مانند صورت فلکی که در آن می توانید ستاره های مختلف را ببینید، هوش مصنوعی (AI) را می توان به انواع مختلفی تقسیم کرد. مشاوران علم داده ما برای کمک به تصمیم گیری در مورد اینکه چه نوع هوش مصنوعی بیشترین درخشش را دارد و به عملکرد درخشان کسب و کار شما کمک می کند، هر کدام را تعریف می کنند. با این حال، بیایید ابتدا ابرها را از بین ببریم تا نگاهی روشن به هوش مصنوعی در کل داشته باشیم.

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک سیستم کامپیوتری را قادر می سازد تا آموزش ببیند و دانش به دست آمده را در ورودی های جدید به کار گیرد. این توانایی مبتنی بر ریاضیات و الگوریتم ها است و فقط برای کارهایی که سیستم برای انجام آنها آموزش دیده است قابل استفاده است.

برای اینکه مفهوم هوش مصنوعی را واضح تر تجسم کنید، ممکن است به یک چت بات فکر کنید که وظیفه آن کمک به بازدیدکنندگان رستوران برای رزرو میز است. طبیعتاً، این ربات چت یک برنامه رایانه ای است که بر روی هزاران سؤال رزرو یک میز و پاسخ های مرتبط آموزش داده شده است. به این ترتیب است که از یک جریان مکالمه معمولی در مورد موضوع یاد می گیرد. پس از آموزش، چت بات می تواند با مشتریان گفتگو کند. با این حال، اگر مشتری از موضوع اصلی رزرو میز منحرف شود و توصیه های غذایی بخواهد، چت ربات مورد نظر کمک چندانی نمی کند زیرا برای انجام این کار آموزش ندیده است.

انواع هوش مصنوعی

به شما کمک می کند تا تصمیم بگیرید دقیقاً چگونه هوش مصنوعی می تواند مورد استفاده عملی قرار گیرد، ما طبقه بندی خود را بر اساس ۳۲ سال تجربه خود در علم داده ارائه می دهیم. برای هر نوع هوش مصنوعی، توضیح مختصری ارائه می‌کنیم، برجسته‌ترین موارد استفاده تجاری را نام می‌بریم، و همچنین نمونه‌های واقعی را از شیوه مشاوره خود به اشتراک می‌گذاریم.

هوش مصنوعی تحلیلی

هوش مصنوعی تحلیلی با استفاده از یادگیری ماشینی (از جمله پیشرفته‌ترین تکنیک‌های یادگیری عمیق آن)، حجم زیادی از داده‌ها را برای وابستگی‌ها و الگوها اسکن می‌کند تا در نهایت توصیه‌هایی ارائه کند یا بینش‌هایی را برای کسب‌وکار فراهم کند، بنابراین به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده کمک می‌کند.

تجزیه و تحلیل احساسات و ارزیابی ریسک تامین کننده تنها چند نمونه از هوش مصنوعی تحلیلی در عمل هستند. اگر می‌خواهید تصویر کاملی از نحوه عملکرد چنین راه‌حلی به دست آورید، کارشناسان ما بینش‌های به‌دست‌آمده از تجربه خود را با دو مورد از موارد استفاده – بهینه‌سازی موجودی و پیش‌بینی تقاضا، خلاصه کرده‌اند.

هوش مصنوعی کاربردی

هوش مصنوعی عملکردی بسیار شبیه به هوش مصنوعی تحلیلی است – همچنین حجم عظیمی از داده ها را اسکن می کند و الگوها و وابستگی ها را در آن جستجو می کند. با این حال، به جای ارائه توصیه، هوش مصنوعی کاربردی اقداماتی را انجام می دهد. به عنوان مثال، به عنوان بخشی از ابر اینترنت اشیا، می تواند یک الگوی خرابی ماشین را در داده های حسگر دریافتی از یک ماشین خاص تشخیص دهد و فرمانی را برای خاموش کردن این دستگاه صادر کند. مثال دیگر: ربات هایی که آمازون از آنها برای آوردن قفسه های کالا به جمع کننده ها استفاده می کند و در نتیجه روند برداشت را سرعت می بخشد.

هوش مصنوعی تعاملی

این نوع هوش مصنوعی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا ارتباطات را بدون به خطر انداختن تعامل، خودکار کنند. برای تصور این نوع هوش مصنوعی، به چت بات ها و دستیاران شخصی هوشمند فکر کنید که توانایی هایشان می تواند از پاسخ دادن به سوالات از پیش ساخته شده تا درک زمینه گفتگو متفاوت باشد.

هوش مصنوعی تعاملی می تواند هدف دیگری را دنبال کند – بهبود فرآیندهای داخلی یک شرکت. به عنوان مثال، یکی از پروژه های ما به ایجاد یک ربات چت برای تسهیل فرآیند رزرو تعطیلات توسط شرکت ها اختصاص داشت.

هوش مصنویی مربوط به متن

کسب‌وکارهایی که از هوش مصنوعی متنی استفاده می‌کنند می‌توانند از قابلیت‌های تشخیص متن، تبدیل گفتار به متن، ترجمه ماشینی و قابلیت‌های تولید محتوا لذت ببرند. حتی اگر شرکتی گوگل یا آمازون یا هر شرکت غول‌پیکر دیگری نباشد که هوش مصنوعی متنی را به عنوان یک سرویس ارائه می‌کند، باز هم می‌تواند از این نوع هوش مصنوعی استفاده کند. به عنوان مثال، این شرکت می تواند از هوش مصنوعی متنی برای تقویت پایگاه دانش داخلی شرکت استفاده کند.

برخلاف یک پایگاه دانش سنتی که مبتنی بر جستجو بر اساس کلمات کلیدی است، یک فرد مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند سندی را که حاوی مرتبط‌ترین پاسخ است، پیدا کند، حتی اگر سند دارای کلمات کلیدی کامل نباشد. این به لطف جستجوی معنایی و پردازش زبان طبیعی امکان‌پذیر است، که به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد نقشه‌های معنایی بسازد و مترادف‌ها را برای درک متن سؤال کاربر تشخیص دهد.

هوش مصنوعی بصری یا دیداری

با هوش مصنوعی بصری، کسب و کارها می توانند اشیاء را شناسایی، شناسایی، طبقه بندی و مرتب کنند یا تصاویر و ویدیوها را به بینش تبدیل کنند. یک سیستم کامپیوتری که به بیمه‌گر کمک می‌کند تا خسارت را بر اساس عکس‌های خودروی آسیب‌دیده تخمین بزند یا ماشینی که سیب‌ها را بر اساس رنگ و اندازه آن‌ها درجه‌بندی می‌کند، نمونه‌هایی از هوش مصنوعی بصری هستند. این نوع هوش مصنوعی میدان های بینایی کامپیوتر یا واقعیت افزوده را پوشش می دهد.

برای دریافت احساس واقعی از ارزشی که هوش مصنوعی بصری می‌تواند به ارمغان بیاورد، می‌توانید با جزئیات بیشتر درباره راه حل تشخیص چهره که برای کمک به یک خرده‌فروش برای بهبود و شخصی‌سازی خدمات مشتری خود ایجاد کرده‌ایم، مطالعه کنید. یا در مورد برنامه ای برای بازرسی های خودکار که به سازنده اجازه می دهد تا فوراً کیفیت جزئیات تولید شده را کنترل کند.

در نهایت

هوش مصنوعی به روندی تبدیل شده است که نمی توان آن را نادیده گرفت: به ندرت هیچ گزارش یا نظرسنجی به اهمیت رو به رشد آن اشاره نمی کند. گارتنر هوش مصنوعی را اولویت اصلی مدیران اطلاعاتی می‌داند. گزارش Accenture Technology Vision 2019 اشاره می کند که 89٪ از کسب و کارها یا قبلاً هوش مصنوعی را پذیرفته اند یا در حال آزمایش هستند. نظرسنجی پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی PWC 2019 از 1000 مدیر نشان می‌دهد که آن‌ها از سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی انتظار ارزش زیر را دارند: افزایش درآمد و سود (48٪)، تجربه مشتری بهتر (46٪) و بهبود تصمیم‌گیری (40٪). با این حال، برای استفاده از هوش مصنوعی، شرکت ها باید بر برخی موانع غلبه کنند. به عنوان مثال، یک نظرسنجی توسط McKinsey&Company 3 مانع اصلی را نام می برد: فقدان یک استراتژی روشن برای هوش مصنوعی (43٪)، فقدان استعداد با مهارت های مناسب (42٪) و سیلوهای کاربردی که راه حل های هوش مصنوعی را محدود می کند. 30 درصد.

و در مورد کسب و کار شما چطور؟ ما ماهیت چندوجهی هوش مصنوعی را به شما نشان دادیم تا راه خود را برای کسب ارزش از آن بیابید. شما می توانید هر یک از 5 نوع هوش مصنوعی – تحلیلی، تعاملی، متنی، بصری و کاربردی – را انتخاب کنید یا عاقلانه چندین نوع را ترکیب کنید.

پایان .

لینک منبع : https://www.scnsoft.com/blog/artificial-intelligence-types