در این مقاله میخواهیم با کاربرد هوش مصنوعی در حوزههای مختلف و در زندگی روزمره آشنا شویم. نرم افزارها و دستگاههای مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، الگوهای فکری انسان را تقلید میکنند تا تحول دیجیتالی جامعه را تسهیل کنند.
سیستمهای هوش مصنوعی محیط خود را درک میکنند، با آنچه درک میکنند سروکار دارند، مشکلات را حل میکنند و در انجام وظایف کمک میکنند تا زندگی روزمره را آسانتر کنند.
در ادامه تعدادی کاربرد هوش مصنوعی در حوزههای مختلف که هوش مصنوعی نقش مهمی در کمک به انسان در رفع نیازهای روزمره ایفا میکند را بررسی میکنیم:
1) برنامههای رزرو تاکسی
احتمالاً از طریق اپلیکیشنی مانند تپسی و اسنپ، تاکسی رزرو کردهاید، اما آیا میدانید که این اپلیکشن چگونه میتواند مشخص کند که تاکسی چند دقیقه با شما فاصله دارد؟ هوش مصنوعی این امر را با تجزیه و تحلیل دادههای قبلی برای تخصیص موثرتر رانندهها انجام میدهد.
اپلیکیشن رزرو تاکی الگوریتمهای هوشمند الگوهای تقاضا را بر اساس دادههای تاریخی و عوامل خارجی پیشبینی میکنند و امکان تخصیص بهتر رانندگان به مناطق پرتقاضا را فراهم میکنند. این امر زمان پاسخگویی سریعتر و کارایی کلی را بهبود میبخشد.
بهینهسازی مسیر یکی دیگر از زمینههایی است که هوش مصنوعی در برنامههای رزرو تاکسی درخشش دارد. الگوریتمها دادههای ترافیکی بلادرنگ (آنلاین)، بسته شدن جادهها و سایر متغیرها را تجزیه و تحلیل میکنند تا سریعترین و کارآمدترین مسیرها را برای رانندگان پیشنهاد کنند، زمان سفر را به حداقل میرسانند و رضایت کاربر را افزایش میدهند.
2) دستیارهای صوتی
دستیارهای دیجیتالی مانند سیری (Siri)، گوگل هوم و الکسا از رابطهای کاربری صوتی (VUI) مبتنی بر هوش مصنوعی برای پردازش و رمزگشایی دستورات صوتی استفاده میکنند.
هوش مصنوعی به این برنامهها این آزادی را میدهد که نه تنها به فرمانهای صوتی تکیه کنند، بلکه از پایگاههای داده گسترده در بسترهای ذخیرهسازی ابری نیز استفاده کنند. سپس این برنامهها میتوانند هزاران خط داده را در هر ثانیه تجزیه و تحلیل کنند تا کارها را تکمیل کنند و نتایج موتورهای جستجوی مناسب را برگردانند.
تغییر گستردهای در آگاهی مصرف کننده و افزایش سطح راحتی با این فناوری وجود دارد.
رابطهای دستیار صوتی به سرعت در حال پیشرفت هستند، به ویژه در مراقبتهای بهداشتی برای شناسایی بیماریهای خاص از طریق نشانگرهای زیستی صوتی استفاده میشود. چتباتهای مبتنی بر صدا نیز در برنامههای سلامت از راه دور برای تریاژ و غربالگری ادغام میشوند.
3) چتبات
همه ما با چتباتهای آنلاین متعددی تعامل داشتهایم.
چیزی که ممکن است شما را شگفت زده کند این است که بسیاری از اینچتباتها، اگر نه همه، نمونههای عملی هوش مصنوعی در عمل هستند. این باتها فراتر از سیستمهای مبتنی بر قوانین ساده به عوامل مکالمه پیچیده تبدیل شدهاند و نمونه قابل توجه ChatGPT است که توسط OpenAI توسعه یافته است.
فنآوریهای پیشرفته مانند NLP و الگوریتمهای یادگیری ماشین، چتباتها را قادر میسازد تا پرس و جوهای کاربر، زمینه و هدف را درک کنند. این سیستمها میتوانند پاسخهای شخصیسازی شده ارائه دهند، کاربران را از طریق فرآیندهای پیچیده راهنمایی کنند، و حتی از تعاملات کاربر برای افزایش مستمر قابلیتهای آنها بیاموزند.
کسب و کارها و توسعه دهندگان، چتبات را در برنامهها و وبسایتهای خود ادغام میکنند، تا تجربه مکالمهای تعاملی و پویا را به کاربران ارائه دهند. به عنوان مثال، در خدمات مشتری، چتباتها مشاوره 24 ساعته را ارائه میکنند، پرسشها را به طور موثر حل میکنند و رضایت کلی کاربر را بهبود میبخشند. استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات بیشتر به چتباتها اجازه میدهد تا احساسات کاربر را بسنجند و پاسخها را متناسب با آن تنظیم کنند.
4) بازاریابی شخصی
بهعنوان یک کاربرد هوش مصنوعی در حوزههای مختلف میتوان با بازاریابی شخصی اشاره کرد.
برندها از راهحلهای شخصیسازی مبتنی بر هوش مصنوعی مبتنی بر دادههای مشتری برای ایجاد تعامل بیشتر استفاده میکنند. گزارشی که توسط OneSpot Research گردآوری شده است نشان میدهد که ۸۸ درصد از مصرفکنندگان مورد بررسی اظهار داشتند که محتوای شخصیشدهتر باعث میشود احساس بهتری نسبت به یک برند داشته باشند.
زمانی که مصرف کنندگان از طریق بازاریابی شخصی سازی شده از طریق ایمیلهای خودکار و فرمهای بازخورد به سمت محصولات هدایت شوند، تمایل بیشتری به خرید دارند.
نوآوریهای اخیر با هوش مصنوعی ادعا میکنند که از بینایی کامپیوتری برای پیشبینی عملکرد تبلیغات استفاده میکنند و به برندها کمک میکنند به افراد مناسب دست یابند و به کسانی که به آن محصولات نیاز دارند خدمات میدهند.
بسته به مرحله بازاریابی، اپلیکیشنهای بازاریابی هوش مصنوعی هم به مشتریان احتمالی و هم به مشتریانی که هدفگیری مجدد میکنند کمک میکنند. همچنین، هوش مصنوعی به کسبوکارها کمک میکند تا با استفاده از ابزار آنلاین سازنده لوگو که با مخاطبان طنینانداز میشود، یک لوگو ایجاد کنند. این به آنها بینشهایی در مورد اینکه چه عناصری در بازار تخصصی آنها بهتر عمل میکنند یا به درستی محصولات/خدماتشان را به تصویر میکشند، میدهد.
5) شناسایی تصویر با استفاده از Google Lens
Google Lens، که بهوسیله هوش مصنوعی تقویت شده، قابلیتهای شناسایی تصویر را فراتر از شناسایی بصری ساده گسترش میدهد. این ابزار میتواند اشیاء، نقاط عطف و متنها را در تصاویر شناسایی کند.
فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) که در Google Lens بهکار رفته، به کاربران اجازه میدهد تا متن را از تصاویر استخراج کرده و با آن تعامل کنند. به عنوان مثال، میتوانید دوربین خود را به سمت یک تابلو به زبان خارجی بگیرید، و Google Lens نه تنها متن را بهصورت آنی ترجمه میکند بلکه زمینه اصلی آن را نیز حفظ میکند.
6) الگوریتمهای رسانههای اجتماعی
در مورد کاربرد هوش مصنوعی در حوزههای مختلف میتوان به رسانههای اجتماعی نیز اشاره کرد.
در واقع، پلتفرمهای رسانه اجتماعی مانند اینستاگرام، فیسبوک و یوتیوب از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای شخصیسازی و جذابتر کردن تجربه شما استفاده میکنند. این الگوریتمها رفتار شما را در پلتفرم بررسی میکنند—از جمله لایکها، اشتراکگذاریها و نظرات—تا بفهمند چه چیزی را دوست دارید. سپس از این اطلاعات برای ساماندهی فید محتوای شما، پیشنهاد ارتباطات و نمایش تبلیغات هدفمند استفاده میکنند.
بهعلاوه، مدلهای یادگیری ماشین به حفظ امنیت پلتفرم با شناسایی و فیلتر کردن محتوای نامناسب کمک میکنند. جنبه یادگیری مداوم این الگوریتمها تضمین میکند که توصیهها با تغییرات علایق کاربران تکامل پیدا کند.
7) صفحهکلیدهای هوشمند
آخرین نسخههای اپلیکیشنهای صفحهکلید موبایل، امکانات تصحیح خودکار و تشخیص زبان را ترکیب میکنند تا تجربهای کاربرپسند ارائه دهند.
با کمک هوش مصنوعی، این اپلیکیشنها میتوانند بهطور مؤثری خطاها را تصحیح کنند، بین زبانها سوئیچ کنند و کلمات بعدی را بهصورت غیرمزاحم پیشبینی کنند. با استفاده از اصل الگوریتم یادگیری ماشین “جنگل تصادفی”، برنامهنویسان هوش مصنوعی به این اپلیکیشنها یاد میدهند تا زمینه پیامی که در حال تایپ است را درک کنند و پیشبینیهای دقیقی ارائه دهند.
اپلیکیشنهایی مانند Typewise و Swiftkey اکنون با بیش از ۳۰۰ زبان و گویش در دسترس هستند. امکانات اضافی مانند ترجمه آنی و موتورهای جستجوی یکپارچه نیز به تازگی معرفی شدهاند.
8) تشخیص تقلب در بانکداری
بخش مالی از ادغام هوش مصنوعی، بهویژه در امنیت بانکداری آنلاین، بهطور قابل توجهی بهرهمند میشود. سیستمهای نظارت بر تراکنشهای مبتنی بر هوش مصنوعی الگوهای تراکنش را تجزیه و تحلیل میکنند و بهسرعت هر گونه ناهنجاری یا فعالیتهای تقلبی بالقوه را شناسایی میکنند.
اقدامات امنیت بیومتریک، مانند اثر انگشت و شناسایی چهره، یک لایه اضافی از احراز هویت اضافه کرده و امنیت تراکنشهای مالی آنلاین را تقویت میکند. بهعلاوه، قابلیتهای تحلیل رفتاری هوش مصنوعی به شناسایی زود هنگام فعالیتهای غیرمعمول کمک میکنند و رویکردی پیشگیرانه در برابر تقلب در بخش بانکی ارائه میدهند.
9) حمل و نقل و سفر
یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزههای مختلف، حوزه حمل و نقل و سفر میباشد.
کار برنامهنویسان هوش مصنوعی پشت اپلیکیشنهای ناوبری مانند Google Maps و Waze هرگز تمام نمیشود. یوتابایتهای دادههای جغرافیایی که هر ثانیه بروزرسانی میشوند فقط میتوانند بهطور مؤثری توسط الگوریتمهای یادگیری ماشین روی تصاویر ماهوارهای بررسی شوند.
بهتازگی، محققان MIT مدلی برای حمل و نقل توسعه دادند که ویژگیهای جاده را در نقشههای دیجیتال، همه بهصورت آنی تگ میکند. این نقشههای دیجیتال همچنین بهطور همزمان بر اساس تصاویری از ماهواره ایجاد میشوند که شامل اطلاعات مربوط به مسیرهای دوچرخهسواری و نقاط پارکینگ است.
الگوریتمهای تصویربرداری مبتنی بر شبکههای عصبی پیچشی (CNN) و شبکههای عصبی گرافی (GNN) بهروز رسانیهای منظم در مسیرها را سادهتر کرده است. هوش مصنوعی همچنین به شناسایی مسیرها روی تصاویر ماهوارهای که توسط رشد طبیعی پوشیده شدهاند، کمک میکند.
10) درمان با بازی
هوش مصنوعی از زمان ظهور کلاسیکهایی مانند Pac-Man و Pong بهعنوان ابزاری برای ساخت دنیای شهودی در بازیها شناخته شده است. با این حال، تا کنون نوآوریها در هوش مصنوعی بازی بیشتر بر روی ارائه چالشهای جالبتر برای بازیکنان متمرکز شده و نه بر ارزیابی ذهنیت آنها.
برنامههای بازیوار اکنون طراحی میشوند تا قوت ذهنی بازیکن را در مواجهه با شکست قطعی ارزیابی کنند. این امر به مطالعه روشهایی برای کاهش افسردگی و اضطراب در بازیکنندگان و افراد در کل کمک میکند.
با استفاده از هدستهای واقعیت مجازی (VR)، برخی از این برنامههای بازی درمانی رفتارشناسی شناختی (CBT) را برای تعامل بیشتر با کاربر ارائه میدهند. هوش مصنوعی به این بازیها کمک میکند تا بر اساس محرکهای موردمطالعه تغییر رفتار کاربر را در طول بازی تطبیق دهند.
11) تشخیص سقوط و تشخیص تصادف خودرو
دستگاههای پوشیدنی مانند Apple Watch که به حسگرهای شتابسنج و ژیروسکوپ مجهز هستند، از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل الگوهای حرکتی استفاده میکنند.
در صورت سقوط، سیستم میتواند بهصورت خودکار آن را تشخیص داده و هشدارها یا پاسخهای اضطراری را فعال کند. بهطور مشابه، از هوش مصنوعی در سیستمهای تشخیص تصادف خودرو استفاده میشود.
سیستمهای کمک راننده پیشرفته (ADAS) از حسگرها و دوربینها برای نظارت بر محیط خودرو استفاده میکنند. بهعنوان مثال، سیستمهایی مانند Tesla Autopilot از الگوریتمها برای تجزیه و تحلیل دادهها بهصورت آنی برای شناسایی نشانههای یک تصادف احتمالی استفاده میکنند و به واکنشهای سریع مانند باز کردن ایربگها یا اطلاعرسانی به خدمات اضطراری میپردازند.
12) وسایل نقلیه خودران
کاربرد هوش مصنوعی در حوزههای مختلف در خودروهای خودران نیز بسیار قابل توجه است.
تکنولوژی هوش مصنوعی خودروهای خودران شاهد نوآوریهای وسیع ناشی از علاقه جهانی شرکتهاست. هوش مصنوعی نوآوریهایی فراتر از کنترل کروز و شناسایی نقاط کور را شامل قابلیتهای کاملاً خودران میکند.
یادگیری تقویتی عمیق (DRL)، بخشی از یادگیری ماشین، برای آموزش خودروها بهمنظور کار در حالت مستقل بهکار میرود. برنامهریزی مسیر در مواجهه با موانع ایستا و پویا با استفاده از مدلهای پیشبینی هوش مصنوعی مختلف ممکن شده است. پیشبینی دقیق آنچه که خودروهای همسایه ممکن است ناگهان تغییر مسیر دهند و سایر رویدادهای غیرمنتظره نیز در نظر گرفته شده است. تکنولوژی موقعیتیابی و نقشهبرداری همزمان (SLAM) این امکان را فراهم میکند که با استفاده از حسگرها، در زمان واقعی به اطراف جهت بگیریم.
13) تکنولوژیهای شناسایی چهره
شایعترین کاربرد این تکنولوژی در ویژگی قفلگشایی Face ID در اکثر مدلهای پرچمدار گوشیهای هوشمند امروزی است. بزرگترین چالش پیشرو در برابر این تکنولوژی نگرانیهای گستردهای است که در مورد تعصبات نژادی و جنسیتی در استفاده از آن در علوم جنایی وجود دارد.
شبکههای عصبی Generative Adversarial (GANN) برای کاهش حاشیه خطا در نرمافزار شناسایی چهره بهکار میروند. این شبکههای عصبی همچنین آموزش میبینند تا استفادههای غیراخلاقی از تکنولوژی Deepfake را شناسایی کنند.
همچنین صنایع مختلف در حال توسعه نرمافزارهای هوش مصنوعی هستند که حالتها و نیت را از روی حالت چهره شناسایی کنند. هوش عاطفی یا محاسبات عاطفی یک حوزه در حال ظهور است که به سنجش تجربه مشتری میپردازد.
14) شناسایی گفتار مبتنی بر هوش مصنوعی
گوگل، هوش مصنوعی را در چندین برنامه یکپارچه کرده تا تجربیات کاربری را بهبود بخشد. بهعنوان مثال، اپلیکیشن Google Recorder از شناسایی گفتار مبتنی بر هوش مصنوعی برای تبدیل کلمات گفتاری به متن استفاده میکند. این عملکرد نه تنها برای یادداشتبرداری مفید است بلکه دسترسیپذیری را نیز بهبود میبخشد.
زیرنویسهای زنده، یک ویژگی دیگر گوگل، از هوش مصنوعی برای تولید زیرنویسهای آنی برای ویدیوها، پادکستها و پیامهای صوتی استفاده میکند. این ویژگی دسترسیپذیری اطمینان میدهد که کاربران با ناتوانی شنوایی نیز بتوانند با محتوای چندرسانهای تعامل کنند.
Transcribe، یک افزونه از قابلیتهای هوش مصنوعی گوگل، میتواند کلمات گفتاری را از فایلهای صوتی به متن نوشته تبدیل کند. این قابلیت کاربردهای زیادی دارد، از مستندسازی مصاحبهها تا ایجاد سوابق کتبی از محتوای گفتاری برای اهداف مختلف.
15) امنیت و نظارت
تقریباً غیرممکن است که یک انسان همزمان بر روی تعداد زیادی از نمایشگرهای شبکه CCTV نظارت کند. بنابراین، بهطور طبیعی احساس نیاز به اتوماسیون این وظایف نظارتی و پیشرفت بیشتر آنها با روشهای یادگیری ماشین وجود دارد.
هوش مصنوعی به انسانهای ناظر اجازه میدهد که بر روی تأیید حوادث مهم تمرکز کنند و به آنها پاسخ دهند. بخش نظارت و شناسایی در نظارت بهوسیله نرمافزارهای نظارت ویدئویی مبتنی بر هوش مصنوعی انجام میشود. هوش مصنوعی میتواند رفتارهای غیرعادی را که گاهی ممکن است توسط چشم انسان نادیده گرفته شود، شناسایی کند.
یک افزونه از نرمافزار شناسایی چهره مبتنی بر هوش مصنوعی نیز در سیستمهای نظارتی مکانهای عمومی با ریسک بالای مانند ساختمانهای دولتی بهکار گرفته میشود.
16) فیلتر کردن ایمیل
شناسایی ایمیلهای اسپم یک کاربرد هوش مصنوعی در حوزههای مختلف است که اغلب ما آن را تجربه میکنیم اما هوش مصنوعی کاربردهای دیگری نیز در ایمل دارد. مدیریت ارتباطات ایمیلی با ادغام هوش مصنوعی آسانتر و منظمتر شده است.
سیستمهای فیلتر کردن ایمیل مبتنی بر هوش مصنوعی بهطور فعال اسپم را شناسایی و فیلتر میکنند و تمامیت صندوقهای ورودی کاربران را حفظ میکنند. علاوه بر این، این سیستمها به سازماندهی بهتر صندوق ورودی کمک میکنند و ایمیلها را در پوشههای مربوطه دستهبندی میکنند. در فرایند نوشتن ایمیل، ویژگیهای پیشبینی تایپ و اصلاح خودکار هوش مصنوعی به بهبود کلی کارایی و دقت ارتباطات کمک میکند و اطمینان میدهد که مکاتبات نظاممند و حرفهای باشد.
17) تولید تصاویر با هوش مصنوعی
تولیدکنندگان تصاویر مبتنی بر هوش مصنوعی، بهویژه آنهایی که بهوسیله ترانسفورماتورهای Generative Pre-trained (GPT) قدرت یافتهاند، بهطور قابل توجهی پیشرفت کردهاند. این ابزارها با یادگیری از حجم عظیمی از دادهها، الگوها و بافتها را در تصاویر درک میکنند.
این تولیدکنندگان در جنبههای مختلف کسبوکار، از طراحی خلاقانه تا داستانسرایی بصری، کاربرد دارند. کسبوکارها میتوانند از این ابزارها برای تولید تصاویری منحصر به فرد و جذاب برای مواد بازاریابی، ارائهها یا هر محتوایی که به تصاویر جالب نیاز دارد، استفاده کنند.
DALL-E، که توسط OpenAI ایجاد شده، نمونهای عالی برای نشان دادن قابلیتهای تولیدکنندگان تصاویر مبتنی بر هوش مصنوعی است. با DALL-E، کاربران میتوانند خوشههای متنی را وارد کنند و مدل تصاویری منحصر به فرد و خلاقانه بر اساس آن خوشهها تولید کند.
به عنوان مثال، اگر شما خواستهای مانند “یک فضانورد که سوار بر یک اسب در ماه است” را وارد کنید، DALL-E میتواند تصویری تولید کند که با آن توصیف همخوانی داشته باشد. این موضوع نشاندهنده توانایی مدل در درک ورودی متنی و تولید تصاویری بصری سازگار و جدید است که با معیارهای مشخص شده مطابقت دارد.
ملاحظات اخلاقی در مورد احتمال سوءاستفاده از تصاویر تولیدشده با هوش مصنوعی نیز بحثهایی را ایجاد کرده است و بر نیاز به توسعه و استفاده مسئولانه تأکید میکند.
18) پیشبینی آب و هوا
دقت پیشبینی آب و هوا به شدت وابسته به هوش مصنوعی است. مدلهای هواشناسی که بهوسیله هوش مصنوعی تقویت میشوند، مقدار زیادی از دادههای تاریخی و واقعی آب و هوا، از جمله دما، رطوبت، الگوهای باد و فشار هوا را تجزیه و تحلیل میکنند. این مدلها میتوانند شرایط آب و هوایی را با دقت بیشتری پیشبینی کرده و پیشبینیهای دقیقتری ارائه دهند.
الگوریتمهای یادگیری ماشین قادرند با الگوهای در حال تغییر سازگار شوند و قابلیتهای پیشبینی آب و هوا را افزایش دهند و اطلاعات ارزشمندی برای برنامهریزی فعالیتهای روزانه یا اتخاذ تصمیمات آگاهانه در زمان رویدادهای شدید آب و هوایی فراهم کنند. بهعنوان مثال، اپلیکیشنهای موبایل مانند Dark Sky یا AccuWeather از هوش مصنوعی برای ارائه پیشبینیهای دقیق محلی استفاده میکنند و به کاربران بهصورت دقیقهای اطلاعاتی درباره تغییرات بارش و دما بر اساس موقعیت فعلی آنها میدهند.
19) اینترنت اشیا
تلاقی هوش مصنوعی و اینترنت اشیا (IoT) فرصتهای زیادی برای توسعه وسایل خانه هوشمند که نیاز به دخالت حداقلی انسانی برای کار دارند، فراهم میکند.
در حالی که IoT به دستگاههایی که با اینترنت ارتباط برقرار میکنند میپردازد، بخش هوش مصنوعی به این دستگاهها کمک میکند تا از دادهها یاد بگیرند.
پنج مرحله کلی در قابلیتپذیری IoT وجود دارد: ایجاد، ارتباط، جمعآوری، تجزیه و تحلیل و عمل. کارایی مرحله نهایی، “عمل”، به عمق تحلیل بستگی دارد و هوش مصنوعی به آن افزودههای قابل توجهی میدهد.
هوش مصنوعی پتانسیل دادههای جمعآوریشده توسط دستگاههای IoT را از طریق حسگرها باز میکند. یادگیری از این دادهها در چندین تکرار به دستگاههای IoT این قابلیت را میدهد که بهتر به محرکها و نیازهای انسانی پاسخ دهند.
هوش مصنوعی پایه و اساس پیشرفت تکنولوژیکی
هوش مصنوعی به طور مداوم بر انتخابهای اتخاذ شده توسط بخشهای تحقیق و توسعه در صنایع مختلف، از سلامت تا تکنولوژی دفاع، تأثیر میگذارد. تحقیقاتی از طرف Accenture نشان میدهد که تا پایان سال مالی آینده، بیش از ۶۵٪ از تمام شرکتهای جهانی در نظر دارند در هوش مصنوعی سرمایهگذاری کنند.
منبع: https://insights.daffodilsw.com/blog/20-uses-of-artificial-intelligence-in-day-to-day-life