هوش مصنوعی (AI) مفهومی است که به توانایی ماشینی برای انجام کاری که قبلاً به هوش انسانی نیاز داشت اشاره دارد. از دهه 1950 وجود داشته است و تعریف آن طی دهه‌ها پیشرفت تحقیقاتی و فناوری تغییر یافته است. امروزه هوش مصنوعی به ماشین‌های خودران، لپ‌تاپ‌ها، ربات‌های چت مانند ChatGPT و تولیدکننده‌های تصویر قدرت می‌دهد. سوال اصلی کاربران این است که هوش مصنوعی یا همان AI چیست، و چگونه کار می کند؟. در این مقاله به همه چیز در مورد هوش مصنوعی اشاره خواهیم کرد.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

عبارت هوش مصنوعی ناشی از این ایده است که اگر هوش ذاتی حیات ارگانیک باشد، وجود آن در جای دیگر آن را مصنوعی می کند. آلن تورینگ، دانشمند کامپیوتر، یکی از اولین کسانی بود که این ایده را بررسی کرد. که ماشین‌ها می‌توانند از اطلاعات و منطق برای تصمیم‌گیری مانند مردم استفاده کنند. او آزمایش تورینگ را ابداع کرد که توانایی ماشین را با توانایی انسان مقایسه می کند. تا ببیند آیا مردم می توانند آن را مصنوعی تشخیص دهند

سیستم‌های محاسباتی پایه به این دلیل عمل می‌کنند که برنامه‌نویسان آن‌ها را برای انجام وظایف خاص کدنویسی می‌کنند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی تنها زمانی امکان‌پذیر است که رایانه‌ها بتوانند اطلاعات، از جمله دستورات گذشته، مشابه نحوه یادگیری مغز انسان با ذخیره مهارت‌ها و خاطرات، ذخیره کنند. این توانایی سیستم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا مهارت‌های جدیدی را برای کارهایی که به صراحت برای انجام آن‌ها برنامه‌ریزی نشده بودند، تطبیق داده و انجام دهند.

برخی از کارشناسان هوش را توانایی سازگاری، حل مشکلات، برنامه ریزی، بداهه گویی در موقعیت های جدید و یادگیری چیزهای جدید تعریف می کنند. اگرچه این سیستم‌ها جایگزینی برای هوش انسانی یا تعامل اجتماعی نیستند. اما سیستم‌های AI امروزی برخی از ویژگی‌های موجود در هوش انسان را نشان می‌دهند. از جمله یادگیری، حل مسئله، الگویابی، ادراک و حتی طیف محدودی از خلاقیت و آگاهی اجتماعی.

هوش مصنوعی مانند هوش انسانی است اما…

البته، یکی از اجزای مهم هوش انسان چیزی است که AI هنوز نتوانسته است آن را تکرار کند: زمینه. به عنوان مثال، هوش مصنوعی گوگل فاقد منطق دنیای واقعی است . یعنی نمی تواند ظرافت های انسانی مانند طعنه و طنز را تشخیص دهد، همانطور که فناوری به شما توصیه می کند برای چسبیدن پنیر به سس پیتزا چسب اضافه کنید یا از بنزین برای تند کردن اسپاگتی استفاده کنید. یک سیستم هوش مصنوعی بدون درک معنایی اقدام می‌کند می‌تواند عواقب بزرگی در موقعیت اشتباه داشته باشد.

هوش مصنوعی در همه کار ها به شما کمک خواهد کرد

چگونه می توانم از هوش مصنوعی استفاده کنم؟

AI کاربردهای زیادی دارد. که بسیاری از آنها اکنون به طور گسترده در زندگی روزمره در دسترس هستند. در سطح مصرف‌کننده، این پتانسیل شامل جستجوی جدید اصلاح‌شده Google، ابزارهای پوشیدنی و حتی جاروبرقی می‌شود. بلندگوهای هوشمند روی مانتو با الکسا یا دستیار صوتی داخلی گوگل نیز نمونه‌های خوبی از هوش مصنوعی هستند.

چت ربات‌های معروف هوش مصنوعی مانند ChatGPT، مایکروسافت Copilot و Claude را می‌توان برای سؤالات یا کارهای مکالمه‌ای مانند تجزیه مفاهیم، ​​تهیه پیش‌نویس ایمیل‌ها یا طرح‌های کلی پروژه و حتی نوشتن داستان‌های خلاقانه استفاده کرد. اما از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند واقعیت را از تخیلی تشخیص دهند، این چت‌بات‌ها تمایل به توهم یا ساختن چیزهایی دارند. در صورت لزوم، همیشه اظهاراتی را که یک ربات چت بیان می‌کند با تحقیقات مستقل تأیید کنید، به خصوص اگر در مورد کیفیت نقل قول‌های آن مطمئن نیستید.

عملکرد اصلی AI در محصولات مصرفی شخصی سازی است. چه برای تبلیغات هدفمند و چه برای امنیت بیومتریک. به همین دلیل است که وقتی گوشی شما را با Face ID باز می‌کنید، می‌تواند چهره شما را از شخص دیگری متمایز کند.

در مقیاس بزرگ‌تر، تیم‌های بازاریابی و محتوا می‌توانند از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی تولید استفاده کنند. در حالی که توسعه‌دهندگان با آن کد می‌نویسند و اجرا می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین می تواند سرعت و کارایی تحقیقات پزشکی را به طور تصاعدی افزایش دهد.

یادگیری ماشین (ML) چیست؟

یادگیری ماشینی (ML) به فرآیند آموزش مجموعه ای از الگوریتم ها بر روی مقادیر زیادی داده برای تشخیص الگوها اشاره دارد که به پیش بینی ها و تصمیم گیری ها کمک می کند. این الگویابی سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا کارهایی را که به صراحت برای انجام آن‌ها برنامه‌ریزی نشده‌اند، خودکار کنند. که بزرگترین تمایز هوش مصنوعی از سایر موضوعات علوم رایانه است. این قابلیت همان چیزی است که بسیاری از آن به عنوان هوش مصنوعی یاد می کنند، اما ML زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است.

وقتی داده‌ها ساختاریافته یا سازمان‌یافته هستند، یک سیستم می‌تواند به راحتی یک ناهنجاری را تشخیص دهد . برای مثال، زمانی که تراکنش روی کارت اعتباری شما مربوط به بخشی از جهان است. که عادت به دیدن آن در فعالیت‌های شما نیست.

نمونه هایی از ML عبارتند از موتورهای جستجو، تشخیص تصویر و گفتار، و کشف تقلب. مشابه Face ID، هنگامی که کاربران عکس‌ها را در فیس‌بوک آپلود می‌کنند، تشخیص تصویر شبکه اجتماعی می‌تواند تصاویر را تجزیه و تحلیل کند، چهره‌ها را تشخیص دهد . توصیه‌هایی برای تگ کردن دوستانی که شناسایی کرده است ارائه دهد. با گذشت زمان، تمرین و داده های تصویری بیشتر، سیستم این مهارت را تقویت کرده و دقیق تر می شود.

یادگیری ماشین به طور کلی به دو دسته اصلی تقسیم می شود: یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت.

1-یادگیری تحت نظارت

این تکنیک رایج برای آموزش سیستم‌های AI از داده‌های حاشیه‌نویسی یا داده‌های برچسب‌گذاری شده و طبقه‌بندی شده توسط انسان استفاده می‌کند. سپس سیستم های ML با این داده ها تغذیه می شوند تا الگوها را یاد بگیرند.

فرض کنید می خواهید یک مدل ML برای تشخیص و تمایز تصاویر دایره ها و مربع ها آموزش دهید. در آن صورت، مجموعه داده‌ای بزرگ از تصاویر دایره‌ها (مانند عکس‌های سیارات، چرخ‌ها و دیگر اجرام دایره‌ای) و مربع‌ها (جدول، تخته‌های سفید و غیره) را جمع‌آوری می‌کنید، که با برچسب‌هایی برای هر شکل کامل می‌شود.

سپس الگوریتم از این مجموعه برچسب‌گذاری شده از تصاویر یاد می‌گیرد تا اشکال و ویژگی‌های آنها را تشخیص دهد: در این مورد، دایره‌ها گوشه‌هایی ندارند و مربع‌ها دارای چهار ضلع با طول مساوی هستند. سپس سیستم می تواند تصویر جدیدی را ببیند و اشکال را تعیین کند.

2-یادگیری بدون نظارت

در مقابل، یادگیری بدون نظارت به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهد تا با جستجوی شباهت‌هایی که می‌توانند برای دسته‌بندی داده‌ها از آنها استفاده کنند، الگوهای موجود در داده‌های بدون برچسب را شناسایی کنند.

الگوریتم ها از قبل برای انتخاب انواع خاصی از داده ها برنامه ریزی نشده اند. آنها به سادگی به دنبال داده هایی با شباهت هایی هستند که می توانند گروه بندی کنند – برای مثال، تقسیم بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید برای هدف قرار دادن آنها با کمپین های بازاریابی شخصی.

3-یادگیری تقویتی

در یادگیری تقویتی، سیستم برای به حداکثر رساندن پاداش بر اساس داده‌های ورودی آموزش داده می‌شود و تا زمانی که به بهترین نتیجه ممکن برسد، یک فرآیند آزمون و خطا را طی می‌کند.

تصور کنید سیستمی را برای انجام یک بازی ویدیویی آموزش دهید. این سیستم در صورت کسب امتیاز بیشتر می تواند یک پاداش مثبت و برای نمره پایین یک پاداش منفی دریافت کند. سیستم یاد می گیرد که بازی را تجزیه و تحلیل کند و حرکت کند و صرفاً از پاداش هایی که دریافت می کند یاد می گیرد. در نهایت می تواند به تنهایی بازی کند و یاد بگیرد که بدون دخالت انسان به امتیاز بالایی برسد.

یادگیری تقویتی همچنین در تحقیقات مورد استفاده قرار می‌گیرد، جایی که می‌تواند به ربات‌های مستقل روش بهینه برای رفتار در محیط‌های دنیای واقعی را آموزش دهد. روبات‌هایی که یاد می‌گیرند در محیط‌های جدیدی که داده‌ها را در آن‌ها دریافت نکرده‌اند حرکت کنند – مانند مانور دادن در اطراف موانع غافلگیرکننده – نمونه‌ای از ML پیشرفته‌تر است که می‌توان آن را هوش مصنوعی در نظر گرفت.

انواع مختلف هوش مصنوعی چیست؟

AI را می توان به سه زیر شاخه تقسیم کرد: هوش مصنوعی باریک، هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی فوق العاده.

هوش مصنوعی باریک (Narrow) چیست؟

هوش باریک مصنوعی (ANI) به سیستم‌های هوشمندی اطلاق می‌شود که برای انجام وظایف خاص یا حل مشکلات خاص بدون طراحی صریح طراحی یا آموزش دیده‌اند. این نوع هوش مصنوعی برای دستیارهای صوتی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل بسیار مهم است.

ANI گاهی اوقات هوش مصنوعی ضعیف نامیده می شود، زیرا هوش عمومی ندارد. اما این بدان معنا نیست که به خودی خود قدرتمند نیست. علاوه بر دستیارهای صوتی، سیستم‌های تشخیص تصویر، فناوری‌هایی که به درخواست‌های ساده خدمات مشتری پاسخ می‌دهند و ابزارهایی که محتوای نامناسب را به صورت آنلاین علامت‌گذاری می‌کنند، نمونه‌هایی از ANI هستند.

ChatGPT نیز نمونه‌ای از ANI است، زیرا برای انجام یک کار خاص برنامه‌ریزی شده است: پاسخ‌های متنی به درخواست‌هایی که داده می‌شود تولید کند.

هوش مصنوعی می تواند به شما در حل مسائل ریاضی هم کمک کند

هوش مصنوعی عمومی چیست؟

AI مصنوعی (AGI)، یا هوش مصنوعی قوی، هنوز یک مفهوم فرضی است زیرا شامل درک ماشین و انجام مستقل وظایف بسیار متفاوت بر اساس تجربه انباشته شده است. این نوع هوش بیشتر در سطح عقل انسان است، زیرا سیستم‌های AGI می‌توانند بیشتر مانند مردم استدلال کنند و فکر کنند.

مانند یک انسان، AGI به طور بالقوه می تواند هر کار فکری را درک کند، به طور انتزاعی فکر کند، از تجربیات آن بیاموزد، و از آن دانش برای حل مشکلات جدید استفاده کند. در اصل، ما در مورد یک سیستم یا ماشینی صحبت می کنیم که قادر به عقل سلیم است، که در حال حاضر با هیچ هوش مصنوعی موجود غیرممکن است.

توسعه یک سیستم با هوشیاری هنوز، احتمالاً، راهی عادلانه در دوردست است، اما هدف نهایی تحقیقات هوش مصنوعی است. OpenAI اشاره می کند که GPT-5 آینده ما را به AGI نزدیکتر می کند.

سوپر هوش مصنوعی چیست؟

ابر هوش مصنوعی (ASI) یک هوش ماشینی است که از همه انواع هوش انسانی پیشی می گیرد و در هر کارکردی از انسان بهتر عمل می کند. چنین سیستمی نه تنها نوع بشر را تا هسته اش تکان می دهد، بلکه می تواند آن را نیز نابود کند. اگر به نظر می رسد چیزی مستقیماً از یک رمان علمی تخیلی است، به این دلیل است که به نوعی اینطور است.

سیستم هوشمندی که بتواند خود را بیاموزد و به طور مداوم بهبود بخشد، هنوز یک مفهوم فرضی است. با این حال، اگر به طور موثر و اخلاقی اعمال شود، این سیستم می تواند منجر به پیشرفت و دستاوردهای فوق العاده ای در پزشکی، تکنو شود.

چند نمونه اخیر از AI چیست؟

برخی از چشمگیرترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی، توسعه و انتشار GPT 3.5 و اخیراً GPT-4o، علاوه بر آواتارهای واقعی هوش مصنوعی و دیپ‌فیک‌ها است. اما بسیاری از دستاوردهای انقلابی دیگر در هوش مصنوعی وجود داشته است – بسیار زیاد است که در اینجا گنجانده شود. در اینجا برخی از قابل توجه ترین آنها آورده شده است.

ChatGPT یک ربات چت هوش مصنوعی است که قادر به تولید و ترجمه زبان طبیعی و پاسخگویی به سوالات است. اگرچه این ابزار مسلماً محبوب‌ترین ابزار هوش مصنوعی است، اما به لطف دسترسی گسترده آن، OpenAI با ایجاد GPT 1، 2 و 3 قبل از انتشار ChatGPT، امواج قابل توجهی در هوش مصنوعی ایجاد کرد.

GPT مخفف Generative Pre-trained Transformer است و GPT-3 با 175 میلیارد پارامتر بزرگترین مدل زبان در راه اندازی آن در سال 2020 بود. سپس GPT-3.5 آمد که سطح رایگان ChatGPT را تقویت می کند. بزرگترین نسخه، GPT-4، که از طریق نسخه رایگان ChatGPT، ChatGPT Plus و Microsoft Copilot قابل دسترسی است، دارای یک تریلیون پارامتر است.

ماشین های خودران

اگرچه ایمنی خودروهای خودران یکی از نگرانی‌های اصلی کاربران بالقوه است، این فناوری با پیشرفت‌هایی در AI به پیشرفت و بهبود ادامه می‌دهد. این خودروها از الگوریتم‌های ML برای ترکیب داده‌های حسگرها و دوربین‌ها برای درک محیط اطراف خود و تعیین بهترین مسیر عمل استفاده می‌کنند.

ویژگی خلبان خودکار در وسایل نقلیه الکتریکی تسلا احتمالاً همان چیزی است که اکثر مردم هنگام بررسی خودروهای خودران به آن فکر می کنند. اما Waymo، از شرکت مادر گوگل، آلفابت، همچنین سواری های خودران — به عنوان مثال تاکسی بدون راننده یا تحویل Uber Eats — در سانفرانسیسکو، کالیفرنیا، و فینیکس، AZ انجام می دهد.

کروز یکی دیگر از خدمات روباتاکسی است و شرکت‌های خودروسازی مانند آئودی، جنرال موتورز و فورد نیز احتمالاً روی فناوری خودروهای خودران کار می‌کنند.

رباتیک

دستاوردهای Boston Dynamics در زمینه هوش مصنوعی و روباتیک برجسته است. اگرچه هنوز با ایجاد فناوری هوش مصنوعی در سطح ترمیناتور فاصله داریم، اما تماشای ربات‌های هیدرولیک و انسان‌نما Boston Dyanmics که از هوش مصنوعی برای حرکت و پاسخ به زمین‌های مختلف استفاده می‌کنند، چشمگیر است.

DeepMind

شرکت زیرمجموعه گوگل DeepMind یکی از پیشگامان هوش مصنوعی است که بر AGI تمرکز دارد. اگرچه هنوز به آنجا نرسیده است، اما این شرکت در سال 2016 برای ایجاد AlphaGo، یک سیستم هوش مصنوعی که بهترین بازیکن حرفه ای Go (انسان) جهان را شکست داد، تیتر خبرها شد.

از آن زمان، DeepMind سیستم AlphaFold را ایجاد کرده است که می تواند اشکال پیچیده سه بعدی پروتئین ها را پیش بینی کند. همچنین برنامه‌هایی را برای تشخیص بیماری‌های چشمی به اندازه پزشکان برتر ایجاد کرده است. در صورت تمایل پیشنهاد می کنم مقاله ی مربوط به 👈 تشخیص بیماری با AI 👉را مظالعه نمایید.

مدل های زبان بزرگ چیست؟

نمونه غالب AI ، مدل های زبان بزرگ (LLMs) است. این مدل‌ها از یادگیری ماشینی بدون نظارت استفاده می‌کنند و بر روی مقادیر انبوه متن آموزش داده می‌شوند تا نحوه عملکرد زبان انسانی را بیاموزند. شرکت های فناوری اغلب این متون را به صورت رایگان از اینترنت پاک می کنند تا هزینه ها را پایین بیاورند – این متون شامل مقالات، کتاب ها، محتوای وب سایت ها و انجمن ها و موارد دیگر است.

در فرآیند آموزش، LLMها میلیاردها کلمه و عبارت را پردازش می‌کنند تا الگوها و روابط بین آنها را بیاموزند و مدل‌ها را قادر می‌سازند تا پاسخ‌هایی شبیه انسان به درخواست‌ها ایجاد کنند. اما باز هم، به خاطر داشته باشید که این مدل‌ها الگوهای دستوری رایج و جفت‌های کلمه را تکرار می‌کنند، البته در سطحی پیچیده – آنها مانند ما فکر نمی‌کنند، به این معنا که نمی‌توانند واقعیت، منطق یا عقل سلیم را درک کنند.

GPT-4o اخیراً منتشر شده از OpenAI در صدر جدول امتیازات Chatbot Arena قرار دارد. GPT-4 Turbo این شرکت یکی از پیشرفته ترین LLM ها در نظر گرفته می شود، در حالی که GPT-4 بزرگترین LLM با 1.78 تریلیون پارامتر است. ChatGPT روی GPT-3.5 و GPT-4 اجرا می شود. Gemini توسط یک LLM به همین نام توسعه یافته توسط Google طراحی شده است و در حالی که تعداد پارامترهای آن تایید نشده است، تخمین زده می شود که 175 تریلیون باشد.

هوش مصنوعی روز به روز پیشرفت خواهد کرد و ممکن است روزی از هوش ما فراتر برود!

شبکه های عصبی چیست؟

موفقیت یادگیری ماشین به شبکه های عصبی متکی است. این‌ها مدل‌های ریاضی هستند که ساختار و عملکرد آن‌ها بر اساس ارتباطات بین نورون‌های مغز انسان است و نحوه ارسال سیگنال‌های آن‌ها به یکدیگر را تقلید می‌کند.

گروهی از ربات ها را تصور کنید که با هم برای حل یک معما کار می کنند. هر کدام به گونه ای برنامه ریزی شده اند که شکل یا رنگ متفاوتی را در قطعات پازل تشخیص دهند. یک شبکه عصبی مانند گروهی از روبات‌ها است که توانایی‌های خود را برای حل معما با هم ترکیب می‌کنند. هر کدام از پایگاه‌های داده تغذیه می‌شوند تا یاد بگیرند که وقتی داده‌های خاصی در طول آموزش ارائه می‌شوند، چه چیزی باید منتشر کنند.

این شبکه ها لایه های به هم پیوسته ای از الگوریتم ها را تشکیل می دهند که داده ها را به یکدیگر تغذیه می کنند. شبکه‌های عصبی را می‌توان برای انجام وظایف خاص با تغییر اهمیتی که به داده‌ها هنگام عبور از بین لایه‌ها نسبت داده می‌شود، آموزش داد. در طول آموزش این شبکه‌های عصبی، وزن‌های متصل به داده‌ها هنگام عبور از بین لایه‌ها، تا زمانی که خروجی شبکه عصبی بسیار نزدیک به آنچه مورد نظر است، تغییر می‌کند.

در آن مرحله، شبکه یاد گرفته است که چگونه یک کار خاص را انجام دهد. خروجی مورد نظر می تواند هر چیزی باشد، از برچسب زدن صحیح میوه در تصویر گرفته تا پیش بینی زمان خرابی آسانسور بر اساس داده های حسگر آن.

📚📚📚 بیشتر بخوانید : 👈👈👈 برنامه هوش مصنوعی 👉👉👉 + معرفی 15 برنامه برای استفاده از هوش مصنوعی

یادگیری عمیق (Deep learning) چیست؟

یادگیری عمیق بخشی از خانواده ML است . شامل آموزش شبکه های عصبی مصنوعی با سه لایه یا بیشتر برای انجام وظایف مختلف است. این شبکه‌های عصبی به شبکه‌های گسترده با تعداد زیادی لایه عمیق که با استفاده از حجم عظیمی از داده آموزش داده می‌شوند، گسترش یافته‌اند. مدل های یادگیری عمیق حداقل بیش از سه لایه دارند . حداکثر می توانند صدها لایه داشته باشند. یادگیری عمیق می تواند از یادگیری تحت نظارت یا بدون نظارت یا هر دو در فرآیندهای آموزشی استفاده کند.

فناوری یادگیری عمیق می تواند با استفاده از هوش مصنوعی الگوهای پیچیده در داده ها را تشخیص دهد. پس اغلب در پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص گفتار و تشخیص تصویر استفاده می شود.

هوش مصنوعی محاوره ای چیست؟

هوش مصنوعی مکالمه ای به سیستم هایی اطلاق می شود که برای مکالمه با کاربر برنامه ریزی شده اند . برای گوش دادن (ورودی) و پاسخ دادن (خروجی) به صورت مکالمه آموزش دیده اند. هوش مصنوعی مکالمه از NLP برای درک و پاسخ طبیعی استفاده می کند.

برخی از نمونه‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای عبارتند از ربات‌های چت مانند Gemini، بلندگوهای هوشمند با دستیار صوتی مانند Amazon Alexa . یا دستیارهای مجازی در تلفن هوشمند شما مانند Siri.

چه خدمات هوش مصنوعی برای استفاده در دسترس است؟

مصرف کنندگان و کسب و کارها به طور یکسان تعداد زیادی خدمات هوش مصنوعی برای تسریع وظایف و افزودن راحتی به زندگی روزمره دارند . احتمالاً چیزی در خانه خود دارید که از هوش مصنوعی تا حدی استفاده می کند.

در اینجا چند نمونه رایج از هوش مصنوعی در دسترس عموم، هم رایگان و هم با هزینه آمده است:

دستیارهای صوتی:

آمازون الکسا در دستگاه اکو در قفسه شما، سیری اپل در آیفون و دستیار گوگل در دستگاه پیکسل همگی از پردازش زبان طبیعی برای درک و پاسخ به سؤالات یا دستورات شما استفاده می کنند.

ربات‌های چت:

چت‌ربات‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Copilot و Perplexity شکل دیگری از دستیار مجازی هستند. که می‌توانند با مردم  تعامل داشته باشند . در برخی موارد، مکالمات انسان‌مانند را انجام دهند، حتی همدلی و نگرانی را تقلید کنند.

ترجمه زبان:

خدماتی مانند Google Translate، Microsoft Translator، Amazon Translate و ChatGPT از یادگیری ماشینی برای  ترجمه متن استفاده می کنند.

بهره وری:

Microsoft Copilot برای مایکروسافت 365 یک نمونه عالی از LLM است. که به عنوان ابزار بهره وری هوش مصنوعی در Word، PowerPoint، Outlook، Excel، Teams و موارد دیگر برای خودکارسازی وظایف استفاده می شود. برای مثال، صرفاً وارد کردن «ایمیل به تیم درباره آخرین وضعیت پروژه» باعث می‌شود که Copilot به طور خودکار اطلاعات را از ایمیل‌ها و اسناد جمع‌آوری کند تا متنی با درخواست شما ایجاد کند.

تشخیص تصویر و ویدیو:

برنامه‌های مختلف از هوش مصنوعی برای یافتن اطلاعات در مورد محتوای تصاویر و ویدیوها مانند چهره‌ها، متن و اشیاء استفاده می‌کنند. Clarifai، که از یادگیری ماشینی برای سازماندهی داده های بدون ساختار از منابع استفاده می کند. Amazon Rekognition، یک سرویس AWS که به کاربران اجازه می دهد تصاویر را برای دریافت اطلاعات آپلود کنند، دو نمونه از این موارد هستند.

📚📚📚 بیشتر بخوانید : 👈👈👈  ساخت ویدیو با هوش مصنوعی 👉👉👉

توسعه نرم افزار:

بسیاری از توسعه دهندگان بیش از یک سال است که از ChatGPT برای نوشتن و اشکال زدایی کد استفاده می کنند. اما بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی دیگر برای آسان کردن کار برنامه نویس در دسترس هستند. یکی از نمونه ها برنامه نویس جفت هوش مصنوعی GitHub Copilot توسط OpenAI Codex است. یک مدل زبان مولد که می تواند با تکمیل خودکار نظرات و کدهای فوری، کد را سریعتر با تلاش کمتر بنویسد.

ایجاد یک کسب و کار:

بسیاری از شرکت ها ابزارهای هوش مصنوعی را به طور خاص برای مشاغل ایجاد می کنند. مانند OpenAI’s GPT-4 API یا Amazon Bedrock، مجموعه ای از ابزارهای هوش مصنوعی مبتنی بر ابر برای توسعه دهندگان.