کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت

هوش مصنوعی تاثیرات مستقیم و غیرمستقیم بسیاری بر روی تمام صنایع دارد. اما قبل از پرداختن با کاربرد هوش مصنوعی در صنعت، با مفهوم هوش مصنوعی آشنا خواهیم شد.

در ادامه به تعریف مختصری از هوش مصنوعی، انواع آن و زیرشاخه‌هایش اشاره خواهد شد. سپس به کاربردهای آن در صنایع مختلف پرداخته‌ایم.

فهرست مطالب

• هوش مصنوعی چیست؟
• سطوح مختلف هوش مصنوعی
• یادگیری ماشین
• یادگیری عمیق
• کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• استفاده از سرویس ژوپیتر ابر فردوسی

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی مجموعه‌ای از کدها و الگوریتم‌های برنامه‌نویسی شده است که کامپیوتر را هوشمندسازی می‌کنند.

این کامپیوتر قادر است تا همانند یک انسان بیاندیشند، احساس کند، رفتار کند، استدلال کند، یاد بگیرد، تصمیم بگیرد و راه حل ارائه دهد.

بنابراین هوش مصنوعی این قدرت را دارد تا آینده تجارت، نحوه کار و زندگی مردم را متحول کند.

فناوری هوش مصنوعی به کمک رایانش ابری و کارت‌های گرافیکی ابری بنا شده است.

[مطالب بیشتر: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با کارت‌های گرافیکی مقاله اجاره کارت گرافیک را مطالعه کنید.]

سطوح مختلف هوش مصنوعی

بر اساس نوع و پیچیدگی وظایفی که یک سیستم قادر به انجام آن است، هوش مصنوعی را می توان به چهار دسته تقسیم کرد:

ماشین واکنشی:

یک ماشین واکنش‌گرا از ابتدایی‌ترین اصول هوش مصنوعی پیروی می‌کند. این ماشین از هوش خود تنها برای درک و واکنش به دنیای مقابل خود استفاده کند.

یک ماشین واکنشی نمی‌تواند یک حافظه را ذخیره کند. در نتیجه قادر به استفاده از تجربیات گذشته برای تصمیم‌گیری در زمان واقعی نیست.

Deep Blue یک نمونه معروف از ماشین‌های واکنشی است که توسط IBM در دهه 1990 به عنوان یک ابر رایانه بازی شطرنج طراحی شد.

پیروزی جنجالی این ماشین واکنشی در برابر گری کاسپاروف، استاد بزرگ بین المللی شطرنج در تاریخ هوش مصنوعی به ثبت رسیده است.

اما Deep Blue تنها می‌توانست صفحه شطرنج را شناسایی کند و بر اساس قوانین موقعیت مهره را تصدیق و منطقی‌ترن حرکت را انجام دهد.

جالب اینجاست که برای این ماشین واکنشی، حرکات بالقوه آتی حریف مهم نبود و هر حرکتش جدا از حافظه حرکت قبل و هر نوع تاکتیک برنامه‌ریزی شده بود.

حافظه محدود:

هوش مصنوعی حافظه محدود پیچیده‌تر است و امکانات بیشتری را نسبت به ماشین‌های واکنشی ارائه می‌دهد.

این ماشین قادر است به دنبال سرنخ‌هایی در مورد آنچه ممکن است در آینده رخ دهد، به گذشته نگاه می‌کند.

زیرا قابلیت ذخیره‌سازی داده‌ها و جمع‌آوری اطلاعات به‌منظور پیش‌بینی آینده و تصمیم‌گیری‌های بالقوه در آن‌ها تعبیه شده است.

در این مدل، یک تیم از دانشمندان هوش مصنوعی به ماشین‌ها آموزش می‌دهند و یا زمینه یادگیری خودکار آن‌ها را فراهم می‌آورند.

یادگیری تقویتی، حافظه (LSTM) و شبکه‌های (E-GAN) انواع ماشین‌های حافظه محدود را تشکیل می‌دهند.

لازم به ذکر است که دو دسته‌بندی ماشین واکنشی و حافظه محدود، معادل اصطلاح هوش مصنوعی باریک هستند.

هوش مصنوعی باریک که گاهی به آن هوش مصنوعی ضعیف نیز می‌گویند، موفق‌ترین تحقق هوش مصنوعی تا به امروز است.

نظریه ذهن:

نظریه ذهن دقیقاً همانند اسمش یک مفهوم نظری است و هنوز توانایی‌های فنی و علمی لازم برای رسیدن به این سطح از هوشمندی به‌وجود نیامده است.

این نظریه به دنبال آن است که ماشین‌های هوش مصنوعی بتواند احساس انسان‌ها، حیوانات و سایر ماشین‌ها را درک کند و از طریق خوداندیشی تصمیم بگیرد.

ماشین‌ها باید بتوانند احساسات و مجموعه‌ای از مفاهیم روان‌شناختی دیگر را در زمان واقعی درک و پردازش کنند و یک رابطه دو طرفه بین افراد و هوش مصنوعی ایجاد کنند.

این سطح از هوشیاری را می‌توان معادل اصطلاح هوش مصنوعی عمومی (AGI) یا هوش مصنوعی قوی دانست.

خودآگاهی:

پله بعد از نظریه ذهن، خودآگاهی هوش مصنوعی خواهد بود. این نوع از هوش مصنوعی دارای آگاهی در سطح انسان و فراتر است.

ماشین در این مرحله وجود خود در جهان و همچنین حضور و وضعیت عاطفی دیگران و نیازهای آن‌ها را درک می‌کند.

این سطح از هوشیاری را نیز می‌توان تقریبا معادل اصطلاح ابر هوش مصنوعی (ASI) دانست.

این سیستم کامپیوتری تقریباً در هر زمینه‌ای از جمله خلاقیت علمی، خرد عمومی و مهارت‌های اجتماعی از انسان‌ها پیشی خواهد گرفت.

از آنجایی که پیشرفت علم و فناوری تا سطح هوش مصنوعی باریک رسیده است، بعید نیست که در آینده سایر سطوح هوش قوی و ابر هوش را نیز درنوردد.

یادگیری ماشین

بخش عمده ای از هوش مصنوعی باریک (Narrow AI) توسط پیشرفت‌هایی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ایجاد شده است.

یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا به طور خودکار یاد بگیرند و ارتقا یابند.

در واقع این فناوری قادر است تا با تجزیه و تحلیل و درک داده‌ها، بدون دخالت انسان، بیاموزد، استدلال کند،پیش‌بینی کند، تصمیم بگیرد و انجام دهد.

ML از الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوهای درون داده‌ها استفاده می‌کند و سپس از آن الگوها برای ایجاد یک مدل داده استفاده می‌شود که می‌تواند پیش‌بینی و… کند.

با توجه به نوع آموزش یعنی تحت نظارت یک انسان یا خودآموز و…، یادگیری ماشین را می‌توان به چهار دسته تقسیم کرد:

• 1- یادگیری ماشینی تحت نظارت
• 2- یادگیری ماشینی بدون نظارت
• 3- یادگیری ماشین نیمه نظارتی
• 4- یادگیری ماشین تقویتی

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوع پیشرفته‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌هایی از الگوریتم‌ها تشکیل شده است که از ساختار مغز انسان الهام می‌گیرد.

یک شبکه عصبی عمیق دارای گره‌های عصبی تو در تو است و نسبت به ML نیاز کمتری به دخالت انسان‌ها دارد. از طرفی می‌تواند داده‌های عظیم‌تری را تجریه و تحلیل نماید.

اگرچه یادگیری عمیق می‌تواند از داده‌های برچسب گذاری شده نیز استفاده کند، اما لزوما نیاز به استفاده از آن‌ها نیست.

یادگیری عمیق به هوش مصنوعی در شناسایی تصاویر و فراگیری مهارت‌هایی مانند شطرنج، کمک شایانی می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت

هوش مصنوعی تقریبا برروی تمامی صنایع موجود در جهان، به‌طور مستقیم و یا غیرمستقیم تاثیر گذار است.

بدون شک هوش مصنوعی در کسب و کارهای صنعتی موجب سرعت، دقت، امنیت، اتوماسیون، کاهش مصرف انرژی و… شده است.

پیش از این در مقالات مختلفی به کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف پرداخته‌ایم که در ادامه با خلاصه‌ای از آن‌ها آشنا خواهیم شد:

1- هوش مصنوعی در صنعت کشاورزی:

بنا بر پیش‌بینی‌ها افزایش جمعیت، رشد شهرنشینی و کاهش خاک حاصلخیز منجر به افزایش ریسک‌های صنعت کشاورزی خواهند شد.

از آنجایی که زندگی بشر با کشاورزی و دام‌پروری رابطه تنگاتنگی دارد، استفاده از هوش مصنوعی در آن بسیار مهم و پرکاربرد است.

هوش مصنوعی از طریق حسگرهای موجود در خاک، پهبادهای کوچک و یا تراکتورهای خودران به تجزیه و تحلیل اطلاعات موجود در مزرعه می‌پردازد.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله کاربرد هوش مصنوعی در صنعت کشاورزی را مطالعه نمایید.]

2- هوش مصنوعی در تشخیص و درمان سرطان:

فناوری هوش مصنوعی در تشخیص داده‌ها در ابعاد بزرگ، استخراج روابط میان آن‌ها و کشف ویژگی‌های پیچیده‌ای که توسط مغز انسان قابل درک نیستند، برتری دارد.

بنابراین می‌تواند با آنالیز اسکن‌های بافتی یا تصویر اولتراسوند، به خوبی و یا حتی بهتر از پاتولوژیست‌ها در تشخیص هر نوع سرطانی موثر باشد.

همچنین با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی می‌توان عوامل خطر و یا میزان احتمال ابتلای افراد به یک سرطان خاص را تعیین کنند.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در تشخیص و درمان سرطان را مطالعه نمایید.]

3- هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی:

برخلاف آنچه تاکنون صنعت خودروسازی جهان تجربه کرده است، به‌زودی قیمت ماشین‌ها، با نوع نرم‌افزار نصب شده روی آن‌ها سنجیده شود.

یعنی خصوصیاتی همچون قدرت و سرعت موتور، در درجه دوم اهمیت قرار خواهند گرفت. و تا ده سال آینده، ماشین‌های خودران، خیابان‌های جهان را درخواهند نوردید.

دانشمندان این حوزه با ایجاد سناریوهای مختلف از مواقع خطر، به هوش مصنوعی خودرو می‌فهماند که در شرایط مختلف چه واکنشی از خود نشان بدهد.

همچنین الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با هزاران عکس از شرایط مختلف آب و هوا، شبانه‌روز و زوایای مختلف عابرین و تابلوهای راهنمایی و رانندگی تغذیه می‌کنند.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی را مطالعه نمایید.]

4- هوش مصنوعی در صنعت بانکداری:

در دنیای پرسرعت امروزی، جایی برای کاغذبازی‌های وقت‌گیر قدیم نمانده است. از طرفی رشد روزافزون داده‌های بانکی، نیاز به امنیت و توان محاسباتی بالایی دارند.

از این رو هوش مصنوعی به دلیل توانایی بالا در درک روابط پیچیده، سرعت و اتوماسیون فرآیند یادگیری و عملش، تبدیل به بخشی ضروری از دنیای مالی می‌شود.

مبارزه با پولشویی، شناخت مقاصد مشتری، شناسایی و جلوگیری از تقلب، ارزیابی ریسک‌ها، کاربرد چت‌بات‌ها و دستیاران صوتی، همگی با هوش مصنوعی قوت گرفته‌اند.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در صنعت بانکداری را مطالعه نمایید.]

5- هوش مصنوعی در صنعت فناوری اطلاعات:

فرآیندی که از برنامه‌ها، نرم‌افزارها و سخت‌افزارهای به هم متصل‌‌ استفاده می‌کند تا اطلاعات را پردازش، ذخیره‌سازی، توزیع، انتقال و حفاظت کند، فناوری اطلاعات (IT) نام دارد.

می‌توان گفت که هدف هوش مصنوعی در دنیای IT، افزایش دقت و سرعت تمام اموراتی است که پیش از این بسیار کند و پر خطا انجام می‌شدند.

هوش مصنوعی بر روی مدیریت اتوماسیون خدمات، امنیت داده‌ها، کدنویسی، تضمین کیفیت، تشخیص تقلب، رسانه‌های اجتماعی، تجزیه و تحلیل نقص، دستیاران صوتی و… موثر بوده است.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات را مطالعه نمایید.]

6- هوش مصنوعی در صنایع نظامی:

عده‌ای معتقدند که استفاده از هوش مصنوعی در صنایع نظامی، می‌تواند منجر به ارزانی و آسانی کشتارهای دسته‌جمعی شود.

به همین دلیل بسیاری از بزرگان از قبیل ایلان ماسک، بیل گیتس، مصطفی سلیمان و… بارها خطرات ناشی از فراگیری هوش مصنوعی را گوشزد کرده‌اند.

زیرا فناوری‌هایی مانند میکرو پهپادهای قاتل، سربازان پیشرفته ارتش، فناوری رادار گریز، ربات‌های قاتل و… می‌تواند بسیار متعصبانه‌تر و بی رحمانه‌تر از انسان‌ها عمل کنند.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در صنایع نظامی را مطالعه نمایید.]

7- هوش مصنوعی در صنعت ساختمان سازی:

استفاده از هوش مصنوعی در صنعت ساختمان‌سازی بسیار کاربردی است. چراکه منجر به امنیت، طراحی، کاهش هزینه‌ها و ساخت و ساز کارآمدتر می‌شود.

می‌توان به هوش مصنوعی اطلاعاتی از قبیل ابعاد و جغرافیای زمین مورد نظر را تزریق کرد تا بهترین نقشه، زمان‌بندی و برآورد هزینه‌ها را با توجه به تورم و چالش‌های پیش‌بینی نشده، ارائه دهد.

زیرا می‌توان به هوش مصنوعی هزاران تجربه ساختمان‌سازی را، از سراسر جهان تزریق نمود و این فناوری بدون هیچ خطایی از تمامی آن‌ها خواهد آموخت.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در صنعت ساختمان سازی را مطالعه نمایید.]

8- هوش مصنوعی در صنعت بیمه:

تاکنون هوش مصنوعی تغییرات ریز و درشت بسیاری در صنعت بیمه به‌وجود آورده است.

به عنوان مثال کارهایی از قبیل کشف تقلب، پذیره‌نویسی، ارزیابی ریسک، کاهش خطای انسانی، رسیدگی به ادعاها و… با هوش مصنوعی سریع و دقیق‌تر می‌شود.

اما به زودی قرار است تا صنعت بیمه از وضعیت فعلی خود یعنی «تشخیص و تعمیر» به «پیش‌بینی و پیشگیری» با هوش مصنوعی تغییر کند.

این‌گونه دیگر خبری از نرخ مصوب بیمه وجود نخواهد داشت. بلکه هر فرد به میزان ریسک موجود در زندگی‌اش پرداخت می‌کند.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در صنعت بیمه را مطالعه نمایید.]

9- هوش مصنوعی در صنعت بازی‌سازی:

استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بازی سازی، تجربه‌های مهیج‌تر و سرگرم‌کننده‌تری را برای بازیکنان به وجود می‌آورد.

امروزه در اغلب بازی‌ها، دیگر خبری از NPCهای کسل کننده با حرکات تکراری نیست. بلکه هر کدام از آن‌ها قابلیت شگفت‌زده کردن بازیکنان و حتی سازندگان را دارند.

از طرفی میزان سختی هر بازی نسبت به مهارت و قدرت بازیکنان کم و زیاد می‌گردد. این‌گونه با افزایش یا کاهش مهارت بازیکنان، سطح دشواری نیز کم و زیاد خواهد شد.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در صنعت بازی سازی را مطالعه نمایید.]

10- هوش مصنوعی در صنعت پزشکی:

امروزه هوش مصنوعی همانند یک دستیار دقیق، سریع و قدرتمند در کنار پزشکان، در حال کمک به تشخیص، درمان و یا پیشگیری از بیماری‌هاست.

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت پزشکی بسیار گسترده است. بنابراین در این مقاله صرفا به چند نمونه کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی اشاره شده است.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در صنعت پزشکی را مطالعه نمایید.]

11- هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز:

مانند هر صنعت دیگری، هوش مصنوعی در صنعت نفت نیز جایگاه ویژه خود را پیدا کرده است. هوش مصنوعی قادر است برخی از کارها را بسیار بهتر، سریع‌تر و دقیق‌تر از انسان‌ها به انجام برساند.

شکی نیست که دیر یا زود تمام عرصه‌های صنعت نفت و گاز را تحت پوشش خود قرار بدهد. مثلا هوش مصنوعی در این صنعت، قادر به بازرسی از مناطقی است که برای انسان‌ها صعب‌العبور می‌باشند.

[ادامه مطلب: می‌توانید برای آشنایی بیشتر با جزئیات، مقاله هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز را مطالعه نمایید.]

استفاده از سرویس ژوپیتر ابر فردوسی

شرکت ابر فردوسی ارائه دهنده سرویس‌های ابری متنوع، با بهترین قیمت و کیفیت است. از جمله این سرویس‌ها می‌توان به سرویس ژوپیتر لب جهت پیشبرد هوش مصنوعی اشاره کرد:

مطالب بیشتر