هوش تجاری و هوش مصنوعی

هوشواره یا هوش مصنوعی شاخه ای از علوم کامپیوتر است. با شناسایی و بسامان کردن اطلاعات از داده‌های ورودی، توانایی‌های شناختی انسان را تقلید می‌کند. این هوش می تواند بر پایه فرآیندهای برنامه ریزی شده باشد یا با یادگیری ماشینی ساخته شود.

در سال‌های اخیر پیشرفت‌های زیادی به‌ویژه در زمینه یادگیری ماشینی به دست آمده است. این دستاورد در درجه نخست به دلیل افزایش در دسترس بودن مقادیر زیاد داده و توان محاسباتی بالا ست که نیازی اساسی برای محاسبات پیچیده یادگیری ماشین است.

در فرآیندهای یادگیری، ماشین یک الگوریتم یاد می گیرد که یک کار را به طور مستقل از طریق تکرار انجام دهد. ماشین بر اساس یک معیار کیفیت مشخص و محتوای اطلاعاتی داده ها عمل می کند. برخلاف الگوریتم‌های معمولی، هیچ مسیر حلی مدل‌سازی نمی‌شود. کامپیوتر یاد می گیرد که ساختار داده ها را به طور مستقل تشخیص دهد. به عنوان مثال، ربات ها می توانند یاد بگیرند که چگونه اشیاء خاصی را به منظور جا به جایی آنها از یک نقطه به نقطه دیگر در دست بگیرند. فقط به انها یاد داده می شود که اشیا از کجا به کجا بایستی انتقال داده شوند. این که چگونه ربات دقیقاً چنگ می زند، از طریق آزمون و خطای مکرر و از طریق بازخورد تلاش های موفق یاد می شود.

مزایای هوش مصنوعی برای شرکت ها:

_ اتوماسیون یکی از بزرگترین مزایای هوش مصنوعی است

 – تجربه بهتر از مشتری_

_  تصمیم گیری کارآمدتر

_  تحقیق و تجزیه و تحلیل داده ها

_  حل مسائل پیچیده

 _  کاهش  خطاها

– افزایش کارایی کسب و کار 

– ایجاد  مشاغل جدید  

– صرفه جویی در زمان

– حذف وظایف تکراری

هوش مصنوعی در پزشکی می تواند منجر به تصمیم گیری های پزشکی جانبدارانه شود، اگرتصمیم گیری ها بر روی داده های تاریخی که خود مغرضانه هستند آموزش ببینند. این کار می تواند به موقعیت های اخلاقی مشکل ساز در اهدای عضو منجر شود، به عنوان مثال، اگر الگوریتم یک بیمار را بر بیمار دیگر ترجیح دهد.

هوش مصنوعی به ما کمک می کند کارآمدتر و سازنده تر باشیم. برای مثال می توان از آن برای بهینه سازی جریان ترافیک و کاهش ترافیک استفاده کرد. همچنین می توان از آن برای بهبود دقت پیش بینی ها استفاده کرد که می تواند به تصمیم گیری بهتر کمک کند.

  چهار مشکل هوش مصنوعی که هنوز باید حل شوند:

۱_ هوش مصنوعی برای عملکرد صحیح به حجم عظیمی از داده ها نیاز دارد

۲_ هوش مصنوعی قادر به انجام چند وظیفه نیست

۳_ هیچ کس دقیقاً نمی داند هوش مصنوعی چگونه کار می کند

۴_ قابلیت های هوش مصنوعی نگران کننده است

معرفی هوش مصنوعی اغلب به مهارت های بالاتر و گسترده تری نیاز دارد. کیفیت اشتغال از طریق اتوماسیون بهبود می یابد، که وظایف یکنواخت را کاهش می دهد. اقدامات سیاستی می تواند بر تأثیر هوش مصنوعی تأثیر بگذارد و این مطالعه اهمیت گفت و گوی اجتماعی و آموزش را برجسته می کند.

سیستم‌های تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلفی مانند باز کردن قفل گوشی‌های هوشمند، شناسایی افراد در دوربین‌های نظارتی یا کنترل خودکار گذرنامه در فرودگاه‌ها به کار گرفته می‌شوند.

چه چیزی در مورد هوش مصنوعی خوب است؟

هوش مصنوعی سیستم‌های فنی را قادر می‌سازد تا محیط خود را درک کنند، با آنچه درک می‌کنند کنار بیایند و مشکلات را برای دستیابی به یک هدف خاص حل کنند. رایانه داده ها را دریافت می کند (که قبلاً از طریق حسگرهای خود، به عنوان مثال یک دوربین،  تهیه یا جمع آوری شده است)، پردازش کرده و در مقابل واکنش نشان بدهد.

خطر هوش مصنوعی چیست؟

  از دیدگاه سازمان جهانی بهداشت کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی می تواند منجر به اشتباهات درمانی، اطلاعات نادرست و سوء استفاده از داده ها شود.

هشت لغزش یا عیب هوش مصنوعی:

هوش مصنوعی هم انقدر که فکر می کنیم خطرناک نیست. این ابزار می تواند از بسیاری جهات به ما کمک کند. برای مثال مسیر راه یابی گوگل مپ. خدمات ترجمه اینترنتی

اما هوش مصنوعی کامل نیست. این همان چیزی است که این هشت کمبود یا ضعف هوش مصنوعی نشان می دهد:

۱- هوش مصنوعی همدل نیست

همدلی توانایی درک و به اشتراک گذاشتن احساسات دیگران است. این قابلیتی است که انسان ها دارند و روبات ها ندارند.

۲- هوش مصنوعی می تواند افراد و فناوری را دستکاری کند

دستکاری وسایل نقلیه خودران یک نگرانی عمده همگانی ست. این مشکل به این دلیل است که فناوری های مجهز به هوش مصنوعی کامل نیستند و می توان آنها را دستکاری کرد.

دو نوع دستکاری ممکن است اتفاق بیفتد: اولین نوع دستکاری زمانی است که فناوری مجهز به هوش مصنوعی توسط انسان دستکاری می شود و منجر به آسیب ناخواسته به انسان می شود. نوع دوم دستکاری زمانی اتفاق می‌افتد که فناوری مجهز به هوش مصنوعی، سایر فناوری‌ها یا عوامل دارای هوش مصنوعی را دستکاری می‌کند و در نتیجه آسیب ناخواسته به انسان‌ها وارد می‌شود.

۳- فناوری‌های مجهز به هوش مصنوعی نمی‌توانند زمینه را درک کنند یا در موقعیت‌های غیرعادی قضاوت کنند.

الگوریتم هایی که از فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تصمیم گیری استفاده می کنند، اغلب مغرضانه هستند. این به این دلیل است که داده‌هایی که آنها از آن داده ها یاد می‌گیرند ممکن است به هر طریقی مغرضانه باشد. به عنوان مثال، یک الگوریتم می تواند بر روی مجموعه داده ای از رزومه آموزش داده شود و بعداً متوجه شود که نسبت به متقاضیان مرد با حقوق بالاتر تعصب دارد.

نوع دیگری از سوگیری الگوریتمی زمانی اتفاق می‌افتد که داده‌ها به روشی جانبدارانه گردآوری شوند. به عنوان مثال، اگر الگوریتمی فقط با خواندن مقالات خبری از یک طرف طیف سیاسی در مورد موضوعات خاصی اطلاعات کسب کند، نسبت به آن سمت از طیف سیاسی تعصب خواهد داشت.

۴- شفافیت نداشتن و پاسخگو نبودن در تصمیم هوش مصنوعی وجود دارد

فقدان شفافیت و پاسخگویی در تصمیم گیری هوش مصنوعی یک مشکل بزرگ است. این نقص به این دلیل است که این سیستم ها اغلب غیرشفاف هستند و درک نحوه تصمیم گیری و منطق آنها را دشوار می کند. این می تواند منجر به سوگیری، بی انصافی یا سایر پیامدهای ناخواسته شود.

 ۵- مسائل اخلاقی در ساختن یک ابرهوش  

مسئله مشکلات اخلاقی با هوش مصنوعی بسیار مهم است. امکان ساخت سلاح های خودمختار نمونه بسیار خوبی است. اگر هیچ قانون یا مقرراتی برای جلوگیری از توسعه این سلاح ها وجود نداشته باشد چه؟ این امکان وجود دارد که ارتش بدون نگرانی از آسیب های جانبی یا خسارت های نا خواسته  از آنها برای کشتن دشمن استفاده کند.

بنابراین واضح است که ما باید از هم‌اکنون به فکر این مسائل اخلاقی باشیم، قبل از اینکه در آینده آسیب‌های جدی وارد کنند.

۶-  هوش مصنوعی تاثیر منفی بر شغل و رشد اقتصادی انسان دارد

استفاده از هوش مصنوعی در محیط کار رشد تصاعدی را تجربه کرده است. تخمین زده می شود که هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ یک سوم مشاغل را به خود اختصاص دهد. جای تعجب نیست که مردم از اینکه این به چه معناست برای آینده خود و توانایی آنها برای امرار معاش می ترسند. این ترس موجه است زیرا بسیاری از صنایع در حال حاضر شاهد تأثیر اتوماسیون بر مشاغل و رشد اقتصادی هستند، به طوری که کشاورزی و تولید دو بخش هستند که به شدت توسط فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مختل شده‌اند.

۷-  هوش مصنوعی خطرات امنیتی داردهوش مصنوعی یک فناوری نوپدید است که توانسته مشکلاتی را که قبلا حل ناشدنی بودند حل کند. به توسعه محصولات، خدمات و فرآیندهای جدید کمک کرده است. با پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی، می تواند راه حل هایی برای بسیاری از مشکلات در آینده ارائه دهد. با این حال، هوش مصنوعی بدون خطر نیست.

الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی در برابر حملات هکرها آسیب پذیر هستند. این بدان معنی است که هکرها می توانند پروفایل های جعلی رسانه های اجتماعی یا برنامه های چت را برای سرقت اطلاعات از کاربران ناآگاه ایجاد کنند. اگر یک هکر موفق به سرقت اطلاعات شخصی شما شود، می تواند از آن در راه هایی استفاده کند که به شما آسیب برساند، مانند سرقت هویت یا کلاهبرداری از کارت اعتباری.

 ۸-  فقدان دستورالعمل های اخلاقی برای اطمینان از ایمن بودن استفاده از این سیستم ها وجود دارد. فقدان دستور کار اخلاقی برای اطمینان از اینکه این سیستم ها می توانند به طور ایمن استفاده شوند، یک مشکل بزرگ است. برخی از محققان استدلال می کنند که امکان ندارد نویسندگان هوش مصنوعی کاملاً عاری از تعصب باشند، که این یک مشکل جدی است زیرا نویسندگان هوش مصنوعی اغلب در زمینه های حساس مانند مراقبت های بهداشتی، اجرای قانون و آموزش مورد استفاده قرار میگیرند.

چه مشکلاتی را می توان با هوش مصنوعی حل کرد؟

– کاوش در فضا با استفاده از مریخ نورد

– وسایل نقلیه خودران که بسیار سریع در حال تکامل هستند

– رایانه های با کارایی بالا (یا ابررایانه ها) برنده بازی های بسیار سختی علیه انسان ها هستند

– بسیاری از پیشرفت های پزشکی

 هوش مصنوعی چگونه بر زندگی ما تأثیر می گذارد؟

هوش مصنوعی می‌تواند نژادپرستی، همجنس‌گرا هراسی و رادیکال‌سازی را ترویج کند، زیرا تعصب‌های دیرینه را تقویت می‌کند. برای مثال، می‌تواند افراد با پوست تیره را به عنوان اعتبار کمتری ارزیابی کند

.

در حال حاضر از هوش مصنوعی در کجا استفاده می شود؟

صنعت مالی از هوش مصنوعی برای کشف تقلب یا معاملات سهام استفاده می کند. دولت ها و مقامات از تکنیک های هوش مصنوعی مانند تشخیص خودکار چهره برای نظارت استفاده می کنند. هوش مصنوعی همچنین در بازی های ویدیویی، ارتش و صنعت تبلیغات استفاده می شود. همچنین تلاش هایی برای استفاده از هوش مصنوعی برای خلق آثار هنری وجود دارد.

.

هوش مصنوعی چگونه بر آینده تأثیر می گذارد؟

هوش مصنوعی می تواند خرابی سیستم ها و ماشین ها را پیش بینی کند. هوش مصنوعی می‌تواند نشان دهد که چگونه جنگ‌ها پیشرفت می‌کنند و چگونه ترافیک و جریان کالا تحت شرایط خاص توسعه می‌یابد. این شایستگی پیش آگهی توسعه سیستم های پیچیده را تسهیل می کند.

چه چیزی مخالف هوش مصنوعی است؟

یش از یک سوم مردم  فرض می کنند که استفاده از هوش مصنوعی پروفایل های شغلی جدیدی ایجاد می کند که بیش از جبران از دست دادن شغل خواهد بود. با این حال، بسیاری از مردم می ترسند که سیستم های هوش مصنوعی مستقل بتوانند زندگی خود را توسعه دهند و دیگر قابل کنترل نباشند.

معایب یا نقاط ضعف هوش مصنوعی چیست؟

سیستم‌های هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده‌های حساس را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند و خطر نقض داده‌ها و حملات سایبری را افزایش می‌دهند. شفافیت نداشتن و پاسخگویی: هوش مصنوعی می تواند تصمیمات پیچیده ای بگیرد که درک فرآیندهای تصمیم گیری آنها دشوار است.

هوش مصنوعی هرگز قادر به انجام چه کاری نخواهد بود؟

شما نمی توانید از یک ابزار قدرتمند هوش مصنوعی استفاده کنید که به عنوان مثال کل یک شرکت را هماهنگ و مدیریت کند. این به مهارت های بسیار زیادی نیاز دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی معمولاً در انجام وظایف یا تحلیل‌های معمول کمک می‌کنند.

هوش مصنوعی چگونه بر زندگی ما تأثیر می گذارد؟

هوش مصنوعی به ما کمک می کند کارآمدتر و سازنده تر باشیم. برای مثال می توان از آن برای بهینه سازی جریان ترافیک و کاهش ترافیک استفاده کرد. همچنین می توان از آن برای بهبود دقت پیش بینی ها استفاده کرد که می تواند به تصمیم گیری بهتر کمک کند.

تفاوت بین انسان و هوش مصنوعی چیست؟

ذهن انسان در توانایی پردازش اطلاعات محدود است، در حالی که هوش مصنوعی می تواند برای انجام کارهای پیچیده برنامه ریزی شود. این دو سیستم دارای نقاط قوت و ضعف متفاوتی هستند که اگر هر دو با هم کار کنند ممکن است مشکلاتی را ایجاد کنند.

جایگزینی این مشاغل با رایانه راحت تر است:

– تولید نان، شیرینی  

– متخصصین بانک و بیمه  

  – تجارت ساختمانی، پردازش چوب و پلاستیک

– معدنچیان، استخراج کنندگان مواد معدنی  

  – دستیاران اداری، اپراتورهای تلفن

  – حرفه های شیمیایی و پلاستیک

کدام مشاغل تا ۱۰ سال دیگر وجود نخواهند داشت؟

   – خبرنگاران

  – کارکنان آژانس مسافرتی

   – پستچی

  – خدمه پرواز

   – کارگر انبار

۶ مزیت هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مزایای زیادی را به خصوص از منظر تجاری ارائه می دهد. اما این تنها گروه ذینفعی نیست که از استفاده از هوش مصنوعی سود می برد. دولت ها، مصرف کنندگان، محیط زیست و علم نیز از مزایای هوش مصنوعی بهره می برند:.

۱- بهینه سازی محصولات و خدمات

شرکت ها می توانند از هوش مصنوعی برای بهینه سازی محصولات و خدمات استفاده کنند و به مصرف کنندگان پیشنهادهای بهتری بدهند. شخصی سازی این پیشنهادها نیز مزیت هوش مصنوعی است، زیرا می توان به گروه هدف بهتر دست یافت و ارتباط بلندمدتی با برند ایجاد کرد.

با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت ها درک بهتری از گروه هدف و مشتریان خود ایجاد می کنند و در عین حال پیشنهاد بهینه شده را بهتر به بازار عرضه می کنند

 ۲- امنیت و نظارت

یکی دیگر از مزایای هوش مصنوعی این است که می تواند الگوها را تشخیص دهد و در نتیجه به مبارزه با فعالیت های فریبکارانه کمک کند. این توانایی نه تنها به شرکت ها و کاربران، بلکه به نهادهای مالی و دولت ها نیز مرتبط است.

هوش مصنوعی در حال حاضر برای سیستم های امنیتی و نظارتی استفاده می شود و ارزیابی سریع داده های بزرگ را آسانتر می کند. هوش مصنوعی حتی در حفاظت از محیط زیست مورد استفاده قرار می گیرد، زیرا به شرکت ها و دولت ها کمک می کند تا استانداردهای زیست محیطی را رعایت کنند

۳- پیش بینی و تجزیه و تحلیل

این ابزار ارزیابی از مقادیر زیادی از داده ها همچنین پیش بینی ها و تجزیه و تحلیل های بهبود یافته را امکان پذیر می کند. به عنوان مثال، شرکت ها می توانند گلوگاه ها یا روندها را در مراحل اولیه شناسایی کرده و اقدامات مناسب را آغاز کنند. فناوری هوش مصنوعی بسیار توسعه یافته همچنین مزایایی را برای پیش بینی آب و هوا به ارمغان می آورد و بنابراین به طور مساوی به حفاظت از طبیعت و جمعیت کمک می کند.

۴- کارایی و دقت

شرکت‌ها به‌ویژه از این واقعیت سود می‌برند که فناوری‌های هوش مصنوعی بسیاری از فرآیندها و مراحل کاری را خودکار می‌کنند و در نتیجه آنها را کارآمدتر می‌کنند. این موضوع در درجه اول باعث صرفه جویی در زمان، اما در بیشتر موارد در منابع مالی و انسانی نیز می شود. در علم، هوش مصنوعی این مزیت را نیز دارد که می‌توان مقادیر زیادی از داده‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر ارزیابی کرد. کارایی هوش مصنوعی در زندگی روزمره مردم نیز قابل توجه است، زیرا دولت می تواند خدمات بهینه و در دسترس تری ارائه دهد.

۵- پیشرفت علمی

هوش مصنوعی موتوری برای نوآوری است و به طور قابل توجهی باعث پیشرفت در علم می شود. همچنین امکان تبادل جهانی مطالعات و نتایج علمی را فراهم می کند که مردم در سراسر جهان از آن بهره مند می شوند. هوش مصنوعی همچنین برای کمک به حوزه های تحقیقاتی پیچیده مانند ژنتیک استفاده می شود.

۵- تامین یا تدارک بهتر

دسترسی به آموزش و سلامت می تواند از طریق هوش مصنوعی آسانتر شود. در بخش مراقبت‌های بهداشتی، هوش مصنوعی از تشخیص پشتیبانی می‌کند، اما مدیریت کارآمدتر بیمار را نیز تضمین می‌کند. در سطح آموزشی، هوش مصنوعی می‌تواند محتوای یادگیری شخصی‌سازی‌شده ایجاد کند که به نقاط درد فردی می‌پردازد. این امر موفقیت یادگیری را افزایش می دهد و در نتیجه به آموزش بهتر در دراز مدت کمک می کند

  معایب هوش مصنوعی:

معایب هوش مصنوعی، مانند مزایا، بر گروه علاقمندانی که در این بخش سرمایه گذاری می کنند  یا منافع خود را در ان می بینند تأثیر می گذارد. نگرانی خاصی در بین شهروندان وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند اثرات منفی داشته باشد. اما واقعاً کجای این مبحث معایبی دارد؟

۱- سرمایه گذاری مالی و زمانی

اجرای دائمی سیستم های هوش مصنوعی و همچنین آموزش در این زمینه به منابع مالی و زمانی نیاز دارد. به ویژه شرکت‌های کوچک‌تر لزوماً نمی‌توانند هوش مصنوعی را در فرآیندهای تجاری موجود ادغام کنند

۲- وابستگی به فناوری

وابستگی به ارائه دهندگان فناوری یک نقطه ضعف بزرگ برای دولت ها و شرکت ها در مورد هوش مصنوعی ست. هر کسی که بخواهد در دراز مدت به راه حل های هوش مصنوعی تکیه کند، به پیشنهادها و قیمت های ارائه دهندگان نیز وابسته می شود. در اینجا مهم است که از قبل بسنجید و بررسی کنید که وابستگی به فناوری و ارائه دهندگان تا چه حد بر فرآیندها و تصمیمات تجاری در شرکت تأثیر می گذارد

۳- عدم شفافیت

جایی که داده ها تجزیه و تحلیل و ارزیابی می شوند، اغلب نگرانی های زیادی در مورد سوء استفاده وجود دارد. شفافیت نداشتن مایه نگرانی ست، به ویژه در مورد امنیت و نظارت. اگرچه استفاده از آن برای کنترل و نظارت می تواند از نظر امنیتی یک مزیت باشد، اما از نظر حقوق شخصی نیز به عنوان یک نقطه ضعف هوش مصنوعی تلقی می شود.

۴- شخصی سازی بیش از حد

اگرچه می‌توان از هوش مصنوعی برای ایجاد پیشنهادهایی استفاده کرد که برای مصرف‌کنندگان مناسب‌تر باشد، شخصی‌سازی بیش از حد نیز می‌تواند تأثیر منفی داشته باشد. هرکسی که فقط محتوا و پیشنهادهای متناسب با آنها را دریافت می کند، در معرض خطر نادیده گرفتن تنوع واقعی و آزادی انتخاب است. اینجاست که به اصطلاح حباب‌های فیلتر بوجود می‌آیند که در آن گروه هدف احساس راحتی می‌کند، اما دید و انتخاب درک شده را نیز به شدت محدود می‌کند.

۵- فقدان مقررات و اشتباهات

اگر هوش مصنوعی تصمیم اشتباه بگیرد چه اتفاقی می افتد؟ و اگر این تصمیم هوش مصنوعی مضراتی برای مصرف کنندگان، دولت ها یا محیط زیست داشته باشد چه؟ مدل‌های هوش مصنوعی اشتباهاتی را نیز مرتکب می‌شوند یا خطاهایی را بازتولید می‌کنند که به اشتباه برای آموزش به آنها ارائه شده است.

۶- تعصب و بی عدالتی

مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های آموزشی نیاز دارند که از آن یاد می‌گیرند و نتیجه می‌گیرند. اما اگر این داده‌ها مغرضانه باشد و نگرش‌ها یا باورهایی را که علیه مردم تبعیض می‌کنند بازتولید کند، چه؟ هنگام توسعه هوش مصنوعی و داده های آموزشی مورد استفاده، مشخص می شود که هوش مصنوعی به سمت چه کسانی گرایش دارد: مردان سفید پوست. نقطه ضعف: هوش مصنوعی می تواند نژادپرست و جنسیت پرست باشد.

نتیجه گیری: آیا هوش مصنوعی مزایای بیشتری نسبت به معایب دارد؟

بر اساس نظرسنجی مرکز خطرات و اثرات هوش مصنوعی، ۴۰ درصد آلمانی ها بر این عقیده اند که استفاده از هوش مصنوعی در ۱۰ سال آینده پیامدهای منفی تا بسیار منفی خواهد داشت. با این وجود، فرصت هایی برای بسیاری از زمینه های ضروری مانند محیط زیست و تحقیقات وجود دارد. بنابراین دولت ها و دیگر تصمیم گیرندگان به ویژه خود را در موقعیتی می بینند که باید مقرراتی را بیابند که چالش ها و معایب هوش مصنوعی را کاهش دهد و فرصت ها و مزایا را گسترش دهد

این استدلال ها از استفاده از هوش مصنوعی حمایت می کنند:

– هوش مصنوعی نقش فزاینده ای را در زندگی روزمره ما بازی می کند. این کار بسیاری از وظایف را آسان می کند و آنها را به طور خودکار انجام می دهد. مهم نیست که در مورد مسائل ساده روزمره یا مشکلات پیچیده باشد، سیستم های هوش مصنوعی برای همه چیز پاسخی دارند.

– همچنین برای بسیاری از افراد قابل دسترسی است. با توجه به پیشرفت تکنولوژی و گسترش تلفن های هوشمند و سایر دستگاه ها، افراد بیشتری می توانند به سیستم های هوش مصنوعی دسترسی داشته باشند و از آنها بهره مند شوند.

– سرعت: سیستم های هوش مصنوعی می توانند حجم زیادی از داده ها را در زمان بسیار کوتاهی پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. این توانایی به شما این امکان را می دهد که به طور موثر و سریع به سوالات پاسخ دهید. به این ترتیب، فرآیندهایی که قبلاً باید توسط انسان‌ها از طریق کار دستی و ذهنی پرزحمت انجام می‌شد، می‌توانند به‌طور کاملاً خودکار و با سرعت بالا توسط هوش مصنوعی پردازش شوند.

– بسیاری از چیزها را نیز می توان در جاده ها با استفاده از هوش مصنوعی ساده کرد. می تواند به ایمن تر کردن ترافیک جاده کمک کند. به عنوان مثال، جریان های ترافیکی را می توان تجزیه و تحلیل کرد و مسیرهای بهینه را برای یک جریان ترافیکی کمتر پیشنهاد کرد. علاوه بر ترافیک ساعت شلوغی، کارایی زنجیره تامین را نیز می توان بهبود بخشید.  

_ کریستوفر پیساریدس، پیشنهاد دهنده هوش مصنوعی و برنده جایزه نوبل، معتقد است که استفاده از هوش مصنوعی می تواند با خودکار کردن وظایف و کارآمدتر کردن آنها، یک هفته چهار روزه را فعال کند. این به افراد امکان می دهد زمان آزاد بیشتری داشته باشند و به تعادل بین کار و زندگی بهتری دست یابند.

_ به طور کلی، هوش مصنوعی پتانسیل بهبود زندگی ما را از طرق مختلف دارد. با توانایی آسان‌تر کردن کارها، ارائه پاسخ‌های سریع و حل مشکلات پیچیده، همچنان نقش مهمی را در جامعه ما ایفا خواهد کرد.

_ هوش مصنوعی همچنین می تواند با جست و جو در مقادیر زیادی از داده ها و شناسایی الگوهایی برای مبارزه مؤثر با جرم و جنایت، به بازرسان در اجرای قانون کمک کند. با این حال، به این نکته باید انتقادی نگریست و به همین راحتی می توان از آن به عنوان یک استدلال متقابل استفاده کرد. ما قبلاً به مشکل بالا اشاره کرده ایم. هوش مصنوعی از طریق داده ها و اطلاعات ثبت شده توسط انسان یاد می گیرد. به خصوص در پیگردهای کیفری، از نظر آماری ثابت شده است که گروه های خاصی به دلیل پروفایل های نژادی و سایر تاکتیک های تحقیقی نژادپرستانه جنایتکارتر از سایرین به تصویر کشیده می شوند. افرادی که به دلیل نژادپرستی بیشتر کنترل شده و جرم انگاری می شوند، “طبیعی” جنایتکارتر به نظر می رسند. به این ترتیب، هوش مصنوعی خودش می تواند در مورد تصمیمات و استراتژی های نژادپرستانه نتیجه گیری کند.

این که عالی به نظر می رسد، درست است؟ با این حال، استفاده از هوش مصنوعی با معایبی نیز همراه است

اما هوش مصنوعی دقیقا چیست؟

هوش مصنوعی (AI) سیستمی است که قادر به تجزیه و تحلیل اطلاعات، یادگیری و انجام وظایفی است که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این فرآیند مبتنی بر الگوریتم‌ها و داده‌هایی ست که الگوها را به منظور تصمیم‌گیری با استفاده از این بینش‌ها و شبیه‌سازی رفتار انسان‌مانند تشخیص می‌دهند.

پس از هیجان اولیه در مورد این فناوری جدید، نگرانی های بیشتر و بیشتری در مورد سیستم های هوش مصنوعی در حال ظهور است. ما برخی از آرگومان های طرفدار/ مخالف را در اینجا خلاصه کرده ایم

جهت معکوس آن 

یک عیب عمده این است که هوش مصنوعی هیچ احساسی ندارد و بنابراین فاقد شفقت یا وجدان اجتماعی است. این بدان معناست که نمی تواند تصمیمات اخلاقی بگیرد، بلکه روابط قدرت موجود را بازتولید می کند.

گسترش هوش مصنوعی بر بازار کار نیز تأثیر دارد. برخی مشاغل، مانند روزنامه نگاری، تغییر خواهند کرد زیرا هوش مصنوعی قادر است به طور خودکار اخبار و محتوا را مدیریت کند. این امر می تواند منجر به کاهش فرصت های شغلی در بخش های خاص شود. این کار در وضعیت فعلی چت جی پی تی هنوز یدون مشکل امکان پذیر نیست زیرا مانند نکته بعدی، این خطر وجود دارد که این سیستم ها نتوانند تشخیص دهند که چه چیزی درست است و چه چیزی اشتباه است. اما اگر در نظر داشته باشید که موضوع هوش مصنوعی آنقدرها قدیمی نیست و می تواند کارهای زیادی انجام دهد، این پیشرفت در چند سال آینده افزایش خواهد یافت.

مهم است که به یاد داشته باشید که هر چیزی که یک هوش مصنوعی می گوید درست یا صحیح نیست سیستم‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT برای تولید پاسخ‌ها بدون تکیه بر منبع اطلاعات دقیق و قابل اعتماد طراحی شده‌اند. بنابراین، اطلاعات ارائه شده توسط هوش مصنوعی باید با احتیاط مشاهده و بررسی شود. در اینجا باید در نظر داشت که هوش مصنوعی نیز باید با داده ها تغذیه شود. در بیشتر موارد، این سیستم ها به اینترنت و اطلاعات تایپ شده توسط کاربران متکی هستند. این بدان معنی است که یک هوش مصنوعی همچنین می تواند اطلاعات نادرست را دریافت و منتشر کند.

مشکل دیگر این است که هوش مصنوعی قادر به جعل تصاویر، فیلم ها و صداها است. اگر این محتوای رسانه ای جعلی به صورت آنلاین توزیع شود و جعلی شناخته نشود، می تواند خطرناک باشد، به ویژه از نظر نفوذ سیاسی و دستکاری این معایب روشن می کند که استفاده از هوش مصنوعی همچنین مستلزم خطرات و چالش هایی ست که باید به دقت در نظر گرفته شود تا اثرات منفی احتمالی به حداقل برسد.

در خاتمه باید گفت که هوش مصنوعی می تواند زندگی روزمره ما را ساده کند، اما در عین حال خطری برای افراد و اعمال آنها به همراه دارد. هر کسی که از سیستم های هوش مصنوعی استفاده می کند باید همیشه اطلاعات را از نظر صحت بررسی کند.

تعریف هوش تجاری:

هوش تجاری فرآیندی مبتنی بر فناوری برای تجزیه و تحلیل داده ها و ارائه اطلاعات عملی است که به مدیران و دیگر کاربران نهایی کمک می کند تا تصمیمات تجاری آگاهانه ای اتخاذ کنند.

هوش تجاری شامل ابزارها، برنامه‌ها و متدولوژی‌های مختلفی است که شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را از سیستم‌های داخلی و منابع خارجی گردآوری کنند، آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل، توسعه و اجرای پرس‌وجوها آماده کنند، گزارش‌ها، داشبوردها و تجسم داده‌ها را برای نمایش نتایج تجزیه و تحلیل به منظور دسترسی به تصمیم گیرندگان در شرکت ها و هم برای کارکنان عملیاتی آن‌ها ایجاد کنند.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری نرم‌افزاری است که داده‌های کسب‌وکار را می‌گیرد و در نماهای کاربرپسند مانند گزارش‌ها، داشبورد، نمودارها ارائه می‌کند. تجزیه و تحلیل این داده ها به شرکت ها کمک می کند تا بینش عملی به دست آورند و در نتیجه تصمیمات آگاهانه بگیرند.

ابزارهای هوش تجاری به کاربران تجاری اجازه می دهد تا به انواع مختلف داده ها دسترسی داشته باشند – داده های تاریخی و فعلی، داده های شخص ثالث و داخلی، داده های نیمه ساختار یافته و داده های بدون ساختار مانند رسانه های اجتماعی. کاربران می توانند این اطلاعات را تجزیه و تحلیل کنند تا بینشی در مورد عملکرد شرکت به دست آورند.

اگرچه هوش تجاری به کاربران تجاری نمی گوید که در صورت گذراندن روند خاصی چه کاری انجام دهند یا چه اتفاقی می افتد، اما هوش تجاری فقط گزارش دادن نیست. در عوض، هوش تجاری به افراد این فرصت را می دهد که داده ها را برای درک روندها و به دست آوردن بینش بررسی کنند.

هوش تجاری چگونه کار می کند؟

پلتفرم های هوش تجاری به طور سنتی برای اطلاعات اولیه خود به انبارهای داده متکی هستند. یک انبار داده، داده ها را از چندین منبع داده در یک سیستم مرکزی جمع می کند تا از تجزیه و تحلیل و گزارش کسب و کار پشتیبانی کند. نرم افزار هوش تجاری انبار را استعلام کرده و نتایج را در قالب گزارش، نمودار و نقشه در اختیار کاربر قرار می دهد.

انبارهای داده می توانند شامل یک موتور پردازش تحلیلی آنلاین برای پشتیبانی ار پرس و جو های چند بعدی باشند(اولاپ ، تاس اولاپ ، ابعاد ، سلسله مراتب ابعاد و فاکت ها). برای مثال چه میزانی فروش(فاکت) ما در مناطق غربی(بُعد منطقه) در مقابل مناطق شرقی در این سال(بُعد زمان) در مقایسه با سال گذشته بوده.

برخی از راه حل های جدیدتر هوش تجاری می توانند از داده های خام مستقیماً با استفاده از فناوری هادوپ استخراج و دریافت کنند اما انبارهای داده هنوز در بسیاری از موارد منبع داده انتخابی هستند.

شرکت ها می توانند از بینش های به دست آمده از طریق هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود تصمیمات تجاری، شناسایی مشکلات یا شناسایی روندهای بازار و یافتن درآمد یا فرصت های تجاری جدید استفاده کنند.

شمای کلی انبار داده

تاریخچه هوش تجاری:

اصطلاح هوش تجاری را نخستین بار نویسنده، ریچارد میلار دیونز در سال ۱۸۶۵ به کار برد، زمانی که او از یک بانکدار نقل قول می کرد که در حال گردآوری اطلاعات تجاری در مورد رقبای خود قبل ار انکه انها به اطلاعات دسترسی پیدا کنند بود.

در سال ۱۹۵۸ عالم کامپیوتری از شرکت آی بی ام از پتانسیل استفاده فن اوری برای گردآوری هوش تجاری را بررسی کرد.

تحقیقات او به ایجاد روش‌شناسی برای توسعه برخی از پلتفرم‌های اولیه تحلیلی کمگ کرد.

در دهه‌های ۱۹۶۰ و ۷۰، اولین سیستم‌های مدیریت داده و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم (DSS) برای ذخیره و سازماندهی مقادیر رو به رشد داده توسعه یافتند.

در دهه ۱۹۹۰، هوش تجاری به طور فزاینده ای محبوب شد، اما این فناوری هنوز پیچیده بود. این فرآیند به طور معمول نیاز به پشتیبانی فناوری اطلاعات داشت که اغلب منجر به عقب افتادگی و تاخیر در تهیه گزارش‌ها می‌شد. حتی بدون فناوری اطلاعات، تحلیلگران و کاربران هوش تجاری برای پرس و جو و تجزیه و تحلیل داده های خود به آموزش گسترده نیاز داشتند.

هوش تجاری در ابتدا نسبتاً مستقل از «انبار داده»، «مدیریت محتوای سازمانی» و «مدیریت دانش» توسعه یافت. سیستم های هوش تجاری به عنوان سیستم های اطلاعاتی تحلیلی شناخته می شوند. در همین حال، سیستم‌های انبار داده و هوش تجاری رشد فوق‌العاده‌ای را تجربه کرده‌اند،که اهمیت ریادی برای مدیران و مدیریت اطلاعات یه ارمغان می اورد.

چرا هوش تجاری مهم است؟

در اصل، ابزارهای هوش تجاری عمدتاً توسط تحلیلگران داده و سایر متخصصان فناوری اطلاعات که تجزیه و تحلیل انجام می‌دادند و گزارش‌هایی را با نتایج جستجو برای کاربران تجاری ایجاد می‌کردند، استفاده می‌شد. حوزه‌های کاربردی کلاسیک در درجه اول حوزه‌های مالی و کنترل شرکتی هستند. با این حال، مدیران و کارمندان به طور فزاینده ای از پلتفرم های هوش تجاری استفاده می کنند که بخشی از آن به دلیل توسعه هوش تجاری سلف سرویس و ابزارهای جمع آوری داده ها و داشبورد است.

به منظور مقابله با حجم روزافزون داده ها، سیستم های هوش تجاری با پشتیبانی فناوری اطلاعات در سال های اخیر در شرکت ها ایجاد شده اند. مولفه تحلیلی به ویژه در ارتباط با کلانْ داده ها اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. به این موضوع تغییر الگو از سیستم خودکار برای انتشار اطلاعات به بخش‌های مختلف سازمان‌های صنعتی، علمی و دولتی به اندازه‌گیری عملکرد تجاری اضافه شده است.

چرا از هوش تجاری استفاده کنیم؟

از مزایای بالقوه ابزارهای هوش تجاری می توان به تسریع و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری، بهینه سازی فرآیندهای داخلی کسب و کار، افزایش کارایی عملیاتی، افزایش درآمد جدید و کسب مزیت رقابتی نسبت به رقبا اشاره کرد. سیستم های هوش تجاری همچنین می توانند به شرکت ها در شناسایی روندهای بازار و شناسایی مشکلات تجاری که باید حل شوند کمک کنند.

این بدان معناست که ما به طور فزاینده‌ای در حال تغییر از تصمیم‌های اصلی به تصمیم‌های مستدل و مبتنی بر داده‌ها هستیم. سیستم‌های هوش تجاری به ارزیابی کلان داده‌ها کمک می‌کنند و در نتیجه به افراد یک دید کلی می‌دهند. علاوه بر این، روش‌های آماری، تشخیص الگو و غیره را می‌توان برای تصمیم‌گیری آینده‌نگر استفاده کرد، نه همیشه تصمیم‌های واکنشی.

نرم افزار هوش تجاری:

راه حل های هوش تجاری دارای چندین ویژگی هستند، اما به طور کلی به شما امکان می دهند تمام یا بخشی از وظایف زیر را انجام دهید:

-مقایسه نتایج مختلف از طریق آزمون های گوناگون

-پیش بینی نتایج از طریق مدل سازی پیش بینی

-بینش در مورد الگوها یا روابط

-ارائه سناریوهای علت و معلولی

-مقایسه نتایج مختلف از طریق آزمون

هنگام مقایسه راه حل های هوش تجاری، به خاطر داشته باشید که آنها باید تمام یا حداقل برخی از ویژگی های زیر را داشته باشند:

-پردازش تحلیلی آنلاین یا تجزیه و تحلیل تجاری (OLAP)

پردازش تحلیلی آنلاین طیف وسیعی از آماده سازی داده ها، پردازش و تهیه گزارش را پوشش می دهد که به شما امکان تجزیه و تحلیل داده های چند بعدی را در زمان واقعی یا همزمان با سایر روش های تجزیه و تحلیل می دهند. هسته مرکزی راه حل ها را ابزار اولاپ می نامیم. 

به طور کلی، هرچه  بیشتر بتوانید داده‌ها را از یک مجموعه داده ( مکعب اولاپ )  جداسازی و نمایش دهید، تفسیر داده ها انعطاف پذیر تر خواهد بود.

 مکعب اولاپ Olap Cube یک  نوع ذخیره سازی چند بُعدی از داده‌ها است که معمولا برای انبارداری داده‌ها و برنامه‌های پردازش تحلیلی آنلاین یا بر خط استفاده می شود. با توجه به ذخیره داده‌ها در ابعاد مختلف، آنها را می توان به راحتی از دیدگاه‌های مختلف و جزئیات  مشاهده و تحلیل کرد (ناوبری از بالا به پایین و بالعکسDrilldown, Drillup).

اگرچه یک مکعب اولاپ در نهایت داده‌ها را مانند یک پایگاه داده سنتی ذخیره می کند، یک مکعب اولاپ به شکل متفاوتی طراحی شده است. از لحاظ تاریخی، پایگاه داده‌ها با تکیه به الزامات سیستم ‌های اطلاعاتی مورد استفاده آنها طراحی شده است.

با این حال، مکعب‌های اولاپ توسط کاربران تجاری برای انجام وظایف تحلیل پیشرفته استفاده می شود. بنابراین، مکعب های اولاپ بر اساس منطق کسب و کار توسعه می یابند. آنها برای اهداف تحلیلی بهینه شده اند و می توانند در میلیون‌ها رکورد گزارش دهند. علاوه بر این، معیارها را می توان تقریبا به صورت دلخواه با یکدیگر ترکیب کرد. 

مثال ابعاد در انبار داده

-گزارش و پرس و جو

گزارش و پرس و جو یکی دیگر از تمرکزهای نرم افزار هوش تجاری است که داده های پیچیده را تولید و مرتب می کند. راه حل های هوش تجاری مدرن اکنون دارای پرس و جوهای بصری به طور خودکار هستند که به کاربر این امکان را داده که داده های پیچیده را یدون شناخت زبان برنامه نوبسی با زبان پرس و جوی ساختار یافته را نگارش کند.   

-داشبوردهای دیجیتال یا بصری

تجسم داده ها آخرین مرحله گزارش دهی و در واقع یکی از قابل شناسایی ترین عناصر راه حل های هوش تجاری است. مدیران اجرایی و کاربران غیر فنی اغلب هوش تجاری را منحصراً از این منظر می بینند. تجسم‌های پیشرفته شامل گزارش‌های مکانی، نقشه‌های حرارتی و غیره است

ادغام

راه حل های هوش تجاری برای ایجاد بینش های معنادار به منابع داده های مختلف متکی هستند، به همین دلیل است که یکپارچه سازی بسیار مهم است(رجوع شود به فرایند استخراج، تبدیل و بارگذاری ).

چرا هوش تجاری مهم است:

هوش تجاری به شرکت‌ها این توانایی را می‌دهد که به زبان ساده سؤال بپرسند و پاسخ‌هایی را دریافت کنند که قابل درک باشند. به جای اینکه بهترین قضاوت خود را انجام دهند، می‌توانند بر اساس داده‌های تجاری خود تصمیم بگیرند – خواه مربوط به تولید، زنجیره تامین، مشتریان یا روندهای بازار باشد.

چرا فروش در این منطقه کاهش می یابد؟ کجا موجودی مازاد داریم؟ مشتریان در شبکه های اجتماعی چه می گویند؟ به پاسخ به این سؤالات مهم کمک می کند:

هوش تجاری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا به کسب‌وکارهای داده محور تبدیل شوند، عملکرد را بهبود بخشند و مزیت رقابتی به دست آورند. این به شما امکانات زیر را می دهد:

– بهبود بازگشت سرمایه با درک کسب و کار و تخصیص هوشمندانه منابع برای دستیابی به اهداف استراتژیک

– رمزگشایی رفتار، ترجیحات و روندهای مشتری و استفاده از بینش برای هدف قرار دادن بهتر مشتریان بالقوه یا تطبیق محصولات با نیازهای متغیر بازار

– نظارت بر عملیات کسب و کار و انجام اصلاحات یا بهبود مستمر بر اساس بینش داده ها

– بهبود مدیریت زنجیره تامین با نظارت بر فعالیت های بالادستی و پایین دستی و ارتباط نتایج با شرکا و تامین کنندگان

به عنوان مثال، خرده فروشان می توانند با مقایسه عملکرد و معیارها در فروشگاه ها، کانال ها و مناطق، صرفه جویی در هزینه را افزایش دهند. و با مشاهده فرآیند خسارت، بیمه‌گران می‌توانند ببینند که اهداف خدماتی در کجا از دست رفته‌اند و از آن اطلاعات برای بهبود نتایج استفاده کنند.

بهترین نرم افزار هوش تجاری این فرآیند تصمیم گیری را با موارد زیر پشتیبانی می کند:

– اتصال به انواع سیستم های داده و مجموعه داده های مختلف، از جمله پایگاه های داده و صفحات گسترده

– ارائه تجزیه و تحلیل های عمیق که به کاربران کمک می کند روابط و الگوهای پنهان در داده های خود را کشف کنند

 – ارائه پاسخ ها در تجسم داده های آموزنده و قانع کننده مانند گزارش ها، نقشه ها و نمودارها.

-فراهم کردن امکان مقایسه مستقیم داده ها در سناریوهای مختلف

-قابلیت‌های عمیق شدن در جزییات، بررسی کلی که به کاربران امکان می‌دهد سطوح مختلف داده را کاوش کنند.

هوش تجاری و سیستم‌های تحلیلی پیشرفته همچنین می‌توانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را برای خودکارسازی و بهینه‌سازی کارهای پیچیده ادغام کنند. این قابلیت‌ها توانایی شرکت‌ها را برای تجزیه و تحلیل داده‌هایشان و کسب بینش در سطح عمیق تسریع می‌کند..

تفاوت بین هوش تجاری و هوش مصنوعی چیست:

اول، هوش تجاری دست به کار شده و داده های تاریخی را تجزیه و تحلیل می کند. سپس هوش مصنوعی رویدادها و اقدامات آینده را بر اساس این هوش تجاری پیش بینی می کند. بهترین های هر دو دنیا در عمل، هوش تجاری گزارش های جامعی را ارائه می دهد، در حالی که هوش مصنوعی پیش بینی می کند و اقداماتی را توصیه می کند.

یک مرور کلی

گرارش در مقابل پیش بینی:

هوش تجاری و هوش مصنوعی اغلب به جای یکدیگر در یک زمینه تجاری برای اشاره به بینش های پیچیده مبتنی بر داده ها استفاده می شوند که سپس برای تصمیم گیری استفاده می شوند. این درست است، اما هوش مصنوعی و هوش تجاری بسیار متفاوت هستند – هم در تئوری و هم در عمل. به طور خلاصه: هوش تجاری به گذشته نگاه می کند، در حالی که هوش مصنوعی آینده را نیز پیش بینی می کند..

هوش مصنوعی به طور خلاصه:

هوش مصنوعی اصطلاحی است که توسعه سیستم‌های کامپیوتری هوشمندی را توصیف می‌کند که مانند انسان فکر می‌کنند. هوش مصنوعی از تجربیات قبلی درس می گیرد و از شهود و قضاوت انسانی ما تقلید می کند. حل مسئله، یادگیری مستقل مستمر و ارزیابی موقعیت از ویژگی های اصلی درک مصنوعی هستند.

هدف هوش مصنوعی در شرکت ها تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم زیادی از داده ها و سپس اقدام بر اساس آنهاست. هوش مصنوعی خود ارتباطات و پیش‌بینی‌هایی را ایجاد می‌کند و همچنین می‌تواند اقداماتی را که باید دنبال کنید را پیشنهاد دهد. این فرآیند منجر به مزایای ملموس در زمینه تجاری می شود. به عنوان مثال، تیم‌های فروش می‌توانند به طور مؤثرتری سرنخ‌ها را دنبال کنند و اپراتورهای فرآیند می‌توانند زمان خرابی و نگهداری ناوگان خود را بهتر ارزیابی و مدیریت کنند.

هوش تجاری یک فناوری است که برای گردآوری داده ها و ارائه آن به روشی قابل فهم استفاده می شود. هوش تجاری خود داده ها را تفسیر نمی کند، بلکه صرفاً نمایش قابل فهمی از داده ها را ارائه می دهد. تفسیر داده ها، جستجوی ارتباطات و اقدامات بعدی احتمالی بر عهده شخصی است که گزارش ها را می خواند. به عنوان مثال، هوش تجاری می‌تواند گزارش پیچیده‌ای از مخاطبین فروش به خوبی هوش مصنوعی ارائه کند، اما پیش‌بینی نمی‌کند که برای به حداکثر رساندن فروش، ابتدا با کدام مخاطبین بایستی تماس گرفته شود.

در زیر جدولی از تفاوت های خاص بین هوش مصنوعی و هوش تجاری را مشاهده خواهید کرد

هوش مصنوعی و هوش تجاری، قوی با هم

در حالی که هوش مصنوعی و هوش تجاری به صورت جداگانه چیزهای زیادی برای ارائه دارند، اما می توان از آنها برای نتایج حتی بهتر نیز استفاده کرد. ترکیبی از هوش تجاری و هوش مصنوعی دستور العمل عالی برای ارائه راه حل های تحلیلی در هر موقعیت تجاری است. اول، هوش تجاری دست به کار شده و داده های تاریخی را تجزیه و تحلیل می کند. سپس هوش مصنوعی رویدادها و اقدامات آینده را بر اساس این هوش تجاری پیش بینی می کند. بهترین های هر دو دنیا.

در عمل، هوش تجاری گزارش های جامعی را ارائه می دهد، در حالی که هوش مصنوعی پیش بینی می کند و اقداماتی را توصیه می کند.

هوش تجاری همراه با هوش مصنوعی همان چیزی است که ما آن را هوش تجاری مبتنی بر هوش مصنوعی می نامیم. شما می توانید عمیقاً در مشکلات پیچیده کاوش کنید و بینش های مهمی را از داده های غیرقابل دسترس یا کشف نشده قبلی بدست آورید. هنگامی که با هم استفاده می شوند، می توانند به طور خودکار داده های قبلی را بررسی کنند و برای رویدادها یا یافته های جدید و جالب هشدار ارائه کنند. پلتفرم‌های هوش تجاری مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند زمان قابل توجهی را برای تحلیل‌گران آزاد کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهند روی پروژه‌های تجزیه و تحلیل داده‌های موثرتر تمرکز کنند. با ترکیب هوش تجاری با بهترین قابلیت‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها این فرصت را دارند که داده‌ها را حتی کارآمدتر تجزیه و تحلیل کنند، بینش‌های عملی به دست آورند و آینده را پیش‌بینی کنند. این دقیقاً نقطه ای است که شرکت ها در آن ارزش اضافه می کنند.

اُدیسهء ۲۰۰۱، ساختهء سٌتنلی کوُبْریک، ۱۹۶۸ «هُشداری تُند و هراس انگیز دربارهء خودْسر شدن هوشواره و اَبَرْ رایانه ها»