رشد و توسعه نمایی که فناوری هوش مصنوعی در دو دهه گذشته به نمایش گذاشته است، چندین فیلم علمی تخیلی را به واقعیت تبدیل کرده است. آمارها نشان می دهد که پیش بینی می شود بازار جهانی هوش مصنوعی تا سال 2025 به 190 میلیارد دلار برسد. بازار کلی شامل طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی از جمله پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی مکالمه، اتوماسیون فرآیند رباتیک، شبکه عصبی و غیره است.
چیزی که در مورد هوش مصنوعی منحصر به فرد و قابل قدردانی است این است که برای همه و برای هر صنعتی موارد استفاده دارد. مراقبت های بهداشتی، مالی، کشاورزی، خرده فروشی، مسافرت، سرگرمی، فناوری غذایی، تدارکات، املاک و مستغلات از جمله بخش هایی هستند که به شدت و خلاقانه از هوش مصنوعی و فناوری های آن استفاده می کنند.
با چنین محبوبیت و تأثیرگذاری، ایجاد روند برای فناوری کاملاً مشهود است. در این پست وبلاگ، قصد داریم در مورد روندهای هوش مصنوعی که در دنیای تجارت شناور هستند صحبت کنیم. بیا شروع کنیم.
1. هوش مصنوعی برای مبارزه با اثر COVID-19
هوش مصنوعی و فناوریهای آن (بهویژه یادگیری ماشینی) نقش مهمی در درک و رسیدگی به بحران COVID-19 ایفا کردهاند. این بخش مراقبت های بهداشتی است که از این فناوری مدرن برای کنترل شیوع عفونت، تسریع در تشخیص و درمان آن، تسریع تحقیقات و غیره نهایت استفاده را برده است.
نه تنها مراقبت های بهداشتی، بلکه سایر صنایع مانند مسافرت، F&B، تجارت الکترونیک و غیره از هوش مصنوعی برای حفظ در بازار و زنده ماندن در رقابت استفاده می کنند. به عنوان مثال، چندین رستوران از ربات ها برای ایجاد یک تجربه غذاخوری بدون تماس استفاده می کنند. یک شرکت فناوری در چین یک سیستم هوش مصنوعی ایجاد کرد که از مادون قرمز برای پیشبینی دمای مسافران در ایستگاه راهآهن پکن Qinghe استفاده میکند. به همین ترتیب، نیازهای ایجاد شده از همهگیری کووید باعث ایجاد اختراعات نوآورانه مختلفی شد (که به مراقبتهای بهداشتی محدود نمیشوند).
2. هوش مصنوعی اخلاقی: هوش مصنوعی با ارزش های اخلاقی
با پیشرفت در یادگیری ماشین و شبکههای عصبی، فناوری هوش مصنوعی وارد برخی از حوزههای حساس مانند مراقبتهای بهداشتی، استخدام، امور مالی و غیره شده است. با گذشت زمان، چندین بحث اخلاقی پیرامون هوش مصنوعی وجود دارد. به عنوان مثال، وزارت مسکن و شهرسازی ایالات متحده از فیس بوک به دلیل نقض قانون مسکن منصفانه شکایت کرد. الگوریتم ارائه تبلیغات فیس بوک به تبلیغ کنندگان این امکان را می دهد که تبلیغات مسکن را بر اساس ویژگی هایی مانند نژاد، جنسیت و غیره محدود کنند.
مثال دیگر ابزار استخدام آمازون است. ابزار استخدام آزمایشی آنها از هوش مصنوعی برای امتیاز دادن به نامزدها (از یک تا پنج ستاره) بر اساس تجربه آنها استفاده کرد. با این حال، شرکت متوجه شد که ابزار استخدام به نامزدها برای پستهای فنی (مانند توسعه نرمافزار) به روشی بیتفاوت جنسیتی رتبهبندی نمیکند. این سیستم علیه متقاضیان زن مغرضانه بود.
برای مقابله با چنین محدودیت های راه حل های هوش مصنوعی، هوش مصنوعی اخلاقی وجود دارد. هنگامی که یک سیستم با استفاده از دستورالعمل های اخلاقی هوش مصنوعی توسعه می یابد، از عواملی مانند حریم خصوصی، حقوق فردی، عدم دستکاری و عدم تبعیض مراقبت می کند. هوش مصنوعی اخلاقی برای اطمینان از اینکه از پتانسیل هوش مصنوعی فقط برای امور خیر استفاده می شود مهم است. مثلا،
- سیستم هوش مصنوعی نباید هرگونه سوگیری ناعادلانه ایجاد یا تقویت کند.
- سیستم هوش مصنوعی باید اصول طراحی حریم خصوصی را در بر بگیرد.
- سیستم هوش مصنوعی باید از نظر اجتماعی مفید باشد و تأثیری دگرگون کننده داشته باشد.
3. AutoML برای ساده سازی توسعه مدل ML (یادگیری ماشین)
یادگیری ماشین خودکار (AutoML) یک جایگزین عالی برای فرآیند توسعه مدل سنتی است. همانطور که از نام آن پیداست، AutoML کارهای زمان بر و تکراری را که در توسعه مدل های ML دخیل هستند، خودکار می کند. یادگیری ماشین خودکار فرآیندی است که به توسعه دهندگان، دانشمندان داده و تحلیلگران اجازه می دهد تا با اجرای فرآیندهای سیستماتیک بر روی داده های خام و انتخاب مدل هایی که مرتبط ترین داده ها را دارند، مدل های ML بسیار کارآمد و آماده تولید بسازند.
یادگیری ماشین خودکار (AutoML) فرآیند استفاده از مدل های یادگیری ماشین (ML) برای مشکلات دنیای واقعی با استفاده از اتوماسیون است. به طور خاص، انتخاب، ترکیب و پارامترسازی مدلهای یادگیری ماشین را خودکار میکند. خودکارسازی فرآیند یادگیری ماشینی، آن را کاربرپسندتر میکند و اغلب خروجیهای سریعتر و دقیقتری نسبت به الگوریتمهای کدگذاری دستی ارائه میدهد.
پلتفرمهای نرمافزار AutoML یادگیری ماشینی را کاربرپسندتر میکنند و به سازمانهایی که به دانشمند داده یا متخصص یادگیری ماشینی دسترسی ندارند، کمک میکنند.
فرآیند AutoML چگونه کار می کند؟
AutoML معمولاً یک پلتفرم یا کتابخانه منبع باز است که هر مرحله از فرآیند یادگیری ماشین را ساده می کند، از مدیریت یک مجموعه داده خام تا استقرار یک مدل یادگیری ماشین عملی. در یادگیری ماشینی سنتی، مدلها به صورت دستی توسعه مییابند و هر مرحله از فرآیند باید به طور جداگانه انجام شود.
AutoML به طور خودکار نوع بهینه الگوریتم یادگیری ماشین را برای یک کار مشخص مکان یابی می کند و از آن استفاده می کند.
4. یادگیری چندوجهی الگوریتم های ML
اطلاعات مراقبت های بهداشتی بیمار دارای فرم های کارآزمایی بالینی، اسناد اسکن شده، گزارش های توالی ژنتیکی و غیره است. نحوه ارائه اطلاعات به پزشک یا متخصص می تواند کمک زیادی به بهبود تشخیص پزشکی کند.
فرض کنید، یک مدل ML وجود دارد که با استفاده از بینایی کامپیوتری و تشخیص نوری کاراکتر آموزش دیده است. این الگوریتم چند وجهی به ارائه بهتر PHI کمک می کند و در نتیجه به پزشک کمک می کند تا وضعیت سلامتی بیمار را به شیوه ای بهتر درک کند. یادگیری چندوجهی فرآیند ترکیب متن، گفتار، بینایی و دادههای حسگر اینترنت اشیا برای ایجاد یک مدل ML واحد است.
5. TinyML: یادگیری ماشین برای سیستم های جاسازی شده
TinyML نقطه تلاقی بین یادگیری ماشین و دستگاه های تعبیه شده است. بر روی انواع مدل هایی تمرکز می کند که روی دستگاه های کوچک و کم مصرف مانند میکروکنترلرها اجرا می شوند. استنتاج مدل با تأخیر کم، توان کم و پهنای باند کم را در دستگاه های لبه امکان پذیر می کند.
مدل های کوچک یادگیری ماشینی توان کم، پهنای باند کم و تأخیر کم را در دستگاه های لبه امکان پذیر می کنند. از آنجایی که میکروکنترلرها انرژی کمی مصرف می کنند، می توانند برای مدت زمان بیشتری شارژ بمانند.
Tiny ML تقریباً در هر صنعت موارد استفاده دارد. به عنوان مثال، در بخش مراقبتهای بهداشتی، پروژه Solar Scare Mosquito به مهار انتشار ویروسهای دنگی، ویروس زیکا، چیکونگونیا و غیره کمک میکند. به طور مشابه، کشاورزی، نگهداری پیشبینیکننده، مراقبتهای بهداشتی، برخی از صنایعی هستند که از مفهوم TinyML استفاده میکنند.
آیا قصد دارید یک سیستم هوش مصنوعی برای تجارت خود بسازید؟
هوش مصنوعی مزایای بی حد و حصری برای تجارت دارد. هنگامی که پتانسیل هوش مصنوعی با نیازهای تجاری مناسب ترکیب می شود، منجر به تأثیری دگرگون می شود.
روندهای هوش مصنوعی که در بالا به اشتراک گذاشتیم، پیشرفت های فناوری را برجسته می کند که آماده ارائه یک خروجی مخرب است. تیم توسعه هوش مصنوعی هیوا سودمندترین کاربرد هوش مصنوعی را برای ساخت راهحلهای هوش مصنوعی آماده آینده اتخاذ میکند.
اگر یک راه حل هوش مصنوعی در نقشه راه کسب و کار شما قرار دارد، مطمئناً ایده خوبی خواهد بود که با متخصصان توسعه هوش مصنوعی هیوا ارتباط برقرار کنید که به شما کمک می کنند تا برنامه های هوش مصنوعی را برای کسب و کار خود درک کنید و مناسب ترین فناوری های هوش مصنوعی را که می تواند بخشی از کار شما باشد را پیشنهاد دهند.