6 فناوری کلیدی در توسعه اپلیکیشن هوش مصنوعی

توسعه اپلیکیشن هوش مصنوعی می‌تواند یک تغییر اساسی برای کسب و کار شما باشد. اما پیش از اینکه بتوانید آن را انجام دهید، باید بدانید فناوری پشت برنامه‌های هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند. به همین دلیل ما به شش فناوری کلیدی در توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی می‌پردازیم و چگونگی استفاده از آن‌ها را توضیح می‌دهیم.

پیش از اینکه به عمق فناوری‌های کلیدی پشت آن برویم، ابتدا هوش مصنوعی را تعریف کنیم.

پس، دقیقاً هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یک شاخه از علوم کامپیوتر است که به هدف ساختن ماشین‌ها و برنامه‌ها می‌پردازد، که قادر به تقلید هوش انسانی باشند.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی قادر است وظایفی را انجام دهد که به طور عمومی با هوش انسانی مرتبط می‌شود، از جمله:

• تشخیص زبان
• ترجمه
• تشخیص الگو
• تشخیص تصویر

اما چگونه کار می‌کند؟

به اصطلاح ساده، هوش مصنوعی با پردازش و سپس یادگیری از میزان زیادی اطلاعات، کار می‌کند. سپس از آن یادگیری برای انجام تصمیمات و پیش‌بینی‌های اطلاعاتی استفاده می‌شود. البته، این فرایندها در واقعیت بسیار پیچیده‌تر هستند. اما به طور ابتدایی، هوش مصنوعی اینطور عمل می‌کند. حالا بیایید در مورد فناوری‌های کلیدی که هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند، صحبت کنیم.

Machine learning

یادگیری ماشین یکی از ستون‌های اساسی هوش مصنوعی است و احتمالاً آن را در اشکال مختلف در هنگام توسعه برنامه هوش مصنوعی خود استفاده خواهید کرد. اما، یادگیری ماشین دقیقاً چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است، که بر روی ساخت سیستم‌هایی تمرکز دارد که از داده‌هایی که بر روی آن‌ها آموزش دیده‌اند، یاد می‌گیرند و تصمیم می‌گیرند. آن‌ها از الگوهایی که در داده‌ها مشاهده می‌کنند، یاد می‌گیرند و نیازی به برنامه‌ریزی صریح برای یادگیری از آن داده ندارند.

اینجا چگونگی یک گردش کار معمول یادگیری ماشین است:

سیستم‌های یادگیری ماشین بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین استوار هستند. این‌ها مدل‌های محاسباتی هستند که سازنده اصلی سیستم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند. سه روش اصلی برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین:

1. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
2. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در یادگیری نظارت شده، داده‌هایی که مدل بر روی آن آموزش داده می‌شود، دارای برچسب هستند و مدل می‌تواند به پاسخ‌های صحیح دسترسی داشته باشد. از سوی دیگر، در یادگیری بدون نظارت، مدل بر روی داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شود و هدف این است که الگوها در داده‌ها را پیدا کرده و به صورت خودکار یاد بگیرد. سرانجام، در یادگیری تقویتی، مدل برای رفتارهای مطلوب پاداش می‌گیرد و برای رفتارهای نامطلوب مجازات می‌شود.

چگونه می‌توانید از یادگیری ماشینی در برنامه هوش مصنوعی خود استفاده کنید؟

اشاره کردیم که یادگیری ماشین، ستون اساسی هوش مصنوعی است. و این بدان معناست که برای مدل‌های یادگیری ماشین، موارد استفاده فراوانی وجود دارد، بیشتر از آنچه که ما در اینجا می‌توانیم پوشش دهیم. پس ما از هر رویکرد آموزشی عبور کرده و برخی از الگوریتم‌ها و موارد استفاده‌شان را شرح خواهیم داد.

با یادگیری نظارت شده شروع می‌کنیم.

الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده در زمینه‌های طبقه‌بندی و رگرسیون به خوبی عمل می‌کنند. به عنوان مثال، می‌توانید از الگوریتم Naive Bayes برای تشخیص اسپم ایمیل استفاده کنید، این الگوریتم می‌تواند ایمیل‌ها را به عنوان اسپم یا غیر اسپم به صورت مقیاسی دسته‌بندی کند.

یک مورد دیگر برای الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده، پیش‌بینی فروش است. می‌توانید از الگوریتم Random Forest برای تخمین فروش آتی بر اساس داده‌های تاریخی استفاده کنید. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت برای وظایف خوشه‌بندی و ارتباط میان داده‌ها مناسب هستند. به عنوان مثال، می‌توانید از الگوریتم خوشه‌بندی K-means برای تقسیم بازار به گروه‌های مختلف استفاده کنید. این کمک خواهد کرد تا تمرکز تلاش‌های بازاریابی خود را افزایش دهید و تجربه کاربری (UX) برنامه خود را بهتر شخصی‌سازی کنید.

یک مورد دیگر برای الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت، تشخیص تقلب است.

می‌توانید از یک الگوریتم مانند Isolation Forest برای تشخیص نقض و الگوهای نامطلوب در تراکنش‌های مالی استفاده کنید، که ممکن است به تقلب اشاره کنند. و سرانجام، الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای موارد استفاده ویژه و پیچیده مناسب هستند.

وسایل نقلیه خودران یک نمونه از هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند شبکه‌های عصبی عمیق Q (Deep Q-Networks)  و بهینه‌سازی سیاست محیطی (Proximal Policy Optimization) استفاده می‌کند. البته، مدلی که در برنامه‌ی شما استفاده می‌شود، بستگی به اهداف و نیازهای خاص شما دارد. و این باید ملاک اصلی شما در انتخاب یک مدل یادگیری ماشین باشد.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک فناوری هوش مصنوعی است که هدف آن درک و تفسیر زبان انسانی به یک شکل ارزشمند است. و می‌تواند یک افزودنی عالی به برنامه هوش مصنوعی‌ باشد که در حال توسعه است. همچنین، یک بازار به شدت رو به رشد نیز است. بر اساس گزارش Grand View Research، بازار پردازش زبان طبیعی در سال 2022 با ارزش 27.73 میلیارد دلار بوده و انتظار می‌رود تا سال 2030 به 439.85 میلیارد دلار افزایش یابد، که نرخ رشد سالانه ترکیبی (CAGR) آن 40.4٪ است.

پس، چرا پردازش زبان طبیعی به این اندازه ارزشمند است؟

زمانی که ما صحبت می‌کنیم، اغلب ابهام و ناهمواری در گفتار ما وجود دارد که به راحتی قابل فهم است. اما، کامپیوترها نمی‌توانند این زبان را بفهمند. و در همین‌جا پردازش زبان طبیعی (NLP) وارد می‌شود. NLP به پر کردن شکاف بین ارتباطات انسانی و درک رایانه کمک می‌کند. این کار را با تجزیه متن و داده‌های صوتی به روش‌های مختلف انجام می‌دهد، از جمله:

• تگ‌گذاری نقش کلمات
• تشخیص گفتار
• رفع ابهام معنای کلمات
• حل مرجع مشترک
• تشخیص نهادهای نام‌دار
• تحلیل احساسات

این وظایف به مدل هوش مصنوعی NLP کمک می‌کنند تا زبان را به شکلی تجزیه و تحلیل کند که کامپیوتر بتواند آن را درک کند. این‌ها همان عواملی هستند که کامپیوترها را قادر می‌سازند تا زبان را درک کرده و به سوالات پاسخ دهند، به نحوی که مشابه ارتباطات انسانی است.

چگونه می‌توانید از پردازش زبان طبیعی (NLP) در برنامه هوش مصنوعی خود استفاده کنید؟

می‌توانید در زمان توسعه برنامه هوش مصنوعی‌ خود، از پردازش زبان طبیعی به چندین روش استفاده کنید. یکی از موارد رایج‌ استفاده از پردازش زبان طبیعی، بات‌های گفتگوی خدمات مشتری هستند. البته بات‌های گفتگو مدتی است وجود دارند. اما پردازش زبان طبیعی، آن‌ها را به سطح بالاتری می‌برد. بات‌های گفتگوی هوش مصنوعی مانند Lyro از Tidio و Intercom می‌توانند به سرعت مشکلات رایجی که کاربران شما ممکن است با آن مواجه شوند را حل کنند.

این مسئله به افراد تیم خدمات مشتری شما اجازه می‌دهد تا روی حل مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنند.

روش دیگری که می‌توانید از مدل‌های NLP استفاده کنید، تحلیل احساسات است. فرض کنید در حال انجام تحقیقات بازار برای اپلیکیشن خود هستید و با کاربران مختلف زیادی مصاحبه کرده‌اید. بازخوردهای زیادی دریافت خواهید کرد و معمولاً روزها طول می‌کشد تا همه آن‌ها را مرور کنید. با تجزیه و تحلیل احساسات هوش مصنوعی، می‌توانید آن را در چند دقیقه انجام دهید. این به شما کمک می‌کند تا بازخورد کاربران خود را سریع و کارآمد بررسی کرده و به آن‌ها عمل کنید. و می‌تواند به شما کمک کند که متمایز شوید.

یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

اگر به یک مدل پیچیده هوش مصنوعی در برنامه خود نیاز دارید، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی بهترین انتخاب هستند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیر شاخه‌ای از هوش مصنوعی است، که از مدل‌های هوش مصنوعی برای تقلید از نحوه عملکرد مغز انسان استفاده می‌کند. و شبکه‌های عصبی برای یادگیری عمیق بنیادی هستند. شبکه‌های عصبی برای تقلید از ارتباط بین نورون‌ها و سیناپس‌ها در مغز طراحی شده‌اند.

در اینجا نمونه‌ای از آنچه کارکرد آن به نظر می‌رسد آورده شده است:

شبکه‌های عصبی دارای یک لایه ورودی و خروجی با یک لایه پنهان در بین آن‌ها هستند، که تمام محاسبات را انجام می‌دهند. همان‌طور که شبکه عصبی را میبینید، اتصالات بین لایه‌ها را بر اساس داده‌های ورودی و بازخوردی که دریافت می‌کند تنظیم می‌کند. و با گذشت زمان، یاد می‌گیرد که پیش‌بینی‌ها و تصمیمات دقیق‌تری بگیرد.

چگونه می‌توانید از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در برنامه هوش مصنوعی خود استفاده کنید؟

بدون شک ساخت و نگهداری شبکه‌های عصبی دشوار است. لذا اگر یک مسئله پیچیده دارید که باید حل شود، بهتر است از یادگیری عمیق در برنامه هوش مصنوعی‌ خود استفاده کنید. البته، موارد کاربردی بسیار زیادی برای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی وجود دارد. این به دلیل وجود انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی است؛ که سه مورد از محبوب‌ترین‌های آن:

1. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

2. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

3. شبکه‌های تولیدی مقابله‌ای (GAN)

و شما می‌توانید هر یک از این‌ها را با دیگر فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند بینایی ماشین و حتی دیگر شبکه‌های عصبی ترکیب کنید. Autopilot شرکت Tesla یک مثال عالی است.

Autopilot از CNN و یادگیری عمیق همراه با بینایی کامپیوتری برای تقویت ویژگی‌های خودران تسلا استفاده می‌کند. CNN‌ها به ویژه در وظایف تشخیص تصویر خوب هستند، بنابراین اگر به دید کامپیوتری پیشرفته در برنامه خود نیاز دارید، گزینه خوبیست. از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) بهترین استفاده را برای تجزیه و تحلیل داده‌های متوالی مانند:

• متون
• گفتار
• سری‌های زمانی

دارند. به عنوان مثال، Google Translate از شبکه‌های عصبی بازگشتی برای ارائه ترجمه‌های دقیق استفاده می‌کند. در نهایت، GAN ها برای تولیدکننده‌های تصویر هوش مصنوعی مانند DALL-E و Midjourney اساسی هستند. بنابراین، اگر برای حل مشکلات پیچیده و ارزش‌گذاری برنامه خود به هوش مصنوعی نیاز دارید، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی انتخاب مناسبی هستند.

چشم انداز کامپیوتری

انسان‌ها ذاتاً موجودات بصری هستند. پس از اینکه چشم‌انداز کامپیوتری به عنوان یک فناوری کلیدی هوش مصنوعی در سال‌های اخیر ظاهر شده است، این امر هیچ تعجبی ندارد. چشم‌انداز کامپیوتری به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا “جهان” را “ببینند” و امکانات زیادی را برای برنامه هوش مصنوعی شما باز می‌کند. و همچنین بازاری پر رونق است. بر اساس گزارش گلوبال دیتا، ارزش بازار بینایی کامپیوتر در سال 2023 به 17.7 میلیارد دلار رسید و انتظار می‌رود تا سال 2030 با CAGR 19.6 درصد به 30.3 میلیارد دلار افزایش یابد.

اما، بینایی کامپیوتر چگونه کار می‌کند؟

ابتدا تصاویر و فیلم ها توسط دوربین‌ها یا حسگرها ضبط می‌شوند. سپس، داده‌های بصری پردازش می‌شوند و مدل بینایی کامپیوتری هوش مصنوعی الگوها و ویژگی‌های مهم در تصاویر را شناسایی می‌کند.

سپس تجزیه و تحلیل می‌شوند تا بفهمند چه چیزی را نشان می‌دهند، به عنوان مثال یک الگوی پیکسلی خاص، یک گربه یا یک سگ را نشان دهد. در نهایت، پس از انجام تجزیه و تحلیل، مدل خروجی تولید می‌کند که به کاربر نهایی ارائه می‌شود. البته، این یک نسخه بسیار ساده از فرایند است که در واقعیت بسیار پیچیده‌تر است. اما، در سطح پایه، مدل‌های بینایی کامپیوتری هوش مصنوعی اینگونه عمل می‌کنند.

چگونه می‌توانید از بینایی کامپیوتر در برنامه هوش مصنوعی خود استفاده کنید؟

چشم‌انداز کامپیوتری یک فناوری چندگانه است، که می‌توانید در بسیاری از کارهای هوش مصنوعی خود استفاده کنید. بیایید فرض کنیم که شما در حال توسعه یک برنامه ویرایش تصویر هستید. چشم‌انداز کامپیوتری می‌تواند به شما کمک کند تا آن را به یک سطح بالاتر برسانید. با یک مدل چشم انداز کامپیوتری، برنامه شما می‌تواند به صورت خودکار تصویر را بهبود بخشیده و تنظیمات زیر را اعمال کند:

• روشنایی
• میزان خلوص رنگ
• کنتراست
• وضوح

و همه این کارها بدون ورود صریح کاربران شما انجام می‌شود. همچنین، می‌تواند به صورت خودکار تصاویر کاربران را بر اساس محتوای آن‌ها به آلبوم‌ دسته‌بندی کند. و این تنها دو راهی است که چشم انداز کامپیوتری می‌تواند به طریق قابل توجهی تجربه کاربری برنامه شما را بهبود بخشد. اما این تنها نکته نیست، تعداد زیادی از راه‌های نوآورانه وجود دارد که می‌توانید از آن به عنوان یک بخش اصلی از برنامه هوش مصنوعی خود استفاده کنید. به عنوان مثال، به Aysa نگاه کنید.

Aysa  یک ابزار نظارت بر پوست با هوش مصنوعی است، که برای شما بررسی‌ها درباره شرایط پوستی را فراهم می‌کند. تنها کاری که باید انجام دهید، گرفتن عکس از پوست خود، پاسخ به چند سوال و سپس برنامه شما را در مورد مراحل بعدی راهنمایی می‌کند. طبیعتا، خروجی آن به هیچ وجه تشخیص پزشکی نیست. اما می‌تواند شما را به سمت درست هدایت کند و در صورتی که یک آفت یا شرایط دیگر پوست نشانه یک بیماری جدی‌تر باشد، به شما هشدار دهد که احتمالاً می‌تواند جان شما را نجات دهد.

و این یک نمونه عالی از این است که چگونه فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند چشم‌انداز کامپیوتری چقدر می‌توانند تاثیرگذار  باشند.

اتوماسیون فرایند رباتیک (RPA)

فرایند اتوماسیون رباتیک (RPA) یک فناوری هوش مصنوعی است، که وظایف روتین و تکراری در فرایندهای تجاری را اتوماتیک می‌کند. در RPA، ربات‌های نرم‌افزاری اقداماتی را تقلید می‌کنند که یک کاربر انسانی هنگام انجام یک وظیفه انجام می‌دهد.

فناوری RPA می‌تواند وظایف تکراری مانند:

ورود داده، تولید گزارشات و پر کردن فرم‌ها را مدیریت کند. همان‌طور که لسلی ویلکاکس، استاد دانشگاه لندن اقتصاد گفت: RPA” انسان را از روبات خارج می‌کند.”

مزیت اصلی RPA این است که زمان کارمندان را آزاد می‌کند و امکان می‌دهد که آن‌ها روی حل وظایف پیچیده‌تر تمرکز کنند.

این یک راه عالی برای افزایش بهره‌وری و انگیزه‌بخشی کارمندان است. همچنین، انتظار می‌رود بازار RPA در سال‌های آینده به شدت گسترش یابد. برآورد گرند ویو ریسرچ نشان می‌دهد که در سال 2023 به 2.94 میلیارد دلار رسیده و پیش‌بینی می‌شود که تا سال 2030 به 30.85 میلیارد دلار برسد، با نرخ رشد سالانه 39.9 درصد. این اعداد نشان می‌دهند که علاقه به RPA تنها در آینده نزدیک قوی‌تر خواهد شد. و این همان دلیلی است که سرمایه‌گذاری در زمینه RPA  را معنادار می‌کند.

چگونه می‌توانید از اتوماسیون فرایند رباتیک (RPA) در برنامه هوش مصنوعی خود استفاده کنید؟

به طبع،RPA  به بهینه‌سازی و اتوماسیون فرایندهای تجاری متمایل است. اما شما می‌توانید از آن در برنامه هوش مصنوعی خود هم استفاده کنید. یکی از راه‌هایی که می‌توانید از آن استفاده کنید، زمانی است که برنامه‌ شما به ورود داده وابسته باشد، به عنوان مثال اگر یک برنامه‌ مالی داشته باشید. می‌توانید ابزارهای RPA را در برنامه‌ خود یکپارچه کنید، که می‌توانند فرایند را اتوماتیک کنند و در زمان کاربران صرفه‌جویی کنند و تجربه‌ آن‌ها را بهبود بخشند. اگر کاربران شما نیاز به انتقال حجم بزرگی از داده‌ها از پلتفرم‌های دیگر دارند، این ویژگی مفید است.

یک راه دیگر که می‌توانید از RPA در برنامه خود استفاده کنید، اطمینان از کیفیت (QA) است. ابزارهای RPA برای QA می‌توانند به صورت خودکار آزمون‌های تکراری را با دقت بالاتر اجرا کنند. آن‌ها می‌توانند این آزمون‌ها را ۲۴ ساعته اجرا کنند، بنابراین اگر هرگونه مشکلی پیش آید، به شما بلافاصله هشدار خواهد داد. و این به تیم شما کمک می‌کند تا به سرعت آن‌ها را حل کنند.

هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد در سال 2023 جهان را به وجد آورده و در جبهه انقلاب هوش مصنوعی قرار دارد. شما می‌توانید از آن برای کمک به ساخت یک برنامه هوش مصنوعی و ارائه یک تجربه کاربری بهتر استفاده کنید. اما، دقیقاً هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد  به مدل‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌توانند محتوای اصلی را بر اساس داده‌هایی که بر اساس آن‌ها آموزش دیده‌اند، ایجاد کنند.

 مدل‌هایی که هوش مصنوعی مولد می‌توانند ایجاد کنند:

• متن
• ویدیو
• تصاویر
• صوت
• کد

و می‌تواند همه این کارها را فقط از طریق پردازش زبان طبیعی انجام دهد. علاوه بر این قابلیت‌های چشمگیر، هوش مصنوعی مولد تأثیر مثبتی بر بهره‌وری کارگران دارد و می‌تواند درآمد را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. McKinsey تخمین می‌زند که هوش مصنوعی مولد به طور بالقوه می‌تواند سود شرکت‌ها را تا 4.4 تریلیون دلار در سال افزایش دهد. و استفاده از آن در برنامه هوش مصنوعی یک راه عالی برای به دست آوردن بخشی از آن سود است.

چگونه می‌توانید از AI مولد در برنامه AI خود استفاده کنید؟

اگر از هوش مصنوعی مولد در برنامه هوش مصنوعی خود استفاده کنید، می‌توانید قابلیت‌های آن را به شدت بهبود بخشیده و ویژگی‌های منحصر‌به‌فردی را به کاربران خود ارائه دهید. و این ارزش افزوده‌ای است که به شما کمک خواهد کرد تا آن‌ها را به طور بلند مدت حفظ کنید. نحوه استفاده از هوش مصنوعی مولد به نیازهای خاص شما و نوع برنامه‌ای که در حال توسعه دارید، بستگی دارد. اما یک راه که می‌توانید از آن استفاده کنید، افزودن یک ربات گفت‌وگو (chatbot) برای خدمات مشتری یا جلب توجه کاربران است. و حتی لازم نیست خودتان آن را از ابتدا بسازید. OpenAI مدل‌های GPT-3 و GPT-4 خود را به عنوان API ارائه می‌دهد، که می‌توانید در برنامه خود ادغام کنید.

و می‌توانید مدل‌ها را بر اساس داده‌های خود دقیق‌تر تنظیم کرده و نتایج بهتری بگیرید. همچنین می‌توانید از هوش مصنوعی مولد برای شخصی‌سازی تجربه کاربران استفاده کنید. فرض کنیم یک برنامه آموزشی دارید. با هوش مصنوعی مولد، محتوای آموزشی تطبیقی را به برنامه خود اضافه کنید. این می‌تواند آزمون‌ها و سناریوهای تعاملی باشد، که با هر گام و سبک یادگیری کاربران تنظیم می‌شود. و این می‌تواند باعث برجستگی برنامه هوش مصنوعی شما از سایرین شود.

فن‌آوری‌های کلیدی در توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی: خلاصه

توسعه یک برنامه هوش مصنوعی یک راه عالی است که می‌توانید از رقبای خود برجسته شوید. اما، شما باید این کار را به درستی انجام دهید. و برای این کار، نیاز به شناخت فناوری‌های کلیدی مورد استفاده در برنامه‌های هوش مصنوعی و توسعه آن‌ها دارید. بطور خلاصه، تکنولوژی‌های اصلی در توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی در اینجا آمده‌اند:

• یادگیری ماشین
• پردازش زبان طبیعی (NLP)
• شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• بینایی کامپیوتر
• اتوماسیون فرایند رباتیک (RPA)
• هوش مصنوعی مولد (Generative AI)