کاربرد هوش مصنوعی در حوزه مختلف

در سال‌های اخیر، «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) طیف گسترده‌ای از موضوعات پژوهشی را شامل می‌شود و می‌توان گفت تقریباً در تمامی حوزه‌های مطالعاتی، کاربردِ روش‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی قابل مشاهده است. هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک فناوری متحول‌کننده با برنامه‌های کاربردی در زمینه‌ها و حوزه‌های متعدد ظاهر شده است. در مراقبت‌های بهداشتی، هوش مصنوعی تشخیص دقیق، برنامه‌های درمانی شخصی و کشف دارو را امکان‌پذیر می‌کند. این به تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، نظارت بر داده‌های بیمار و پیش‌بینی نتایج بیماری کمک می‌کند. سیستم‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی تشخیص تقلب، ارزیابی ریسک و معاملات الگوریتمی را افزایش می‌دهند. در حمل‌ونقل، هوش مصنوعی به وسایل نقلیه خودران، مدیریت ترافیک و بهینه‌سازی مسیر کمک می‌کند. صنایع از اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، کنترل کیفیت و تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده بهره می‌برند. هوش مصنوعی همچنین بر خدمات مشتری، بازاریابی و سیستم‌های توصیه در بخش خرده‌فروشی تأثیر می‌گذارد. علاوه بر این، هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی، دستیاران مجازی و ترجمه زبان نقش حیاتی دارد. حتی جای خود را در سرگرمی‌ها، بازی‌ها و کارهای خلاقانه مانند آهنگسازی و تولید آثار هنری پیدا کرده است. هوش مصنوعی با نفوذ فراگیر خود همچنان به انقلاب در زمینه‌های مختلف ادامه می‌دهد و به نوآوری دامن می‌زند و فرصت‌های جدیدی را باز می‌کند.

حیطه‌های کاربرد هوش مصنوعی در چندین بخش دسته‌بندی می شود که هریک از آن را به عنوان گرایش های هوش مصنوعی می توان طبقه‌بندی کرد.

1. حوزه سلامت

صنایع بسیاری توسط هجوم تکنولوژی جدید در عصر اطلاعات مختل شده اند. بهداشت و سلامت هم ازاین دسته مستثنی نیستند. خصوصا در زمینه ی اتوماسیون، فراگیری ماشین، هوش مصنوعی، پزشکان، بیمارستانها، شرکت های بیمه و صنایع مربوط به سلامت و بهداشت همگی متاثر از این قضیه هستند البته نسبت به صنایع دیگر، بیشتر موارد تاثیرات مثبت هستند. طبق گزارشی از CB Insight تقریبا 86 درصد از سازمانهای تامین بهداشت و سلامت، شرکت های علم زندگی و فروشندگان فناوری به خدمات بهداشتی از تکنولوژی هوش مصنوعی استفاده می کنند. این سازمانها میانگینی برابر 54 میلیون دلار را تا سال 2020 بر روی پروژه های هوش مصنوعی سرمایه گذاری خواهند کرد. آنها بدنبال چه راه حل هایی هستند؟ این بخش ده مورد از تاثیرات هوش مصنوعی بر سلامت و بهداشت را در زمان حال و آینده بیان می کند.

1- کنترل پیشینه ی پزشکی و سایر اطلاعات: از آنجا که اولین قدم در سلامت و بهداشت جمع آوری و بررسی اطلاعات ( مانند پیشینه ی پزشکی و تاریخ ) است، مدیریت اطلاعات رایج ترین کاربرد هوش مصنوعی و اتوماسیون دیجیتال است. ربات ها اطلاعات را جمع آوری ، ذخیره و تغییر فرمت می کنند و باعث دسترسی بهتر و سرعت بالا می شوند.

2- انجام کارهای تکراری: بررسی آزمایشات، رادیولوژی، سی تی اسکن، ورود اطلاعات و دیگر امور توسط ربات ها سریعتر و دقیق تر انجام می شود. قلب شناسی و پرتوشناسی دو مورد هستند که حجم اطلاعات آنها بسیار زیاد و زمان بر است. قلب شناسان و پرتوشناسان در آینده باید تنها به مواردی نگاه کنند که نظارت انسان در آن ضروری است.

3- طرح درمان: سیستم های هوش مصنوعی برای این منظور طراحی شده اند که اطلاعات را بررسی کنند- نکات و گزارشات پرونده ی بیمار، تحقیقات خارجی، اختصارات پزشکی- و راه منحصربه فرد و بهتری را برای درمان طراحی کنند.

4- مشاوره ی دیجیتال: برنامه هایی چون بابیلون در بریتانیا از هوش مصنوعی برای مشاوره ی پزشکی با توجه به پیشینه ی پزشکی و اطلاعات عمومی استفاده می کنند. کاربران علائم بیماری خود را در برنامه تایپ می کنند، که از شناسایی صدا برای مقایسه ی این علائم با بانک اطلاعاتی انواع بیماری استفاده می کند. بدین صورت بابیلون راهکارهایی با توجه به تاریخچه ی پزشکی فرد پیشنهاد می کند.

5- پرستاران مجازی: The startup sense.ly “مولی” را خلق کرده است، پرستاری مجازی که شرایط بیماران را کنترل می کند و پیگیر درمان در بین دو ملاقات پزشک است. این برنامه از فراگیری ماشینی برای پشتیبانی بیماران استفاده می کند که در بیماری های مزمن تخصصی سازی شده. در سال 2016 ، Boston Children’s Hospital برنامه ای برای ” آمازون الکسا” طراحی کرد که اطلاعات سلامت پایه ای و توصیه های لازم برای والدین کودکان بیمار را داشت. این برنامه به سوالات درمانی پاسخ داده و تعیین می کند که آیا فرد نیازمند مراجعه به پزشک است.

6- مدیریت دارو: موسسات ملی سلامت برنامه ی AiCure را به منظور کنترل مصرف دارو توسط بیمار طراحی کردند. یک وب کم تلفن هوشمند در کنار هوش مصنوعی فعالیت می کند که می تواند به طور مستقل پیگیری درمان توسط بیمار را تایید کند و شرایط آنها را مدیریت نماید. کاربران رایج این برنامه می توانند افرادی با شرایط پزشکی وخیم، بیمارانی که خلاف توصیه های پزشکی عمل می کنند و شرکت کنندگان در آزمایشات کلینیکی باشند.

7- ساخت دارو: توسعه ی دارو سازی از طریق آزمایشات کلینیکی می تواند یک دهه زمان ببرد و میلیاردها دلار خرج بردارد. ارزان کردن و سریعتر کردن این روند می تواند جهان را تغییر دهد. حین فراگیری اخیر ویروس ایبولا، از برنامه ای که با هوش مصنوعی کار می کرد برای بررسی داروهای موجود که می توانستند با طراحی دوباره برای مقابله با بیماری مصرف شوند استفده شد. این برنامه دو دارو یافت که ممکن بود عفونت ایبولا را در یک روز کاهش دهد، در حالی که این نوع بررسی به طور کلی ماه ها و سال ها طول می کشد- تفاوتی که باعث نجات هزاران زندگی می شود.

8- دقت دارو: ژنتیک و ژنوم شناسی بدنبال جهش ها و پیوند های بیماری از طریق اطلاعات DNA هستند. با کمک هوش مصنوعی اسکن بدنی می تواند سرطان و بیماری های قلبی عروقی را زودتر پیش بینی کند و شرایط سلامت افراد را با توجه به ژنتیک آنها بسنجد.

9- کنترل سلامت:گیرنده های سلامتی که قابلیت پوشش دارند- مانند گیرنده های فیت بیت، اپل، گارمین و…- ضربان قلب و دیگر فعالیت ها را کنترل می کند. این وسایل می توانند به کاربر هشدار بدهند که به ورزش بیشتری نیاز دارند و همچنین می توانند این اطلاعات را با پزشکان و دیگر سیستم های هوش مصنوعی برای تکمیل نیازهای بیمار در میان گذارند.

10-بررسی سیستم سلامت: در هلند، 97 درصد فاکتورهای سلامتی بصورت دیجیتال هستند. یک شرکت هلندی از هوش مصنوعی برای بررسی اطلاعات و مشخص کردن اشتباهات درمان و بی کفایتی های کار استفاده می کند که باعث پرهیز سیستم سلامت منطقه از بستری های غیر ضروری می شود. اینها تنها نمونه ای از راهکارهایی هستند که هوش مصنوعی به صنایع بهداشت و سلامت پیشنهاد می کند. باتوجه به توانایی اتوماسیون سازی که با تکنولوژی پیشرفت کرده و نیروی کار دیجیتال از طریق تهیه کنندگانی چون Novatio ، راه حل های بیشتری برای صرفه جویی در وقت، کاهش هزینه و افزایش دقت پیشنهاد خواهد شد.

11. هوش مصنوعی در تشخیص بیماری: برخلاف انسان ها، هوش مصنوعی هرگز نیازی به خواب ندارد. مدل‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای مشاهده علائم حیاتی بیمارانی که مراقبت‌های ویژه دریافت می‌کنند و در صورت افزایش عوامل خطر خاص به پزشکان هشدار می دهند به کار گرفت. در حالی که دستگاه‌های پزشکی مانند مانیتورهای قلب می‌توانند علائم حیاتی را ردیابی کنند، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های آن دستگاه‌ها را جمع‌آوری کند و به دنبال شرایط پیچیده‌تری مانند سپسیس(عفونت خون) باشد.

12. دستیار پزشکی: بخش فیزیکی مربوط به روبات هایی است که در انجام جراحی ها، پروتزهای هوشمند برای افراد معلول و مراقبت از سالمندان کمک می کنند.

کاربردهای کنونی هوش مصنوعی در پزشکی در زمینه های مختلف:

۱)قلبی-عروقی شامل تشخیص فیبریلاسیون دهلیزی و پیشبینی ریسک بیماری های قلبی-عروقی
۲)تست های علملکرد ریوی
۳)کنترل تست های قند خون
۴)پیشبینی کاهش GFR و بیماری های کلیوی
۵)تصویر برداری تشخیصی در مشکلات گوارشی
۶)نورولوژی(مغز و اعصاب) شامل تشخیص صرع و مانیتور تشنج و ارزیابی راه رفتن، وضعیت بدن و لرزش
۷) تشخیص سرطان در هیستوپاتولوژی
۸) تصویربرداری پزشکی و اعتبار سنجی فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی

چالش‌هایی که همه‌گیری COVID-19 برای بسیاری از سیستم‌های بهداشتی ایجاد کرد، همچنین بسیاری از سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی در سراسر جهان را به آزمایش میدانی فناوری‌های جدید پشتیبانی شده از هوش مصنوعی، مانند الگوریتم‌های طراحی‌شده برای کمک به نظارت بر بیماران و ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی برای غربالگری COVID-19 سوق داد.

تحقیقات و نتایج این آزمایشات هنوز در حال جمع آوری است و استانداردهای کلی برای استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی هنوز در حال تعریف است. با این حال، فرصت‌های هوش مصنوعی برای بهره‌مندی از پزشکان، محققان و بیمارانی که به آنها خدمات می‌دهند به طور پیوسته در حال افزایش است. در این مرحله، تردید کمی وجود دارد که هوش مصنوعی به بخش اصلی سیستم‌های سلامت دیجیتالی تبدیل خواهد شد که پزشکی مدرن را شکل داده و از آن پشتیبانی می‌کند.

2. حوزه کسب و کار

3. حوزه آموزش و پرورش

بارها به این مسئله اشاره شده است که هوش مصنوعی تمام جنبه‌های زندگی انسان را متحول خواهد کرد. تا به حال هوش مصنوعی نوآوری‌هایی در زمینه‌های مختلف داشته است. نوآوری‌های جالبی مانند پارکینگ‌های اتوماتیک، شبکه‌های اجتماعی، دستیارهای هوشمند و… همه نمونه‌هایی از کاربردهای هوش مصنوعی هستند. امروزه می‌توان گفت هوش مصنوعی عملا در همه جای جهان وجود دارد و خیلی زود دنیا آموزش و دانشگاه و مدرسه را متحول خواهد کرد.
در حال حاضر در بخش‌های مختلف جهان رویه‌های مختلفی را برای ادغام هوش مصنوعی با برنامه‌های آموزشی در مدارس و دانشگاه‌ها و… در پیش گرفته‌اند و حوزه آموزش و پرورش را دچار تغییراتی بنیادی کرده‌اند. با آموزش از طریق گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها، دانش‌آموزان دیگر کمتر به سراغ کتاب‌ها می‌روند و در همین حال موسسات اینترنتی بسیاری در سراسر جهان به وجود آمده‌اند که در بستر اینترنت آموزش‌های مختلفی را ارائه می‌دهند و فرصت‌های جدیدی را برای افراد ایجاد می‌کنند تا از آموزش‌های مختلفی بدون اینکه نیاز باشد خانه را ترک کنند، بهره‌مند شوند.
جهان امروز ما دائما در حال تغییر است و اختراعات جدید بر روی فرآیندهای آموزش تاثیر گذار خواهند بود. امروز و در این مقاله قصد داریم تا 6 راهی که هوش مصنوعی به وسیله آن‌ها حوزه آموزش و پرورش را متحول خواهد کرد، با هم بررسی کنیم. پس شما هم با ما همراه باشید.

1. سیستم نمره ‌دهی اتوماسیون وقت آزاد بیشتری را برای معلمان به ارمغان خواهد آورد.

در رویه آموزش مدرن معلمان وقت زیادی را صرف وظایف اداری مانند نمره دهی به دانش آموزان و درجه بندی آن‌ها می‌کنند. در حالی که به کمک فناوری می‌توان این کار را به صورت اتوماسیون انجام داد و وقت آزاد بیشتری را برای معلم و دانش آموزان ایجاد کرد تا به مسائل مهم‌تری بپردازند. در ادامه تحولاتی که در حوزه آموزش پرورش رخ داده است، استفاده از سیستم‌ها و نرم‌افزارهایی که بتواند پاسخنامه‌ها و امتحانات و هم چنین مقالات کتبی دانش‌آموزان و دانشجویان را نمره دهی و درجه بندی کند، در موسسات آموزشی اجرایی خواهد شد. این مسئله به آن معنی است که هم زمانی که معلم برای برگزاری آزمون و نمره دهی صرف می‌کند از میان برداشته خواهد شد و هم اینکه مسئله ای به نام اعتراض به نمره و نمره دهی ناعادلانه نیز با وجود سیستم‌های نمره دهی اتوماسیون از بین خواهد رفت. بخش مدیریت مدرسه هم حوزه دیگری خواهد بود که از طریق هوش مصنوعی با پردازش و طبقه بندی کارهای اداری روند اتوماسیون و خودکاری به خود خواهد گرفت.

2. یادگیری شخصی سازی شده پاسخگوی نیازهای فردی دانش‌آموزان و دانشجویان خواهد شد.

شاید بیراه نباشد اگر بگوییم ما در عصر خدمات شخصی سازی شده زندگی می‌کنیم. از پیشنهادات فیلم‌ها در سایت‌هایی مثل نتفلیکس گرفته تا تبلیغات یوتیوب و…، به نوعی هر خدمات نوینی را که دریافت می‌کنیم شخصی سازی شده و متناسب با نیازهای ما است. حتی تجارت‌های وابسته به خرده فروشی نیز با کمک هوش مصنوعی بسیار شخصی سازی‌تر شده است.
با همین سرنخ، هوش مصنوعی هم به معلمان کمک می‌کند که از ابتدا، به جای شناسایی شاگردان در طول یک ترم و تشخیص نیازهای آن‌ها، نیازهای هر فرد را به صورت هوشمند تشخیص دهند و آن‌ها را برطرف کنند. این مسئله فرصت کافی را به معلمان می‌دهند تا مشکلات دانش‌آموزان را شناسایی کرده و آن‌ها را بهتر بشناسند و به آن‌ها به شکلی مناسب کمک کنند. نرم‌افزارهایی مانند Brightspace Insights قادرند تا نیازها و رفتارهای دانش آموزان را پیش‌بینی کنند و به معلمان در هنگام آموزش به آن‌ها کمک کنند.

معلمان هم چنین می‌توانند با دسترسی به اطلاعات دانش آموزان از قبل، برنامه‌های یادگیری شخصی را برای هر دانش آموز ایجاد کنند. این سیستم به جای استفاده از یک رویکرد کلی در برخورد با همه دانش آموزان، بر نقاط قوت هر فرد تمرکز می‌کند و بر روی آن کار می‌کند. از آن جایی که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در شناسایی الگوهایی که از چشم انسان دور می‌مانند بسیار خوب عمل می‌کنند، به معلم نیز کمک می‌کند تا با محول کردن تمارین مختلف و سخنرانی‌های کلاسی مناسب و… استعدادهای مختلف هر دانش آموز را شکوفا کند.

3. هوش مصنوعی در شناسایی خلاء‌های یادگیری کمک خواهد کرد

معلمان معمولا مجبورند برای پوشش برنامه درسی در زمان کوتاه، سرعت خاصی را برای آموزش مباحث مختلف در نظر بگیرند. این مسئله باعث ایجاد خلاء هایی در یادگیری مطالب آموزش و مباحث در دانش‌آموزان می‌شود و گاهی منجر به گیج شدن و سردرگمی آن‌ها خواهد شد. در نهایت مدارس و دانشگاه‌ها می‌توانند با کمک فناوری‌های هوش مصنوعی مشکلات این چنینی را حل کنند. دانش آموزان می‌توانند از یک گفتگوی شخصی در برنامه‌های آموزشی هوشمند استفاده کنند و مشکلات خود را بیان کرده به صورت فوری به راه حل آن‌ها و پاسخ‌های مناسب دسترسی پیدا کند. این سرویس‌های هم چنین می‌توانند به معلم کمک کنند تا سرعت آموزش را در حد مناسبی نگه دارد و او را از خلاء‌های آموزشی موجود آگاه کنند.

4. از محتواهای هوشمند بیشتر استفاده خواهد شد

کمپانی‌هایی مانند Cram101 و JustThatFacts101 به دانش آموزان کمک می‌کنند تا بتوانند از طریق هوش مصنوعی مباحث را به صورت موثرتری یاد بگیرند. برای مثال محتوای کتب درسی را به محتوا و یا راهنمای هوشمندانه قابل درکی برای دانش آموزان تبدیل می‌کند که شامل آزمون‌های چند گزینه‌ای مرتب، خلاصه‌های فصول مهم، برجسته کردن بخش‌های مهم کتاب، خلاصه سازی اختصاصی برای هر فصل و… ایجاد می‌کنند که بر روی پلتفرم‌هایی مانند آمازون در دسترس هستند.
این نوع محتواهای هوشمند تا به حال در تعدادی از موسسات آموزشی مورد استفاده قرار گرفته‌اند و علاوه بر آن تعدادی از وب‌سایت‌ها نیز از آن‌ها برای جلب رضایت کاربرانشان استفاده کرده‌اند. مدیر محتوای EMUCoupon در این رابطه توضیح می‌دهد که: “برای ما، محتوای هوشمند به معنای ایجاد یک تجربه بر اساس رفتارهای قبلی بازدید کننده است. این مسئله شامل عواملی مانند مکان، زبان، جمعیت و نوع دستگاه می‌باشد. ”
در زمینه دانشگاهی ، این مسئله و مفهوم شامل رابط‌های یادگیری دارای تنظیمات و راهنماهای یادگیری دیجیتال می‌شود. برخی از این پلتفرم‌ها دارای محتوای تعاملی، قابلیت دریافت بازخورد، ایجاد تمرینات و ارزیابی‌های کاملی می‌شوند. معلمان می‌توانند با ایجاد برنامه و محتوای قابل تنظیم که به آسانی در دسترس دانش آموزان است از این پلتفرم‌ها به راحتی بهره مند شوند. با هوشمندتر شدن این نوع محتواهای هوشمند، نوآوری‌هایی مانند شبیه سازی و ارزیابی های آینده هم با این سرویس‌ها ادغام خواهند شد.

5. آموزش آنلاین به رشد خود ادامه خواهد داد

هوش مصنوعی باعث خواهد شد تا مرزهای بین المللی در فرآیند آموزش عملا بی معنی شود. امروزه آموزش آنلاین توسعه و گسترش بسیار بیشتری را نسبت به قبل داشته است. مطالعات جدید نشان می‌دهد که بیش از شش میلیون دانش آموز آمریکایی در حال حاضر در کلاس‌های آموزش از راه دور ثبت نام می‌کنند. همچنان که هوش مصنوعی به تغییر و تحول حوزه آموزش و پرورش می‌پردازد، تعداد دانش بیشتری ترجیح می‌دهند تا در کلاس‌های دیجیتالی و آنلاین ثبت نام کنند. در همین حال، دولت‌های کشورهای در حال توسعه بر روی آموزش آنلاین به کمک هوش مصنوعی سرمایه گذاری می‌کنند تا بتوانند آموزش‌های با کیفیت بالا را در مناطق روستایی بیشتر کنند.

6. تشخیص چهره پا به میدان می‌گذارد

در مدارس چینی استفاده از سرویس‌هایی که چهره دانش آموزان را تشخیص می‌دهند، مدتی است که شروع شده است. به این ترتیب دیگر مسائلی مانند شناسه و کد دانشجویی و… از بین می‌رود. علاوه بر آن دوربین‌های تشخیص چهره در کلاس‌ها هر 30 ثانیه یک بار چهره دانش‌آموزان را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ببینند آیا به درس توجهی دارند یا نه و اگر اینگونه نباشد به والدین و معلم دانش‌آموز اطلاع داده می‎شود. البته این کاربرد هوش مصنوعی تا حدودی جنجال برانگیز است و منتقدانی دارد که آن را نوعی نظارت مداخله آمیز می‌خوانند. شاید نه به این شکل اما به زودی شاهد چنین سرویس‌هایی در مدارس سراسر جهان خواهیم بود.

نتیجه‌گیری: آموزش و پرورشی که ما می‌شناسیم قطعا تغییر خواهد کرد!

ما نمی‌گوییم که به زودی ربات‌های هوشمند جای معلمان را می‌گیرند و یا کلاس‌های آموزشی هوشمند فرابشری را خواهیم دید. اما به طور قطع هوش مصنوعی و ظرفیت‌هایش به کمک معلمان خواهد آمد تا سیستم ناکارآمد قبلی تغییر کند و سیستمی ایجاد شود که در آن دانش آموزان بتوانند سریع‌تر، بهتر و موثرتر یاد بگیرند. هوش مصنوعی برخی از وظایف وقت‌گیر معلمان را به عهده خواهد گرفت و زمان آزاد بیشتری را برای پرداختن به مسائل مهمتری به آن‌ها خواهد داد تا بر روی دانش‌آموزان بیشتر متمرکز شوند. به طور کلی سیستم آموزش و پرورش در سال‌های آینده قطعا تغییرات بسیاری خواهد داشت و این تغییرات در جهت مثبتی خواهند بود.

4. حوزه اقتصاد

هوش مصنوعی (AI) به سنگ بنای تحول صنایع مختلف تبدیل شده است و تأثیر انقلابی بر اقتصاد داشته است. توانایی آن در پردازش مجموعه داده‌های بزرگ، تشخیص الگوها و روندهای پیش‌بینی، به اقتصاددانان این قدرت را داده است تا در قلمروهایی که قبلاً غیرقابل دسترس بودند، عمیق‌تر کاوش کنند. در اینجا، ما 8 کاربرد متحول کننده هوش مصنوعی را در حوزه اقتصاد بیان می‌کنیم که هر کدام نحوه تحلیل، پیش‌بینی و شکل‌دهی مناظر اقتصادی را بازتعریف می‌کنند.

1. پیش بینی و تجزیه و تحلیل روندهای اقتصادی

الگوریتم های هوش مصنوعی هنر پیش بینی روندهای اقتصادی را دوباره تعریف کرده اند. با غربال کردن داده‌های گسترده و تشخیص همبستگی‌های پیچیده، مدل‌های هوش مصنوعی دقت بی‌نظیری در پیش‌بینی نوسانات بازار، رشد تولید ناخالص داخلی و سایر شاخص‌های اقتصادی ارائه می‌دهند. این پیش‌بینی‌ها بینش‌های ارزشمندی را برای سیاست‌گذاران، کسب‌وکارها و سرمایه‌گذاران فراهم می‌کنند و امکان تصمیم‌گیری آگاهانه و استراتژی‌های کاهش ریسک را فراهم می‌کنند.

2. تجارت مالی و مدیریت ریسک

در حوزه بازارهای مالی، الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، شیوه‌های معاملاتی را متحول می‌کنند. این الگوریتم‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، معاملات با فرکانس بالا را انجام می‌دهند و به سرعت فرصت‌های سودآور را شناسایی می‌کنند. علاوه بر این، مدل‌های هوش مصنوعی در ارزیابی ریسک، تجزیه و تحلیل نوسانات بازار، و ابداع استراتژی‌های پیچیده مدیریت ریسک و بهینه‌سازی تصمیمات سرمایه‌گذاری برتری دارند.

3. خدمات مالی شخصی

هوش مصنوعی در حال تغییر شکل دادن به ارائه خدمات مالی از طریق توصیه های شخصی است. چت بات ها و دستیاران مبتنی بر هوش مصنوعی از داده ها و رفتارهای مالی فردی برای ارائه پیشنهادات مناسب برای سرمایه گذاری، وام و پس انداز استفاده می کنند. این خدمات شخصی سازی شده نه تنها تجربه مشتری را افزایش می دهد، بلکه به تقویت سواد مالی در بین مصرف کنندگان نیز کمک می کند.

4. بهینه سازی زنجیره تامین

زنجیره های تامین کارآمد جزء جدایی ناپذیر بهره وری اقتصادی هستند. الگوریتم های هوش مصنوعی مدیریت موجودی، لجستیک و برنامه های تولید را با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های وسیع بهینه می کنند. با پیش‌بینی الگوهای تقاضا و کاهش هدررفت، این الگوریتم‌ها به طور قابل توجهی هزینه‌ها را کاهش داده و کارایی کلی را در مدیریت زنجیره تامین افزایش می‌دهند.

5. اقتصاد بهداشت و درمان

تاثیر هوش مصنوعی در اقتصاد مراقبت های بهداشتی عمیق است. با تجزیه و تحلیل داده‌های بیمار، شناسایی روندها و بهینه‌سازی تخصیص منابع، مدل‌های هوش مصنوعی به پیش‌بینی شیوع بیماری، توصیه درمان‌های مقرون‌به‌صرفه و بهبود سیستم‌های ارائه مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کنند. این پیشرفت‌ها نقشی اساسی در شکل‌دهی چشم‌انداز اقتصادی مراقبت‌های بهداشتی دارند.

6. تحلیل بازار کار

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بینش جامعی در مورد پویایی بازار کار ارائه می دهند. آنها تقاضاهای شغلی را پیش بینی می کنند، شکاف های مهارتی را شناسایی می کنند و روندهای نیروی کار را تجزیه و تحلیل می کنند. این اطلاعات به سیاست گذاران، اقتصاددان ها و کسب و کارها در تصمیم گیری آگاهانه در مورد آموزش نیروی کار، سیاست های آموزشی و استراتژی های ایجاد شغل کمک می کند.

7. تحلیل رفتار مصرف کننده

درک رفتار مصرف کننده برای کسب و کارها و سیاست گذاران به طور یکسان بسیار مهم است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی منابع داده‌های متنوعی را برای پیش‌بینی گرایش‌ها، اولویت‌ها و الگوهای خرید مصرف‌کننده تحلیل می‌کنند. با استفاده از این اطلاعات، کسب و کارها می توانند محصولات و خدمات خود را تنظیم کنند و در نتیجه رشد اقتصادی را تحریک کنند.

به عنوان مثال، برخی از رسانه‌های خبری از هوش مصنوعی برای درک و پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده استفاده می‌کنند و سپس محتوا و خدمات خود را بر اساس این داده‌ها بهینه می‌کنند. یکی از نمونه‌های برجسته این رویکردها، پلتفرم خبری میروریکس است که با استفاده از تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، تمایلات و علایق مخاطبان را شناسایی می‌کند. این پلتفرم با تحلیل تعامل کاربری و الگوهای مطالعه کاربران، ارائه اخبار را بهینه می‌کند و محتوا را به گونه‌ای تنظیم می‌کند که با نیازهای در حال تغییر مخاطبان هماهنگ باشد. این رویکرد نه تنها باعث افزایش وفاداری خوانندگان می‌شود، بلکه با تطابق با تغییرات ترجیحات کاربران، نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی به رسانه‌های خبری کمک می‌کند تا به درخواست‌های مصرف‌کننده واکنش نشان دهند و در نتیجه رشد اقتصادی را تقویت کنند.

8. تحلیل خط مشی و تصمیم گیری

مدل‌های هوش مصنوعی با شبیه‌سازی تأثیرات سیاست‌های مختلف، از اقتصاددانان و سیاست‌گذاران حمایت می‌کنند. این مدل‌ها اثربخشی سیاست‌ها را ارزیابی می‌کنند، سناریوهای اقتصادی را شبیه‌سازی می‌کنند و بینش‌های مهمی را درباره نتایج بالقوه ارائه می‌دهند. این به تدوین سیاست‌های مبتنی بر شواهد و داده‌محور برای رشد اقتصادی کمک می‌کند.

5.تحقیق و توسعه R&D

قطعا هوش مصنوعی ابزاری برای ایجاد نوآوری است. این فناوری درک عمیق‌تری در پیشرفت هر صنعت از بهداشت و درمان گرفته تا موضوعات مالی و هوشمندسازی خودرو به ما می‌دهد. با این فناوری اطلاعات بسیار زیادی را به صورت دقیق جمع‌آوری و سپس تحلیل می‌کنیم. هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ توصیه‌ها و راه‌حل‌هایی برای مشکلاتمان ارائه می‌دهد که شاید هرگز به آنها فکر هم نکرده‌ایم. هوش مصنوعی بسیاری از کارها را به صورت خودکار انجام می‌دهد و دریچه‌ای نو برای اکتشافات جدید، بهبود محصولات، خدمات و انجام وظایف باز می‌کند. با هوش مصنوعی فعالیت‌های تحقیق و توسعه، موثرتر و استراتژیکی‌تر انجام می‌شود.

6. فناوری اطلاعات

دنیا سریع‌تر از هر زمانی دیگری پیش می‌رود. امروزه ذهن افراد وجود هر گونه تعلل، در کارهای مختلف روزانه را پس می‌زند.چه در زمان آشپزی، سفر و یا مکالمه تصویری با یک دوست و چه در زمان انجام کارهای اداری، همواره ذهن انسان به دنبال سرعت است.با توجه به سریع‌تر شدن و هوشمندانه‌تر شدن کارهای مختلف، فناوری اطلاعات هم باید با پیچیدگی‌ها و نوآوری‌های جدید همگام شد.کاربرد هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات مزایای زیادی از جمله صرفه‌جویی در زمان، کاهش هزینه‌ها، بهبود خدمات مشتری، امنیت و بهینه‌سازی عملیات را به همراه دارد.با شبیه‌سازی هوش انسانی در ماشین‌ها، بسیاری از فرآیندها خودکارسازی خواهند شد. این‌گونه کارمندان زمان بیشتری برای انجام امورات پیچیده‌تر دارند.هوش مصنوعی توانایی یادگیری، استدلال، انطباق و انجام وظایف انسانی را دارد و قادر است با جمع آوری، انتقال، تجزیه‌وتحلیل و ارزیابی داده‌ها بهترین نتایج ممکن را تولید کند.
بسیاری از روش‌های مجهز به هوش مصنوعی، در طول زمان بهبود می‌یابند زیرا الگوریتم‌های آن‌ها از اشتباهات خود درس می‌گیرند و اثربخشی خود را بهبود می‌بخشند.یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق، و دیگر فناوری‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، فناوری اطلاعات را به سمت عصر تحول بنیادین سوق می‌دهند که عبارتند از:

مدیریت اتوماسیون خدمات و هوش مصنوعی: با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند از منابع خود به طور موثرتری استفاده کنند. این‌گونه پاسخ‌دهی و تحویل خدمات بسیار سریع‌تر و با قیمت ارزان‌تری انجام می‌شود.به عنوان مثال یادگیری ماشین، به شرکت‌های فناوری اطلاعات نوعی میز خدمات با قابلیت حل خودکار مسائل ارائه می‌کند.این میز خدمات قادر است تا داده‌های ورودی و سابقه رفتار کاربر را تجزیه و تحلیل کنند سپس پیشنهادات و راه‌حل‌های مناسب را در اختیار کاربران قرار دهد.هوش مصنوعی تمام درخواست‌های همزمان را درک می‌کند، درخواست‌های ارسال‌شده جدید را با درخواست‌هایی که قبلاً حل شده‌اند مقایسه می‌کند و بر اساس تجربه گذشته پیشنهاد می‌دهد. هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار تجاری قدرتمند، به تیم فناوری اطلاعات در فرآیندهای عملیاتی کمک می‌کند تا استراتژیک‌تر عمل کنند.

امنیت داده‌ها و هوش مصنوعی: امنیت داده‌ها در دنیای فناوری اطلاعات، از اهمیت حیاتی برخوردارند. حفظ امنیت داده‌های شخصی، مالی و محرمانه یکی از مهم‌ترین وظایف IT است. معمولا سازمان‌های دولتی و خصوصی مقادیر زیادی از اطلاعات مشتریان و داده‌های استراتژیک را ذخیره می‌کنند که باید همیشه امن بمانند.با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و با استفاده از یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند سطح حفاظتی لازم را برای ایجاد لایه‌ای با امنیت بالا در همه این سیستم‌ها فراهم کند.هوش مصنوعی به شناسایی تهدیدات بالقوه و نقض داده‌ها کمک می‌کند. همچنین راه‌حل‌ها و تمهیداتی را برای جلوگیری از ایجاد هر گونه حفره امنیتی فراهم می‌آورد.

کدنویسی و هوش مصنوعی: هوش مصنوعی از مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند که در هنگام شناسایی و غلبه بر باگ‌های نرم‌افزاری و نوشتن کد برای برنامه‌نویسان بسیار مفید است. برخی از اشکال هوش مصنوعی به‌منظور ارائه پیشنهاداتی در مورد کدنویسی ایجاد شده‌اند تا به افزایش کارایی، بهره‌وری و ارائه کدی بدون اشکال کمک کنند. هوش مصنوعی با نگاه کردن به ساختار کد، پیشنهادات مفیدی را ارائه دهد که نه تنها بهره‌وری کلی را بهبود می‌بخشد، بلکه به کاهش زمان از کار افتادگی در طول فرآیند تولید نیز کمک می‌کند. یک سیستم هوش مصنوعی پیشرفته به زودی قادر خواهد بود تا چرخه توسعه نرم‌افزار را به تنهایی اجرا و مدیریت کند و همچنین ماهیت یک کد را درک نماید.

تضمین کیفیت و هوش مصنوعی: هوش مصنوعی به مهندسان نرم‌افزار، ابزارهای مناسبی جهت رفع خرابی‌ها و مشکلات مختلف در برنامه‌ها به صورت خودکار می‌دهد. هر بار که یک تیم توسعه‌دهنده کد جدیدی را معرفی می‌کند، قبل از ورود کد موردنظر به بازار، باید آن را مورد آزمایش قرار دهند.
اگر تست رگرسیون نرم‌افزارها به صورت دستی و توسط کارشناسان IT انجام شود، تلاش و زمان زیادی را می طلبد.  با توانایی هوش مصنوعی برای تعیین الگوهای تکراری، این فرآیند آسان‌تر و سریع‌تر اجرا می‌شود. درواقع هوش مصنوعی خطاهای انسانی را حذف می‌کند، زمان اجرای آزمایشات را کاهش می‌دهد و به راحتی نقص‌های احتمالی را شناسایی می‌کند. همچنین هوش مصنوعی عملیات پیشبینی کیفیت را از طریق پردازش الگوهای رفتاری بر اساس مکان، دستگاه و جمعیت‌شناسی انجام می‌دهد.

اتوماسیون فرآیند و هوش مصنوعی:یکی از مزایای اصلی اتوماسیون این است که بسیاری از کارها را می‌توان با حداقل یا بدون دخالت انسان به انجام رساند.با استفاده از برنامه‌های یادگیری عمیق در فناوری اطلاعات، می‌توان باعث صرفه‌جویی در هزینه‌ها و ساعات مصرفی شد. تخمین زده می‌شود که به زودی یک سیستم هوش مصنوعی قادر خواهد بود تا توسعه نرم افزار را تا حد زیادی به تنهایی اجرا و مدیریت کند. به‌طوری‌که این ماشین‌های هوشمند تا حدودی اهداف پشت یک کد را درک کرده و در صورت وجود هرگونه نقص یا ناهماهنگی آن را برطرف می‌سازد.
علاوه بر این، هوش مصنوعی فرآیندهای اجرا و مدیریت شبکه‌های شرکت را خودکار می‌کند. هوش مصنوعی با قابلیت‌های ML خود می‌تواند در صورت بروز مشکل، آن‌ را پیدا کند و اقدامات لازم را برای بازگرداندن شبکه به حالت عملیاتی پایدار انجام دهد. امروزه انسان‌ها و فرآیندهای دستی دیگر نمی‌توانند با نوآوری، تکامل، پیچیدگی و تغییر شبکه‌ همگام باشند.

تشخیص تقلب و هوش مصنوعی
اگرچه فناوری‌های جدید مزایای بی‌شماری را به دنبال داشته‌اند، اما به همان نسبت روش‌های ارتکاب کلاهبرداری توسط مجرمان سایبری نیز چند برابر شده است. بنابراین استفاده از روش‌های تشخیص تقلب توسط هوش مصنوعی، علی‌الخصوص در دنیای فناوری اطلاعات بسیار مهم است. هوش مصنوعی از یک رویکرد چند لایه‌ای به‌منظور کشف تقلب استفاده می‌کند، که معمولاً شامل تجزیه و تحلیل داده‌های آماری است. یادگیری ماشین می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را با سرعتی بسیار سریع‌تر و دقتی فراتر از ذهن انسان پردازش کند. بنابراین ابزارهای یادگیری ماشین می‌تواند الگوهای رفتار متقلبانه را با تحلیل داده‌های پیشین که شامل شرایط مشابه هستند، شناسایی کنند.

رسانه‌های اجتماعی و هوش مصنوعی: هوش مصنوعی قادر به پردازش و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌هایی است که از طریق رسانه‌های اجتماعی به‌دست می‌آیند. بر اساس این داده‌ها، سیستم می‌تواند روند بازار و رفتار مشتری را پیش‌بینی کند و یک مزیت رقابتی را برای شرکت فراهم آورد.

تجزیه و تحلیل نقص و هوش مصنوعی: سیستم‌های هوش مصنوعی داده‌ها را پایش و تجزیه و تحلیل می‌کنند، سپس آن‌ها را با پارامترهای تجویز شده مقایسه می‌کنند. اینگونه خطاها، مشکلات و یا مناطقی را که نیاز به توجه ویژه دارند، شناسایی کرده و هشدار می‌دهد. هوش مصنوعی قادر به تجزیه و تحلیل عمیق خطاها، تعیین مناطق در معرض نقص و ارائه راه‌حل‌های ممکن برای بهینه‌سازی بیشتر است.

بهینه‌سازی سرور و هوش مصنوعی
سرور میزبان روزانه توسط میلیون‌ها درخواست بمباران می‌شود. در واقع سرور باید صفحات وب را که توسط کاربران درخواست می‌شود باز کند. به دلیل جریان مداوم درخواست‌ها، برخی از سرورها ممکن است پاسخگو نباشند و در درازمدت کند شوند. ولی هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی سرویس میزبان کمک کند.

7. منابع انسانی و مدیریتی

هوش مصنوعی مفهومی گسترده است که فناوری‌های مختلفی را در بر می‌گیرد. مدیریت منابع انسانی یکی از حوزه‌هایی است که تحت تاثیر این فناوری قرار گرفته و امروزه از آن برای فرایندهای استخدام، پرورش و توسعه کارمندان استفاده می‌کند.

از هوش مصنوعی می‌توان برای خودکارسازی وظایفی مانند مدیریت حقوق و دستمزد و مزایا  نیز بهره گرفت. اما این فناوری بیش از هرچیزی در سرعت‌دهی به ایجاد سیاست‌های جدید، قراردادها، شرح وظایف، سوالات مصاحبه و غیره کاربرد دارد. همچنین می‌توان با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و یادگیری ماشینی، نتایج تصمیم‌های مختلف را پیش‌بینی کرده و برای آن‌ها برنامه‌ریزی کرد.

بر اساس گزارش Oracle/Future Workplace، اکثر متخصصان منابع انسانی از ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای منابع انسانی خود استقبال می‌کنند. در واقع، 64 درصد از آنها در مطالعه سال 2019 توسط Oracle و Future Workplace گزارش دادند که برای مشاوره به یک ربات هوشمند اعتماد می‌کنند.

هوش مصنوعی چیست و چه اهمیتی دارد؟

هوش مصنوعی یا (AI) به سیستم‌های کامپیوتری اشاره دارد که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که برای آن به هوش انسان نیاز است. این کارها شامل توانمندی‌هایی مانند یادگیری، منطق، حل مسئله و درک زبان طبیعی است.

این یک موضوع مهم و بزرگ برای دنیا است، زیرا شیوه انجام بسیاری از کارها در زمینه‌های مختلف از جمله وسایل نقلیه خودران، تشخیص پزشکی، مدیریت مالی، پیش‌بینی خطر و پیش‌گیری و موارد دیگر را تغییر می‌دهد.

فناوری هوش مصنوعی در منابع انسانی در سال‌های اخیر به طور پیوسته تکامل پیدا کرده است و پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی چشم‎‌انداز منابع انسانی را به طور اساسی تغییر خواهد داد. برای مثال یک مدیر منابع انسانی ممکن است از یک ابزار مجهز به هوش مصنوعی مانند Workable به عنوان بخشی از استراتژی جذب و استخدام خود استفاده و به این ترتیب فرآیند استخدام خود را خودکار کند. به این ترتیب، زمان و منابع صرف شده برای مصاحبه با افرادی که واجد شرایط موقعیت‌های باز در یک سازمان نیستند، آزاد می‌شود. به این ترتیب، این زمان آزاد را می‌توان در سایر کارهای مهم منابع انسانی مانند مدیریت روابط کارکنان یا شناسایی فرصت‌های خالی سازمان، سرمایه‌گذاری کرد.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در منابع انسانی

استفاده از هوش مصنوعی در منابع انسانی مزایای متعددی با خود به همراه دارد. هوش مصنوعی می‌تواند در زمینه‌های زیر، مزایای قابل توجهی برای سازمان‌ها به همراه داشته باشد.

1. حذف پیش داوری‌ها
هوش مصنوعی در منابع انسانی ، به تصمیم‌گیری‌های مطمئن مبتنی بر داده در فرآیندهای حیاتی مانند استخدام، مدیریت عملکرد و همچنین برنامه‌ریزی و رهبری کمک می‌کند.کارشناسان منابع انسانی باید آگاه باشند که پیشینه یک فرد بر تصمیمات استخدام یا پیشرفت شغلی آنها تأثیر نمی‌گذارد. استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند انتخاب منابع انسانی می‌تواند انتخاب بی‌طرفانه کاندیدهای استخدامی را تضمین کند.واحد منابع انسانی باید از برخورد یکسان با همه کارکنان و در همه سطوح اطمینان حاصل کند. فراموش نکنید اخذ تصمیمات منصفانه برای داشتن یک محل کار مناسب و اطمینان از رضایت کارکنان از شرکت و احساس ارزشمندی برای آنها ضروری است.

2. افزایش رضایت کارکنان
با هوش مصنوعی می‌توانید تجربه‌ کارکنان خود را شخصی‌سازی کنید. بسیاری از سوالات کارکنان با کمک یک چت بات مجهز به هوش مصنوعی، سریعتر حل می‌شود. کارمندان مجبور نیستند برای یک قرار ملاقات با واحد منابع انسانی منتظر بمانند یا برای سؤالات پیش پا افتاده منتظر پاسخ به ایمیل خود باشند. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی باعث می‌شود تا کارمندان پیشنهادهای آموزشی را به صورت شخصی دریافت کنند.همچنین ابزارهای هوش مصنوعی و منابع انسانی به کارکنان در برنامه‌ریزی شغلی کمک می‌کنند و تجربه‌شان را بهبود می‌بخشند که منجر به افزایش مشارکت و رضایت کارکنان می‌شود. استفاده از هوش مصنوعی در منابع انسانی باعث می‌شود تا کارمندان پیشنهادهای آموزشی را به صورت شخصی دریافت کنند

3. بهره‌ وری بیشتر
شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی در منابع انسانی استفاده می‌کنند، می‌توانند کارایی واحد منابع انسانی خود را افزایش دهند. هوش مصنوعی اکثر کارهای تکراری مانند مدیریت حضور و غیاب و مرخصی را خودکار و کاغذبازی را حذف می‌کند. به این ترتیب منابع انسانی داده‌های صحیحی را دریافت می‌کند؛ زیرا مشارکت انسان‌ها و خطای انسانی نیز کاهش می‌یابد.

4. کاهش هزینه‌ها
استفاده از هوش مصنوعی در منابع انسانی ، کاهش زمان و انرژی نیروی کار را در ثبت دستی سوابق یا اسناد تضمین می‌کند.علاوه بر این، نرم افزار HRMS داده‌ها و محاسبات دقیقی را در اختیار شما قرار می‌دهد که در هزینه‌های اصلاحی، برای فرآیندهایی مانند حقوق و دستمزد و مدیریت عملکرد، صرفه‌جویی می‌کند. علاوه بر این، نیاز کمتر به نیروی کار در انجام فرآیندها و اصلاحات دستی، هزینه سازمان‌ها را کاهش می‌دهد.

5. اخذ تصمیمات آگاهانه
به‌کارگیری ابزارهای هوش مصنوعی در منابع انسانی به شما کمک می‌کنند تا داده‌ها را به طور سیستماتیک، در یک انبار داده متمرکز ذخیره کنید. پس از آن، منابع انسانی و سایر ذینفعان، هر زمان که لازم باشد می‌توانند به این داده‌ها دسترسی داشته باشند.داشتن داده‌های صحیح به شما کمک می‌کند تا بر اساس حقایق تصمیم بگیرید و از سوء‌تفاهم‌ها یا سوگیری‌ها جلوگیری کنید. تجزیه و تحلیل‌هایی که هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، به شما کمک می‌کند تا تصمیمات استراتژیک سودآور و عملی بگیرید.

هفت کاربرد هوش مصنوعی در منابع انسانی

با به‌کارگیری راه‌حل های منابع انسانی مبتنی بر هوش مصنوعی ، بهره‌وری کارکنان افزایش پیدا می‌کند. سازمان‌ها باید راه‌حل‌هایی از هوش مصنوعی را اتخاذ کنند که نیازهای کسب‌وکارشان را برآورده کند، با فرهنگشان سازگار باشد و امکانات دیجیتال لازم را ایجاد کنند.

موارد زیر تنها چند مورد از کاربردهای هوش مصنوعی در منابع انسانی است که می‌تواند انجام وظایف روزمره HR را کارآمدتر و مؤثرتر کند. هر راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی، نه تنها حجم کاری متخصصان منابع انسانی را کاهش می‌دهد، بلکه تجربه کلی کارمندان را نیز افزایش خواهد داد.

کاربرد هوش مصنوعی در استخدام

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل دقیق رزومه‌ها و تطبیق آنها با شرح شغل، به سازمان‌ها کمک می‌کند استعدادهای مناسب را پیدا کنند. Workable یک مثال خوب برای این فناوری است که نه تنها رزومه‌ها را برای شما تحلیل می‌کند، بلکه از داده‌های به دست آمده برای جمع‌آوری لیستی از افراد ایده‌آل که از لینکدین و سایر منابع آنلاین حذف شده‌اند، استفاده می‌کند و حتی برای آن افراد ایمیل ارسال می‌کند تا آنها را به موقعیت‌های باز سازمان جذب کند.هوش مصنوعی در فرآیند ارزیابی نیز به طور فزاینده‌ای کارگشا است؛ از ایجاد بینش نسبت به یک مصاحبه ویدیویی تا ارزیابی شخصیت مصاحبه شونده و بسیاری موارد دیگر. با انجام این کار، نه تنها صرفه‌جویی زیادی در زمان ایجاد می‌شود، بلکه مطمئن می‌شوید که هیچ فرد احتمالی، به دلیل خطای انسانی یا خستگی نادیده گرفته نمی‌شود.

کاربرد هوش مصنوعی در ارزیابی عملکرد

این موضوع را با یک مثال بررسی می‌کنیم. فرض کنید یک مدیر منابع انسانی نیاز به بررسی عملکرد تیم خود دارد. او از یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا داده‌‍های عملکرد کارکنان را در طول سال ردیابی و تجزیه و تحلیل کند. این سیستم عواملی مانند وظایف تکمیل شده، میزان مشارکت افراد در پروژه و بازخورد آنها را در نظر می‌گیرد. وقتی زمان بررسی فرا می‌رسد، این سیستم گزارش جامعی ارائه می‌دهد که در آن نقاط قوت، زمینه‌های بهبود و پیشرفت هر یک از اعضای تیم در طول زمان برجسته می‌شود. به این ترتیب  حدس و گمان از روند بررسی هر فرد حذف شده و تصمیمات عینی‌تر و منصفانه‌تری گرفته می‌شود.

کاربرد هوش مصنوعی در فرایندهای ورود و خروج از سازمان

نیروهای جدید اغلب احساس می‌کنند که غرق در کاغذبازی و رویه‌های اداری شده‌اند. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان تمامی این رویه‌ها را به شکلی ساده و در کمترین زمان پیش برد. برای مثال زمانی که یک کارمند جدید، به شرکت می‌پیوندد، هوش مصنوعی او را به سمت فرم‌های لازم راهنمایی می‌کند، او را با سیاست‌های شرکت آشنا کرده و حتی جلسات آموزشی اولیه را برگزار می‌کند. به این ترتیب، فرد استخدام شده، کمتر احساس استرس می‌کند و بیشتر مورد استقبال قرار می گیرد. به طور مشابه، هنگامی که یک کارمند شرکت را ترک می‌کند، هوش مصنوعی می‌تواند بررسی‌های خروج، استرداد اموال شرکت و سایر کارها را مدیریت کند و خروج مطمئن را برای هر دو طرف تضمین کند؛ این یک بازی برد-برد است. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان تمامی رویه‌های استخدام و خروج از سازمان را به شکلی ساده و در کمترین زمان پیش برد.

کاربرد هوش مصنوعی در جذب مشارکت کارکنان

واحد منابع انسانی اغلب برای سنجش احساسات کارکنان تلاش می‌کند. یک ابزار نظرسنجی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را خودکار کند. برای مثال، می‌توانید یک نظرسنجی کوتاه و جذاب را خودکار کنید که بازخورد صادقانه و ناشناس را از کارمندان دریافت می‌کند و نتایج آن توسط یک ابزار هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل می‌شود. به این ترتیب، روندها و زمینه‌های مورد توجه شناسایی می‌شوند و به تیم‌های منابع انسانی بینش‌هایی را که برای بهبود رضایت و مشارکت کارکنان نیاز دارند، ارائه می‌دهند.

کاربرد هوش مصنوعی در پرورش و آموزش استعدادها

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند یادگیری و توسعه را برای کارمندان شخصی کند.  AI در منابع انسانی می‌تواند مهارت‌ها و جاه‌طلبی‌های شغلی افراد را تجزیه و تحلیل کند و براساس نقش و اهداف هر فرد، دوره‌های آموزشی، وبینارها یا کارگاه‌های آموزشی مشخصی را توصیه می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی در برنامه ریزی نیروی کار

مدیران منابع انسانی همیشه به دنبال شناسایی شکاف‌ها و فرصت‌های انسانی در سازمان خواهند بود تا بتوانند برنامه استخدام خود را برای سال آینده بسازند. با تجزیه و تحلیل داده‌هایی مانند مهارت‌های نیروی کار فعلی، روندهای صنعت و برنامه‌های رشد شرکت، یک ابزار هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی کند که چه نقش‌هایی ممکن است در سال آینده نیاز یک سازمان باشد. به این ترتیب مدیر منابع انسانی می‌تواند استراتژی و برنامه‌ریزی سالانه دقیقتری داشته باشد و اطمینان حاصل کند که سازمان همیشه استعدادهای مناسب را در اختیار دارد.

چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی

یک ربات چت هوش مصنوعی را در نظر بگیرید که به عنوان دستیار 24/7 منابع انسانی عمل می‌کند. با این ربات، کارمندان می‌توانند در مورد سیاست‌های مرخصی، مزایا و موارد دیگر از چت‌بات سؤال کنند و بنابراین تیم منابع انسانی این فرصت را پیدا می‌کنند تا روی وظایف استراتژیک خود تمرکز کنند. کارکنان نیز به سرعت پاسخ‌ سوالات خود را دریافت کرده و تجربه آنها بهبود پیدا می‌کند.

چالش‌ های به‌ کارگیری هوش مصنوعی در منابع انسانی

اگرچه بدیهی است که هوش مصنوعی در سال‌های آینده تأثیر مفیدی بر حوزه مدیریت منابع انسانی خواهد داشت، اما متخصصان منابع انسانی باید از مشکلات احتمالی آگاه باشند. در ادامه به رایج‌ترین چالش‌های کاربرد هوش مصنوعی در منابع انسانی اشاره شده است:

• شایع‌ترین نگرانی در میان مدیران منابع انسانی در مورد آسانی و ایمنی هوش مصنوعی برای استفاده است. در واقع، نگرانی‌های امنیتی و حفظ حریم خصوصی کارکنان شایع‌ترین دلیلی است که افراد را در استفاده از هوش مصنوعی در محل کار مردد می‌کند.
• طبق نظرسنجی اوراکل درمورد محل کار، 31 درصد از پاسخ‌دهندگان اعلام کرده‌اند که ترجیح می‌دهند با یک انسان درگیر شوند تا یک ماشین. بنابراین متخصصان منابع انسانی باید هنگام انطباق با روندها و فناوری‌های روز، آماده مواجهه و رسیدگی به این مسائل باشند.
• کارمندان از کارفرمایان خود انتظار دارند که پیش از استفاده از فناوری، از داده‌های شخصی آنها محافظت کرده و رضایت آنها را جلب کنند. از سوی دیگر، سازمان‌ها می‌خواهند در برابر نقض داده‌ها احساس امنیت کنند، بنابراین برای متخصصان منابع انسانی، این یک جهش بنیادی است که باید انجام دهند.
• چالش دیگری که منابع انسانی با آن روبرو است، حفظ هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی به ارزیابی و ارتقای مداوم نیاز دارد که نگهداری از آن فرایندی وقت‌گیر است.
• اگرچه هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه نتایج مفید برای تصمیم‌گیری عالی است، اما همیشه نمی‌تواند تفاوت‌های ظریف و غیرفنی را تشکیل دهد. برای مثال هوش مصنوعی نمی‌‍تواند مواردی مانند فرهنگ و ارزش‌های سازمان را هنگام ارزیابی نامزدهای شغلی در نظر بگیرد.

نکات مهم پیاده‌ سازی AI در منابع انسانی

از مهمترین نکاتی که در پیاده سازی هوش مصنوعی در منابع انسانی باید مورد توجه قرار داد، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• برای کسب نتایج موفقیت آمیز از هوش مصنوعی ، داشتن داده‌های درلحظه و قابل اعتماد بسیار اهمیت دارد. بنابراین باید ابتدا داده‌های صحیح را به‌دست آوریم و سپس مطمئن شویم که هدف خروجی مشخص است.
• اکوسیستم هوش مصنوعی شبیه هیچ محیط IT دیگری نیست و نیازمند استعدادها و فنون خاصی است. تیم منابع انسانی باید هنگام جمع‌آوری منابع داده مناسب و همچنین تمیز کردن داده‌ها و نظارت بر آن‌ها، دقت لازم را داشته باشد.
• درک و دانستن موضوعات سازمانی بسیار مهم است. در نتیجه، باید در مورد چگونگی شناخت الگوهای مناسب، شفافیت و دستورالعمل وجود داشته باشد.
• بر اساس الگوریتم‌ها و منطق‌های ارائه شده در سیستم، هوش مصنوعی ممکن است نتایج دقیق و بی‌طرفانه‌ای ایجاد کند. به یاد داشته باشید که هوش مصنوعی تنها کاری را که کاربر می‌خواهد انجام می‌دهد و نمی‌تواند به تنهایی تصمیم‌گیری کند.

هوش مصنوعی تنها کاری را که کاربر می‌خواهد انجام می‌دهد و نمی‌تواند به تنهایی تصمیم‌گیری کند

نمونه‌ های موفق کاربرد هوش مصنوعی در منابع انسانی

هوش مصنوعی (AI) دنیای جدیدی را پیش روی مدیران منابع انسانی قرار می‌دهد. پلتفرم‌های هوش مصنوعی امروزی فراتر از انجام وظایفی مانند مرتب‌سازی رزومه‌ها یا داده‌های داوطلبان شغلی ، عمل می‌کنند.

هوش مصنوعی کمک می‌کند تا داوطلبان شغلی اولین تماس خود با کارفرما را به شکل هوشمند تجربه کنند. همانطور که آنها مصاحبه‌های خود را با چت بات انجام می‌دهند، هوش مصنوعی حالات چهره، زبان بدن و رسانه‌های اجتماعی آنها را تجزیه و تحلیل می‌کند تا شانس موفقیت در شغل را بهتر پیش‌بینی کند.

در ادامه برخی از شرکت‌هایی که اولین گام‌ها را برای ورود به دنیای جدید هوش مصنوعی در منابع انسانی برداشته‌اند، معرفی می‌کنیم.

 جذب سطح جدیدی از مشارکت کارکنان

کاربرد هوش مصنوعی در منابع انسانی IBM کارمندان این شرکت را به روش‌های مختلفی درگیر می‌کند. به عنوان مثال، یکی از ابزارهای هوش مصنوعی، به گفتگوهای صورت گرفته در رسانه‌های اجتماعی، نظرسنجی‌ها و سایر منابع داده نظارت می‌کند.

بر اساس این داده‌ها، اگر فردی برای مدت طولانی در یک تیم بوده و برای ارتقاء آماده باشد، این اطلاعات در اختیار مدیر منابع انسانی قرار داده می‌شود. از سوی دیگر، اگر کارمندی در مسیر استعفا یا خروج از سازمان باشد، مجدد این اطلاعات در اختیار مدیران قرار می‌گیرند تا بتوانند زودتر مداخله کنند و در صورت امکان، کارمند را به مسیر خود بازگردانند.

IBM همچنین از یک ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Watson Career Coach (WCC)  در مدیریت منابع انسانی خود استفاده می‌کند. WCC با استفاده از ترکیب پردازش زبان طبیعی و اطلاعات تاریخی کارمندان، با آنها چت می‌کند. این ابزار می‌تواند به کارمندان کمک کند تا نقش‌های جدیدی در سازمان پیدا کنند که با مهارت‌های آنها مطابقت دارد و به این ترتیب در سازمان رشد کنند. این سیستم همچنین می‌تواند به آنها کمک کند تا برای اهداف شغلی بزرگتر تلاش کنند.

 یافتن استعدادهای پنهان در سازمان

شرکت Shell یکی از غول‌های نفت و گاز جهانی است که به دنبال راه‌حلی برای یافتن کارکنانی از شرکت بود که مهارت‌ها و توانمندی‌های لازم برای انجام کارهای مشخص را داشته باشند. Shell Opportunity Hub، راه‌حل این شرکت بر مبنای هوش مصنوعی برای حل این مشکل است که از یادگیری ماشینی برای مطابقت دادن توانایی‌های کارکنان با نیازهای شرکت استفاده می‌کرد.

هر دور استفاده از این سیستم، یادگیری بیشتری برای هوش مصنوعی به همراه داشته و آن را قادر می‌ساخت تا فرآیند را اصلاح و بهبود بخشد. این راهکار در Shell آنقدر موفق بود که این شرکت درحال حاضر برنامه‌هایی برای توسعه آن به 8000 کارمند در شاخه بازاریابی B2B خود دارد.

 رصد سریعتر و بهتر فرصت‌ ها

هتل‌های زنجیره‌ای هیلتون ، اولین کسب‌وکار پذیرنده هوش مصنوعی برای فرایند استخدام است. از سال 2014، این شرکت شروع به استفاده از هوش مصنوعی برای ارزیابی منابع، غربالگری آنها و مصاحبه با داوطلبان شغلی برای مراکز تماس و سایر نقش‌های پشتیبانی کرد.

نتایج کاربرد این فناوری بسیار قابل توجه بود، به شکلی که از زمان شروع برنامه، سرعت استخدام هیلتون تا 85 درصد افزایش پیدا کرد. همچنین زمان صرف شده بین مصاحبه اولیه تا جذب از 42 روز به 5 روز کاهش یافت.

سارا اسمارت، معاون استخدام جهانی در هیلتون درمورد کاربرد هوش مصنوعی در منابع انسانی گفته است: «ما از این پیاده‌سازی، مزایای تجاری دیگری را نیز تجربه کرده‌ایم؛ مانند افزایش تنوع استعدادها در سازمان و توانمندسازی پرسنل جذب برای شناسایی سریع‌تر یک نامزد شغلی با عملکرد بالا».

 حرکت با سرعت هزاره ها

شرکت جهانی Unilever به دنبال یک راه جدید و پویا برای تعامل با نسل جدید بود که پاسخ آن در استفاده از هوش مصنوعی برای مصاحبه دیده شد. این شرکت نرم‌افزار استخدام هوش مصنوعی HireVue را به کار گرفت تا با استفاده از تجزیه و تحلیل ویدیویی حالات چهره، زبان بدن و کلمات کلیدی مشخص کند کدام کاندیدهای شغلی به احتمال زیاد در سازمانش موفق هستند.

نتایج این پیاده‌سازی نشان داد اکثر کاندیدها مصاحبه‌ها را دوست داشتند و 80 درصد از آنها در مورد مصاحبه‌ها بازخورد مثبت دادند. این خود نشانه‌ای بود که این سیستم، به همان اندازه که آنها امیدوار بودند، برای نسل جدید دوستانه است.

Unilever از آن زمان این برنامه را در 53 کشور اجرا کرده است. نتایج این برنامه، بیش از 50000 ساعت صرفه‌جویی در غربالگری رزومه‌ها، کاهش 75 درصدی زمان استخدام و 1.2 میلیون دلار صرفه‌جویی هزینه در سال است.

با وجود اینکه سال‌ها از ظهور فناوری هوش مصنوعی می‌گذرد، هنوز می‌توان این روزها را دوران اولیه برای هوش مصنوعی دانست. اگرچه نتایج امروز هوش مصنوعی قدرتمند هستند، باید گفت که این تازه شروع کار است! هوش مصنوعی ممکن است به زودی راهی برای تغییر زمین بازی در فرایند استخدام، ایجاد مسیرهای شخصی برای هر کارمند و باز کردن بسیاری از امکانات دیگر در منابع انسانی باشد؛ راهی که نباید از آن غافل ماند.

 

8. سرگرمی و ورزش

در دو دهه گذشته مربیان از علم داده (Data Science) در ورزش برای کمک به بهبود عملکرد بازیکنان خود استفاده کرده‌اند. آنان از کلان‌داده یا Big Data برای کمک به تصمیم‌گیری در زمین بازی استفاده می‌کنند و به تجزیه‌وتحلیل‌های ورزشی برای کمک به آنان برای امضای قراردادهای بزرگ بعدی تکیه می‌کنند. در همین حال داوران اکنون از فناوری دستیار ویدیویی (VAR) در فوتبال استفاده می‌کنند تا به آنان کمک کند درمورد تصمیمات بزرگ، مانند پنالتی، ضربات آزاد و کارت قرمز، قضاوت دقیق‌تری داشته باشند.

اکنون که هوش مصنوعی و به‌طور خاص یادگیری عمیق (Deep Learning) درگیر این حوزه شده است، تجربه ورزشی حتی بیشتر از این هم تغییر خواهد کرد.

داور هوش مصنوعی

جام جهانی ۱۹۸۶ بود. آرژانتین در گرمای شدید مکزیک در حال تساوی ۰-۰ با دشمن قدیمی خود، انگلیس، بود که دیگو مارادونا با دروازه‌بان انگلیس برای روی یک سانتر بلند درگیر شد.

دروازه‌بان شانس بیشتری برای رسیدن به توپ داشت، بالاخره او می‌توانست از بازوانش استفاده کند، اما بااین‌حال، مارادونا سریع‌تر به هوا پرید، توپ را با سر زد و آن را به‌سمت تور فرستاد. البته هرکسی که اهل فوتبال است، می‌داند که این روایت دقیقاً همان چیزی نیست که اتفاق افتاد. از لحظه‌ای که مارادونا توپ را لمس کرد، مدافعان انگلیس از شدت عصبانیت به داور اشاره کردند که فوق‌ستاره آرژانتینی با دستش یک گل غیرقانونی به ثمر رسانده است.

هوش مصنوعی در داوری

امروز چنین گلی با استفاده از داوران هوش مصنوعی در عرض چند دقیقه رد می‌شد. این روزها تمامی تصمیم‌های بزرگی که نتیجه‌های بازی‌ها را تغییر می‌دهند با دقت بیشتری قضاوت می‌شوند و حاشیه خطا بسیار کمتر می‌شود. مسلماً اگر از هوش مصنوعی در ورزش برای کمک به داوران استفاده شود، بحث‌ها بسیار کاهش می‌یابد.

لازم نیست خیلی به دنبال تأیید این موضوع باشیم. بازی یورو ۲۰۲۰ میان انگلیس و دانمارک یک پنالتی مشکوک داشت که مثالی عالی برای این موضوع است. زمانی که رحیم استرلینگ در نزدیکی دروازه فرود آمد، هوش مصنوعی چه تصمیمی می‌گرفت؟ رأی داور هوش مصنوعی، براساس مدل آموزش‌داده‌شده در V7، تأیید کرد که: «هر گونه “تماس” با استرلینگ ۱۵۰ میلی‌ثانیه قبل از رسیدن دانمارک به توپ اتفاق افتاد.» داور هوش مصنوعی پنالتی را به انگلیس داد.

به‌طور طبیعی، از زمانی که ورزش وجود داشته، نتیجه یک بازی اغلب تحت تأثیر حاشیه‌های مختلف بوده است. تماس‌های خطی در تنیس، هندبال در فوتبال و خطاهای تهاجمی در NBA و غیره همگی زمینه تغییر نتیجه بازی را فراهم می‌کنند. برای سال‌های متمادی داوران هزاران اتفاق نادرست را رقم زده‌اند که به خشم مربیان، هواداران و باشگاه‌ها انجامیده است.

جایگاه کنونی هوش مصنوعی در داوری

ورزش اکنون در نقطه‌ای قرار دارد که آماده پذیرش هوش مصنوعی است، نه برای تغییر نتیجه رویدادهای ورزشی، بلکه برای بهبود فرایند تصمیم‌گیری.

برای مثال، تشخیص آفساید از دوربین‌های بالای سر می‌تواند به VAR در فوتبال کمک کند تا اطمینان حاصل شود که گل‌ها به‌درستی یا نادرست قبول یا رد نمی‌شوند. همین‌طور سیستم‌های ردیابی در زمین (مانند Hawkeye) می‌توانند توپ‌های تنیس را شناسایی کنند تا تماس‌های خط با دقت بیشتری قضاوت شوند. این امر به‌ویژه در تنیس خاکی صادق است، جایی که تکنولوژی، به‌دلیل حرکت آهسته‌تر توپ، هنوز قادر به خواندن ۱۰۰ درصد تماس با خط نیست.

بینایی کامپیوتر یا Computer Vision همچنین می‌تواند به شناسایی جریمه‌های احتمالی در ورزش‌ها کمک کند تا اشتباه‌ها و بحث‌ها را کاهش دهد و از نوسان بازی‌ها به‌دلیل یک تصمیم ضعیف داوری جلوگیری کند.

Goal-line چطور کار می‌کند؟

پس از محرومیت انگلیس از گل تساوی واضح مقابل آلمان در جام جهانی ۲۰۱۰، فناوری Goal-line وارد فوتبال شد. طبق تعریف فیفا، این فناوری «وسیله‌ای است فنی برای تعیین فوری اینکه آیا کل توپ از خط عبور کرده است یا خیر.»

این فناوری از میدان‌های مغناطیسی و دوربین‌ها برای تأثیرگذاری عالی استفاده می‌کند. نکته جالب این است که معیارهای مختلفی وجود دارد که GLT برای کسب تأیید فیفا باید رعایت کند و این توانایی عملکرد دقیق «در شرایط نامطلوب» را شامل است.

یک GLT معمولی متکی به ۱۴ دوربین با موقعیت استراتژیک است که به دسته‌ای از رایانه‌ها وصل می‌شوند. GLT از الگوریتم‌های پردازش تصویر پیشرفته برای تشخیص شیء (توپ) در درجه اول، تمایز آن از چیزهای دیگر، مانند کفش بازیکنان، در درجه دوم و درنهایت تأیید اینکه آیا کل توپ از خط عبور کرده است یا خیر استفاده می‌کنند.

برنامه‌های آموزشی و رژیم غذایی شخصی

برنامه‌های تمرینی و رژیم غذایی در طول سال‌ها برای ورزشکاران و زنان حرفه‌ای به‌طرز چشمگیری بهبود یافته است. معرفی هوش مصنوعی در ورزش می‌تواند به شخصی‌سازی برنامه‌های تمرینی و رژیم غذایی به سطح بالاتر کمک کند. تحقیقات قبلاً نتیجه‌های امیدوارکننده‌ای را درمورد استفاده از هوش مصنوعی در تمرین‌های وزنه‌برداری نشان داده است.

اساساً یک برنامه غذایی هوش مصنوعی از یادگیری ماشین (Machine Learning) برای شخصی‌سازی برنامه‌های بازیکنان مختلف براساس نیازها و وضعیت فعلی آن‌ها استفاده می‌کند.

اپلیکیشن‌هایی مانند FoodVisor در حال حاضر از یادگیری عمیق، به‌ویژه تشخیص اشیا (Object Detection)، برای شناسایی بیش از ۱۲۰۰ نوع غذا، تخمین مقدار و تهیه گزارش سریع درمورد تجزیه مواد غذایی استفاده می‌کنند.

نباید برنامه‌های تناسب اندامی را که با کمک هوش مصنوعی به بازار هجوم آورده‌اند فراموش نکنیم. به‌لطف یکی از تکنیک‌های بینایی ماشین به نام تخمین حالت انسان (Human Pose Estimation)، اکنون می‌توانیم الگوریتم‌هایی را آموزش دهیم که قادر به تشخیص حالت‌های انسان به‌شکل بلادرنگ هستند.

این فناوری در زمینه‌هایی مانند یوگای آنلاین و پیلاتس کاربردهایی پیدا کرده است که در آن‌ها می‌توان از مدل‌های نقاط کلیدی اسکلتی برای شناسایی مفاصل انسان استفاده کرد و به کاربر راهنمایی‌هایی درمورد نحوه صحیح ورزش‌کردن ارائه کرد.

عملکرد بازیکن

هوش مصنوعی، به‌لطف تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analysis)، در ورزش برای افزایش عملکرد و سلامت استفاده می‌شود. با ظهور ابزارهای پوشیدنی که اطلاعاتی درمورد جراحت‌ها جمع‌آوری می‌کنند، ورزشکاران می‌توانند از آسیب‌های جدی جلوگیری کنند، اما این تازه شروع کار است. هوش مصنوعی می‌تواند به تیم‌ها کمک کند تا استراتژی‌ها و تاکتیک‌هایی را شکل دهند و نقاط قوت خود را به حداکثر برسانند.

نحوه تجزیه‌وتحلیل عملکرد بازیکن اکنون با هوش مصنوعی پیچیده‌تر از همیشه شده است. با استفاده از داده‌ها و تصویرها مربیان می‌توانند هر روز بینش خوبی درمورد نقاط قوت و ضعف تیم‌های خود به دست آورندو این فناوری به آنان اجازه می‌دهد در تاکتیک‌ها و استراتژی‌ها تغییراتی ایجاد کنند و از این طریق از نقاط ضعف حریف خود بهره ببرند. این درمورد همه ورزش‌ها صادق است، از فوتبال گرفته تا تنیس، حتی هندبال و شنا.

برای مثال بینایی ماشین برای ردیابی و تحلیل حرکت انسان استفاده می‌شود. در هندبال توسعه یک سیستم کامپیوتری برای ردیابی بازیکنان توجه زیادی را به خود جلب کرده است؛ به‌این شکل که دوربین‌ها داده‌ها را جمع آوری می‌کنند و خروجی آن مسیرهای مکانی‌ـ‌زمانی برای همه بازیکنان است. این مسیرها داده‌های ارزشمندی از قابلیت‌ها و عملکرد هر بازیکن را در اختیار متخصص ورزش قرار می‌دهد.

آنان با استفاده از توالی‌های ویدئویی سه آزمایش را برای شناسایی بهترین روش برای ردیابی خودکار بازیکنان انجام دادند:

• ردیابی با استفاده از تشخیص حرکت
• ردیابی رنگ
• ترکیبی از ردیابی رنگ و الگو

نتیجه این بود که ترکیب ردیابی رنگ و الگو، به‌کمک سرعت و حداقل مداخله اپراتور انسانی، در مقایسه با روش‌های دیگر، مناسب‌ترین است.

ردیابی بازیکن با استفاده از کادرهای محدودکننده یا bounding box برای تشخیص اشیا به‌این شکل است:

پیش‌بینی بازی

دیگر کاربرد هوش مصنوعی در صنعت ورزش به‌کارگیری آن در دنیای شرط‌بندی است. شرط‌بندان برای سال‌ها تلاش کرده‌اند تا انبوهی از داده‌ها را برای پیش‌بینی نتیجه مسابقات آینده و برنده‌شدن پول زیادی پردازش کنند. آنان درصد سرویس‌های اول و دوم در تنیس، تعداد آس، برنده‌های بک هند و غیره را در تلاش برای پیش‌بینی نتایج ورزشی بررسی کرده‌اند. بااین‌حال، درنهایت، یک انسان نمی‌تواند به‌اندازه پیش‌بینی الگوریتم فوتبال مبتنی بر هوش مصنوعی داده‌های زیادی را پردازش کند؛ همچنین نمی‌تواند به‌اندازه کافی مسابقات را پیش‌بینی کند.

آنان همیشه به‌دلیل محدودیت‌های انسانی خود درگیر هستند و بنابراین بیشترشان شانس میلیونرشدن را از دست می‌دهند؛ البته که هوش مصنوعی نیز نمی‌تواند نتیجه هر مسابقه را به‌درستی پیش‌بینی کند، اما با الگوریتم پیش‌بینی می‌تواند بسیار دقیق‌تر از یک انسان باشد؛ برای مثال، بینایی ماشین برای تعیین زمان مالکیت توپ استفاده می‌شود.

محققان پیکربندی‌های متعددی از مدل pos-N-M را روی مجموعه‌ای از ۴۰۰۰ فریم با برچسب دستی اجرا کردند و در یک آزمایش به دقت ۸۵.۵ درصدی دست یافتند. این کار با وجود چندین مورد، ازجمله کوچک‌بودن توپ و دیده‌نشدن توپ یا پوشاندن توپ توسط بازیکن در برخی مواقع، امکان یافت.

وقتی بینایی ماشین بتواند به‌عنوان یک مدل مالکیت توپ به‌درستی آموزش داده شود، می‌تواند به پیش‌بینی نتایج بازی در آینده کمک کند.

بینایی ماشین همچنین می‌تواند برای جمع آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای این موارد در کاربرد هوش مصنوعی در ورزش استفاده شود:

• تعداد پاس میان هم‌تیمی‌ها
• تشکیل یک تیم
• تعداد گل‌های زده‌شده
• تعداد شانس‌های ایجاد‌شده
• پاس‌های کلیدی که منجر به موقعیت گلزنی

با استفاده از این داده‌ها، مدل می‌تواند پیش‌بینی کند که آیا یک تیم برنده می‌شود یا بازنده یا بازی مساوی خواهد شد.

تهیه بلیت

حتی در سال ۲۰۲۱ تیم‌های ورزشی مشهور با تأخیر ورود مواجه بودند. باشگاه ساوتهمپتون (South Hampton) مجبور شد به هواداران خود هزینه بلیت را بازپرداخت کند؛ زیرا پس از شروع بازی هزاران نفر نتوانسته بودند هنوز به استادیوم وارد شوند.

اینکه در رویدادهای بزرگ ورزشی هوادارانی که برای حضور به‌موقع در ورزشگاه‌ها تلاش می‌کنند و ممکن است با مشکلات زیادی مواجه شوند چیز جدیدی نیست. درواقع، ده‌ها سال است که این موضوع اتفاق می‌افتد وهیچ‌چیز تاکنون این مشکل را به‌طور بالقوه حل نکرده است. حال هوش‌مصنوعی پا به میدان گذاشته است تا این مشکل را برطرف کند! برای مثال Coulmbus Crew از تشخیص چهره استفاده می‌کند تا به هواداران خود اجازه دهد بدون نمایش بلیت خود وارد استادیوم شوند. این کار ورود به استادیوم را کارآمدتر می‌کند و از تنگناها جلوگیری می‌کند؛ علاوه‌براین در حال حاضر با توجه به مشکلات اخیر، برای جذب هواداران محتاط درمورد کووید به داخل استادیوم‌ها که نمی‌خواهند در صف‌های طولانی گیر کنند، بسیار مفید خواهد بود.

در همین حال، بینایی ماشین برای نظارت بر تراکم جمعیت در داخل استادیوم، با دادن هشدار زمانی به کارکنان درمورد مناطق خاصی بیش‌ازحد شلوغ می‌شود، می‌تواند کمک بزرگی باشد. البته در ورزش‌های مدرن به‌ندرت اتفاق می‌افتد که شلوغی بیش‌ازحد اتفاق بیفتد؛ بااین‌حال، با توجه به اینکه باشگاه‌های فوتبال بریتانیا برای اولین بار از اوایل دهه ۱۹۹۰ بخش‌های ایستاده را معرفی می‌کنند، استفاده از بینایی ماشین برای نظارت بر تراکم جمعیت لایه‌ای از ایمنی و امنیت را فراهم می‌کند که می‌تواند از له‌شدن افراد و مشکلات دیگر جلوگیری کند.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده همچنین می‌تواند میزان حضور احتمالی و همچنین زمان حضور حامیان را پیش‌بینی کند. این موضوع برای مرتب‌کردن کالاها و مواد غذایی و پیگیری تقاضا مفید است.

نکته‌های کلیدی درمورد کاربرد هوش مصنوعی در صنعت ورزش

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت ورزش و همین‌طور کاربرد یادگیری ماشین در آن با سرعتی سریع در حال رشد است و هر سال پیشرفت‌ها و برنامه‌های کاربردی جدیدی در حال ظهور است. بسیاری از محدودیت‌ها و مشکلاتی که در این حوزه وجود دارد، به‌راحتی، با کمک هوش مصنوعی حل‌شدنی است. می‌توان گفت آینده فناوری ورزشی بدون شک به هوش مصنوعی بستگی دارد، اما مطمئناً هنوز در مرز نهایی قرار نداریم؛ درواقع، احتمالا فقط در آغاز راه هستیم و دانستن اینکه چه چیزهایی انتظارمان را می‌کشد هیجان‌انگیز است!

ورود به دنیای هوش مصنوعی با کلاس‌های آنلاین علم داده

اگر شما هم جزو علاقه‌مندان هوش مصنوعی هستید، از همین حالا می‌توانید قدم اول برای ورود به این دنیای شگفت‌انگیز را بردارید. کلاس‌های آنلاین علم داده و یادگیری ماشین کافه‌تدریس به شما کمک می‌کند تا از هر نقطه‌ جغرافیایی و فقط با دسترسی به اینترنت، به به‌روزترین و جامع‌ترین آموزش دسترسی داشته باشید.