امروزه صنعت تجارت به مزایای هوش مصنوعی پی برده است. هوش مصنوعی توانایی بالایی در یادگیری دائم از تکرار دادههای جمعآوری شده دارد و شرکتها را به بهره بردن ازاین فرصت پیش رو مجاب کرده است.
نویسنده و فیزیکدان برجسته استفان هاوکینگ مدعی شده است هوش مصنوعی ممکن است باعث پایان تمدن بشری شود. حال باعث تردید است که آیا هوش مصنوعی ظرفیت تغییر جهان را دارد یا خیر؟
این تغییر ابتدا صنعت فنی و مکانیکی را با ایده کمک به تولید انبوه تحت تاثیر قرار داد اما امروز صنعت تجارت با تمام انواع خود به مزایای هوش مصنوعی پی برده است. سازمانهای پیشرو در کنار کارکنان خود در حال به کارگیری هوش مصنوعی برای نتایج مؤثرتر و کارامدتر هستند.
تواناییهای هوش مصنوعی را میتوان به سه گروه تقسیم کرد: محاسبهی شناختی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق
الف) محاسبهی شناختی: توانایی انجام فعل و انفعالات شبه انسانی
محاسبهی شناختی امروزه پر استفادهترین دسته از تواناییهای هوش مصنوعی است. بنگاههای تجاری به محاسبه ی شناختی به عنوان عامل تعدیل کننده شرایط مبهم و پیچیده نگاه میکنند که قادر است با کمک نرمافزارها فعل و انفعالات شبه انسانی را انجام دهد. این سیستمهای خود یادگیرنده از طریق داده کاوی، اتوماسیون هوش و پردازش زبان طبیعی، فرآیندهای تفکر انسان را شبیه سازی میکنند.
محاسبه ی شناختی در صنایع به منظور ارائه تجربه بهتر مورد استفاده قرار میگیرد مانند استفاده در مراقبتهای پزشکی برای ارتباط گرفتن با بیماران به منظور بهترین دوره درمان و یا به عنوان بازاریاب یا فروشنده در صنایعی که با نرم افزار و از طریق صدا به اجرای طرح های بازاریابی اقدام میکند
ب) یادگیری ماشین: الگوهای تشخیص
یادگیری ماشین به عنوان یکی از دسته های مهم و بزرگ در توانایی های هوش مصنوعی درنظر گرفته میشود. شاخهای از هوش مصنوعی که یک سیستم به صورت خودکار از دادهها کسب آموزش میکند. این سیستمها، نتایج و الگوهای آتی را بدون کمترین دخالت انسان تشخیص میدهد و یا پیش بینی میکند.
در دهه گذشته یادگیری ماشین به عنوان راهی برای فناوریهای هوشمند مانند خودرو های اتوماتیک ویا تشخیص گفتار محسوب شده است.
ج) یادگیری عمیق: جایی که یادگیری ماشین با دادهها و روشهای تحلیلی زیادی رو به رو میشود
این بخش، از الگوریتمهای یادگیری ماشین مشتق میشود: جایی که یادگیری ماشین با دادهها و روشهای تحلیلی زیادی رو به رو میشود. یادگیری عمیق با الهام از شبکههای عصبی و از دادههای با مقیاس وسیع بدست میاید.
مردم برای کارهایی همچون سخنرانی و تشخیص تصویر رو به یادگیری عمیق میآورند و این امر مزیت های بیشتری مانند بهبود دقت رویکرد هوش مصنوعی، جا به جایی دادههای وسیع و رابطهای شبه انسانی بیشتر را به دنبال دارد.
به عنوان مثالی از یادگیری عمیق میتوان به ماشینهای آموزشی که در مد شبه انسان به پرسشهای مشتریان پاسخ میدهند و یا ماشین هایی که به صورت خودکار و براساس دادههای وارد شده به آن اقدام به تولید محصول یا ارایه خدمات میکند اشاره کرد.
هوش مصنوعی توانایی بالایی در یادگیری دائم ازتکرار بر روی دادههای جمعآوری شده دارد و شرکتها را به بهره بردن ازاین فرصت پیش رو مجاب میکند. هرچه داده های بیشتری جمعآوری و تحلیل شود ماشین های با توان بیشتر به وجود میاید و انسانها بهتر قادر خواهند بود در کنار این ماشین ها کار کنند.