سال 2017؛ سال ورود هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به کسب‌وکارها

به گزارش گروه علم و فناوری آنا به نقل از ScienceAlert، کارشناسان می‌گویند که الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهای هوشمندتر به کارآمدتر شدن، رقابتی شدن و سریع ‌شدن کسب‌وکارها کمک می‌کند و این بدان معناست که شرکت‌ها به دنبال افرادی هستند که می‌دانند چگونه با این تکنولوژی کار کنند.

ورود گسترده هوش مصنوعی به کسب‌وکارهای چه معنایی خواهد داشت؟ آیا انسان‌ها شغلشان را از دست می‌دهند؟ آیا زندگی برای ما ساده‌تر خواهد شد؟ این پرسش‌ها شبیه به همان‌هایی هستند که در ابتدای انقلاب صنعتی مطرح می‌شدند و طولی نکشید که اثرات آن انقلاب را بر رشد اقتصادی و افزایش فرصت‌های شغلی دیدیم.

اما باید در نظر داشت که با گسترش هر چه بیشتر این شاخه از تکنولوژی مشاغل زیادی در خطر قرار خواهند گرفت و در عوض شغل‌های زیادی هم به وجود می‌آیند.

رهبران و مدیران هوشمند با گسترش هوش مصنوعی پرسش‌های مهمی را از تیم‌های تحت سرپرستی خود می‌پرسند که باعث می‌شود سازمان آنها در راس دیگر شرکت‌ها به سمت جلو حرکت کند و زودتر از آنها خود را با آن وفق دهد: چه فناوری‌هایی را می‌توانیم به خدمت بگیریم تا بهره‌وری هر کدام از کارکنان را افزایش دهیم؟ چه سیستم‌های اطلاعاتی وجود دارند که می‌توانند نیروهای ما را در اتخاذ تصمیمات به موقع، دقیق و مهم یاری دهند؟ آیا در حال حاضر نرم‌افزار تازه‌ای در دست ساخت است که به تیم کوچک ما امکان دهد با قدرت‌های جهانی رقابت کند؟ پاسخگویی به این پرسش‌ها و موارد دیگر به سازمان‌ها کمک خواهد کرد که از انفجار هوش مصنوعی بهره بگیرند و سریع‌تر خود را با این تغییرات وفق دهند. به لطف تلاش شرکت‌هایی نظیر گوگل، دنیایی از آسودگی به لطف هوش مصنوعی در راه است.

یادگیری ماشینی نیز یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی است که به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها کامپیوترها و سیستم‌های رایانشی توانایی یادگیری پیدا می‌کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به طور وسیع در مهندسی مجدد فرایندهای کسب‌وکار از جمله فروش، بازاریابی، تدارکات و غیره در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند. زیبایی این الگوریتم‌ها این است که با گذشت زمان بهتر از قبل نیز می‌شوند.

دلیل واقعی پشت این سرعت و شتاب یادگیری ماشین این است که در طبیعت الگوریتم‌ها تکراری هستند که مکررا یاد می‌گیرند و برای بهینه‌سازی نتایج تلاش می‌کنند. هر زمان که یک خطا رخ دهد، الگوریتم‌های یادگیری خود را اصلاح می‌کنند و تکرار دیگری از تجزیه و تحلیل انجام می‌شود. همه این محاسبات در زمانی کمتر از یک میلی‌ثانیه انجام می‌شود و با روندی که در پیش می‌گیرد به تصمیم‌گیری و پیش‌بینی موثر نتایج می‌پردازد.

یادگیری ماشین باعث می‌شود که سیستم‌های نرم‌افزاری پیچیده آسان ‌شود و بدون تلاش زیاد به کار خود ادامه دهند. به جای صرف سال‌ها زمان برای کدنویسی یا تنظیم یک سیستم پیچیده با بسیاری از پارامتر‌ها، می‌توان با یادگیری ماشین در مدت زمان بسیار کوتاهی این کار را انجام داد.

مترجم: نسترن صائبی