19 تکنولوژی مربوط به هوش مصنوعی که در سال 2018 سر و صدا به پا می‌‌کنند

هوش مصنوعی، واژه ای است که بسیاری از ما تا به حال بسیار شنیده ایم. اما در سال 2018 و به بعد، قرار است این واژه را بیشتر در عمل مشاهده کنیم. اگر دوست دارید بدانید که در سال های آتی، هوش مصنوعی در چه زمینه هایی رشد خواهد کرد، ادامه مطلب را از دست ندهید.

در سال های آتی، 62 درصد از بنگاه های اقتصادی از هوش مصنوعی در بهبود و پیشرفت کسب و کار خود استفاده می‌کنند. اما هوش مصنوعی در چه زمینه هایی به ما کمک می‌کند؟ در این مطلب قصد داریم 19 زمینه تکنولوژی که هوش مصنوعی در آن ها بسیار پر کاربرد خواهد بود را معرفی کنیم.

1. تولید زبان های مختلف

تولید زبان های مختلف یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است. با این قابلیت قادر خواهیم بود که داده ها را به متن تبدیل کنیم. با این کار ایده های مختلف، به صورت یکپارچه و با دقت زیاد گرد هم می‌آیند. این قابلیت برای تولید گزارش ها و خلاصه عملکرد و وضعیت بازار استفاده می‌شود و توسط شرکت هایی مانند Attivio، Automated Insights ،Semantics Cambridge ،Reasoning Digital ،Lucidworks ،Narrative Science ،SAS و Yseop پیشنهاد شده است.

2. تشخیص گفتار

سیری اپل، یکی از سیستم هایی است که می‌تواند گفتار و صدای شما را تشخیص دهد. تعداد این سیستم ها هر روز بیشتر و بیشتر می‌شوند. این سیستم ها توانایی تشخیص صدای افراد با زبان های مختلف را دارد. شرکت هایی که این تکنولوژی را پیشنهاد می‌دهند عبارتند از: NICE،Nuance Communications ،OpenText و Verint Systems.

3. نمایندگان مجازی

نماینده مجازی، به بیان ساده یک سیستم کامپیوتری است که توانایی برقراری ارتباط با انسان را دارد. شایع ترین نمونه از این نوع تکنولوژی، chatbots است. شرکت هایی مثل Amazon ،Apple ،Solutions Artificial ،Assist AI ،Creative Virtual ،Google ،IBM ،IPsoft ،Microsoft و Satisfi از نمایندگان مجازی در محصولات استفاده های زیادی می‌کنند.

4.  سیستم های یادگیری ماشینی

این روزها، کامپیوترها نیز می‌توانند به راحتی یاد بگیرند و همچنین فوق العاده هوشمند و باهوش هستند. یادگیری ماشینی (ML) یک رشته علوم رایانه و شاخه ای از هوش مصنوعی است. هدف آن توسعه تکنیک هایی است که به کامپیوتر توانایی یادگیری می‌دهند. با پیشرفت این الگوریتم ها و سیستم ها، API ها (رابط برنامه نویسی برنامه)، ابزارهای توسعه و آموزش، داده های بزرگ، برنامه های کاربردی و سایر بخش های مربوط به این حوزه، پیشرفت های قابل توجهی دارند. این سیستم ها عمدتا برای پیش بینی ها و طبقه بندی داده ها استفاده می‌شود. از شرکت هایی که خدمات سیستم های یادگیری ماشینی را ارئه می‌دهند، عبارتند از آمازون، گوگل، SAS ،Skytree ،Adext و مایکروسافت.

شرکت Adext یکی از این شرکت هایی است که به طور مخصوص در زمینه AMaaS یا مدیریت مخاطب کار می‌کند. این شرکت از هوش مصنوعی برای ارتباط بین سیستم های یادگیری ماشینی و پیدا کردن سود آوردترین نوع تبلیغ برای جمعیت های مختلف استفاده می‌کند. برای اطلاعات بیشتر در مورد شرکت Adext این مطلب را بخوانید.

5. بهینه‌سازی سخت افزار‌ها با هوش مصنوعی

فناوری هوش مصنوعی باعث می‎شوند که سخت افزار ها بسیار دوستانه تر و بهتر با ما رفتار کنند! اما چگونه؟ این کار تنها از طریق به کار بردن پردازنده های گرافیکی و پردازنده های مرکزی که به طور خاص و از طریق فناوری هوش مصنوعی وظیفه گرا طراحی شده اند، میسر خواهد بود. اگر مشابه این سخت افزارها را تا کنون ندیده اید، منتظر ظهور چیپست های سیلیکونی بهینه شده با فناوری AI باشید. این چیپست‌ها می‌توانند در تمامی صنایع و مخصوصا در صنایع خودروسازی استفاده شوند. شما در آینده ای نزدیک (در برخی صنایع در حال حاضر) می‌توانید از طریق شرکت های گوگل، اینتل، IBM، انویدیا، Cray و Alluviate این نوع چیپست ها را تهیه کنید.

6. مدیریت تصمیم

ماشین های هوشمند قادرند قوانین و منطق را به سیستم های هوش مصنوعی معرفی کنند، بنابراین می‌توانید از این قسم سیستم ها برای نصب / آموزش، تعمیر و نگهداری و تنظیم داده ها مختلف در صنایع مختلف استفاده کنید. مدیریت تصمیم در حال حاضر در انواع برنامه های شرکت ها گنجانده شده است تا به تصمیم گیری خودکار کمک کند و با اجرای نوعی از اتوماسیون، گزینه های انتخاب شده در شرکت را به بهترین انتخاب ها تبدیل کند. شرکت های Concepts ،Informatica ،Maana، Pegasystems و UiPath در این زمینه بیشترین فعالیت را دارند.

7. پلتفرم های فراگیر آموزشی

سیستم های فراگیر آموزشی، یک نوع خاص از سیستم های یادگیری ماشینی هستند. این سیستم ها شامل مدارهای عصبی مصنوعی با لایه های انتزاعی مختلفی هستند که می‌توانند مغز انسان را تقلید کنند. اگر متوجه نمی‌شوید که این سیستم ها دقیقا چه می‌کنند، تصور کنید که تمام فرآیند پردازش داده ها و تصمیم گیری هایی که شما در طول روز، یا در طول حل یک مسئله ریاضی و یا … انجام می‌دهید را یک ماشین و از 0 تا 100 آن را انجام دهد. در حال حاضر این سیستم ها بیشتر برای  تشخیص الگوها و طبقه بندی داده‌ها و برنامه‌ها در مقیاس بزرگ استفاده می‌شوند.

8. سیستم های بیومتریک

این تکنولوژی می‌تواند رفتار انسان و جنبه های فیزیکی ساختار و فرم بدن را شناسایی، اندازه گیری و تجزیه و تحلیل کند. این تکنولوژی باعث افزایش هرچه بیشتر تعاملات بین انسان و ماشین می‎شود. این تعاملات شامل زمینه های گفتاری، لمسی، زبان بدن و موارد دیگر می‌شود. 3VR، Affectiva، Agnitio، FaceFirst، Sensory Synqera و Tahzoo همه از شرکت هایی هستند که برای توسعه سیستم های بیومتریک سخت تلاش می‌کنند.

9. اتوماسیون و ربات‌های صنعتی

به طور خلاصه، اتوماسیون یعنی از روش هایی استفاده کنیم که روبات‌ها هر چه بیشتر بتوانند وظایف انسانی را ایفا کنند. این کار زمانی ارزش واقعی خود را پیدا می‌کند که کاری را در اختیار داشته باشیم که اگر انسان بخواهد آن را انجام بدهد از نظر هزینه گران تمام شود و یا استفاده از نیروی انسانی به نوعی موجب ناکارآمدی فرآیند شود.

مثال خوب در این زمینه، شرکت Adext است. این شرکت یک پلتفرم کاملا اتوماتیک برای کارهای تبلیغات دیجیتال دارد. این شرکت با بهره گیری از هوش مصنوعی و البته اتوماسیون در کارهای تبلیغاتی خود، در هزینه و زمان انجام کارهای خود، صرفه جویی زیادی کرده است.این یک راه حل است که شما را قادر به استفاده بیشتر از استعداد انسانی و انتقال کارکنان به موقعیت های استراتژیک و خلاقانه تر می‌کند، بنابراین اقدامات آنها واقعا می تواند بر رشد شرکت تاثیر زیادی بگذارد.UiPath و WorkFusion از دیگر شرکت های فعال در این زمینه هستند.

10. تجزیه و تحلیل متن و NLP (پردازش زبان طبیعی)

این تکنولوژی از تجزیه و تحلیل متن برای درک ساختار جملات و همچنین معنا و مفهوم آن، از طریق روش های آماری و ML استفاده می‌کند. تجزیه و تحلیل متن و NLP در حال حاضر برای سیستم های امنیتی و تشخیص تقلب استفاده می‌شود. این سیستم ها همچنین در دستیاران دیجیتال و برنامه های کاربری برای استخراج داده های غیر سازمان دهی شده، استفاده می‌شوند.

برخی از ارائه دهندگان خدمات تجزیه و تحلیل متن و تامین کنندگان این فناوری عبارتند از: Basis Technology،Coveo ،Expert System ،Indico Knime ،Lexalytics، Linguomatics، Mindbreeze ،Sinequa ،Stratifyd و Synapsify.

11. مدل سازی دوقلوی هوش مصنوعی و دیجیتال

مدل سازی دوقلوی هوش مصنوعی و دیجیتال، یک ساختار نرم افزاری است که شکاف بین سیستم های فیزیکی و دنیای دیجیتال را پر می‌کند. برای مثال، شرکت جنرال الکتریک (GE)، بخش هوش مصنوعی خود را برای نظارت بر موتورهای هواپیما، لوکوموتیوها و توربین های گازی خود پیش بینی کرده است. این هوش مصنوعی بر بستر یک نرم افزار با پشتیبانی فضای ابری کار می‌‌کند. دوقلوهای دیجیتال عمدتا کد هایی هستند که در نوشتن این نوع نرم افزار های به کار برده می‌شوند. البته دوقلو های دیجیتال پیچیده تری هم مثل طرح های سه بعدی کامپیوتری که پر از نمودار های پیچیده و تعاملی هستند هم وجود دارند.

شرکت هایی که از این نوع تکنولوژی استفاده می‌کنند، عبارتند از:شرکت VEERUM که در زمینه تحویل پروژه ها فعال است. شرکت Akselos که از آن برای محافظت از زیرساخت های حیاتی استفاده می‌شود و شرکت Dynamics Supply که یک راه حل SaaS را برای مدیریت منابع خام در محیط های پیچیده و محیط های تولیدی و توزیعی می‌باشد.

12. دفاع سایبری

دفاع سایبری یک مکانیسم دفاع از شبکه کامپیوتری برای پیشگیری، شناسایی و ارائه پاسخ های به موقع در برابر حملات یا تهدیدات بر علیه زیرساخت ها و اطلاعات است. هوش مصنوعی و  یادگیری ماشینی در حال حاضر در حال پیشبرد دفاع سایبری به یک عصر جدید هستند. تعداد حملات سایبری انجام شده در سال 2017 در حدود 2 میلیارد تخمین زده شد. 76 درصد از این حملات هیچگاه شناسایی نشدند و هدف از 69 درصد حمله ها نیز نامشخص مانده است.

شبکه های تکرار شونده که قادر به پردازش رشته داده های ورودی هستند می‌توانند در ترکیب با تکنیک های ML برای ایجاد فناوری های یادگیری تحت فضای نظارتی استفاده شوند که فعالیت کاربر مشکوک را تحت نظر داشته و تا 85 درصد از تمام حملات سایبری را می‌توانند شناسایی کنند.

استارتاپ هایی مانند Darktrace، که تجزیه و تحلیل رفتاری را با ریاضیات پیشرفته ادغام کرده اند، به طور خودکار به شناسایی رفتار های غیر طبیعی در سازمان ها می‌پردازد و حملات سایبری را شناسایی می‌کند. شرکت Cylance،هم با الگوریتم هایی مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌تواند نرم افزارهای مخرب را شناسایی و علاوه بر دفاع از حملات سایبری، ریسک این حملات را هم کاهش دهد. DeepInstinct، یکی دیگر از شرکت های امنیتی سایبری،است که نقش آن محافظت از مراکز خدمات دهی، سرور ها و دستگاه های تلفن همراه است.

13. انطباق

سیستم های مدیریت ریسک بزرگ، با آنالیزهای پیش بینی کننده و سناریو ساز، می‌توانند به سازمان ها در استقرار و نگه داشتن استاندارد ها و الزامات قوانین مختلف کمک کنند. همچنین با این -سیستم ها می‌توان از حجم معاملات مشکوکی که اکثرا منجر به پول شویی می‌شوند نیز کاست چرا که قوانین سخت گیرانه کسب و کار به صورت هوشمند برای هر معامله اعمال شود.

شرکت هایی که در این زمینه فعالیت می‌کنند عبارتند از: Compliance.ai که اسناد قانونی را به کارکردهای مرتبط مربوط می‌کند؛ شرکت Merlon Intelligence، که یک شرکت فناوری بوده و تطابق های جهانی که از صنعت خدمات مالی برای مبارزه با جرایم مالی حمایت می‌کند، مدیریت می‌کنند. شرکت Socork هم یکی دیگر از شرکت های فعال در این زمینه بوده و با پلتفرم های تجزیه و تحلیل و پیش بینی کننده خود؛ میزان رضایت مشتری را بدون هیچ اشکالی در آمار، افزایش می‌دهد.

14. ابزار های کار هوشمند

در حالی که بسیاری از حذف شدن انسان ها و استفاده بیشتر از هوش مصنوعی در محل کار ابراز نگرانی می‌کنند، فراموش نکنید که فناوری هوش مصنوعی، به بسیاری از کارشناسان به شدت در کارشان کمک می‌کند. در حقیقت اتوماسیون، به عنوان دومین تكنولوژی در حال ظهور و رشد در جهان به شمار می‌رود.

حرفه های پزشکی و قانونی که به شدت متکی به ابزار های کار هوشمند هستند، جایی است که افراد از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار تشخیصی استفاده می کنند. شرکت های زیادی وجود دارند که در این زمینه فعالیت می‌کنند. Kim Technologies یکی از این شرکت هاست که هدف آن آسان کردن استفاده از این گونه ابزار ها است. این شرکت قصد دارد استفاده از ابزار های کار هوشمند را آن قدر آسان کند که کسانی که هیچ دانش خاصی از علوم کامپیوتری هم ندارند بتوانند از آن ها استفاده کنند. Kyndi یکی دیگر از این شرکت هاست که به تولید پلتفرم هایی مشغول است که با تکیه بر هوش مصنوعی می‌تواند به کارشناسان در کارشان کمک های بسیاری کنند.

15. تولید محتوا

تولید محتوا شامل تولید هر گونه محتوا در فضای اینترنت است. این محتوا می‌تواند متن، فیلم، عکس و یا هر چیز دیگری باشد. برند های تجاری مانند USA Today، Hearst و CBS، در حال استفاده از هوش مصنوعی برای تولید محتوای خود هستند. Wibbitz، یک سرویس نرم افزای است که به ناشران کمک می‌کند تا فیلم ها را از محتوای های نوشته شده، تفکیک کنند.

Wordsmith یک ابزار دیگر است که توسط شرکت Automated Insights ساخته شده و با بهره گیری از سیستم های NLP (پردازش زبان طبیعی) در تولید داستانهای خبری بر اساس داده های آماری مشغول است.

16. شبکه های همگرا

شبکه های نظیر به نظیر یا شبکه های یک به یک (Peer-to-peer networks) در بهترین شکل زمانی که دو یا چند رایانه به یکدیگر متصل شوند و منابع را بدون استفاده از یک کامپیوتر سرور به اشتراک بگذارند  ایجاد می‌شوند.

بن هارتمن، مدیر عامل شرکت Bet Capital LLC، می‌گوید:

شبکه های  نظیر به نظیر می‌توانند در ارز های رمزگذاری شده نیز استفاده شوند. این نوع شبکه همچنین قابلیت این را دارد که با جمع آوری و تحلیل حجم زیادی از داده ها، مشکلات زیادی را در سازمان ها حل و فصل کند.

Nano Vision، یک استارتاپ در این زمینه است که با ارزهای رمزگذاری شده به کاربران خود که در اطلاع رسانی عمومی در مورد تهدیدات سلامت انسان مانند، بیماری های عفونی و سرطان مشارکت می‌کنند، پاداش می‌دهد. یکی دیگر از کارکرد های این نوع شبکه ها و هوش مصنوعی، ایجاد موتور های جست و جوی غیر متمرکز است. این نوع موتور جست و جو ها بر اساس همکاری کاربران و سیستم پاداش دهی با ارزهای رمزگذاری شده استوار است.

17. تشخیص احساسات

این تکنولوژی به نرم افزار اجازه می‌دهد تا احساسات خود را بر روی چهره انسان با استفاده از پردازش تصویر پیشرفته یا پردازش داده های صوتی «خواندنی» کند. ما در حال حاضر در نقطه ای هستیم که می توانیم «میکرو عبارات» یا نشانه های زبان بدن را شناسایی کنیم.

مجریان قانون می‌توانند از این فناوری استفاده کنند و اطلاعات بیشتری را در مورد افرادی که مورد بازجویی قرار می‌گیرند، کسب کنند. این تکنولوژی همچنین دارای طیف گسترده ای از اطلاعات برای بازاریابان است.

استارتاپ های زیادی در این زمینه مشغول به کار هستند و هر روز نیز بر تعداد آن ها افزوده می‌شود. از این تکنولوژی برای تجزیه و تحلیل صوت افراد به منظور توصیف ویژگی های شخصیت فرد، از جمله چگونگی رفتار، مقدار هیجان، مقدار حس عصبانیت و یا حتی مقدار خجالت کشیدن آن ها استفاده می‌شود. شرکت nViso از تجزیه و تحلیل های ویدئویی برای تشخیص احساسات و برای کمک کردن به بهبود ایده های جدید برای طراحی محصولات و افزایش رضایت کاربران از مصرف خدمات بهره می‌گیرد. شرکت Emotion AI Affectiva نیز در زمینه بازی، خودرو، رباتیک، آموزش و پرورش، صنایع بهداشتی و دیگر زمینه ها از از هوش مصنوعی استفاده می‌کند و داده‌های مربوط به احساسات و صوت انسان را به منظور تشخیص عواطف افراد، تجزیه و تحلیل می‌کند.

18. تشخیص تصویر

تشخیص تصویر فرایند شناسایی و تشخیص یک شی یا ویژگی در یک تصویر دیجیتال یا ویدئو است و هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در قلب این فناوری قرار می‌گیرد و اثر مهمی دارد. هوش مصنوعی می‌تواند در شبکه های اجتماعی چند داده را با عکس ها و داده های دیگر مقایسه کند و آن ها را با هم کاملا تطبیق دهد. فناوری تشخیص تصویر نیز می‌تواند برای تشخیص بیماری ها، تجزیه و تحلیل مشتریان و نظرات آنها و بررسی کاربران بر اساس چهره آنها استفاده شود.

شرکت Clarifai سیستم های تشخیص تصویر های تکراری را برای مشتریان خود فراهم می‌کند و صاویر مشابه و دسته بندی نشده را پیدا می‌کند. SenseTime نیز شرکت فعال دیگر در این زمینه می‌باشد. این شرکت تکنولوژی تشخیص چهره را توسعه می‌دهد و این تجزیه و تحلیل ها می‌تواند در کارهای مربوط به کارت های اعتباری استفاده شوند.

19. اتوماسیون بازاریابی

بخش های بازاریابی تا به امروز از هوش مصنوعی بسیار سود برده‌اند. 55 درصد از بازاریابان مطمئن هستند که هوش مصنوعی در زمینه کاری آن ها تاثیر بسیار زیادی خواهد داشت تا رسانه های اجتماعی. نظر شما چیست!؟

اتوماسیون بازاریابی به افزایش بهره وری و افزایش درآمد منجر می‌شود. تقسیم بندی مشتری، ادغام داده های مشتری و مدیریت انتخاب های مشتری و ساده سازی وظایف تکراری از جمله کارهایی است که با اتوماسیون انجام می‌شود. اگر بازاریابی کار اصلی شما باشد، هوش مصنوعی می‌تواند به شما کمک بسیار زیادی کند.

یکی از رهبران بازار در این زمینه Adext است. این شرکت می‌تواند با اتوماسیون بازاریابی، ورودی مشتری ها را تا 500 درصد افزایش دهد. نرم افزار های طراحی شده در این شرکت تمامی فرایندهای مدیریت و بهینه سازی را به صورت خودکار انجام می‌دهد.