گزینه‌ها و راه‌حل‌های مناسب را ارائه دهند. این امر می‌تواند حجم کار اپراتور و هزینه‌های نیروی کار را کاهش داده و با کاهش زمان درخواست، رضایت مشتری را افزایش دهد.

انجام بررسی‌های لازم قراردادی

قراردادها با شرکای تجاری می‌توانند خطرات حقوقی غیرمنتظره و مشکلات قابل توجهی را به همراه داشته باشند. دقت و بررسی لازم برای جلوگیری از چنین مسائلی حیاتی است و نیاز به تخصص حقوقی دارد.

هوش مصنوعی می‌تواند چنین دانشی را کسب کند. سرویس‌هایی وجود دارند که هوش مصنوعی را قادر می‌سازند تا خطرات قراردادی را بررسی کرده و بخش‌هایی را که نیاز به بازنگری دارند شناسایی کرده یا موارد از قلم افتاده در موارد مورد نیاز را شناسایی کند.

تهیه پیش نویس ایمیل های تجاری

تهیه پیش‌نویس ایمیل‌هایی که محتوا و لحن مناسبی را به مشتریان و شرکای تجاری منتقل کنند، می‌تواند زمان شگفت‌انگیزی را صرف کند. هنگام رسیدگی به شکایات یا نارضایتی‌ها، انتخاب کلماتی که گیرندگان را ناراحت نکند، بسیار مهم است.

سرویس‌هایی در حال حاضر موجود هستند که به کاربران اجازه می‌دهند به سادگی محتوا یا کلمات کلیدی مورد نظر خود را وارد کنند و هوش مصنوعی به طور خودکار موقعیت‌های تجاری منطبق با متن را ایجاد می‌کند. حتی کارمندان جدید یا افرادی که با ایمیل‌های تجاری ناآشنا هستند نیز می‌توانند پیام‌های مناسبی ایجاد کنند.

تقویت ارتباطات چندملیتی

جهانی که به طور فزاینده‌ای به هم پیوسته است، فرصت‌های بیشتری را برای شرکت‌ها فراهم می‌کند تا با مشتریان خارجی، شرکای تجاری و سایر ذینفعان ارتباط برقرار کنند. خدمات ترجمه و تفسیر مبتنی بر هوش مصنوعی در این زمینه توجه ویژه‌ای را به خود جلب می‌کنند.

در حالی که بسیاری از سرویس‌ها و برنامه‌های آنلاین از ترجمه زبان‌های خارجی پشتیبانی می‌کنند، خروجی همیشه منظور را به طور دقیق منتقل نمی‌کند و انتخاب کلمات اغلب می‌تواند عجیب به نظر برسد.

با دقیق‌تر شدن پردازش زبان طبیعی توسط هوش مصنوعی، ترجمه دقیق و طبیعی متن به زبان‌های خارجی و تبدیل آن به چندین زبان به صورت بلادرنگ در طول تماس‌های ویدیویی و صوتی بدون نیاز به کمک مترجم امکان‌پذیر خواهد شد. این امر برقراری ارتباط با افراد در همه جا و ایجاد فرصت‌های تجاری بین‌المللی را برای هر کسی آسان‌تر می‌کند.

مهار هوش مصنوعی مولد برای ساده‌سازی وظایف

هوش مصنوعی مولد می‌تواند متن، تصویر، صدا، ویدیو، برنامه‌ها و سایر محتواها را ایجاد کند. می‌تواند از پایگاه‌های داده بزرگ برای پاسخ به درخواست‌ها استفاده کند.

یک نمونه معروف از هوش مصنوعی مولد، ChatGPT است که توسط شرکت آمریکایی OpenAI توسعه داده شده است. ChatGPT یک «مدل تولید متن/مدل پردازش زبان طبیعی» است که می‌تواند جملاتی تولید کند که به نظر می‌رسد توسط یک انسان نوشته شده‌اند، و این کار را با استفاده از یک مدل یادگیری آموزش دیده بر روی حجم زیادی از داده‌ها انجام می‌دهد.

هوش مصنوعی مولد برای ساده‌سازی عملیات شرکت‌ها، از جمله با استفاده از چت‌بات‌ها و قابلیت‌های بررسی دقیق که قبلاً ذکر شد، ضروری است. اینکه چگونه می‌توان اطلاعات داخلی شرکت را در هوش مصنوعی مولد گنجاند و چگونه می‌توان روش‌هایی برای انجام این کار ایجاد کرد، از مسائل مهم آینده است.

حل مشکلات محل کار با هوش مصنوعی

استفاده‌ی همه‌جانبه از هوش مصنوعی در محیط کسب‌وکار هنوز در مراحل ابتدایی خود است. تعداد کمی از شرکت‌ها آن را به عنوان یک جزء اصلی برای بهبود بهره‌وری یا مدل‌های کسب‌وکار جدید تبدیل کرده‌اند.

ریکو چالش‌های محیط کار را درک می‌کند و با توسعه و به‌کارگیری راه‌حل‌های بهینه هوش مصنوعی، متعهد به ارائه ارزش است.