تفاوت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا


تفاوت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا ابعاد گوناگونی را دربر می‌‌گیرد. اینترنت اشیا حوزه فناوری کامپیوتر است که در آن وسایل فیزیکی از طریق اینترنت در حال ارتباط هستند. حسگرها در این مفهوم شامل محرک‌هایی هستند که با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند و اطلاعات را در وب برای یکدیگر ارسال می‌نمایند. این فرایند یک اکوسیستم است که در آن دستگاه‌های تعاملی داده‌ها را از طریق اینترنت به اشتراک می‌گذارند. به این دستگاه‌ها دستور داده شده تا در یک رویداد خاص فعالیت کنند. در مقابل، هوش مصنوعی حوزه‌ای در فناوری رایانه است که از داده‌ها به‌‌عنوان سوخت و اقدامات انسانی برای تصمیم‌‌گیری در مورد خروجی استفاده می‌کند. ماشین‌های دارای هوش مصنوعی قادر به تفکر شناختی و مسئول تصمیم‌گیری در مورد گذشته یا واکنش به عملی هستند که ماشین از آن بی‌اطلاع است. این سیستم‌ها برای پشتیبانی از اتوماسیون در رویکردهای سنتی سیستم‌های ساختمانی ساخته شده‌اند. ماشین‌های هوش مصنوعی از تجربیات گذشته درس می‌گیرند و عملکرد خود را برای آینده بهبود می‌بخشند. پیش از بررسی تفاوت این دو مفهوم به شرح کلی هر یک می‌‌پردازیم:

فهرست مطالب:

هوش مصنوعی چیست؟

اینترنت اشیا چیست؟

تفاوت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در جدولی مدون

بررسی تکمیلی تفاوت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

نرخ‌های موفقیت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

کدام شرکت‌ها از هوش مصنوعی یا اینترنت اشیا حداکثر بهره را می‌برند؟

مهم‌ترین سهم هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در جامعه چیست؟

هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء ترکیبی (AIOT) چیست؟

افزایش محبوبیت IOT و AI

هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در چه مرحله‌‌ای با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند؟

نمای عملکردی هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

مزایای استفاده از اینترنت اشیا همراه با هوش مصنوعی

نمونه‌هایی از ترکیب هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

هوش مصنوعی چیست؟

این مفهوم به معنای هوشی است که توسط ماشین‌ها نشان داده می‌شود. تاریخچه این مفهوم به سال ۱۹۵۶ بازمی‌گردد که این اصطلاح به‌طور رسمی ابداع شد. رشد هوش مصنوعی در اوایل بسیار کلی بود. پیشرفت‌های اخیر در قدرت‌های محاسباتی به رشد روزافزون این مفهوم بسیار کمک کرده است.

به‌‌طورکلی، این مفهوم دارای دو جزء است. یکی از مؤلفه‌های آن مبتنی بر قانون است که می‌توان به‌سادگی با نوشتن منطق و برنامه به آن دست یافت. بخش مربوط به هوش مشابه عملکرد و رفتار انسان با معرفی تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به تصویر کشیده می‌شود. برای مثال، زمانی‌‌که شخصی قصد یادگیری یک زبان را دارد، مدام آن را به‌‌طور مکرر تمرین می‌کند. سپس، با الهام گرفتن از همان فرآیند یادگیری، الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین ایجاد می‌شوند.

در واقع، مجموعه رویدادها برای این الگوریتم‌ها به شکل داده هستند. بشر در چند سال گذشته شاهد رشد تصاعدی داده‌ها بوده است. این داده‌ها صنعت هوش مصنوعی را در زمان‌های کنونی هدایت می‌کنند. با افزایش کیفیت داده‌ها، روندها و الگوهای بهتری را می‌توان از آن استخراج نمود. از‌‌این‌‌رو، توانایی‌های یادگیری و پیش‌‌بینی هر سیستم نحوه عملکرد این هوش را افزایش می‌دهد.

هوش مصنوعی در صنایع مختلفی مانند امور مالی، منابع انسانی، مراقبت‌های بهداشتی، BFSI، تجارت الکترونیک کاربرد دارد. صنایع دارای داده‌‌های بزرگ و با اهمیت در استفاده از قدرت این هوش نسبت به سایر صنایع از اولویت بیشتری برخوردار هستند. بسیاری از شرکت‌ها سرمایه‌گذاری بسیاری بر روی هوش مصنوعی انجام می‌دهند و در این حالت آینده بسیار امیدوارکننده به نظر می‌رسد. طبق تخمین زده‌‌شده کنونی، هزینه جهانی این تکنولوژي تا پایان سال ۲۰۲۰ ۵۰٫۱ میلیارد دلار است و تخمین زده می‌شود تا سال ۲۰۲۴ این میزان به دو برابر برسد!

انواع هوش مصنوعی

  1. ضعیف

این مفهوم هوشی است که تنها در یک دستگاه خاص می‌تواند به‌‌خوبی فعالیت کند. این هوش می‌تواند در یک زمینه خاص بسیار خوب عمل کند و به آن هوش مصنوعی باریک نیز می‌‌گویند.

  1. قوی

مغز انسان قابلیت‌‌های بسیار پیچیده و گسترده‌‌ای دارد. تا به امروز نیز هیچ ماشینی نتوانسته‌‌ است از هوش بشر پیشی بگیرد. این نوع هوش برای ساخت ماشینی مانند مغز انسان است که آن را هوش عمومی مصنوعی نیز می‌نامند. هوش مصنوعی قوی برای توصیف ذهنیت خاصی از توسعه این مفهوم استفاده می‌شود. هدف از این کار توسعه هوش مصنوعی در مرحله‌‌ای است که قابلیت فکری ماشین‌ها از نظر عملکردی با انسان تقریباً برابر است.

  1. تکینگی (فوق هوش مصنوعی)

این حالت تا به امروز مورد استفاده قرار نگرفته است و احتمالاً تا سال ۲۰۵۰ وارد بازار خواهد شد. در این مفهوم بشر ماشین‌‌هایی می‌‌سازد که سطح هوش آن‌‌ها برابر با انسان خواهد بود. در واقع می‌‌توان گفت که این حالت سطح بسیار بالاتری نسبت به هوش انسان دارد و به آن ابر هوش مصنوعی (super AI) نیز می‌‌نامند.

استیون هاوکینگ فیزیکدان سرشناس بریتانیایی در گفت‌وگویی نسبت به روبات‌ها که ممکن است در آینده از نظر هوشی از انسان‌ها نیز عملکرد بهتری داشته باشند، خبر داد. در ادامه مصاحبه‌کننده از استیون هاوکینگ می‌ّپرسد که با اهمیت‌ترین مسئله‌ای که قصد دارد مردم از آن آگاهی داشته باشند، چیست؟ استیون هاوکینگ با مطرح کردن موضوعی به نام زمان موهومی بیان نمود که این مفهوم همانند بعد دیگری در فضا است و تنها قسمتی از تفکرات بنده است.

کاربردهای هوش مصنوعی

  • مراقبت‌های بهداشتی

بیشترین استفاده این مفهوم در صنعت مراقبت‌های بهداشتی است. بزرگ‌ترین چالش موجود در این بخش آن است که برای داشتن عملکرد بهتر نسبت به بیماران چه اعمالی می‌توان انجام داد. یکی از این فناوری‌های معروف مراقبت‌های بهداشتی IBM Watson نام دارد. علاوه‌براین، دستیاران سلامت برای بیماری‌های رایج نیز وجود دارند که افراد عادی با کمک آن‌ها قادر به درمان بیماری‌های خود خواهند بود. با استفاده از این امکانات، انقلاب عظیمی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی در حال رخ دادن است.

  • تجارت

امروزه فعالیت‌های تکراری بسیاری توسط ماشین‌ها با کمک اتوماسیون فرآیند روباتیک انجام می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین اکنون با سیستم‌های تحلیلی و CRM ادغام می‌شوند تا بدانند شرکت‌ها چگونه می‌توانند به مشتریان خود کمک نمایند. چت بات‌ها در وب‌سایت‌ها گنجانده شده‌اند تا در اسرع وقت خدمات به مشتریان ارائه گردد.

  • آموزش و پرورش

امروزه با کمک این مفهوم می‌توان به‌صورت خودکار نمره‌گذاری کرد تا معلمان زمان بیشتری برای خواندن دانش‌آموزان خود اختصاص دهند و به‌سرعت می‌توان نحوه عملکرد هر دانش‌آموزی را به‌طور کامل بررسی نمود.

مزایا و معایب هوش مصنوعی

مزایا

  • دسترسی آسان

بزرگ‌ترین مزیت این مفهوم این است که ماشین‌ها همانند انسان‌ها به استراحت مکرر نیاز ندارند. ماشین‌ها می‌توانند بدون ساعت‌ها توقف کار خود را به‌خوبی انجام دهند و به‌راحتی در هر مکانی در دسترس هستند.

  • کاهش اشتباهات

دقت و کاهش اشتباهات نیز یک ویژگی فوق‌العاده در ماشین‌های هوش مصنوعی است که موجب موفقیت آن می‌گردد. در هرگونه فعالیت انجام‌شده توسط ماشین‌ها احتمال اشتباه بسیار کمتر است؛ چراکه این‌گونه ماشین‌ها توانایی تشخیص و اصلاح سریع اشتباهات را دارند.

  • انجام چندین فعالیت به‌صورت هم‌زمان

الگوریتم‌های این رویکرد قادر به انجام چند کار به‌طور هم‌زمان هستند، به‌طوری‌که می‌توان آن کارها را به‌سرعت به اتمام رساند. در واقع، ماشین‌ها می‌توانند کارهای بسیاری را سریع‌تر از انسان‌ها انجام دهند.

  • دستیار دیجیتال

در عصر امروز، مراقبت از مشتری رباتیک در برنامه‌های اغلب شرکت‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. از دستیارهای دیجیتال برای مکالمه آنلاین با کاربر استفاده می‌شود. این امر منجر به استفاده کمتر از کارکنان و کاهش هزینه‌ها در شرکت می‌گردد.

  • توانایی تصمیم‌گیری صحیح

به دلیل عدم وجود احساسات در دستگاه‌های هوش مصنوعی آن‌ها قادر به فعالیت به‌طور مؤثر هستند و قادرند در مدت زمانی کوتاه تصمیمات دقیقی را اتخاذ نمایند که این امر موجب تسریع کارها می‌شود.

علاوه بر موارد فوق، این مفهوم در حل مسائل پیچیده کمک می‌کند. نتایج دقیقی را ارائه می‌دهد. برای تکمیل فعالیت‌‌های تکراری مفید است. انسان‌ها و ماشین‌ها را با یکدیگر هماهنگ می‌کند و داده‌ها را به ترتیب سیستماتیک ثبت می‌نماید.

معایب

  • استفاده نادرست

اگرچه این فناوری برای بشر بسیار مفید است، اما اگر از آن به هر شکلی نادرست مانند فعالیت‌های تروریستی، ناکسالیسم و موارد دیگر استفاده شود، می‌تواند برای کل جامعه مشکل‌ساز شود.

  • خطرناک و مضر

با پیدایش این مفهوم دستگاه‌ها قادر هستند به‌تنهایی تصمیم بگیرند؛ سپس وابستگی به انسان پایان می‌یابد. این امر می‌تواند برای انسان مضر باشد. علاوه‌براین، ممکن است رقابت میان انسان و ماشین نیز وجود داشته باشد.

  • هزینه بالا و گزاف

با وجود به‌روز شدن روزافزون این مفهوم، سخت افزار و نرم افزارها نیز می‌بایست برای برآورده کردن نیازهای جدید به‌روز شوند. علاوه‌براین، ماشین‌ها نیز باید تعمیر و نگهداری شوند.

  • تنبل کردن انسان

با استفاده از این مفهوم انسان به تدریج در حال تنبل شدن است، چراکه کار به‌سرعت توسط ماشین‌ها تکمیل می‌شود، با وجود خو گرفتن انسان‌ها به این ماشین‌ها در عصر امروز می‌تواند برای نسل آینده مشکلات بسیاری ایجاد شود.

علاوه‌بر موارد فوق، ذخیره‌‌سازی آن پرهزینه است. تا به امروز انسان‌ها خلاق‌تر از هوش مصنوعی هستند و به ماشین آلات وابستگی بسیاری وجود دارد.

اینترنت اشیا چیست؟

این مفهوم همانطور که از نام آن پیدا است، شامل دستگاه‌ها و وسایلی متصل به اینترنت است. این فناوری با استفاده از اینترنت برای هوشمند کردن هر چیزی استفاده می‌کند و از ماشین تسلا گرفته تا محصولات خانه هوشمند، تجهیزات صنعتی و ماشین‌های متصل به اینترنت در دسته این دستگاه‌ها قرار می‌گیرند. این واحدها به‌‌طور مداوم به یک سرور ابری متصل هستند که می‌توانند وظایف زیر را انجام دهند:

  • به‌‌روز رسانی از راه دور نرم‌‌افزارها
  • جمع‌‌آوری داده‌های حسگر و عملکرد
  • کنترل از راه دور دستگاه‌ها (ارسال دستورالعمل‌های کار)

یکی از قدیمی‌ترین و در عین حال معروف‌ترین آزمایش‌های اینترنت اشیا در سال ۱۹۸۲ بود که دانش‌آموزان کارشناسی ارشد دانشگاه کارنگی ملون یک دستگاه خودکار کوکاکولا را به اینترنت متصل کردند. برنامه کدشده برای بازگرداندن دمای نوشیدنی‌ها و بررسی در دسترس بودن آن استفاده می‌‌شد.

تابع بعدی به‌‌عنوان ردیابی و مدیریت موجودی شناخته می‌شود. امروزه این تابع یکی از برنامه‌‌های اصلی این تکنولوژی در صنعت است. یکی از مزایای اصلی این مفهوم این است که بسیاری از دستگاه‌ها می‌توانند به یک میزبان متصل شوند و با انجام این کار، دستگاه‌ها می‌توانند داده‌ها را با یکدیگر به اشتراک بگذارند یا به عبارت ساده‌تر، یک دستگاه می‌تواند با دیگری صحبت کند.

برای مثال، اگر شخصی از قفل هوشمند در درب اصلی استفاده کند و به خانه برگردد. قفل هوشمند می‌تواند به چراغ‌ها و AC در سالن اتاق هشدار دهد و سپس به‌‌طور خودکار روشن می‌شوند. اگرچه این یک مثال بسیار ساده و کلی است، اما می‌توان آن را برای ایجاد روابط پیچیده‌تر میان دستگاه‌ها گسترش داد.

برخی از صنایع برتری که مبالغ بالایی در هزینه‌های اینترنت اشیا دریافت می‌کنند؛ عبارت‌‌اند از:

  • تولید گسسته
  • حمل‌‌ونقل و لجستیک
  • خدمات شهری
  • مراقبت‌های بهداشتی

مزایا و معایب اینترنت اشیا

مزایا

  • بسیار انعطاف پذیر است.
  • به شما امکان می‌دهد در ارتباط بمانید
  • مصرف انرژی کارآمد
  • برنامه قابل حمل
  • در بخش سلامت بسیار مفید است
  • کارایی هزینه

معایب

  • به شدت به ماشین‌ها و تکنولوژی وابسته است، به مغز انسان کمتری نیاز است.
  • بی حالی را در بین کارگران افزایش دهید زیرا کار با یک کلیک را انجام می‌دهد.
  • بیکاری را افزایش می‌دهد.

تفاوت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در جدولی مدون

در ادامه به بررسی اجمالی تفاوت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در یک جدول پرداختیم تا با مقایسه هر بعد درک بهتری از مفهوم هر یک حاصل شود.

پارامتر اینترنت اشیا هوش مصنوعی
داده‌ها به هیچ نوع داده‌ای نیاز ندارد و تمامی مراحل با کمک حسگر امکان‌‌پذیر است. در حین پردازش مانند الگوها و درک رفتارها به داده‌های بسیاری نیاز دارد.

حوزه آینده

در آینده اینترنت اشیا به دستورات انسانی نیاز دارد.

به هیچ‌‌گونه دستورالعمل انسانی نیاز ندارد؛ چراکه ماشین می‌تواند از تجربیات گذشته خود بیاموزد و بیشتر همانند انسان عمل کند.
هزینه هزینه به‌‌طور قابل توجهی کمتر است. به‌‌طورکلی، هزینه بر اساس هر نیاز برآورد می‌شود.
نوع اتصال به مجموعه‌ای از دستگاه‌های متصل‌‌کننده از طریق شبکه نیاز دارد. نیازی به اتصال یکدیگر ندارد و ماشین‌ها مستقل هستند.
هزینه قیمت به طور قابل توجهی کمتر است. قیمت بیشتر بر اساس هر نیاز محاسبه می‌شود.
قابلیت مصرف‌‌کننده از قبل با توانایی‌های دستگاه آگاه است. هرگز توانایی‌های ماشین را برآورد نمی‌کند.
آنلاین و آفلاین می‌تواند بدون اینترنت نیز به فعالیت خود ادامه دهد. مربوط به ویژگی‌ها و پاسخ‌های آنلاین است.
سیستم در یک سیستم تعبیه شده است. همه رفتار سیستم است.
مقیاس‌‌پذیری مقیاس‌‌پذیری بر اساس فضای ابری صورت می‌‌گیرد. مقیاس‌‌پذیری آن کمتر است.
وابستگی بدون هوش مصنوعی کار نخواهد کرد. به اینترنت اشیا وابسته نیست.
برنامه‌های کاربردی انواع وسایل‌‌های کاربردی هوشمند، نظارت بر آب، خانه هوشمند و موارد دیگر را شامل می‌‌شود. چت‌‌بات‌‌ها، پردازش زبان طبیعی، آگهی‌های شغلی، بینایی ماشین، تشخیص گفتار و موارد دیگر را شامل می‌‌شود.

بررسی تکمیلی تفاوت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

امروزه بشر کاملاً به فناوری وابسته است. هوش مصنوعی و اینترنت اشیا از جمله فناوری‌هایی هستند که دامنه و چشم‌‌انداز زیادی برای آینده دارند. در ادامه ۴ عامل اصلی که می‌توانند این دو مفهوم را با یکدیگر متمایز کنند، ذکر شده است:

  1. پردازش ابری

هوش مصنوعی محاسبات ابری را با قدرت فوق العاده‌‌ای مجهز می‌کند. این مفهوم به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا همانند انسان‌ها به یادگیری، تفکر، عمل و واکنش بپردازند. این فناوری به ماشین‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات گذشته را تجزیه‌‌و‌‌تحلیل و مطالعه کنند، الگوها را درک نموده و در زمان بی‌‌درنگ تصمیم بگیرند. این امر باعث اتوماسیون فعالیت‌‌ها جهت رهایی از فرصت خطاهای انسانی می‌‌‌گردد. رایانش ابری و اینترنت اشیا، هر دو به افزایش کارایی در وظایف معمولی کمک می‌کنند. این فناوری مقادیر عظیمی از آمار را تولید می‌کند و محاسبات ابری مسیری را برای این داده‌ها فراهم می‌نماید.

  1. یادگیری از داده‌ها

در هوش مصنوعی، سیستم از خطاها یا فعالیت‌های رخ‌‌‌‌داده در پس‌‌زمینه یاد می‌گیرد و سعی می‌کند با تکامل خود به روشی بهتر عمل کند. در ادامه نمونه‌ای از این روند در فیس‌‌بوک را بررسی می‌‌کنیم:

اگر فردی در فیس‌‌بوک تعدادی از دوستان خود را در تصاویر پست‌‌شده قبلی تگ کرده باشد و یک مرتبه دیگر عکس جدیدی از دوست خود را ارسال کند، به این معنی است که می‌خواهد آن دوست را مجدداً تگ کند. در این حالت، سیستم از این تشابه آگاه گشته است. از طرف دیگر، در اینترنت اشیا حسگرهای مختلفی در اطراف بشر وجود دارد و اطلاعات شناسایی‌‌شده در اینترنت به اشتراک گذاشته می‌شوند؛ بنابراین در این فناوری سوابق جاری در یک منطقه ذخیره می‌شوند و هویت در حال پردازش است. همچنین، این تکنولوژی با کمک تجزیه‌‌و‌‌تحلیل آمار و دیتاها را با افراد جهت کمک به آن‌‌ها به اشتراک می‌گذارد.

  1. هزینه

در رابطه با هوش مصنوعی هزینه‌ها برای هر مورد به‌‌طور خاص محاسبه می‌شوند. تعیین قیمت به محدوده تکلیف و پیچیدگی، نیازهای حامی، سیستم و سایر عناصر ذکر شده در بخش‌‌های قبل بستگی دارد. قیمت اینترنت اشیا در مقایسه با هوش مصنوعی کمتر است. این مفهوم به مجموعه‌ای از دستگاه‌های سخت‌افزاری متصل مانند سنسورها، نمایشگرهای LED، کنترل‌کننده‌ها و بسیاری موارد دیگر نیاز دارد. دستگاه‌های اینترنت اشیا را می‌توان با استفاده از دستگاه‌های دستی مانند تلفن‌های همراه کنترل کرد که هزینه خرید کنترل‌کننده‌های اختصاصی را نیز کاهش می‌دهد.

  1. مقیاس‌‌پذیری

اینترنت اشیا به دلیل معماری مبتنی بر ابر به‌‌طور ذاتی مقیاس‌‌پذیرتر از هوش مصنوعی است. پایگاه ابری ساختار کاملی را ایجاد می‌‌کند و نیاز به اتصالات با تنش اضافی را از بین می‌برد. اگرچه عوامل زیادی مانند طراحی معماری، سرعت و سایر موارد وجود دارد که می‌تواند بر مقیاس پذیری هر پروژه تأثیر بگذارد، اما اگر هر پروژه اینترنت اشیا با درنظر گرفتن مقیاس‌‌پذیری اجرا گردد، مقیاس‌‌پذیری آن آسان‌تر خواهد بود. متغیرهای بسیاری وجود دارد که مقیاس پروژه‌های هوش مصنوعی را اندکی دشوار می‌کند، اما روند مقیاس‌‌پذیری با طراحی انعطاف‌پذیر و مدولار تسهیل می‌‌یابد.

نرخ‌های موفقیت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

پروژه‌های هوش مصنوعی معمولاً در مقایسه با اینترنت اشیا از میزان موفقیت کمتری برخوردار هستند. طبق نظرسنجی IDC (ارائه‌دهنده اطلاعات بازار در سطح جهان، خدمات مشاوره و رویدادها برای بازارهای فناوری اطلاعات، مخابرات و فناوری)، تنها ۳۰ درصد از شرکت‌ها بیشترین میزان موفقیت خود را برای هوش مصنوعی گزارش کرده‌اند. برای سایر کشورها میزان شکست بین ۱۰ تا ۴۹ درصد بود.

دلایل مختلفی برای شکست پروژه‌های هوش مصنوعی وجود دارد که یکی از بزرگ‌ترین دلایل آن کمبود داده از نظر میزان کیفیت و کمیت‌ دیتاها است. ممکن است پروژه‌های اینترنت اشیا با شکست اجزا مواجه شوند، اما در مجموع موفقیت بیشتری را در شرکت‌‌ها کسب نموده‌‌اند. البته این اطلاعات به‌‌معنای کم اهمیت بودن هوش مصنوعی نسبت به اینترنت اشیا نیست؛ چراکه چالش کمبود داده با کیفیت ممکن است در آينده‌‌ای نزدیک بهبود یابد و میزان بهره‌‌وری از هوش مصنوعی افزایش یابد؛ به عبارت دیگر می‌‌توان گفت که زمان تعیین‌‌کننده اهمیت این دو فناوری در کسب‌‌وکارها خواهد بود.

کدام شرکت‌ها از هوش مصنوعی یا اینترنت اشیا حداکثر بهره را می‌برند؟

بسیاری از شرکت‌های بزرگ پیشرو وجود دارند که علاقه و تمایل بسیاری به فناوری‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیا از خود نشان می‌دهند و بخش عظیمی از درآمد خود را بر روی این فناوری‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند تا گردش کار شرکت‌های خود را بهبود بخشند. شرکت‌های بسیار مشهوری مانند گوگل، آمازون، نتفلیکس و موارد دیگر از این فناوری در پیشبرد اهداف کسب‌‌وکار خود استفاده می‌کنند.

مهم‌ترین سهم هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در جامعه چیست؟

این دو مفهوم پیشرفت بسیار چشمگیری در جامعه داشته‌اند. آن‌ها تفاوت عمده‌ای در زمینه‌هایی مانند اتومبیل‌های خودران، ماشین‌های برش خودکار، برنامه‌های کاربردی خانگی و دستیارهای شخصی هوشمند در تلفن‌های همراه، لپ‌تاپ‌ها و سایر دستگاه‌های استفاده روزانه مانند Google home،Alexa  و سایر موارد ایجاد نموده‌‌اند.

هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء ترکیبی (AIOT) چیست؟

دنیای تجارت امروز با پذیرش اینترنت اشیا در حال تغییر است. این مفهوم به جذب برجسته حجم عظیمی از داده‌ها از منابع متعدد کمک می‌کند. بااین‌‌حال، جمع‌آوری داده‌های بی‌شماری از دستگاه‌های IOT عمل جمع‌آوری، پردازش و تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها را پیچیده می‌کند. در آینده‌‌ای نه‌چندان دور و با وجود پتانسیل این مفهوم، دستگاه‌های اینترنت اشیا مستلزم سرمایه‌‌گذاری در فناوری‌های جدید خواهند بود. همگرایی این فناوری با هوش مصنوعی می‌تواند نحوه عملکرد صنایع، تجارت و اقتصاد را از پایه متحول نماید. اینترنت اشیا مجهز به هوش مصنوعی با ایجاد ماشین‌های هوشمند شبیه‌‌ساز رفتار انسان، در تصمیم‌گیری با دخالت کم یا بدون دخالت انسانی پشتیبانی می‌کند.

ترکیب این دو جریان به نفع افراد عادی و متخصصان خواهد بود. اینترنت اشیا با دستگاه‌هایی که با استفاده از اینترنت تعامل دارند، سروکار دارد. هوش مصنوعی باعث می‌شود دستگاه‌ها از داده‌ها و تجربیات خود بیاموزند. دستگاه‌های هوشمند می‌‌توانند به افزایش کارایی و اثربخشی کمک ‌نمایند.

افزایش محبوبیت IOT و AI

برخی کسب‌‌وکارها ترکیب این دو فناوری را به‌‌عنوان بخشی از فرآیندها و محصولات خود پذیرفته‌اند. بررسی‌های اخیر فناوری سیستم‌های صدایی مشخص می‌‌کنند که این دو تکنولوژی جزو فناوری‌‌های محبوب در حال استفاده هستند. همچنین، امروزه اثبات شده است که این دو مفهوم جزو برترین فناوری‌هایی هستند که شرکت‌ها برای افزایش کارایی و ایجاد مزیت رقابتی بر روی آن‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند.

معمولاً استارت‌‌ آپ‌‌ها و شرکت‌های بزرگ فناوری هوش مصنوعی را برای آزادسازی کامل پتانسیل موردنیاز خود نسبت به اینترنت اشیا ترجیح می‌دهند. فروشندگان پیشرو پلتفرم اینترنت اشیا مانند اوراکل، مایکروسافت، آمازون و Salesforces  ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های IOT را آغاز نموده‌اند.

هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در چه مرحله‌‌ای با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند؟

اینترنت اشیا درون هسته خود دارای حسگرهایی است که در ماشین‌ها جایگذاری می‌شوند و جریان‌های داده را از طریق اتصال به اینترنت ارائه می‌دهند. کلیه خدمات مرتبط با اینترنت اشیا ناگزیر از پنج مرحله اساسی به نام‌های ایجاد، ارتباط، تجمیع، تجزیه‌‌وتحلیل و عمل پیروی می‌نمایند. بر کسی پوشیده نیست که ارزش نهایی فعالیت‌‌های ذکرشده به تحلیل ماقبل آخر بستگی دارد. در این مرحله فناوری هوش مصنوعی نقش مهمی را ایفا می‌کند.

نمای عملکردی هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

اینترنت اشیا داده‌ها را ایجاد و فراهم می‌کند و هوش مصنوعی قدرت باز کردن پاسخ‌ها را به‌‌دست می‌آورد و خلاقیت و زمینه را برای هدایت اقدامات هوشمندانه ارائه می‌دهد. داده‌های ارائه‌‌شده از حسگر را می‌توان با هوش مصنوعی تجزیه‌‌وتحلیل کرد. در این حالت مشاغل قادر به اتخاذ تصمیمات آگاهانه خواهند بود. این دو فناوری در دستیابی سریع‌‌تر به راه‌‌حل‌های زیر موفقیت‌‌آمیز عمل می‌‌کنند:

  • مدیریت، تجزیه‌‌وتحلیل و به‌‌دست آوردن بینش معنی‌‌دار از داده‌ها
  • اطمینان حاصل کردن از تجزیه‌‌وتحلیل سریع و دقیق
  • الزامات تعادل برای هوش محلی و متمرکز
  • تعادل شخصی‌‌سازی با محرمانه بودن و حریم خصوصی داده‌ها
  • حفظ امنیت در برابر حملات سایبری

مزایای استفاده از اینترنت اشیا همراه با هوش مصنوعی

ترکیب این دو مفهوم با یکدیگر به طیف گسترده‌ای از مزایا برای شرکت‌ها و مصرف‌‌کنندگان مانند مداخله فعال، تجربه شخصی و اتوماسیون هوشمند منجر می‌شود. در ادامه برخی از محبوب‌ترین مزایای ترکیب این دو فناوری مخرب برای مشاغل بیان شده است:

  • افزایش کارایی عملیاتی

ترکیب این دو رویکرد جریان‌های ثابت داده‌ها را تقسیم‌‌بندی کرده و الگوهای فریبنده را در تحلیل‌‌های ساده تشخیص می‌دهد. علاوه‌‌براین، یادگیری ماشین همراه با هوش مصنوعی می‌تواند شرایط عملیات را پیش‌بینی و پارامترهای نیازمند به اصلاح برای اطمینان از نتایج ایده‌آل را شناسایی نماید. ازاین‌‌رو، اینترنت اشیاء هوشمند بینشی در مورد بیهوده و زمان‌‌بر بودن فرآیندها و انتخاب وظایف برای افزایش کارایی ارائه می‌دهد؛ برای مثال، گوگل قدرت هوش مصنوعی را به اینترنت اشیا می‌آورد تا هزینه‌های خنک‌کننده مرکز داده خود را کاهش دهد.

  • بهبود مدیریت ریسک

ترکیب این دو فناوری به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا طیف وسیعی از خطرات را درک کرده و طیف گسترده‌ای از خطرات را پیش‌بینی نمایند و برای پاسخگویی سریع به‌طور خودکار عمل کنند. ازاین‌‌رو، این ترکیب به مشاغل اجازه می‌دهد تا با ضررهای مالی، ایمنی کارکنان و تهدیدات سایبری بهتر مقابله کنند؛ برای مثال، فوجیتسو با درگیر کردن هوش مصنوعی برای تجزیه‌‌وتحلیل داده‌های به‌‌دست آمده از دستگاه‌های متصل، ایمنی کارگران را تضمین می‌نماید.

  • راه‌‌اندازی محصولات و خدمات جدید و پیشرفته

امروزه NLP (پردازش زبان طبیعی) در اجازه‌‌دادن به افراد برای برقراری ارتباط با دستگاه‌ها بهتر و کارآمدتر از گذشته شده است. تردیدی وجود ندارد که این دو رویکرد در کنار یکدیگر می‌توانند به‌‌طور مستقیم محصولات جدید را ایجاد کنند و یا محصولات و خدمات موجود را با توانمندسازی کسب‌‌وکار برای پردازش و تجزیه‌‌وتحلیل سریع داده‌ها بهبود بخشند؛ برای مثال، رولز رویس قصد دارد از فناوری‌های هوش مصنوعی در اجرای امکانات تعمیر و نگهداری موتور هواپیما با قابلیت اینترنت اشیا استفاده نماید. در واقع، این رویکرد از شناسایی الگوها و کشف بینش‌های عملیاتی پشتیبانی می‌کند.

  • افزایش مقیاس‌‌پذیری اینترنت اشیاء

دستگاه‌های اینترنت اشیا از دستگاه‌های تلفن همراه و رایانه‌های پیشرفته تا حسگرهای پایین‌رده را شامل می‌شود. بااین‌‌حال، رایج‌ترین اکوسیستم اینترنت اشیا شامل حسگرهای سطح پایین است که سیل داده‌ها را ارائه می‌دهد. اکوسیستم اینترنت اشیا مبتنی بر هوش مصنوعی داده‌های یک دستگاه را قبل از انتقال به دستگاه‌های دیگر تجزیه‌‌وتحلیل و خلاصه می‌کند. به این ترتیب، حجم زیادی از داده‌ها را به یک سطح مفید کاهش می‌دهد و امکان اتصال تعداد زیادی از دستگاه‌های IOT را فراهم می‌کند که از آن به‌‌عنوان مقیاس‌‌پذیری یاد می‌‌شود.

  • حذف تجهیزات ازکارافتاده و پرهزینه

در برخی از بخش‌ها مانند نفت و گاز فراساحلی و تولید صنعتی، خرابی تجهیزات می‌تواند منجر به توقف پرهزینه و غیرمنتظره گردد. تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده با ترکیب این دو فناوری به افراد این امکان را می‌دهد که خرابی تجهیزات را از قبل پیش‌بینی کرده و مراحل نگهداری منظم را برنامه‌ریزی نمایند. ازاین‌‌رو، می‌توان از عوارض جانبی خرابی جلوگیری نمود.

برای نمونه، Deloitte ‌(شبکه خدمات حرفه‌ای چندملیتی و یکی از چهار مؤسسه بزرگ حسابرسی جهان) نتایج زیر را برای کسب‌‌وکارها به ارمغان می‌آورد:

  • کاهش ۲۰ الی ۵۰ درصدی در زمان سرمایه‌‌گذاری شده در برنامه‌‌ریزی تعمیر و نگهداری
  • افزایش ۱۰ الی ۲۰ درصدی در دسترس بودن تجهیزات و زمان کار
  • کاهش ۵ الی ۱۰ درصدی هزینه‌های نگهداری

نمونه‌هایی از ترکیب هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

در ادامه به بررسی دقیق‌تر کسب‌وکارهایی می‌‌پردازیم که به تجربه کاربری بهتری دست یافته‌اند و مدل‌های تجاری جدیدی را با IOT مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی نموده‌اند:

  1. ربات‌ها در بخش تولید

تولید یکی از صنایعی است که پیش از این، از فناوری‌های جدیدی مانند اینترنت اشیا، هوش مصنوعی، تشخیص چهره، یادگیری عمیق، ربات‌ها و بسیاری دیگر استقبال کرده است. ربات‌های به‌‌کار گرفته شده در کارخانه‌ها با پشتیبانی از حسگرهای جاسازی‌شده که انتقال داده‌ها را تسهیل می‌کنند، هوشمندتر می‌گردند. علاوه‌‌براین، ازآنجایی‌‌که ربات‌ها دارای الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند، می‌توانند از داده‌های جدیدتر یاد بگیرند. این رویکرد نه تنها باعث صرفه‌‌جویی در زمان و هزینه می‌شود، بلکه فرآیند تولید را در طول زمان بهبود می‌بخشد.

  1. مدیریت ناوگان و وسایل نقلیه خودران

امروزه در بخش مدیریت ناوگان برای کمک به نظارت بر وسایل نقلیه ناوگان، کاهش هزینه‌های سوخت، پیگیری تعمیر و نگهداری خودرو و شناسایی رفتار ناایمن راننده استفاده می‌شود. شرکت‌‌ها از طریق دستگاه‌های اینترنت اشیا مانند GPS و سایر حسگرها و یک سیستم هوش مصنوعی می‌توانند ناوگان خود را به لطف AIoT بهتر مدیریت نمایند.

روش دیگری که امروزه از ترکیب این دو رویکرد استفاده می‌شود، وسایل نقلیه خودران مانند سیستم‌های خلبان خودکار تسلا هستند که از رادارها، سونارها، GPS و دوربین‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها در مورد شرایط رانندگی و سپس یک سیستم هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری درباره داده‌هایی که دستگاه‌های اینترنت اشیا جمع‌آوری می‌کنند، استفاده می‌کنند. خودروهای خودران تسلا نیز بهترین نمونه از همکاری این دو تکنولوژی هستند. خودروهای خودران با قدرت هوش مصنوعی رفتار عابران پیاده و کارت‌ها را در شرایط مختلف پیش‌‌بینی می‌نمایند؛ برای مثال، آن‌ها می‌توانند شرایط جاده، سرعت مطلوب، آب‌‌وهوا و هوشمندتر شدن در هر سفر را برای کاربران تعیین کنند.

  1. تجزیه‌‌وتحلیل خرده‌‌فروشی

سیستم دوربین مجهز به قابلیت بینایی کامپیوتری در یک محیط خرده‌‌فروشی هوشمند می‌تواند از تشخیص چهره برای شناسایی مشتریان هنگام عبور از درب ورودی استفاده نماید. این سیستم اطلاعاتی را در مورد مشتریان از جمله جنسیت، ترجیحات محصول، جریان ترافیک و موارد دیگر جمع‌آوری می‌کند سپس داده‌ها را برای پیش‌بینی دقیق رفتار مصرف‌کننده تجزیه‌‌وتحلیل می‌نماید و در نهایت از آن اطلاعات برای تصمیم‌گیری در مورد عملیات فروشگاه از بازاریابی گرفته تا قرار دادن محصول و سایر تصمیم‌ها استفاده می‌کند؛ برای مثال، اگر سیستم تشخیص دهد اکثر مشتریانی که وارد فروشگاه می‌شوند، از نسل هزاره هستند؛ می‌تواند تبلیغات محصول یا محصولات ویژه در فروشگاه را که برای این نسل جذاب نیست را حذف کند و این‌‌گونه روند فروش را افزایش دهد. دوربین‌های هوشمند همانند فروشگاه amazon go می‌توانند خریداران را شناسایی کرده و به آن‌ها اجازه صرف‌‌نظر از پرداخت‌‌ها را بدهند.

  1. ترموستات هوشمند

ترموستات هوشمند Nest نمونه خوبی از IOT مبتنی بر هوش مصنوعی است. ادغام تلفن هوشمند می‌تواند دما را از هر جایی بر اساس برنامه کاری و ترجیحات دمایی کاربران خود بررسی و مدیریت نماید.

  1. نظارت بر ترافیک هواپیماهای بدون سرنشین

در یک شهر هوشمند کاربردهای عملی بسیاری از ادغام این دو مفهوم وجود دارد؛ برای نمونه، می‌‌توان به نظارت بر ترافیک توسط هواپیماهای بدون سرنشین اشاره کرد. ازدحام در صورت نظارت ترافیک در بی‌‌درنگ (Real Time) و تنظیم جریان آن کاهش می‌‌یابد. پهپادها هنگام استقرار برای نظارت بر یک منطقه بزرگ می‌توانند داده‌های ترافیکی را منتقل کنند و سپس هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را تجزیه‌‌وتحلیل نماید و در مورد نحوه بهترین کاهش ازدحام ترافیک با تنظیمات محدودیت سرعت و زمان‌‌بندی چراغ‌های راهنمایی بدون دخالت انسان تصمیم‌‌گیری کند. این سیستم می‌تواند تصادفات و پارک‌‌های غیرقانونی را تشخیص داده و چراغ‌های راهنمایی را تغییر دهد تا به آمبولانس‌ها در امدادرسانی به‌‌موقع به بیماران کمک نماید.

  1. ساختمان‌های اداری

حوزه دیگری که با محل تلاقی این دو مفهوم مرتبط است، ساختمان‌های اداری هوشمند هستند. برخی از شرکت‌ها انتخاب می‌کنند که شبکه‌ای از حسگرهای محیطی هوشمند را در ساختمان اداری خود نصب کنند. این حسگرها می‌توانند پرسنل حاضر را تشخیص دهند و دما و نور را متناسب با آن برای افزایش بازده انرژی تنظیم نمایند.

در نمونه‌‌ای دیگر، یک ساختمان هوشمند می‌تواند دسترسی ساختمان را از طریق فناوری تشخیص چهره کنترل نماید. سپس، ترکیبی از دوربین‌های متصل و هوش مصنوعی که می‌تواند تصاویر گرفته شده در بی‌‌درنگ را با یک پایگاه داده مقایسه کند، ایجاد نماید. این شیوه می‌‌تواند افراد دارای شرایط لازم جهت داشتن دسترسی در یک ساختمان را مشخص نماید. همچنین، در حالتی مشابه روش ذکرشده کارمندان نیازی به حضور در جلسات نخواهند داشت، چراکه سیستم AIOT از آن‌‌ها مراقبت و نگهداری می‌کند.

در این مقاله به بررسی تفاوت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا پرداخته شد تا مفاهیم هر یک برای مخاطبان بهتر تفهیم گردد. ترکیب این دو فناوری می‌تواند مسیر پیشرفت و ترقی را به سطح پیشرفته‌‌ نمودن راه‌حل‌ها و تجربه هموار نماید. صاحبان مشاغل برای کسب ارزش بهتر از شبکه و متحول کردن کسب‌‌وکار خود می‌‌بایست هوش مصنوعی را با داده‌های دریافتی از دستگاه‌های اینترنت اشیا ادغام نمایند.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌های مختلف فناوری اطلاعات و ارتباطات اینجا کلیک کنید.

نوشته تفاوت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا اولین بار در نوکارتو. پدیدار شد.