آشنایی با انواع کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره

بدون شک تا به امروز اسم هوش مصنوعی را شنیده‌اید. بر خلاف آن‌چه فیلم‌های سینمایی نشان می‌دهند، هوش مصنوعی رباتی نیست که به دنبال غلبه بر دنیا باشد؛ درواقع، هوش مصنوعی مبحث جدیدی نیست و ده‌ها سال است که به اشکال مختلف در زندگی‌ روزمره ما حضور دارد. شاید در نگاه اول به‌سختی بتوان باور کرد فناوری‌ پیشرفته‌ای همچون هوش مصنوعی چنین کاربردهای عادی‌ای در زندگی‌ روزمره داشته‌باشد، اما واقعیت این‌جاست که این فناوری همین حالا هم در بسیاری از دستگاه‌ها و نرم‌افزارهای محبوب به کار می‌رود. در ادامه مطلب به مصادیق انواع کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره می‌پردازیم و همچنین صنایعی که از مزایای هوش مصنوعی برای افزایش بازدهی، دقت و بهره‌وری عملیات‌هایشان استفاده کرده‌اند را بررسی می‌کنیم.

نرم‌افزارهای مسیریابی

نرم‌افزارهای مسیریابی را می‌توان یکی از اولین و قدیمی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی دانست. نرم‌افزارهای GPS همچون Waze و گوگل‌مپس سال‌هاست که سعی دارند با استفاده از هوش مصنوعی، بهترین مسیر ممکن را به کاربران پیشنهاد دهند و عواملی همچون ترافیک، ساخت‌وساز و آب‌وهوا را در نظر بگیرند. این نرم‌افزارها از فرایندی به نام روتینگ استفاده می‌کنند که شامل پیداکردن کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه می‌شود. هوش مصنوعی بازدهی و دقت این فرایند را افزایش داده است تا نرم‌افزارها بتوانند مسیر را به‌صورت لحظه‌ای به‌روزرسانی کنند و مسیرهای جایگزین پیشنهاد دهند.

قابلیت‌های دیگر از قبیل پیش‌بینی مقصد نیز به این نرم‌افزارها اجازه می‌دهند تا الگوی تردد کاربران را بیاموزند و قبل از ورود مقصد، آن را پیش‌بینی کنند. Live View گوگل را می‌توان مصداق بارز کاربرد هوش مصنوعی در مسیریابی دانست. این قابلیت جدید با تکیه بر هوش مصنوعی و واقعیت افزوده (AR) جهت‌دهی در هر تقاطع را مستقیماً روی دوربین گوشی‌های همراه فراهم می‌آورد تا مسیریابی را، به‌ویژه در محیط‌های ناآشنا، آسان‌تر کند.

نرم‌افزارهای سفر اشتراکی

ظهور نرم‌افزارهای مسیریابی به پیدایش صنعتی کاملاً جدید منجر شده‌اند که امروزه تحت عنوان سفرهای اشتراکی می‌شناسیم. به لطف قابلیت‌های GPS این نرم‌افزارها، افراد عادی می‌توانند بدون هیچ آموزش یا تجربه‌ قبلی از خودروی‌شان استفاده کنند تا دیگران را هم به مقصد برسانند. طی سال‌های اخیر، محبوبیت نرم‌افزارهای سفر اشتراکی، مثل اوبر و لیفت، افزایش یافته است و هوش مصنوعی، نقش غیرقابل‌انکاری در این موفقیت ایفا کرده است. این فناوری با قابلیت‌های متعدد، ازجمله انطباق خودکار مسافران و رانندگان، سراسر تجربه‌ سفر اشتراکی را آسان و البته امکان‌پذیر ساخته است.

کاربرد دیگر هوش مصنوعی در نرم‌افزارهای سفر اشتراکی، ارتقای امنیت است. برای نمونه، اوبر قابلیتی به نام RideCheck ساخته است که با استفاده از داده‌های حسگرها و GPS، موارد غیرعادی همچون توقف بلندمدت یا انحراف از مسیر را تشخیص می‌دهد. اگر اتفاقی بیفتد، هم رانندگان و هم مسافران از آن باخبر می‌شوند و می‌توانند با مرکز امنیت اوبر تماس بگیرند. یادگیری ماشینی به افزایش دقت ETAها نیز کمک می‌کند و کلاه‌برداری و سوءاستفاده را تشخیص می‌دهد. با پیشرفت نرم‌افزارهای سفر اشتراکی، باید منتظر افزایش قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی باشیم که امنیت، راحتی و لذت‌بخش بودن تجربه‌ سفر را ارتقاء می‌دهند.

ویدئوهای کوتاه و خلاصه‌سازی ویدئو

چندین سال پیش، نرم‌افزاری به نام Vine به بازار آمد که ویدئوهای کوتاه منتشر می‌کرد؛ اما درنهایت، به‌خاطر نوآورانه‌نبودن از عرصه کنار گذاشته شد. حالا پلتفرم‌های محبوبی همچون تیک‌تاک، بخش ویدئوهای کوتاه یوتیوب، ریلز اینستاگرام و اسنپ‌چت در مرکز توجه قرار گرفته‌اند. ویدئوهای کوتاه مبحث جدیدی نیستند، اما آن‌چه جلوه‌ای نوین به آن‌ها می‌دهد، قابلیت‌های هوش مصنوعی‌شان است. الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشینی محتوای این پلتفرم‌ها را شخصی‌سازی می‌کنند تا مطمئن شوند که کاربران آن‌چه می‌پسندند و می‌خواهند را می‌بینند.

البته کار هوش مصنوعی به این‌جا ختم نمی‌شود. فناوری یادگیری عمیق می‌تواند ویدئوها را خلاصه‌سازی کنند تا کاربران بتوانند محتوای بیشتری ببینند. این قابلیت به‌ویژه برای افرادی مناسب است که دوست دارند اخبار روز را دنبال کنند، اما وقت تماشای کل ویدئوها را ندارند. Video A.I گوگل قادر به شناسایی بیش از 20,000 مکان، شیء و فعالیت است و بدین ترتیب، می‌تواند توصیفات دقیقی از ویدئوها تهیه کند. فیسبوک و یوتیوب نیز از هوش مصنوعی کمک گرفته‌اند تا به‌صورت خودکار، برای ویدئوهایشان زیرنویس تولید کنند. این زیرنویس‌ها که بیش از 70 زبان را پوشش می‌دهند، یکی از قابلیت‌های مهم هوش مصنوعی به شمار می‌روند.

بازی‌های ویدئویی

هیجان‌انگیزترین و تحول‌آفرین‌ترین مصادیق هوش مصنوعی در بازی‌های ویدئویی دیده می‌شوند. نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند گرافیک واقع‌گرایانه تولید کنند و تعاملات بین شخصیت‌های بازی را باورپذیر سازند؛ با این رویه، صنعت بازی‌های ویدئویی متحول خواهد شد. یکی از چشمگیرترین نمونه‌ از انواع کاربرد هوش مصنوعی در بازی‌های ویدئویی را می‌توان در نسخه‌ سال 2020 بازی Cyberpunk 2077 مشاهده کرد. این بازی با تکیه بر سیستم هوش مصنوعی به نام Digital Human Engine (یا ابرانسان‌ها)، شخصیت‌هایی واقع‌گرایانه خلق کرد. این سیستم حجم زیادی داده، ازجمله بیش از 100 نوع حرکت ماهیچه‌های صورت را تحلیل می‌کند تا شخصیت‌های دیجیتالی که می‌سازد از افراد واقعی غیرقابل‌تمیز باشند.

البته تنها بازی‌های ایفای نقش همچون Cyberpunk 2077 نبوده‌اند که از قابلیت‌های هوش مصنوعی بهره‌مند شده‌اند. بازی‌هایی همچون Call of Duty و Halo نیز از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا شخصیت‌های مقابل کاربر را هوشمندتر و چالش‌برانگیزتر کنند. شخصیت‌های NPC باز‌ی‌ها که همیشه حاشیه‌ای در نظر گرفته می‌شدند و شکست‌شان آسان بود، حالا با هوش مصنوعی تغییر کرده‌اند. شخصیت‌های مقابل کاربر می‌توانند مخفی شوند و یا با استفاده از تکنیک‌های جنگی، فعالانه سعی کنند او را شکست دهند. هوش مصنوعی به واقع‌گرایانه‌تر کردن حرکات بازیکنان در بازی‌های ورزشی نیز کمک کرده است. علاوه بر استودیوهای بزرگ بازی‌سازی، شرکت‌های دیگر هم از قابلیت‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا بازی‌هایشان را بهبود ببخشند.

عکاسی سه‌بُعدی

عکاسی سه‌بُعدی شاخه‌ای از هنر است که محبوبیتش به‌آهستگی رو به افزایش است. عکس‌های سه‌بُعدی، بر خلاف عکس‌های عادی، حس عمق را به بیننده می‌دهند تا حس کند شخصاً در آن محیط قرار دارد. این فناوری یک یا چند عکس دوبُعدی را گرفته و بُعد سوم را به آن‌ها اضافه می‌کند؛ این فرایند با استفاده از تجهیزات مخصوص یا با پس‌پردازش تصویر با نرم‌افزارهای هوش مصنوعی انجام می‌شود. هوش مصنوعی نقش مهمی در ثبت و پردازش عکاسی سه‌بُعدی ایفا می‌کند. برای مثال، Pixel 4a گوگل تنظیمات دودوربینی دارد که به کاربر اجازه می‌دهد بدون نیاز به هرگونه تجهیزات اضافی، عکس‌های سه‌بُعدی بگیرد.

فرایند پس‌پردازش از این‌هم جالب‌تر است. در این مرحله، هوش مصنوعی به‌صورت خودکار از تصاویر دوبُعدی، مدل‌های سه‌بُعدی می‌سازد. بدون استفاده از هوش مصنوعی، چنین فرایندی بسیار زمان‌بر می‌شد و به تخصص فراوانی نیاز داشت. در حال حاضر هم شرکت‌هایی همچون Nvidia هستند که این خدمات را ارائه می‌دهند. این شرکت‌ها از NerRF یا میدان‌های پرتوافکنی عصبی استفاده می‌کنند تا مدل‌های سه‌بُعدی بسازند و به نتایج خارق‌العاده‌ای می‌رسند. انواع کاربرد هوش مصنوعی را شاید در تصاویر تبلیغ محصولات دیده باشید که با چرخاندن موس کامپیوتر، محصول موردنظر را از زوایای مختلف به نمایش می‌گذارند. عکاسی سه‌بُعدی هنوز در اوایل مسیر است، اما به کمک هوش مصنوعی، به زودی قابلیتش در تحول تعامل با تصاویر آنلاین را به نمایش می‌گذارد.

تشخیص چهره

صنعت تشخیص چهره اخیراً در مرکز توجهات قرار گرفته و بحث‌برانگیز شده است، چون دغدغه‌های زیادی از نظر حریم خصوصی ایجاد می‌کند. بااین‌حال، نمی‌توان منکر دقت و کاربرد روزافزون این فناوری شد. فناوری تشخیص چهره از هوش مصنوعی کمک می‌گیرد تا افراد را بر اساس ویژگی‌های فیزیکی‌شان تشخیص دهد. این فناوری را می‌توان در حوزه‌های مختلف، ازجمله امنیت و نظارت گسترده، احراز هویت و حتی بازاریابی به کار برد.

یکی از متداول‌ترین کاربردهای تشخیص چهره در پلتفرم‌های شبکه اجتماعی است. برای مثال، فیسبوک از این فناوری استفاده می‌کند تا به کاربران پیشنهاد دهد چه کسانی را در تصاویرشان تگ کنند. این فناوری برای بازکردن قفل صفحه‌ گوشی هم به کار می‌رود و بسیاری از گوشی‌های همراه این قابلیت را دارند. ادارات مجری قانون از قابلیت تشخیص چهره استفاده می‌کنند تا مجرمان و افراد گم‌شده را شناسایی کنند. این فناوری به‌هیچ‌عنوان خالی از نقص نیست، اما در حال پیشرفت است. شرکت‌هایی همچون Clearview AI نرم‌افزارهای تشخیص چهره را به آژانس‌های دولتی همچون FBI و ICE ارائه می‌دهند.

در نگاه اول، این خدمات خوب و مفید به نظر می‌رسند؛ اما واقعیت این است که برای ارائه‌ چنین خدماتی، Clearview داده‌های میلیون‌ها نفر را بدون رضایت‌شان جمع‌آوری می‌کند. چنین موضوعی دغدغه‌های فراوانی در مورد حریم خصوصی و سوءاستفاده از فناوری مطرح می‌کند. این شرکت اخیراً مجبور به پرداخت جریمه‌ای به مبلغ 7/3 میلیون یورو شده است و باید تمام داده‌های مربوط به بریتانیا را حذف کند.

دستیارهای هوشمند

دستیارهای هوشمند روزبه‌روز محبوب‌تر می‌شوند. الکسای آمازون و دستیار گوگل در سراسر دنیا به کار می‌‌روند. این دستیارها از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا مسائلی همچون تنظیم هشدار گوشی، پخش موسیقی و نوشتن لیست خرید را انجام دهند و این فناوری پیوسته در حال پیشرفت است. برای مثال، الکسا اکنون می‌تواند زبان طبیعی کاربران را بفهمد و پاسخ مناسب را به آن‌ها بدهد. چنین قابلیتی فناوری تشخیص گفتار را یک گام جلوتر می‌برد، چراکه به‌جای دستور دادن، کاربران می‌توانند به‌راحتی با دستیارشان صحبت کنند.

چنین قابلیتی به لطف شبکه‌های عصبی محقق شده است که از دستیارهای دیجیتالی پشتیبانی می‌کنند. این شبکه‌ها به‌صورت پیوسته مشغول یادگیری هستند و درک بهتری از پیچیدگی‌های زبان و گفتار انسان‌ها به دست می‌آورند. بااین‌که دستیارهای هوشمند هنوز در اول مسیر قرار دارند اما ظرفیت‌ بالقوه‌شان از کسی پوشیده نیست. این دستیارها از اجرای مسائل ابتدایی فراتر رفته‌اند و حالا می‌توانند تمام اجزای خانه، از جمله سیستم‌های امنیتی و حرارتی را مدیریت کنند.

فیلتر ایمیل‌های اسپم

یکی دیگر از مصادیق قدیمی کاربرد هوش مصنوعی در زندگی‌های روزمره را می‌توان فیلتر ایمیل‌های اسپم دانست. این قابلیت از هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا ایمیل‌های ناخواسته را شناسایی کرده و جلویشان را بگیرد. بیشتر شرکت‌های ارائه‌دهنده ایمیل از نوعی قابلیت فیلتر اسپم استفاده می‌کنند تا حجم ایمیل‌های ناخواسته را کاهش دهند.

برای مثال، جیمیل از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا ایمیل‌های اسپم را تشخیص دهد. هوش مصنوعی این شرکت ویژگی‌هایی از جمله ارسال‌کننده، محتوا و لینک‌های موجود در ایمیل را تحلیل می‌کند و سپس با تکیه بر این اطلاعات، تصمیم می‌گیرد ایمیل اسپم است یا خیر. از آن‌جایی که این سیستم به داده‌های فراوانی دسترسی دارد، تاکنون بسیار موفق عمل کرده است.

پیشنهاد محتوا

هوش مصنوعی برای پیشنهاد محتوا به کاربران نیز به کار می‌رود. نتفلیکس و آمازون با تکیه بر همین فناوری می‌توانند بر اساس سابقه‌ کاربران‌شان، فیلم‌های جدید به آن‌ها پیشنهاد دهند. اسپاتیفای هم از هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا قطعات موسیقی جدید را به شنوندگان پیشنهاد کند. الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی این شرکت، آهنگ‌هایی که کاربر تاکنون به آن‌ها گوش داده است، هنرمندانی که دنبال می‌کند، ژانرهایی که دوست دارد و حتی موقعیت مکانی‌اش را تحلیل می‌کند تا پیشنهاداتش را شخصی‌سازی کند.

این پیشنهادات مبتنی بر فناوری یادگیری ماشینی هستند که از داده‌های کاربران استفاده می‌کند تا عملکردش را ارتقاء دهد. به‌عبارت‌دیگر، هرچه کاربران بیشتر به اسپاتیفای گوش دهند، پیشنهاداتی که دریافت می‌کنند دقیق‌تر خواهد بود. این نوع پیشنهاد محتوا هم‌راستا با پیشرفت هوش مصنوعی بهبود می‌یابد. درآینده، شاهد سیستم‌های پیشنهادگر پیشرفته‌تر و شخصی‌سازی‌ شده‌تری خواهیم بود که با خلق‌وخو و زمان هم خودشان را انطباق می‌دهند.

بانک‌داری آنلاین

فناوری مالی یا فین‌تک یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی است که آینده‌ای درخشان پیش رو دارد. بانک‌داری آنلاین را می‌توان مصداق بارز فین‌تک دانست که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا عملیات‌های بانکی را ساده‌سازی و دوستانه‌تر کند. برای مثال، مؤسسات مالی در پاسخگویی به سؤالات مشتریان از چت‌بات‌های پیشرفته کمک می‌گیرند. این چت‌بات‌ها با تکیه بر فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP)، سؤالات مشتریان را درک کرده و پاسخ مرتبط را به آن‌ها ارائه می‌دهند.

چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بیست‌وچهار ساعته در دسترس هستند و می‌توانند حجم زیادی پرسش را در هر لحظه پشتیبانی کنند. بر خلاف کارمندان بخش ارتباط با مشتریان، چت‌بات‌ها خسته نمی‌شوند و اشتباه هم نمی‌کنند. نمونه‌ دیگر از انواع کاربرد هوش مصنوعی در بانک‌داری آنلاین تشخیص کلاه‌برداری است. بانک‌ها از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا فعالیت‌های مشکوک را، مثل الگوی برداشت غیرمعمولی یا برداشت از حساب در موقعیت‌های مکانی غیرعادی، تشخیص دهند. تصمیم‌گیری در مورد اعتبار و اعطای وام نیز با تکیه بر هوش مصنوعی خودکار شده است. بانک‌ها می‌توانند با تحلیل خودکار تاریخچه‌ مالی مشتریان، امتیاز اعتبار و سایر داده‌ها، تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد اعطای وام و نرخ بهره بگیرند.

خودروهای خودران

خودروهای خودران تسلا اخیراً سرتیتر خبرهای فراوانی را به خود اختصاص داده‌اند، اما تسلا تنها شرکت فعال در این حوزه نیست. امروزه بیشتر تولیدکنندگان خودرو روی خودروهای خودران (AV) سرمایه‌گذاری می‌کنند. هدف از این فناوری‌ها ساخت خودروهای خودرانی است که با تکیه بر ترکیبی از حسگرها، دوربین‌ها و هوش مصنوعی، خودشان می‌توانند رانندگی کنند. نقاط قوت چنین خودروهایی کاملاً واضح هستند؛ خودروهای خودران شمار تصادفات و نیاز به‌جای پارکینگ را کاهش می‌دهند. ترافیک سبک‌تر می‌شود، چون خودروها می‌توانند با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و مسیر ترددشان را بهینه‌سازی کنند.

بااین‌حال، مسیر تحقق خودروهای خودران با چالش‌هایی هم روبه‌روست. برای مثال، این فناوری باید بتواند تمام شرایط آب‌وهوایی و انواع مسیر را مدیریت کند. به‌علاوه، خودروهای خودران می‌بایست در مقابل هک‌شدن مقاوم باشند تا هدف حملات سایبری قرار نگیرند. این نواقص در خودروهای تسلا به چشم می‌خورند، اما از آن‌جایی که این شرکت پیشگام صنعت AVها بوده است، مورد سرزنش چندانی قرار نگرفته است. بااین‌حال، سایر شرکت‌های فعال در این صنعت می‌بایست به این نکات توجه داشته باشند.

خانوارها

پیش‌تر به کاربرد دستیارهای هوشمند برای مدیریت سیستم امنیت خانه‌ها اشاره کردیم، اما هوش مصنوعی را می‌توان برای افزایش آسایش و راحتی در خانه هم به کار برد. برای مثال، Roomba جاروبرقی رباتیکی است که به‌صورت خودکار، کف خانه را تمیز می‌کند. Roomba با استفاده از حسگر، گرد‌وخاک و آشغال را شناسایی می‌کند و سپس الگوی تمیزکردنش را تطبیق می‌دهد. کیسه‌ زباله‌ این جاروبرقی رباتیک خودبه‌خود تخلیه می‌شود.

به‌بیان‌کلی، قانون کار با هوش مصنوعی خیلی ساده است: اگر کاری دارید که نمی‌خواهید خودتان انجام دهید، احتمالاً ماشینی هست که آن را برایتان انجام دهد. از جمله دستگاه‌های خانگی مبتنی بر هوش مصنوعی که تا به امروز ساخته شده‌اند می‌توان به این موارد اشاره کرد:

• توالت مخصوص گربه با قابلیت خودپاک‌کنندگی
• ماشین‌های چمن‌زنی رباتیک
• دستگاه‌های خودکار تغذیه‌ برای حیوانات خانگی
• سیستم آب‌پاش خودکار
• ماشین‌های تاکردن لباس‌

امنیت و نظارت گسترده

هوش مصنوعی را می‌توان برای ارتقای امنیت و نظارت گسترده به کار برد. برای مثال، دوربین‌های مجهز به هوش مصنوعی قادرند فعالیت‌های مشکوک، مثل گشت‌زدن افراد در محوطه یا حرکت عجیب خودروها را تشخیص دهند. تصاویر بی‌کیفیت دوربین‌های مداربسته را نیز می‌توان با تکیه بر هوش مصنوعی ارتقاء داد تا چهره‌ افراد و پلاک ماشین‌ها قابل تشخیص شوند. یادگیری ماشینی کیفیت تصاویر را بهبود می‌بخشد و رنگ‌های موجود را متمایزتر می‌کند. سیستم Google Home نیز می‌تواند بیشتر سیستم‌های به‌کاررفته در خانه‌ها را به‌صورت یکپارچه ادغام کند.

در حوزه‌ امنیت کشور، هوش مصنوعی شبکه‌های اجتماعی را تحت نظر قرار می‌دهد تا نشانه‌های موجود از تفکرات رادیکال و اقدامات تروریستی را شناسایی کند. قابلیت هوش مصنوعی در تحلیل حجم زیادی داده به این فناوری اجازه می‌دهد تا الگوهایی را شناسایی کند که انسان‌ها نمی‌توانند. مجریان قانون می‌توانند با تکیه بر این اطلاعات، حسا‌ب‌های کاربری مشکل‌زا را هدف قرار دهند. بدین ترتیب، از سوانحی همچون تیراندازی در مدارس یا حملات تروریستی دیگر جلوگیری می‌شود. علاوه‌براین‌، با کمک هوش مصنوعی می‌توان پهپادهای غیرقانونی و موشک‌های نزدیک را تشخیص داد. ارتش ایالات‌متحده مشغول ساخت هوش مصنوعی‌ای است که می‌تواند به‌صورت لحظه‌ای و در هر زمانی از شبانه‌روز، هدف را تشخیص دهد و دنبال کند.

تجارت الکترونیک و خرید آنلاین

هوش مصنوعی به تجربه‌ کاربران در خرید آنلاین کمک می‌کند. این فناوری را می‌توان برای پیشنهاد محصولات، شخصی‌‌سازی نتایج موتور جست‌وجو و ارائه‌ خدمات مشتریان به کار برد. به‌عنوان‌مثال، آمازون از هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا بر اساس خریدهای قبلی و تاریخچه‌ جست‌وجو، محصولات مناسب را به مشتریانش پیشنهاد دهد. بدین ترتیب، مشتریان تجربه‌ بهتری را از سر می‌گذارند و آمازون هم میزان خریدهایش را افزایش می‌دهد.

بااین‌وجود، برجسته‌ترین مزایای هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک متعلق به عملیات‌های بک‌اند است. برای مثال، کسب‌وکارها می‌توانند از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی مقدار اجناس و پیش‌بینی ترند قیمت‌گذاری‌ها استفاده کنند. این فناوری به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا از خرید اجناس بیش از حد یا کمتر از حد اجتناب کنند. کاربرد هوش مصنوعی در کمپین‌های تبلیغاتی هم قابل‌توجه است، چون می‌تواند پرطرفدارترین کلمات جست‌وجو شده را تشخیص دهد و یا بهترین منطقه برای قرارگیری تبلیغات را تعیین کند.

جمع‌بندی

باتوجه‌به آن‌چه گفته شد، می‌توان ادعا کرد که هوش مصنوعی سال‌هاست در زندگی‌هایمان نقش دارد، اما طی چند وقت اخیر حضورش پررنگ‌تر شده است. در آینده‌ای نه‌چندان دور، شاهد نمونه‌های بیشتر از انواع کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره‌مان خواهیم بود. درست است که نمی‌توان منکر دغدغه‌های موجود در مورد بحث‌های امنیتی این فناوری شد، اما بیشتر این مشکلات ناشی از خود انسان‌ها هستند. مزایای هوش مصنوعی عمومی از ریسک‌های بالقوه‌اش پیشی می‌گیرند؛ پس می‌توانیم برای ارتقای آسایش، امنیت و بازدهی در زندگی‌هایمان از این فناوری استفاده کنیم.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید