هوش مصنوعی مرکب چیست و چه کاربردی دارد؟

مقدمه

فناوری که امروزه بسیار پیشرفت کرده و تقریبا در تمام کارهای ما ردی از خودش به جا می‌گذارد چیزی نیست به جز، هوش مصنوعی. امروز در این مقاله قصد داریم با هوش مصنوعی مرکب آشنا شویم پس با ما همراه باشید.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا AI  شاخه‌ای گسترده از علوم کامپیوتر می‌باشد که ماشین‌های هوشمندی می‌سازد که از رفتارهای انسانی تقلید می‌کنند، در واقع سیستمی است که می‌تواند فعالیت‌های شناختی وابسته به ذهن انسان ازجمله «یادگیری» و «حل مسئله» را به‌ خوبی یا حتی بهتر از انسان‌ها نیز انجام دهد.

با هوش مصنوعی، ماشین‌ها می‌توانند به طور مؤثر کار کنند و حجم وسیعی از داده‌ها را در یک چشم به هم زدن تجزیه و تحلیل می‌کنند و مشکلات را از طریق یادگیری بانظارت، بی‌نظارت یا نیمه‌ نظارت حل کنند.

هوش مصنوعی روزبه‌روز پیشرفته‌تر می‌شود و شاخه‌ها و مدل‌های گسترده‌تری از خود نشان می‌دهد. هوش مصنوعی ترکیبی یا مرکب یکی از جدیدترین مدل‌های هوش مصنوعی است که به دلیلی داشتن ویژگی و قابلیت‌های متعدد و جذابیت فراوان علاقمندان زیادی را به خود جذب می‌کند.

بیشتر بدانید: سوپر هوش مصنوعی چیست و نحوه عملکرد آن چگونه است؟

هوش مصنوعی مرکب چیست؟

هوش مصنوعی مرکب( Composite AI) که به عنوان هوش مصنوعی چند رشته‌ای نیز شناخته می‌شود، اصطلاحی نوظهور برای ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی مختلف در یک راه‌حل واحد به روشی سیستماتیک برای رویکرد کلی‌نگر به مشکلات پیچیده تجاری است.

ترکیب هوش مصنوعی مرکب یک مفهوم جدید به شمار می‌رود اما در کل، رویکرد پیشرفته هوش مصنوعی (AI) است که چندین فناوری و تکنیک‌های آن را برای ایجاد یک سیستم جامع‌تر و توانمندتر ترکیب می‌کند.

هدف ازهوش مصنوعی مرکب برطرف کردن مشکلات و محدودیت های AI  به صورت کارآمدتر می‌باشد.

اصطلاح “هوش مصنوعی مرکب” بر این ایده تأکید می‌کند که این چارچوب از فرآیندها یک هدف محور منسجم را ایجاد می‌کند که از اجزای مختلف هوش مصنوعی به طور هم‌افزایی با هم کار کنند.

چرا هوش مصنوعی مرکب؟

به طور سنتی، سیستم‌های هوش مصنوعی برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها به یک رویکرد واحد مانند یادگیری ماشین یا سیستم‌های مبتنی بر قوانین خود تکیه می‌کنند. ممکن است این روش گاهی موثر واقع شود اما اغلب در مواجهه با چالش‌های متنوع و پیچیده محدودیت‌هایی نیز خواهد داشت. هوش مصنوعی ترکیبی با ترکیب متدولوژی‌های مختلف مانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و موارد دیگر، برای ایجاد یک سیستم قوی‌تر و سازگارتر، همه چیز را یک قدم جلوتر می‌برد و بهتر می‌کند. هوش مصنوعی ترکیبی به کسب‌ و کارها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا بینش دقیق‌تر و نتایج بهتری را از داده‌های خود دریافت کنند.

چرا هوش مصنوعی مرکب اهمیت دارد؟

استفاده از هوش مصنوعی در تجارت‌های گوناگون و بزرگ در حال افزایش است. از طرفی رویکردهای مستقل می‌توانند در حل مشکلات پیچیده دچار کوتاهی شوند. علاوه بر آن، برنامه‌های کاربردی موفق هوش مصنوعی به مجموعه داده‌های بزرگی نیاز دارند که همیشه در دسترس نیستند.

شرکت‌ها می‌توانند از پلتفرم‌های هوش مصنوعی ترکیبی استفاده کنند که داده‌های تجاری را می‌گیرند، تکنیک‌های تحلیلی مختلف را سفارشی‌سازی می‌کنند، بینش ایجاد می‌کنند و از بازخورد یاد می‌گیرند. تعداد محدودی از این پلتفرم‌ها وجود دارد زیرا رویکرد نسبتاً جدید است، اما ما انتظار داریم که بازار در چند سال آینده رشد کند.

مؤسسات مالی به طور فزاینده ای از هوش مصنوعی مرکب برای افزایش کارایی عملیاتی، بهبود تجربیات مشتریان و کسب مزیت‌های رقابتی استفاده می‌کنند.

تفاوت‌های کلیدی هوش مصنوعی سنتی با هوش مصنوعی مرکب

انعطاف پذیری:

هوش مصنوعی ترکیبی امکان ادغام اجزای متنوع هوش مصنوعی را فراهم می‌کند و مؤسسات مالی را قادر می‌سازد راه حل‌هایی بسازند که دقیقاً نیازهای آنها را برآورده کند.

مقیاس پذیری:

اجزاء را می‌توان بدون ایجاد اختلال در کل سیستم اضافه یا حذف کرد که امکان مقیاس بندی آسان را فراهم می‌کند.

سفارشی‌سازی:

موسسات مالی می‌توانند راه‌حل‌های هوش مصنوعی را برای موارد استفاده خاص تنظیم کنند و کارایی و اثربخشی را بهبود بخشند.

ماژولاریت:

هر جزء به طور مستقل عمل می‌کند و به روزرسانی یا جایگزینی بخش‌هایی از سیستم را بدون تأثیر بر عملکرد کلی آسان‌تر می‌کند.

چگونه می‌توان تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی را با هم ترکیب کرد؟

چندین استراتژی برای ترکیب تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی برای ایجاد یک سیستم هوش مصنوعی ترکیبی وجود دارد. تکنیک انتخاب شده برای ترکیب تکنیک‌های هوش مصنوعی به مشکل و نتیجه مطلوب بستگی خواهد داشت. در ادامه چند مورد از آن‌ها را نام می‌بریم:

1. آموزش گروهی
2. خطوط لوله ای
3. رویکردهای ترکیبی
4. سیستم‌های چند عاملی

چالش ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی مرکب

ادغام با سیستم‌های قدیمی

یکی از چالش‌های مهم اجزای هوش مصنوعی ترکیبی با سیستم‌های قدیمی موجود در سازمان‌ها و شرکت‌ها است. سیستم‌های برخی از این شرکت‌ها هنوز متکی بر زیرساخت‌های قدیمی هستند که می‌تواند با فناوری‌های مدرن هوش مصنوعی سازگار نباشد.

حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

با افزایش اتکا به هوش مصنوعی، اطمینان از حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها بسیار مهم است. سیستم‌های هوش مصنوعی مرکب باید با الزامات نظارتی مطابقت دقیق داشته باشند و از اطلاعات حساس به طور کامل محافظت کنند.

الزامات مجموعه مهارت انسانی

اجرای موفقیت آمیز هوش مصنوعی مرکب به نیروی کار ماهر در هوش مصنوعی، علم داده و زمینه‌های مرتبط نیازمند می‌باشد. موسسات مالی باید روی آموزش و توسعه سرمایه گذاری کنند تا تیمی توانمند بسازند و بتواند در این زمینه موفق شود.

اجزای کلیدی هوش مصنوعی مرکب

یادگیری ماشینی (ML):

یادگیری ماشینی جزء اصلی هوش مصنوعی مرکب است که شامل الگوریتم‌هایی می‌شود که از داده‌ها برای پیش بینی یا تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. تکنیک‌های ML مانند یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی به شناسایی الگو و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کمک می‌کنند.

بینایی کامپیوتری:

بینایی کامپیوتری به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های بصری جهان را تفسیر کنند، مانند تشخیص اشیا و درک صحنه‌ها. این جزء برای کاربردها در زمینه‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی، وسایل نقلیه خودمختار و نظارت ضروری است.

هوش مصنوعی نمادین:

هوش مصنوعی نمادین بر بازنمایی و دستکاری دانش نمادین تمرکز دارد و رویکردهای آماری و داده محور را در هوش مصنوعی ترکیبی تکمیل می‌نماید. در کارهایی مانند بازنمایی دانش، استدلال و هوش مصنوعی قابل توضیح کمک می‌کند.

رباتیک و اتوماسیون:

رباتیک و اتوماسیون شامل فناوری‌های هوش مصنوعی است که ماشین‌ها و فرآیندهای فیزیکی را کنترل می‌کند. در هوش مصنوعی مرکب، این مولفه‌ها اتوماسیون وظایف و تعاملات با محیط فیزیکی را امکان پذیر می‌کند و قابلیت‌های سیستم را در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی افزایش می‌دهد.

ادغام داده‌ها:

اطلاعات از منابع و روش‌های متعدد برای ایجاد یک نمای واحد ترکیب می‌شوند. در هوش مصنوعی ترکیبی، این فرآیند داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را ادغام می‌کند و درک جامع‌تری را ارائه می‌دهد و تصمیم گیری را بهبود می‌بخشد.

مزایا هوش مصنوعی مرکب

تصمیم‌گیری بهبودیافته:

با استفاده از داده‌ها و بینش‌های ابزارهای هوش مصنوعی مختلف، سیستم‌های هوش مصنوعی مرکب می‌توانند درک عمیق‌تری از موقعیت‌ها به دست آورند که منجر به تصمیم‌گیری‌های آگاه‌تر و دقیق‌تر می‌شود.

افزایش سازگاری:

سیستم‌های هوش مصنوعی مرکب می‌توانند با محیط‌ها و موقعیت‌های متغیر سازگاری بهتری داشته باشند. تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی در سیستم را می‌توان به‌طور مستقل تنظیم یا به‌روزرسانی کرد که باعث بهبود مستمر و انعطاف‌پذیری می‌شود.

تطبیق پذیری در برنامه ها:

هوش مصنوعی مرکب را می‌توان در طیف وسیعی از صنایع مختلف به کار برد. توانایی آن در ترکیب تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی به آن اجازه می‌دهد تا با سناریوها و الزامات مختلف سازگار شود و آن را به یک راه حل انعطاف پذیر برای چالش‌های مختلف تبدیل می‌کند.

موارد استفاده جدید:

هوش مصنوعی ترکیبی امکانات جدیدی را برای برنامه‌هایی باز می‌کند که ممکن است با روش‌های سنتی هوش مصنوعی قابل دستیابی نباشند.

بینش داده‌های بهبود یافته:

با ترکیب تکنیک‌های تحلیلی مختلف، هوش مصنوعی ترکیبی می‌تواند بینش عمیق‌تری را از داده‌ها کشف کند. این افزایش استفاده از داده‌ها اطلاعات ارزشمندتری را برای تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک فراهم می کند.

تجزیه و تحلیل جامع:

توانایی هوش مصنوعی ترکیبی برای ادغام رویکردهای تحلیلی مختلف، آن را قادر می‌سازد تا مشکلات پیچیده‌ای را که نیاز به تحلیل چند وجهی دارند، مدیریت کند. این رویکرد جامع مشکلات را از زوایای متعددی مورد بررسی قرار می‌دهد و درک و راه حل کامل‌تری ارائه می‌دهد.

این مزایا نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی ترکیبی می‌تواند راه‌حل‌های مؤثرتر، سازگارتر و نوآورانه‌تری را در مقایسه با رویکردهای هوش مصنوعی مستقل روش ارائه دهد. با استفاده از نقاط قوت تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مرکب عملکرد، دقت و تجربه کاربر را در برنامه‌ها و صنایع مختلف افزایش می‌دهد.

معایب هوش مصنوعی مرکب

افزایش پیچیدگی:

طراحی، توسعه و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی ترکیبی در مقایسه با رویکردهای تک تکنیکی می‌تواند پیچیده‌تر باشد. این پیچیدگی به متخصص در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی و ادغام دقیق اجزای مختلف نیاز دارد.

پتانسیل پیامدهای ناخواسته:

ترکیب چندین مدل هوش مصنوعی با تعاملات پیچیده می‌تواند منجر به عواقب ناخواسته‌ای شود که پیش‌بینی یا عیب‌یابی آن دشوار می‌باشد.

منابع محاسباتی بالاتر:

ترکیب چندین تکنیک هوش مصنوعی اغلب به منابع محاسباتی قابل توجهی مانند قدرت پردازش و ظرفیت ذخیره سازی بیشتر نیاز دارد.

سخن آخر

به طور خلاصه، هوش مصنوعی مرکب نشان دهنده یک تغییر قدرتمند در نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای مقابله با چالش های دنیای واقعی است. با ادغام چندین رویکرد، راه‌حل‌های دقیق‌تر، مقیاس‌پذیر و قابل انطباق را ارائه می‌دهد و راه را برای فناوری‌های هوشمندتر در آینده هموار می‌کند.