هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟
هوش مصنوعی هوشی است که توسط ماشینها نشان داده میشود. این هوش در دنیای امروز بسیار محبوب شده است. هدف از هوش مصنوعي سادهسازی تلاش انسان و کمک به ما در تصمیمگیری بهتر است. AI شامل شبیهسازی هوش طبیعی در ماشینهایی است که برای یادگیری و تقلید از اعمال انسان برنامهریزی شدهاند. این ماشینها میتوانند با تجربه یاد بگیرند و کارهایی شبیه انسان را انجام دهند. برای پاسخ به این سؤال که Artificial Intelligence چیست دیدگاههای متفاوتی وجود دارد:
- یک فرد عادی با درک سطحی از فناوری، آن را به رباتها مرتبط میکند و همانند شخصیتی تصور میکند که میتواند بهتنهایی عمل و فکر کند.
- متخصصین این مفهوم، آن را بهصورت مجموعهای از الگوریتمها تعریف میکنند که میتواند نتایجی را بدون نیاز به دستور صریح انجام دهند؛ بنابراین بهطور خلاصه، معنای این مفهوم بهصورت زیر است:
- موجودی هوشمند ایجادشده توسط انسان
- قادر به انجام کارها بهصورت هوشمند و بدون دستور صریح
- قادر به تفکر و عمل منطقی و انسانی
نگاهی گذرا به تاریخچه هوش مصنوعی
این اصطلاح اولین بار در سال ۱۹۵۶ توسط دانشمندی به نام ماروین مینسکی در کالج دارتموث ابداع شد. در ادامه برخی از صاحبنظرانی که این اصطلاح را به جایگاه فعلی رساندهاند، نام میبریم.
- چارلز بابیج
- جان فون نویمان
- آلن تورینگ
- ماروین مینسکی
- الیور سلفریج
- جان مک کارتی
- آلن نیول
- هربرت آ. سیمون
- جوزف وایزنبام
- ادوارد فایگنبام
- وارن مک کالو
- والتر پیتس
- دونالد هب
- ماروین مینسکی
- دین ادموندز
- آیزاک آسیموف
- آرتور ساموئل
- جورج تاون
- جی سی شاو
- هربرت گلرنتر
از نقطه نظر فنی، هدف این هوش کمک به تواناییهای انسانی در تصمیمگیریهای پیشرفته با استفاده از پیامدهای گسترده است. از منظر فلسفی، این هوش میتواند به انسانها کمک کند تا زندگی معنادار و بدون انجام هرگونه فعالیتهای سخت را داشته باشند. این مفهوم به مدیریت شبکه پیچیده افراد، شرکتها، دولتها و ملتها کمک کند تا به نحوی فعالیتهای خود را ادامه دهند که برای کلیه افراد مفید واقع شوند.
در حال حاضر، هدف هوش مصنوعي با کلیه ابزارها و استراتژیهای مختلف اختراعشده در طول هزار سال گذشته مشترک است. همچنین AI به عنوان اختراع نهایی بشر معرفی شده است. این مفهوم شامل خلاقیت و رویکردی است که به اختراع ابزارها و خدمات تغییردهنده نحوه زندگی بشر بهطور تصاعدی میپردازد و امید است که این تکنولوژی نزاع، نابرابری و رنج انسانی را از میان ببرد. البته مطالب فوق برای آیندهای دور است و بشر همچنان با این نتایج فاصله دارد. در حال حاضر، این مفهوم اغلب توسط شرکتها برای بهبود کارایی فرآیند، خودکارسازی وظایف سنگین منابع و پیشبینیهای تجاری بر اساس دادههای سخت به جای احساسات واقعی استفاده میگردد.
چگونه میتوان میزان مطابقت AI با رفتار انسان را اندازهگیری نمود؟
- آزمون تورینگ
- رویکرد مدلسازی شناختی
- رویکرد قانون فکر
- رویکرد عامل منطقی
در ادامه رویکردهای فوق را بسط میدهیم:
-
آزمون تورینگ
اساس آزمون تورینگ این است که این هوش باید بتواند با یک عامل انسانی گفتگو کند. عامل انسانی در حالت ایدهآل نباید به این نتیجه برسد که طرف مقابل وی یک هوش مصنوعي است. ویژگیهای زیر در این هوش برای رسیدن به اهداف ذکرشده ضروری است:
- پردازش زبان طبیعی برای برقراری ارتباط موفق
- عمل بازنمایی دانش بهعنوان حافظه این دانش
- استدلال خودکار برای استفاده از اطلاعات ذخیرهشده برای پاسخ به سؤالات و نتیجهگیری جدید
- یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها و انطباق با شرایط جدید
-
رویکرد مدلسازی شناختی
رویکرد مدلسازی شناختی سعی در ساخت یک مدل از این هوش بر اساس شناخت انسان دارد. برای واکاوی عملکرد ذهن انسان ۳ رویکرد وجود دارد:
- دروننگری: مشاهده افکار و ساختن الگویی بر اساس آن
- آزمایشهای روانشناسی: انجام آزمایش بر روی انسان و مشاهده رفتار آنها
- تصویربرداری از مغز: استفاده از MRI برای مشاهده نحوه عملکرد مغز در سناریوهای مختلف و تکرار آن از طریق کد
-
رویکرد قوانین تفکر
قوانین تفکر شامل فهرست وسیعی از گزارههای منطقی حاکم بر عملکرد ذهن بشر است. قوانین تفکر را میتوان مدون کرد و برای الگوریتمهای این هوش اعمال نمود. مسائل مربوط به این رویکرد به ظرافتهای زمینهای بسیاری نیاز دارد؛ چراکه حل یک مشکل بهطور دقیق و طبق قوانین تفکر با حل مسائل در عمل میتواند کاملاً متفاوت از یکدیگر باشد. همچنین اقداماتی وجود دارد که انسانها بدون اطمینان از نتیجه کاملاً مطمئن انجام میدهند. ممکن است این اقدامات در صورت وجود پارامترهای گوناگون الگوریتمهای قابل تکرار را شامل نشود.
-
رویکرد عامل منطقی
رویکرد عامل منطقی برای دستیابی به بهترین نتیجه ممکن در شرایط فعلی خود عمل میکند. بر اساس رویکرد قوانین فکر، یک موجود باید مطابق گزارههای منطقی رفتار کند؛ اما مواردی وجود دارد که در آنها کار با منطق درستی پیش نمیرود و با نتایج متعددی همراه است. رویکرد عامل منطقی سعی دارد در شرایط فعلی بهترین انتخاب ممکن را داشته باشد و ازاینرو یک عامل بسیار پویاتر و سازگارتر محسوب میشود.
هوش مصنوعی چگونه کار میکند؟
ساختن یک سیستم از این هوش، شامل فرآیند دقیق مهندسی معکوس ویژگیها و قابلیتهای انسانی در یک ماشین و استفاده از قدرت محاسباتی آن برای پیشی گرفتن از تواناییهای بشر است. برای درک نحوه عملکرد این هوش باید در زیردامنههای مختلف آن بررسیهای عمیقی انجام داد و بررسی نمود که چگونه این حوزهها میتوانند در زمینههای مختلف صنعت اعمال شوند.
- فراگیری ماشین: MLبه ماشین میآموزد که چگونه بر اساس تجربیات گذشته استنباط و تصمیمگیری کند. سپس شناسایی الگوها و تجزیهوتحلیل دادههای گذشته برای استنتاج معنای این نقاط داده برای رسیدن به یک نتیجهگیری احتمالی بدون نیاز به دخالتدادن تجربه انسانی در دستورالعمل کار خواهد بود. این اتوماسیون برای رسیدن به نتیجه با ارزیابی دادهها موجب صرفهجویی در زمان انسان برای کسبوکارها میگردد و به آنها در اتخاذ تصمیمات بهتر کمک میکند.
- یادگیری عمیق: یادگیری عمیق یکی از تکنیکهای ML است. این یادگیری به ماشین میآموزد که با پردازش ورودیها از طریق لایهها نتایج را طبقهبندی، استنتاج و پیشبینی نمایند.
- شبکههای عصبی: شبکههای عصبی بر اساس اصول مشابه سلولهای عصبی انسان کار میکنند. آنها مجموعهای از الگوریتمها هستند که رابطه بین متغیرهای مختلف زیرین را به تصویر میکشند و دادهها را همانند مغز انسان پردازش میکنند.
- پردازش زبان طبیعی:NLP علم خواندن، درک، تفسیر زبان توسط ماشین است. پردازش زبان طبیعی با درک مقصود یک ماشین مطابق با آن پاسخ میدهد.
- کامپیوتر ویژن: الگوریتمهای بینایی کامپیوتری با تجزیه یک تصویر و مطالعه قسمتهای مختلف اشیا سعی در درک یک تصویر دارند. این امر به ماشینها کمک میکند تا مجموعهای از تصاویر را طبقهبندی کرده و از آنها بیاموزند تا بر اساس مشاهدات قبلی خروجی بهتری اتخاذ نمایند.
- محاسبات شناختی: الگوریتمهای محاسبات شناختی میکوشند با تجزیهوتحلیل متن، گفتار، تصاویر و اشیاء مغز بشر را به روش مشابه انسان تقلید کنند.
انواع هوش مصنوعی
موجودیتهای مختلف این هوش برای اهداف متفاوتی ساخته میشوند. این هوش را میتوان از دیدگاههای متفاوت به دستههای گوناگونی طبقهبندی نمود. در ادامه به دو دسته مشهور میپردازیم:
دسته اول:
-
هوش مصنوعي باریک (ANI)
در حال حاضر مدل باریک رایجترین حالت این هوش بهشمار میرود. این سیستمها برای حل یک مشکل طراحی شدهاند و میتوانند یک فعالیت را بهخوبی انجام دهند. همانطور که از تعریف این مفهوم هویداست، آنها قابلیتهای محدودی دارند و شامل مواردی مانند توصیه محصول به یک کاربر تجارت الکترونیک یا پیشبینی آبوهوا میشوند. تا به امروز ANI تنها نوع این هوش است که وجود خارجی دارد. اینگونه فناوریها میتوانند در زمینههای بسیار خاص به عملکرد انسان نزدیک شوند و حتی در بسیاری از موارد از آنها پیشی بگیرند، اما این امر تنها در محیطهای بسیار کنترلشده با مجموعهای از پارامترها امکانپذیر است.
-
هوش مصنوعي عمومی (AGI)
AGI همچنان یک مفهوم نظری است و بهصورت عملی اجرا نشده است. مدل عمومی نوعی از این هوش است که عملکرد شناختی در سطح انسانی را دارا است و طیف گستردهای از حوزهها مانند پردازش زبان، پردازش تصویر، عملکرد محاسباتی و استدلال و موارد دیگر را دربر میگیرد.
یک سیستم AGI باید متشکل از هزاران سیستم ANI باشد که بهصورت پیدرپی فعالیت کرده و با یکدیگر برای تقلید از استدلال انسانی ارتباط برقرار میکنند. تا به امروز حتی با استفاده از پیشرفتهترین سیستمها و زیرساختهای محاسباتی مانند فوجیتسو K یا واتسون آیبیام، پیادهسازی یک ثانیه از شبیهسازی فعالیت عصبی ۴۰ دقیقه به طول انجامیده است. این زمان نمایانگر پیچیدگی و به همپیوستگی بسیار زیاد مغز انسان و چالشهای گسترده ایجاد یک AGI با منابع فعلی موجود در دست بشر است.
-
ابر هوش مصنوعي (ASI)
در هوش افزوده بشر همچنان نتایجی کسب نکرده و فعلاً موضوعی صرفاً علمی و تخیلی است، اما این حالت بهعنوان پیشرفت منطقی از AGI درنظر گرفته میشود. یک سیستم ASI میتواند از تمام قابلیتهای انسانی پیشی بگیرد. این قابلیتها شامل تصمیمگیری، تفکر منطقی و حتی مواردی مانند ساختن هنر بهتر و ایجاد روابط عاطفی میشود.
سیستمهای این هوش بهمحض دستیابی ASI بهسرعت میتوانند قابلیتهای خود را بهبود بخشند و به عرصههایی پیشروی کنند که شاید امروزه برای بشر همانند رویا است. با اینکه شکاف میان AGI و ASI نسبتاً کم است (بنا به گزارشهای برخی منابع به میزان یک نانوثانیه)، اما با وجود چالشهای رویکرد عمومی به نظر میرسد که دستیابی به این مرحله در آیندهای دور عملی خواهد شد.
مقایسه هوش افزوده و مصنوعی در یک جدول مدون
هوش مصنوعی |
هوش افزوده |
جایگزین انسان میشود و با دقت بالایی عمل میکند. | جایگزین افراد نمیشود، بلکه سیستمهای کمککننده به تولید را ایجاد میکند. |
جایگزین تصمیمگیری انسانی میشود. | تصمیمگیری انسان را افزایش میدهد. |
رباتها و اینترنت اشیا صنعتی (IIOT):
رباتها جایگزین همه انسانها بهعنوان کارکنان کارخانه خواهند شد. |
رباتها و اینترنت اشیا صنعتی (IIOT):
رباتهای مشارکتی همراه با انسانها برای انجام وظایف دشوار و تکراری کار میکنند. |
کاربردهای بلادرنگ در موفقیت مشتریان
|
کاربردهای بیدرنگ در موفقیت مشتری
|
دسته دوم:
هوش مصنوعی قوی و ضعیف
تحقیقات گسترده در زمینه این هوش، آن را به دو دسته دیگر قوی و ضعیف تقسیم میکند. این اصطلاحات توسط جان سرل بهمنظور متمایز کردن سطوح عملکرد در انواع مختلف ماشینهای این هوش ابداع گشت. در ادامه به برخی از تفاوتهای اصلی بین این دو مفهوم میپردازیم:
هوش مصنوعي ضعیف |
هوش مصنوعي قوی |
یک برنامه باریک با دامنه محدود است. | یک برنامه کاربردی گستردهتر با دامنه گستردهتر است. |
در کارهای خاص عملکرد خوبی دارد. | دارای هوش باورنکردنی در سطح انسانی است. |
از یادگیری نظارتشده و بدون نظارت برای پردازش دادهها استفاده میکند. | برای پردازش دادهها از خوشهبندی و تداعی استفاده میکند. |
مثال: سیری، الکسا | مثال: رباتیک پیشرفته |
از هوش مصنوعی در چه حوزههایی استفاده میشود؟
این رویکرد در حوزههای مختلف برای ارائه بینش در مورد رفتار کاربر و ارائه توصیههایی بر اساس دادهها استفاده میشود؛ برای مثال، الگوریتم جستجوی پیشبینیکننده گوگل از دادههای گذشته کاربر برای پیشبینی جستجوهای کاربران بعدی در نوار جستجو استفاده میکند. نتفلیکس با استفاده از دادههای گذشته کاربر به آنها فیلمهای مطابق با علایقشان را توصیه میکند. فیسبوک از دادههای گذشته کاربران استفاده میکند تا بهطور خودکار پیشنهادهایی را برای تگ کردن دوستان بر اساس ویژگیهای چهره آنها در تصاویر ارائه دهد. این هوش در مکانهای مختلف توسط سازمانهای بزرگ برای سادهترکردن زندگی کاربران نهایی استفاده میشود. بهطورکلی کاربردهای این هوش در دسته پردازش دادهها قرار میگیرد و موارد زیر را شامل میشود:
- جستجو در دادهها و بهینهسازی جستجو برای ارائه مرتبطترین نتایج
- زنجیرههای منطقی برای استدلال if-then قابل اعمال برای اجرای رشتهای از دستورات بر اساس پارامترها
- تشخیص رابطه برای شناسایی الگوهای مهم در مجموعه دادههای بزرگ جهت کسب بینشهای منحصربهفرد
- استفاده از مدلهای احتمالی برای پیشبینی نتایج آینده
هوش مصنوعی چه مزایایی دارد؟
مزایای این فناوری در زندگی بشر بر هیچکس پوشیده نیست. این مفهوم از توصیههای موسیقی، نقشه مسیرها و همراه بانکها گرفته و تا پیشگیری از کلاهبرداری و موارد دیگر را دربر میگیرد. مرز باریکی بین پیشرفت و تخریب وجود دارد و همواره یک سکه دو رو دارد که این امر در مورد AI نیز صدق میکند. در ادامه به ذکر برخی از مزایای این هوش میپردازیم:
- کاهش خطای انسانی
- ۲۴×۷ در دسترس
- کمک در کارهای تکراری
- دستیار دیجیتال
- تصمیمات سریعتر
- تصمیمگیرنده منطقی
- کاربردهای پزشکی
- بهبود امنیت
- ارتباط کارآمد
پیشنیازهای هوش مصنوعي
در ادامه به برخی از پیشنیازهای یادگیری این علم میپردازیم:
- تسلط قوی در ریاضیات از جمله حساب دیفرانسیل، انتگرال، آمار و احتمال
- تجربه کافی در زبانهای برنامهنویسی مانند جاوا یا پایتون
- تسلط بالا در درک و نوشتن الگوریتمها
- پیشینه قوی در مهارتهای تجزیهوتحلیل دادهها
- تسلط مطلوب در ریاضیات گسسته
- علاقهمند به فراگیری زبانهای یادگیری ماشین
کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی روزمره
در ادامه لیستی از برنامههای کاربردی این دانش وجود دارد که انسانها در زندگی روزمره خود از آنها استفاده میکنند:
- خرید آنلاین: این دانش در خرید آنلاین برای ارائه توصیههای شخصی به کاربران بر اساس جستجوها و خریدهای قبلی آنها استفاده میشود.
- دستیارهای شخصی دیجیتال: گوشیهای هوشمند از این هوش برای ارائه خدمات شخصیسازیشده استفاده میکنند. دستیارهای شخصی دیجیتال میتوانند به سؤالات پاسخ دهند و به کاربران کمک کنند تا بدون دردسر فعالیتهای روزمره خود را سازماندهی نمایند.
- ترجمه ماشینی: نرمافزار ترجمه زبان مبتنی بر این هوش با ارائه ترجمه، زیرنویس و تشخیص زبان میتواند به کاربران در درک زبانهای دیگر کمک کند.
- امنیت سایبری: سیستمهای این فناوری میتوانند به شناسایی و مبارزه با حملات سایبری بر اساس شناخت الگوها و عقبنشینی حملات کمک کنند.
- AI در برابر ویروس کرونا: این هوش در مورد کووید-۱۹ برای شناسایی شیوع، پردازش ادعاهای مراقبتهای بهداشتی و ردیابی شیوع بیماری استفاده شده است.
کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت
این فناوری پتانسیل تغییر بسیاری از صنایع با طیف وسیعی از موارد استفاده ممکن را دارد. وجه مشترک تمام این صنایع مختلف مبتنی بر داده بودن آنها است. در ادامه به بررسی صنایعی میپردازیم که این هوش هماکنون در آنها میدرخشد:
-
مراقبتهای بهداشتی
-
مدیریت
این سیستمها به وظایف اداری روزمره و معمولی بشر کمک میکنند تا خطاهای انسانی را به حداقل و کارایی را به حداکثر برسانند. رونویسی یادداشتهای پزشکی از طریق NLP در رابطه با اطلاعات بیمار کمک میکند تا خواندن آن برای پزشکان آسانتر گردد.
-
پزشکی از راه دور
بیماران برای موقعیتهای غیر اورژانسی میتوانند با سیستم AI بیمارستان برای تجزیهوتحلیل علائم خود تماس بگیرند. بیماران میتوانند علائم حیاتی خود را وارد کرده و میزان نیاز به مراقبتهای پزشکی خود را ارزیابی نمایند. این امر موجب کاهش حجم کار متخصصان پزشکی و اطلاعرسانی بهتر موارد اورژانسی به آنها میگردد.
-
تشخیص کمکی
این هوش از طریق بینایی کامپیوتری و شبکههای عصبی کانولوشنال میتواند اسکنهای MRI را برای بررسی تومورها و سایر تومورهای بدخیم، با سرعتی بسیار سریعتر از رادیولوژیستها و درصد خطای پایین بخواند.
-
جراحی با کمک ربات
جراحیهای رباتیک درصد خطای بسیار کمی دارند و میتوانند بهطور مداوم جراحیها را بهصورت شبانهروزی و بدون خستگی انجام دهند. ازآنجاییکه آنها با درجه بالایی از دقت عمل میکنند، نسبت به روشهای سنتی حالت تهاجمی کمتری دارند که موجب کاهش زمان سپری کردن بیماران در بیمارستان در دوران نقاهت میشود.
-
نظارت بر آمار حیاتی
وضعیت سلامتی یک فرد بسته به سطوح مختلف آمار حیاتی مربوطه، فرآیندی مداوم محسوب میگردد. امروزه این دادهها با توجه به محبوبیت بسیار دستگاههای پوششی در بازار انبوه در دسترس نیستند و تنها چشمانتظار تجزیهوتحلیل جهت ارائه بینشهای عملی هستند.
-
تجارت الکترونیک
-
توصیههای کارآمد
پیشنهادات کارآمد معمولاً جزو اولین مثالهایی هستند که از مردم در مورد کاربردهای تجاری این هوش پرسیده میشود. علت این امر آن است که این هوش در حوزه دیجیتال مارکتینگ نتایج فوقالعادهای ارائه کرده است. اغلب تاجران بزرگ این دانش را برای پیشنهاد به مخاطبان جهت توصیههای محصولات موردعلاقه آنها استفاده میکنند و سودآوری کسبوکار خود را تضمین مینمایند.
-
چتباتها
چتباتها یکی از بهترین مزایای این فناوری هستند. چتباتها این قابلیت را دارند که بهصورت شبانهروزی به مشتریان خدمات ارائه دهند و موجب کاهش نیروهای انسانی میشوند.
-
فیلتر کردن هرزنامهها و نظرات جعلی
اسکن چشم انسان برای فیلتر کردن محتوای مخرب به دلیل حجم بالای بررسیهای دریافتشده در سایتهایی مانند آمازون غیرممکن است. این تکنولوژی از طریق قدرت برنامهریزی عصبی کلامی میتواند بررسیهای صورتگرفته را ازنظر فعالیتهای مشکوک اسکن کرده و با فیلترکردن آنها تجربه بهتری برای خریدار ایجاد نمایند.
-
بهینه سازی جستجو
یکی از مهمترین فاکتورهای تجارت الکترونیک به این امر بستگی دارد که کاربران نیازهای خود را جستجو کنند و توانایی پیداکردن آن را داشته باشند. این دانش نتایج جستجو را بر اساس هزاران پارامتر بهینهسازی میکند تا از اینکه کاربران دقیقاً محصول موردنظر خود را مییابند، اطمینان حاصل نمایند.
-
زنجیره تأمین
این علم برای پیشبینی تقاضای محصولات مختلف در بازههای زمانی گوناگون استفاده میشود تا بازاریابان بتوانند سهام خود را برای پاسخگویی به تقاضا مدیریت کنند.
-
منابع انسانی
-
ایجاد فرهنگ کاری
این هوش برای تجزیهوتحلیل دادههای کارمندان و قراردادن آنها در تیمهای مناسب، اختصاص پروژهها بر اساس شایستگیهایشان، جمعآوری بازخورد در مورد محل کار و تلاش برای پیشبینی اینکه آیا کارمندان در آستانه استعفا هستند، استفاده میشود.
-
استخدام
این هوش با علم برنامهریزی عصبی کلامی (NLP) میتواند هزاران رزومه را در عرض چند ثانیه مرور کند و از مناسب بودن فرد اطمینان حاصل نماید. با توجه به اینکه این روش عاری از هرگونه خطا یا سوگیری انسانی است، سودمند بوده و بهطور قابلتوجهی از طول دورههای استخدام میکاهد.
برترین برنامههای کاربردی در هوش مصنوعی
- پیشبینیهای مبتنی بر AI گوگل مانند نقشه گوگل
- فیلترهای اسپم در ایمیلها
- هکرها و ابزار سرقت ادبی
- تشخیص چهره
- توصیههای جستجو
- ویژگیهای تبدیل صدا به متن
- دستیارهای شخصی هوشمند مانند سیری، الکسا و موارد دیگر
- حفاظت و پیشگیری از تقلب
- ساعت فیسبوک
- توصیههای دوستان فیسبوک
- ماشینهای خودران
- مشاوران روبو
- رباتهای مکالمهای
- فیلترهای اسپم ایمیل
- توصیههای نتفلیکس
- مدیریت پیشگیرانه مراقبتهای بهداشتی
- نقشه برداری بیماری
- سرمایهگذاری مالی خودکار
- آژانس رزرواسیون مجازی سفر
- نظارت بر رسانههای اجتماعی
رباتها در هوش مصنوعی
حوزه رباتیک پیش از به واقعیت پیوستن این هوش در حال پیشرفت بوده است. این فناوری به رباتیک کمک میکند تا با ساختن رباتهای کارآمد، نوآوری سریع و بهینهتری داشته باشد. ترکیب این دو تکنولوژی کاربردهای بسیاری در بخشهای بازاریابی عمودی و صنایع بهویژه در صنعتهای تولید و بستهبندی پیدا کردهاند. در ادامه به ذکر برخی از کاربرد رباتها در این فناوری میپردازیم:
-
مونتاژ
این هوش همراه با سیستمهای بینایی پیشرفته میتواند به تصحیح دورههای بلادرنگ کمک کند. همچنین به رباتها کمک میکند تا بهترین مسیر را برای یک فرآیند خاص در حین کار شناسایی نماید.
-
خدمات مشتری
رباتهای مجهز به این هوش در ارائه خدمات مشتری در صنایع خردهفروشی و مهماننوازی استفاده میشوند. این رباتها از پردازش زبان طبیعی برای تعامل هوشمندانه و همانند یک انسان با مشتریان بهره میبرند و با افزایش تعامل این سیستمها با انسانها و کمک یادگیری ماشین اطلاعات بیشتری را یاد میگیرند.
-
بستهبندی
این دانش بستهبندی با سرعت بیشتر، ارزانتر و دقیقتر را امکانپذیر میکند. این امر به صرفهجویی در حرکات خاص انجامشده توسط رباتها و اصلاح دائم آنها کمک کرده و نصب و جابجایی دستگاههای رباتیک را آسان مینماید.
-
رباتیک منبعباز
امروزه سیستمهای رباتیک بهعنوان دستگاههای منبع باز با قابلیتهای این هوش به فروش میرسند. به این ترتیب کاربران میتوانند انجام وظایف سفارشی را بر اساس یک اپلیکیشن خاص به رباتها آموزش دهند؛ برای مثال میتوان به صنعت کشاورزی در مقیاس کوچک اشاره نمود.
برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینههای مختلف فناوری اطلاعات و ارتباطات اینجا کلیک کنید.
دیدگاه خود را ثبت کنید
تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟در گفتگو ها شرکت کنید.