هوش مصنوعی (AI)

هوش مصنوعی (AI) و زیر دامنه های متعدد آن به طور فزاینده ای در صنایع و مشاغل مختلف برای کمک به فرآیندهای تکراری استفاده می شود. اما علاقه فزاینده ای از سوی غول های فناوری و استارت آپ های معتبر به استفاده از هوش مصنوعی (AI) برای پیاده روی کردن زندگی روزمره در پارک وجود داشته است.

هوش مصنوعی در بهینه سازی شیوه سرگرمی ما، تعامل با دستگاه های تلفن همراه و حتی رانندگی وسایل نقلیه برای ما بسیار مفید بوده است. ما بیشتر از آنچه می دانیم در چندین کار روزمره با الگوریتم های یادگیری ماشینی (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) مواجه می شویم.

دو دسته برای استفاده از هوش مصنوعی

ما می توانیم روشی را که هوش مصنوعی برای بهبود عملکردهای زندگی روزمره به کار می رود به دو جریان گسترده طبقه بندی کنیم.

1) نرم افزار/روش شناسی:

نمونه های برجسته نرم افزار هوش مصنوعی مورد استفاده در زندگی روزمره شامل

• دستیارهای صوتی
• تشخیص تصویر برای بازگشایی قفل چهره در تلفن های همراه،
• تشخیص کلاهبرداری مالی مبتنی بر ML

است. نرم افزار هوش مصنوعی معمولاً شامل دانلود نرم افزار با قابلیت های هوش مصنوعی از فروشگاه آنلاین است و نیازی به دستگاه های جانبی ندارد.

2) تجسم یافته:

جنبه سخت افزاری هوش مصنوعی شامل طراحی دستگاه های خاصی است که مبتنی بر قابلیت های هوش مصنوعی هستند. جنبه سخت افزاری هوش مصنوعی شامل استفاده از آن در موارد زیر است:

• پهپادها
• وسایل نقلیه خودران یا اتوماتیک
• روبات های خط مونتاژ
• اینترنت اشیا (IoT)

5 کاربرد قابلیت های هوش مصنوعی در زندگی روزمره

نرم افزارها و دستگاه های مبتنی بر هوش مصنوعی و ML الگوهای فکری انسان را تقلید می کنند تا تحول دیجیتالی جامعه را تسهیل کنند. سیستم های هوش مصنوعی محیط خود را درک می کنند، با آنچه درک می کنند سروکار دارند، مشکلات را حل می کنند و در انجام وظایف کمک می کنند تا زندگی روزمره را آسان تر کنند.

در اینجا 5 زمینه ای وجود دارد که هوش مصنوعی نقش مهمی در کمک به انسان ها در رفع نیازهای روزمره ایفا می کند:

1) دستیارهای صوتی

دستیارهای دیجیتالی مانند سیری، گوگل هوم و الکسا از رابط های کاربری صوتی (VUI) مبتنی بر هوش مصنوعی برای پردازش و رمزگشایی دستورات صوتی استفاده می کنند. هوش مصنوعی به این برنامه ها این آزادی را می دهد که نه تنها به فرمان های صوتی تکیه کنند، بلکه از پایگاه های داده گسترده در بسترهای ذخیره سازی ابری نیز استفاده کنند. سپس این برنامه های هوش مصنوعی می توانند هزاران خط داده را در هر ثانیه تجزیه و تحلیل کنند تا کارها را تکمیل کنند و نتایج موتورهای جستجوی مناسب را برگردانند. برای کسب اطلاعات بیشتر به وبلاگ هوش مصنوعی بروید.

تغییر گسترده ای در آگاهی مصرف کننده و افزایش سطح راحتی با این فناوری هوش مصنوعی وجود دارد. رابط های دستیار صوتی به سرعت در حال پیشرفت هستند، به ویژه در مراقبت های بهداشتی برای شناسایی بیماری های خاص از طریق نشانگرهای زیستی صوتی استفاده می شود. چت ربات های مبتنی بر صدا نیز در برنامه های سلامت از راه دور برای تریاژ و غربالگری ادغام می شوند.

2) برنامه های پخش جریانی سرگرمی

غول های پخش جریانی مانند نتفلیکس، اسپاتیفای و هولو به طور مداوم داده ها را به الگوریتم های یادگیری ماشینی تغذیه می کنند تا تجربه کاربر را یکپارچه کنند.

• محتوای سفارشی

با نگاهی دقیق به تعامل کاربر با رسانه های مختلف، این برنامه های پخش جریانی محتوای سفارشی را توصیه می کنند. این برنامه ها با استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده های روزافزون کاربر، کاتالوگ هایی از موسیقی، فیلم و سریال های تلویزیونی را متناسب با سلیقه هر کاربر ایجاد می کنند.

• تخصیص خودکار سرورهای نزدیک

هوش مصنوعی همچنین نقش مهمی در ارائه جریان بدون وقفه با تخصیص خودکار سرورهای نزدیک به کاربر دارد. تخصیص پهنای باند نیز به طور خودکار بر اساس محبوبیت یک قطعه خاص از رسانه تغییر می کند.

3) بازاریابی شخصی

برندها از راه حل های شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی مبتنی بر داده های مشتری برای ایجاد تعامل بیشتر استفاده می کنند. گزارشی گردآوری شده است نشان می دهد که ۸۸ درصد از مصرف کنندگان مورد بررسی اظهار داشتند که محتوای شخصی شده تر باعث می شود احساس بهتری نسبت به یک برند داشته باشند.

وقتی مشتریان از طریق بازاریابی شخصی شده از طریق ایمیل های خودکار و فرم های بازخورد به سمت محصولات هدایت شوند، تمایل بیشتری به خرید دارند. نوآوری های اخیر با هوش مصنوعی ادعا می کنند که از بینایی کامپیوتری برای پیش بینی عملکرد تبلیغات استفاده می کنند و به برندها کمک می کنند به افراد مناسب دست یابند و به کسانی که به آن محصولات نیاز دارند خدمات می دهند. برنامه های بازاریابی هوش مصنوعی بسته به مرحله بازاریابی، هم به مشتریان بالقوه و هم به مشتریانی که هدف آنها را هدف قرار می دهند کمک می کند.

4) صفحه کلید ورودی هوشمند

آخرین نسخه های برنامه های صفحه کلید تلفن همراه، مفاد تصحیح خودکار و تشخیص زبان را برای ارائه یک تجربه کاربرپسند ترکیب می کنند.

با کمک هوش مصنوعی، این برنامه ها می توانند اشتباهات را به طور موثر تصحیح کنند، به جابجایی بین زبان ها کمک کنند، و کلمه بعدی را به شیوه ای غیر مزاحم پیش بینی کنند. هوش مصنوعی با استفاده از اصل الگوریتم یادگیری ماشینی "جنگل تصادفی"، برنامه نویسان هوش مصنوعی به این برنامه ها آموزش می دهند تا متن پیام در حال تایپ را درک کنند و پیش بینی های دقیق انجام دهند.

اپلیکیشن هایی مانند Typewise و Swiftkey اکنون با بیش از 300 زبان و گویش ادغام شده اند و با هوش مصنوعی کار می کنند. امکانات اضافه شده مانند ترجمه بلادرنگ و موتورهای جستجوی یکپارچه نیز اخیراً معرفی شده اند.

5) ناوبری و سفر

کار برنامه نویسان هوش مصنوعی در پشت برنامه های ناوبری مانند Google Maps و «بلد» هرگز به پایان نمی رسد. یوتابایت داده های جغرافیایی که هر ثانیه به روز می شوند را می توان به طور موثر توسط الگوریتم های ML که بر روی تصاویر ماهواره ای منتشر می شود بررسی کرد.

اخیراً، محققان MIT یک مدل ناوبری ایجاد کرده اند که ویژگی های جاده ها را در نقشه های دیجیتال، همه در زمان واقعی، برچسب گذاری می کند. این نقشه های دیجیتال همچنین به طور همزمان بر اساس تصاویر ماهواره ای که اطلاعاتی در مورد مسیرهای دوچرخه سواری و مکان های پارکینگ دارند، ایجاد می شوند.

الگوریتم های تصویربرداری ساخته شده بر روی شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه های عصبی نمودار (GNN) به روز رسانی های منظم در مسیرها را ساده کرده اند. هوش مصنوعی همچنین به شناسایی مسیرها در تصاویر ماهواره ای که تحت پوشش رشد بیش از حد طبیعی با کمک مدل های پیش بینی هستند کمک می کند.