الفبای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) انقلابی است که نحوه زندگی و کار را تغییر می‌دهد. این فناوری فقط یک توسعه در زمینه تکنولوژی محسوب نمی‌شود. اصطلاحات اساسی برای هوش مصنوعی وجود دارد که کاربرد و پتانسیل آن را مشخص می‌کند. اتوماسیون، اَبَرداده، بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق، چهار ستونی هستند که از آن به عنوان ” الفبای هوش مصنوعی ” یاد می‌کنند. این چهار مورد فناوری‌های اصلی هستند که این انقلاب را به پیش می‌برند.

اتوماسیون

 در زمینه هوش مصنوعی، اتوماسیون به ظرفیت سیستم ماشینی هوش مصنوعی برای انجام فعالیت‌های مستقل اشاره دارد. این امر از طریق استفاده از الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهایی امکان‌پذیر می‌شود که می‌توانند وظایف خاصی را – از آسان تا دشوار – بدون نیاز به دخالت انسان انجام دهند.

به کمک اتوماسیون درواقع کار خسته‌کننده و تکراری انسانی با روش‌های هوشمندانه و خودکار انجام می‌شود. از این رو به‌زودی در بسیاری از صنایع، دگرگونی عظیمی را شاهد خواهیم بود. اتوماسیون عملیات را ساده می‌کند، بهره وری را بهبود می‌بخشد و گردش کار را با استفاده از الگوریتم‌ها و سیستم های هوشمند بهینه می‌کند. باید اشاره داشت جذابیت اتوماسیون به علت کاهش نرخ خطا و افزایش بهره‌وری باعث شده‌است که این فناوری بسیار مورد توجه قرار بگیرد.

اَبَر داده

اَبَر داده یا کلان‌داده مانند موتور سیستم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کند. با توجه به افزایش تصاعدی اطلاعات و داده‌ها در دنیای دیجیتال، کسب‌وکارها از پایگاه‌های داده عظیمی برای کشف و ظبط اطلاعات دقیق خود استفاده می‌کنند. این حجم عظیم از داده‌ها توسط سیستم های هوش مصنوعی در مقیاس‌هایی به راحتی پردازش می‌شود که برای انسان غیرقابل تصور است.

کسب و کارها می‌توانند با جستجوی الگوها و اطلاعات، استراتژی کاری خود را بهبود بخشند. این امر قطعا نوآوری و رقابت را افزایش خواهد داد.

بینایی رایانه‌ای

بینایی رایانه‌ای یا کامپیوتر شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها توانایی رمزگشایی و درک داده‌های بصری را می‌دهد. این امر کامپیوترها را قادر می‌سازد تا داده‌های تصویری یا ویدئویی را بررسی‌کرده و از آن استنتاج کنند.

از هوش مصنوعی تشخیص چهره و وسایل نقلیه بدون راننده گرفته‌ تا تصویربرداری پزشکی و واقعیت افزوده، این فناوری کاربردهای گسترده‌ای دارد. هوش بصری که به سیستم‌های هوش مصنوعی افزوده شده‌است، در واقع بینایی انسان را تقلید می‌کند و تجربیات کاربران را بهبود می‌بخشد.

یادگیری عمیق

یادگیری‌عمیق یا دیپ‌لرنینگ، زیر شاخه‌ای از یادگیری‌ماشین است و به رایانه‌ها می‌آموزد تا آنچه را که به طور طبیعی برای انسان اتفاق می‌افتد را انجام دهند. به عبارت دیگر یادگیری عمیق مانند زمانی است که نوزاد انسان چیزی را می‌بیند و آن را یاد می‌گیرد. یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی قادر به شناسایی الگوهای پیچیده هستند و سیستم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازند تا فعالیت‌هایی را انجام دهند که قبلاً تصور می‌شد منحصر به عقل انسان است.

یادگیری عمیق را می توان‌برای تشخیص گفتار، ترجمه زبان و تصمیم‌گیری‌های پیچیده استفاده کرد. صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و سرگرمی نیاز دارند برای بهبود خود از این فناوری استفاده کنند.

یادگیری عمیق در زمینه‌هایی از جمله بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، بیوانفورماتیک، طراحی دارو به کار گرفته شده‌اند. تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی، علم آب و هوا، بازرسی مواد و برخی بازی‌های کامپیوتری همچون شطرنج، از جمله مواردی است که فناوری یادگیری عمیق در آن به کار می‌آید.

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning)

یادگیری ماشین به یادگیری و آموزش ربات‌های هوش مصنوعی اطلاق می شود. پس از ساخت هوش مصنوعی، ما باید آن را تربیت کنیم. اینجاست که به کار گیری یادگیری ماشین اهمیت زیادی پیدا می‌کند. در طی این وضعیت، ربات‌های هوش مصنوعی یک دیتابیس عظیم را مورد بررسی قرار می‌دهند. آنها از دیتابیس اطلاعات مختلفی یادگرفته و عملکرد خود را بر اساس نیازهای پروژه بهبود می‌بخشند. در یادگیری ماشین کلاسیک یا “غیر عمیق” به مداخله‌ی انسانی نیاز است. در این مدل، انسان به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد الگوها را شناسایی کند، یاد بگیرد، وظایف خاصی را انجام و نتایج دقیق خود ارائه دهد.

اتوماسیون، ابر داده، بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق چگونه در دنیای ارزهای دیجیتال به کار می‌آیند؟

تشخیص و پیشگیری از تقلب، تشخیص الگو، احراز هویت و پاسخ‌های خودکار مواردی هستند که به کمک هوش مصنوعی در دنیای ارزهای دیجیتال مورد استفاده قرار می‌گیرد. در واقع هر بخش از این موارد مذکور همان کارایی الفبای هوش مصنوعی را دارد. بیایید هر مورد را در ادامه مقاله بررسی کنیم.

کشف و پیشگیری از تقلب

جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها (ابر داده)

حجم عظیمی از داده‌ها، مانند تاریخچه تراکنش‌ها، برچسب زمانی { روشی برای شناسایی زمانی که یک معامله خاص رخ داده‌است} و رفتار کاربر در بستر بلاکچین، توسط تراکنش‌های ارزهای دیجیتال تولید می‌شوند. فناوری‌های ابر داده، مانند آپاچی هادوپ (Apache Hadoop) و اسپارک (Spark)، این داده‌ها را جمع‌آوری و بررسی‌کرده و فعالیت‌های غیرقانونی در بلاکچین را رصد می‌کنند.

آپاچی هادوپ و اسپارک هر دو فریمورک‌های پردازش داده‌های کلان هستند. اما اسپارک به دلیل محاسبات درون حافظه سریع‌ و برای تجزیه و تحلیل داده‌های فوری مناسب‌تر است.

تشخیص الگو

(یادگیری عمیق)

یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN یا ConvNet)، نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که برای شناسایی و پردازش اطلاعات دقیق یک تصویر استفاده می‌شود. این شبکه‌ها اختصاصاً برای پردازش داده‌های پیکسلی طراحی شده‌اند. این شبکه عصبی می‌تواند توالی تراکنش‌های پیچیده را اسکن کنند و الگوهای کوچکی را که ممکن است دال بر تراکنش‌های غیرقانونی باشند را شناسایی کنند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوی تراکنش‌های منظم را تشخیص دهند و ناهنجاری‌ها را نشان دهد.

احراز هویت و تایید هویت

(بینایی کامپیوتری)

در طی مراحل ورود کاربر در پلتفرم‌های ارزهای دیجیتال، ممکن است از فناوری‌های بینایی رایانه‌ای برای تشخیص چهره و تأیید هویت وی استفاده شود. الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند هویت کاربران را بررسی کنند، از سرقت هویت جلوگیری و با بررسی ویژگی‌های چهره و اسناد شناسایی، دسترسی ایمن به حساب‌های ارزهای دیجیتال را فراهم کنند.

پاسخ‌های خودکار

(اتوماسیون)

سیستم‌های خودکار، توانایی واکنش فوری به واکنش‌های مخرب را دارند. به عنوان مثال، اگر یک مدل یادگیری عمیق تراکنش مشکوک را شناسایی کند و کاربر در تأیید تشخیص چهره ناموفق باشد، اتوماسیون می‌تواند حساب را مسدود کند و رویه‌های احراز هویت چندعاملی را برای تأیید هویت کاربر آغاز کند.

نگرانی‌های مرتبط با هوش مصنوعی

پیشرفت سریع فناوری هوش مصنوعی نگرانی‌هایی را نیز ایجاد می‌کند. از آنجایی که سیستم‌های هوش مصنوعی اغلب حجم عظیمی از داده‌های شخصی کاربران را در اختیار دارند و به آن متکی هستند، حفظ حریم خصوصی یکی از نگرانی‌های اصلی مردم محسوب می‌شود. از این رو برای اینکه مردم و کشورهای مختلف بتوانند این تکنولوژي را بپذیرند باید قوانین و استانداردهای اخلاقی در چارچوب حفظ حریم خصوصی برای آن به وجود بیاید.

منبغ