6) یادگیری ماشینی(Machine Learning):
یادگیری ماشینی قسمت مهمی از هوش‌مصنوعی است که به ماشین اجازه یادگیری می‌دهد؛ این بدان معناست که خیلی از رفتارهای ماشین از پیش برنامه نویسی نشده‌اند و ماشین با گذشت زمان آنها را یاد گرفته است! این مهارت فوق العاده باعث می‌شود تا ماشین با گذر زمان و یادگیری بیشتر در زمینه فعالیتش ماهرتر و کارشناسانه‌تر عمل کند. شرکت‌های سرمایه‌گذاری زیادی روی این مسئله مانور می‌دهند تا بتوانند بازار سرمایه را به نفع خود تحلیل کنند. زمینه دیگری که از آن استفاده می‌شود مراقبت‌های پزشکی‌ست. این ماشین‌ها طی زمان و در اثر تحلیل داده‌ها بیماران مختلف در روند درمان آنها بسیار اثرگذار عمل می‌کنند. در زمینه امورمالی و بانکی، این ماشین‌ها به آنالیز داده‌های مشتریان و ارائه بهترین پیشنهادها با در نظر گرفتن شرایط بانک و شرایط مشتریان می‌پردازند. ارائه سرمایه‌گذاری‌هایی با ریسک پایین، در نظر گرفتن بودجه افراد و... از جمله موضوعاتی است که این ماشین‌ها در آنالیزهای خود درنظر می‌گیرند. فروشگاه‌های آنلاین نیز برای پیشبینی تغییرات سلایق مشتریان و مد از این ماشین‌ها استفاده می‌کنند. یکی از معروف‌ترین مثال‌هایی که تمامی کاربران با آن سروکار دارند الگوریتم Bert گوگل است که به ما در تشخیص کلمات و ارائه سرچ بهتر کمک می‌کند. این الگوریتم در طی زمان کلمات مختلف و نحوه سرچ افراد را آنالیز کرده و روز به روز دقت کار بالاتری را ارائه می‌دهد.
۷) اتوماسیون فرآیند رباتیک(Robotic Process Automation):
اتوماسیون فرآیند رباتیک یک اپلیکیشن مجهز به هوش‌مصنوعی است که در آن یک ربات برنامه نرم‌افزاری را برای تفسیر، ارتباط میان داده‌ها و آنالیز آنها، پیکربندی می‌کند. این شاخه از هوش‌مصنوعی به اتوماتیک‌سازی عملیات‌هایی که به صورت نیمه دستی یا کاملاً دستی و به صورت تکراری و مبتنی بر یکسری قوانین خاص انجام می‌شدند کمک شایانی می‌کند.
۸) شبکه همتا به همتا(Peer-to-peer Network):
شبکه همتا به همتا به اتصال بین سیستم‌ها و کامپیوترهای مختلف برای اشتراک‌گذاری داده‌ها بدون انتقال داده از طریق سرور کمک می‌کند. شبکه‌های همتا به همتا توانایی حل پیچیده‌ترین مسائل را دارند. این فناوری در مبحث ارزهای دیجیتال مورد استفاده قرار می‌گیرد و پیاده‌سازی نسبتاً مقرون به صرفه‌ای نیز دارند.
۹) یادگیری عمیق(Deep Learning):
یادگیری عمیق یکی دیگر از شاخه های هوش مصنوعی است که بر پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی(Artificial Neural Networks) کار می‌کنند. این تکنیک به کامپیوتر‌ها و ماشین‌ها می‌آموزد که کارها را به روشی که انسان‌ها انجام می‌دهند انجام دهند. این روش یادگیری با کپی برداری از مثال‌هایی از رفتار انسان صورت می‌گیرد. اصطلاح عمیق(Deep) به این دلیل به آن اتلاق می‌شود که دارای لایه‌های پنهانی در شبکه‌های عصبی‌ست(به طور معمول یک شبکه عصبی دارای 2 الی ۳ لایه پنهان(Hidden Layer) است و می‌تواند تا حداکثر 150 لایه پنهان داشته باشد). یکی از زمینه‌های استفاده از آن در واحد پردازش گرافیک یا همان GPU(Graphic Processing Unit) است. الگوریتم‌ها در یک سلسله مراتب مشخص برای خودکارسازی آنالیز داده‌ها جهت پیشبینی مسائل کار می‌کنند؛ اما این زمینه‌های استفاده به همین‌جا ختم نمی‌شود و گستره آن بسیار وسیع‌تر است؛ از جمله آنها می‌توان به حوزه‌های هوافضا، مسائل نظامی، شناسایی از طریق ماهواره‌ها، شناسایی عوامل خطرزا برای مشاغل سخت و پر ریسک مانند کارگرانی که با ماشین آلات خطرآفرین سروکار دارند، شناسایی سلول‌های سرطانی و... اشاره کرد.
۱۰) سخت‌افزار بهینه‌سازی شده با هوش‌مصنوعی(AI Optimized Hardware):
نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش‌مصنوعی متقاضیان زیادی در دنیای تجارت دارند. با افزایش میزان اهمیت نرم‌افزار، نیاز به سخت‌افزاری که بتواند از نرم‌افزارها به خوبی پشتیبانی کند نیز افزایش یافته است. قاعدتاً پیچیدگی‌های محاسبات هوش‌مصنوعی باعث شده تا تراشه‌های معمولی نتوانند از آنها پشتیبانی کنند. نسل جدیدی از تراشه‌های هوش‌مصنوعی برای شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری(Machine Vision) در حال توسعه هستند(بینایی ماشینی فناوری و روش‌هایی است که برای ارائه بررسی و آنالیز خودکار مبتنی بر تصویربرداری برای کاربردهایی مانند بازرسی و شناسایی خودکار، کنترل فرآیند، هدایت رباتیک و... استفاده می‌شود). تراشه‌های هوش‌مصنوعی شامل بخش‌های مختلفی مانند پردازنده‌هایی برای مدیریت بارهای کاری مقیاس‌پذیر(Scalable Workloads)، قسمت داخلی سیلیکونی با تمرکز بر روی بخش شبکه‌های عصبی، تراشه‌های نورومورفیک(این تراشه‌ها از طرح‌ها و الگوریتم‌های کاملاً پیشرفته و خاصی برای تقلید از نحوه عملکرد مغز انسان ساخته شده‌اند) و... هستند. کمپانی‌های بزرگی مانند Nvidia، AMD و Qualcomm در حال ساخت تراشه‌هایی هستند که می‌توانند محاسبات پیچیده هوش‌مصنوعی را انجام دهند. پزشکی و صنایع خودروسازی از جمله بخش‌هایی هستند که از این تراشه‌ها می‌توانند استفاده و سود بسیاری ببرند.
جمع بندی:
هوش‌مصنوعی الگوبرداری شده از مدل‌های محاسباتی و رفتاری هوش انسان است. به طورکلی هوش را می‌توان به عنوان ساختارها، مدل‌ها و عملکردهایی توصیف کرد که می‌توان آن را برای حل مسئله با استفاده از استنتاج، پردازش زبان، آنالیز داده‌ها و... برنامه‌ریزی کرد. در حال حاضر مزایا و ضرورت استفاده از هوش‌مصنوعی برای بسیاری از صنایع و افراد مختلف مثل روز روشن است؛ اما این نکته بسیار مهم است که شرکت‌ها قبل از انتشار هوش‌مصنوعی خود، آن را بارها و بارها در شرایط مختلف آزمایش کنند تا از سوگیری‌ها و خطاهای احتمالی تا حد ممکن جلوگیری کنند و برای اینکار نیازمند یک تیم قوی از افراد کارشناس و حرفه‌ای در زمینه‌های مختلف جهت طراحی و ساخت الگوریتم‌هایی دقیق و بدون نقص، یا بهتر است بگوییم با کمترین خطای ممکن، هستند. پس از انتشار نیز باید به صورت مداوم بر روی آن نظارت داشته باشند تا در صورت بروز خطا، سریعاً در جهت رفع آن اقدام کنند. هدف اصلی هوش‌مصنوعی در آینده اتوماتیک‌سازی تمامی محاسبات و فعالیت های سخت و با ریسک بالا در کنار حذف خطاها و سوگیری‌هاست.
