هوش مصنوعی چیست و چگونه کار میکند؟

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، استفاده از ربات‌های جراح است. برای مثال، سیستم رباتیک داوینچی (Da Vinci Surgical System) به جرّاح امکان می‌دهد با دقت بسیار بالا جراحی‌های کم‌تهاجمی انجام دهد. این ربات به‌کمک الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر و کنترل بازخوردی، حرکت ابزار جراحی را مطابق دستورات جرّاح تنظیم می‌کند. مطالعات نشان داده‌اند که استفاده از ربات‌های جراحی می‌تواند عوارض پس‌از عمل را کاهش بدهد و مدت بستری بیمار در بیمارستان را کمتر کند.

همچنین، یکی از چالش‌های همیشگی در بیمارستان‌ها، مدیریت حجم عظیمی از داده‌های بیمار نظیر سوابق آزمایشگاهی، گزارش‌های رادیولوژی و پرونده‌های پزشکی است. امروزه سامانه‌های تحلیل داده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پرونده‌های دیجیتال را پردازش و برای تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر به پزشکان کمک کنند.

شرکت‌هایی مانند IBM با پلتفرم Watson Health تلاش دارند با تحلیل داده‌های ژنتیکی و پرونده‌های پزشکی الکترونیکی، روش‌های درمان شخصی‌سازی‌شده مطرح کنند. این موضوع به‌خصوص در حوزه سرطان اهمیت بالایی دارد؛ زیرا تعیین بهترین ترکیب دارویی نیازمند تحلیل صدها یا هزاران مقاله و گزارش‌های بالینی است که عملاً برای یک انسان به‌تنهایی قابل‌انجام نیست.

امروزه خودروهای خودران یکی از جذاب‌ترین جلوه‌های هوش مصنوعی در صنعت حمل‌ونقل هستند. شرکت تسلا (Tesla) با سامانه اتوپایلوت خود نشان داد چگونه می‌توان از ترکیب حسگرهای متنوع (رادار، دوربین، لیدار) و شبکه‌های عصبی عمیق برای شناسایی موانع، خودروهای اطراف و علائم جاده‌ای استفاده کرد. این خودروها قادرند در بزرگراه‌ها مسیریابی کنند، سرعت مناسب را حفظ و در شرایطی حتی فرمان را به‌صورت خودکار هدایت کنند. هرچند هنوز مقررات و استانداردهای ایمنی در حال تکمیل است؛ اما داده‌ها نشان می‌دهد خودروهای خودران می‌توانند نرخ تصادفات را در برخی شرایط تا حد قابل‌توجهی پایین بیاورند.

به‌جز این، امروزه در کلان‌شهرها، کنترل و بهینه‌سازی ترافیک از بزرگ‌ترین چالش‌هاست؛ اما مثلاً شهرهایی مانند لس‌آنجلس و سنگاپور با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی اقدام به جمع‌آوری داده‌های زنده (ترافیک، آب‌وهوا، تصادفات احتمالی) می‌کنند و زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی را بهینه خواهند کرد. این سامانه‌ها از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تغییرات جریان خودروها و ارائه دستور به تقاطع‌ها استفاده می‌کنند. نتایج نشان داده است که این روش می‌تواند زمان سفر را در برخی مناطق شهری تا ۱۰ الی ۲۰ درصد کاهش دهد.

کسب‌وکارها همواره به‌دنبال درک عمیق‌تر از رفتار مشتریان و روندهای بازار بوده‌اند. پلتفرم‌های تجزیه‌وتحلیل پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی، اطلاعات مربوط به فروش، بازخورد مشتریان در شبکه‌های اجتماعی و شاخص‌های کلان اقتصادی را ترکیب می‌کنند تا الگوهای پنهان را شناسایی کنند. برای مثال، شرکت‌های خرده‌فروشی بزرگ نظیر Walmart از روش تحلیل پیشگویانه استفاده می‌کنند تا براساس داده‌های تاریخی، تقاضای محصولات در هفته‌های آینده را برآورد کنند. این رویکرد ضمن کاهش هزینه‌های انبارداری، به جلوگیری از کمبود موجودی کالا کمک می‌کند.

تحلیل پیش‌بینی فروش نیز با ترکیب داده‌های داخلی (مانند سوابق فروش و سفارش‌ها) و داده‌های بیرونی (مانند شاخص‌های اقتصادی، رویدادهای فصلی یا تبلیغات رقبا) کار می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیش‌بینی می‌کنند چه محصولاتی در چه زمانی و کدام منطقه، بیشترین فروش را خواهند داشت. برای نمونه، شرکت‌های فعال در صنعت پوشاک با استفاده از این پیش‌بینی‌ها، موجودی و توزیع کالا بین فروشگاه‌های مختلف را بهتر مدیریت می‌کنند و هزینه‌های لجستیک را کاهش می‌دهند.

اما در حوزه امنیت، کاربرد هوش مصنوعی چیست؟ حملات سایبری روزبه‌روز پیچیده‌تر می‌شوند و به‌همین‌دلیل، امروزه به‌کارگیری ابزارهای هوش مصنوعی برای مقابله با آن‌ها ضرورت بیشتری یافته است. پلتفرم‌هایی همچون Darktrace با تحلیل الگوی ترافیک شبکه‌های سازمانی، به‌صورت بلادرنگ رفتار مشکوک را تشخیص و اقدامات پیشگیرانه انجام می‌دهند. این سامانه‌ها می‌توانند الگوهای حمله صفر-روزه (Zero-day) را کشف کنند؛ الگوهایی که پیش‌تر شناسایی یا ثبت نشده‌اند.

همچنین، تشخیص نفوذهای آرام (Slow Infiltration) که در طول زمان صورت می‌گیرد، توسط روش‌های سنتی دشوار است؛ اما الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند با شناسایی ناهنجاری‌های میکروسکوپی در حجم بالای ترافیک، هشدار مناسبی را صادر کنند. شرکت‌های ارائه‌دهندۀ خدمات ابری نیز برای حفاظت از سرورها در برابر حملات توزیع‌شده از هوش مصنوعی بهره می‌برند و حتی قبل‌از وقوع حمله، الگوی آن را پیش‌بینی می‌کنند.

در کشاورزی، تعریف AI و هوش مصنوعی کمک می‌کند بهره‌وری مزارع افزایش یابد و هزینه‌ها کاهش پیدا کند. برای نمونه، شرکت‌هایی نظیر John Deere تراکتورهای هوشمندی تولید کرده‌اند که با کمک حسگرهای تصویری و الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر، علف‌های هرز را تشخیص می‌دهند و تنها همان بخش را سم‌پاشی می‌کنند. این شیوه باعث صرفه‌جویی در مصرف سم و آب می‌شود.

یا پهپادهایی که زمین‌های کشاورزی را اسکن می‌کنند و با تحلیل داده‌های چندطیفی، نیاز به کود و میزان رطوبت خاک را مشخص می‌کنند. مطالعات نشان داده‌اند که اتخاذ چنین روش‌های داده‌محوری، گاه تا ۳۰ درصد در مصرف آب و کود صرفه‌جویی و درعین‌حال تولید محصول را هم افزایش می‌دهد.

در حوزه آموزش، پلتفرم‌های یادگیری الکترونیکی با تکیه بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای هر دانش‌آموز مسیر آموزش شخصی‌سازی‌شده‌ای طراحی کنند. سیستم‌های Adaptive Learning براساس عملکرد یادگیرنده در تمرین‌ها یا آزمون‌های قبلی، مواد درسی بعدی را انتخاب می‌کنند. برای مثال، سرویس‌هایی مانند Khan Academy یا Duolingo با سنجش پیشرفت زبان‌آموز، سطوح دشواری تمرین‌ها را تغییر و بازخورد لحظه‌ای به او می‌دهند.

برخی مدارس در فنلاند و سنگاپور از ربات‌های آموزشی در کلاس‌ها استفاده می‌کنند تا بخشی از وظایف کمکی معلمان را برعهده بگیرند (مانند تصحیح تکالیف ساده). تحلیل داده‌های به‌دست‌آمده نشان داده است که این رویکرد می‌تواند انگیزه یادگیری دانش‌آموزان را افزایش و میزان افت تحصیلی را کاهش دهد.