هوش مصنوعی میتواند روش زندگی و کسبوکار در سراسر جهان را دگرگون کند. بر اساس بررسیهای انجامشده، شرکت PwC پیشبینی کرده که تا سال ۲۰۳۰، تأثیر هوش مصنوعی بر اقتصاد جهان ممکن است به ۱۵ هزار میلیارد دلار برسد. تعداد فناوریهایی که در آینده نزدیک چنین تأثیری بر دنیا میگذارند، بسیار کم است. در این نوشتار، با مهمترین روندهای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۳ آشنا خواهید شد که همین حالا نیز بر فضای این فناوری تأثیر گذاشتهاند.
توصیه میشود به مطالعه مقاله با پاسخگوی هوش مصنوعی واتساپ و تلگرام دیگر مشتریان را منتظر نگذارید ادامه دهید.
**پردازش زبان طبیعی و کاربردهای تازه هوش مصنوعی**
برای گسترش دانش خود، مقاله انواع هوش مصنوعی و کاربرد های آن را مطالعه کنید.
پردازش زبان طبیعی (NLP) تاکنون در حوزه تجاری و صنعت هوش مصنوعی، موفقیت چشمگیری نداشته است. دنیای ما پر از متن است. تحلیل، قالببندی، ترجمه و استفاده از متن برای انواع کسبوکارها در سراسر جهان ضروری است. البته این موضوع فقط به کلمات ختم نمیشود. در پردازش زبان طبیعی، از روشهایی برای تحلیل دادهها استفاده میشود که با روشهای آماری گذشته کاملاً تفاوت دارد.
با کمک فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP)، شرکتها میتوانند اطلاعات را تا ۱۰ برابر سریعتر از قبل بررسی کنند و حتی دادههای بدون ساختار را که به زبان انسان نوشته شدهاند، تحلیل کنند.
اما NLP دقیقاً چیست؟
در واقع، NLP روشی است که به کامپیوترها امکان میدهد زبان انسان را بفهمند و پردازش کنند. قبلاً کامپیوترها فقط زمانی متوجه زبان انسان میشدند که آن زبان به کدهای مخصوص تبدیل میشد. اما امروزه با استفاده از NLP، ماشینها میتوانند متنی را که به زبان روزمره انسان نوشته شده، درک کنند.
پیشبینیها نشان میدهد حجم دادههای جهان تا سال ۲۰۳۰ به ۶۱۲ زتابایت و تا سال ۲۰۳۵ به ۲۱۴۲ زتابایت خواهد رسید. بیشتر این دادهها به زبان انسان نوشته شدهاند؛ بنابراین کسبوکارها میتوانند از NLP برای تشخیص احساسات موجود در متن، دستهبندی محتوا، استخراج معنا و کلمات کلیدی و نیز تحلیل کلی متن استفاده کنند. این روش، راهی کارآمد برای بررسی و درک حجم عظیمی از اطلاعات است – کاری که بدون NLP تقریباً غیرممکن است. ابزاری مانند MonkeyLearn با استفاده از هوش مصنوعی، میتواند نظرات کاربران، نظرسنجیها، درخواستهای پشتیبانی و سایر متون نوشتهشده به زبان انسان را تحلیل کند.
در زمینههای حقوقی و تجاری نیز استفاده از NLP برای تحلیل قراردادهای طولانی و حتی نوشتن اسناد جدید آغاز شده و بسیاری از شرکتها از آن استقبال کردهاند. به عنوان نمونه، شرکتی به نام BlackBoiler فناوری ارائه میدهد که با استفاده از NLP، قراردادها را بررسی و پیشنهادهایی برای تغییر بندهای بحثبرانگیز ارائه میکند. این سامانه تمام این کارها را تقریباً شبیه به قابلیت «ردیابی تغییرات» در نرمافزارهای ویرایش متن انجام میدهد.
اطلاعات جامعتری در مورد این موضوع را در 8 کاربرد هوش مصنوعی در صنعت آموزش + تهدیدها و فرصتها پیدا کنید.
رقابت غولهای فناوری برای توسعه جستجوی هوش مصنوعی
یکی از پرکاربردترین و قدرتمندترین موارد استفاده از پردازش زبان طبیعی، جستجوی هوش مصنوعی است که در میان ترندهای برتر سال ۲۰۲۳ نیز جای دارد. ابزارهای جستجوی هوش مصنوعی که از مدلهای زبانی بزرگ (LLM) بهره میبرند، میتوانند روش جستجوی آنلاین مردم را دگرگون کنند. مدلهای زبانی بزرگ که پایه سیستمهایی مانند ChatGPT هستند، در ابتدا حجم عظیمی از اطلاعات را تحلیل و از آن «یاد میگیرند». سپس الگوها را تشخیص داده و میتوانند کلمات و عبارتهای بعدی را پیشبینی کنند.
بنابراین وقتی فرد سوالی را به زبان معمولی تایپ میکند، سامانه جستجوی هوش مصنوعی میتواند پاسخی به زبان انسان تولید کند که به آن پرسش پاسخ دهد. این ابزار به جای نمایش فهرستی از سایتهای مرتبط، پاسخ مستقیم و نوشتهشده ارائه میدهد. این پاسخها از ترکیب اطلاعات منابع مختلف به دست میآیند. این پلتفرمها حتی میتوانند فراتر از سوالات سادهای مانند «پایتخت برزیل کجاست؟» عمل کنند. به این ترتیب، جستجوی هوش مصنوعی شکلی از «هوش مصنوعی مولد» است که میتواند محتوای جدید مانند تصویر، صدا، کد و متن خلق کند.
کاربر میتواند سوال خود را مطرح کند و پاسخ بگیرد؛ اما این تمام قابلیت آن نیست. هوش مصنوعی میتواند در قالب یک چتبات، مانند یک انسان گفتگو کند و دستورات کاربر را اجرا نماید.
به عنوان مثال، یکی از اساتید دانشگاه پنسیلوانیا، ChatGPT را با آزمون پایان ترم MBA آزمایش کرد و این ابزار نمره B را کسب کرد. شرکت Salesforce نیز از مدل ChatGPT در ابزار خود به نام Einstein GPT استفاده میکند تا به صورت خودکار ایمیلهای بازاریابی تولید کند.
غولهای فناوری دیگر نیز به رقابت برای dominance در حوزه جستجوی مولد هوش مصنوعی پیوستهاند. همکاری مایکروسافت با OpenAI از سال ۲۰۱۹ و با سرمایهگذاری یک میلیارد دلاری آغاز شد. پس از آن، مایکروسافت دو میلیارد دلار دیگر نیز سرمایهگذاری کرد و اخیراً متعهد به پرداخت ۱۰ میلیارد دلار دیگر در سالهای آینده شده است.
اگرچه بیشتر توجهات به سمت ChatGPT، بینگ و گوگل معطوف شده، اما شرکت مستقلی به نام Perplexity AI ابزاری ارائه داده که احتمالاً از همه این محصولات بهتر عمل میکند. چتبات جستجوی هوش مصنوعی Perplexity میتواند اطلاعات را به صورت زنده ارائه دهد و برای پاسخهای خود منابع را نیز ذکر کند.
اطلاعات جامعتری در مورد این موضوع را در 0 تا 100 ایجنت هوش مصنوعی + بهترین ایجنت های هوش مصنوعی پیدا کنید.
البته کارشناسان به درستی اشاره میکنند که چتباتهای هوش مصنوعی هنوز در ابتدای راه قرار دارند.
مقاله بهترین سایت های هوش مصنوعی فارسی رایگان منبع بسیار خوبی برای یادگیری بیشتر است.
هوش مصنوعی و دگرگونی در مراقبتهای پزشکی
در یکی دو سال گذشته، هوش مصنوعی تحولات بزرگی در صنعت سلامت ایجاد کرده و از ترندهای برتر سال ۲۰۲۳ محسوب میشود. پیشرفتهای هوش مصنوعی در مقابله با همهگیری جهانی نقش کلیدی داشت و از آن زمان، نوآوریهای این حوزه اهمیت بیشتری یافتهاند. استقبال از این فناوری در بیمارستانها رو به افزایش است – ۹۰٪ بیمارستانها راهبردهایی برای هوش مصنوعی دارند و ۷۵٪ از مدیران بیمارستانها بر اهمیت initiatives هوش مصنوعی تأکید کردهاند.
هوش مصنوعی به همراه یادگیری ماشینی، سرعت بسیاری از فرایندها در بیمارستانها را افزایش داده است. از جمله این فرایندها میتوان به اسکن دادههای دستنویس و تبدیل آنها به نسخه دیجیتال، ضبط مکالمات پزشک و بیمار و تبدیل صدا به یادداشت متنی، و شناسایی بیماران مناسب برای پژوهشهای علمی اشاره کرد. این فناوری در شرایط کمبود نیروی انسانی در بیمارستانها به یک ابزار ضروری تبدیل شده است. در سال ۲۰۲۱، نرخ جابجایی نیروی کار در بیمارستانها ۴/۶ درصد رشد کرد و به نزدیک ۲۶ درصد رسید.
این موضوع را بهتر بشناسید با مطالعه بهترین کلاس و ابزارهای هوش مصنوعی برای کودکان.
برای گسترش دانش خود، به مقاله معرفی ابزارهای هوش مصنوعی گوگل (رایگان) و نحوه کار با آنها سر بزنید.
بسیاری از بیمارستانها به پلتفرمهای مدیریت نیروی انسانی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند DirectShifts روی آوردهاند. این پلتفرم از هوش مصنوعی برای تطبیق پزشکان با موقعیتهای شغلی بیمارستان استفاده میکند. بسیاری از این موقعیتها، شغلهای روزانه و موردی هستند که در اوج بیماریها به آنها نیاز پیدا میشود. هماکنون بیش از ۸۵۰ هزار پزشک در این پلتفرم ثبتنام کردهاند. برخی بیمارستانها نیز با سرمایهگذاری روی سامانههای هوش مصنوعی که به نظارت بر بیماران کمک میکنند، بار کاری پرستاران را کاهش دادهاند.
نمونه دیگر، پلتفرم Ouva است که به طور پیوسته رفتار بیمار و ریسکهای احتمالی را تحلیل میکند. این سامانه دادهها را از حسگرهای نوری دریافت کرده و در صورت ترک تخت توسط بیماران پرخطر، به پرستاران هشدار میدهد. همچنین مواردی مانند زمان ویزیت پرستار، تحویل غذا و ورود و ترخیص بیماران را مدیریت میکند.
توصیه میشود به مطالعه مقاله کاربرد هوش مصنوعی در فین تک ادامه دهید.
در صورت علاقهمندی، مطلب هوش مصنوعی لاما چیست و چگونه با آن کار کنیم؟ را از دست ندهید.
توسعه دارو، تشخیص بیماری و طراحی برنامههای درمانی شخصیشده، تنها بخشی از قابلیتهای آینده هوش مصنوعی در حوزه سلامت هستند که مورد توجه سرمایهگذاران نیز قرار گرفتهاند. در سال ۲۰۲۲، بیش از ۱/۶ میلیارد دلار در استارتآپهای کشف دارو سرمایهگذاری شد.
به عنوان مثال، مایکروسافت به سرمایهگذاری در حوزه هوش مصنوعی سلامت ادامه میدهد. این شرکت با Paige همکاری کرده تا از فناوری هوش مصنوعی برای بهبود تشخیص سرطان و مراقبت از بیمار استفاده کند. Paige اولین شرکتی بود که تأییدیه FDA (سازمان غذا و داروی آمریکا) را برای استفاده از هوش مصنوعی در آسیبشناسی دیجیتال دریافت کرد.
هوش مصنوعی و کمک به سیستم آموزشی
حوزه آموزش نیز از جمله ترندهای برتر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۳ است. هوش مصنوعی توانایی آن را دارد که هم روش تدریس مربیان و هم روش یادگیری دانشآموزان را به شکل چشمگیری متحول کند. با راهاندازی ChatGPT، نگرانیهایی میان معلمان به وجود آمد که مبادا دانشآموزان از این ابزار برای نوشتن تکالیف یا پاسخ به سوالات امتحان بدون اطلاع معلم استفاده کنند. برای حل این مشکل، ChatGPT روی یک «واترمارک دیجیتال» کار میکند که در متون تولیدشده توسط هوش مصنوعی جاسازی میشود.
از سوی دیگر، برخی از مربیان از ChatGPT استقبال کرده و آن را بهانهای برای ورود گسترده ابزارهای هوش مصنوعی به کلاسهای درس دانستهاند. برخی معلمان در تدریس خود از سایتهایی مانند Character.ai و Prof Jim استفاده میکنند. Character.ai یک چتبات است که به کاربران امکان میدهد با شخصیتهای ساختهشده توسط هوش مصنوعی گفتگو کنند. برای مثال، دانشآموزان میتوانند با وینستون چرچیل، سقراط یا ناپلئون چت کنند. همچنین میتوانند از یک ربات معلم انگلیسی یا تاریخ سوال بپرسند.
Prof Jim نیز یک برنامه هوش مصنوعی است که محتوای یک کتاب درسی یا صفحه ویکیپدیا را اسکن کرده و به طور خودکار آن اطلاعات را به یک درس چندرسانهای با انیمیشنهای باکیفیت تبدیل میکند.
ابزارهای هوش مصنوعی که نقش معلم را بازی میکنند نیز برای دانشآموزان در سنین پایین در حال توسعه هستند. این ابزارها برای ارائه آموزش شخصی و مستقیم به دانشآموز، بدون نیاز به معلم انسانی طراحی شدهاند. آنها میتوانند بازخورد زنده ارائه دهند و محتوای درس را با توجه به عملکرد دانشآموز تنظیم کنند.
این موضوع را بهتر بشناسید با مطالعه هوش مصنوعی در حوزه امنیت + مزایا، فرصت ها و مشکلات.
افزایش قابلیت بینایی کامپیوتری در صنعت و بهبود کارایی
بینایی کامپیوتری شاخهای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان میدهد اطلاعات تصاویر و ویدیوها را تفسیر کرده و بر اساس آنها عمل کنند. سامانههای بینایی کامپیوتری امروزی از انسان دقیقتر عمل میکنند و سریعتر واکنش نشان میدهند. برای نمونه، بینایی کامپیوتری میتواند تشخیص نقص در تولید را تا ۹۰ درصد افزایش دهد. از این فناوری میتوان برای کاربردهای مختلفی مانند نظارت بر خط لوله، کنترل کیفیت محصول، شناسایی اسکناس تقلبی و حتی تشخیص بافتهای مشکوک در بیماران سرطانی استفاده کرد.
البته بینایی کامپیوتری از دهه ۱۹۵۰ وجود داشته؛ اما ظهور فناوری یادگیری عمیق (Deep Learning) باعث شده تا این حوزه در طیف وسیعی از برنامهها به کار رود – چیزی که قبلاً به سادگی ممکن نبود.
در یک نظرسنجی، نزدیک به ۳۰ درصد از رهبران کسبوکار اعلام کردند که تقاضا برای راهحلهای بینایی کامپیوتری در حال افزایش است. بیش از نیمی از آنان از قابلیت ردیابی و شناسایی اشیا با استفاده از بینایی کامپیوتری ابراز هیجان کردهبودند. بینایی کامپیوتری یکی از راههایی است که تولیدکنندگان را به سمت صنعت نسل چهارم سوق میدهد.
این در حالی است که صنعت نسل چهارم با کمبود شدید نیروی کار مواجه است. پیشبینی میشود تا سال ۲۰۳۰ حدود ۹/۷ میلیون شغل تولیدی خالی بماند که نتیجه آن از دست رفتن درآمدی حدود ۱۴/۶۰۷ میلیارد دلار خواهد بود. تولیدکنندگان با استفاده از بینایی کامپیوتری، کارایی و بهرهوری کارخانههای خود را افزایش داده و تعداد نیروی انسانی مورد نیاز را کاهش میدهند.
تشخیص ناهنجاریها یکی از نقشهای مهم بینایی کامپیوتری در تولید است. یک سامانه بینایی کامپیوتری میتواند هر مرحله از فرایند تولید را زیر نظر بگیرد و در صورت بروز خطا یا انجام نادرست یک مرحله، هشدار دهد. علاوه بر این، سیستم میداند که هر چرخه تولید چقدر باید طول بکشد و اگر چرخه ای زودتر از موعد به پایان برسد، میتواند احتمال وجود مشکل را اعلام کند. در نهایت، وقتی یک محصول ناقص شناسایی میشود، کارگران میتوانند با جستجوی شماره سریال آن، دقیقاً ببینند در طول فرایند تولید چه اتفاقی افتاده است.
یک استارتآپ کالیفرنیایی به نام Rain، از بینایی کامپیوتری برای مقابله با آتشسوزیهای جنگلی استفاده میکند. محصول آنها یک هلیکوپتر خودران بدون سرنشین است که با بهرهگیری از هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتری، آب را به نقطه آتشسوزی میرساند قبل از آن که آتش گسترش یابد. ایده این شرکت این است که هلیکوپترها مناطقی را پوشش دهند که انسان نمیتواند به صورت ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته زیر نظر بگیرد. در صورت وقوع آتشسوزی، هلیکوپتر بلافاصله به همراه یک خلبان از راهدور به منطقه اعزام میشود. این پروژه امسال روی آتشسوزیهای واقعی در کالیفرنیا آزمایش خواهد شد و هدف آنها ایجاد ۲۰۰ ایستگاه هلیکوپتر در آن منطقه است.
نقش هوش مصنوعی در پیشرفت فروش اینترنتی فروشگاهها
هوش مصنوعی امروزه به یکی از مهمترین عوامل پیشرفت در زمینه خردهفروشی تبدیل شده است. پیشبینیها حاکی از آن است که بازار هوش مصنوعی در صنعت خردهفروشی تا سال ۲۰۲۸ بیش از ۳۰ درصد رشد خواهد کرد و ارزش آن به حدود ۳۱ میلیارد دلار خواهد رسید. در سال ۲۰۲۱، بیش از ۸۰ درصد مدیران فروشگاهها اعلام کردند که در سطح قابل توجهی از هوش مصنوعی استفاده میکنند و این روند همچنان رو به افزایش است.
بر اساس پژوهشی در سال ۲۰۲۲، حدود ۴۰ درصد از شرکتهای خردهفروشی اعلام کردهاند که دنبال کردن رفتار مشتریان، یکی از اولویتهای سرمایهگذاری فناورانه آنها در دو سال آینده خواهد بود. همچنین بازاریابی بر اساس موقعیت مکانی، ابزارهای دیجیتال و سیستمهای هوشمند رایانهای در فهرست برنامههای آنها قرار دارد.
یکی از جالبترین کاربردهای هوش مصنوعی در فروشگاهها، فرآیند پرداخت است. فروشگاههایی مانند Amazon Go با استفاده از فناوریهای بینایی رایانهای، حرکت مشتریان را در فروشگاه دنبال میکنند. وقتی فرد کالایی را از قفسه برمیدارد، سیستم به طور خودکار آن را تشخیص داده و به سبد خرید مجازی او اضافه میکند. سپس هنگام خروج، هزینه به صورت خودکار از کیف پول دیجیتال مشتری کسر میشود.
مدیریت موجودی انبار نیز با کمک هوش مصنوعی آسانتر شده است. سیستمهای هوشمند میتوانند میزان کالاهای موجود در انبار و قفسهها را بررسی کنند و در صورت کمبود، به طور خودکار به بخش مربوطه اطلاع دهند. بر اساس گزارشها، شرکتهایی که از هوش مصنوعی در زنجیره تأمین استفاده میکنند، تا ۱۵ درصد در هزینههای لجستیک صرفهجویی کرده و موجودی کالاهای خود را تا ۳۵ درصد بهبود بخشیدهاند.
تعیین قیمتها نیز با کمک هوش مصنوعی به شکل پویا انجام میشود. با تحلیل اطلاعات فروش، رفتار رقبا و خواستههای مشتریان، سیستم میتواند قیمتها را در لحظه تنظیم کند و سود فروشگاه را افزایش دهد. فروشگاههایی که از برچسبهای قیمت الکترونیکی و سیستم قیمتگذاری پویا استفاده میکنند، امکان افزایش سود خود را تا ۳۳ درصد دارند.
در این مقاله راهنمای کامل فعالسازی هوش مصنوعی سامسونگ اطلاعات مفیدی آمده است.
یکی از تازهترین نوآوریها برای فروشگاهها، هوش مصنوعی مولد است. برای مثال، Shopify Magic در سال ۲۰۲۳ به عنوان ابزاری برای نوشتن خودکار توضیحات محصولات معرفی شد. این شرکت قصد دارد در آینده ابزارهای بیشتری مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه دهد.
برندهای پوشاک نیز میتوانند با استفاده از هوش مصنوعی مولد، صدها مدل ترکیب لباس را به مشتریان آنلاین خود پیشنهاد دهند. به عنوان نمونه، همکاری پوما با استیلیتیکس باعث افزایش ۲۳۵ درصدی نرخ تبدیل و ۳۳۴ درصدی افزایش مدت زمان حضور کاربران در وبسایت شد.
📌 افزایش ریسکها و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
با وجود پیشرفتهای چشمگیر، ریسکهای هوش مصنوعی همچنان وجود دارد. بسیاری از شرکتها به اندازه کافی به خطرات امنیت سایبری، حریم خصوصی، شفافیت و سوگیری در هوش مصنوعی توجه نمیکنند. با این حال، در ماههای اخیر نشانههایی از تغییر این نگرش در بین شرکتها، مشتریان و دولتها دیده میشود.
بر اساس گزارشی از مککینزی، ۷۲ درصد از مصرفکنندگان معتقدند که پیش از خرید، باید با خطمشی هوش مصنوعی شرکت آشنا باشند. همچنین ۵۵ درصد از مدیران کسبوکارها اعلام کردهاند که در سه سال گذشته حداقل یک حادثه مرتبط با هوش مصنوعی را تجربه کردهاند. نظرسنجیها در آمریکا نیز نشان میدهد که نزدیک به دو سوم مردم خواستار وضع مقررات جدید برای هوش مصنوعی در آینده نزدیک هستند.
عاملهای هوش مصنوعی (AI Agents) نیز امروزه نقش مهمی در خودکارسازی فرآیندها ایفا میکنند. این عاملها با ترکیب یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، میتوانند وظایفی مانند تحلیل داده، پشتیبانی از مشتری و حتی طراحی وبسایت را انجام دهند. برخلاف ابزارهای قدیمی، آنها قابلیت یادگیری و بهبود مستمر را دارند.
جمعبندی:
هفت روند برتر هوش مصنوعی که در این مقاله بررسی شد، تصویری از آینده این فناوری ارائه میدهد. هوش مصنوعی بدون شک روش کار شرکتها و افراد را در سراسر جهان تغییر خواهد داد.
در بسیاری از صنایع، هوش مصنوعی منجر به ابداع روشها و فرآیندهای جدیدی خواهد شد که پیش از این دیده نشدهاند. این فناوری پتانسیل افزایش بهرهوری، کاهش اثرات کمبود نیروی کار و ایجاد جریانهای درآمدی تازه را دارد.
با این حال، خطرات واقعی هوش مصنوعی نیز وجود دارد. در سالهای آینده، ممکن است نقاط ضعف بیشتری از این فناوری آشکار شود و دولتها، سازمانها و مصرفکنندگان باید راهی برای تعادل بین مزایا و ریسکهای آن پیدا کنند.
هوش مصنوعی فقط به طراحی سایت محدود نمیشود. شرکتهای بزرگ فناوری مانند گوگل نیز با ارائه سرویسهای مبتنی بر هوش مصنوعی، دنیای دیجیتال را متحول کردهاند. از جمله این سرویسها میتوان به مدل زبانی جیمینی، هوش مصنوعی تولید موسیقی MusicLM و سرویس تبدیل متن به گفتار گوگل اشاره کرد. این ابزارها نشان میدهند که هوش مصنوعی چگونه در حال بهبود تعامل انسان و ماشین است.
منبع: https://explodingtopics.com/blog/ai-trends