۱۱ فناوری جدید برتر در هوش مصنوعی +جزئیات

به گزارش گروه دانشگاه خبرگزاری دانشجو، امروزه که صنعت فناوری هر ماه در حال توسعه است، هوش مصنوعی (AI) به عنوان نیروی اصلی است که هر دقیقه در حال پیشرفت است و شیوه زندگی و کار ما را متحول می‌کند. برخی از وظایف دشوار که تنها چند سال پیش غیرممکن به نظر می‌رسید اکنون به بخشی جدایی ناپذیر از واقعیت ما تبدیل شده‌اند. در حالی که دانشمندان و مهندسان درباره خوب یا بد بودن این تغییرات سریع بحث می‌کنند، کسب‌وکار‌ها برای بقا و رشد در چشم‌انداز دائماً در حال تغییر امروزی باید در پذیرش فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی جلوتر باشند.

در دنیای امروز، فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی دیگر محدود به حوزه‌های علمی تخیلی نیستند. آنها به طور کامل در زندگی روزمره ما ادغام شده‌اند. علیرغم اینکه بسیاری از مردم فکر می‌کنند که پشت استفاده از فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی هستند، تأثیر آن در زندگی هر فرد تأثیر می‌گذارد، خواه تلفن همراه داشته باشد، اتصال اینترنت داشته باشد یا صرفاً چیزی از سوپرمارکت بخرد. حوزه فناوری اطلاعات نیز شاهد تغییرات شدیدی بوده است. همه، از توسعه دهندگان وب و طراحان UI/UX گرفته تا برنامه نویسان اندروید و iOS، مجبور شدند واقعیت جدید را بپذیرند و فرآیند‌های کاری خود را اصلاح کنند.

در این مقاله، تمام راز‌هایی را که فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی پنهان می‌کند، فاش می‌کنیم، روند‌ها و ویژگی‌های اصلی آن را مورد بحث قرار می‌دهیم و نحوه پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی در هر کسب‌وکاری را درمی‌یابیم. از پیشرفت‌های چشمگیر در پردازش زبان طبیعی (NLP) و GPT گرفته تا تأثیر هوش مصنوعی بر صنایع فروش و بازاریابی، آمارها، حقایق شگفت‌انگیز و نمونه‌های تجارت در دنیای واقعی را بررسی خواهیم کرد که با موفقیت یک فناوری جدید هوش مصنوعی را به سود تبدیل می‌کنند.

محبوبیت بالای فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی بر تمام صنایع زندگی تأثیر می‌گذارد. مراقبت‌های بهداشتی، آموزشی، مالی، خرده فروشی، و بسیاری از حوزه‌های دیگر که ما هر روز با آنها رو‌به‌رو هستیم. در مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی، مسئولیت‌های اصلی آخرین فناوری هوش مصنوعی افزایش دقت تشخیصی، فعال کردن پزشکی شخصی‌سازی‌شده، تسهیل کشف دارو و حفظ بسیاری از فعالیت‌های حیاتی دیگر است. صنعت مالی از الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود ارزیابی ریسک، شناسایی موثرتر تقلب و بهبود خدمات مشتری استفاده می‌کند. خرده فروشی و تجارت الکترونیک از فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی برای پیش بینی تقاضا، استراتژی‌های بازاریابی شخصی و بهینه سازی عملیات زنجیره تامین استفاده می‌کنند. در مجموع، قبل از بحث درباره فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی، اجازه دهید اطلاعات آماری بیشتری را به شما نشان دهیم که به درک بهتر گرایش‌ها در توسعه صنعت هوش مصنوعی کمک می‌کند.

برای شروع، تحقیقات MarketsandMarkets پیش‌بینی می‌کند بازار جهانی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۳۰ به ۱۳۴۵.۲ میلیارد با CAGR ۳۶.۸ ٪ در دوره پیش‌بینی ۲۰۲۳-۲۰۳۰ دلار برسد. چنین رشد سریعی ناشی از تعامل هم افزایی آن با فناوری‌های مختلف دیگر است. همگرایی هوش مصنوعی با سایر فناوری‌های دگرگون‌کننده مانند اینترنت اشیا (IoT)، روباتیک، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتری، قابلیت‌های هوش مصنوعی را افزایش داده و حوزه‌های کاربردی آن را گسترش می‌دهد. در زیر تمام این فناوری‌ها را شرح خواهیم داد.

در مقایسه با اندازه بازار فعلی که تنها ۱۵۰.۲ میلیارد دلار است، تصور اینکه فناوری‌های جدید هوش مصنوعی در آینده نزدیک با چه سرعتی توسعه خواهند یافت، واقعاً سخت است. علاوه بر این، اکثر بخش‌هایی که پیش‌بینی می‌شود با توسعه سریع اخبار هوش مصنوعی پوشش داده شوند، به فناوری و تجارت اشاره می‌کنند. گزارش MarketsandMarkets همچنین تضمین می‌کند که بازار مصنوعی توسط بخش‌های عمودی به خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک، BFSI، دولت و دفاع، مراقبت‌های بهداشتی و علوم زندگی، مخابرات، انرژی و تاسیسات، تولید، کشاورزی، فناوری اطلاعات/ITeS، رسانه و سرگرمی، خودرو، تقسیم شده است. حمل و نقل و لجستیک و دیگران.

بر اساس گزارش Statista، در سال ۲۰۲۲، کل سرمایه‌گذاری شرکت‌های جهانی در هوش مصنوعی به تقریباً ۹۲ میلیارد دلار رسید که نسبت به سال قبل از آن کاهش جزئی داشته است. در سال ۲۰۱۸، سرمایه گذاری سالانه در اخبار هوش مصنوعی شاهد رکود جزئی بود، اما این فقط موقتی بود. می‌بینید که سرمایه گذاری در هوش مصنوعی از سال ۲۰۱۶ بیش از ۶ برابر شده است، رشدی خیره کننده در هر بازاری. این گواهی بر اهمیت توسعه فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی در سراسر جهان است. علاوه بر این، نظرسنجی گارتنر در سال ۲۰۲۲ نشان می‌دهد که ۸۰ ٪ از مدیران فکر می‌کنند که اتوماسیون را می‌توان برای هر تصمیم تجاری اعمال کرد. یک سوم سازمان‌ها از هوش مصنوعی در چندین واحد تجاری استفاده می‌کنند.

آیا می‌ترسید شغل خود را به دلیل فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی از دست بدهید؟ خبر خوب این است که شما قطعا نباید. مجمع جهانی اقتصاد تضمین می‌کند که رشد هوش مصنوعی بر بازار کار نیز تأثیر قابل توجهی دارد. تا سال ۲۰۳۰، تخمین زده می‌شود که هوش مصنوعی ۷۰ میلیون شغل در سراسر جهان ایجاد می‌کند و ۲۰ میلیون شغل را جابجا می‌کند و در نتیجه به سود خالص ۵۰ میلیون شغل منجر می‌شود.

بررسی اخیر شاخص اعتماد اجرایی لینکدین ایالات متحده از ژوئن ۲۰۲۳، چشم انداز خوش بینانه‌ای را منعکس می‌کند: ۴۷ درصد از مدیران معتقدند هوش مصنوعی مولد بهره وری را افزایش می‌دهد. ۴۴ درصد قصد دارند در سال آینده استفاده از فناوری هوش مصنوعی جدید خود را افزایش دهند؛ و ۴۰ درصد هوش مصنوعی را کلیدی برای باز کردن قفل رشد و درآمد می‌دانند. شاخص روند کاری ۲۰۲۳ مایکروسافت این احساس را بیشتر تقویت می‌کند و نشان می‌دهد که ۷۰ درصد از افراد با کمال میل وظایف خود را به هوش مصنوعی محول می‌کنند تا بار کاری خود را کاهش دهند.

در مجموع، همانطور که داده‌های آماری نشان می‌دهد، توسعه فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی باعث تغییرات مثبت در بازار کسب و کار خواهد شد. اکنون اجازه دهید در مورد روند‌های اصلی و فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی بیشتر به شما بگوییم که کاملاً ذهن شما را متحیر می‌کند.

۱. فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: GPT-۳.۵/GPT-۴

بر کسی پوشیده نیست که GPT به یکی از مهمترین پیشرفت‌ها در میان آخرین فناوری‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. اما آیا تاریخچه چنین فناوری هیجان انگیزی را می‌دانید؟ همه چیز را از همان ابتدا خواهیم گفت.

تمام تاریخ با نمونه‌های اولیه مانند الیزا در دهه ۱۹۶۰ و آلیس در دهه ۱۹۹۰ آغاز می‌شود. این چت‌بات‌های اولیه از رویکرد‌های مبتنی بر قانون استفاده می‌کردند و توانایی آنها برای شرکت در گفت‌و‌گو‌های معنادار محدود بود. در دهه ۲۰۱۰، جهان شاهد ظهور چت ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بود که از تکنیک‌های یادگیری ماشین و NLP استفاده می‌کردند. پلتفرم‌هایی مانند Facebook Messenger و Slack چت ربات‌ها را برای استفاده تجاری و مصرف کننده محبوب کرده‌اند.

این پیشرفت با توسعه مدل‌های یادگیری عمیق مانند GPT رخ داد. GPT-۱ که توسط OpenAI در سال ۲۰۱۸ معرفی شد، جهشی قابل توجه در قابلیت‌های چت بات را نشان داد. می‌توانست متن مرتبط با زمینه تولید کند، حتی اگر محدودیت‌هایی داشت. GPT-۲ که در سال ۲۰۱۹ منتشر شد، به دلیل توانایی خود در تولید متنی شبیه انسان در مقیاس بزرگتر شناخته شده بود. با این حال، انتشار آن در ابتدا به دلیل نگرانی در مورد سوء استفاده احتمالی بحث برانگیز بود. GPT-۳ که در سال ۲۰۲۰ منتشر شد، نسبت به پیشینیان خود پیشرفت بیشتری کرد و به دلیل درک زبان طبیعی و قابلیت‌های تولید آن توجه گسترده‌ای را به خود جلب کرد.

GPT-۳.۵، سلف GPT-۴، دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر بود. برای در نظر گرفتن این موضوع، اندازه آن بیش از ۱۰ برابر نسل قبلی خود، GPT-۲ است که ۱.۵ میلیارد پارامتر داشت. GPT-۳.۵ توانایی قابل توجهی در درک و تولید متن انسان مانند نشان داد. می‌تواند مقاله بنویسد، به سوالات پاسخ دهد و حتی شعر بسازد. در واقع، تشخیص خروجی‌های آن از نتایج یک نویسنده انسانی اغلب چالش برانگیز بود.

آیا اشاره کرده‌اید که آخرین چکیده توسط GPT نوشته شده است؟ ما اینطور فکر نمی‌کنیم.

فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی بسیار سریع در حال توسعه هستند.

فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی: GPT-۳.۵/GPT-۴، ۲.۰

GPT-۳.۵ توسط بسیاری از مشاغل برای ایجاد خودکار محتوا مورد استفاده قرار گرفت. در یک نمونه، یک شرکت رسانه‌ای از آن برای تولید روزانه هزاران مقاله استفاده کرد و نیاز به نویسندگان انسانی را به شدت کاهش داد.

GPT-۴، تکامل بعدی، دارای تعداد پارامتر‌های شگفت‌انگیزتر است که شایعه شده بیش از ۲۰۰ میلیارد است. این جهش در مقیاس نوید درک بی‌سابقه زبان و قابلیت‌های تولید را می‌دهد. کسب‌وکار‌ها در بخش‌های مختلف در حال بررسی پتانسیل GPT-۴ هستند. تولید محتوا، پشتیبانی مشتری و دستیار‌های مجازی حوزه‌هایی هستند که انتظار می‌رود قابلیت‌های GPT-۴ در آنها بدرخشد.

GPT-۳.۵ و GPT-۴ تازه شروع کار هستند. سرعت توسعه مدل هوش مصنوعی حاکی از آن است که مدل‌های زبانی حتی با توانایی بیشتری در افق هستند، با پیامد‌هایی برای صنایع از تولید محتوا تا دستیاران مجازی.

در ۶ نوامبر ۲۰۲۳، مدیر عامل OpenAI Sam Altman نسخه کاملاً جدیدی از Chat GPT را معرفی کرد که شامل GPT، Chat GPT Store، GPT-۴ Turbo و سایر فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی است که در این مقاله قصد داریم به شرح آنها بپردازیم.

سام آلتمن اظهار داشت: OpenAI پیشرفته‌ترین و پرکاربردترین پلتفرم در جهان در حال حاضر است. به طور واقعی، Chat GPT توسط افراد در هر سن و حرفه در سراسر جهان استفاده می‌شود.

این واقعیت که یک فناوری هم برای یک پیرمرد صد ساله و هم برای یک کودک ده ساله قابل درک است، نمی‌تواند تاثیرگذار باشد. تلاش بسیار زیاد پشت چنین موفقیت باورنکردنی است. «امروزه ما حدود ۲ میلیون توسعه‌دهنده داریم که بر روی API ما برای استفاده‌های متنوعی از موارد استفاده می‌کنند که کار‌های شگفت‌انگیز انجام می‌دهند، بیش از ۹۲ درصد از شرکت‌های Fortune ۵۰۰ بر روی محصولات ما ساخته شده‌اند، و حدود ۱۰۰ میلیون کاربر فعال هفتگی اکنون در Chat GPT هستند.» سام آلتمن

اگر می‌خواهید واقعاً در دنیای جادویی فناوری‌های جدید هوش مصنوعی و نوآوری‌های دیجیتال غوطه‌ور شوید، همه ابزار‌های موجود در GPT-۴ Turbo جدید را شرح دهید و راه کسب درآمد از GPT‌های جدید را با کمک فروشگاه Chat GPT در نظر بگیرید. - حتما باید مقاله جدید ما را بخوانید.

۲. فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی: شبکه‌های متخاصم مولد (GAN)

شبکه‌های متخاصم مولد یا GAN‌ها اختراع ایان گودفلو و همکارانش هستند که در سال ۲۰۱۴ معرفی شدند. ایده گودفلو این بود که دو شبکه عصبی را در یک چارچوب رقابتی در برابر یکدیگر قرار دهد: یک شبکه مولد و یک شبکه تشخیص دهنده. این فرآیند آموزش خصمانه انقلابی در زمینه مدل‌سازی مولد ایجاد کرد و به یکی از راه‌حل‌های متحول کننده بازی در میان فناوری‌های جدید هوش مصنوعی تبدیل شده است.

GAN‌ها در طول سال‌ها پیچیدگی بیشتری پیدا کرده‌اند. اندازه مدل‌های GAN به طور تصاعدی افزایش یافته است، با مدل‌هایی مانند BigGAN که دارای ۱۲ میلیارد پارامتر قابل توجه است و امکان تولید تصاویر با وضوح بالا با سطوح بالای دیجیتالی را فراهم می‌کند. علاوه بر این، GAN‌ها دارای وضوح تصویر فوق العاده پیشرفته هستند. برای مثال، «ESRGAN»، یک GAN با وضوح فوق‌العاده پیشرفته، می‌تواند تصاویر را با کیفیت فوق‌العاده ارتقاء دهد و آن را در برنامه‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی و افزایش محتوای بصری ارزشمند می‌کند.

یک واقعیت جالب در مورد درآمدزایی GAN "ادموند د بلامی" است، پرتره‌ای که توسط GAN ایجاد شده است. این اولین اثر هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی است که در حراج کریستی با قیمت بیش از ۴۳۲۰۰۰ دلار به فروش می‌رسد.

فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی: شبکه‌های متخاصم مولد (GAN)

اگر تأثیر کلی GAN را بر اقتصاد جهانی در نظر بگیریم، ارزش آن کاملاً قابل توجه است. گزارش Statista تضمین کرد که ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی ۱۰.۳ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۲ با رشد پیش‌بینی شده به ۱۳۶ میلیارد دلار تا سال ۲۰۳۱ است. دوره پیش بینی از ۲۰۲۳ تا ۲۰۳۱. Statista همچنین اشاره می‌کند که سهم بازار هوش مصنوعی مولد احتمالاً گسترش خواهد یافت. به سرعت در چند سال آینده نیاز فزاینده به راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد در چندین بخش، مانند مراقبت‌های بهداشتی، رسانه‌ها و سرگرمی‌ها، باعث گسترش بازار و همچنین توسعه فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی می‌شود.

فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: شبکه‌های متخاصم مولد (GANs) ۲.۰

پیش‌بینی می‌شود که آینده GAN‌ها پیشرفت‌های هیجان‌انگیزتری داشته باشد. محققان در حال بررسی برنامه‌های کاربردی در مدل‌سازی سه‌بعدی، تولید ویدئو و فراتر از آن هستند و GAN‌ها همچنان به تعریف مجدد مرز‌های فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی ادامه می‌دهند.

۳. فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی: هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)

اخبار قابل توضیح هوش مصنوعی زمانی شروع به توسعه کردند که محققان شروع به جستجوی راه‌هایی برای شفاف‌تر کردن و تفسیر شدن هوش مصنوعی کردند. هدف XAI ارائه بینشی در مورد اینکه چگونه مدل‌های هوش مصنوعی به تصمیم‌های خاص می‌رسند، اعتماد و درک نتایج تولید شده توسط هوش مصنوعی را برای انسان آسان‌تر می‌کند. این تضمین می‌کند که تصمیمات مبتنی بر هوش مصنوعی با ارزش‌ها و انتظارات انسانی همسو می‌شوند.

XAI از تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کند که آن را به یکی از منحصر‌به‌فرد‌ترین مدل‌ها در میان تمام فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. اینها شامل درخت‌های تصمیم، مدل‌های خطی و سیستم‌های مبتنی بر قانون می‌شوند که بینش‌هایی را در مورد چگونگی پیش‌بینی‌های یک مدل ارائه می‌دهند.

به دلیل محبوبیت روزافزون، بازار جهانی XAI در مسیر رشد قرار دارد. تخمین زده می‌شود که تا سال ۲۰۲۷ به ۱.۲ میلیارد دلار برسد، که ناشی از پذیرش روزافزون آخرین فناوری هوش مصنوعی در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و تولید است. انتظار می‌رود این زمینه به سرعت تکامل یابد و چالش‌ها را برطرف کند و فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی را برای هر فردی در دسترس‌تر کند.

۴. فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP) به دهه ۱۹۵۰ برمی گردد، زمانی که محققان اولین تلاش خود را برای آموزش کامپیوتر‌ها برای درک و تولید زبان انسانی انجام دادند. در آینده، NLP نقش مهمی در ظهور و توسعه فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی خواهد داشت.

یادگیری عمیق با مدل‌هایی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور مانند GPT و BERT انقلابی در NLP ایجاد کرد. این مدل‌ها در طیف وسیعی از وظایف NLP، از تجزیه و تحلیل احساسات گرفته تا ترجمه ماشینی، به نتایج پیشرفته‌ای دست یافته‌اند.

NLP جهانی شده است، با مدل‌های چندزبانه مانند XLM-R و mBERT که قادر به درک و تولید متن در چندین زبان هستند. این دسترسی جهانی، راه‌های جدیدی را برای ارتباطات بین فرهنگی و گسترش تجارت باز کرده است. دستیار‌های مجازی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل به شدت به NLP برای درک و پاسخگویی طبیعی به سوالات کاربران متکی هستند. پیش بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۴، بازار جهانی دستیار مجازی به ۲۵ میلیارد دلار برسد.

فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: NLP

در صنعت کسب و کار، NLP نحوه عملکرد شرکت‌ها و تعامل با مشتریان را تغییر داده است. چت ربات‌ها و دستیار‌های مجازی مبتنی بر NLP در حال متحول کردن پشتیبانی مشتری هستند. آنها می‌توانند پاسخ‌های فوری به سؤالات مشتری ارائه دهند، وظایف معمول را انجام دهند، و کمک‌های شخصی ارائه دهند، رضایت مشتری را بهبود بخشند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند.

البته، مدل‌های NLP برای تولید محتوای نوشتاری با کیفیت بالا، مانند مقالات، توضیحات محصول و مواد بازاریابی استفاده می‌شوند. علاوه بر این، ابزار‌های سئو مبتنی بر NLP به کسب‌وکار‌ها کمک می‌کند تا محتوای آنلاین خود را برای موتور‌های جست‌و‌جو بهینه کنند و دید و دسترسی خود را بهبود بخشند.

آینده NLP در زمینه‌هایی مانند فناوری جدید هوش مصنوعی محاوره‌ای، خلاصه سازی اسناد و ایجاد محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی نویدبخش است. NLP به توانمندسازی مشاغل با ابزار‌هایی برای ارتباطات کارآمد و تصمیم گیری ادامه خواهد داد. در مجموع، با ادامه پیشرفت فناوری‌های NLP، کسب‌وکار‌هایی که از پردازش زبان استفاده می‌کنند، موقعیت بهتری برای پیشرفت در یک چشم‌انداز رقابتی فزاینده دارند.

۵. فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: مراقبت‌های بهداشتی

ادغام آخرین فناوری هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی یک گام ناامن، اما ضروری در توسعه کل صنعت بود. این منجر به مراقبت، تشخیص و بهبود درمان بیمار شد که به دلیل راه‌حل‌های نرم‌افزار مراقبت‌های بهداشتی سفارشی و فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی امکان‌پذیر شد. همه چیز با کاربرد‌های اولیه هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی آغاز شده است. تصویربرداری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند رادیولوژی و آسیب شناسی، پیشرفت‌های چشمگیری داشته است. در سال ۲۰۲۰، هوش مصنوعی جهانی در بازار تصویربرداری پزشکی ۱.۱۳ میلیارد دلار ارزش داشت و پیش بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۷ به ۸.۶۶ میلیارد دلار برسد.

فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: مراقبت‌های بهداشتی ۱

مزایای پیاده‌سازی فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی پیشگامانه بود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی دقت استثنایی در تشخیص بیماری‌هایی مانند سرطان و بیماری‌های قلبی نشان داده‌اند. به عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی ۹۴ درصد دقت را در تشخیص سرطان سینه در ماموگرافی به دست آورد. علاوه بر این، هوش مصنوعی با پیش‌بینی نامزد‌های احتمالی دارو و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های وسیع، کشف دارو را تسریع می‌کند. زمان و هزینه‌های مرتبط با عرضه دارو‌های جدید به بازار را کاهش می‌دهد که می‌تواند بیش از ۲.۶ میلیارد دلار برای هر دارو باشد.

همه گیری COVID-۱۹ پذیرش پزشکی از راه دور را تسریع کرد. پلتفرم‌های سلامت از راه دور مبتنی بر هوش مصنوعی، مشاوره از راه دور را امکان‌پذیر می‌کنند و مراقبت‌های بهداشتی را در دسترس‌تر می‌سازند. طبق آمار Fortune Business Insights، ارزش بازار جهانی پزشکی از راه دور در سال ۲۰۲۲ به ۸۷.۴۱ میلیارد دلار رسید و پیش بینی می‌شود که از ۹۴.۴۴ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۳ به ۲۸۶.۲۲ میلیارد دلار تا سال ۲۰۳۰ افزایش یابد.

همانطور که شاهد تاثیر چشمگیر هوش مصنوعی بر روی تصویربرداری پزشکی، تشخیص، کشف دارو و پزشکی از راه دور هستیم، واضح است که مراقبت‌های بهداشتی در آستانه یک انقلاب دیجیتالی است. با پتانسیل نجات جان انسان ها، بهبود نتایج بیماران و بهینه سازی ارائه مراقبت‌های بهداشتی، فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی نجات دهندگان واقعی زندگی در آینده خواهند بود.

۶. فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: بیومتریک

با کمک فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی، بیومتریک شاهد رشد سریعی بوده است. اگر در سال ۲۰۲۰ ارزش بازار بیومتریک ۲۲.۶۸ میلیارد دلار بود، پیش بینی می‌شود تا پایان سال ۲۰۲۷ به ۸۵.۹۶ میلیارد دلار برسد. اکنون اجازه دهید در مورد محبوب‌ترین روش‌های بیومتریک که فناوری‌های جدید را در هوش مصنوعی پیاده سازی کرده‌اند، بیشتر توضیح دهیم.

تشخیص اثر انگشت یکی از پرکاربردترین روش‌های بیومتریک است. در بخش‌های مختلف، از باز کردن قفل گوشی هوشمند گرفته تا کنترل مرز، استفاده می‌شود. گزارش Future Market Insights بیان می‌کند که بازار حسگر اثر انگشت ۱۵ درصد از بازار جهانی سیستم‌های بیومتریک را تشکیل می‌دهد. درآمد حسگر‌های اثرانگشت تا پایان سال ۲۰۲۲، ۳.۷ میلیارد دلار بود که انتظار می‌رود تا سال ۲۰۳۲ رشد ۱۰.۲ میلیارد دلاری داشته باشد.

فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: بیومتریک

در همان زمان، آخرین فناوری هوش مصنوعی تشخیص چهره بسیار دقیق شده است، با مدل‌های یادگیری عمیق که عملکردی نزدیک به انسان دارند. در برنامه‌هایی مانند کنترل دسترسی، نظارت و احراز هویت کاربر استفاده می‌شود. علاوه بر این، فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی به منظور جلوگیری از تقلب و جلب توجه در احراز هویت استفاده می‌شود. بیومتریک‌های رفتاری مانند دینامیک ضربه زدن به کلید و تشخیص صدا می‌توانند الگو‌های منحصر‌به‌فرد در رفتار کاربر را تجزیه و تحلیل کنند و سطح امنیت را افزایش دهند. علاوه بر این، بیومتریک، به ویژه اثر انگشت و تشخیص چهره، در پرداخت‌های امن و تراکنش‌های مالی استفاده می‌شود. آنها یک جایگزین راحت و مطمئن برای روش‌های احراز هویت سنتی ارائه می‌دهند.

آینده بیومتریک نوید اجرای فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی مانند تشخیص راه رفتن، بیومتریک مبتنی بر DNA و احراز هویت امواج مغزی را می‌دهد. این نوآوری‌ها به تغییر واقعیت ما ادامه می‌دهند و چگونگی تأیید هویت و تعامل ما با فناوری را تعیین می‌کنند.

EvenFlow AI: مثال واضح فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی‌

می‌دانیم که از خواندن فقط تئوری کمی خسته شده‌اید. اجازه دهید یک مثال واقعی از پیاده سازی فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی در تجارت واقعی را به شما نشان دهیم. تیم devabit متشکل از متخصصان Vue.js، برنامه نویسان از راه دور، توسعه دهندگان وب و طراحان UI/UX پلتفرمی ایجاد کرده‌اند که به راحتی به رزرو قرار‌های تعمیر و نگهداری خودرو‌های BMW، Honda و Ford شما کمک می‌کند.

پروژه EvenFlow AI نمونه بارز این است که چگونه هوش مصنوعی و فناوری‌های مبتنی بر داده در حال تغییر صنایع، در این مورد، بخش خودرو و خدمات است.

EvenFlow AI از جدیدترین فناوری هوش مصنوعی استفاده می‌کند و از استراتژی‌های مدیریت درآمد به کار گرفته شده در صنعت هواپیمایی الهام می‌گیرد. این برنامه زمان بندی قرار‌های تعمیر و نگهداری خودرو‌های BMW، هوندا و فورد را بهینه می‌کند. این پلتفرم از قیمت‌گذاری پویا استفاده می‌کند، یک روش معمول در هوش مصنوعی برای برنامه‌های کاربردی تجاری. با سازماندهی درخواست‌های خدمات برای به حداکثر رساندن سود، روند تحلیل‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده مورد استفاده برای بهینه‌سازی حاشیه قیمت‌گذاری و به حداکثر رساندن درآمد را منعکس می‌کند.

فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: EvenFlow

EvenFlow AI راحتی کاربر را در اولویت قرار می‌دهد و به مالکان خودرو اجازه می‌دهد قرار ملاقات‌های خود را در زمان‌های کمتر محبوب و کم‌مصرف رزرو کنند و در عین حال انگیزه‌های بیشتری کسب کنند. با اجرای این ویژگی، کسب و کار‌ها تجربه مشتری را افزایش می‌دهند و شرایط کاری را برای پرسنل ساده می‌کنند. مدیریت ظرفیت بلادرنگ این پلتفرم برای اطمینان از استفاده کارآمد از منابع، مانند نحوه بهینه سازی سیستم‌های هوش مصنوعی مدیریت زنجیره تامین در صنایع مختلف، بسیار مهم است.

به طور خلاصه، EvenFlow AI به وضوح ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی در یک صنعت سنتی را برای افزایش تجربه کاربر و افزایش کارایی نشان می‌دهد. همانطور که متوجه شدید، با روند‌های کلیدی که قبلاً مورد بحث قرار گرفت، مطابقت دارد و نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر شکل دادن به مشاغل و صنایع در بخش‌های مختلف است.

۷. فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی (RL) زیر شاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که از روانشناسی رفتاری الهام می‌گیرد. تاریخچه آن با آزمایش‌های اولیه با شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های کنترل تطبیقی آغاز می‌شود. RL نقش مهمی در توسعه سیستم‌های خودمختار از جمله اتومبیل‌های خودران و روباتیک ایفا کرده است. این دستگاه‌ها را قادر می‌سازد تا با تعامل با محیط خود و تصمیم گیری برای به حداکثر رساندن پاداش، یاد بگیرند. علاوه بر این، RL پیشرفت‌های قابل توجهی در صنعت بازی داشته است. این سیستم مسئول سیستم‌های هوش مصنوعی است که قهرمانان انسانی را در بازی‌هایی مانند Go، شطرنج و Dota ۲ شکست داده‌اند.

فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: RL

RL از طریق بهینه سازی و اتوماسیون، عملیات تجاری را توانمند می‌کند. این در مدیریت زنجیره تامین، بهره وری انرژی، و تجارت مالی، در میان برنامه‌های کاربردی دیگر استفاده می‌شود. یادگیری تقویتی، تصمیم گیری در دنیای واقعی را امکان پذیر می‌کند، مانند بهینه سازی جریان ترافیک در شهر‌های هوشمند، مدیریت مصرف انرژی در ساختمان ها، و حتی ارائه توصیه‌های شخصی در تجارت الکترونیک.

آینده RL در زمینه‌هایی مانند درک زبان طبیعی، جایی که ماشین‌ها می‌توانند تعامل با انسان‌ها را به روش‌های خاص‌تری بیاموزند، و در پرداختن به چالش‌های پیچیده جهانی مانند تغییرات آب و هوا و مدیریت منابع، دارای پتانسیل است.

۸. فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی پیش بینی کننده تمام پیشرفت‌ها در علم داده، یادگیری ماشین و مدل سازی آماری را ترکیب می‌کند. تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی پیش بینی کننده، عملیات صنعتی را بهبود بخشیده است، به ویژه در تعمیر و نگهداری پیش بینی. این به کسب و کار‌ها کمک می‌کند تا خرابی تجهیزات را پیش بینی کنند و برنامه‌های تعمیر و نگهداری را بهینه کنند و زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش دهند. این فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی نقش مهمی در شخصی‌سازی بازاریابی ایفا می‌کنند که به کسب‌وکار‌ها امکان می‌دهد رفتار و ترجیحات مشتری را تجزیه و تحلیل کنند و محتوا و توصیه‌های متناسب را ارائه دهند. این باعث افزایش نرخ تبدیل و رضایت مشتری می‌شود.

فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی پیش بینی کننده

در بخش مالی، تحلیل‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای ارزیابی ریسک، کشف تقلب و بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری استفاده می‌شود. این امکان تصمیم گیری آگاهانه و به موقع را فراهم می‌کند و ریسک‌های مالی را کاهش می‌دهد. محققان، تحلیل‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده را در آینده نزدیک امیدوارکننده می‌دانند. پیشرفت‌ها در یادگیری عمیق، پردازش بی‌درنگ داده‌ها و هوش مصنوعی قابل توضیح، قابلیت‌های آن را بیشتر می‌کند و آن را به ابزاری عالی برای تصمیم‌گیری آگاهانه تبدیل می‌کند.

۹. فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: چت ربات‌ها و دستیاران مجازی

همانطور که قبلاً ذکر کردیم، مفهوم چت ربات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی در طی چندین دهه تکامل یافته است، با چت ربات‌های اولیه مانند ELIZA در دهه ۱۹۶۰. امروزه، هدف اصلی از پیاده سازی چت بات‌ها و دستیاران مجازی در کسب و کار شما، بهبود خدمات به مشتریان است. آنها پاسخ‌های فوری به سؤالات مشتری ارائه می‌دهند، ۲۴/۷ کار می‌کنند، و وظایف معمول را انجام می‌دهند، که منجر به بهبود رضایت مشتری و صرفه جویی در هزینه برای مشاغل می‌شود. این فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی تجربیات کاربر را با تجزیه و تحلیل داده‌ها و رفتار کاربر شخصی‌سازی می‌کنند. آنها محصولات، محتوا و خدمات را توصیه می‌کنند و تعامل و فروش را افزایش می‌دهند.

بسیاری از ربات‌های چت هوش مصنوعی و دستیاران مجازی چند زبانه هستند و موانع زبانی را از بین می‌برند و ارتباطات جهانی و گسترش تجارت را تسهیل می‌کنند. در داخل کسب و کار، ربات‌های گفت‌و‌گو با خودکار کردن کار‌های معمول، برنامه‌ریزی جلسات و کمک به کارمندان در بازیابی اطلاعات، کارایی محل کار را ساده‌تر می‌کنند. این به بهبود بهره وری و مدیریت زمان کمک می‌کند.

چت ربات‌ها و دستیار‌های مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی به بخش جدایی ناپذیر فضای دیجیتال تبدیل شده‌اند و خدمات مشتری، شخصی سازی و بهره وری در محل کار را متحول کرده‌اند. همانطور که آنها به پیشرفت خود ادامه می‌دهند، نقش مهم تری در شکل دادن به نحوه تعامل مشاغل و افراد با فناوری خواهند داشت.

۱۰. فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: فروش و بازاریابی

ظهور فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی در زمینه بازاریابی به طور مداوم نحوه ارتباط کسب و کار‌ها با مصرف کنندگان را تغییر داده است. از اتوماسیون بازاریابی اولیه تا تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده امروزی، فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی کل فرآیند بازاریابی را متحول کرده‌اند.

امروزه هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌ها و رفتار مشتری، کمپین‌های بازاریابی را بیش از حد شخصی سازی می‌کند. محتوای شخصی سازی شده و توصیه‌های محصول منجر به نرخ تبدیل بالاتر و وفاداری مشتری می‌شود. ابزار‌های فروش مبتنی بر هوش مصنوعی، پیش‌بینی دقیق فروش و امتیازدهی سرب را ارائه می‌کنند. آنها به کسب‌وکار‌ها کمک می‌کنند تا سرنخ‌های با ارزش بالا را شناسایی کنند و استراتژی‌های فروش را بهینه کنند، درآمد و کارایی تیم فروش را افزایش دهند. علاوه بر این، اتوماسیون بازاریابی با استفاده از هوش مصنوعی، وظایف تکراری، بازاریابی ایمیلی و پرورش سرنخ را ساده می‌کند.

فراموش نکنید که استفاده از آخرین فناوری هوش مصنوعی در بازاریابی، نگرانی‌های اخلاقی مرتبط با حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری الگوریتمی و استفاده مسئولانه از داده‌های مشتری را افزایش می‌دهد. حفظ شفافیت و پایبندی به مقررات حفاظت از داده‌ها ضروری است.

۱۱. فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: تجزیه و تحلیل داده‌ها

آخرین، اما نه کم‌اهمیت، صنعتی که تحت تأثیر فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی است حوزه تجزیه و تحلیل داده‌ها است. پیاده‌سازی فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی به تجزیه و تحلیل داده‌ها، نحوه استخراج بینش سازمان‌ها از مجموعه داده‌های گسترده را تغییر داده است. این تکامل با تکنیک‌های سنتی تجزیه و تحلیل داده‌ها آغاز شد و اکنون به تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل شده است.

هوش مصنوعی وظایف پردازش داده‌ها را از جمع آوری و پاکسازی داده تا تبدیل و ذخیره سازی بهبود می‌بخشد. تلاش‌های دستی را کاهش می‌دهد و سرعت و دقت تجزیه و تحلیل داده‌ها را افزایش می‌دهد. تجزیه و تحلیل پیش بینی شده توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش بینی روندها، رفتار مشتری و پویایی بازار استفاده می‌شود. این استراتژی‌های کسب‌وکار را آگاه می‌کند و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از رقبا جلوتر بمانند.

فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی: تجزیه و تحلیل داده‌ها

پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل داده مبتنی بر هوش مصنوعی، داشبورد‌ها و گزارش‌های داده‌های شخصی سازی شده را ارائه می‌دهند، بنابراین کاربران می‌توانند بینش‌های سفارشی مرتبط با نقش‌ها و اهداف خود را دریافت کنند.

در مجموع، این نوآوری‌ها سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا پتانسیل کامل داده‌های خود را باز کنند.

فن آوری‌های جدید در هوش مصنوعی را در کسب و کار خود با devabit پیاده کنید!
همانطور که می‌بینید، فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی بر صنایع مختلف در زندگی ما تأثیر می‌گذارد. برای افراد، آنها فرصتی عالی برای بهبود شرایط زندگی فراهم می‌کنند، در حالی که برای مشاغل، پیاده سازی فناوری‌های جدید در هوش مصنوعی راهی برای افزایش سود و افزایش تجربه مشتری است. چنین فرصتی را برای توسعه یا بهبود کسب و کار خود از دست ندهید. برای پیاده‌سازی فناوری‌های جدید هوش مصنوعی در کسب‌وکار و ساخت پروژه هوش مصنوعی خود، devabit را انتخاب کنید.

در devabit، می‌توانید توسعه‌دهندگان وب بسیار با تجربه، طراحان UI/UX، برنامه‌نویسان Android و iOS، متخصصان PHP و متخصصان بیشتری را پیدا کنید که به شما در ایجاد پروژه هوش مصنوعی کمک می‌کنند. بنابراین، هنگامی که برای درک کامل پتانسیل هوش مصنوعی برای تجارت خود آماده هستید، به یاد داشته باشید که devabit به عنوان شریک مورد اعتماد شما اینجاست. با هم، می‌توانیم جدیدترین فناوری هوش مصنوعی را به استراتژی‌های عملی تبدیل کنیم و به کسب و کار شما در عصر دیجیتال کمک کنیم.

منتظر نباشید؛ امروز با ما تماس بگیرید تا آینده کسب و کار خود را با هوش مصنوعی شکل دهید!