نقش هوش مصنوعی (AI) در هایپراتوماسیون

 هوش مصنوعی و کارکرد رایانه‌ها به نحوی که در تصمیم‌گیری‌های فرآیندی به طور خودکار در سازمان‌ها عمل کنند، فناوری تحولی هایپراتوماسیون را شکل می‌دهد. 

سازمان‌ها از هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاص بدون برنامه‌ریزی صریح برای انجام این کار استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی در واقع تکنولوژی است که به نحوی قابلیت تفکر دارد. البته این قابلیت تفکر با چیزی که ما به عنوان تفکر انسانی می‌شناسیم تا حد زیادی تفاوت دارد، اما در حقیقت سعی دارد تا از آن تقلید کند. درواقع رایانه‌ها و ماشین‌ها توانایی‌های حل مسئله و تصمیم‌گیری ذهن انسان را شبیه‌سازی می‌کنند.

هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

هوش مصنوعی شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها به ویژه سیستم‌های کامپیوتری است. به طور کلی، سیستم‌های (Artificial intelligence) AI با دریافت مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای همبستگی‌ها و الگوها و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده کار می‌کنند.

به این ترتیب، یک ربات چت که از نمونه‌هایی از چت‌های متنی تغذیه می‌شود، می‌تواند یاد بگیرد که تبادلات واقعی با افراد ایجاد کند، یا یک ابزار تشخیص تصویر می‌تواند با مرور میلیون‌ها مثال، شناسایی و توصیف اشیاء در تصاویر را بیاموزد.

هوش مصنوعی (AI) این امکان را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند که از تجربه یاد بگیرند، با ورودی‌های جدید سازگار شوند و کارهایی شبیه به انسان را انجام دهند. بیشتر نمونه‌های AI که امروزه درباره آن‌ها می‌شنوید از رایانه‌های شطرنج‌باز گرفته تا ماشین‌های خودران، به شدت به یادگیری عمیق (Deep Learning) و پردازش زبان طبیعی متکی هستند.

با استفاده از این فناوری‌ها، می‌توان به رایانه‌ها آموزش داد. این آموزش برای انجام وظایف خاص با پردازش مقادیر زیادی داده و تشخیص الگوهای موجود در داده‌ها انجام می‌شود.

مهندسی هوش مصنوعی

مهندسی هوش مصنوعی رشته‌ای است که به‌روزرسانی‌های مدل‌های هوش مصنوعی را با استفاده از داده‌های سیستم‌هایی مانند اتوماسیون اداری، مدل‌ها و توسعه یکپارچه برای ارائه ارزش تجاری عملیاتی می‌کند. این توسعه یکپارچه به‌روزرسانی خودکار را با مدیریت قوی هوش مصنوعی ترکیب می‌کند و مهندس هوش مصنوعی فردی است که با تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشینی مانند پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های عصبی برای ساخت مدل‌هایی کار می‌کند که برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را تقویت می‌کنند.

ثبت نام رایگان در وبینار هوشمندی رشد سازمانی که به موضوع هایپر اتوماسیون در کسب‌وکار می‌پردازد.

استفاده از هوش مصنوعی در کسب‌وکارها

هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف برای ارائه بینش در مورد رفتار کاربر و ارائه توصیه‌هایی بر اساس داده‌ها استفاده می‌شود. برای مثال، الگوریتم جستجوی پیش‌بینی‌کننده گوگل از داده‌های کاربران قبلی برای پیش‌بینی این که کاربر بعدی در نوار جستجو چه چیزی تایپ می‌کند، استفاده می‌کند. 

نتفلیکس از داده‌های کاربر گذشته استفاده می‌کند تا توصیه کند کاربر چه فیلمی را ببیند و باعث می‌شود کاربر به پلتفرم متصل شود و زمان تماشای آن افزایش یابد. فیس بوک از داده های گذشته کاربران استفاده می‌کند تا به طور خودکار پیشنهادهایی را برای تگ کردن دوستان شما بر اساس ویژگی های چهره آن‌ها در تصاویر ارائه دهد. 

در همه جا توسط سازمان‌های بزرگ برای ساده‌تر کردن زندگی کاربر نهایی استفاده می‌شود. کاربردهای هوش مصنوعی به طور کلی تحت دسته پردازش داده‌ها قرار می‌گیرد که شامل موارد زیر می‌شود:

• جستجو در داده‌ها و بهینه‌سازی جستجو برای ارائه مرتبط‌ترین نتایج

• زنجیره‌های منطقی که می‌توانند برای اجرای یک رشته دستورات بر اساس پارامترها اعمال شوند.

ف تشخیص الگو برای شناسایی الگوهای مهم در مجموعه داده‌های بزرگ برای بینش‌های منحصر به فرد

• استفاده از مدل‌های احتمالی برای پیش‌بینی نتایج آینده

استفاده از هوش مصنوعی در هایپراتوماسیون

در همین راستا هایپراتوماسیون به استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) برای خودکارسازی وظایفی که زمانی توسط انسان انجام می‌شد اشاره دارد. هایپراتوماسیون بر وظایف و فرآیندهای قابل خودکارسازی تمرکز دارد و اغلب از آن به عنوان مرحله اصلی بعدی تحول دیجیتال یاد می‌شود.

اهمیت هوش مصنوعی

 یادگیری و کشف مکرر را از طریق داده‌ها خودکار می‌کند.

به جای خودکارسازی کارهای دستی، هوش مصنوعی کارهای کامپیوتری تکراری و با حجم بالا را انجام می‌دهد و این کار را با اطمینان و بدون خستگی انجام می‌دهد. البته، انسان‌ها هنوز برای راه اندازی سیستم و پرسیدن سؤالات مناسب ضروری هستند.

 به محصولات موجود هوش می‌افزاید.

بسیاری از محصولاتی که قبلا استفاده می‌کردید با قابلیت‌های هوش مصنوعی بهبود می‌یابند، دقیقا مانند «سیری» که به عنوان یک ویژگی به نسل جدید محصولات اپل اضافه شده است. اتوماسیون، پلتفرم‌های مکالمه، ربات‌ها و ماشین‌های هوشمند را می‌توان با مقادیر زیادی داده ترکیب کرد تا بسیاری از فناوری‌ها را بهبود بخشد. ارتقاء در خانه و محل کار، از اطلاعات امنیتی و دوربین‌های هوشمند تا تجزیه و تحلیل سرمایه‌گذاری را شامل می‌شود.

داده‌های بیشتر و عمیق‌تری را تجزیه و تحلیل می‌کند.

ساختن یک سیستم تشخیص تقلب با پنج لایه پنهان در گذشته غیرممکن بود. همه چیز با قدرت باورنکردنی کامپیوتر و کلان داده تغییر کرده است. برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق به داده‌های زیادی نیاز دارید زیرا آن‌ها مستقیما از داده ها یاد می‌گیرند.

 به دقت باورنکردنی دست می‌یابد.

از طریق شبکه‌های عصبی عمیق به عنوان مثال، تعاملات شما با الکسا و گوگل همه بر اساس یادگیری عمیق است و این محصولات هر چه بیشتر از آن‌ها استفاده کنید دقیق‌تر می‌شوند. در زمینه پزشکی، تکنیک‌های AI از یادگیری عمیق و تشخیص اشیا، اکنون می‌تواند برای مشخص کردن سرطان در تصاویر پزشکی با دقت بهبود یافته استفاده شود.

 بیشترین بهره از داده‌ها را می‌برد.

وقتی الگوریتم‌ها خودآموز هستند، داده‌ها خود یک دارایی محسوب می‌شوند. پاسخ‌ها در داده‌ها هستند. برای پیدا کردن آن‌ها فقط باید از هوش مصنوعی استفاده کنید. از آن‌جایی که نقش داده‌ها اکنون بیش از هر زمان دیگری مهم است، می‌تواند مزیت رقابتی ایجاد کند. اگر بهترین داده‌ها را در یک صنعت رقابتی داشته باشید، حتی اگر همه از تکنیک‌های مشابه استفاده کنند، بهترین داده‌ها برنده خواهند شد.