برنامه نویسی php

اجتناب از دام های احتمالی.»

مزایای هوش مصنوعی

همین چند دهه پیش، استفاده از هوش مصنوعی در عملیات تجاری در مرحله «پذیرش اولیه» بود و پتانسیل آن هنوز تا حدودی نظری بود. از آن زمان، فناوری‌ها و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی پیشرفت کرده و به کسب‌وکارها ارزش افزوده‌اند. و همانطور که فناوری‌های هوش مصنوعی بهبود می‌یابند و به‌عنوان موج بعدی نوآوری ظاهر می‌شوند، درک انسان از پتانسیل و خلاقیت آنها نیز افزایش می‌یابد. امروزه، کسب‌وکارها طیف وسیعی از مزایای قابل اندازه‌گیری را از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به دست می‌آورند که شامل پنج مورد زیر می‌شود:

انعطاف پذیری در سطح کسب و کار: مدت ها قبل از اینکه رایانه ها وجود داشته باشند، شرکت ها ارزش جمع آوری و درک داده ها در مورد تجارت، بازار و مشتریان خود را می دانستند. با بزرگتر و پیچیده شدن مجموعه داده ها، توانایی تجزیه و تحلیل دقیق و به موقع آن داده ها به طور فزاینده ای چالش برانگیز شد. راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها توانایی مدیریت کلان داده، بلکه دریافت بینش‌های عملی از آن را به ارمغان می‌آورند. با هوش مصنوعی، فرآیندهای پیچیده را می‌توان خودکار کرد، از منابع می‌توان کارآمدتر استفاده کرد و اختلالات (و فرصت‌ها) را می‌توان بهتر پیش‌بینی کرد و با آنها سازگار شد.

خدمات بهتر به مشتریان: هوش مصنوعی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا خدمات ارائه شده را شخصی‌سازی کنند و با مشتریان خود در زمان واقعی تعامل داشته باشند. همانطور که مصرف کنندگان در قیف فروش مدرن از "سرنخ" به "تبدیل" حرکت می کنند، مجموعه داده های پیچیده و متنوعی تولید می کنند. هوش مصنوعی به سیستم‌های تجاری این قدرت را می‌دهد تا از این داده‌ها و خدمات بهتر و تعامل با مشتریان خود استفاده کنند.

تصمیم گیری مطمئن: رهبران تجاری خوب همیشه در تلاش هستند تا تصمیماتی سریع و آگاهانه بگیرند. هرچه این تصمیم حیاتی تر باشد، احتمال اینکه آن دارای اجزاء و وابستگی های متقابل بی شمار و پیچیده باشد، بیشتر می شود. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته و بینش های عملی که از تصمیم گیری مطمئن و در زمان واقعی پشتیبانی می کند، به تقویت خرد و تجربه انسان ها کمک می کند.

محصولات و خدمات مرتبط: بسیاری از مدل‌های تحقیق و توسعه سنتی، عقب مانده بودند. تجزیه و تحلیل عملکرد و داده های بازخورد مشتری اغلب تا زمانی که یک محصول یا خدمات وارد بازار شده بود اتفاق نمی افتاد. همچنین سیستم هایی وجود نداشتند که بتوانند به سرعت شکاف ها و فرصت های بالقوه را در بازار شناسایی کنند. با سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند طیف گسترده‌ای از مجموعه‌های داده را به طور همزمان و در زمان واقعی مشاهده کنند. این به آنها اجازه می دهد تا محصولات موجود را اصلاح کنند و محصولات جدید را بر اساس مرتبط ترین و به روزترین داده های بازار و مشتری معرفی کنند.

نیروی کار متعهد: نظرسنجی اخیر گالوپ نشان می دهد که شرکت هایی که کارمندان آنها سطح بالایی از مشارکت را گزارش می دهند به طور متوسط تا 21 درصد سود بیشتری دارند. فناوری‌های هوش مصنوعی در محیط کار می‌توانند بار کارهای روزمره را کاهش دهند و به کارمندان اجازه دهند بر روی کارهای رضایت‌بخش‌تر تمرکز کنند. فناوری‌های منابع انسانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند نیز می‌توانند به تشخیص مضطرب، خسته یا بی‌حوصلگی کارکنان کمک کنند. با شخصی‌سازی توصیه‌های سلامتی و کمک به اولویت‌بندی وظایف، هوش مصنوعی می‌تواند از کارمندان حمایت کرده و به آنها کمک کند تعادل کار و زندگی سالم را بازگردانند.

فناوری های هوش مصنوعی

برای مفید بودن، هوش مصنوعی باید قابل اجرا باشد. ارزش واقعی آن تنها زمانی قابل درک است که بینش عملی ارائه دهد. اگر هوش مصنوعی را بر حسب مغز انسان در نظر بگیریم، فناوری‌های هوش مصنوعی مانند دست‌ها، چشم‌ها و حرکات بدن هستند - همه اینها به اجرای ایده‌های مغز اجازه می‌دهد. موارد زیر برخی از پرکاربردترین و سریع‌ترین فناوری‌های هوش مصنوعی هستند.

فناوری های هوش مصنوعی

فراگیری ماشین

یادگیری ماشین – و تمام اجزای آن – زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است. در یادگیری ماشینی، الگوریتم‌ها برای انواع مختلفی از روش‌های یادگیری و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل اعمال می‌شوند که به سیستم اجازه می‌دهد به طور خودکار از تجربه یاد بگیرد و بدون برنامه‌ریزی صریح، بهبود یابد. برای کسب‌وکارها، یادگیری ماشینی را می‌توان برای هر مشکل یا هدفی که به نتایج پیش‌بینی‌کننده نیاز دارد، که از تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده به دست می‌آید، اعمال کرد.

تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چیست؟ یادگیری ماشینی جزئی از هوش مصنوعی است و بدون آن وجود ندارد. بنابراین تفاوت آن‌ها چندان مهم نیست، بلکه تفاوت آن‌ها مهم نیست. هوش مصنوعی داده ها را برای تصمیم گیری و پیش بینی پردازش می کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهند که نه تنها آن داده‌ها را پردازش کند، بلکه از آن‌ها برای یادگیری و هوشمندتر شدن استفاده کند، بدون نیاز به برنامه‌نویسی اضافی.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

NLP به ماشین ها اجازه می دهد تا زبان نوشتاری، دستورات صوتی یا هر دو را تشخیص دهند و بفهمند. این شامل توانایی ترجمه زبان انسان به شکلی است که الگوریتم بتواند آن را درک کند. تولید زبان طبیعی (NLG) زیرمجموعه ای از NLP است که به ماشین اجازه می دهد زبان دیجیتال را به زبان طبیعی انسان تبدیل کند. در کاربردهای پیچیده تر، NLP می تواند از زمینه برای استنباط نگرش، خلق و خو و سایر کیفیت های ذهنی برای تفسیر دقیق معنا استفاده کند. از کاربردهای عملی NLP می توان به چت بات ها و دستیارهای صوتی دیجیتال مانند سیری و الکسا اشاره کرد.

نگهدارنده مکان

چت بات ها چیست؟ این دستیارهای دیجیتال و نحوه استفاده از آنها را بررسی کنید

اجتناب از دام های احتمالی.»

مزایای هوش مصنوعی

همین چند دهه پیش، استفاده از هوش مصنوعی در عملیات تجاری در مرحله «پذیرش اولیه» بود و پتانسیل آن هنوز تا حدودی نظری بود. از آن زمان، فناوری‌ها و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی پیشرفت کرده و به کسب‌وکارها ارزش افزوده‌اند. و همانطور که فناوری‌های هوش مصنوعی بهبود می‌یابند و به‌عنوان موج بعدی نوآوری ظاهر می‌شوند، درک انسان از پتانسیل و خلاقیت آنها نیز افزایش می‌یابد. امروزه، کسب‌وکارها طیف وسیعی از مزایای قابل اندازه‌گیری را از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به دست می‌آورند که شامل پنج مورد زیر می‌شود:

انعطاف پذیری در سطح کسب و کار: مدت ها قبل از اینکه رایانه ها وجود داشته باشند، شرکت ها ارزش جمع آوری و درک داده ها در مورد تجارت، بازار و مشتریان خود را می دانستند. با بزرگتر و پیچیده شدن مجموعه داده ها، توانایی تجزیه و تحلیل دقیق و به موقع آن داده ها به طور فزاینده ای چالش برانگیز شد. راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها توانایی مدیریت کلان داده، بلکه دریافت بینش‌های عملی از آن را به ارمغان می‌آورند. با هوش مصنوعی، فرآیندهای پیچیده را می‌توان خودکار کرد، از منابع می‌توان کارآمدتر استفاده کرد و اختلالات (و فرصت‌ها) را می‌توان بهتر پیش‌بینی کرد و با آنها سازگار شد.

خدمات بهتر به مشتریان: هوش مصنوعی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا خدمات ارائه شده را شخصی‌سازی کنند و با مشتریان خود در زمان واقعی تعامل داشته باشند. همانطور که مصرف کنندگان در قیف فروش مدرن از "سرنخ" به "تبدیل" حرکت می کنند، مجموعه داده های پیچیده و متنوعی تولید می کنند. هوش مصنوعی به سیستم‌های تجاری این قدرت را می‌دهد تا از این داده‌ها و خدمات بهتر و تعامل با مشتریان خود استفاده کنند.

تصمیم گیری مطمئن: رهبران تجاری خوب همیشه در تلاش هستند تا تصمیماتی سریع و آگاهانه بگیرند. هرچه این تصمیم حیاتی تر باشد، احتمال اینکه آن دارای اجزاء و وابستگی های متقابل بی شمار و پیچیده باشد، بیشتر می شود. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته و بینش های عملی که از تصمیم گیری مطمئن و در زمان واقعی پشتیبانی می کند، به تقویت خرد و تجربه انسان ها کمک می کند.

محصولات و خدمات مرتبط: بسیاری از مدل‌های تحقیق و توسعه سنتی، عقب مانده بودند. تجزیه و تحلیل عملکرد و داده های بازخورد مشتری اغلب تا زمانی که یک محصول یا خدمات وارد بازار شده بود اتفاق نمی افتاد. همچنین سیستم هایی وجود نداشتند که بتوانند به سرعت شکاف ها و فرصت های بالقوه را در بازار شناسایی کنند. با سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند طیف گسترده‌ای از مجموعه‌های داده را به طور همزمان و در زمان واقعی مشاهده کنند. این به آنها اجازه می دهد تا محصولات موجود را اصلاح کنند و محصولات جدید را بر اساس مرتبط ترین و به روزترین داده های بازار و مشتری معرفی کنند.

نیروی کار متعهد: نظرسنجی اخیر گالوپ نشان می دهد که شرکت هایی که کارمندان آنها سطح بالایی از مشارکت را گزارش می دهند به طور متوسط تا 21 درصد سود بیشتری دارند. فناوری‌های هوش مصنوعی در محیط کار می‌توانند بار کارهای روزمره را کاهش دهند و به کارمندان اجازه دهند بر روی کارهای رضایت‌بخش‌تر تمرکز کنند. فناوری‌های منابع انسانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند نیز می‌توانند به تشخیص مضطرب، خسته یا بی‌حوصلگی کارکنان کمک کنند. با شخصی‌سازی توصیه‌های سلامتی و کمک به اولویت‌بندی وظایف، هوش مصنوعی می‌تواند از کارمندان حمایت کرده و به آنها کمک کند تعادل کار و زندگی سالم را بازگردانند.

فناوری های هوش مصنوعی

برای مفید بودن، هوش مصنوعی باید قابل اجرا باشد. ارزش واقعی آن تنها زمانی قابل درک است که بینش عملی ارائه دهد. اگر هوش مصنوعی را بر حسب مغز انسان در نظر بگیریم، فناوری‌های هوش مصنوعی مانند دست‌ها، چشم‌ها و حرکات بدن هستند - همه اینها به اجرای ایده‌های مغز اجازه می‌دهد. موارد زیر برخی از پرکاربردترین و سریع‌ترین فناوری‌های هوش مصنوعی هستند.

فناوری های هوش مصنوعی

فراگیری ماشین

یادگیری ماشین – و تمام اجزای آن – زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است. در یادگیری ماشینی، الگوریتم‌ها برای انواع مختلفی از روش‌های یادگیری و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل اعمال می‌شوند که به سیستم اجازه می‌دهد به طور خودکار از تجربه یاد بگیرد و بدون برنامه‌ریزی صریح، بهبود یابد. برای کسب‌وکارها، یادگیری ماشینی را می‌توان برای هر مشکل یا هدفی که به نتایج پیش‌بینی‌کننده نیاز دارد، که از تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده به دست می‌آید، اعمال کرد.

تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چیست؟ یادگیری ماشینی جزئی از هوش مصنوعی است و بدون آن وجود ندارد. بنابراین تفاوت آن‌ها چندان مهم نیست، بلکه تفاوت آن‌ها مهم نیست. هوش مصنوعی داده ها را برای تصمیم گیری و پیش بینی پردازش می کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهند که نه تنها آن داده‌ها را پردازش کند، بلکه از آن‌ها برای یادگیری و هوشمندتر شدن استفاده کند، بدون نیاز به برنامه‌نویسی اضافی.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

NLP به ماشین ها اجازه می دهد تا زبان نوشتاری، دستورات صوتی یا هر دو را تشخیص دهند و بفهمند. این شامل توانایی ترجمه زبان انسان به شکلی است که الگوریتم بتواند آن را درک کند. تولید زبان طبیعی (NLG) زیرمجموعه ای از NLP است که به ماشین اجازه می دهد زبان دیجیتال را به زبان طبیعی انسان تبدیل کند. در کاربردهای پیچیده تر، NLP می تواند از زمینه برای استنباط نگرش، خلق و خو و سایر کیفیت های ذهنی برای تفسیر دقیق معنا استفاده کند. از کاربردهای عملی NLP می توان به چت بات ها و دستیارهای صوتی دیجیتال مانند سیری و الکسا اشاره کرد.

نگهدارنده مکان

چت بات ها چیست؟ این دستیارهای دیجیتال و نحوه استفاده از آنها را بررسی کنید