پیاده سازی هوش مصنوعی

در این مقاله، قصد داریم به بررسی ابعاد مختلف پیاده سازی هوش مصنوعی بپردازیم. هوش مصنوعی (AI) محور انقلاب صنعتی چهارم میباشد که عملیات تجاری را متحول کرده است و به ندرت میتوان حوزه ای را یافت که تحت تأثیر آن قرار نگرفته باشد.

توانایی هوش مصنوعی در خودکارسازی یادگیری مکرر و آنالیز داده ها موجب تسهیل هوشمندسازی راهکارهای کنونی کسب و کار میگردد. ابزارهای هوش مصنوعی همچون اتوماسیون، پلتفرم‌های مکالمه ای، ربات‌ها و ماشین‌های هوشمند با بینش‌های کاربردی داده ترکیب شده‌ و سایر فناوری‌ها را نیز متحول مینمایند. 

به منظور درک تأثیر هوش مصنوعی، در ابتدا شماری از موارد کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف مطرح میگردد:

موارد کاربرد هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در بهداشت و درمان:

بهداشت و درمان در سال های اخیر رشد چشمگیری داشته است. با این وجود، تحول این بخش به واسطه قابلیت های منحصر به فرد هوش مصنوعی در خلق ارزش از پایگاه داده های میلیاردها بیمار، همچنان ادامه دارد.  شماری از موارد پیاده سازی هوش مصنوعی در بهداشت و درمان عبارتند از:

۱. مراقبت از بیمار به صورت لحظه ای(Real-time):

• چت بات ها با پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌توانند نیاز بیماران را به ملاقات های حضوری با پزشک کاهش دهند.
• در تله مدیسن(پزشکی از راه دور)، هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان کمک کند تا تشخیص‌ها را خودکار کرده و ارائه نسخه ها را بر اساس علائم بیماران، تشخیص‌های گذشته، داده‌های نسخه، سابقه پزشکی خانوادگی و غیره اجرا نمایند. 
• هوش مصنوعی می تواند نظارت لحظه ای بر بیمار را آسان، دقیق و قابل اعتماد کند. تجهیزات پزشکی مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از حسگرهای داخلی و ارسال هشدارهای پیش بینی کننده به پزشکان، علائم حیاتی، سطح قند خون و غیره را به صورت لحظه ای ارائه دهند.

۲. تشخیص زودهنگام بیماری ها:

• هوش مصنوعی می تواند داده های تصویربرداری پزشکی و تشخیص پزشکی را به سرعت پردازش کند تا علت بیماری یا آسیب را با دقت تقریبا بالا ارائه داده و تشخیص را تأیید نماید.
• محققان در بوستون ادعا می‌کنند که در آینده نزدیک، هوش مصنوعی با شناسایی علائم اولیه بیماری سال‌ها قبل از اینکه پزشکان آن‌ها را در سی‌تی اسکن کشف کنند، به طور قابل توجهی غربالگری سرطان ریه را پیش خواهد برد.
• برای شناسایی تومورها در مراحل اولیه، چندین فناوری هوش مصنوعی توسعه یافته است. دانشمندان موسسه فناوری ماساچوست و مرکز سرطان عمومی در کمبریج ابزار جدید هوش مصنوعی معروف به Sybil را ایجاد کردند. طبق یک تحقیق، ممکن است در ۸۶ تا ۹۴ درصد مواقع، خطر ابتلا به سرطان ریه در سال آینده را به درستی پیش بینی کند.

۳. دستیار جراحی:

• هوش مصنوعی همراه با بینایی ماشین می تواند دقت را در حین جراحی افزایش دهد.
• جراحی های هوشمند با کمک ربات می تواند از خطای انسانی ناشی از خستگی جلوگیری نماید.

۴. کشف دارو:

هوش مصنوعی توسعه داروها و واکسن‌ها را سرعت می‌بخشد. این امر، دستیابی سریع تر و کارآمدتر به درمان‌های بالقوه را امکان‌پذیر می‌سازد. 

هوش مصنوعی در فین تک:

هوش مصنوعی از طریق تراکنش‌های دیجیتال و تجمیع داده‌ها موجب تحول صنعت فین‌تک شده و آن را تبدیل به شیوه‌ای جدید از زندگی نموده است. راهکارهای هوش مصنوعی در صنعت مالی در جهت رفع نیازمندی های حیاتی این حوزه میباشد.

۱. دستیار تصمیم گیری:

• کمک گرفتن از هوش مصنوعی در تصمیم گیری های داده محور می تواند هزینه های مدیریت را کاهش داده و کیفیت تصمیم گیری را بهبود بخشد.
• هوش مصنوعی می تواند دقت پیش بینی ریسک پرداخت وام به مشتریان بالقوه را بهبود بخشد و در حوزه بیمه، احتمال خسارت به بیمه گذار و بیمه گر را کاهش دهد.
• هوش مصنوعی می تواند پارامترهایی مانند تحمل ریسک، امید به زندگی، وضعیت بازار و غیره را بررسی کرده تا از این طریق، به تصمیم گیری آگاهانه برای مدیریت دارایی و سرمایه گذاری کمک نماید.

۲. پشتیبانی خودکار:

• هوش مصنوعی در حوزه مالی می تواند چت بات ها را برای ارائه مشاوره های تخصصی و دقیق مجهز نموده و پشتیبانی مشتریان را با هزینه بسیار کمتر اجرا نماید.
• هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های بیمه در هوشمندسازی فرآیند پذیره‌نویسی برای افزایش سرعت عملیات کمک کند. همچنین، با تجزیه و تحلیل اطلاعات خام موجب بهبود تصمیم گیری های مرتبط با مشتری میگردد.

۳. کشف تقلب و مدیریت ادعا:

• ابزارهای تحلیلی هوش مصنوعی می توانند شواهد را جمع آوری کرده و داده های مورد نیاز برای اثبات قانونی را تجزیه و تحلیل نمایند.
• ابزارهای هوش مصنوعی می توانند الگوهای رفتاری یک کاربر را برای شناسایی و هشدار در مورد فعالیت های تقلبی احتمالی درک و نظارت نمایند.
• بیمه‌گران با استفاده از قابلیت هوش مصنوعی میتوانند طیف وسیعی از داده‌ها را در زمان کوتاه مدیریت نمایند، زمان کلی پردازش را کاهش داده و تجربه مشتریان را از طریق کنترل هزینه ها بهبود ببخشند.

هوش مصنوعی در املاک و مستغلات:

هوش مصنوعی موجب توسعه بخش املاک و مستغلات در ابعاد مختلف از کمک به مشاورین جهت تولید سرنخ تا تغییر فرآیند جستجوی خانه ها شده است. برخی از موارد برجسته پیاده سازی هوش مصنوعی در این حوزه عبارتند از:

۱. جستجوی خانه برای مشتریان:

• کسب و کارها می توانند از هوش مصنوعی برای خلق تجربه بهتر برای مشتریان استفاده کنند. توانایی هوش مصنوعی در خواندن الگوها و تسهیل فرآیند جستجو می تواند نسبت تبدیل مشتریان بالقوه به مشتریان واقعی را بهبود بخشد.
• برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به عنوان رابط های مکالمه ای برای پاسخگویی به سؤالات مشتری عمل کنند.

۲. شناسایی سرنخ برای مشاورین:

• هوش مصنوعی می تواند با تجزیه و تحلیل نقاط داده که خریداران جدی را از خریداران غیر جدی متمایز می کند، به مشاوران در شناسایی مشتریان ایده آل کمک کند.
• پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تواند مخاطبینی را پیدا کند که بیشتر با مشاوران در ارتباط هستند و در پاسخگویی به سوالات کمک کند.

هوش مصنوعی در بازاریابی و تبلیغات:

هوش مصنوعی، چشم انداز بازاریابی و تبلیغات آنلاین را کاملا متحول کرده است. پلتفرم های تبلیغاتی از هوش مصنوعی برای فروش ویژه و ارائه تبلیغات به صورت Real-time استفاده می کنند. در ادامه، موارد مختلف پیاده سازی هوش مصنوعی در بازاریابی و تبلیغات مطرح میگردد:

۱. بهینه سازی و هدف گذاری بودجه:

• ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور خودکار هزینه‌های تبلیغاتی را بهینه کنند.
• ابزارهای هوش مصنوعی با بررسی نتایج و یادگیری اقداماتی مانند تغییرات هزینه، هدف گذاری تغییرات و غیره می توانند درک گزینه هایی که نتایج بهتری را به همراه دارند تسهیل کنند.

۲. ایجاد و مدیریت تبلیغات:

• هوش مصنوعی می تواند تجزیه و تحلیل داده های تاکتیکی را به سرعت انجام داده و بر اساس کمپین ها و رفتار مشتری به نتایجی برای بهبود عملکرد تبلیغات دست یابد. 
• بازاریابان میتوانند هوش مصنوعی را برای تشکیل کمپین های مبتنی بر هوش مصنوعی و ایجاد و تغییرات نسخه تبلیغاتی استفاده کنند.
• بکارگیری سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی جهت مدیریت و تحلیل کمپین های تبلیغاتی موجب صرفه جویی در زمان بازاریابان میگردد.

۳. بهبود ارتباط با مشتری و شخصی سازی لحظه ای:

• هوش مصنوعی امکان ارسال پیام های سفارشی متناسب با هر مشتری در زمان مناسب را فراهم میکند.
• بازاریابان می توانند از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل های بهتر به صورت لحظه ای و تصمیم گیری سریع تر استفاده کنند. سپس، می توانند ریسک ها را شناسایی کرده و مشتریان را با اطلاعات غنی شده هدف بگیرند که موجب بهبود تعامل برند میگردد. 

فناوری های کلیدی در پیاده سازی هوش مصنوعی

بکارگیری فناوری های هوش مصنوعی به عوامل متعددی همچون نیازمندی های کسب و کار، ظرفیت فنی، محصول و خدمت و سایر موارد بستگی دارد.

۱. هوش مصنوعی مولد:

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نوعی هوش مصنوعی است که می تواند انواع مختلفی از محتوا مانند متن، فیلم، کد، تصویر، صدا و شبیه سازی ها را تولید کند. مدل‌های هوش مصنوعی مولد به منظور ایجاد محتوای جدید و منحصر به فرد، از شبکه‌های عصبی برای تشخیص الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها استفاده می‌کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی مولد:

• تولید تصاویر بر اساس صحنه، موضوع، سبک یا مکان؛ تبدیل یک تصویر به تصویر دیگر؛ ایجاد اشکال سه بعدی؛ یا افزایش وضوح تصویر
• تولید متن به گفتار، محتوای موسیقی برای تبلیغات/کمپین های بازاریابی، و تبدیل گفتار به گفتار
• هوش مصنوعی مولد در حوزه های بازاریابی، بازی و ارتباطات، اغلب برای تولید مکالمات، سرفصل‌ها یا تبلیغات استفاده می‌شود. همچنین برای ایجاد محتوای سفارشی مانند پست های شبکه های اجتماعی، مقالات وبلاگ و پیشنهادات محصول استفاده می شود.

• در برنامه‌هایی که از کد استفاده می‌کنند، مانند برنامه‌هایی که تولید، تکمیل، بررسی، رفع اشکال، اصلاح و بررسی استایل را اجرا میکنند.
• پاسخگویی مبتنی بر زبان طبیعی برای ورودی کاربر، مصورسازی داده‌ها، ایجاد داده‌های ساختگی و حل مسائل ریاضی برخی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی مولد هستند.

۲. یادگیری ماشینی:

می توان از داده ها برای خودکارسازی ساخت مدل تحلیلی با یادگیری ماشین استفاده نمود. بنابراین نیازی به برنامه نویسی جهت ایجاد پیش بینی های دقیق وجود ندارد. سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و تصمیم گیری ها را با حداقل دخالت توسط انسان ها اجرا نمایند.

اما خط لوله داده قوی(Data Pipeline) برای بهبود مستمر دقت پیش‌بینی در مدل های یادگیری ماشین یک ضرورت است.

کاربردهای یادگیری ماشین:

• تسهیل تصمیم گیری خودکار با حداقل دخالت انسان، به عنوان مثال، پیش بینی قیمت، خودروهای خودران و غیره.
• مناسب برای شناسایی روند رفتار مشتری و الگوهای عملیات کسب و کار
• تسهیل پیشنهادات محصول برای وبسایت های تجارت الکترونیک از طریق ردیابی رفتار مشتریان بر اساس خریدهای قبلی، الگوهای جستجو و تاریخچه سبد خرید
• مناسب برای فهرست نویسی و تشخیص یک شی در تصویر دیجیتال. آنالیز داده توسط تکنیک تشخیص تصویر یادگیری ماشین بر اساس تشخیص الگو و تشخیص چهره 
• خواندن و مقایسه میلیون ها تراکنش آنلاین جهت تفکیک موارد قانونی و غیرقانونی و تسهیل ردیابی کلاهبرداری پولی 

۳. بینایی ماشین:

این حوزه از هوش مصنوعی به رایانه ها کمک می کند تا دنیای بصری را تفسیر نمایند. بینایی ماشین از مدل‌های یادگیری عمیق برای پردازش تصاویر و ویدیوها استفاده نموده و به ماشین‌ها کمک کند تا اشیا را برای انجام کارهای ارزشمند شناسایی و طبقه‌بندی کنند.

کاربردهای بینایی ماشین:

• مناسب جهت ساخت سیستم های تشخیص چهره
• شناسایی عیوب / آسیب های محصول در طول فرآیند تولید
• بهبود تسویه حساب های خودکار و شناسایی محصول در فروشگاه های خرده فروشی خودکار
• حمل و نقل در زمینه اتومبیل های خودران، تشخیص عابر پیاده، تشخیص تکمیل بودن ظرفیت پارکینگ، تجزیه و تحلیل جریان ترافیک و نظارت بر وضعیت جاده
• نقش برجسته در مراقبت های بهداشتی برای تجزیه و تحلیل اشعه ایکس، CT و MRI، تشخیص سرطان، سنجش از دست دادن خون، آسیب شناسی دیجیتال و تجزیه و تحلیل حرکت.

۴. پردازش زبان طبیعی (NLP):

شاخه ای از هوش مصنوعی که به رایانه ها امکان میدهد همچون انسان بتوانند متن و کلمات گفتاری را به صورت لحظه ای درک نمایند. پردازش زبان طبیعی، زبان‌شناسی محاسباتی را با مدل‌سازی زبان انسانی مبتنی بر قواعد، مدل‌های آماری یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ترکیب می‌کند.

کاربردهای NLP:

• دارای اهمیت برای دستیاران مجازی/چت بات ها جهت پاسخگویی به سؤالات افراد بدون هیچگونه دخالت انسانی
• مفید برای ابزارهای ترجمه زبان جهت ترجمه صدا به زبان های مختلف
• بهبود تجزیه و تحلیل متن جهت تبدیل داده های بدون ساختار به داده های معنی دار مناسب برای تجزیه و تحلیل
• عملکرد مناسب در نظارت بر رسانه های اجتماعی از طریق تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار مانند علاقه مندی و عدم علاقه مندی مشتریان 
• بهبود فرآیندهای استخدام از طریق بکارگیری تکنیک استخراج اطلاعات جهت کسب اطلاعاتی مانند مهارت‌ها، نام، مکان و تحصیلات 
• فیلتر سازی ایمیل ها به دسته های مختلف با تکنیک های طبقه بندی متن NLP

۵. یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که از عملکرد شبکه عصبی مغز انسان الهام گرفته شده و نحوه یادگیری مغز انسان را تقلید می کند. این سیستم می‌تواند نتیجه‌گیری کند و پارامترهای اساسی با یادگیری عمیق مربوط به داده‌ها تنظیم می‌شوند. یادگیری عمیق، کامپیوتر را برای درک تشخیص الگو بر اساس لایه های مختلف پردازش آموزش می دهد.

کاربردهای یادگیری عمیق:

• مفید برای ایجاد سیستم‌هایی جهت اتوماسیون وظایف انسانی همچون ماشین‌های خودران و دستیارهای مجازی هوش مصنوعی
• تشخیص تقلب در مطالبات بیمه 
• بهبود مدیریت ارتباط با مشتری با در نظر گرفتن دلیل خرید مشتریان، زمان خرید مشتریان و دلایل حفظ مشتریان
• گردآوری و پردازش حجم زیادی از داده ها را برای شناسایی الگوها و کسب بینش
• معتبر برای صنعت سرگرمی جهت گردآوری حجم انبوه داده‌ها بر اساس فهرست‌های تماشای بینندگان و سپس ایجاد یک تجربه شخصی‌سازی شده
• بهبود کارآمدی بخش تولید جهت حذف هرگونه خطای مربوط به تولید 

پیش نیازهای پیاده سازی موفق هوش مصنوعی

پیاده سازی هوش مصنوعی در سازمان ها با چالش های مختلفی رو به رو است. بنابراین، شناخت پارامترها و شرایط قبل از اجرای هوش مصنوعی می تواند نتیجه را تا حد زیادی تغییر دهد. 

۱. داده های برچسب گذاری شده:

برچسب‌گذاری حجم عظیمی از داده‌ها یک فرآیند حیاتی است که برای تنظیم زمینه قبل از بکارگیری آن برای آموزش مدل استفاده می‌شود. قبل از شروع فرآیند پیاده سازی هوش مصنوعی، لازم است سوالات مبتنی بر داده مطرح شود:

• آیا فرهنگ داده محور دارید؟
• آیا به داده‌های برچسب‌دار نیاز دارید، و اگر چنین است، آیا آن‌ها را دارید؟
• آیا به میزان معقولی داده جهت پیاده سازی AI/ML دسترسی دارید؟

۲. خط لوله داده:

شامل یک سری مراحل است که به انتقال داده های تولید شده از یک منبع به یک مقصد خاص کمک می کند. داشتن یک خط لوله داده قوی، ترکیب داده‌ها را از منابع متفاوت در یک مکان تضمین می‌کند. همچنین، تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها را برای بینش های تجاری امکان‌پذیر می‌سازد. علاوه بر این، کیفیت داده های ثابتی را ارائه می دهد. برای وضوح بیشتر، لازم است سوالات مربوط به خط لوله داده مطرح گردد:

• آیا خط لوله داده AI/ML را از زمان تولید مدل تا اعتبار سنجی در اختیار دارید؟
• اگر داده‌ای ندارید یا داده‌های محدودی دارید، آیا استراتژی تولید داده آزمایش شده و متخصصانی برای انجام این کار دارید؟

۳. مدل مناسب:

انتخاب مدل اشتباه موجب به خطر افتادن کل فرآیند پیاده سازی هوش مصنوعی در سازمان میشود. حجم زیاد داده در صورت انتخاب اشتباه مدل هوش مصنوعی می‌تواند منجر به داده‌های آموزشی عظیم در مقایسه با داده‌های سنتی شود، بنابراین پروژه هوش مصنوعی را مختل می‌کند. برای انتخاب یک مدل مناسب، لازم است ابتدا به سوالات زیر پاسخ داده شود:

• آیا یک تیم اختصاصی AI/ML دارید که بتواند مدل AI/ML را به طور مکرر بهبود بخشد؟
• آیا دانشمندان داده ای دارید که قادر به توسعه مدل های AI/ML بوده و در عین حال جنبه های مهندسی را مدنظر داشته باشند؟
• آیا منابع و زمان لازم برای سرمایه گذاری در تحقیقات مدل AI/ML را دارید؟
• آیا زیرساخت های لازم برای ارائه مدل های AI/ML را دارید؟

گام به گام استراتژی پیاده سازی هوش مصنوعی

تأثیر هوش مصنوعی بر آینده اقتصاد جهانی موجب شده تا سازمان ها به دنبال بکارگیری سریع این فناوری باشند. بهترین گزینه این است که در ابتدا پیاده سازی هوش مصنوعی را در عملیات تجاری سازمان برنامه ریزی نمود. بدین منظور لازم است درک معقولی از حوزه و نحوه پیاده سازی آن در کسب و کار بدست آورد. این امر درک بهتری از فناوری های مناسب ارائه نموده و موجب خودکارسازی و تسهیل فرآیندها میگردد. مراحل آن نیز بدین شرح است:

۱. گردآوری داده ها:

گردآوری داده های مشتریان برای درک الگوهای رفتاری ضروری است. چراکه زمینه را برای استراتژی ایجاد می کند که ترافیک مشتری را به محصول افزایش می دهد.

جمع آوری داده ها: فرآیندی که شامل جمع آوری و سنجش اطلاعات از منابع متعدد میباشد. داده ها برای توسعه راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گردآوری میشوند، سپس به طور خاص برای حل مشکلات کسب و کار ذخیره می گردند. 

خط لوله داده: یک خط لوله داده ایجاد میشود که مهندسان از آن برای جمع آوری، انتقال، پردازش، تبدیل، ذخیره، بازیابی و ارائه موثر داده ها استفاده می کنند. همه این مراحل برای دستیابی یک برنامه داده محور به نتیجه ضروری هستند.

اعتبارسنجی داده ها، پاکسازی: در این مرحله، لازم است قبل از استفاده از داده های ورودی برای توسعه مدل ها، از کیفیت داده های ورودی اطمینان حاصل گردد. اعتبار سنجی داده ها شامل بررسی داده ها از نظر نوع، محدوده مقادیر، اعتبار داده ها و سازگاری است.

کاوش، تجزیه و تحلیل داده ها: به آن تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) نیز می گویند. در واقع، فرآیندی است که در آن داده ها با کمک روش های آماری و مصورسازی مورد کاوش قرار گرفته و درک می شوند. می توان مدل یا الگوریتم را برای مراحل بعدی بر اساس الگوهای آشکار شده نهایی کرد. 

۲. توسعه مدل:

توسعه یک مدل هوش مصنوعی یکی از طولانی ترین مراحل در فرآیند توسعه در نظر گرفته می شود. هدف آن دستیابی به درجه بالایی از دقت است. سه جزء اساسی در تعیین دقت مدل های هوش مصنوعی نقش دارند:

مهندسی ویژگی: در این مرحله، باید داده های خام را به ویژگی هایی تبدیل کرد تا مشکل اساسی به مدل های پیش بینی گر ارائه شود. این امر دقت مدل را در داده های دیده نشده بیشتر افزایش می دهد. در اینجا ورودی ها به مواردی تبدیل می شوند که الگوریتم بتواند آنها را درک کند.

آموزش مدل: پس از ورود داده ها به سیستم کامپیوتری، حرکت پیش بینی خاصی را در هر چرخه ارائه می دهد. پارامترها را می توان با توجه به نیاز تنظیم کرد.

ارزیابی مدل: در این مرحله، مهندسان باید صحت مدل های انتخاب شده در مراحل قبلی را بر روی داده های تست ارزیابی کنند. این داده های آزمون دارای نقاط داده ای هستند که قبلاً توسط مدل شناسایی شده بود.

۳. استقرار:

در این بخش، باید یک مدل هوش مصنوعی در یک محیط تولید موجود ادغام گردد. هدف این است که به تصمیمات کسب و کار داده محور بهتر و موثرتری دست یابیم.

یکپارچه سازی محصول: یکپارچه سازی محصول در این مرحله موجب دستیابی به ارزش بیشتری از داده و تسهیل فرآیندها و عملیات میگردد. این مرحله همچنین بخش‌های خاصی از داده‌ها و ادغام آنها را از طریق هوش مصنوعی مبتنی بر API شناسایی می‌کند.

اعتبار سنجی: اعتبارسنجی الگوریتم ها به خودی خود به این معنی است که مشکل داده شده به آنها را حل می کند. باید از یک استراتژی برای جاسازی هوش مصنوعی در یک محیط مصنوعی که مسئول شبیه سازی داده هایی است که با آن رو به رو میشود استفاده نمود.

۴. نظارت:

در مرحله آخر، تیم‌ هوش مصنوعی توافق می‌کنند که داده‌ها و مدل‌ها باید به طور مناسب در تولید نظارت شوند. در این مرحله، لازم است تاثیر بر مدل ها به دقت ارزیابی گردد، خواه منفی باشد یا مثبت بر نتایج کسب و کار. در دسترس بودن برچسب ها به محاسبه و تجزیه و تحلیل معیارهای اعتبارسنجی مدل استاندارد کمک می کند.

در مرحله بعدی، ابزارها و پلتفرم‌هایی که می‌توان برای اجرای موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی استفاده نمود، مورد بررسی قرار می گیرند:

متداول ترین اشتباهات در پیاده سازی هوش مصنوعی

بکارگیری هوش مصنوعی ضروری است، اما پیاده سازی درست آن نیز به همان اندازه مهم است. در  این بخش به چند اشتباه رایج اشاره میشود که مشاغل باید از آنها اجتناب کنند:

۱. اهداف و KPIهای نامشخص:

نداشتن درک روشن از اهداف کسب و کار، به طور قطع موجب سردرگمی در فرآیند پیاده سازی هوش مصنوعی در سازمان میگردد. برای تعریف گستره پروژه و محاسبه تأثیر آن بر کسب و کار، تعریف KPIها و اهداف قابل اندازه گیری، قابل دستیابی و شفاف ضروری خواهد بود.

در ادامه چند سوال مهم قبل از شروع پروژه هوش مصنوعی مطرح شده است:

• قصد حل کردن چه چالش هایی را در دنیای واقعی دارید؟
• آیا چگونگی محصول نهایی پس از بکارگیری هوش مصنوعی را پیش بینی کرده اید؟
• چه مدت طول می کشد تا ROI حاصل شود؟
• هزینه مورد انتظار پروژه چقدر است؟

۲. تاخیر:

یک معماری بالغ ممکن است برای هوش مصنوعی مناسب نباشد، چراکه میتواند منجر به صرف مقدار زیادی از منابع برای مدیریت مسائل فنی ناشی از پیاده‌سازی شود. الگوریتم های هوش مصنوعی ایجاد شده مبتنی بر چنین معماری ممکن است منجر به نتایج غیر استاندارد یا شکست کامل گردد. در حالیکه با شروع زودهنگام می‌توان الگوریتم‌های هوش مصنوعی را ساده تر، به صرفه تر و سریع‌تر ایجاد کرد.

۳. POC های ایزوله:

یک اشتباه رایج دیگر، تمرکز بر اثبات مفهوم (POC) مستقل است. این POC ها در یک محیط آزمایشی پایدار که در آن داده ها کنترل می شوند، به درستی عمل می کنند، درحالیکه در یک محیط تولید طبیعی با اطلاعات غیرقابل پیش بینی، ممکن است شکست بخورند.

بنابراین تمرکز باید بر روی POC های آماده تولید باشد. یک POC سریع که بیشتر از دو ماه طول نمیکشد، ارزش امتحان کردن جهت ایجاد اطمینان لازم را دارد. توصیه می شود در این مرحله رویکرد تهاجمی کنار گذاشته شود، زیرا مشکلات هوش مصنوعی به طور جدی بر تنظیم پارامترها، بهینه سازی منابع و عملکرد دارای تأثیر مخرب هستند.

۴. داده های ناکافی:

ارتباط قدرتمندی میان پیاده سازی موفق هوش مصنوعی در سازمان و کمیت خط لوله داده با کیفیت مورد استفاده برای آموزش و بهبود مدل وجود دارد. بدون خط لوله داده مناسب، مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند نتایج دقیقی تولید کنند. در صورتیکه خط لوله داده مناسبی در دسترس نباشد، مکانیزم تولید داده برای ایجاد یک خط لوله سالم مورد نیاز است.

۵. مهارت های ناکافی:

پیاده سازی هوش مصنوعی نیازمند سرمایه گذاری قابل توجه بر روی یک تیم حرفه ای است. این تیم معمولاً متشکل از مهندسان داده، دانشمندان داده و متخصصان جهت ساخت الگوریتم‌های ریاضی خوب است. این الگوریتم ها توسط تیم های توسعه محصول به راهکارهای نرم افزاری تبدیل می شوند. 

فقدان تجربه یا عدم برخورداری از تخصص های مورد نیاز در تیم یکی از شایع ترین دلایل عدم موفقیت در اجرای هوش مصنوعی و همچنین عامل اصلی هزینه در کل بودجه پروژه میباشد.

جمع بندی

هوش مصنوعی تقریباً همه بخش‌ها را متحول می‌کند و سازمان ها و شرکت‌های فناوری در حال رشد سریع از قدرت محاسباتی هوشمند هوش مصنوعی به منظور تقویت محصولات و خدمات خود استفاده می کنند. در این مقاله سعی شده است موارد کاربرد پیاده سازی هوش مصنوعی در صنایع شرح داده شود. همچنین، موارد کاربرد پیاده سازی فناوری های مختلف هوش مصنوعی همچون یادگیری ماشینی، NLP، یادگیری عمیق و بینایی ماشین مورد بحث قرار گرفت. 

پیش نیازهای متعددی بر پیاده سازی موفق هوش مصنوعی موثر واقع می شوند، در درجه اول، در دسترس بودن داده های برچسب گذاری شده، خط لوله داده قدرتمند، انتخاب مناسب مدل ها و نیروی متخصص جهت پیاده سازی راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی. در نهایت، پس از برآورده شدن پیش نیازها، فرآیند گام به گام جهت ایجاد مدل های هوش مصنوعی موثر.

جهت کسب اطلاعات بیشتر در رابطه با خدمات توسعه هوش مصنوعی AI4B با کارشناسان شرکت دانش بنیان فن آوران گیتی افروز در ارتباط باشید.