ترندهای برتر هوش مصنوعی سال ۲۰۲۳ , ۲۰۲۴

بدون آشنایی با ترندهای هوش مصنوعی، نه تنها کسب و کار بلکه زندگی در سال‌های آینده نیز دشوار خواهد بود. این مقاله به شما کمک می‌کند تا با ترندهای هوش مصنوعی در سال‌های ۲۰۲۳ و ۲۰۲۴ آشنا شوید.

هوش مصنوعی (AI) قدرت تغییر دادن نحوه عملکرد جهان در زندگی و تجارت را دارد. تحقیقات نشان می‌دهد که تأثیر هوش مصنوعی تا سال ۲۰۳۰ ممکن است به ۱۵ تریلیون دلار برسد، طبق تخمین‌های PwC. در حال حاضر، تکنولوژی‌های کمی وجود دارند که در آینده نزدیک ممکن است چنین تأثیری بر جهان داشته باشند. در این گزارش، با ترندهای برتر هوش مصنوعی سال ۲۰۲۳ آشنا می‌شویم که در حال حاضر بر اکوسیستم هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارند.

استفاده جدید از هوش مصنوعی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) در حوزه تجاری تاکنون به اندازه کافی موفق نبوده است. در جهان امروز، متون به طور وسیعی وجود دارند و تحلیل، سازماندهی، ترجمه، و بهره‌گیری از اطلاعات متونی در حوزه‌های مختلف تجارت جهانی ضروری است. اما پردازش زبان طبیعی تنها به تحلیل کلمات محدود نمی‌شود. در واقع، در زمینه NLP از روش‌هایی استفاده می‌شود که با تفاوت‌های قابل توجهی نسبت به روش‌های آماری اولیه، داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند.

NLP یا پردازش زبان طبیعی به عنوان یک ابزار مؤثر در هوش مصنوعی شناخته می‌شود که امکان برقراری ارتباط میان کامپیوترها و زبان انسانی را فراهم می‌کند. در گذشته، برای درک زبان انسان، معمولاً زبان انسان به کدهای ماشینی ترجمه می‌شد. اما با بهره‌گیری از تکنولوژی NLP، ماشین‌ها قادر به درک متون به زبان انسانی شده و تحلیل آنها هستند.

پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که حجم داده در جهان تا سال ۲۰۳۰ به ۶۱۲ زتابایت و تا سال ۲۰۳۵ به ۲۱۴۲ زتابایت افزایش خواهد یافت. بیشتر این داده‌ها به زبان انسانی نوشته می‌شوند و به همین دلیل، استفاده از NLP برای تحلیل احساسات متون، دسته‌بندی آنها، استخراج معنا و کلمات کلیدی، و تجزیه و تحلیل متن برای کسب و کارها امری حیاتی است. این روش به کارگیری بسیار کارآمدی برای مدیریت و تحلیل حجم زیادی از داده‌هاست، که بدون استفاده از NLP به سختی امکان‌پذیر است. یک نمونه از این ابزارها، MonkeyLearn نام دارد که یک ابزار تجزیه و تحلیل متن با هوش مصنوعی است و می‌تواند نظرات، نظرسنجی‌ها، تیکت‌های پشتیبانی و دیگر متون انسانی را تجزیه و تحلیل کند.

در زمینه‌های حقوقی و تجاری، استفاده از NLP برای تجزیه و تحلیل اسناد حقوقی بلند و حتی ایجاد اسناد جدید، به عنوان یک ابزار پیشرفته در حال گسترش است. به عنوان مثال، شرکت BlackBoiler فناوری هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد که از NLP برای تجزیه و تحلیل قراردادها و ارائه پیشنهادات تغییرات در بندهای مورد اختلاف استفاده می‌کند.

غول‌های فناوری در حال رقابت برای توسعه جستجوی هوش مصنوعی به عنوان یکی از کاربردهای برجسته پردازش زبان طبیعی هستند، که در میان ترندهای برتر هوش مصنوعی سال ۲۰۲۳ نیز جای گرفته است. ابزارهای جستجوی هوش مصنوعی با بهره‌گیری از مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، توانایی بهبود نحوه یافتن اطلاعات آنلاین را دارند. این زیرساخت‌ها با استفاده از LLM‌ها، مانند ChatGPT، ابتدا با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و یادگیری الگوهای آن، می‌توانند کلمات و عباراتی را پیش‌بینی کنند که قرار است با یکدیگر ترکیب شوند.

از این رو، زمانی که فرد یک سوال یا جستجویی انجام می‌دهد و از عبارات زبان طبیعی استفاده می‌کند، پلتفرم جستجوی هوش مصنوعی قادر به پیش‌بینی دنباله‌ای از زبان انسانی خواهد بود که به سوال پاسخ می‌دهد. این نوع جستجو به جای ارائه فهرستی از وب‌سایت‌های مرتبط، پاسخ‌های کتبی را ارائه می‌دهد که از منابع مختلف استخراج شده‌اند. این پاسخ‌ها شامل مجموعه‌ای از اطلاعات از جمله تصاویر، صدا، کد، و متن هستند. این پلتفرم‌ها قصد دارند که به صورت چشمگیری فراتر از جستجوهای ساده‌تر مانند یافتن پایتخت برزیل یا دمای فعلی بروند. به این ترتیب، جستجوی هوش مصنوعی یک شکل تازه از “هوش مصنوعی مولد” را به ارمغان می‌آورد که قادر به ایجاد محتوای جدید از جمله تصاویر، صدا، کد، و متن می‌باشد.

کاربران می‌توانند سوالات خود را مطرح کرده و پاسخ‌های خود را دریافت کنند؛ اما این فرآیند تا همین حد کامل نیست. هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک چت‌بات، مشابه یک انسان، با کاربر گفتگو کرده و دستورات ارائه شده را اجرا نماید.

برخی از مثال‌ها نشان می‌دهند که استفاده از ChatGPT در امتحانات نهایی MBA یا تولید ایمیل‌های بازاریابی توسط Einstein GPT از طریق Salesforce، نشان از توانایی و کاربرد پیشرفته این ابزارها دارد.

بزرگترین شرکت‌ها نیز به دنبال شرکت در رقابت برای تبدیل شدن به پلتفرم‌های جستجوی مولد هوش مصنوعی هستند. همکاری مایکروسافت با OpenAI از سال ۲۰۱۹ آغاز شده و به تازگی مایکروسافت به سرمایه‌گذاری ۱۰ میلیارد دلاری دیگر در این فناوری تعهد کرده است.

با این حال، محور توجه بسیاری از بحران‌ها و توجهات در زمینه جستجوی هوش مصنوعی بر روی محصولاتی مانند ChatGPT، بینگ و گوگل قرار دارد، اما Perplexity AI به عنوان یک شرکت مستقل نیز یک ابزار فراهم کرده است که ادعا می‌شود ممکن است بهتر از همه این محصولات عمل کند. این چت‌ربات جستجوی هوش مصنوعی می‌تواند به صورت زمان‌واقعی اطلاعات را ارائه داده و برای اطلاعات ارائه شده، مستنداتی را ارائه نماید.

در چند سال اخیر، هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های پزشکی به نحو چشم‌گیری تحول کرده و به عنوان یکی از ترندهای برتر هوش مصنوعی سال ۲۰۲۳ شناخته شده است. پیشرفت‌های این فناوری به عنوان یک ابزار کلیدی در مقابله با چالش‌های جهانی، به خصوص همه‌گیری جهانی، تلقی می‌شود و از آن زمان، نوآوری‌های هوش مصنوعی در حوزه پزشکی به اهمیت بیشتری دست یافته‌اند. در حال حاضر، ۹۰٪ بیمارستان‌ها استراتژی هوش مصنوعی دارند و ۷۵٪ مدیران بیمارستان‌ها به اهمیت ابتکارات هوش مصنوعی اعتراف کرده‌اند.

استفاده از هوش مصنوعی به همراه یادگیری ماشینی، فرآیندهای مختلفی را در بیمارستان‌ها بهبود بخشیده است. این فرآیندها شامل اسکن داده‌های دست‌نویس در یک پلتفرم آنلاین، ضبط صدا از مکالمات پزشکان و بیماران و تبدیل آن به یادداشت‌های متنی، و شناسایی بیماران برای مطالعات تحقیقاتی می‌شوند. همچنین، این فناوری در کاهش بحران منابع انسانی در بیمارستان‌ها نقش بسیار موثری ایفا می‌کند و در سال ۲۰۲۱، گردش منابع انسانی بیمارستان‌ها ۶.۴ درصد افزایش یافته و به نزدیک به ۲۶ درصد رسیده است.

بسیاری از بیمارستان‌ها اکنون به پلتفرم‌های پرسنل مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند DirectShifts، روی آورده‌اند. این پلتفرم از هوش مصنوعی برای تطبیق پزشکان با آگهی‌های شغلی بیمارستان استفاده می‌کند. این ابزار به بیش از ۸۵۰۰۰۰ پزشک امکان ارتباط می‌دهد و برخی بیمارستان‌ها با سرمایه‌گذاری در سیستم‌های هوش مصنوعی که به نظارت بر بیماران کمک می‌کند، بار خدمات پرستاران را کاهش داده و بهبود آورده‌اند.

یکی از مثال‌ها، پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی Ouva است که به طور مداوم رفتار بیمار و خطرات احتمالی را تجزیه و تحلیل می‌کند. این پلتفرم از حسگرهای نوری برای جمع‌آوری داده‌ها استفاده کرده و پرستاران را از وضعیت خاص بیماران هشدار می‌دهد. همچنین مسئولیت‌هایی مانند ویزیت پرستار، تحویل غذا و ورود و ترخیص بیماران را نظارت می‌کند.

هوش مصنوعی احتمالاً در آینده نقش مهمی در توسعه دارو، تشخیص بیماری، و ارائه برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده خواهد داشت. به عنوان مثال، مایکروسافت با همکاری Paige، از هوش مصنوعی برای بهبود تشخیص سرطان و مراقبت از بیماران استفاده می‌کند و پیج اولین شرکتی بود که تاییدیه FDA را برای استفاده از هوش مصنوعی در آسیب‌شناسی دیجیتال دریافت کرد.

در حوزه محیط‌های آموزشی، هوش مصنوعی به عنوان یکی از ترندهای برتر هوش مصنوعی سال ۲۰۲۳ نمودار آشکاری داشته و توانایی تغییر روش‌های تدریس مربیان و یادگیری دانش‌آموزان را به صورت قابل توجهی تحول داده است. با راه‌اندازی ChatGPT، نگرانی‌ها در میان معلمان بوجود آمد که دانش‌آموزان از این ابزار برای انجام تکالیف نوشتاری و امتحانات به جای تعامل با یک دانش‌آموز واقعی و بدون اطلاع از معلم استفاده نمایند. به منظور حل این چالش، چت‌جی‌پی‌تی بر روی ایجاد واترمارک دیجیتال کار می‌کند که در متن تولید شده توسط پلتفرم هوش مصنوعی جاسازی می‌شود.

از سوی دیگر، برخی از مربیان از چت‌جی‌پی‌تی حمایت کرده و آن را به عنوان یک فرصت برای پذیرش گسترده ابزارهای هوش مصنوعی در کلاس‌های درس به کار گرفته‌اند. برخی از معلمان از ابزارهای هوش مصنوعی مانند Character.ai و Prof Jim در تدریس خود استفاده می‌کنند. Character.ai یک چت‌بات است که به افراد این امکان را می‌دهد که با شخصیت‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی چت کنند. به عنوان مثال، دانش‌آموزان می‌توانند با وینستون چرچیل، سقراط یا ناپلئون چت کنند و حتی از یک ربات معلم انگلیسی یا تاریخ سوالات خود را بپرسند.

Prof Jim یک برنامه هوش مصنوعی است که یک کتاب درسی یا صفحه ویکی‌پدیا را اسکن کرده و اطلاعات را به صورت خودکار در یک درس آنلاین مولتی‌مدیا با انیمیشن‌های با کیفیت سینمایی قرار می‌دهد.

همچنین، ابزارهای هوش مصنوعی به عنوان مربی برای دانش‌آموزان در سنین کودکی در حال توسعه و راه‌اندازی هستند. این ابزارها برای ارائه آموزش‌های شخصی و مستقیم به دانش‌آموزان، بدون نیاز به معلم انسانی طراحی شده‌اند و می‌توانند بازخورد زنده ارائه داده و دوره آموزشی را بر اساس عملکرد دانش‌آموز تغییر دهند.

آگاهی کامپیوتری، بخشی از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها این امکان را می‌دهد تا اطلاعات تصاویر و ویدیوها را تفسیر کرده و بر اساس آن اطلاعات عمل کنند. سیستم‌های آگاهی کامپیوتری امروزی دقیق‌تر از انسان هستند و سریع‌تر از انسان واکنش نشان می‌دهند. به عنوان مثال، آگاهی کامپیوتری تشخیص نقص در تولید را تا ۹۰ درصد افزایش می دهد. این فناوری از شناسایی پول تقلبی تا نظارت بر خطوط لوله و محصولات، در حوزه‌های گوناگون کاربردهای متنوعی دارد.

البته آگاهی کامپیوتری از دهه ۱۹۵۰ وجود داشته است؛ اما ظهور فناوری دیپ لرنینگ باعث می‌شود که آگاهی کامپیوتری در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها مورد استفاده قرار گیرد. این تحولات در حالی اتفاق افتاده‌اند که نسل چهارم صنعت به شدت از کمبود نیروی انسانی رنج می‌برد. بیش از ۷.۹ میلیون شغل تولیدی تا سال ۲۰۳۰ خالی خواهد ماند و تولیدکنندگان با استفاده از آگاهی کامپیوتری، کارایی و عملکرد امکانات خود را افزایش داده و تعداد کارکنان را کاهش می‌دهند.

تشخیص ناهنجاری‌ها یکی از نقش‌های مهم آگاهی کامپیوتری در تولید است. یک سیستم آگاهی کامپیوتری می‌تواند هر مرحله از فرآیند تولید را ردیابی کرده و در صورت وقوع هر گونه خلل یا عدم صحت، هشدار مناسب را فعال کند. این فناوری می‌داند که چقدر زمان برای هر مرحله از فرآیند تولید لازم است و در صورت اجرای زیاد، می‌تواند خطاها را شناسایی کند. در صورت تشخیص محصولات معیوب، امکان جستجوی دقیق ترین علت آن نیز وجود دارد.

یکی از استارت‌آپ‌های کالیفرنیا به نام Rain از آگاهی کامپیوتری برای مقابله با آتش‌سوزی‌های جنگلی استفاده می‌کند. هلیکوپترهای خودران این شرکت با استفاده از هوش مصنوعی و آگاهی کامپیوتری، آب را به آتش سوزی‌ها منتقل می‌کنند و از گسترش آنها پیشگیری می‌کنند. این پروژه در حال حاضر در فاز آزمایشی بر روی آتش‌سوزی‌های واقعی در کالیفرنیا اجرا می‌شود و هدف آن ایجاد ۲۰۰ ایستگاه هلیکوپتر جهت پوشش مناطق پر خطر است که انسان‌ها نمی‌توانند به صورت مداوم نظارت داشته باشند.

خرده‌فروشی به وضوح در ترندهای برتر هوش مصنوعی سال ۲۰۲۳ نقش مهمی ایفا می‌کند و هوش مصنوعی قابلیت کمک فراوانی به این صنعت را دارد. پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که بازار هوش مصنوعی در خرده‌فروشی تا سال ۲۰۲۸ بیش از ۳۰ درصد رشد خواهد کرد و تا آن زمان به ۳۱.۱۸ میلیارد دلار خواهد رسید. در سال ۲۰۲۱، ۸۱ درصد از رهبران خرده‌فروشی اعلام کرده بودند که شرکت‌هایشان از هوش مصنوعی در سطح متوسط یا کاملاً کاربردی استفاده می‌کنند و استفاده از هوش مصنوعی در این صنعت به سرعت در حال رشد است.

بر اساس تحقیقات انجام شده در سال ۲۰۲۲، ۴۰ درصد از سازمان‌های خرده‌فروشی اعلام کردند که قابلیت ردیابی خریداران به عنوان یکی از مهم‌ترین سرمایه‌گذاری‌های فناوری آنها در دو سال آینده خواهد بود. بازاریابی مبتنی بر مکان، دستگاه‌های دیجیتال و هوش مصنوعی همچنین در این فهرست جای دارند و بیش از یک سوم خرده‌فروشان اعلام کرده‌اند که در دو سال آینده به راه حل‌های فناوری تمرکز خواهند کرد.

یکی از جذاب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در خرده‌فروشی مربوط به فرآیند پرداخت است. فروشگاه‌هایی همچون Amazon Go مشتریان خود را از طریق آگاهی کامپیوتری در فروشگاه ردیابی می‌کنند. زمانی که شخصی کالا را به سبد خرید خود افزوده، کامپیوتر شناسایی می‌کند که آن کالا کدام است و آن را به یک سبد خرید مجازی افزوده می‌شود. هنگامی که فرد فروشگاه را ترک می‌کند، کیف پول دیجیتال او بر اساس آیتم‌های افزوده به سبد خرید خود به‌روزرسانی می‌شود.