14 اسفند فرمول ساخت هوش مصنوعی
در روزگاری زندگی میکنیم که تعداد قابل توجهی از انسانها در حال تلاش برای رسیدن به چیزی فراتر از دستاوردهای کوچک و همان کارهای قدیمی یا طبق عادت همیشگی هستند گویی که فرصتی کوتاه برای خلق در دسترس است و باید در همین لحظات محدود شروع به ساختن چیزی کرد. به وجود آوردن چیزی که بتواند نه تنها روشی برای بهبود روندهای پیشرو پیشنهاد دهد بلکه همزمان بتواند فکر کند، تصمیم بگیرد و حتی یاد بگیرد. روایتی که متعلق به دوران ابتدایی هوش مصنوعی است، زمانی که دانشمندان شروع به ساخت ماشینهایی کردند که قادر بود بر طبق اطلاعات وسیع و روندهای خاص به پاسخهایی شبیه انسانها برسد.در اینجا بود که نقشهای از الگوریتمهای پیچیده به ماشینها فرمان میدادند که چگونه دادهها را پردازش و به نتایج دلخواه برسند. اما باید اضافه کنیم که این فقط آغاز کار بود و با گذشت زمان، این شبکههای ساخته شده پیچیدهتر و هوشمندتر شدند. روایتی که هنوز تمام نشده و هر روزه، محققان بسیاری را درگیر خود کرده تا موفق شوند که هوش مصنوعی را به مرحلهای جدید از پیچیدگی و قدرت برسانند. شاید تصور اینکه روزی قرار است ماشینها حتی از انسانها نیز پیشی بگیرند، آنقدرها هم دور از خیال نباشد ولی تا پیش از آن مهم این است که دربارهی این تکنولوژی روبهرشد و هر راهی که میتوانیم بر روی آن اثر بگذاریم کمی بیشتر محطاط شویم و ببینیم که آیا میتوانیم به نسخهی منحصربهفرد خود دست پیدا کنیم. در این مقاله از پازل، به بررسی راههایی برای تولید هوش مصنوعی شخصیسازی شده و فرمولی شگفتانگیز در کاربرد آن میپردازیم.
هوش مصنوعی به زبان ساده
مجموعهای از الگوریتمها و مدلها که به کامپیوترها و سیستمها این امکان را میدهد که شبیه به تفکر انسانها عمل کنند و از طریق تحلیل دادههای بسیار زیاد و یادگیری از آنها، قادر به تصمیمگیری و انجام وظایف مختلفی میشوند. واقعیت این است که در قلب هر سیستم AI، یک شبکه عصبی مصنوعی با لایههای مختلفی قرار دارد که هر لایه اطلاعات را پردازش و و به دادههای مفیدتری تبدیل میکند پس در کل میتوان گفت که وظیفهی آن در واقع پردازش و تجزیه و تحلیل دادههاست. منابع ورودی به الگوریتمهای شبکه همان چیزی است که از طرف کاربران یا محیط تشکیل داده و پس از تحلیل، آنها به دادههای خروجی قابل استفاده تبدیل میشوند.
چرا هوش مصنوعی خود را ایجاد کنید؟
۱. داشتن یک راهحل شخصی
ساختن هوش مصنوعی به تنهایی یک مزیت قابل توجه برای کسب و کارها به شمار میرود چراکه با کمی متفاوتتر از راهحلهای هوش مصنوعی عمومی، به شرکتها امکان پیادهسازی فرآیندهای متناسبتر و شخصیسازیشدهتری را میدهد. به این ترتیب، آنها از قابلیتهای هوش مصنوعی بهره میبرند که متناسب با نیازهای مشتری و همچنین با اهداف شرکت و الزامات تجاری است.
۲. افزایش بهره وری
چیزی شبیه به یک کاتالیزور واقعی به جهت بهتر کردن عملکرد بخش های مختلفی از یک شرکت یا روند کاری که میتواند از طریقهای متنوع به بالا بردن سطح کیفی منجر شود.براساس برخی از آمارهای منتشر شده متر و معیار بهره وری در روتین کاری قسمتهایی که در تعامل یا معرض هوش مصنوعی هستند تقریباً ۵ برابر بیشتر از سایر قسمتهایی است که بهرهگیری کمتری از هوش مصنوعی دارند.
۳.تقویت ظرفیت نوآوری
توسعه هوش مصنوعی خود راهی برای تقویت موقعیت پیشرو یک شرکت در بازار است. با تسلط بر فناوریهای هوش مصنوعی، شرکتها انعطافپذیرتر میشوند و میتوانند به سرعت با تحولات صنعت سازگار شوند تا عوامل متمایزکننده را برجسته کنند و پیشنهادات سفارشی ارائه دهند.
هوش مصنوعی با کدنویسی یا بدون کدنویسی؟
در حقیقت برخلاف تصوری که شاید در ذهن شما شکل گرفته باشد برای طراحی AI نیازی به استفاده از هیچ زبان برنامه نویسی ندارید و به راحتی میتوانید در هر زمینه و بعدی که مایلید از تشخیص بصری،صدا، ایجاد محتوای خودکار و موارد اینچنین فارغ از بهرهگیری کدهای پیچیده به توسعهی مدل هوش مصنوعی مورد نظر خود بپردازید.
تنها با ۱۰ ابزاری که معمولا دارای رابط های بصری آسان به جهت اضافه کردن، حذف یا تغییر مکان فرمول ها و دستورات هستند و قابلیت این را نیز دارند که ارتباطی یکپارچه بین ابزارها و کسب و کار ایجاد میکند.
۶ ابزار برای ایجاد هوش مصنوعی بدون کد
Google Teachable Machine
ابزاری ساده و خلاقانه از گوگل که از سال ۲۰۱۷ در حال فعالیت است و به هرکسی بدون داشتن دانش برنامهنویسی امکان ساخت هوش مصنوعی را میدهد. در اصل این ابزار با امکان استفاده از دادههای تصویری، صوتی یا حرکتی شرایط ساختن مدلهایی که قادر به شناسایی الگوها و دستهبندی دادهها هستند را برایتان فراهم میکند. در اینجا فقط کافیست تصاویر یا صداها را بارگذاری، مدل خود را آموزش داده و بلافاصله نتایج را به صورت عینی مشاهده کنید. Teachable Machine برای هر کسی که میخواهد وارد دنیای یادگیری ماشین شود، بدون پیچیدگیهای کدنویسی، یک نقطه شروع عالی است و میتوان آن را در پروژههای آموزشی، سرگرمی یا حتی توسعه نرمافزارهای کاربردی استفاده کرد.
Microsoft Lobe
وسیلهای که توسط مایکروسافت توسعه یافته و به کاربران خود اجازهی ساخت مدلهای هوش مصنوعی مختص خودشان را میدهد. مایکروسافت لوب را میتوان مناسب افرادی دانست که میخواهند وارد دنیای یادگیری ماشین شوند و وقت یا علاقهی درگیری با کدنویسی را نیز ندارند. Lobe همچنین به شما اجازه میدهد تا تصاویر را به سادگی با کشیدن و رها کردن (drag and drop) وارد و برچسبگذاری کنید و مدلهای خود را برای تشخیص تصاویر آموزش دهید.تا به امروز، Lobe بیشتر بر روی طبقهبندی تصاویر تمرکز داشته است اما به تازگی اعلام کرده که قرار است به زودی ویژگیهای تشخیص تصویر و برچسبگذاری دادههای متنی نیز به امکانات خود اضافه خواهد کرد. این ابزار از فرمتهای مختلف مانند CoreML و TensorFlow پشتیبانی میکند، که باعث میشود مدلهای ساختهشده در پروژههای مختلف قابل استفاده باشند. علاوه بر این، Lobe از APIهای محلی نیز پشتیبانی میکند تا بتوانید مدلهای خود را به راحتی در برنامههای مختلف اجرا کنید.
Obviously.ai
ابزاری است که به کسبوکارها این امکان را میدهد تا مدلهای پیشبینی بسازند و از آنها برای تحلیل دادهها استفاده کنند. این ابزار به کاربران کمک میکند تا بدون نیاز به کدنویسی پیچیده، پیشبینیهایی مانند نرخ تبدیل (Conversion Rate)، ریزش مشتری (Customer Churn) یا فروش (Sales) را انجام دهند. به عبارت سادهتر، شما میتوانید با وارد کردن دادهها در این پلتفرم، بهراحتی پیشبینی کنید که روندهای آینده چگونه خواهند بود و بر اساس آن تصمیمات بهتری بگیرید.همچنین، Obviously.ai قابلیت ادغام با سیستمهای مختلف مثل HubSpot و Zapier را دارد که این امکان را به کسبوکارها میدهد تا دادههای خود را بهطور خودکار از منابع مختلف جمعآوری و مدلهای پیشبینی را به راحتی ایجاد و استفاده کنند.
Neuton
یک پلتفرم TinyML بدون کد که به افراد این امکان را میدهد تا مدلهای هوش مصنوعی کوچک و بهینه بسازند و در نتیجه آنها را اجرا کنند. این مدلها نسبت به الگوریتمهای معمولی، حدود ۱۰ برابر کوچکتر هستند، در حالی که همچنان دقت و عملکرد بالایی دارند. Neuton به ویژه برای پروژههای هوش مصنوعی با نیاز به مدلهای سبک و سریع طراحی شده و در زمینههایی مانند تشخیص ژستها، تجزیه و تحلیل فعالیتهای انسانی و نگهداری پیشبینیکننده کاربرد دارد.این پلتفرم به صورت رایگان در دسترس است، اما برای دسترسی به نسخههای سازمانی و ویژگیهای پیشرفتهتر، کاربران باید با تیم فروش Neuton تماس بگیرند. هدف اصلی Neuton این است که فرآیند ساخت مدلهای هوش مصنوعی را ساده کرده و به کسبوکارها این امکان را بدهد تا مدلها را در میکروکنترلرها یا حسگرها ادغام کنند. این ویژگیها به کسبوکارها کمک میکند تا در پروژههای خود بهینهسازیهای دقیقتری انجام دهند و مدلهای هوش مصنوعی خود را در دستگاههای کوچکتر و با مصرف انرژی کمتر اجرا کنند.
Vertex AI
یک فضای گسترش یافته برپایهی هوش مصنوعی بازهم توسط بزرگترین غول موتور جستوجوگر جهان که از سپتامبر ۲۰۲۴ به تدریج جایگزین Google AutoML شده و آخرین دستاوردهای Gemini را نیز در خود ادغام کرده است.یکی از ویژگیهای برجسته گنجانده شده در این مورد در واقع Agent Builder است که به کاربران اجازهی ایجاد بسترهای هوش مصنوعی مکالمه (مثل چتباتها) را فراهم و امکان اجرای چیزی که ساخته و پرداخته شده را در اپلیکیشنهای موبایل یا وبسایتها پیادهسازی کنند.این پلتفرم مدیریت مدلها را ساده کرده و از نصب آسان و قابلیتهای پیشبینی پیشرفته پشتیبانی میکند. اما نکتهای که باید به آن توجه کرد این است که ساختار قیمتگذاری آن به عوامل مختلفی مثل پیچیدگی مدلها، حجم دادهها و پیکربندی کش بستگی دارد. بنابراین، برای استفاده از امکانات پیشرفته این پلتفرم، کسبوکارها باید به دقت به اسناد قیمتگذاری Vertex AI مراجعه کنند.با اینکه Vertex AI امکانات گستردهای را برای ساخت مدلهای هوش مصنوعی فراهم میکند، به دلیل ساختار قیمتگذاری پیچیده و مناسب بودن آن برای شرکتهای بزرگ، این پلتفرم بیشتر برای کسبوکارهایی که نیاز به مدلهای پیچیده و سفارشی دارند، مناسب است.
Apple CreateML
جایی بسیار قدرتمند از اپل که برای ساخت و آموزش مدلهای هوش مصنوعی در macOS و iOS طراحی شده است. این ابزار به توسعهدهندگان این امکان را میدهد که بهطور ساده و بدون نیاز به کدنویسی پیچیده، مدلهای هوش مصنوعی بسازند و آنها را در دادههای مختلف آموزش دهند. CreateML به کاربران امکان میدهد تا مدلهایی برای طبقهبندی و برچسبگذاری تصاویر، صداها، متون، ویدئوها و حتی ردیابی حرکات یا مکانها ایجاد کنند.یکی از ویژگیهای برجسته این پلتفرم، روند کمکد یا بدون کد است که حتی افرادی که تخصص کدنویسی ندارند، میتوانند از آن استفاده کنند. البته برای دسترسی به تمام ویژگیهای CreateML، نیاز است که عضو برنامه توسعهدهندگان اپل شوید که هزینهی در حدود ۱۰۰ دلار در سال را پردازید. این پلتفرم بهویژه برای کسانی که قصد دارند مدلهای هوش مصنوعی را در اپلیکیشنهای iOS یا macOS پیادهسازی کنند، گزینهای ایدهآل است و با دسترسی به طیف وسیعی از ابزارها و مدلهای از پیش ساخته شده، امکان ساخت و بهینهسازی سریع مدلها را فراهم میآورد.
۸ قدم برای ساختن هوش مصنوعی
۱. مشخص کردن اهداف پروژه
شرکتی که قصد دارد برای خود AI توسعه دهد یا آن را به عنوان یک نیاز در نظر میگیرد، باید با تعریف اینکه برنامه برای چه چیزی باید وجود داشته باشد، مسیر خود را آغاز کند. دراین مرحله چند پرسش ابتدایی مثل اینکه : “هوش مصنوعی چه مشکلاتی را باید حل کند؟”، “چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟” یا “کدام مشکلات یک انسان را می توان از این طریق حل کرد؟” بسیار کارساز خواهد بود. به طور خلاصه، قدم اول شامل تجزیه و تحلیل دقیق نیاز به منظور یافتن مدل هوش مصنوعی میباشد که به بهترین وجه قادر به پاسخگویی به آن است.
۲.انتخاب نوع درست هوش مصنوعی
تا به اینجا به این موضوع واقف شدهایم که اگر در جهت ایجاد هوش مصنوعی با کدنویسی را نداشته باشیم بهرهگیری از آنچه از پیش تعیین شده و بهبود آن به روشهای معمول کارساز است.در نتیجه برای یافتن مدل هوش مصنوعی متناسب با اهداف تعیین شده از سوی تجارت،همگامی با ماهیت پروژه و پرداختن به حل مسئله و مشکلاتی که مطرح شده است باید آن را شروع کرد.
به عنوان مثال، برای ایجاد ربات چت هوش مصنوعی خود، یک شرکت باید از یک مدل زبان بزرگ (LLM) استفاده کند که در درک و تولید متن تخصص دارد. سپس چت بات خود را سفارشی می کند، خواه ربات چت برای فروش، خدمات مشتری یا تولید سرنخ باشد.
۳. طراحی مجموعهی دادهها
غایت مرحلهی سوم پیشبینی هرچه بیشتر مجموعهی دادهها است، یعنی فکر کردن به تمام ترکیبهای ممکن بین دادهها که هوش مصنوعی باید آنها را بشناسد یا مرتبط کند. برای انجام این کار، جمع آوری تعداد زیادی داده ورودی (معمولاً چندین هزار یا حتی صدها هزار) ضروری است. در میان این اطلاعات بخشی برای مرحله آموزش هوش مصنوعی و بخشی دیگر برای آزمایش هوش مصنوعی استفاده خواهد شد.به عنوان مثال، هنگام ایجاد یک ربات چت، لازم است تا حد امکان اطلاعات و دادههایی مانند مکالمات مشتری، سوالات متداول و معمول مشتری یا اصطلاحات خاص صنعت جمعآوری شود. مهم است که بدانید انتخاب یک LLM از قبل آموزش دیده تضمین می کند که چت بات دارای یک پایگاه دانش قوی است.
۴. یادگیری هوش مصنوعی
هرچه موارد موجود بیشتر در اختیار هوش مصنوعی قرار بگیرد و در واقع شروع به یادگیری از طریق شما کند، خروجی بسیار کارآمدتر خواهد شد.روند دریافت دانش توسط این تکنولوژی شامل انتقال مقدار زیادی از داده های ورودی است.پس از طراحی مجموعه داده مورد استفاده، باید یادگیری را به سمتی سوق داد که هوش مصنوعی برای چه چیزی استفاده خواهد شد. بنابراین، از همین مجموعه داده، کاربر به هوش مصنوعی میگوید که به دنبال چه چیزی باید باشد و چه چیزی را باید برای انطباق با ارتباطات انسانی رونویسی کند.
۵. تمرین برنامه
تمرین در اینجا کاملا در مورد انواع اطلاعاتی است که یک هوش مصنوعی باید به دنبال آنها و به طبع منابع مرتبط به آن باشد. برخلاف فاز قبلی که در آن یک اپراتور انسانی به هوش مصنوعی میگوید چگونه عمل کند، این مرحله آموزشی توسط دستگاه به تنهایی مدیریت میشود. با این حال، به قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد.برای آموزش خوب هوش مصنوعی، باید به آن زمان داده شود تا همه داده ها را یکپارچه کند و آموزش باید به یک Cloud خاص برون سپاری شود تا دیگر فرآیندهای در حال انجام را کند نکنند.برای بازگشت به مثال آموزش یک ربات چت هوش مصنوعی، ممکن است مفید باشد که LLM را با تکنیک های تنظیم دقیق اصلاح کنید. این رویکرد اجازه می دهد تا یک مدل از پیش آموزش دیده را در یک کار خاص تخصصی کنید.
۶. انجام آزمایش و تست
مرحله تست و ارزیابی شامل زیر ذرهبین بردن ارتباطات هوش مصنوعی در یک محیط واقعی است. برای آزمایش سطح عملکرد آن با توجه به نیازهای شناسایی شده در ابتدای فرآیند، توصیه می شود از گروه بندی داده ها در مرحله طراحی مجموعه داده استفاده کنید.اگر تست هوش مصنوعی قطعی نباشد، دادههای دریافتی باید دوباره ارزیابی شوند و مرحله آموزش مجدداً شروع شود تا تواناییهای درک هوش مصنوعی به حداکثر برسد.برای یک چت بات، مرحله آزمایش می تواند شامل شبیه سازی مکالمات پیچیده، پرسیدن سوالات متنوع و فنی باشد. سپس، برای ارزیابی عملکرد، می توان میزان موفقیت، زمان پاسخ، ارتباط پاسخ ها یا حتی توانایی درک تفاوت های ظریف را اندازه گیری کرد.
۷.مستقر سازی هوش مصنوعی
پس از موفقیت آمیز بودن مرحله آزمایش، بهره برداری آغاز خواهد شد و این مرحله به صورت واضحی شامل اطمینان از انتقال آرام به هوش مصنوعی است. از جمله موارد زیر لازم است: هوش مصنوعی را در سیستم های موجود ادغام کنید. به عنوان مثال، برای یک ربات چت، باید اطمینان حاصل کنید که ادغام با CRM و وب سایت برای بهینه سازی جمع آوری داده ها کاربردی است.نظارت منظم بر عملکرد هوش مصنوعی به عنوان بخشی از فرآیند بهبود مستمر. به عنوان مثال، پس از استقرار یک ربات چت، توصیه می شود نظرات و نظرات مشتریان را جمع آوری کنید تا آنها را در جلسات تنظیم دقیق آینده ادغام کنید.
۸.آشنایی با هوش مصنوعی
استقرار موثر یک مدل هوش مصنوعی مبتنی بر تسلط بر این مراحل کلیدی و استفاده از روشهای مناسب است. چندین گزینه برای کسانی که مایل به آموزش در این زمینه هستند در دسترس است: آموزش های موجود به صورت آنلاین، دوره های آموزشی در سیستم عامل های آموزشی یا حتی بوت کمپ های تخصصی.
هوش مصنوعی، آغازی نوین برای خلق دنیای هوشمندتر
تکنولوژی که دیگر یک اتفاق آیندهنگرانه نیست، بلکه بخشی از واقعیت روزمره زندگی و دنیای کسبوکارها شده است. از دستیارهای دیجیتال گرفته تا الگوریتمهای پیچیده تحلیل دادهها، هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه انجام کارها و تعامل با تکنولوژی است. این تغییرات نه تنها زندگی فردی ما را تحت تاثیر قرار داده، بلکه کسبوکارها را نیز به سمتی هدایت کرده که برای پیشرفت و رقابت، باید به سمت استفاده از هوش مصنوعی خاص و اختصاصی خود حرکت کنند.ابزاری که به هر تجارتی این امکان را میدهد تا از دادههای موجود، بینشهای جدید استخراج کنند و فرآیندهای پیچیده را بهصورت خودکار و بهینه انجام دهند. این تکنولوژی توانایی تحلیل حجم بالای دادهها، پیشبینی روندهای بازار، شبیهسازی رفتار مشتریان، و حتی بهبود تصمیمگیریهای تجاری را به شکلی دقیق و کارآمد فراهم میآورد. اما نکته مهم اینجاست که هر تجارت با توجه به ویژگیها و نیازهای خاص خود، باید هوش مصنوعی منحصر به فردی بسازد. ساخت هوش مصنوعی اختصاصی به کسبوکارها این امکان را میدهد که سیستمهایی طراحی کنند که بهترین نتایج را از دادههای خود به دست آورند و برای مشکلات خاص خود راهحلهای دقیقی ارائه دهند.بنابراین، AI برای هر کسبوکاری باید یک سرمایهگذاری هوشمندانه باشد که دقیقاً متناسب با اهداف و چالشهای خاص آن طراحی شود. این میتواند به کسبوکارها کمک کند تا نه تنها عملکرد خود را بهبود دهند، بلکه در دنیای رقابتی امروز، جایگاه خود را بهطور مؤثرتر حفظ کنند و حتی پیشرفت کنند.