هوش مصنوعی: انقلاب در بهره‌وری و نوآوری جهانی

هوش مصنوعی (AI) در حال آغاز عصری جدید از نوآوری جهانی است. از افزایش خلاقیت انسان برای مقابله با بیماری‌های عفونی تا ایجاد شهرهای هوشمند و انقلاب در تحلیل‌ها برای تمامی صنایع، هوش مصنوعی به تیم‌ها قدرت فوق‌العاده‌ای می‌بخشد تا به اهداف خود دست یابند.

هوش مصنوعی: چیست و چه می‌کند؟

به طور خلاصه، هوش مصنوعی توانایی یک برنامه کامپیوتری یا ماشین برای تفکر، یادگیری و انجام اقدامات بدون دستورالعمل مستقیم است. هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان توسعه سیستم‌های کامپیوتری در نظر گرفت که می‌توانند به طور مستقل عمل کنند، حجم عظیمی از داده‌ها را دریافت و تجزیه و تحلیل کنند و سپس الگوهایی را در آن داده‌ها شناسایی کنند.

حوزه وسیع و رو به رشد هوش مصنوعی همواره بر توسعه سیستم‌هایی متمرکز است که وظایفی را انجام می‌دهند که در غیر این صورت نیازمند هوش انسانی برای تکمیل آنها بود، اما با سرعتی فراتر از توانایی‌های هر فرد یا گروهی. به همین دلیل، هوش مصنوعی به طور گسترده هم مخرب و هم بسیار متحول کننده تلقی می‌شود.

مزایای هوش مصنوعی: یادگیری و قدرت بی‌نظیر

یکی از مزایای کلیدی سیستم‌های هوش مصنوعی، توانایی واقعی یادگیری از تجربیات یا الگوها از داده‌ها است. این سیستم‌ها با ورود داده‌های جدید، خود را تنظیم می‌کنند. این قابلیت خودآموزی به سیستم‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا طیف وسیعی از وظایف را انجام دهند، از جمله:

• تشخیص چهره: شناسایی افراد در تصاویر و ویدیوها
• تشخیص گفتار طبیعی: درک و پاسخ به زبان انسان
• ترجمه زبان: تبدیل متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر
• پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی: تخمین میزان برداشت محصولات
• تشخیص‌های پزشکی: کمک به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها
• مسیریابی: راهنمایی افراد و وسایل نقلیه به مقصد
• تجزیه و تحلیل ریسک وام: ارزیابی احتمال بازپرداخت وام توسط وام‌گیرندگان
• خودکارسازی وظایف خسته‌کننده: انجام کارهای تکراری و مستعد خطای انسانی
• و صدها مورد استفاده دیگر

هوش مصنوعی در حال حاضر در حال دگرگونی صنایع مختلف از جمله مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی، خرده فروشی و تولید است. با پیشرفت این فناوری، شاهد نوآوری‌ها و تحولات شگفت‌انگیز بیشتری خواهیم بود.

چالش‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری کل اقتصاد جهانی را دگرگون کند. مطالعه‌ای از PwC نشان داده که سهم هوش مصنوعی در اقتصاد جهانی در ده سال آینده به حدود 17 تریلیون دلار خواهد رسید. اما برای مشارکت در این اقتصاد، سازمان‌ها باید چالش‌های هوش مصنوعی را برطرف کنند.

قدرت محاسباتی

قدرت پردازشی لازم برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی و استفاده از تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین، پردازش تصویر و درک زبان بسیار زیاد است. بسیاری از تیم‌های توسعه هوش مصنوعی در سراسر جهان برای ادغام هوش مصنوعی در محصولات و خدمات موجود و ایجاد برنامه‌های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی، از فناوری‌های برندهای فعال در این حوزه مانند NVIDIA استفاده می‌کنند.

مقابله با تعصب داده

سیستم‌های هوش مصنوعی نیز مانند هر سیستم کامپیوتری دیگر، کیفیت خروجی آن‌ها به کیفیت اطلاعات ورودی بستگی دارد. اطلاعات نادرست و متعصبانه می‌تواند از کسب‌وکارها، دولت یا منابع دیگر وارد سیستم شود و تبعیض‌های نژادی، جنسیتی و انواع دیگر تبعیض را با خود به همراه بیاورد.
طراحان و دانشمندان داده باید دقت زیادی داشته باشند تا اطلاعات ورودی به هوش مصنوعی، عاری از هرگونه تبعیض باشد. در غیر این صورت، اعتماد عمومی به نتایجی که هوش مصنوعی تولید می‌کند، کاهش خواهد یافت.

کاربردهای هوش مصنوعی

مراقبت‌های بهداشتی

سازمان‌های پیشرو در جهان با استفاده از هوش مصنوعی زندگی‌ها را بهبود می‌بخشند و تحقیقات علمی را سرعت می‌دهند. هوش مصنوعی به پزشکان و محققان کمک می‌کند تا داده‌های پیچیده را مدیریت کنند، به نیازهای رو به رشد پزشکی شخصی‌سازی‌شده پاسخ دهند، برنامه‌های هوشمند متناسب با روند کاری خود را توسعه دهند و تحقیقات علمی را تسریع کنند. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه شامل موارد زیر است:

پاتولوژی: هر ساله، بیمارستان‌های بزرگ میلیون‌ها اسکن پزشکی و نمونه‌های برداری بافت را ثبت می‌کنند که اغلب برای ایجاد مجموعه داده‌های دیجیتال پاتولوژی اسکن می‌شوند. امروزه، پزشکان و محققان از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل جامع و کارآمد این داده‌ها استفاده می‌کنند تا بیماری‌های مختلف را طبقه‌بندی کرده و خطاها را کاهش دهند، به ویژه زمانی که پاتولوژیست‌ها در تشخیص، اختلاف نظر دارند.

مراقبت از بیماران: چالش همیشگی پزشکان این است که بتوانند به‌سرعت و کارآمدی درمان‌های صحیح را به بیماران ارائه دهند. این نیاز در واحدهای مراقبت ویژه بیشتر احساس می‌شود. در اینجا، پزشکان با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند با اندازه‌گیری‌های ساعتی علائم حیاتی، پیش‌بینی کنند که آیا بیماران در هشت ساعت آینده به درمان‌هایی مانند حمایت تنفسی، انتقال خون یا مداخلات تقویت عملکرد قلب نیاز خواهند داشت یا خیر.

خرده‌فروشی

یک گزارش از Accenture تخمین می‌زند که هوش مصنوعی تا سال 2035 می‌تواند 2.2 تریلیون دلار ارزش برای خرده‌فروشان ایجاد کند، با افزایش رشد و سودآوری. این صنعت می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی ارزش کسب و کار خود را از طریق بهبود حفاظت از دارایی‌ها، ارائه تحلیل‌های درون‌فروشگاهی و ساده‌سازی عملیات افزایش دهد.

پیش‌بینی تقاضا: تیم داده‌کاوی فروشگاه Walmart باید هر هفته تقاضا برای 500 میلیون ترکیب محصول فروشگاه را پیش‌بینی کند. با استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین و داده‌کاوی، این تیم می‌تواند ویژگی‌های یادگیری ماشین را سریع‌تر طراحی کرده و الگوریتم‌ها را با سرعت بیشتری آموزش دهد.

شرکت AiFi در حال حاضر NanoStore، فروشگاه خودکار و بدون نیاز به پرداخت در صندوق را با همکاری غول‌های خرده‌فروشی و دانشگاه‌ها آزمایش می‌کند. این فروشگاه‌ها بیش از 500 محصول مختلف را نگهداری می‌کنند و با استفاده از فناوری تشخیص تصویر، انتخاب‌های مشتریان را ثبت و به صورت خودکار به حساب آن‌ها اضافه می‌کنند.

مخابرات

هوش مصنوعی در صنعت مخابرات تغییرات بزرگی ایجاد کرده است. با استفاده از قدرت پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و شبکه 5G، خدمات هوشمند می‌توانند به نقاط مختلف شبکه منتقل شوند و کارها را ساده‌تر و کارآمدتر کنند.

شرکت 2Hz با استفاده از فناوری کاهش نویز تماس‌های زنده را شفاف‌تر می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق این شرکت می‌توانند تا 20 برابر بیشتر از پردازنده‌های معمولی کار کنند و با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی، تأخیر در ارتباطات را به 12 میلی‌ثانیه کاهش دهند. این به این معنی است که تماس‌ها سریع‌تر و با کیفیت‌تر انجام می‌شوند.

شبکه 5G با سرعت‌های بسیار بالا و تأخیر کم، امکانات زیادی را فراهم می‌کند. این شبکه به تیم Verizon Envrmnt کمک می‌کند تا با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی قوی، عملیات محاسباتی را بهتر انجام دهند و یک مرکز داده گسترده ایجاد کنند. همچنین، 5G باعث می‌شود که دستگاه‌ها باریک‌تر، سبک‌تر و باتری‌ها کارآمدتر باشند. این دستگاه‌ها می‌توانند کارهای پیچیده مانند پردازش تصاویر و یادگیری ماشینی را انجام دهند.

هوش مصنوعی به شرکت‌های مخابراتی کمک می‌کند تا شبکه‌های خود را بهتر مدیریت کنند و خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند. این شامل تشخیص و رفع مشکلات شبکه، مدیریت ترافیک داده‌ها و جلوگیری از کلاهبرداری می‌شود. هوش مصنوعی نقش مهمی در بهبود کارایی و خدمات در این صنعت دارد.

خدمات مالی

هوش مصنوعی (AI) به دنیای پویای خدمات مالی راه پیدا کرده و شرکت‌های قدیمی و نوپا زیادی با ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به این عرصه وارد شده‌اند. از جمله محبوب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه تا به امروز می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

مدیریت و بهینه‌سازی سبد سهام (Portfolio): محاسبه ریسک سبد سهام به طور سنتی، کاری بسیار زمان‌بر و اغلب دستی بوده است. اما با استفاده از هوش مصنوعی، بانک‌ها می‌توانند بدون نیاز به جابه‌جایی داده‌های حساس، پرسش‌های پیچیده را در عرض چند ثانیه انجام دهند.

مدیریت ریسک: به طور مشابه با مدیریت سبد سهام، محاسبات مدیریت ریسک اغلب به صورت دسته‌ای و شبانه انجام می‌شود که باعث از دست رفتن فرصت‌هایی می‌شود که ۲۴ ساعته در حال رخ دادن هستند. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از داده‌های موجود، ریسک را تقریباً به صورت لحظه‌ای محاسبه کنند که در نهایت منجر به بهبود عملکرد سبد سهام و رضایت بیشتر مشتری می‌شود.

شناسایی تقلب: راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با توانایی جذب حجم عظیمی از داده‌ها و جستجوی آنی برای یافتن الگوهای مشکوک، می‌توانند این الگوها را مشخص کرده و اقدامات لازم را برای مقابله با آن‌ها انجام دهند.

صنایع تولید و کارخانه ها

هوش مصنوعی به کارخانه‌ها کمک می‌کند تا با روش‌های زیر، کار خود را به نحو احسن انجام دهند:

• افزایش بهره‌وری: هوش مصنوعی با نظارت بر تجهیزات و پیش‌بینی خرابی‌ها، به کارخانه‌ها کمک می‌کند تا از زمان خود به بهترین نحو استفاده کنند و از قطعی تولید جلوگیری کنند.
• کاهش هزینه‌ها: با تعمیر و نگهداری پیشگیرانه، هوش مصنوعی به کارخانه‌ها کمک می‌کند تا از خرابی‌های ناگهانی و پرهزینه جلوگیری کنند.
• بهبود ایمنی: هوش مصنوعی می‌تواند خطرات را پیش‌بینی کند و به کارکنان هشدار دهد تا از حوادث جلوگیری شود.

یک روش مهم که هوش مصنوعی در کارخانه‌ها به کار گرفته می‌شود، نگهداری پیشگیرانه است. در این روش، از داده‌های سنسورها، دوربین‌ها و سایر منابع برای نظارت بر وضعیت تجهیزات و پیش‌بینی زمان خرابی آنها استفاده می‌شود.

به عنوان مثال، یک کارخانه تولید می‌تواند از هوش مصنوعی برای نظارت بر وضعیت یک ژنراتور الکتریکی استفاده کند. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌تواند علائم هشداردهنده‌ای از قبیل ارتعاشات غیرمعمول یا افزایش دما را که نشان‌دهنده مشکل در ژنراتور است، شناسایی کند. با اطلاع به موقع از این مشکل، کارخانه می‌تواند قبل از اینکه ژنراتور به طور کامل از کار بیفتد، آن را تعمیر کند.

این امر به جلوگیری از خاموشی‌های ناگهانی و پرهزینه، و همچنین افزایش طول عمر ژنراتور کمک می‌کند.

استفاده از هوش مصنوعی برای نگهداری پیشگیرانه، در کارخانه‌های راه‌آهن و تولیدی بسیار رایج شده است. مطالعات نشان داده‌اند که این روش می‌تواند زمان‌های توقف خط تولید را به طور قابل توجهی کاهش دهد و به صرفه‌جویی در هزینه‌ها کمک کند.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی یک ابزار قدرتمند است که می‌تواند به کارخانه‌ها کمک کند تا کار خود را به نحو احسن انجام دهند، از منابع خود به بهترین نحو استفاده کنند و کارکنان خود را ایمن نگه دارند.

هوش مصنوعی به عنوان ابزار

در دنیای امروز، هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند در کنار دانشمندان داده قرار گرفته و به آن‌ها در تحلیل عمیق‌تر اطلاعات یاری می‌رساند.

این ابزار نه تنها جایگزین زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب مانند R و پایتون نشده، بلکه به عنوان مکمل آن‌ها عمل می‌کند. دانشمندان داده از هوش مصنوعی برای استخراج و پردازش داده‌ها از پایگاه‌های داده‌ی سنتی، به کمک پرس و جوهای SQL، استفاده می‌کنند.

با به‌کارگیری ابزارهای هوش مصنوعی، این دانشمندان می‌توانند به سرعت و به طور کارآمدتر، وظایفی مانند دسته‌بندی و پیش‌بینی را بر روی حجم عظیمی از داده‌ها انجام دهند.

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی به مثابه دستیاری هوشمند عمل می‌کند که به دانشمندان داده در انجام وظایفشان با دقت و سرعت بیشتر یاری می‌رساند.

چرا هوش مصنوعی برای محققان ماشین لرنینگ و  توسعه‌دهندگان نرم‌افزار مهم است ؟

محققان یادگیری ماشین:

هوش مصنوعی به ابزاری محبوب در میان محققان یادگیری ماشین تبدیل شده، چرا که تقریباً در هر زمینه‌ای قابل کاربرد است. دسترسی به مجموعه داده‌های عظیم و قدرت محاسباتی بالا، بستر را برای پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه‌های مختلف مانند خودروهای خودران، امور مالی، کشاورزی و … فراهم کرده است.

توسعه‌دهندگان نرم‌افزار:

هنوز هوش مصنوعی به مرحله‌ای نرسیده که به تنهایی قادر به نوشتن نرم‌افزار باشد، اما کارشناسان این حوزه معتقدند که این اتفاق در آینده‌ای نه چندان دور رخ خواهد داد. با این حال، سازمان‌های مختلف از هوش مصنوعی برای یاری رساندن به توسعه و تست راه‌حل‌های نرم‌افزاری، به خصوص در زمینه نرم‌افزارهای سفارشی، استفاده می‌کنند.

در دو سال گذشته، شاهد رشد چشمگیر تعداد و تنوع ابزارهای توسعه‌ی نرم‌افزار مجهز به هوش مصنوعی در بازار بوده‌ایم. داغ‌ترین و پرمایه‌ترین استارت‌آپ‌ها نیز بر روی ابزارهای پیشگام توسعه‌ی هوش مصنوعی تمرکز دارند.

یکی از کاربردهای هیجان‌انگیز ابزارهای توسعه‌ی هوش مصنوعی، تقویت مدیریت پروژه با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مربوط به پروژه‌های توسعه‌ی قبلی است. این ابزارها با پیش‌بینی دقیق وظایف، منابع و زمان‌بندی‌های مورد نیاز برای مدیریت پروژه‌های جدید، بهینه‌سازی فرایند توسعه را به ارمغان می‌آورند.

با وجود این پیشرفت‌ها، هوش مصنوعی هنوز جایگزینی برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار نیست، بلکه ابزاری قدرتمند برای افزایش کارایی و دقت آن‌ها در خلق نرم‌افزارهای سفارشی به شمار می‌رود.

چرا هوش مصنوعی روی بستر رایانش پر سرعت بهتر عمل می‌کند؟

مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه شبکه‌های عصبی عمیق (DNNها)، به‌دلیل حجم عظیمشان به قدرت پردازشی بالایی احتیاج دارند. آموزش این مدل‌ها شامل وظایف بسیار موازی است، چرا که محاسبات به‌طور مستقل انجام می‌شوند. این موضوع، هوش مصنوعی را به گزینه‌ای ایده‌آل برای پردازش توزیع‌شده روی پردازنده‌های گرافیکی (GPUها) تبدیل می‌کند.

پیشرفت‌های چشمگیر اخیر در زمینه‌ی پردازنده‌های گرافیکی، این امکان را فراهم کرده است که بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های بینایی و زبان، تنها در عرض چند دقیقه آموزش داده شوند.

انویدیا: پیشگام هوش مصنوعی و شتاب‌دهنده‌های محاسباتی

انویدیا از سال ۱۹۹۹ پرچمدار دنیای هوش مصنوعی بوده است. اختراع پردازنده‌های گرافیکی (GPU) توسط انویدیا و پس از آن، معرفی مدل برنامه‌نویسی CUDA و پلتفرم پردازنده‌های گرافیکی تسلا، انقلابی در محاسبات موازی برای رایانه‌های معمولی رقم زد.

همگام با تقاطع مسیر نوآوری در هوش مصنوعی و محاسبات با کارایی بالا، پردازنده‌های گرافیکی انویدیا که قلب تپنده‌ی راه‌حل‌های هوش مصنوعی هستند، به بزرگترین صنایع جهان این امکان را می‌دهند تا از محاسبات پرشتاب بهره‌مند شده و هوش مصنوعی را در تمام سطوح کاری خود ادغام کنند.

نوآوری‌های شگفت‌انگیز با شبکه‌های عصبی انویدیا

مسیر خلق برنامه‌های هوش مصنوعی که دنیا را متحول می‌کنند، از آموزش شبکه‌های عصبی آغاز می‌شود.

NVIDIA DGX-2™ قدرتمندترین ابزار برای آموزش هوش مصنوعی است. این سیستم با استفاده از ۱۶ پردازنده گرافیکی، ۲ پتا فلاپ قدرت پردازش را برای آموزش هوش مصنوعی به تیم‌های داده ارائه می‌دهد. با افزودن قابلیت‌های فوق‌العاده ورودی/خروجی (IO) شبکه‌ی انویدیا Mellanox InfiniBand، سیستم‌های DGX-2 به سرعت به ابررایانه‌های کلاس NVIDIA SuperPOD ارتقا می‌یابند. DGX-2 رکوردهای جهانی را در MLPerf، مجموعه‌ای جدید از معیارهای صنعتی طراحی‌شده برای آزمایش یادگیری عمیق، به خود اختصاص داده است.

NVIDIA DGX™ A100 قدرتمندترین سیستم برای تمام حجم کاری‌های هوش مصنوعی است و با ارائه تراکم محاسباتی، عملکرد و انعطاف‌پذیری بالا، اولین سیستم هوش مصنوعی ۵ پتا فلاپ جهان را معرفی کرده است. با افزودن قابلیت‌های فوق‌العاده ورودی/خروجی (IO) شبکه‌ی Mellanox InfiniBand، سیستم‌های DGX-A100 به سرعت به ابررایانه‌های کلاس NVIDIA POD ارتقا می‌یابند.

تقویت هوش مصنوعی در ابر

برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی پس از آموزش، در مراکز داده‌ی عظیم و پیچیده‌ی ابری مستقر می‌شوند و خدماتی نظیر صدا، تصویر، ویدیو و … را به میلیاردها کاربر ارائه می‌دهند. با ظهور هوش مصنوعی مکالمه‌محور، نیاز به سرعت فوق‌العاده‌ی این سیستم‌ها برای کاربردی شدن خدماتشان، رو به افزایش است.

نرم‌افزار NVIDIA TensorRT به همراه پردازنده‌های گرافیکی T4 این شرکت، با بهینه‌سازی، اعتبارسنجی و تسریع این شبکه‌های پرمصرف، به یاری این چالش می‌آیند.

در همین حال، با خروج هوش مصنوعی از ابر و نفوذ آن به بخش لبه‌ی شبکه (محل تولید حجم عظیمی از داده‌های خام توسط صنایع در سراسر جهان)، پلتفرم NVIDIA EGX با قرار دادن قدرت هوش مصنوعی نزدیک‌تر به داده‌ها، تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای را در هر زمان و مکانی که مورد نیاز است، ممکن می‌کند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر و تحول دنیای ماست، از بهبود مراقبت‌های بهداشتی و افزایش بهره‌وری صنایع تا ارتقاء کیفیت زندگی روزمره. این فناوری شگفت‌انگیز با توانایی خود در یادگیری و تطبیق با داده‌های جدید، امکانات بی‌پایانی را برای حل مسائل پیچیده و ارتقاء سطح نوآوری فراهم می‌کند. اما همچنان چالش‌هایی نظیر نیاز به قدرت محاسباتی بالا و مقابله با تعصبات داده‌ای پیش روی ما قرار دارد.

با پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی و حل این چالش‌ها، ما شاهد انقلاب‌های بیشتری در زمینه‌های مختلف خواهیم بود. اکنون زمان آن است که سازمان‌ها و افراد با پذیرش و بهره‌گیری از هوش مصنوعی، در این انقلاب جهانی شرکت کرده و آینده‌ای روشن‌تر و هوشمندانه‌تر بسازند.