طبیعتاً هر چقدر کاربردهای AI در رشتههای علمی دیگر و زندگی روزمره بیشتر شود بازار کار آن نیز بزرگتر خواهد شد. از نظر آکادمیک، رشتهی machine intelligence یکی از پرطرفدارترین شاخههای رشتهی کامپیوتر در ایران است. در ایران بیشتر شرکتهای خصوصی در این حوزه سرمایهگذاری میکنند و متخصصان هوشمصنوعی را به کار میگیرند. هوش مصنوعی این قابلیت را دارد تا به کمک فناوری یادگیری عمیق، فقرههای مفقود شده یک متن باستانی را تکمیل کند و یا یک نقاشی یا مجسمه یا شهری که در گذر زمان، تخریب شده است را بازطراحی نماید. با این کار میتوانیم به کمک هوش مصنوعی پلی به آنسوی تاریخ بزنیم و گذشته گذشتگانمان را عمیقتر از قبل بشناسیم.
- علاوه بر اینها یادگیری ماشین در تجارت و کسبوکار هم کاراییهای زیادی دارد.
- این نوع از ماشینها، تنها بر اساس دادههای فعلی و شرایط کنونی عمل میکنند.
- اگر جایی به مشکلی برخورد کردید با یه سرچ کوتاه سریع به نتیجه میرسید.
به طور دقیقتر، این شاخهای است که تواناییهای ذهنخوانی را بررسی میکند. هماکنون از این دسته از مجله خبری لنوو مگ، برای افکارسنجی در حوزههای سیاسی و اجتماعی بهره گرفته میشود. توانایی سنجش افکار با نظریه ذهن میتواند منجر به شناخت سلایق مخاطب در امور مختلف شود. با بررسی سازوکارهای مغز میتوانیم سر از کار سیستمهای هوشمند دربیاوریم و آنها را در کامپیوتر شبیهسازی کنیم. بنابراین، AI برنامهای است که از هوش انسانی الهام گرفته است و روی ماشینها پیادهسازی میشود.
تشخیص کرونا بر اساس صدای سرفه افراد
اغلب ماشینهای خودران از الگوریمهای مختلف مبتنی بر یادگیری تقویتی بهره میبرند که به ماشین میآموزد چگونه با محیط ارتباط متقابل برقرار کند. هوش ساختگی میتواند در زمینه افزایش دقت و کیفیت در تولید، تسهیل و تسریع مواردی که قبلاً به آنها اشاره کردهایم، آموزش، ارائه و پیشنهاد موارد مختلف نیز نقش مهمی ایفا کند. احتمالا روزی که بشر موفق به ایجاد هوش مصنوعی عمومی شود، این نوع از AI تواناییهایش را بهصورت خودکار ارتقا میدهد و به تواناییهایی دست پیدا میکند که ممکن است اصلاً برای بشر خوشایند نباشند. بدون تردید در آینده تفاوت بسیار کمی بین عملکرد این دو نوع هوش ماشینی وجود خواهد داشت و اختلاف زمان بین عملکرد این دو نوع به میزانی در حدود یک نانوثانیه کاهش مییابد؛ زیرا هوش مصنوعی میتواند سرعت یادگیری خود را افزایش دهد. ماشینهای هوشمند امروزه در کنار پزشکان و متخصصان به تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی کمک میکنند. بهعلاوه آنها توانایی تشخیص الگوهای ژنتیکی را دارند که منجر به بیماریهای خاص میشوند.
یادگیری ماشین
کامپیوتر واتسون با اختلاف بالایی توانست دو قهرمان انسانی را شکست دهد. در سال ۲۰۱۲، کامپیوترهای سریعتر با تجهیز به الگوریتمهای پیشرفتهتر و دسترسی به منابع دادهای عظیمتر، پیشرفت در حوزههای درک و یادگیری ماشین را ممکن کردند. رویکردهای یادگیری عمیق هم در همان سال متولد شدند که نیاز به داده را بهعنوان خوراک سیستمهای هوش مصنوعی، افزایش دادند. به لطف یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، برنامههای هوش مصنوعی میتوانند از نتایج دادهها در زمان واقعی آموزش ببینید، اطلاعات جدید را از منابع مختلف تجزیهوتحلیل کنند و بر اساس آن با سطح دقت بالایی که برای کسبوکارها ارزشمند است، سازگار شوند. این توانایی برای خودآموزی و بهینهسازی خود به این معنی است که هوش مصنوعی در آینده برای کسبوکارها مزایای با ارزشی میآفریند.
۶- پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
این ویرایشگران از الگوریتم NLP برای تشخیص استفاده غلطهای دیکتهای و نادرست از دستور زبان استفاده میکنند و اصلاحاتی را پیشنهاد میدهند. علاوه بر تصحیح خودکار، برخی از ابزارهای نوشتاری نیز درجه خوانایی و سرقتهای علمی را کشف میکنند. در پنج تا ده سال گذشته، هوش مصنوعی در صنعت مراقبتهای بهداشتی تأثیر قابلتوجهی گذاشته و آن را ارتقاء داده است.
