هوش مصنوعی (AI) با سرعتی زیاد در حال پیشرفت است. این چیزی است که ما در دهه ۱۹۵۰ و احتمالاً حتی قبل از آن رویای آن را داشتیم، اما امروزه هوش مصنوعی در زندگی روزمره ما جاسازی شده است. این فناوری قدرتمند پتانسیل ایجاد یک تغییر پارادایم در صنایع را دارد، و ساندار پیچای، مدیرعامل گوگل حتی گفته است که تأثیر گستردهتری نسبت به برق، اینترنت و آتش بر روی بشریت خواهد داشت.جدای از آنچه که رهبران کسب و کار می گویند، محققان همچنین تأثیر تحول بالقوه هوش مصنوعی را تأیید کرده اند. بر اساس گزارش اخیر شرکت خدمات حرفهای «Big Four» PricewaterhouseCoopers (PwC)، ۵۲درصد از شرکتها به دلیل همهگیری کویید ۱۹ ، استراتژیهای پذیرش هوش مصنوعی خود را تسریع کردند. در همین حال، مطالعه ای توسط AI Journal نشان داده است که ۷۴ درصد از مدیران کسب و کار معتقدند که هوش مصنوعی به ایجاد مدل های تجاری جدید و توسعه محصولات و خدمات جدید کمک می کند.ماهیت صنعت هوش مصنوعی به این معنی است که دائماً در حال تغییر است و روندهای جدید هیجان انگیزی دائماً در حال ظهور است. در این مقاله، به معرفی ۱۰ ترند برتر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۲ می پردازیم:
۱– قدرت بیشتر در مدل سازی زبان
مدل سازی زبان استفاده از تکنیک های مختلف آماری و احتمالی برای تعیین احتمال یک دنباله معین از کلمات است. یا به بیان ساده تر، با درک ماشینی زبان های گفتاری طبیعی – یعنی پردازش زبان طبیعی (NLP) سروکار دارد. در برنامه هایی از جمله تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، جستجوی اطلاعات و تجزیه و تحلیل دست خط استفاده می شود.از زمانی که GPT-3 ، OpenAI را منتشر کرد، قدرتمندترین مدل زبانی که تا به حال ساخته شده است، در ژوئن ۲۰۲۰، به دلیل قابلیت های زبانی سطح بعدی، زمان خود را در کانون توجه سپری کرده است.
این منجر به طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی جدید شده است و تحقیقات نشان داده است که با ورودی مناسب انسانی، GPT-3 حتی می تواند کدهای کامپیوتری اولیه و یادداشت های تجاری را بنویسد.اکنون که OpenAI روی GPT-4 کار میکند، میتوانید انتظار داشته باشید که امسال پیشرفتهای عمدهتری در مدلسازی زبان و برنامههای کاربردی به همراه داشته باشد.
۲– هوش مصنوعی در امنیت سایبری
در رتبه دوم رشد هوش مصنوعی در اقدامات امنیت سایبری قرار دارد. این روند گام طبیعی بعدی در استفاده از اتوماسیون برای پیشگیری و حفاظت از تهدیدات سایبری است. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری مواردی را پوشش می دهد که سلف آن – اتوماسیون – می توانست از عهده آنها برآید، مانند ذخیره سازی معمول و ایمن سازی داده های حساس.
با این حال، هوش مصنوعی در امنیت سایبری فراتر رفته و در انجام وظایف پیچیده کمک می کند. به عنوان مثال، تقویت تجزیه و تحلیل هوشمند برای شناسایی تهدیدهای بالقوه یا الگوهایی که به اهداف بالقوه مهاجمان اشاره می کنند.هر چند این همه خبر خوب نیست. طعنه آمیز این است که مجرمان سایبری نیز از هوش مصنوعی به نفع خود استفاده خواهند کرد و سازمانها در حالی که تلاش میکنند جلوتر بمانند، خود را درگیر یک بازی موش و گربه میبینند. بنابراین، سازمانها اگر میخواهند زنده بمانند، باید از هماکنون هوش مصنوعی را در امنیت سایبری خود بپذیرند.
– ۳هوش مصنوعی باعث دگرگونی فرآیند کسب و کار می شود
هنگامی که سازمانها برای اولین بار شروع به استفاده از هوش مصنوعی میکنند، اغلب به فرآیندهای خود نگاه میکنند تا مراحل جداگانهای را شناسایی کنند که میتوانند بهبود یابند. فرآیندها به قطعات تقسیم می شوند، سپس دیجیتالی می شوند و هوش مصنوعی برای کارآمدتر کردن آن وارد می شود. اما در پایان روز، روند کسب و کار تقریباً یکسان است – فقط سریعتر و ارزان تر.در حالی که این عالی است، هوش مصنوعی همچنین پتانسیل ایجاد تغییرات اساسی در فرآیندهای تجاری را دارد. شرکتهای صنعت مالی ممکن است هوش مصنوعی را در فرآیند صدور صورتحساب خود به کار ببرند تا نه تنها آن را کارآمد کنند، بلکه برای مثال، تشخیص دهند که کدام فاکتورها ریسک بیشتری دارند. در اصل، هوش مصنوعی رهبران کسب و کار را قادر می سازد تا در مورد زنجیره ارزش انتها به انتها فکر کنند و فرآیندهای خود را به طور کامل مهندسی مجدد کنند.
۴ MLOps.
طبق گزارش سال ۲۰۲۱ مک کینزی، یکی از عواملی که شرکتهایی را که بیشترین درآمد را از هوش مصنوعی دریافت میکنند از شرکتهایی که این کار را نمیکنند متمایز میکند، استفاده از MLOps است.کارمن فونتانا، عضو IEEE و سرپرست فناوری ابر و مهندسی در Augment Therapy، معتقد است که این یکی از روندهای بزرگ بعدی هوش مصنوعی خواهد بود.
او میگوید هدف MLOps آوردن یادگیری ماشین از تئوری به تولید است. او میگوید: «دو، سه سال پیش، این یک حوزه رو به رشد بود و مردم فکر میکردند که باید این کار را انجام دهند. اما ما آن را در عمل زیاد ندیدیم.» امروزه، فونتانا ابزارها و روشهایی را مشاهده میکند که به شرکتها اجازه میدهد در به کارگیری مدلهای هوش مصنوعی دقیقتر شوند. او میگوید: «این به نهادینهسازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کمک زیادی میکند.
۵– برجسته بودن هایپراتوماسیون
هایپراتوماسیون گسترش اتوماسیون فرآیندهای تجاری قدیمی فراتر از محدوده فرآیندهای فردی است. با ترکیب ابزارهای هوش مصنوعی با اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA)، هایپراتوماسیون را برای تقریباً هر کاری که توسط کاربران تجاری انجام می شود را امکان پذیر می کند و می تواند با خودکارسازی اتوماسیون آن را به سطح بعدی برساند کشف پویا فرآیندهای تجاری و ایجاد ربات برای خودکارسازی آنها.
همانطور که توسط گارتنر اشاره شده است، هایپراتوماسیون در سال ۲۰۲۲ اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد، زیرا برای هر کسب و کاری که می خواهد همگام با تکامل دیجیتال باشد، حیاتی است. با ML، AI و RPA که برای خودکارسازی فرآیندهای پیچیده، از جمله در مناطقی که زمانی به تخصص موضوعی نیاز بود، هماهنگ کار میکنند، ابزاری بالقوه برای تحول دیجیتال واقعی است.
۶– به هوش مصنوعی اعتماد کنید
همانطور که با هوش مصنوعی بیشتر آشنا می شویم، کارمندان، مدیران و دیگر رهبران به طور فزاینده ای به آن ایمان می آورند تا تصمیمات حیاتی کسب و کار بگیرند. این حتی در شرایطی اتفاق میافتد که این تصمیمات برخلاف غرایز درونی انسان باشد. در نتیجه، غلبه بر چالش اعتماد به هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندهای حساس اهمیت بیشتری پیدا میکند.
با این حال، ایجاد اعتماد در هوش مصنوعی ساده تر از انجام آن است. برای مبارزه با این چالش، ما شاهد ظهور به اصطلاح «هوش مصنوعی قابل توضیح» هستیم، زمانی که سیستم به کاربران انسانی توضیح میدهد که چه عواملی در تصمیمی که گرفته میشود، نقش داشته است. این شفافیت یکی از بلوکهای اساسی برای ایجاد اعتماد در هوش مصنوعی است و احتمالاً با بزرگتر شدن این زمینه شاهد موارد بیشتری از آن خواهیم بود.
۸– مقررات سختگیرانه هوش مصنوعی
قانونگذاران مدتهاست که نگرانی خود را در مورد پیامدهای هوش مصنوعی برای عدالت، شمول، تنوع و حریم خصوصی ابراز کردهاند. به عنوان مثال، یادگیری ماشینی به دلیل سوگیری اجتماعی بالقوه آن، تحت نظارت زیادی از سوی قانونگذاران قرار گرفته است. به گفته Deloitte، چندین مطالعه مواردی را نشان داده اند که تعصب کدگذاری شده با هوش مصنوعی منجر به تبعیض واضح شده است.
در نتیجه، تنظیمکنندهها احتمالاً در چند سال آینده شروع به سرکوب موارد سوگیری الگوریتمی خواهند کرد، بهویژه زمانی که تنظیمکنندهها درک کلی بهتری از امنیت دادهها و پیامدهای برنامههای کاربردی هوش مصنوعی در حال ظهور ایجاد میکنند. در همین حال، کسبوکارهایی که در کشورهایی فعال هستند که استانداردهای جهانی را برای مقررات هوش مصنوعی تعیین میکنند، نسبت به سایر کشورها مزیت رقابتی خواهند داشت.
۹– هوش مصنوعی کوانتومی
هوش مصنوعی کوانتومی ترکیبی از هوش مصنوعی با محاسبات کوانتومی است. به عبارت دیگر داشتن برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی که روی کامپیوترهای کوانتومی اجرا می شوند. این چندین پیامد بالقوه قابل توجه دارد، از جمله افزایش قدرت محاسباتی که محاسبات کوانتومی می تواند به هوش مصنوعی بدهد.این به این دلیل است که هوش مصنوعی کوانتومی میتواند از دادهها بسیار سریعتر از هوش مصنوعی سنتی بیاموزد، که از مزایای آشکار تصمیمگیری، تشخیص الگو و محاسبات سریعتر است. بنابراین، با محاسبات کوانتومی، پتانسیل فناوری هوش مصنوعی به طور تصاعدی رشد خواهد کرد و دامنه وسیع تری برای نوآوری های جدید ایجاد می کند.
– ۱۰ بهبود در کد کم و بدون کد
از آنجایی که کسبوکارها شروع به پیادهسازی هوش مصنوعی میکنند، آنها شروع به استفاده از مدلهای پایه خارج از جعبه کردهاند و به جای ایجاد مدلهای خود از ابتدا، بر اساس آنها ساخته میشوند. این امر به طور قابل ملاحظه ای زمان تا ارزش را کاهش می دهد و موانع را از بین می برد تا به اصطلاح “توسعه دهندگان شهروند” – یعنی توسعه دهندگان با تخصص فنی کم – بتوانند به فضا نفوذ کنند. در یک موقعیت ایدهآل، توسعهدهندگان شهروند میتوانند مشکلی را که به دنبال حل آن هستند، توصیف کنند و هوش مصنوعی مکالمهای آن را تفسیر کرده و بهطور خودکار کد تولید میکند.بر اساس نظرسنجی Tech Republic، حدود نیمی از شرکتها در حال حاضر از کد پایین و بدون کد در فعالیتهای خود استفاده میکنند، در حالی که یک پنجم از آنهایی که هنوز آن را قبول نکردهاند، اعلام کردهاند که قصد دارند این کار را در سال آینده انجام دهند. پس در سال ۲۰۲۲، انتظار داریم که شاهد انفجاری در سیستمهای هوش مصنوعی بدون کد باشیم.
خلاصه
هوش مصنوعی خود را به عنوان فناوری ای که در قلب تحول دیجیتال قرار دارد، تثبیت کرده است. طی چند سال آینده، برنامههای کاربردی هوش مصنوعی در حال ظهور هم برای افراد و هم برای شرکتها افزایش خواهد یافت.در این مقاله، روندهایی را که فضای هوش مصنوعی را در سال ۲۰۲۲ شکل میدهند، بررسی کردهایم و همه آنها به یک نکته اشاره میکنند: کسبوکارهایی که روی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سرمایهگذاری میکنند، رهبران فردا خواهند بود.
مطالب مرتبط: