بوت‌کمپ‌های برنامه‌نویسی دانشکار

شروع یادگیری
هوش مصنوعی

چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

هوش مصنوعی به یکی از بخش‌های مهم زندگی ما تبدیل شده است. از کاربردهای مهم این ابزار می‌توان به تلفن‌همراهمان که کلمه بعدی یک جمله را پیش‌بینی می‌کند و بانک ظرف چند ثانیه درباره تراکنش‌های مشکوک به ما پیام می‌دهد اشاره کرد. این دستیارهای نامرئی که در پس‌زمینه فعالیت‌های روزمره ما کار می‌کنند، داده‌ها را جمع‌آوری کرده و آن‌ها را به اقدامات مفید تبدیل می‌کنند. در این مطلب از دانشکار با اهمیت و چگونگی استفاده از هوش مصنوعی، مزایا و کابردهای آن آشنا خواهیم شد.

اهمیت هوش مصنوعی در زندگی روزمره

 هوش مصنوعی جریان مداوم داده‌هایی که تولید می‌کنیم، مانند کلیک‌ها، تعداد قدم‌ها، خریدها و موقعیت‌های مکانی ما را به پاسخ‌ها یا اقدامات فوری تبدیل می‌کند. به جای این‌که منتظر باشیم یک انسان الگویی را تشخیص دهد، نرم‌افزار آن را فوراً شناسایی کرده و واکنش نشان می‌دهد. این موضوع باعث می‌شود مسیرهای اشتباه کمتر شوند و کمتر با این سؤال مواجه شویم که «از کجا فهمید من چی می‌خواستم؟»

مزایای هوش مصنوعی در زندگی روزمره

هوش مصنوعی از جهت‌های مختلفی باعث بهبود زندگی روزمره ما می‌شود. از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در زندگی روزمره می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • در زمان و انرژی صرفه‌جویی می‌کند،
  •   تجربه کاربران را شخصی‌سازی می‌کند،
  •   ایمنی و امنیت را افزایش می‌دهد،
  •   باعث بهبود سلامتی و تندرستی می‌شود،
  • از تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر پشتیبانی می‌کند،
  •   باعث افزایش راحتی و دسترسی‌پذیری می‌شود،
  •   باعث افزایش بهره‌وری می‌شود،
  •   کمک و پشتیبانی لحظه‌ای ارائه می‌دهد،
  • از یادگیری مادام‌العمر حمایت می‌کند.
مزایای هوش مصنوعی در زندگی روزمره

۱۰ کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره

در این بخش با کاربردهای روزمره هوش مصنوعی و جزئیات هر کدام بیشتر آشنا می‌شویم. این کاربردها عبارت‌اند از:

۱. پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده

زمانی که نتفلیکس، اسپاتیفای، آمازون یا حتی یک اپلیکیشن خرید مواد غذایی را باز می‌کنید، اولین پیشنهادهایی که مشاهده می‌کنید احتمالاً توسط هوش مصنوعی آماده شده‌اند. این سیستم سابقه فعالیت شما را با پروفایل‌های مشابه مقایسه کرده و پیش از آن‌که تایپ کردن شما تمام شود، مواردی را که احتمال می‌دهد انتخاب کنید در صف نمایش قرار می‌دهد. در تجارت الکترونیک، شخصی‌سازی سریع مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌تواند تا ۲۰ درصد نرخ تبدیل بیشتری نسبت به شخصی‌سازی دسته‌ای ایجاد کند.

مثال: با جست‌وجوی محصول در دیجی‌کالا یا خرید از این سایت، با تحلیل رفتار کاربران، فهرستی از کالاهای مشابه به شما نمایش داده می‌شود. فیلیمو و نماوا هم پلتفرم‌هایی هستند که فیلم و سریال را بر اساس سابقه تماشای شما نشان می‌دهند.

۲. دستیارهای مجازی

سیری (Siri) و دستیار گوگل گفتار شما را به متن تبدیل کرده و سرویس مناسب، مانند وضعیت آب‌وهوا، تقویم، سفارش غذا یا فهرست پخش موسیقی، را در کمتر از یک ثانیه اجرا می‌کنند. آن‌ها همچنین لهجه‌ها و واژگان مختلف را یاد می‌گیرند. حتی زمان‌بندی روزانه نیز در نظر گرفته می‌شود؛ به همین دلیل درخواست «سفارش همیشگی من را ثبت کن» برای آینده سریع‌تر از امروز انجام خواهد شد.

اپلیکیشن‌های بانکی مانند دیما، از دستیارهای هوش مصنوعی برای راهنمایی کاربران و معرفی خدمات استفاده می‌کنند. کافی است سوال‌ها و دغدغه‌های خود را با این هوش مصنوعی مطرح کنید.

دستیارهای مجازی

۳. دستگاه‌های هوشمند خانگی

ترموستات‌های مجهز به هوش مصنوعی اطلاعات آب‌وهوای بیرون را با تنظیمات قبلی شما ترکیب می‌کنند تا اتاق‌ها را از قبل گرم یا خنک کنند. پریزهای هوشمند هنگام خروج شما از خانه اتوی مو را خاموش می‌کنند و جاروبرقی‌های رباتیک با استفاده از چشمی کامپیوتری نقشه خانه را تهیه کرده و از برخورد با ظرف غذای حیوان خانگی جلوگیری می‌کنند. نتیجه این فناوری‌ها صرفه‌جویی در انرژی و ایجاد خانه‌ای راحت‌تر و هوشمندتر است.

در خانه‌های هوشمند، بسیاری از تجهیزات مانند چراغ‌ها، دوربین‌های امنیتی، سنسورها، ترموستات‌ها و لوازم خانگی به فناوری اینترنت اشیا (IoT) مجهز هستند. این دستگاه‌ها با اتصال به اینترنت می‌توانند داده جمع‌آوری کنند و با کمک هوش مصنوعی یا قوانین از پیش تعیین‌شده، عملکرد خود را بهینه کنند.

اگر به دنیای هوش مصنوعی علاقه دارید می‌توانید با شرکت در بوت‌کمپ هوش مصنوعی مهارت‌های خود را تقویت کرده و به‌عنوان متخصص این حوزه فعالیت کنید.

۴. پایش سلامت

ساعت‌های هوشمند ضربان قلب شما را ردیابی کرده و داده‌ها را به مدل‌های مبتنی‌بر فضای ابری ارسال می‌کنند. این مدل‌ها ریتم‌های غیرطبیعی قلب را شناسایی کرده و پیش از بروز علائم، هشدار می‌دهند. چت‌بات‌های پزشکی از راه دور نیز می‌توانند ساعت ۲ بامداد علائم خفیف را ارزیابی کرده و در صورت تشدید وضعیت، وقت ملاقات رزرو کنند. بیمارستان‌ها از همین رویکرد برای پیش‌بینی زودهنگام بیماری سپسیس استفاده می‌کنند.

ساعت‌ها و دستبندهای هوشمند که افراد روزانه از آن‌ها استفاده می‌کنند ضربان قلب، خواب و فعالیت روزانه کاربران را تحلیل می‌کنند.

هوش مصنوعی برای پایش سلامت

۵. مسیریابی و به‌روزرسانی ترافیک

اپلیکیشن‌هایی مثل گوگل مپ و نشان هر چند ثانیه یک‌بار داده‌های GPS گوشی‌های هوشمند و گزارش‌های تصادف را بررسی می‌کنند. مدل‌های شبکه عصبی گرافی ترافیک را پیش‌بینی کرده و رانندگان را به مسیرهای سریع‌تر هدایت می‌کنند که این موضوع در شهرهای شلوغ باعث صرفه‌جویی قابل‌توجهی در زمان سفر می‌شود.

نشان و بلد از جمله ابزارهای مسیریابی ایرانی هستند که با تحلیل داده‌های GPS کاربران و وضعیت خیابان‌ها، مسیرهای سریع‌تر را پیشنهاد می‌دهند. این ابزارها برای پیش‌بینی ترافیک و پیشنهاد مسیر از داده‌های مکانی استفاده می‌کنند.

۶. چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری

امروزه شرکت‌های هواپیمایی، بانک‌ها و حتی رستوران‌های زنجیره‌ای پیتزا می‌توانند ساعت ۳ بامداد به سؤال «سفارش من کجاست؟» پاسخ دهند. این چت‌بات‌ها به داده‌های زنده سفارش دسترسی دارند و احساسات مشتری را نیز تشخیص می‌دهند. تنها زمانی مکالمه به اپراتور انسانی منتقل می‌شود که از سناریوهای تعریف‌شده خارج شود. مک‌دونالد هم در حال گسترش استفاده از ربات‌های صوتی است که لهجه‌های مختلف و تغییرات سفارش منو را به‌صورت بلادرنگ مدیریت می‌کنند.

گپینو، موچت و ایلاچت از جمله چت‌بات‌های ایرانی هستند که به کاربران پاسخ می‌دهند و سفارش‌های آن‌ها را پیگری می‌کنند.

هوش مصنوعی برای چت‌بات‌ها

۷. تشخیص تقلب

هر بار که با کارت بانکی خرید می‌کنید یا تراکنشی انجام می‌دهید، توسط مدل‌هایی که بر اساس میلیاردها تراکنش گذشته آموزش دیده‌اند ارزیابی می‌شود. اگر ناگهان کارت شما در کشوری دیگر برای خریدی با مبلغ بالا استفاده شود، سیستم آن را مسدود کرده و پیام تأیید برای شما ارسال می‌کند. از زمانی که بانک‌ها از یادگیری عمیق برای کشف تقلب استفاده کرده‌اند، نرخ هشدارهای اشتباه کمتر شده است.

سامانه کشف تقلب و تخلف مالی داتین از مهم‌ترین مثال‌های کاربرد تشخیص تقلب در ایران است. این سامانه با استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل کلان‌داده (BigData) تراکنش‌ها را بررسی می‌کند و رفتارهای مشکوک و تقلب‌ها را تشخیص می‌دهد.

۸. ترجمه زبان

  Google Translate و DeepL می‌توانند تابلوهای خیابانی یا حتی کل وب‌سایت‌ها را با حفظ مفهوم و زمینه ترجمه کنند. مسافران می‌توانند دوربین گوشی خود را به سمت یک تابلو در توکیو بگیرند و ترجمه انگلیسی آن را به‌صورت زنده مشاهده کنند. همچنین برنامه‌هایی مانند تیمز و واتس‌اپ اکنون قابلیت ترجمه صوتی دارند و به دو نفر اجازه می‌دهند با زبان مادری خود صحبت کنند و متوجه یکدیگر شوند. این ابزارها با پردازش زبان طبیعی (NLP) کار می‌کنند.

پاندا، ابزار هوش مصنوعی است که ترجمه رسمی اسناد و مدارک شما را انجام می‌دهد. خروجی نهایی فایل ترجمه‌شده مشابه نسخه اصلی است و تنها به یک مهر و امضا نیاز دارد.

۹. فیدهای شبکه‌های اجتماعی

الگوریتم «For You» در تیک‌تاک هر ویدئوی ۱۵ ثانیه‌ای را ابتدا روی گروه کوچکی از کاربران آزمایش می‌کند و عواملی مانند مدت زمان تماشا، لایک، توقف و بازپخش را می‌سنجد. سپس محتوای موفق را به مخاطبان بیشتری نمایش می‌دهد. همین موتور، محتوای تکراری یا نامناسب را هم محدود می‌کند تا فیدها تازه و مناسب تبلیغات باقی بمانند. مدل‌های مشابهی در Instagram Reels و YouTube Shorts هم استفاده می‌شوند.

هوش مصنوعی برای شبکه‌های اجتماعی

۱۰. ابزارهای مدیریت مالی

اپلیکیشن‌های مدیریت مالی از هوش مصنوعی برای دسته‌بندی هزینه‌ها و پیش‌بینی موجودی پایان ماه استفاده می‌کنند. مشاوران هوشمند بانک‌ها می‌توانند بر اساس پیش‌بینی جریان نقدی، مازاد پول را به‌طور خودکار به حساب‌های پس‌انداز کوتاه‌مدت یا سرمایه‌گذاری منتقل کنند.

چگونه از هوش مصنوعی در محیط کار استفاده کنیم؟

با معرفی میدجرنی، بارد، چت GPT و کلاد و بسیاری از ابزارهای دیگر، دهه ۲۰۲۰ تحت تاثیر گفتگوها و بحث‌های مرتبط با هوش مصنوعی قرار گرفت. محیط کار هم از این تحول مستثنی نبود. هوش مصنوعی با خودکارسازی وظایف تکراری که زمانی زمان‌بر و خسته‌کننده بودند، در حال متحول کردن محیط‌های کاری است. به کمک این ابزار، کارکنان می‌توانند روی فعالیت‌های پیچیده‌تر تمرکز کنند و در نتیجه اثربخشی و بهره‌وری خود را افزایش دهند.

ابزارهای کسب‌وکار مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند وظایف پیچیده را با دقت و کارایی بی‌نظیری انجام دهند که در نهایت منجر به صرفه‌جویی قابل‌توجه در هزینه‌های کسب‌وکارها می‌شود. جای تعجب ندارد که مدیران و رهبران سازمان‌ها نسبت به کارکنان عادی، علاقه و اشتیاق بیشتری نسبت به قابلیت‌های هوش مصنوعی در محیط کار دارند.

طبق نظرسنجی انجام‌شده توسط گروه مشاوران بوستون ۶۲% از مدیران نسبت به کارکنان خط مقدم دیدگاه خوش‌بینانه‌تری به هوش مصنوعی دارند. کاربران دائمی هوش مصنوعی مولد نسبت به افرادی که از آن استفاده نمی‌کنند، نگرش مثبت‌تری دارند. ۸۰% مدیران از هوش مصنوعی مولد استفاده کرده‌اند، درحالی‌که بیشتر کارکنان هنوز از آن استفاده نکرده‌اند. در ادامه با روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در محیط کار آشنا می‌شویم.

هوش مصنوعی در محیط کار

بازیابی اطلاعات و مدیریت دانش

هوش مصنوعی با نمایه‌سازی و برچسب‌گذاری خودکار اسناد، جستجوی معنایی در حجم گسترده‌ای از داده‌ها و پیشنهاد دادن مقاله‌ها و اطلاعات مرتبط با یک موضوع به شما کمک می‌کند در سریع‌ترین زمان ممکن پاسخ سوال‌های خود را دریافت کنید. در برخی از موارد مدیران با سوال‌های تکراری مواجه می‌شوند و مجبور می‌شوند اطلاعاتی را که قبلا مستند‌سازی‌شده اما در جستجو پیدا نمی‌شود دوباره ارائه دهند. این موضوع باعث کاهش تمرکز مدیران و رهبران تیم بر مسئولیت‌های خودشان می‌شود. همچنین تمرکز سایر اعضای تیم را هم از بین می‌برد چرا که هر فرد مجبور است دوباره و چندباره برای دریافت اطلاعات سراغ همکاران خود برود.

پشتیبانی از تصمیم‌گیری و تحلیل

هوش مصنوعی می‌تواند برای پیش‌بینی نتایج کسب‌وکار تحلیل‌های متنوعی ارائه دهد. این ابزار با استفاده از درخت‌های تصمیم و مدل‌های هوش مصنوعی به تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر شما کمک کرده و می‌تواند سناریوها را بر اساس داده‌های تاریخی تحلیل کند.

بهره‌وری فردی

برای فیلتر و اولویت‌بندی هوشمند ایمیل‌ها، مدیریت وظایف مختلف و داشتن دستیارهای مجازی برای زمان‌بندی جلسات یا پاسخ به درخواست‌های روزمره می‌توانید از هوش مصنوعی استفاده کنید.

همکاری و ارتباطات

با کمک هوش مصنوعی می‌توانید اسناد یا مکالمه‌های خود را ترجمه کنید. برای ارزیابی روحیه کارکنانتان تحلیل احساسات در کانال‌های مختلف ارتباطی داشته باشید و با توجه به زمان شرکت‌کنندگان زمان‌بندی هوشمندی برای جلسه‌ها داشته باشید.

یادگیری و توسعه

مسیرهای آموزشی شخصی‌سازی‌شده بر اساس عملکرد و علایق افراد، داشتن مربی برای کمک بع یادگیری موضوعات پیچیده و ارائه بازخورد لحظه‌ای در طول جلسه‌های آموزشی از کاربردهای هوش مصنوعی در یادگیری و توسعه فردی هستند.

خودکارسازی وظایف روزمره

ورود خودکار داده‌ها و تهیه گزارش‌های پایه، ارائه چت‌بات‌ها برای پاسخگویی به پرسش‌های متداول مشتریان و اتوماسیون فرایندهای رباتیک (RPA) و اتوماسیون کسب‌وکار برای ساده‌سازی امور اداری از جمله وظایف هوش مصنوعی برای خودکار شدن فعالیت‌های روزمره است.

جذب و مدیریت استعداد‌ها

در تحلیل رزومه‌ها و درخواست‌های شغلی برای انتخاب نامزدهای مناسب‌تر بر اساس مهارت‌ها و سوابق از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. با خودکارسازی وظایف تکراری، هوش مصنوعی به کاهش سوگیری و تبعیض کمک می‌کند و زمینه برخورد منصفانه‌تر با کارکنان را فراهم می‌آورد. در برخی شرایط ممکن است این مشکلات تشدید شوند. علاوه‌بر آن فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند فرصت‌های توسعه فردی و بازخوردهای هدفمند ارائه دهند که به رشد مستمر مهارت‌ها کمک می‌کند.

  • کمک به مصاحبه: پلتفرم‌های مصاحبه مجازی می‌توانند پاسخ‌های داوطلبان، حالات چهره و میزان تناسب آن‌ها با موقعیت شغلی را با استفاده از هوش مصنوعی ارزیابی کنند.
  • پیش‌بینی ماندگاری کارکنان: با تحلیل رفتار کارکنان، بازخوردها و سایر شاخص‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند احتمال ترک سازمان توسط افراد را پیش‌بینی کرده و امکان اجرای اقدامات پیشگیرانه را فراهم کند.

مطلب مرتبط: نقش هوش مصنوعی در منابع انسانی

طراحی و توسعه نوآورانه محصولات

با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانید عملکرد محصولات جدید را در شرایط واقعی شبیه‌سازی کنید. از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی در طراحی و توسعه نوآورانه محصولات می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • تحلیل رفتار مصرف‌کننده: پیش‌بینی واکنش مشتریان نسبت به محصولات یا قابلیت‌های جدید.
  • بهینه‌سازی تکرارهای محصول: هوش مصنوعی می‌تواند بازخوردهای جمع‌آوری‌شده از کانال‌های مختلف را تحلیل کرده و پیشنهادهایی برای بهبود طراحی محصولات ارائه دهد.

زنجیره تامین و لجستیک

هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های تاریخی، روندها و سایر متغیرها را بررسی می‌کند تا بتواند میزان تقاضا و بهینه‌سازی موجودی را تخمین بزند. این ابزار یا استفاده از الگوریتم‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند کارآمدترین مسیرهای حمل‌ونقل و تحویل کالا را پیشنهاد دهد. هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل کرده و پیشنهادهایی درباره قیمت، مقدار سفارش و شرایط قرارداد ارائه دهد.

هوش مصنوعی در زنجیره تامین و لجستیک

هوش مصنوعی چگونه باعث ارتقای بینش‌ها و پیش‌بینی‌ها در زندگی روزمره می‌شود؟

هر کلیک، قدم، خرید یا تغییر دما به یک نقطه داده تبدیل می‌شود و در تحلیل داده نتایج آن مشخص می‌شود. هوش مصنوعی این نقاط را به الگوها متصل می‌کند و یاد می‌گیرد چه زمانی برای رفتن به محل کار از خانه خارج می‌شوید، هر چند وقت یک‌بار مواد شوینده سفارش می‌دهید، روزانه چه مسافتی می‌دوید یا کدام جاده‌ها هنگام طوفان زودتر دچار آب‌گرفتگی می‌شوند. سپس این الگوها را به پیش‌بینی تبدیل می‌کند. به‌جای برنامه‌های ثابت، ترموستات‌ها به‌صورت خودکار تنظیم می‌شوند و اپلیکیشن‌های خرید در زمان مناسب به شما یادآوری می‌کنند که کالاهای موردنیازتان را تهیه کنید. هرچه برنامه روزانه شما منظم‌تر باشد، این پیش‌بینی‌ها دقیق‌تر خواهند شد.

منابع: tettra.com، aifirstmindset.ai

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا