بکارگیری سیستم های هوش مصنوعی در بخش ارتباطات و رسانه اجتماعی

استفاده موثر از پهنای باند و حافظه، فیلترهای بهبودیافته، جست وجوهای وب و ترجمه زبان بعضی از کاربردهایی است که می توان با بکارگیری سیستم های هوش مصنوعی در بخش ارتباطات و رسانه اجتماعی محقق کرد. همچنین بات های مکالمه ای، ابزارهای تشخیص صدا، دستیاران دیجیتال هوشمند و خدمات مکالمه ای می توانند در بستر کانال های رسانه اجتماعی پیاده شوند.

• علم و فناوری

هوش مصنوعی می تواند تحقیقات و آزمایش های علمی را تقویت کند. این فناوری در خواندن اسناد منتشرشده و پتنت ها و همچنین تولید فرضیه ها و آزمایش آن ها از طریق بکارگیری سیستم های رباتیک، به دانشمندان و مهندسان کمک می کند.

• خدمات ممیزی

فناوری های شناختی برای خودکارسازی فرایند ارزیابی حجم زیاد مستندات به کار می رود تا موارد کلیدی شناسایی شوند. این امر تاکنون فرآیندی دستی و زمان بر بوده است. فناوری پردازش زبان طبیعی، مستندات را خوانده و موارد کلیدی را درک می کند. فناوری یادگیری ماشین این امکان را فراهم می کند که سیستم بر اساس مجموعه ای از مستندات نمونه، آموزش ببیند به گونه ای که بتواند به صورت خودکار اطلاعات را شناسایی و استخراج کند.

هوش مصنوعی می تواند در حوزه رسانه های اجتماعی کمک کند تا روندها، هشتک ها و الگوها تشخیص داده شده و رفتار کاربر درک شود. الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند میلیون ها نظر کاربران را خوانده و موقعیت ها، بحران ها یا روندها را تشخیص داده و تجربه شخصی سازی شده ای را ارائه نماید. هوش مصنوعی با بخش بندی موثر می تواند به ایجاد محتوا بر اساس فعالیت ها و موقعیت های جغرافیایی آنلاین کمک کند. بسیاری از شبکه های اجتماعی در حال تصاحب کسب وکار هوش مصنوعی برای حرکت به مراحل بالاتری از رشد هستند.

• بلاک چین

اگر تمام تصمیمات سیستم هوش مصنوعی در بلاک چین ذخیره شود، ما پایگاه داده گسترده ای را بدست خواهیم آورد و قادر خواهیم بود تصمیمات گرفته شده توسط هوش مصنوعی را بررسی کنیم و منطق آن ها را بدست آوریم. به علاوه امنیت داده نیز تضمین می شود چرا که اطلاعات ذخیره شده در بلاک چین نمی تواند جعل شود. یکی از چالش های بلاک چین این است که همه اطلاعات ثبت شده و در تمام کامپیوترها نگه داشته می شود. تعداد بلاک ها افزایش یافته و در گذر زمان این زنجیره سنگین تر می شود. روش های ذخیره سازی بلاک چین می تواند با کمک الگوریتم های یادگیری ماشینی بهینه شود.