10 زمینه مورد توجه برپایه هوش مصنوعی در سالی که گذشت(2022) قسمت اول

10 زمینه مورد توجه برپایه هوش مصنوعی در سالی که گذشت(2022)

در سال‌های اخیر هوش‌مصنوعی زندگی ما را با فناوری‌های نوآورانه‌اش دستخوش تغییرات اساسی کرده است. اگر بخواهیم نگاهمان را به این موضوع وسیع‌تر کنیم می‌توانیم بگوییم این تکنولوژی طوفانی در تمامی صنایع مختلف به راه انداخته است و تأثیر عمیقی بر روند پیشرفت تک‌تک آن‌ها داشته است. اصطلاح هوش‌مصنوعی برای اولین بار در سال 1956 در یک کنفرانس علمی ابداع شد. بحث کنفرانس منجر به نسل‌شناسی زبان‌های طبیعی با استفاده از فناوری اطلاعات شد و در ادامه ظهور اینترنت باعث سرعت گرفتن این فناوری در مسیر پیشرفت خود شد. این فناوری به مدت 30 سال یک فناوری مجزا و مستقل بود، اما امروزه کاربردهای وسیع آن در تمامی حوزه‌های کاری و زندگی شخصی به وضوح قابل مشاهده است. هوش‌مصنوعی با نام اختصاری AI(Artificial Intelligence)، شناخته می‌شود و به طورکلی فرآیند شبیه‌سازی هوش‌انسانی در ماشین‌هاست. براساس گزارش گارتنر(Gartner یک شرکت تحقیقاتی و مشاوره فناوری اطلاعات(IT) است که پیشتر با نام Gartner Group شناخته می‌شد)، پذیرش فناوری هوش‌مصنوعی طی سال‌های 2018 تا 2019 از 4 درصد به 15 درصد افزایش یافته‌است که به نوبه خود بسیار تعجب برانگیز است! بسیاری از فناوری‌های جدید و نوظهور که نام آن‌ها را می‌شنوید، برپایه هوش‌مصنوعی ساخته می‌شوند. اکثر سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ در حال راه‌اندازی استارت‌آپ‌های گوناگون درجهت پیاده‌سازی هوش‌مصنوعی برای برتری داشتن در بازار کسب‌و‌کارهای رقابتی امروزی هستند. تمامی این موارد گواه از اهمیت بسیار بالای این فناوری هستند(پیشتر به زمینه‌های بکارگیری هوش‌مصنوعی در مقاله هوش‌مصنوعی اشاره کرده بودیم. در این مقاله این زمینه‌ها را به صورت گسترده‌تری مورد بررسی قرار خواهیم داد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد این تکنولوژی بهتر است ابتدا مقاله هوش‌مصنوعی را از قسمت اول تا چهارم مورد مطالعه قرار دهید). در ادامه به 10 زمینه مورد توجه بر پایه هوش‌مصنوعی در سال 2022 اشاره خواهیم کرد.

زمینه‌های مورد توجه بر پایه هوش‌مصنوعی در سال 2022

۱) تولید زبان طبیعی(Natural Language Generation):
روش برقراری ارتباط ماشین‌ها با روشی که انسان‌ها از طریق آن‌ها به برقراری ارتباط می‌پردازند با یکدیگر تفاوت‌های بسیاری دارند. تولید زبان طبیعی یک فناوری مرسوم است که داده‌های ساختار یافته را به زبان‌های مادری(Native Language) انسان‌ها تبدیل می‌کند. این ماشین‌ها با الگوریتم‌های بخصوصی برنامه‌ریزی شده‌اند تا داده‌ها را به فرمت مطلوب و قابل‌درک برای کاربر تبدیل کنند. این قابلیت کاربردی برپایه هوش‌مصنوعی به توسعه‌دهندگان محتوا کمک می‌کند تا دریافت و ارائه محتوا را اتوماتیک‌سازی کرده و در قالب مورد نظر تحویل دهند. از این محتوای اتوماتیک‌سازی شده می‌توان برای تبلیغ در پلتفرم‌های مختلف از جمله رسانه‌های دیجیتال و... برای دستیابی به مخاطبین هدف استفاده کرد. دیگر مزیت آن کاهش مداخله انسان و خطای انسانی است. داده‌ها به صورت خودکار به فرمت‌های مورد نظر مانند نمودارها، فرم‌ها و... تبدیل می‌شوند و مورد استفاده قرار می‌گیرند.
۲) تشخیص گفتار(Speech Recognition):
تشخیص گفتار یکی دیگر از زیرمجموعه‌های مهم هوش‌مصنوعی است که گفتار انسان را به فرمتی مفید و قابل درک توسط رایانه تبدیل می‌کند. تشخیص گفتار را می‌توان به عنوان پلی برای تعامل انسان و کامپیوتر تعریف کرد. این فناوری قابلیت تبدیل گفتار انسان به چندین زبان قابل تشخیص برای کامپیوتر را دارد. دو نمونه از معروف‌ترین آن‌ها عبارتند از: سیری(Siri، که متعلق یه شرکت اپل بوده و می توان آن را بر روی گوشی آیفون راه‌اندازی کرد) و الکسا(Alexa، یک دستیار صوتی متعلق به شرکت آمازون است).
۳) دستیار مجازی(Virtual Assistant):
امروزه دستیاران مجازی به ابزارهای ارزشمندی برای زمینه های مختلف از جمله مباحث آموزشی تبدیل شده اند. دستیار مجازی یک برنامه کامپیوتریِ در تعامل با انسان است. یکی از موارد استفاده آن‌ها که به احتمال زیاد قبلاً با آن سروکار داشته‌اید، چت‌بات‌ها(Chat bot) هستند که در سایت‌های مختلف می‌توانید آن‌ها را بیایید. کار آن‌ها پاسخ به سوالات متداول و رفع یکسری نیازهای اولیه کاربران و مشتریان است. استفاده از این چت‌بات‌ها باعث شده تا بسیاری از کارها به صورت اتوماتیک انجام شوند و دیگر نیازی به صرف وقت و هزینه برای نیرو انسانی(به عنوان اپراتور) نیست. مثال‌های معروف دیگری نیز وجود دارند مانند: Google Assistant که به سازماندهی جلسات کمک می‌کند و Alexa(که پیشتر نیز به آن اشاره کرده بودیم)، به شما کمک می‌کند تا خرید خود از آمازون(Amazon) را راحت‌تر انجام دهید. این دستیارها به علت مجهز بودن به هوش‌مصنوعی می‌توانند رفتارشناسی فرد را مورد بررسی قرار دهند و طبق علایق و اولویت‌های آن‌ها، موارد مناسبی را به افراد پیشنهاد دهند. یکی دیگر از موارد معروف و شناخته شده، IBM Watson است که سوالات معمول مشتریان را که به روش‌های مختلف پرسیده می‌شوند درک کرده و به آن ها پاسخ می‌دهد.
۴) مدیریت تصمیم گیری(Decision Management):
سازمان‌ها و شرکت‌ها بزرگ در حال پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت تصمیم‌گیری و تفسیر داده‌ها به مدل‌های قابل پیشبینی(Predictive) هستند. برنامه‌هایی که در سطح سازمانی هستند(Enterprise-level) داده‌ها را دریافت کرده، به طور دقیق به تجزیه‌وتحلیل آن‌ها می‌پردازند و در نهایت برای برنامه‌ریزی آن‌ها را در اختیار مدیران مجموعه(هر کاربری که کار استراتژیک و برنامه‌ریزی مجموعه در اختیار آن است) قرار می‌دهند. این داده‌ها معمولا در حجم بسیار بالا هستند و انجام آنالیز بر روی آن‌ها توسط انسان نیازمند صرف زمان بسیار زیادی است و در نهایت ممکن است خطاهای زیادی را نیز به همراه داشته باشد، پس بهترین روش استفاده از هوش‌مصنوعی برای دریافت نتیجه مطلوب، خطای کمتر و در مدت زمان کوتاه‌تر است. این سیستم به صورت گسترده در بخش‌های مختلف مانند: امورمالی، مراقبت‌های بهداشتی، تجارت، بیمه، تجارت الکترونیک و... پیاده‌سازی و اجرا شده و روزبه‌روز نیز در حال گسترش است.
۵) بیومتریک(Biometric):
بیومتریک اندازه‌گیری، تجزیه‌و‌تحلیل آماری ویژگی‌های فیزیکی و رفتاری منحصر به فرد هر شخص است. این فناوری عمدتاً برای شناسایی و کنترب دسترسی یا برای شناسایی افرادی که تحت نظارت هستند استفاده می‌شود. فرض اصلی احراز هویت بیومتریک این است که هر فرد را می‌توان به طور دقیق با ویژگی‌های فیزیکی و رفتاری ذاتی آن شخص شناسایی کرد. واژه بیومتریک از واژه bio به معنای زندگی و metric به معنای اندازه‌گیری گرفته شده است. افزایش استفاده از احراز هویت با تأیید بیومتریک به طور محسوسی در سیستم‌های امنیتی شرکتی و عمومی، لوازم الکترونیکی و... گسترش یافته است. امنیت بسیار بالا و راحتی کار با آن‌ها از این جهت است که، هیچ رمز عبوری برای بخاطر سپردن یا وسایل امنیتی مانند کارت، کلید و... برای حمل کردن وجود ندارد. برخی از روش‌های خاص بیومتریک مانند احراز هویت براساس پردازش تصویر، نحوه حرکت کردن و راه رفتن افراد می‌تواند بدون تماس مستقیم با فرد نیز صورت گیرد. داده‌های بیومتریک بسیار زیاد هستند و برای جمع‌آوری و تحلیل آن‌ها از سیستم‌های پیشرفته هوش‌مصنوعی استفاده می‌شود. این داده‌ها ممکن است در یک پایگاه‌ داده متمرکز نگهداری شوند. اما سرورهای آن‌ها از رمزنگاری و هش(Hash)های بسیار شدیدی برای بالا رفتن میزان امنیت و ایمن بودن بانک اطلاعاتی برخوردار هستند.