روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (Artificial intelligence که به‌اختصار با AI نشان داده می‌شود)، هوش یک ماشین یا کامپیوتر است که آن را قادر می‌سازد توانایی‌های انسان را تقلید کند. AI از فناوری‌های متعددی استفاده می‌کند که ماشین‌ها را برای حس‌کردن، درک، برنامه‌ریزی، عمل و یادگیری با سطوح هوشی مشابه انسان، تجهیز می‌کند. اساساً سیستم‌های AI محیط‌ها را درک، در تصمیم‌گیری‌ها مشارکت و مشکلات پیچیده را حل و الگوها را تقلید می‌کنند. همچنین اشیا را تشخیص می‌دهند و از تجربیات گذشته درس می‌گیرند. این یعنی این پدیده می‌تواند هزاران فرصت شغلی در حوزه علوم کامپیوتر ایجاد کند و ما دقیقاً به‌همین‌دلیل اینجاییم تا بعد از تعریف هوش مصنوعی درباره روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی با شما حرف بزنیم.

چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است؟

از نظر فنی، هدف اولیه هوش مصنوعی کمک به توانایی‌های انسان است و به ما اجازه می‌دهد تا انتخاب‌های استثنایی را برمبنای نتایج غیرقابل‌تصور داشته باشیم. هوش مصنوعی تقریباً در تمام ابزارهای خودکار محبوبی که دهه‌ها پیش برای بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری حساب‌شده برای تولید نتایج بهتر ایجاد کردیم، استفاده می‌شود. بیایید نگاهی گذرا به چند انگیزه مهم بیندازیم که به شما کمک می‌کنند بفهمید چرا باید هوش مصنوعی را به‌منظور شناخت روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی، فوراً یاد بگیرید. در ضمن در این راه، مطالعه مداوم کتاب‌های هوش مصنوعی را فراموش نکنید.

یک. باید هوش مصنوعی یاد بگیریم چون فرصت‌های شغلی خوبی نصیبمان می‌شود

گفته می‌شود که هوش مصنوعی قرار است جایگزین 40 درصد مشاغل یقه سفید و یقه آبی شود. تقاضای بازار برای کارمندانی با مهارت‌های هوش مصنوعی طی 5 تا 6 سال گذشته دو برابر شده است. با‌این‌حال، هنوز کمبود متخصصان ماهر در این زمینه وجود دارد. علاوه‌بر‌این، در اکثر شرکت‌ها، مشاغل هوش مصنوعی حدود 15 تا 20 درصد از کل مشاغل را تشکیل می‌دهند. توسعه هوش مصنوعی در دو دسته مختلف امکان‌پذیر است – مهندسی و برنامه‌نویسی. در‌حال‎‌حاضر، هوش مصنوعی در مرحله رشد خود است و داشتن شغل در حوزه هوش مصنوعی، دستمزد مناسب و همچنین فرصت‌های امیدوارکننده‌ برای رشد در آینده را تضمین می‌کند.

دو. هوش مصنوعی حجم عظیمی از داده‌ها را جذب می‌کند

این یک واقعیت است که ما روزانه بیش از 2.5 کوئینتیلیون (10^18) بایتْ داده بدون ساختار، تولید می‌کنیم. رسانه‌های اجتماعی، داده‌های تولیدشده از طریق گوشی‌های هوشمند و غیره همگی به این تعداد عظیم کمک می‌کنند و این داده‌ها در سال‌های آینده به‌طور تصاعدی به افزایش خود ادامه خواهند داد. با در دسترس‌بودن چنین داده‌های مهمی، شرکت‌ها مطمئناً مایلند کیفیت خدمات خود را بهبود بخشند. این را می‌توان با ساختاربندی مناسب داده‌ها و به‌دست‌آوردن بینش مفید از آنها انجام داد. به این فرآیند، مهندسی داده می گویند. از این رو، تقاضای زیادی برای مهندسان داده وجود خواهد داشت که می‌توانند بینش مفیدی را برای شرکت‌های خود ایجاد کنند.

سه. بهبود تجربه کاربری با هوش مصنوعی ممکن است

هوش مصنوعی، پدیده‌ای است که می‌تواند در فناوری‌ها یا برنامه‌های موجود، برای ارائه خدمات بهتر و شخصی‌شده به مشتریان استفاده شود. به‌عنوان‌مثال، شما باید برنامه‌هایی مانند آمازون و یوتیوب را دیده باشید. این برنامه‌ها بر‌اساس سابقه مرور گذشته شما کلی پیشنهاد ارائه می‌دهند. این یک نمونه مناسب از نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود UI/UX است. فناوری‌هایی مانند چت‌بات‌ها، دستیارانی مانند گوگل، اتوماسیون و غیره با هم ترکیب می‌شوند تا چندین ویژگی مفید را به محصولات موجود اضافه کنند.

نیازی به گفتن نیست که با توجه به مزایای فراوان و کاربردهای ارائه‌شده توسط هوش مصنوعی، به‌حق این حوزه به‌عنوان مهارت آینده در نظر گرفته می‌شود. این فقط به صنعت کامپیوتر محدود نمی‌شود، بلکه نقش مهمی در مراقبت‌های بهداشتی، فضا، خودرو و حتی صنعت بانک دارد. اکنون بهترین موقع است که دانش خود را در مورد هوش مصنوعی افزایش دهید.

کاربردهای هوش مصنوعی

همان‌طور که قبلاً بحث شد، هوش مصنوعی تقریباً در تمام زمینه‌های برجسته امروزی، کاربرد دارد. با تکامل داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی و ML شروع به تکامل کرده‌اند. کار با هوش مصنوعی و ML به تعداد زیادی داده، برای اجرای آموزش نیاز دارد. در گذشته، ذخیره چنین حجم عظیمی از داده‌ها دشوار بود، چه رسد به انجام تجزیه‌و‌تحلیل بر روی چنین مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ یا همان متادیتاها، اما با تکامل داده‌های بزرگ، اکنون می‌توان بینش‌های مفیدی را از مجموعه آنها به‌دست آورد. بر‌همین‌اساس روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی را زمانی می‌شناسیم که کاربرد این پدیده فوق‌العاده زیبا را بشناسیم. برخی از کاربردهای محبوب هوش مصنوعی عبارتند از:

• تشخیص چهره
• تشخیص سرطان و تومور در مراقبت‌های بهداشتی
• ربات‌های صنعتی
• خودروهای خودران
• هدایت موشک در سیستم‌های دفاعی
• یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل

برای درک دقیق کاربردهای هوش مصنوعی باید به‌صورت تخصصی هر یک از این حوزه‌ها را انتخاب کنید و حسابی درباره آنها مطالعه کنید اما مهم این است که بتوانید مفاهیم و کارکرد تمام حوزه‌ها را بفهمید، برای مثال اگر درباره دیپ لرنینگ مطالعه می‌کنید، مهم است که بتوانید بدانید این حوزه چه تاثیری روی سایر بخش‌های هوش مصنوعی دارد.

طبقه‌بندی سیستم‌های هوش مصنوعی در سه سطح

عمدتاً می‌توانیم سیستم‌های هوش مصنوعی را در 3 سطح مختلف طبقه‌بندی کنیم:

• هوش مصنوعی باریک: Artificial Narrow Intelligence همچنین به عنوان هوش مصنوعی ضعیف هم شناخته می‌شود زیرا هدف‌گراست و برای انجام کارهای ساده سطح‌پایین طراحی شده است. فناوری‌هایی مانند سیری، الکسا و غیره در این دسته قرار می‌گیرند. این موارد از طریق یادگیری ماشینی انجام می‌شود که فقط در یک زمینه خاص تخصص دارد و آن مشکل خاص را حل می‌کند.
• هوش مصنوعی عمومی: Artificial General Intelligence به‌عنوان هوش مصنوعی عمیق یا قوی نیز شناخته می‌شود که در آن ماشین‌ها می‌توانند هوش انسانی را تقلید کنند. برخی از ویژگی‌های آن عبارتند از: تشخیص، آزمایش فرضیه، قیاس و غیره. سیستم‌های تشخیص گفتار و چهره به‌طور‌کلی در این دسته قرار می‌گیرند. با این حال، این دسته هنوز توسعه نیافته است.
• اَبَر‌هوش مصنوعی: Artificial Super Intelligence فقط یک مفهوم مبهم است. قرار است در آینده توسعه یابد. اَبَرهوش مصنوعی، باید بتواند مجموعه‌ای از احساسات خود را ایجاد و فرموله کند و وظایفی را کارآمدتر از انسان در زمینه‌هایی مانند محاسبات، ورزش، هنر و غیره انجام دهد.

با در نظر گرفتن همین لیست، فکر می‌کنید حوزه موردعلاقه شما کدام یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی باشد؟ به آن فکر کنید. در ادامه سه مسیر را برای شما ترسیم کرده‌ایم تا بتوانید با شناخت اجمالی آنها با دیدی بازتر به روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی فکر کنید.

مهندسی یادگیری ماشین یکی از روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی، کاربرد الگوریتم‌ها بر روی داده‌ها به‌منظور یافتن الگوها و ویژگی‌های خاصی است که به ما کمک می‌کنند تا بر اساس داده‌های جدید پیش‌بینی و تصمیم‌گیری کنیم. هر چه الگوریتم بهتر و دقیق‌تر باشد، نتایج بهتری حاصل می‌شود. از این رو، بسیار مهم است که مناسب‌ترین الگوریتم را برای هر بیان مسئله انتخاب کنید. نقشه راه کلی برای یادگیری ماشینی این است:

• یادگیری مفاهیمی مانند انواع پارامترها و متغیرهای ورودی (مقوله‌ای، ترتیبی و عددی)
• یادگیری مفاهیمی مانند توابع هزینه و نزول گرادیان
• یادگیری مجموعه داده‌های بیش‌برازش، عدم تناسب، آموزش، آزمایش و اعتبارسنجی
• دقت، یادآوری و واریانس

با یادگیری این موارد می‌توانید جلو بروید و دسته‌های مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین را یاد بگیرید که به شما در حل مسائل خاص کمک می‌کند. دسته بندی‌های اصلی الگوریتم‌ها عبارتند از:

• یادگیری نظارت‌شده: الگوریتم‌هایی که برای طبقه‌بندی اشیا و همچنین برای مشکلات رگرسیون استفاده می‌شوند
• یادگیری بدون نظارت: الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• آموزش گروهی: الگوریتم‌های مربوط به تقویت، بسته‌بندی و انباشتگی
• یادگیری تقویتی: الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر پاداش

یادگیری این الگوریتم‌ها و شهود پشت آن‌ها کار سختی نیست، چیزی که دشوار است این است که بفهمیم کدام الگوریتم‌ها برای نوع خاصی از مسئله مناسب‌تر هستند. شما می‌توانید مهارت‌های خود را از طریق تمرین مداوم تقویت کنید. یادگیری ماشینی یکی از روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی است که شاید تا قرن‌ها همچنان پرطرفدار و پرتقاضا بماند چون ماشین‌ها در حال تسخیر جهان ما هستند.

تبدیل‌شدن به یک دیتاساینتیست دومین مورد از روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی است

این یکی دیگر از مسیرهای شغلی است که می‌توانید در زمینه هوش مصنوعی اتخاذ کنید. این مورد شامل بازی با داده‌ها و مدل‌های ریاضی برای یافتنِ اطلاعاتِ درستِ پنهانْ در داده‌ها است. دو مؤلفه اصلی در دوره علوم داده عبارتند از آمار و تجسم داده‌ها. موضوعاتی که باید در آمار به خوبی از آنها آگاه باشید عبارتند از:

• نظریه احتمال
• توزیع‌های پیوسته و گسسته
• آزمایش فرضیه
• خلاصه آمار و برخی از قوانین مهم مانند LLN و CLT
• تخمین‌هایی مانند MLE، KDE و غیره.
• فاصله اطمینان

برای تجسم، می‌توانید از ابزارهایی مانند Matplotlib، seaborn، plotnine و پایتون استفاده کنید. همین‌طور Vega-lite و D3.js را هم فراموش نکنید. بعید است که تا سال 2050 شرکتی باقی بماند که دیتاساینتیست نداشته باشد پس تبدیل‌شدن به یک دیتاساینتیست به‌عنوان یکی از مهم‌ترین‌ روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی را از یاد نبرید چون دیتاساینس به‌معنای دقیق کلمه، هر ثانیه در حال تبدیل‌شدن به یکی از حیاتی‌ترین دانش‌های انسانی است.

تبدیل‌شدن به یک مهندس داده: سومین روش کسب درآمد از هوش مصنوعی

مهندسی داده، در مورد کاوش در ابعاد مختلف داده، است و آینده هوش مصنوعی مسلماً به همین مهندسی وابسته است. عناصر مرتبط با این حوزه شامل موارد زیر می‌شوند:

• خلاصه فرمت‌های داده
• کشف داده‌ها
• منبع داده و اکتساب
• یکپارچه‌سازی داده‌ها
• همجوشی داده‌ها
• تحول و غنی‌سازی
• نظرسنجی و OpenRefine
• دریاچه داده و انبار داده

جدا از این مسیرهای شغلی، می‌توانید موضوعات پیشرفته‌ای مانند مهندسی یادگیری عمیق و مهندسی کلان‌داده را نیز انتخاب کنید. با این حال، این مسیرها به تجربه و دانش در زمینه پیش‌نیازهایی مانند یادگیری ماشین و مهندسی داده نیاز دارند. این بهترین و ساده‌ترین مسیری است که می‌توانید برای شروع سفر خود در هوش مصنوعی اتخاذ کنید. جدای از اینها، زیرشاخه‌های دیگری از هوش مصنوعی وجود دارد که می‌توانید آنها را بررسی کنید. این مورد شامل موارد زیر می‌شود:

• تشخیص شی
• رباتیک
• پردازش گفتار
• سیستم‌های خبره
• پردازش زبان طبیعی

مهم نیست که در چه زمینه یا زیر‌شاخه‌ای کار کنید، درنهایت این‌طور گفته می‌شود که همه آنها مهندس هوش مصنوعی هستند به‌شرطی که در زمینه‌های ذکر شده در بالا کار کنید. هدف نهایی همه جایگاه‌های شغلی بالا، توسعه سیستم‌هایِ هوشمندِ مصنوعیِ بهبودیافته است. تبدیل‌شدن به یک مهندس داده هم آنقدر پتانسیل دارد که می‌توان آن را یکی از مهم‌ترین روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی دانست.

سوالات متداول:

مهم‌ترین روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی چیست؟

تبدیل‌شدن به یک مهندس داده، دیتاساینتیست یا مهندس ماشین لرنینگ از مهم‌ترین روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی است.

چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است؟

فرصت شغلی خوب، داده‌محورشدن جهان ما، اهمیت بهبود تجربه کاربری و همچنین افزایش نقش ماشین‌ها در زندگی ما، باعث اهمیت یادگیری هوش مصنوعی شده است.