هوش مصنوعی در سال 2023 اهمیت، روندها و بینش ها

هوش مصنوعی (AI) بخشی از زندگی روزمره ما شده است. از “هی، سیری، یک جلسه با جاش برای ظهر چهارشنبه تنظیم کن” تا “نتفلیکس چگونه می تواند بفهمد که من این فیلم را دوست خواهم داشت؟” حتی دولت مادرید با تجزیه و تحلیل اطلاعات مربوط به ترافیک مسافران، قطارها و سایر نرخ های مرتبط با مترو با هوش مصنوعی، به کاهش 25 درصدی در مصرف انرژی سالانه دست یافت.

تعجب آور نیست زیرا حدود 80 درصد از دستگاه های روزمره با نوعی هوش مصنوعی همراه می شوند و 77 درصد از مردم از راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می کنند. علاوه بر این، گزارش‌های مالی بیان می‌کنند که ما در عصر انقلاب هوش مصنوعی زندگی می‌کنیم: پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی هوش مصنوعی CAGR  تا سال 2026 با 39.7 درصد به 309.6 میلیارد دلار افزایش یابد.

هوش مصنوعی در سال 2023 به توسعه خود ادامه خواهد داد اما با مقررات سختگیرانه ای مواجه خواهد شد. در مقاله امروز، اهمیت و کاربردهای پرطرفدار هوش مصنوعی در سال 2023 را به همراه راهنمای پیاده سازی کوتاهی کشف می کنیم.

چرا هوش مصنوعی در سال 2023 بسیار مهم است؟

دقت، مقرون به صرفه بودن، و بهبود تجربه کاربر، از مزایای شناخته شده هوش مصنوعی هستند. اما آنها بسیار کلی هستند و وضعیت فعلی را در نظر نمی گیرند. امروز، ارزش واقعی هوش مصنوعی را در سال 2023 تجزیه و تحلیل خواهیم کرد:

• جهان همچنان در حال مدیریت چالش‌های پیش‌آمده تا سال 2020 است. کسب‌وکارها برای انتقال فعالیت‌های خود به محیط دیجیتال به کمک نیاز دارند زیرا کاربران به خدمات آنلاین سریع و بسیار کارآمد عادت کرده‌اند. این تمایل در سال 2023 به جایی نخواهد رسید و هوش مصنوعی بهترین تقویت کننده برای جایگزینی کار دستی، دسترسی بیشتر به تحویل و ایجاد محصولات دیجیتال کاربر پسند است.
• صنعت پزشکی نیز به هوش مصنوعی نیاز دارد. همه‌گیری مداوم ضرورت افزایش بهره‌وری سیستم‌های کمکی و سایر نرم‌افزارهای مرتبط برای تجربه بهتر پزشک و بیمار را آشکار کرده است.
• پایان سال 2022 هزاران نفر را بیکار کرد. این مشکل دو طرفه است زیرا کسب‌وکارها اکنون فرآیندهای غیر خودکار را به فرآیندهای خودکار تبدیل می‌کنند، در حالی که کارکنان خوب به ابزارهایی برای جستجوی سریع و راحت محل‌های کاری جدید نیاز دارند. به نظر می رسد یک پیش فرض مناسب برای توسعه محصول مبتنی بر هوش مصنوعی باشد.
• 212485 جرایم سایبری تنها در دو ماه اول سال 2022 گزارش شده است. برای مقایسه، بیشتر از تعداد کل در سال 2018 است. خبر بد این است که این رقم در سال 2023 افزایش می یابد، اما هوش مصنوعی فرصتی واقعی برای بهبود پیش بینی این وضعیت اسف بار است.

7 ترند کلیدی هوش مصنوعی در سال 2023

ما به طور قطع نمی دانیم امسال در دنیای فناوری چه اتفاقی خواهد افتاد. اما می توانیم جهت توسعه و تحول را تعیین کنیم. در اینجا هفت مورد از داغ‌ترین گرایش‌ها و ایده‌های هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی آن‌ها در یک بخش تجاری خاص را خواهید یافت.

دستیاران هوش مصنوعی

آیا تا به حال با یک نماینده پشتیبانی مشتری یا مدیر فروشگاه آنلاین صحبت کرده اید؟ این مکالمات نکته های ارزشمندی را حفظ می کند که به بهینه سازی فعالیت های مختلف تجاری کمک می کند. دستیارهای هوش مصنوعی مجازی برای سال 2023 ضروری هستند زیرا می توانند اطلاعات مربوط به مشکلات پیش آمده را بر اساس ضبط صدا یا پیام های متنی تجزیه و تحلیل کنند و با آن به بهبود مستمر تجربه مشتری کمک کنند.

هدف هر کسب و کاری برآورده کردن (یا حتی پیش بینی) نیازهای مشتری است. برای ایجاد امکان، این فناوری می تواند زمینه، حالت، شباهت های معنایی، تفاوت های ظریف گفتار و حتی لهجه ها را تجزیه و تحلیل کند. از این اطلاعات می توان برای ایجاد سناریوهایی برای حل مسائل مشابه که در آینده به طور موثرتری پدیدار می شوند استفاده کرد.

به عنوان مثال، مشتری شما می خواهد خرید خود را برگرداند. اگر مشکلاتی در روند بازگشت وجود داشته باشد، هوش مصنوعی تماس یا پیام مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کند، مشکل را با حل آن مرتبط می‌کند و مشکلات مشابه را در آینده به طور موثرتر حل می‌کند.

تولید محتوا

هوش مصنوعی مولد ابزاری پیشرفته برای ایجاد محتوای افزوده شده، خواه تصاویر، متون یا حتی ویدیوها باشد.

راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی از چندین منبع مختلف و یادگیری به سبک انتقال (روش یادگیری ماشینی که در آن از یک مدل از پیش آموزش دیده به عنوان نقطه شروع یک مدل در یک کار جدید استفاده مجدد می کنیم) برای ساخت محتوای مورد نیاز استفاده می کنند. برای مثال Craiyon تصاویر را بر اساس توضیحات متنی تولید می کند.

هوش مصنوعی در حال حاضر کار بازاریاب را بهینه می کند، اما ما همچنین انتظار داریم که در آینده به متخصصان رسانه کمک کند. یک روز، فیلم‌هایی را که کاملاً توسط هوش مصنوعی ساخته شده‌اند تماشا می‌کنیم و می‌توانیم فیلم‌های قدیمی‌تر را با کیفیت HD چندین برابر سریع‌تر بازسازی کنیم.

هوشمندی درون‌نما

هوشمندی درون‌نما (XAI)  مجموعه ای از ابزارهایی است که به انسان کمک می کند تا تصمیمات یا پیش بینی های انجام شده توسط هوش مصنوعی را درک کند. این در تضاد با مفهوم “جعبه سیاه” در یادگیری ماشینی است، جایی که حتی طراحان آن نمی توانند توضیح دهند که چرا هوش مصنوعی به یک تصمیم خاص رسیده است. این مجموعه تحلیلی از ابزارها و چارچوب هایی است که به درک و توصیف پیش بینی های مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می کند.

علاوه بر این، هوشمندی درون‌نما روند پذیرش هوش مصنوعی را هموار می کند. مدیران و کارآفرینان نه تنها پیش‌بینی‌ها را دریافت می‌کنند، بلکه زمینه‌ها و توجیه‌های آنها را نیز دریافت می‌کنند. این فقط در مورد “چه چیزی؟” نیست بلکه “چرایی؟” است.

در سال 2023، تقاضا برای هوشمندی درون‌نما به طور قابل توجهی در بخش های مراقبت های بهداشتی و مالی افزایش خواهد یافت. کارکنان پزشکی نسخه مبتنی بر هوش مصنوعی را تنها بر اساس یک توجیه قوی ارائه می کنند، همانطور که یک کارمند بانک نمی تواند درخواست وام را بدون توضیح رد کند.

بزرگترین چالش پیاده سازی هوشمندی درون‌نما، خطاهای اخلاقی است. اما این موضوع با آزمون ها و ممیزی های دقیقی که توسط ساختارهای حقوقی و اجتماعی انجام می شود قابل حل است.

هوش مصنوعی لبه ای

هوش لبه ای یا Edge AI تلفیقی از هوش مصنوعی و محاسبات لبه ای است. از این رو، برای درک هوش مصنوعی لبه ای، باید درک کرد که محاسبات لبه ای چیست.

بیایید اپل واچ را تصور کنیم. این یک دستگاه مستقل است که داده ها را با سایر دستگاه های هوشمند از طریق اینترنت اشیا (IoT) مبادله می کند. محاسبات لبه ای با نزدیک‌تر کردن داده‌ها به محل مبدا، به اجرای تبادل بدون فشار بیش از حد کمک می‌کند. بنابراین توابع “در لبه” باقی می مانند و در فضای ذخیره سازی ابری حرکت نمی کنند. “لبه” می تواند یک ماشین، لپ تاپ، دستگاه پزشکی باشد، هر چیزی که از نزدیک به دستگاه هوشمند متصل است.

به زبان ساده، هوش مصنوعی لبه ای به معنای اعمال الگوریتم های هوشمند در محیط محاسبات لبه ای است. ذخیره‌سازی امن و پردازش سریع‌تر حجم عظیمی از محتوا و اطلاعات تجاری، سوابق خرید و سایر داده‌های بزرگ در خارج از ابر را فراهم می‌کند.

هوش مصنوعی لبه ای احتمالا تغییراتی را در چندین صنعت ایجاد می کند. در مراقبت‌های بهداشتی، اطلاعات حساس بیمار را می‌توان در یک ذخیره‌سازی محلی نگهداری کرد و سازمان‌های پزشکی را قادر می‌سازد تا تحلیل‌های بی‌درنگ و بدون تهدید امنیتی انجام دهند. در بخش خودرو، پردازش سریع داده ها می تواند به وسایل نقلیه خودران کمک کند تا خدمات رانندگی ایمن تری را برای مسافران خود ارائه دهند.

خرید بدون حساسیت مبتنی بر هوش مصنوعی

آیا تا به حال به این فکر کرده اید که آیا اطلاعات مربوط به رفتار مشتری در یک فروشگاه فیزیکی می تواند برای تجارت مفید باشد؟ تجربه خرید قبلی و سایر اطلاعات جمع آوری و تجزیه و تحلیل شده توسط هوش مصنوعی افق های جدیدی را برای صنعت خرده فروشی باز می کند.

اجازه دهید مثال زیر را از خرید بدون حساسیت مبتنی بر هوش مصنوعی بر اساس بینایی رایانه (CV) و هوش مصنوعی لبه ای در نظر بگیریم. مشتریان وارد فروشگاه می شوند، یک کد QR را از طریق یک برنامه خاص اسکن می کنند، که از طریق آن یک روش پرداخت متصل است. سپس مشتریان به سادگی اقلام مورد نظر خود را انتخاب کرده و با آنها از فروشگاه خارج می شوند. این جریان فناوری Just Walk Out (JWO) نامیده می شود. اما صبر کنید، دقیقا چه اتفاقی افتاده است؟

سیستم پیچیده ما تمام کالاهایی را که مشتریان در سبد خرید خود با استفاده از دوربین‌های هوشمند و حسگرهای ویژه موجود در قفسه‌ها قرار می‌دهند شناسایی کرد. به این ترتیب، سیستم می داند که خریدار چه کالاهایی را انتخاب کرده است، بنابراین پرداخت ها به طور خودکار از طریق برنامه برداشت می شود.

خریداران بالاخره صف های طولانی را فراموش می کنند و به طور مرتب توصیه های شخصی برای خرید بعدی خود دریافت می کنند. اطلاعات برای بهبود فرآیند از طریق تجزیه و تحلیل ویدیویی، بینش در زمان واقعی و ادغام با تاریخچه خریدهای گذشته به دست می آید.

امنیت سایبری

در سال 2023، شرکت های بیشتری در حال برنامه ریزی برای سرمایه گذاری در اقداماتی هستند که از نشت داده های تجاری و حملات سایبری جلوگیری می کند، که معمولا ناشی از دسترسی به سرورهای شرکت از دستگاه های شخصی است. الگوریتم‌ها چگونه می‌توانند به آن کمک کنند؟

مدل‌های امنیتی خودکار با هوش مصنوعی شبکه‌ها و پایگاه‌های داده در مقیاس بزرگ را برای ارزیابی ریسک‌ها و ارائه توصیه‌های مرتبط برای بهبود امنیت نظارت می‌کنند. این رویکرد به خودکارسازی کار دستی و شناسایی سریع تهدیدها کمک می کند.

یادگیری تجمیعی

یادگیری تجمیعی نتیجه مستقیم آخرین دستاوردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری است. این یک روش جدید برای آموزش مدل‌های غیرمتمرکز ML در چندین دستگاه لبه ای، مانند تلفن‌های هوشمند معمولی یا ابزارهای پزشکی پیچیده‌تر است. مزیت بزرگ این روش این است که دستگاه ها به طور مداوم یک مدل را آموزش می دهند اما برخلاف روش های سنتی ML، داده ها را به سرور مرکزی ارسال نمی کنند.

بعلاوه، رمزگذاری همومورفیک امکان به اشتراک گذاری اطلاعات بین یک کلاینت و یک سرور را بدون هیچ خطری برای حریم خصوصی فراهم می کند. این نوع رمزگذاری به کاربران اجازه می دهد تا محاسباتی را روی داده های رمزگذاری شده خود بدون رمزگشایی انجام دهند.

شرکت های تولیدی می توانند از مدل های یادگیری تجمیعی برای توسعه مدل های تعمیر و نگهداری پیش بینی کننده تجهیزات استفاده کنند. تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده می‌تواند با موانعی مانند مشتریانی که نمی‌خواهند داده‌های شخصی خود را به اشتراک بگذارند یا مشکلات صادرات داده‌ها از کشورها/سایت‌های مختلف، مواجه شود. یادگیری تجمیعی می تواند با استفاده از مجموعه داده های محلی این چالش ها را مدیریت کند.

وام دهی همتا به همتا (P2P)  یکی از محرک های فناوری مالی (FinTech) است. FL می تواند اجرای P2P را بهبود بخشد، به موجب آن وام دهندگان اطلاعات بهتری در مورد توانایی وام گیرنده برای بازپرداخت وام برای وام دهندگان خواهند داشت. و این نیز موردی از تجزیه و تحلیل اعتبار است که به موجب آن بانک های سنتی (مانند وام دهندگان P2P)  می توانند اعتبار وام گیرنده خاصی را از طریق داده های خود بدون نیاز به داده های وام گیرنده برای ترک تلفن خود ارزیابی کنند.

این کارایی و سرعت را هنگام تعیین امتیاز اعتبار برای وام گیرندگان به ارمغان می آورد زیرا نیازی به شبیه سازی داده های وام گیرنده بر روی یک سرور مرکزی برای الگوریتم ML برای انجام تجزیه و تحلیل قبل از تولید گزارش اعتباری روی دستگاه نیست. در عوض، الگوریتم ML تجزیه و تحلیل اعتبار را روی دستگاه وام گیرنده اجرا می کند.

گوگل قبلا یک نسخه بتا از چارچوب یادگیری تجمیعی را به نام Tensorflow Federated راه اندازی کرده است.

چگونه برای پیاده سازی نوآوری های هوش مصنوعی در کسب و کار خود آماده شویم؟

در این قسمت از مقاله، ما مراحل خاصی را به اشتراک می گذاریم تا زمینه را برای راه حل هوش مصنوعی شما فراهم کنیم.

1. در وهله اول تصمیم بگیرید که چرا به هوش مصنوعی نیاز دارید.

در عملیات تجاری باید چیزی کم باشد. وقت خود را صرف کنید و تمام مسائل اخیر گردش کار را در نظر بگیرید. این سوالات را از خود بپرسید:

• کدام بخش ها بیشتر با مشکلات مواجه بوده تند؟
• انتظار دارید پس از اجرای هوش مصنوعی چه نتایجی کسب کنید؟
• اهداف پروژه را بر اساس معیارهای کمی و کیفی تعیین کنید.

2. منابع را ارزیابی می کند.

بودجه موجود و توانایی های حرفه ای را به طور کامل ارزیابی کنید. این به شما این امکان را می دهد که تصمیم بگیرید که آیا یک ابزار هوش مصنوعی آماده بخرید یا یک راه حل سفارشی را از ابتدا با کمک متخصصان داخلی یا فروشنده قابل اعتماد AI توسعه دهید. شما همچنین گزینه ای برای همکاری با شریک تجاری خود و برون سپاری نیروی کار مورد نیاز از آنها دارید.

3. داده ها را آماده کنید.

بیشتر کسب و کارها داده های خود را بدون ساختار نگه می دارند، یعنی بدون یک نظم خاص. اما نظم برای آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی ضروری است، بنابراین مطمئن شوید که داده‌های خود را ساختار می‌دهید، آن‌ها را تمیز می‌کنید و یک فضای ذخیره‌سازی اختصاصی برای آن اختصاص می‌دهید.

4. ایده خود را مشخص و آزمایش کنید.

همه چیز برای شروع تنظیم شده است، اما مشکل ترین قسمت اینجاست. راه حل هوش مصنوعی یک عصای جادویی برای حل فوری مشکلات موجود نیست. توصیه ما این است که از کوچک شروع کنید:

بلافاصله از همه داده های خود استفاده نکنید. با آزمایش یک مجموعه داده با الگوریتم هوش مصنوعی شروع کنید.

• مزایا و معایب آن را بررسی کنید.
• ارزیابی کنید که چقدر به هدف خود نزدیک هستید.
• پس از این، می توانید تلاش خود را گسترش دهید و از تمام دارایی های موجود استفاده کنید.

5. نتایج را همیشه تجزیه و تحلیل کنید.

هر دستاوردی باید اندازه گیری شود تا بررسی شود که آیا نتایج مورد نظر شما را به ارمغان آورده است یا خیر. هدف شما تسریع در کار تیم توسعه بود؟ ببینید چقدر زمان برای تکمیل وظایف خود قبل و بعد از تغییر هوش مصنوعی صرف کردند.

ما به شما توصیه می کنیم که نتایج را بعد از هر مرحله پروژه تجزیه و تحلیل و مقایسه کنید. به این ترتیب، خواهید دید که برای تحویل موفقیت آمیز پروژه چه قدمی بردارید.

نتیجه گیری

همانطور که از روندها و آمار کلی می بینیم، هوش مصنوعی دیگر فقط یک فناوری هیجان انگیز نیست. در هر بخش تجاری تاثیر گذار است.

Spotify با استفاده از داده‌های کاربر، مانند لیست‌های پخش یا سابقه گوش دادن، برای پیش‌بینی اینکه کدام آهنگ می‌تواند مورد علاقه جدید شما باشد، رضایت کاربر را افزایش می‌دهد. در نتیجه آخرین همکاری با آی‌بی‌ام، مک‌دونالدز زنجیره‌های رانندگی خودکار را ارائه کرده است که نتایج بسیار خوبی را به همراه داشت. اکنون این شرکت تمام رستوران های خود را خودکار می کند.

ایده کسب و کار شما می تواند به نمونه موفق دیگری در لیست تبدیل شود. و مرکز تحقیق و توسعه ما که متخصص در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است، برای کمک به شما خواهد بود. درباره تخصص هوش مصنوعی ما بیشتر بخوانید و اکنون درخواست قیمت دهید. بیایید با هم نوآوری ها وارد جهان کنیم!