+
ابتكار

أهم تطبيقات الأعمال لتقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم

أهم تطبيقات الأعمال لتقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم

كان عام 2016 عامًا رائعًا للتقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. سوق الذكاء الاصطناعي مزدهر أيضًا. على الرغم من كل الضجيج والاهتمام الإعلامي ، تتسابق العديد من الشركات الناشئة وعمالقة الإنترنت لتطوير هذه التكنولوجيا. كانت هناك زيادات هائلة في الاستثمار وتبنيه من قبل الشركات. وجدت دراسة أجرتها Narrative Science أن العام الماضي وحده 38% من الشركات قد اعتمدت بالفعل الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن ينمو هذا الامتصاص إلى 62% بحلول عام 2018. دراسة أخرى أجرتها Forrester Research تتوقع أ 300% ازدهار الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في عام 2017 مقارنة بالعام الماضي. من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي إلى 47 مليار دولار بحلول 2020 من 8 مليارات دولار اليوم.

نشرت أبحاث Forrester مؤخرًا تقرير TechRadar حول الذكاء الاصطناعي الذي يحتوي على تحليل مفصل لـ 13 تقنية يجب على الشركات التفكير في تبنيها. لا تقلق كثيرًا ، فمهمتهم الرئيسية هي دعم العاملين البشريين بدلاً من استبدالهم. حسنًا على الأقل في الوقت الحالي!

لذلك دعونا نتعثر. هذه القائمة ليست بترتيب معين ، لا تقلق من أنك لن تصبح زائدة عن الحاجة حتى الآن!

توليد اللغة الطبيعية

ينتج عن توليد اللغة الطبيعية نصًا من بيانات الكمبيوتر. تُستخدم تقنية المعلومات حاليًا في خدمات العملاء وإنشاء التقارير وتلخيص رؤى ذكاء الأعمال. يتم توفير هذه التكنولوجيا حاليًا من قبل أمثال Attivio و Automated Insights و Cambridge Semantics و Digital Reasoning و Lucidworks و Narrative Science و SAS و Yseop.

التعرف على الكلام

تمكن التعرف على الكلام ، كما تتوقع ، الكمبيوتر من نسخ الكلام البشري وتحويله إلى تنسيقات مفهومة لتطبيقات الكمبيوتر. يتم استخدامه بشكل ملحوظ في أنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية وتطبيقات الهاتف المحمول مثل Siri و Cortana و Alexa على سبيل المثال لا الحصر. تشمل أمثلة الموردين NICE و Nuance Communications و OpenText و Verint Systems.

الوكلاء الظاهريون

يشير فوريستر إلى الوكلاء الافتراضيين على أنهم "الحبيب الحالي لوسائل الإعلام". يشمل ذلك روبوتات المحادثة البسيطة للأنظمة المتقدمة التي يمكنها التحدث بشكل شبه طبيعي مع البشر. يتم استخدامها حاليًا في خدمات العملاء بالإضافة إلى مديري الأجهزة المنزلية الذكية. لقد أصبحت هذه الأشياء أكثر تعقيدًا من أي وقت مضى ، لذلك لا تشعر بالسوء إذا كنت قد بدأت بالفعل تحب Alexa على سبيل المثال. بالنسبة لأولئك الذين شاهدوها ، قد لا نكون بعيدين! هذه التكنولوجيا قيد التطوير حاليًا من شركات مثل Amazon و Apple و Artificial Solutions و Assist AI و Creative Virtual و Google و IBM و IPsoft و Microsoft و Satisfi.

[مصدر الصورة: imdb]

منصات التعلم الآلي

توفر منصات التعلم الآلي الخوارزميات وواجهات برمجة التطبيقات ومجموعات أدوات التطوير والتدريب والبيانات. كما أنها توفر القدرة الحاسوبية لتصميم وتدريب ونشر النماذج والتطبيقات والعمليات والآلات الأخرى. تُستخدم MLPs حاليًا في مجموعة كبيرة من تطبيقات الأعمال التي تهتم بشكل أساسي بالتنبؤ أو التصنيف. هذه التكنولوجيا قيد التطوير حاليًا ويتم توفيرها من قبل شركات مثل Amazon و Fractal Analytics و Google و H2O.ai و Microsoft و SAS و Skytree.

أجهزة مُحسّنة للذكاء الاصطناعي

الأجهزة المحسّنة للذكاء الاصطناعي هي أنواع من وحدات معالجة الرسومات والأجهزة المصممة والمهندسة لتشغيل المهام الحسابية الموجهة للذكاء الاصطناعي بكفاءة. يتم توظيفهم بشكل أساسي لاستخدام تطبيقات التعلم العميق. من أمثلة الموردين: Alluviate و Cray و Google و IBM و Intel و Nvidia.

إدارة القرار

تُدخل محركات إدارة القرار القواعد والمنطق في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يتم استخدامها بشكل أساسي للإعداد الأولي والتدريب وكذلك الصيانة المستمرة وضبط هذه الأنظمة. هذا تطبيق ناضج للذكاء الاصطناعي ويستخدم على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من تطبيقات الأعمال. يساعدون في عمليات صنع القرار الآلية أو يؤدونها بالفعل. من أمثلة الموردين: Advanced Systems Concepts و Informatica و Maana و Pegasystems و UiPath.

منصات التعلم العميق

منصات التعلم العميق هي نوع خاص من التعلم الآلي الذي يتكون من شبكات عصبية اصطناعية وطبقات تجريد متعددة. يتم استخدامها حاليًا بشكل أساسي في التعرف على الأنماط والتصنيف التي تتضمن مجموعات بيانات كبيرة جدًا. تشمل عينة البائعين Deep Instinct و Ersatz Labs و Fluid AI و MathWorks و Peltarion و Saffron Technology و Sentient Technologies.

القياسات الحيوية

تمكن القياسات الحيوية من التفاعلات الطبيعية بين البشر والآلات. وتشمل هذه ، على سبيل المثال لا الحصر ، التعرف على الصور واللمس والتعرف على الكلام ولغة الجسد. يتم استخدامها حاليًا بشكل أساسي لأبحاث السوق من قبل الشركات. يتم تطويرها وتزويدها حاليًا من قبل شركات مثل 3VR و Affectiva و Agnitio و FaceFirst و Sensory و Synqera و Tahzoo.

أتمتة العمليات الروبوتية

تستخدم أتمتة العمليات الروبوتية البرامج النصية وطرق أخرى لأتمتة الإجراءات البشرية لتحسين كفاءة العمليات التجارية. يتم توظيفهم حاليًا حيث يكون أداء واجبًا مشابهًا مكلفًا للغاية أو غير فعال بالفعل بالنسبة للبشر. ربما ستشمل التطبيقات المستقبلية الأمن الشخصي؟ حسنًا ، أردت فقط تقسيم صورة Terminator إلى المقالة! تشمل أمثلة الموردين مفاهيم الأنظمة المتقدمة و Automation Anywhere و Blue Prism و UiPath و WorkFusion.

[مصدر الصورة: ويكيميديا ​​كومنز]

تحليلات النص و البرمجة اللغوية العصبية

تدعم معالجة اللغة الطبيعية أو معالجة اللغة الطبيعية تحليلات النص وتستخدمها من خلال فهم بنية الجملة ومعناها. كما أنه قادر على فهم المشاعر والنية من خلال طرق التعلم الإحصائي والآلي. يتم استخدامها حاليًا في الكشف عن الاحتيال والأمن ، ومجموعة واسعة من المساعدين الآليين بالإضافة إلى تطبيقات استخراج البيانات غير المهيكلة. تشمل أمثلة الموردين Basis Technology و Coveo و Expert System و Indico و Knime و Lexalytics و Linguamatics و Mindbreeze و Sinequa و Stratifyd و Synapsify.

[مصدر الصورة: بيكساباي]

أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي: الكلمة الأخيرة

تستفيد الشركات بالتأكيد من قدرات تقنيات الذكاء الاصطناعي اليوم. يُظهر استطلاع Forrester من عام 2016 (المرتبط أدناه ولكن "الدفع مقابل اللعب") أنه لا تزال هناك بعض العقبات أمام تبنيها على نطاق أوسع. نسبة كبيرة من الشركات لا ترى في الوقت الحالي حاجة لها. قد تبدو أيضًا باهظة الثمن عند مقارنتها بالحل الأكثر تقليدية للعمل البشري. وتشمل العقبات الأخرى عدم فهم هذه التقنيات ، أو الضجيج الملحوظ حولها ، أو الافتقار إلى الخبرة الداخلية لتعظيم استخدامها.

يخلص فورست إلى أنه بمجرد أن تتغلب الشركات على هذه العقبات ، فإنها ستستفيد بشكل كبير من تقنيات الذكاء الاصطناعي. سيؤدي اعتمادها على نطاق واسع إلى تسريع التحول في التطبيقات التي تواجه العملاء بالإضافة إلى تمكين تطوير شبكة مترابطة من ذكاء المؤسسة.

مهما كان مستقبل الذكاء الاصطناعي ، فمن المؤكد أن استبداله للمهام التي يديرها الإنسان تقليديًا سوف ينفجر. لقد تم التنبؤ بها لسنوات عديدة ، ومن دواعي القلق الحقيقي أن العديد من الوظائف ستصبح في الواقع زائدة عن الحاجة بمجرد أن يتمكن الكمبيوتر أو الجهاز من القيام بها. في معظم الحالات ، ستكون تقنيات الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وأكثر كفاءة ولن تحتاج إلى أخذ فترات راحة. ولكن ، كما هو الحال مع أي ثورة تكنولوجية ، حيث يتم أتمتة الوظائف التقليدية ، سيتم تصور وظائف جديدة ، أم أنها ستحدث؟ لكن هذا سؤال لوقت آخر ...

المصادر: فوربس ، TechnologyReview ، Forrester

[مصدر الصورة المميزة المعدلة: بيكساباي]

راجع أيضًا: 9 طرق نقل مستقبلية قيد الإنشاء


شاهد الفيديو: تطبيقات الذكاء الاصطناعي - أفضل مقال تقني لعام 2020 (مارس 2021).