کاربردهای هوش مصنوعی

امروزه به دليل گسترش دانش و پيچيده تر شدن تصميم گيري، استفاده از سيستم هاي اطلاعاتي به خصوص سيستم هاي هوش مصنوعي در حمايت از تصميم گيري اهميت بيشتري يافته است. هوش مصنوعي به سيستم هايي اطلاق مي شود كه مي توانند رفتارهايي مشابه رفتارهاي هوشمند انساني از جمله درك شرايط پيچيده، شبيه سازي فرايندهاي تفكري و شيوه هاي استدلالي انسان و پاسخ موفق به آن، يادگيري و توانايي كسب  دانش و استدلال براي حل مسايل داشته باشند.

كاربرد سيستم هاي هوش مصنوعي در تصميم گيري هاي پزشكي

گسترش دانش در حوزه ي پزشكي و پيچيدگي تصميمات مرتبط با تشخيص و درمان توجه متخصصين را به استفاده از سيستم هاي پشتيبان تصميم گيري در امور پزشكي جلب نموده است. در اين بين، استفاده از انواع مختلف سيستم هاي هوشمند در پزشكي رو به افزايش است.

مطالعات فراوان، قابليت سيستم هاي هوش مصنوعي را در پشتيباني از تصميمات پزشكي نشان داده است. يكي از مزاياي اين سيستم ها، در نظر گرفتن راه حلهاي متنوعتر است. هوش مصنوعي به پزشك كمك مي كند تا متغيرهاي بيشتر و متنوع تري را در زمان تشخيص بيماري يا انتخاب درمان در نظر بگيرد. به عبارتي، با توجه به محدوديت يادآوري ذهن، پزشك ممكن است تمام متغيرهاي لازم براي تصميم گيري براي نمونه علايم يا نتايج آزمايش ها را در آن واحد در نظر نگيرد يا آن ها را فراموش كند يا در پي كسب اطلاعات در خصوص آن نباشد اما از آنجا كه روابط بين اين متغيرها در زمان طراحي سيستم در آن لحاظ مي گردد، بنابراين احتمال ناديده گرفتن برخي از اين عوامل يا در نظر گرفتن تأثير آنها بصورت كمتر یا بيشتر از حد معقول، كاهش مي يابد. بنابراين با توجه به كيفيت تعريف اين روابط، مي توان انتظار داشت تا تصميمات پزشكان دقيق تر شود.

وجود متغيرهاي زياد و ناشناخته به معني پيچيدگي بيشتر تصميم گيري است. به كمك اين سيستم ها، مي توان متغيرهاي بيشتري را در تصميم گيري دخالت داد. همچنين مي توان با شبكه ي عصبي متغيرهاي ناشناخته، روابط ناشناخته بين متغيرها و همچنين متغيرهايي با تأثير ناشناخته بر متغير نتيجه را در نظر گرفت. بدين ترتيب با استفاده از اين سيستم ها، مي توان دقت بيشتر در تصميم گيري هاي پيچيده تر را انتظار داشت.

استفاده از منطق خبرگان و كنترل دانش، از ديگر مزاياي اين سيستم ها است. در زمان طراحي سيستم هاي خبره ي پزشكي، دانش تخصصي در زمينه ي مورد نظر از خبرگان آن موضوع يا راهنماهاي باليني استخراج و وارد پايگاه دانش مي شود. اين موضوع به اين معني است كه دانش و تجربه ي متخصصين در زمينه هاي مختلف مانند بيمار يهاي نادر را مي توان در تصميم گيري افراد مختلف وارد نمود كه اين موضوع مي تواند منجر به كاهش ترس ناشي از فقدان دانش و مهارت و افزايش اعتماد به نفس شود.

با توجه به وفور و تداخل متغيرها در تصميمات پزشكي، پزشكان مي توانند با به كارگيري سيستم هاي هوش مصنوعي سريع تر و يكدست تر تصميم گيري نمايند و وقت خود را بيشتر صرف ارزيابي تصميم نمايند. در نهايت، با اين سيستمها، سرعت تحليل و دسترسي به توصيه ها در هر زمان و مكان افزايش مي يابدكه در خصوص تصميمات پزشكي از اهميت زيادي برخوردار است.

به اعتقاد برخي محققان، فناوري هوش مصنوعي يا به عبارتي سامانه‌هاي شبيه‌ساز نحوه كاركردهاي مغز، دست كم به اين زودي‌ها جاي پزشكان واقعي را نخواهند گرفت. اين شبكه‌هاي عصبي مصنوعي نه مي‌توانند بيماران را ببينند و نه مي‌توانند آنها را براي يافتن علائم عفونت و آلودگي يا نشانه‌هاي مرضي مورد آزمايش قرار دهند؛ اما واقعيت اين است كه چنين برنامه‌هايي در موارد گيج‌كننده و مبهم كه كار تشخيص بيماري با دشواري مواجه مي‌شود و تشخيص صحيح و بموقع براي پزشك و بيمار بسيار حياتي است، دستياري قابل و مورد اطمينان براي متخصصان باليني به شمار مي‌رود.

سيستم هاي هوشمندی مانند سيستم خبره و شبكه ي عصبي داراي ساختار، اجزا و قابليتهايي هستند كه در مجموع قابليت تصميم گيري را ارتقا مي دهند و به همين دليل، از آنها در موارد بسياري در پزشكي استفاده شده است كه در ادامه به برخي از اين موارد اشاره مي شود:

  1. بهبود كيفيت كمك هاي اوليه
  2. تشخيص انواع سردرد
  3. تشخيص و طبقه بندي ضربان هاي آريتميك و ايسكميك قلب
  4. تشخيص و تمييز انواع استرابيسموس یا لوچي چشم
  5. مشخص كردن متغيرهاي درماني و بهينه سازي آن براي بيماران جديد
  6. تشخيص انواع سرطان، پيش بيني ميزان بقا، نتيجه ي بيوپسي، پيش بيني عود و متاستاز
  7. تشخیص عفونتهای قلبی تهدید کننده
  8. پیش‌بینی سرطان سینه با بررسی نتایج ماموگرافی‌
  9. تشخیص نیاز به بستری شدن در بیمارستان در بیماران دیابتی

كاربرد سيستم هاي هوش مصنوعي در صنعت نفت

  1. کاربرد شبکه های عصبی در پیش بینی گیر لوله های حفاری
  2. شبيه سازى شرايط تشكيل هيدرات گازى با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
  3. تعیین نفوذپذیری مخازن هیدروکربونی
  4. پیش بینی قیمت نفت خام

تشخیص گفتار (Speech Recognition)

این گونه سیستم‏ها معمولاً به عنوان ابزارهای بیومتریک و تشخیص هویت با کمک صدا در مکان‏هایی مثل بانک‏ها، فرودگاه‏ها، آزمایشگاه ‏های تحقیقاتی و… برای ایجاد امنیت و کنترل ورود و خروج افراد مورد استفاده قرار می‏ گیرند.

 بینایی ماشین (Machine Vision)

هدف از بینایی ماشین شبیه‏سازی، عملکرد سیستم بینایی انسان می‏باشد.در این شاخه، ردگیری و تعقیب حرکات چشم، یکی از زمینه ‏های خاص و پرطرفدار در میان متخصصان هوش مصنوعی محسوب می‏ شود. مثال‏هایی از کاربردهای چنین سیستمی مثل: تعقیب حرکات چشم شخصی خاص در میان جمعیت، بررسی افراد مشکوک، تشخیص میزان هوشیاری رانندگان با توجه به وضعیت و حالات چشم وی، ایجاد ارتباط معلولین جسمی با کامپیوتر از طریق فرامین چشمی؛ ایجاد نظم در ترافیک جاده‏ای و کنترل نامحسوس.

 امنیت داده‌ها

بدافزارها یکی از مشکلات کاربران و کمپانی‌ها در فضای آنلاین است که قدمت آن به روزهای ابتدایی شکل‌گیری اینترنت بازمی‌گردد. در سال ۲۰۱۴، موسسه‌ی کسپراسکی اعلام کرد که روزانه بیش از ۳۲۵۰۰۰ بدافزار کشف می‌کند. براساس اطلاعات ارائه شده توسط موسسه‌ی تحقیقاتی Deep Instinct، اغلب بدافزار‌های جدید از کد مشابهی که در بدافزار‌های پیشین مورد استفاده قرار گرفته، بهره می‌برند، حال آنکه دامنه‌ی تغییرات اعمال شده بین ۲ تا ۱۰ درصد است. تحقیقات انجام شده نشان از این دارد که مدل یادگیری مورد استفاده در هوش مصنوعی قادر است تغییرات ۲ تا ۱۰ درصدی در کد پیاده‌سازی شده را شناسایی کرده و تشخیص دهد که کدام فایل‌ها بدافزار هستند. همچنین باید به این نکته اشاره کرد که الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوی‌های مربوط به رد و بدل شدن اطلاعات در سرورهای ابری را تحت نظر گرفته و موارد مشکوک را که احتمالا منجر به سوءاستفاده‌های امنیتی خواهند شد، شناسایی کنند.

 مبادلات مالی

بسیاری از افراد تمایل دارند تا قیمت سهام کمپانی‌ها در روزهای آینده را در صورت حاکم شدن شرایط مشخص، پیش‌بینی کنند. استفاده از یادگیری ماشین در کنار کلان‌ داده درصدد تحقق این امر است. بسیاری از کمپانی‌های خرید و فروش کننده‌ی سهام از سیستم‌های اختصاصی توسعه یافته برای پیش‌بینی قیمت و انجام خرید و فروش براساس نتایج به دست آمده استفاده می‌کنند. بسیاری از سیستم‌های توسعه یافته مبتنی بر علم احتمالات است، اما یک معامله که شاید احتمال کمی برای سوددهی داشته باشد، در صورتی که حجم بالایی داشته و با وجود احتمال پایین یک معامله‌ی موفق باشد، می‌تواند سود سرشاری را به همراه بیاورد. به قطع یقین زمانی که حجم داده‌هایی که باید پردازش شوند، افزایش یافت، انسان‌ها نمی‌توانند در برابر قدرت پردازشی رایانه‌ها حرفی برای گفتن داشته باشند، از این‌رو تجهیز سیستم‌ها به قدرت محاسباتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌تواند در این خصوص بسیار راهگشا باشد.

بازاریابی

هراندازه که درک و شناخت شما از کاربرانتان بیشتر باشد، بهتر می‌توانید به آن‌ها سرویس بدهید و در نتیجه فروش بهتری را نیز تجربه خواهید کرد. این نگرش را باید بنیان استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بازاریابی خواند. شاید شما این تجربه را دارید که پس از جستجو برای یک محصول و یافتن آن، از خرید پشیمان شده یا به هر دلیلی کالای مورد نظر را خریداری نکرده‌اید، اما در روزهای بعد در اغلب صفحات وب با آگهی‌هایی روبرو شده‌اید که کالای جستجو شده توسط شما را نمایش می‌دهند. این نوع بازاریابی را باید تنها بخش کوچکی از قابلیت‌هایی بدانیم که با استفاده از یادگیری ماشین می‌توان انجام داد. ایمیل‌های شخصی سازی شده ارسالی برای کاربران از جمله‌ی دیگر کاربردهای یادگیری ماشین در بازاریابی است.

جلوگیری از تقلب

توانایی یادگیری ماشین در زمینه‌ی شناسایی و جلوگیری از تقلب در سرویس‌های مختلف روز به روز افزایش پیدا می‌کند که این توانایی در حوزه‌های مختلف قابل استفاده است. برای مثال می‌توان به سیستم پی‌پال اشاره کرد که از یادگیری ماشین برای مبارزه با پولشویی از طریق پی‌پال استفاده می‌کند. این کمپانی قادر است با بهره‌گیری از یادگیری ماشین میلیون‌ها تراکنش انجام شده را تحلیل کرده و موارد مشکوک به پولشویی را که بین خریداران و فروشندگان اتفاق می‌افتد، پیش‌بینی کند.

سیستم ارائه‌ی پیشنهاد

سرویس‌هایی نظیر آمازون و نتفلیکس با استفاده از فعالیت‌های کاربران در سرویس‌هایشان، پیشنهاداتی را در اختیار افراد قرار می‌دهند. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین با تحلیل و بررسی فعالیت یک کاربر مشخص و مقایسه‌ی آن با میلیون‌ها کاربر دیگر، لیستی از پیشنهادات را تهیه می‌کنند که احتمالا کاربر در نوبت بعدی به خرید کالا یا برنامه‌ی پیشنهادی علاقه نشان دهد. این پیشنهادات که برگرفته از سیستم‌های هوشمند هستند، رفته رفته باهوش‌تر شده و می‌توانند درک کنند که شما چه کالاهایی را برای هدیه دادن و چه کالاهایی را برای استفاده‌ی شخصی خریداری می‌کنید. در مورد سرویس‌هایی نظیر نتفلیکس، این سیستم‌ها با افزایش هوش می‌توانند تمایلات اعضای مختلف یک خانواده را از هم تفکیک کنند.

یک دیدگاه در “کاربردهای هوش مصنوعی

دیدگاهتان را بنویسید

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