هوش مصنوعی با ترکیبی هوشمند از علوم کامپیوتر، الگوریتم‌ها، یادگیری ماشین و علم داده، می‌تواند وظایف خود را با دقت یک متخصص در آن زمینه انجام دهد.
این فناوری شامل هر سیستمی با توانایی حس، استدلال، تعامل و یادگیری است که می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند برنامه‌نویسی، رباتیک، بینایی، گفتار، پردازش زبان طبیعی و … مورداستفاده قرار گیرد.
درگذشته هدف استفاده از هوش مصنوعی دستیابی به موفقیت بیشتر بود، اما اکنون استفاده از این فناوری برای بقای شرکت‌ها ضروری شده است. بنابراین فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حاضر به‌طور گسترده در زمینه‌های مختلف مورداستفاده قرار می‌گیرند.
هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها ازجمله آموزش، زندگی روزمره، بوم‌شناسی، ناوبری، روباتیک، منابع انسانی، بازی‌ها و رسانه‌های اجتماعی نقش مهمی ایفا می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند به معلمان در انجام وظایف اداری، دیجیتالی کردن محتوای دوره و نظارت بر دانش آموزان کمک کند. در زمینه زندگی روزمره، هوش مصنوعی تأثیر زیادی مانند ارائه فیلترهای اسپم دقیق، تشخیص چهره و سیستم‌های توصیه‌کننده دارد.
کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه های مختلف است که در این مقاله به کاربرد این فناوری در حوزه علوم شناختی و بهداشت و سلامت می پردازیم.
- کاربرد هوش مصنوعی در علوم شناختی (Cognitive Science)
- پردازش و درک زبان (Natural language processing)
- درک و بینایی کامپیوتر (Computer vision)
- رباتیک شناختی (Cognitive Robotics)
- یادگیری و سازگاری
- دستیار مجازی (Virtual Assistant)
- کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و سلامت
- پردازش سیگنال‌های زیستی
- تصاویر پزشکی
- کاهش خطا در مقدار مصرف دارو
- جراحی‌های ایمن‌تر
- تشخیص دقیق سرطان
- تشخیص زودرس بیماری‌های خونی
کاربرد هوش مصنوعی در علوم شناختی (Cognitive Science) #
هوش مصنوعی تأثیر زیادی بر حوزه علوم شناختی دارد، حوزه‌ای چند رشته‌ای که بر درک فرآیندهای مرتبط با هوش و رفتار انسان تمرکز دارد. در زمینه علوم شناختی، هوش مصنوعی شامل توسعه سیستم‌های کامپیوتری و الگوریتم‌هایی است که عملکردهای شناختی انسان مانند درک، یادگیری و حل مسئله را شبیه‌سازی می‌کند. این سیستم‌های هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی و تقویت توانایی‌های شناختی مشاهده‌شده در انسان ایجاد شده‌اند.
پردازش و درک زبان (Natural language processing) #
مدل‌های هوش مصنوعی قادر به پردازش و تولید متون مشابه متون انسانی هستند که درک معنایی و ریشه زبان را نشان می‌دهند. این مدل‌ها در پردازش زبان طبیعی اساسی هستند و به درک ارتباطات انسانی کمک می‌کند. پیشرفت‌ها در پردازش و درک زبان تحت تأثیر تکنیک‌های یادگیری ماشینی، به‌ویژه یادگیری عمیق است و هوش مصنوعی را به درک و تولید زبانی شبیه انسان نزدیک‌تر می‌کند.
درک و بینایی کامپیوتر (Computer vision) #
سیستم‌های بینایی کامپیوتری با هوش مصنوعی قادر به شناسایی اشیا، چهره‌ها و صحنه‌ها در تصاویر و فیلم‌ها هستند. مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (نوعی شبکه عصبی مصنوعی) به ماشین‌ها اجازه می‌دهد اطلاعات بصری مشابه ادراک بصری انسان را درک کنند.
رباتیک شناختی (Cognitive Robotics) #
ربات‌هایی که هوش مصنوعی دارند و برای تعامل با محیط خود طراحی‌شده‌اند و بر اساس اطلاعاتی که از حسگرها به دست می‌آورند، تصمیماتی مشابه رفتار انسان می‌گیرند. آن‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای سازگاری و واکنش به تغییرات محیطی خود استفاده می‌کنند.
یادگیری و سازگاری #
سیستم‌های هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای یادگیری و بهبود عملکرد در طول زمان استفاده می‌کنند. به‌عنوان مثال، یادگیری تقویتی به عوامل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا تصمیم بگیرند و از پیامدها درس بگیرند، فرآیندی شبیه به یادگیری انسان.
دستیار مجازی (Virtual Assistant) #
دستیارهای مجازی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل از هوش مصنوعی برای درک و پاسخ به سؤالات انسان استفاده می‌کنند که به کارهای روزانه کمک می‌کند و بخشی از مکالمه و کمک انسان را شبیه‌سازی می‌کند.
کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و سلامت #
اخیراً هوش مصنوعی به‌طور چشمگیری به بخش حیاتی سلامت و تندرستی پیوسته است. پزشکان و متخصصان از روش‌های هوش مصنوعی مانند تکنیک‌های پردازش تصویر به‌عنوان یک‌رشته اساسی در علوم پزشکی استقبال می‌کنند. هوش مصنوعی در حال حاضر به‌طور گسترده برای پشتیبانی از انواع وظایف پزشکی استفاده می‌شود و هرروز نوآوری‌ها و پیشرفت‌های مفیدی در حال رخ دادن است. به‌طور خاص، هوش مصنوعی نقش مهمی در بهبود تصویربرداری پزشکی ایفا می‌کند که تشخیص زودهنگام بیماری‌ها را امکان‌پذیر می‌کند و در ارائه کمک‌های جراحی و سایر وظایف نقش ایفا می‌کند.
پردازش سیگنال‌های زیستی #
هوش مصنوعی در پردازش سیگنال‌های بیولوژیکی به معنای تجزیه‌وتحلیل و تفسیر سیگنال‌هایی مانند EEG، ECG، EMG و غیره است که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق برای شناسایی الگوها، ناهنجاری‌ها و ویژگی‌های مهم در این سیگنال‌ها استفاده می‌شود. این امر امکان تشخیص دقیق اختلالات پزشکی مختلف مانند آریتمی قلبی یا اختلالات مغزی را ممکن می‌سازد. همچنین، هوش مصنوعی در پایش بلادرنگ، برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده و پیش‌بینی نتایج بیمار مؤثر است. با بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی، پردازش سیگنال‌های بیولوژیکی سریع‌تر، دقیق‌تر و مطابق با نیاز هر بیمار می‌شود که به‌طور چشمگیری بر حوزه سلامت و شخصی‌سازی تأثیر می‌گذارد.
تصاویر پزشکی #
یکی از کاربردهای برجسته هوش مصنوعی در زندگی واقعی کمک به بهبود دقت و وضوح تصاویر پزشکی مانند ام آر آی، سی‌تی‌اسکن و اشعه ایکس است. این بهبود منجر به دید بهتر از مناطق غیرطبیعی می‌شود. به‌طورمعمول، تصاویر پزشکی برای تشخیص بهتر نیاز به بهبود دارند. درنتیجه الگوریتم‌های شناخته‌شده پردازش تصویر مانند حذف نویز، حذف تاری و بهبود وضوح تصویر نقش مهمی در این زمینه ایفا می‌کنند.
کاهش خطا در مقدار مصرف دارو #
هوش مصنوعی می‌تواند به تشخیص اشتباهات در نحوه مصرف دارو توسط بیمار کمک کند و منجر به بهبود نتایج سلامت بیمار و کاهش هزینه‌های درمان و بستری در بیمارستان شود. یک مثال از مطالعه منتشرشده در ژورنال Nature Medicine می‌آید که نشان می‌دهد تا 70 درصد از بیماران، انسولین را طبق دستور مصرف نمی‌کنند. با استفاده از یک سیستم هوش مصنوعی از حسگرهای بی‌سیم، دستگاهی که در نزدیکی بیمار قرار دارد (مشابه روتر Wi-Fi) می‌تواند خطاها را در نحوه مصرف انسولین یا دستگاه تنفسی بیمار شناسایی و اعلام کند.
جراحی‌های ایمن‌تر #
در برخی موارد، هوش مصنوعی به جراحان اجازه می‌دهد تا در فضاهای بسیار کوچک عمل کنند. ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند در اطراف اندام‌ها و بافته‌ای حساس کار کنند و از دست دادن خون، خطر عفونت و درد پس از عمل را کاهش دهند. جراحی رباتیک معمولاً به معنای ایجاد اسکار کمتر و زمان بهبودی کوتاه‌تر نسبت به جراحی سنتی است.
تشخیص دقیق سرطان #
هوش مصنوعی با استفاده از بهترین ابزارهای یادگیری ماشینی در زمینه سلامت به آسیب شناسان اجازه می‌دهد تا تشخیص دقیق سرطان را انجام دهند. این فناوری، فرآیند تشخیص سرطان را کاهش می‌دهد و مجموعه‌ای از تکنیک‌های جدید را برای درمان پزشکی شخصی ارائه می‌دهد. با افزایش دقت در تشخیص سرطان، بیماران بیشتری ممکن است مراقبت یا درمان را در مرحله غیر کشنده شروع کنند که منجر به نجات جان بسیاری از افراد می‌شود.
تشخیص زودرس بیماری‌های خونی #
هوش مصنوعی به‌طور چشمگیری به تشخیص زودهنگام بیماری‌های خونی بالقوه کشنده کمک کرده است. پزشکان اکنون با استفاده از میکروسکوپ‌های تقویت‌شده هوش مصنوعی می‌توانند نمونه‌های خون را برای یافتن مواد و باکتری‌های مضر مانند استافیلوکوک و اشریشیا کلی سریع‌تر از اسکن دستی اسکن کنند.
دانشمندان با استفاده ی بیش از 25000 تصویر از نمونه‌های خون، ماشین‌هایی را برای شناسایی باکتری‌های مضر و پیش‌بینی حضور آن‌ها در نمونه‌های جدید با دقت 95 درصد آموزش دادند که به‌طور قابل‌توجهی خطر مرگ را کاهش می دهد.
