کاربردهای هوش مصنوعی در بسیاری از فرآیندهایی که هر روز با آن‌ها سروکار داریم دیده می‌شود. این فناوری به ماشین‌ها و نرم‌افزارها کمک می‌کند تا شبیه انسان فکر کنند و تصمیم بگیرند. برای نمونه در بیمارستان‌ها، هوش مصنوعی به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها کمک می‌کند. در فروشگاه‌های اینترنتی، سبب می‌شود محصولاتی که دوست داریم سریع‌تر به ما پیشنهاد شوند. حتا در گوشی‌های هوشمند هم از این فناوری استفاده می‌شود تا دستیارهای صوتی بهتر با ما ارتباط برقرار کنند.
در ادامه، بررسی میکنیم که هوش مصنوعی در صنایع مختلف چطور به ما کمک می‌کنند.
کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
بخش زیادی از کاربردهای هوش مصنوعی به دنیای پزشکی مربوط می‌شود. پزشکان و مراکز درمانی با کمک این فناوری می‌توانند بیماری‌ها را زودتر تشخیص دهند، روش‌های درمان را دقیق‌تر انتخاب کنند و خدمات بهتری به بیماران ارایه دهند.
تشخیص دقیق بیماری‌ها
یکی از کاربردهای هوش مصنوعی تحلیل تصاویر پزشکی مانند MRI، سی‌تی‌اسکن یا عکس‌های رادیولوژی است. این سیستم‌ها با دقت بالا نشانه‌های بیماری را پیدا می‌کنند. برای مثال، شرکت گوگل یک مدل هوش مصنوعی طراحی کرده است که با دقت ۹۴.۵ درصد سرطان سینه را در مراحل اولیه شناسایی می‌کند. این یعنی پزشک‌ها خیلی زود می‌توانند درمان را شروع کنند و احتمال بهبودی بیمار را بالا ببرند.
استفاده از ربات‌های جراح
بعضی جراحان از ربات‌هایی استفاده می‌کنند که با هوش مصنوعی کار می‌کنند. این ربات‌ها حرکات دست پزشک را به‌طور دقیق اجرا می‌کنند و لرزش دست را کاهش می‌دهند. در نتیجه، جراحی ایمن‌تر شده و بیمار سریع‌تر بهبود پیدا می‌کند.
کمک به کشف داروهای جدید
پژوهشگران از موارد استفاده هوش مصنوعی برای کشف داروهای تازه بهره می‌برند. آن‌ها حجم زیادی از داده‌های ژنتیکی و شیمیایی را بررسی و ترکیب‌هایی را پیدا می‌کنند که در درمان بیماری‌ها موثرتر باشند. شرکت Tempus از همین روش برای ارایه‌ی درمان‌های شخصی‌سازی‌شده به بیماران مبتلا به سرطان استفاده می‌کند.
بهینه‌سازی مدیریت بیمارستان‌ها
مدیران بیمارستان‌ها از هوش مصنوعی برای برنامه‌ریزی بهتر کمک می‌گیرند. آن‌ها با تحلیل داده‌ها، تعداد مورد نیاز تخت‌ها و کادر درمان را تخمین می‌زنند. برای مثال، مرکز درمانی Cleveland Clinic با استفاده از این روش، بهره‌وری خود را تا ۲۰ درصد افزایش داده است.
کاربرد هوش مصنوعی در تجارت
در حوزه‌ی تجارت، کاربردهای هوش مصنوعی بیشتر از هر چیز به شناخت بهتر رفتار مشتری و تصمیم‌گیری سریع‌تر مربوط می‌شود. کسب‌وکارها با کمک این فناوری می‌توانند بفهمند مشتری‌ها چه چیزهایی می‌خرند، چه زمانی خرید می‌کنند و به چه پیشنهادهایی بیشتر واکنش نشان می‌دهند.
تجربه‌ی خرید شخصی‌سازی‌شده
فروشگاه‌های اینترنتی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا رفتار کاربران را بررسی کنند. هوش مصنوعی با توجه به رفتار کاربران، محصولات مورد علاقه‌ی آن‌ها را شناسایی می‌کند و هنگام خرید، گزینه‌های مرتبط را به کاربران نمایش می‌دهد. آمازون با این روش، بیش از ۳۵ درصد فروش خود را از طریق پیشنهادهای شخصی‌شده به دست می‌آورد. وقتی کاربر وارد سایت می‌شود، سیستم از اطلاعات قبلی کاربر استفاده می‌کند و پیشنهادهای جدیدی را متناسب با رفتار و سلیقه‌ی او نشان می‌دهد.
پاسخ‌گویی سریع با چت‌بات‌ها
بسیاری از شرکت‌ها چت‌بات‌هایی طراحی کرده‌اند که به‌شکل خودکار به پرسش‌های مشتریان پاسخ می‌دهند. این ربات‌ها ساعت کاری، وضعیت سفارش و حتا پیشنهاد خرید می‌دهند. برای مثال، بانک «Bank of America» از یک دستیار هوشمند به نام «Erica» استفاده می‌کند. Erica پیام‌های مشتری را تحلیل و هزینه‌ها را پیگیری می‌کند؛ حتا به کاربر هشدارهای مالی نیز می‌دهد.
تحلیل داده‌های مشتری برای تصمیم‌گیری بهتر
مدیران فروشگاه‌ها نیز از هوش مصنوعی برای تحلیل رفتار مشتریان استفاده می‌کنند. آن‌ها با بررسی زمان خرید، محل زندگی و نوع کالاهای انتخاب‌شده، تصمیم می‌گیرند چه پیشنهادی بدهند یا چه زمانی تخفیف بدهند. شرکت Target با همین روش توانست فروش اینترنتی خود را افزایش دهد.
کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
کارخانه‌ها و شرکت‌های تولیدی از هوش مصنوعی برای بالا بردن سرعت تولید استفاده می‌کنند. همچنین، خطاها را کاهش می‌دهند و مدیریت بهتری روی مواد اولیه و منابع خود پیدا می‌کنند. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت سبب می‌شود مدیرانِ تولید تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرند و فرآیندها را سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر اجرا کنند.
اتوماسیون در تولید
شرکت‌های تولیدی از ربات‌هایی استفاده می‌کنند که با هوش مصنوعی کار می‌کنند. این ربات‌ها قطعات را مونتاژ می‌کنند، خط تولید را تحت کنترل دارند و می‌توانند خود را با شرایط جدید هماهنگ کنند. شرکت Siemens از این روش استفاده کرده و توانسته سرعت تولید را تا ۲۰ درصد افزایش دهد.
مدیریت هوشمند زنجیره تامین
مدیران تولید با کمک هوش مصنوعی می‌توانند جریان مواد اولیه، موجودی انبار و زمان تحویل کالا را بهتر پیش‌بینی کنند. این فناوری، داده‌های مربوط به فروش، حمل‌ونقل و سفارش مشتری را تحلیل می‌کند تا از کمبود یا انبار اضافی جلوگیری کند. شرکت DHL با این روش توانسته دقت برنامه‌ریزی خود را بالا ببرد و زمان تحویل را کاهش دهد.
کنترل کیفیت دقیق
در بسیاری از کارخانه‌ها، دوربین‌ها و حسگرهایی که به هوش مصنوعی مجهز شده‌اند، محصولات را در لحظه بررسی می‌کنند. این سیستم‌ها حتا ایرادهای بسیار کوچک را هم تشخیص می‌دهند. شرکت BMW از همین روش استفاده می‌کند و توانسته هزینه‌های مربوط به نقص کیفیت را تا ۳۰ درصد کاهش دهد.
هوش مصنوعی در حمل‌ونقل
در سال‌های اخیر، کاربردهای هوش مصنوعی در حمل‌ونقل به شکل چشم‌گیری گسترش یافته‌اند. شرکت‌های خودروسازی و سامانه‌های مدیریت ترافیک از این فناوری برای افزایش ایمنی، کاهش خطای انسانی و روان‌سازی رفت‌وآمد شهری استفاده می‌کنند. با تحلیل داده‌های لحظه‌ای از وضعیت جاده‌ها، سیستم‌های هوشمند می‌توانند مسیرهای بهینه را پیشنهاد دهند و تصمیم‌های فنی را با سرعت بیش‌تری اجرا کنند. نتیجه‌ی این تحولات، کاهش زمان سفر و تجربه‌ای ساده‌تر و امن‌تر برای رانندگان است.
خودروهای خودران
شرکت‌هایی مثل Waymo و Tesla خودروهایی طراحی کرده‌اند که بدون راننده حرکت می‌کنند. این خودروها با استفاده از دوربین، حسگر و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، مسیر را تشخیص می‌دهند و موانع را شناسایی می‌کنند. آن‌ها سرعت را تنظیم می‌کنند و در پیچ‌های خطرناک به‌درستی عمل می‌کنند. خودروهای خودران تا امروز میلیون‌ها کیلومتر را بدون دخالت انسان طی کرده‌اند و تجربه‌ای تازه از رانندگی ارایه داده‌اند.
مدیریت هوشمند ترافیک
مدیران شهری از هوش مصنوعی برای کنترل بهتر چراغ‌های راهنمایی، پیش‌بینی حجم ترافیک و جلوگیری از شلوغی استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها اطلاعات مربوط به وضعیت جاده، آب‌وهوا و تصادف‌ها را دریافت می‌کنند و مسیرهای جایگزین پیشنهاد می‌دهند. Google Maps یکی از ابزارهایی است که با همین روش به کاربران کمک می‌کند تا سریع‌تر به مقصد برسند.
هوش مصنوعی در آموزش
مدارس و پلتفرم‌های آموزشی از کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش برای تنظیم محتوا براساس نیازهای هر دانش‌آموز استفاده می‌کنند. این فناوری، اطلاعاتی مانند سرعت یادگیری، نحوه‌ی پاسخ‌گویی و الگوی مطالعه را بررسی می‌کند و محتوای مناسب را انتخاب می‌کند. معلم‌ها هم با کمک ابزارهای هوشمند، عملکرد دانش‌آموزان را پیگیری و تمرین‌ها را ارزیابی می‌کنند، سپس، برنامه‌ی درسی را متناسب با پیشرفت دانش‌آموز تغییر می‌دهند.
آموزش شخصی‌سازی‌شده
پلتفرم‌های آموزشی مثل Duolingo و Khan Academy از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا سطح دانش، سرعت یادگیری و سبک مطالعه‌ی هر فرد را تشخیص بدهند. این سیستم‌ها مسیر یادگیری را براساس عملکرد قبلی تنظیم می‌کنند و تمرین‌هایی ارایه می‌دهند که بیش‌ترین تاثیر را دارند. دانش‌آموزان با این روش بهتر یاد می‌گیرند و معلم‌ها می‌توانند تمرکز بیش‌تری روی نیازهای واقعی هر فرد داشته باشند.
معلمان مجازی و دستیارهای هوشمند
برخی مدارس و دانشگاه‌ها از چت‌بات‌ها و معلمان مجازی برای پاسخ‌گویی به سوالات پرتکرار، توضیح مفاهیم پایه و کمک به انجام تمرین‌ها استفاده می‌کنند. دانشگاه Georgia State از چت‌باتی به نام Pounce استفاده می‌کند که هر سال به بیش از ۲۰۰ هزار سوال دانشجویان پاسخ می‌دهد و نرخ ریزش دانشجو را کاهش داده است.
هوش مصنوعی در کشاورزی
از دیگر موارد استفاده هوش مصنوعی حوزه‌ی کشاورزی است. کشاورزان و شرکت‌های فعال در حوزه‌ی کشاورزی از هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه و حفظ منابع طبیعی استفاده می‌کنند. در صنعت کشاورزی، با کمک این فناوری وضعیت زمین، سلامت گیاهان و نیازهای آبی را بهتر می‌شود بررسی می‌کنند.
تشخیص بیماری‌های گیاهان
کشاورزان می‌توانند با استفاده از دوربین‌های هوشمند و اپلیکیشن‌های مجهز به هوش مصنوعی، بیماری‌ها و آفات را در مراحل اولیه شناسایی کنند. این ابزارها تصاویر برگ‌ها و ساقه‌ها را تحلیل می‌کنند و نوع بیماری را اعلام می‌کنند. برخی اپلیکیشن‌ها حتا راهکار درمان هم پیشنهاد می‌دهند. این روش به کشاورز کمک می‌کند که زودتر وارد عمل شود و از آسیب گسترده جلوگیری کند.
مدیریت منابع به‌صورت هوشمند
سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی اطلاعات خاک، رطوبت، آب‌وهوا و زمان‌بندی آبیاری را به‌شکل لحظه‌ای دریافت می‌کنند. این سیستم‌ها مشخص می‌کنند که گیاهان چه زمانی و با چه مقدار آب نیاز دارند. شرکت‌هایی مثل John Deere این فناوری را در ماشین‌های کشاورزی خود به‌کار گرفته‌اند تا مصرف آب و کود را بهینه کنند و محصول بیش‌تری برداشت کنند.
هوش مصنوعی در امور مالی
بخش مالی از جمله حوزه‌هایی است که کاربردهای هوش مصنوعی در آن نتایج مشخص و قابل اندازه‌گیری به‌همراه داشته‌اند. سیستم‌های هوشمند در این حوزه به‌جای روش‌های سنتی، حجم زیادی از تراکنش‌ها و داده‌های بازار را در لحظه پردازش می‌کنند. اجرای این تحلیل‌ها معمولن به زیرساخت‌هایی مانند سرور هوش مصنوعی نیاز دارد که توان محاسباتی بالا و پاسخ‌گویی سریع را تضمین می‌کنند. بانک‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری با این روش، فعالیت‌های غیرعادی را سریع‌تر شناسایی می‌کنند و تحلیل‌های خود را بر پایه‌ی الگوهای دقیق‌تری انجام می‌دهند. این تغییر رویکرد، تصمیم‌گیری مالی را سریع‌تر، ایمن‌تر و مبتنی بر داده‌های واقعی کرده است.
شناسایی تقلب
سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاعات تراکنش‌ها را لحظه‌به‌لحظه بررسی می‌کنند. این سیستم‌ها الگوهای غیرعادی را تشخیص می‌دهند و درباره‌ی رفتارهای مشکوک هشدار می‌دهند. شرکت‌هایی مثل Mastercard با استفاده از این روش، خطاها را کاهش داده‌اند و دقت کشف تقلب را تا ۳۰ درصد بالا برده‌اند.
تحلیل هوشمند بازار
شرکت‌های سرمایه‌گذاری از هوش مصنوعی برای بررسی داده‌های اقتصادی، اخبار جهانی و رفتار مشتریان استفاده می‌کنند. آن‌ها با این اطلاعات، قیمت‌ها را پیش‌بینی می‌کنند و در زمان مناسب تصمیم می‌گیرند. بانک JPMorgan سیستم هوشمندی طراحی کرده که معاملات را بررسی، خطرات را شناسایی و از زیان‌های ناگهانی جلوگیری می‌کند.
هوش مصنوعی در سرگرمی
هوش مصنوعی به پلتفرم‌های سرگرمی کمک می‌کند تا محتوا را براساس رفتار واقعی کاربران تنظیم کنند. شرکت‌هایی که روی پلتفرم‌های پخش فیلم، موسیقی، بازی‌های دیجیتال یا شبکه‌های اجتماعی کار می‌کنند، از این فناوری برای شناخت بهتر سلیقه‌ی افراد استفاده می‌کنند.
سیستم‌های توصیه‌گر
پلتفرم‌هایی مانند نتفلیکس، یوتیوب و اسپاتیفای با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند، رفتار کاربران را بررسی می‌کنند. آن‌ها تشخیص می‌دهند کاربر به چه ژانری علاقه دارد، چه زمانی فیلم می‌بیند یا چه سبکی از موسیقی گوش می‌دهد. سپس، محتواهایی را پیشنهاد می‌دهند که برای هر کاربر جذابیت بیش‌تری داشته باشند. نتفلیکس با همین روش ۸۰ درصد محتوای دیده‌شده را از طریق سیستم پیشنهاد خود به کاربران نشان می‌دهد.
تولید محتوای هوشمند
برخی شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای نوشتن فیلم‌نامه، ساخت جلوه‌های ویژه و حتا خلق موسیقی استفاده می‌کنند. الگوریتم‌ها می‌توانند سبک خاصی را تقلید کنند یا براساس داده‌های قبلی، یک داستان جدید طراحی کنند. این روش به تیم‌های تولید کمک می‌کند تا سریع‌تر ایده‌پردازی کنند و محتوای متنوع‌تری بسازند.
همچنین برای کسب اطلاعات بیشتر پیشنهاد میکنیم مطلب انواع هوش مصنوعی را نیز مطالعه کنید.
جمع‌بندی
هوش مصنوعی پاسخی است به بسیاری از نیازهایی که در زندگی پیچیده‌ی امروز با آن‌ها روبه‌رو هستیم؛ نیاز به تصمیم‌گیری سریع‌تر، استفاده بهتر از منابع، ارایه‌ی خدمات دقیق‌تر و تجربه‌ای انسانی‌تر از فناوری. در این مقاله دیدیم که کاربردهای هوش مصنوعی دیگر به آینده تعلق ندارند. این کاربردها همین حالا در حال تغییر دادن چهره‌ی سلامت، آموزش، صنعت، حمل‌ونقل و حتا تفریحات ما هستند.
در پزشکی، هوش مصنوعی به پزشکان کمک می‌کند تا زودتر تشخیص دهند و بهتر درمان کنند. در صنعت، فرآیندها را دقیق‌تر می‌سازد و در آموزش، به نیازهای هر فرد پاسخ متفاوتی می‌دهد. در هر بخش، موارد استفاده هوش مصنوعی به یک سوال پاسخ می‌دهد: چگونه می‌توانیم با اطلاعات بهتر، تصمیم‌های درست‌تری بگیریم؟
