اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی

• اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی
• هوش مصنوعی هم اکنون نقش در حال رشدی در کاربردها و پیشرفت های اینترنت اشیاء دارد. سرمایه گذاری ها و تملک ها در استارت آپ هایی که این دو حوزه را یکپارچه می کنند در طی سال های اخیر به شدت رشد داشته است. بسیاری از ارائه دهندگان پلتفرم های اینترنت اشیاء، قابلیت های یکپارچه هوش مصنوعی مانند تحلیل های مبتنی بر یادگیری ماشینی ارائه می کنند.
• کلان داده و کامپیوترهای کوانتمی
• طبق اعلام دانشگاه نوتیسترن، هر روز ۲٫۵ اگزابایت داده تولید می شود. در واقع تحلیل تمام این داده های عظیم غیر ممکن است و از این رو ما نمی توان همه الگوها و اطلاعات سودمند را استخراج کرد. این حوزه جایی است که هوش مصنوعی و کامپیوترهای کوانتومی به هم مرتبط می شوند. پردازنده های قدرتمند کوانتمی باید قادر باشند مجموعه های کلان داده را مدیریت کنند و هوش مصنوعی آن ها را در سطح بسیار جزئی تحلیل کند.
• بیومتریک

هوش مصنوعی در حوزه بیومتریک نیز تاثیرات قابل توجهی می تواند به جا بگذارد. از طرفی این فناوری می تواند در افزایش دقت و صحت عملکرد بیومتریک کمک کرده و فرآیند تشخیص هویت را ایمن تر کند و از طرف دیگر همین هوش مصنوعی می تواند با دور زدن این فناوری و ایجاد هویت های جعلی، ارزش آن را به چالش بکشد. به عنوان مثال محققان این حوزه توانستند اثر انگشت جعلی را به اسم “دیپ مستر پرینت” با استفاده از هوش مصنوعی به وجود آورند که می تواند از هر پنج اثرانگشت جایگزین یکی از آن ها شود.

• ۵ جی

هوش مصنوعی و زیرمجموعه های آن (یادگیری ماشین و یادگیری عمیق) تاثیر بسزایی بر روی اینترنت و حفاظت از امنیت داشته است. هوش مصنوعی می تواند به شرکت های مخابراتی کمک کند سرمایه گذاری خود را بهینه کنند، هزینه ها را کاهش داده و کارایی را در زمینه عملیات و نگهداری بهبود دهند، برنامه ریزی شبکه ۵ جی دقیقی داشته باشند، بهینه سازی خودکار پوشش را انجام دهند و بسیاری موارد دیگر.

• رسانه های اجتماعی

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.

• رایانش ابری
• روندهایی چون گسترش موبایل ها و اینترنت اشیاء تغییراتی در رایانش ابری ایجاد کرده است ولی بزرگ ترین تغییر می تواند از همگرایی بین ابر و هوش مصنوعی به وجود آید. رابطه بین ابر و هوش مصنوعی دو طرفه است. ابر می تواند برای هوش مصنوعی اطلاعات مورد نیاز جهت یادگیری را فراهم کرده و در مقابل هوش مصنوعی می تواند اطلاعاتی را فراهم آورد که ابر را تغذیه می کند. این رابطه می تواند توسعه هوش مصنوعی را متحول کند و تلاش شرکت های ارائه دهنده ابر مانند آی بی ام برای وارد شدن به تحقیقات هوش مصنوعی به خوبی این اهمیت را نشان می دهد.

به طور کلی می توان بیان کرد هر فناوری که هوشمند شدن آن موجب خلق ارزش بیشتری می شود، تحت تاثیر حوزه فناوری هوش مصنوعی قرار می گیرد و پیشرفتش به این فناوری گره می خورد. به طور کلی هوش مصنوعی جایگزین و مکمل هوش انسانی شده است و هر فعالیت و فناوری که به نحوی با هوش انسانی قابل کنترل بوده و توسط انسان به کار گرفته شده است، می تواند توسط هوش مصنوعی کنترل شده و یا جایگزین شود. به عنوان مثال ربات ها و پرنده های بی سرنشینی که تاکنون داده ها را از محیط دریافت می کردند و بر مبنای آن با محیط خود تعامل خودکار داشتند، حالا می توانند از این داده ها یاد گرفته و نیاز به کنترل کمتری از طرف انسان داشته باشند.