پردازش و يادگيري زبان طبيعي (NLP) زمينه مطالعه اي است كه از سه رشته علوم كامپيوتر ، هوش مصنوعي و زبان شناسي محاسباتي تشكيل شده است. اين رايانه را قادر مي سازد تا به روشي هوشمندانه و مفيد ، معيار را از زبان انسان ارزيابي ، درك و استخراج كند. با استفاده از NLP ، برنامه نويسان راه را براي سازماندهي و انجام وظايفي مانند خلاصه سازي خودكار،  ترجمه ، شناسايي شخص ، تجزيه و تحليل احساسات ، تشخيص گفتار و تقسيم بندي موضوع ،هموار كرده اند. با استفادهاز پيشرفت هاي اخير در دسترسي به داده ها و قدرت محاسباتي ، NLP بسيار بيشتر پيشرفت كرده است و به متخصصين امكان مي دهد نتايج قابل توجهي در زمينه هايي مانند مراقبت هاي بهداشتي ، مالي ، منابع انساني و ساير موارد بدست آورند.

پردازش زبان و يادگيري طبيعي براي چه چيز هايي استفاده مي شود؟

NLP تقريباً در هر صنعت كاربردهاي متنوعي دارد. اين فناوري توانايي مديريت خودكار زبانهاي طبيعي انسان مانند گفتار يا متن را دارد. همچنين مي تواند به يك كارمند ادارات يا شركت ها در انجام كارهاي متعدد كمك كند و در نهايت باعث تقويت عملكرد كار مي شود. بسياري از توسعه دهندگان معمولاً از الگوريتم هاي NLP براي جمع آوري بلوك هاي متن براي برداشتن ايده هاي    ضروري و اصلي استفاده مي كنند. ايجاد ربات هاي چت براي پرس و جو و پاسخ مناسب. تجزيه و تحليل احساسات و كمك شناختي و موارد ديگر صورت مي پذيرد. به عنوان مثال ، شركت هايي مانند ياهو و گوگل از پردازش زبان طبيعي براي فيلتر كردن و طبقه بندي ايميل ها و ارزيابي متن ايميل هايي كه از طريق سرورهاي كاربران عبور مي كند استفاده مي كند و از ارسال هرزنامه ، حتي قبل از ورود به صندوق ورودي ايميل جلوگيري مي كند. اكثر اطلاعاتي كه سازمان هاي اطلاعاتي اعم از خصوصي يا عمومي جمع آوري مي كنند، متني بدون ساختار ، از جمله مكالمات شبكه هاي اجتماعي ، نظرات در وب سايت ها ، گزارش هاي داستاني و ساير موارد است. دريافت بينش عملي از اين داده ها مي تواند چالش برانگيز باشد. 

آژانس پروژه هاي تحقيقاتي پيشرفته دفاعي (DARPA) در تلاش براي كاهش اين نوع چالش ها ، برنامه كاوش و فيلتراسيون متن (DEFT) عميق را ساخت. اين برنامه با استفاده از NLP به طور خودكار اطلاعات مربوط به وابسطه را استخراج مي كند و به تحليلگران كمك مي كند تا بينش هاي عملي را از آنها بدست آورند. هدف DEFT پرداختن به شكاف هاي باقي مانده توانايي مربوط به استنباط ، روابط علي و تشخيص ناهنجاري است.

پيشرفت ها در NPL

NPL توانايي ماشين ها را در تفسير موثر متن ، گفتار و كلمات تقويت مي كند. اين امر باعث پيشرفت تجزيه و تحليل داده ها ، كشف بدافزار و جلوگيري از انتشار اخبار جعلي مي شود. با تكامل چت بات هاي مجهز به هوش مصنوعي مانند الكسا ، سيري ، كورتانا و دستيار Google و غيره ، استفاده از پردازش زبان طبيعي بسيار زياد شده است. پيشرفت هاي اخير در كاربردهاي اين فناوري به طور قابل توجهي نحوه درك و يادگيري هوش مصنوعي از چيزهاي پيرامون آن را تغيير داده است. يكي از مهمترين پيشرفتها در زمينه NLP استفاده از يادگيري انتقالي بود. Fast.ai’s ULMFiT Universal Language Model Fine Tuning مفهوم يادگيري انتقالي را به جامعه NLP معرفي كرد. طبق گفته اين شركت ، ULMFiT يك روش يادگيري انتقالي موثر است كه مي تواند براي هر كاري در NLP اعمال شود. در سال 2018 ، Google AI مدل جديدي را براي NLP به نام BERT (نمايندگي هاي رمزگذار دو طرفه از ترانسفورماتورها) معرفي كرد. اين مدل از مفهوم ترانسفورماتور و يادگيري انتقالي استفاده مي كند و آموزش كامل دو طرفه ترانسفورماتور را انجام مي دهد. 

بعلاوه ، در سال 2018 ، محققان دانشگاه كالج اطلاعات و علوم رايانه اي دانشگاه ماساچوست و Google AI Language ، (LISA) ، يك مدل شبكه عصبي خود-توجه به زبانشناسي را معرفي كردند. اين امر يادگيري عميق و فرم گرايي زباني را با هم ادغام مي كند ، بنابراين از تجزيه نحوي براي دستيابي به معناي دقيق ، به طور موثرتري استفاده مي كند.به طور گسترده تر ، قدرت NLP در سال هاي آينده به تكامل ، درك و زمينه سازي داده هايي ادامه خواهد داد كه مي تواند منجر به سود بهتر يك تجارت شود.

سامسونگ ويژگي ردياب مكان را براي رقيب يافتن مزاياي Find My iPhone در اپل راه اندازي مي كند. سامسونگ الكترونيك، نسخه مخصوص خود از ويژگي Find My Apple را براي يافتن دستگاه ها معرفي كرده است – اگرچه طبيعتاً اين ويژگي فقط با دستگاه هاي Galaxy كار خواهد كرد ، از تلفن هاي هوشمند گرفته تا تبلت ها، ساعت هاي هوشمند و هدفون هاي مختلف گوش. اين ويژگي كه SmartThings Find نام دارد ، مكان دستگاه ها را با استفاده از بلوتوث كم انرژي (BLE) و Ultra Wideband (UWB) پيدا ميكند – يك روش رديابي بدون WiFi ، مشابه آنچه اپل در حال توسعه دارد. اين شركت در بيانيه مطبوعاتي اعلام كرد SmartThings Find اكنون پس از آزمايش اين سرويس توسط 6 ميليون كاربر در كره جنوبي ، ايالات متحده و انگليس ، در حال حاضر در دستگاه هاي Galaxy سامسونگ در دسترس است.

فناوري پشت ردياب مكان سامسونگ

پس از انجام مراحل ثبت نام سريع ، كاربران SmartThings به راحتي مي توانند دستگاه هاي Galaxy خود را از طريق تلفن هاي هوشمند ، تبلت ها و ساعت هاي هوشمند ، تا هر گوشي هدفون را جداگانه پيدا كنند. در حالي كه اين برنامه از فناوري BLE و UWB براي رديابي دستگاه ها استفاده مي كند ، اما مكان آنها را در يك رابط AR نشان مي دهد تا به كاربران كمك كند ببينند محصولات گلكسي آنها واقعاً كجاست.جائئئون يونگ ، معاون رئيس جمهور و رئيس تيم SmartThings ، تجارت ارتباطات سيار در سامسونگ الكترونيك. گفت: “SmartThings Find با استفاده از مزيت اضافي استفاده از AR6 همراه با نقشه ها و اصوات براي هدايت شما به دستگاه هايتان ، يك راه حل ساده و بصري است كه به شما كمك مي كند تا دستگاه هاي مورد علاقه خود را به راحتي پيدا كنيد. اين فقط يك نمونه تجاربي است كه در تلفن همراه خود داريد كه فناوري UWB براي مردم سراسر جهان به ارمغان مي آورد” به گفته سامسونگ: هرگاه دستگاهي به مدت 30 دقيقه آفلاين باشد ، سيگنال BLE توليد مي كند كه مي تواند توسط دستگاه هاي ديگر دريافت شود. اگر دستگاه خود را از دست داده ايد از طريق SmartThings Find گزارش كنيد ، هر تلفن هوشمند يا تبلت Galaxy كه در نزديكي آن قرار دارد براي يافتن دستگاه هاي مفقود شده مي توانند سرور سامسونگ را در مورد مكان آن مطلع سازد كه به نوبه خود به شما اطلاع مي دهد. ” اين سرويس همچنين قرار است جهت ها و صداهاي يكپارچه نقشه خوان را به كاربران ارائه دهد تا بتوانند به سرعت دستگاه گمشده خود را پيدا كنند. هنگامي كه به دستگاه خود نزديك شديد ، مي توانيد با استفاده از عملكرد جستجوي مبتني بر واقعيت افزوده در نزديكي دستگاه خود ، “زنگ” بخوريد يا آن را مكان يابي كنيد ، كه گرافيك هاي رنگي را نشان مي دهد كه هنگام نزديك شدن به دستگاه ، شدت آنها افزايش مي يابد. نكته برجسته اين سرويس اين است كه به كاربران امكان مي دهد دستگاه هاي گمشده خود را حتي در صورت آفلاين بودن پيدا كنند.

با ويرا سگال كارو همراه باشيد

انقلاب مدرن هوش مصنوعي در طي يك مسابقه تحقيقات مبهم آغاز شد. سال 2012، سومين سال مسابقه سالانه ImageNet ، بود، تيم ها را براي ساخت سيستم هاي بينايي رايانه اي به چالش كشيدند كه مي بايست  1000 شي از حيوانات گرفته تا مناظر و مردم را تشخيص بدهد. در دو سال اول ، بهترين تيم ها نتوانسته اند حتي به 75٪ دقت برسند. اما در سال سوم ، گروهي متشكل از سه محقق ( يك استاد و دانشجويانش ) ناگهان از اين حدعبور كردند. آنها با درصد خيره كننده 10.8 در مسابقه برنده شدند. آن استاد جفري هينتون بود و روشي كه آنها به كار برده بودند، يادگيري عميق ناميده شد.

يادگيري عميق انقلاب مدرن هوش مصنوعي

هينتون از دهه 1980 در واقع با يادگيري عميق كار مي كرد ، اما اثربخشي آن به دليل كمبود داده و قدرت محاسباتي محدود شده بود. اعتقاد راسخ وي به اين تكنيك در نهايت سودهاي كلاني را پي داشت. چهارمين سال مسابقات ImageNet ، تقريباً همه تيم ها از يادگيري عميق استفاده مي كردند و به موفقيت هاي معجزه آسايي دست يافتند. به زودي يادگيري عميق در مورد وظايفي فراتر از شناسايي تصوير و همچنين در طيف وسيعي از صنايع نيز اعمال شد. سال گذشته ، به دليل كمك هاي بنيادي خود در اين زمينه ، هينتون در كنار ساير پيشگامان هوش مصنوعي يان لكون و يوشوا بنگيو جايزه تورينگ را دريافت كرد.

متن زير مصاحبه كارن هاو با هينتون در تاريخ بيست اكتبر و در كنفرانس سالانه EmTech MIT MIT Technology Review مي باشد كه البته تدوين شده است.

شما فكر مي كنيد يادگيري عميق براي باز سازي تمام جنبه هاي هوش انسان كافي خواهد بود. چه چيزي باعث مي شود كه انقدر مطمئن باشيد ؟

من معتقدم يادگيري عميق قادر به انجام همه كارها خواهد بود ، اما فكر مي كنم كه بايد چندين پيشرفت مفهومي داشته باشد. به عنوان مثال ، در سال 2017 Ashish Vaswani و همكاران. ترانسفورماتورهايي را معرفي كرد كه بردارهاي بسيار خوبي را براي معني كلمات نشان مي دهند. اين يك موفقيت مفهومي بود. اكنون تقريباً  اين ترانسفورماتور در بهترين پردازش هاي زبان طبيعي مورد استفاده قرار مي گيرد. ما به تعداد  بيشتري از اين موقفيت ها نياز داريم.

و اگر اين پيشرفت ها را داشته باشيم ، آيا مي توانيم با يادگيري عميق ،هوشي نزديك به هوش انسان بسازيم؟

آره. به ويژه پيشرفت هايي كه در زمينه دستيابي به ناقلين بزرگ فعاليت عصبي براي پياده سازي مواردي مانند منطق ايجاد مي شود. اما ما همچنين به افزايش گسترده مقياس نيز نياز داريم. مغز انسان حدود 100 تريليون پارامتر يا همان سيناپس دارد. آنچه اكنون ما آن را يك مدل واقعاً بزرگ مي ناميم ، مانند GPT-3 ، 175 ميليارد پارامتردارد. هزار برابر كوچكتر از مغز . GPT-3 اكنون مي تواند متني كاملاً قابل قبول توليد كند ولي همچنان در مقايسه با مغز هنوز كوچك است.

وقتي مي گوييد مقياس ، منظور شما شبكه هاي عصبي بزرگتر است يا داده هاي بيشتر يا هر دو؟

هر دو. نوعي اختلاف بين آنچه در علوم كامپيوتر اتفاق مي افتد و آنچه در مورد انسان اتفاق مي افتد وجود دارد. انسان در مقايسه با مقدار داده اي كه دريافت مي كنند ، مقدار زيادي پارامتر دارد. شبكه هاي عصبي به طرز حيرت انگيزي در پردازش به مقدار كمي داده با تعداد زيادي پارامتر مهارت دارند ، اما انسان ها در اين مورد حتي بهتر  ماشين ها هستند.

بسياري از افراد در اين زمينه معتقدند كه عقل سليم توانايي بزرگ بعدي براي ورود به آن است. قبول داريد؟

موافقم كه اين يكي از موارد بسيار مهم است. من همچنين فكر مي كنم كنترل موتور بسيار مهم است و شبكه هاي عصبي عميق اكنون در اين زمينه مهارت پيدا مي كنند. به ويژه ، برخي از كارهاي اخير در Google نشان داده است كه شما مي توانيد كنترل حركتي خوبي داشته باشيد و آن را با زبان تركيب كنيد ، بنابراين مي توانيد يك كشو را باز كنيد و يك بلوك را بيرون بياوريد ، و سيستم مي تواند به زبان طبيعي به شما بگويد كه چه كاري انجام مي دهد. براي مواردي مانند GPT-3 ، كه اين متن شگفت انگيز را ايجاد مي كند ، واضح است كه براي توليد آن متن بايد چيزهاي زيادي درك كند ، اما كاملاً مشخص نيست كه چقدر آن را درك مي كند. اما اگر چيزي كشو را باز كند و يك بلوك را بيرون بياورد و بگويد ، “من فقط يك كشو را باز كردم و يك بلوك را بيرون آوردم” ، سخت است بگويم كه نمي فهمد چه كاري انجام مي دهد.

هانيول كامپيوتر هاي كوانتومي نسل بعدي خود را با نام System Model H1 معرفي كرده است كه از دستگاه متمايز شارژ كوانتومي متصل شده (QCCD) و فناوري يون گير افتاده با طراحي آماده براي به روزرساني سريع در طول عمر خود بهره مي برد. كامپيوتر كوانتومي جديد اين شركت در ابتدا 10 كيوبيت كاملاً متصل ، حجم كوانتومي اثبات شده 128 و ويژگي هاي منحصر به فرد مانند اندازه گيري مدار مياني و استفاده مجدد از كيوبيت را ارائه مي دهد. اين تمام ماجرا نيست، هانيول متعهد شده است كه طي پنج سال آينده حجم كوانتومي رايانه هاي كوانتومي خود را حداقل به ترتيب سالانه افزايش دهد.

كامپيوتر هاي نسل بعدي كوانتومي هانيول چه ويژگي هايي دارد ؟

شركت ها از طريق يك مدل مبتني بر اشتراك مي توانند به طور مستقيم به سيستم مدل H1 خود از طريق API ابري و همچنين از طريق Microsoft Azure Quantum و شركاي كانال از جمله Zapata Computing و Cambridge Quantum Computing دسترسي پيدا كنند. رئيس شركت Honeywell Quantum Solutions توني اوتلي در يك بيانيه مطبوعاتي توضيح داد كه چگونه نسل H1 رايانه هاي كوانتومي آن در طول عمر خود به طور مداوم به روز مي شود ، :

“نقشه راه محاسبات كوانتومي تهاجمي Honeywell تعهد ما در دستيابي به مقياس تجاري براي تجارت كوانتومي ما را نشان مي دهد. مدل مبتني بر اشتراك ما دسترسي مشتريان پيشرفته موجود به Honeywell را براي مشتريان سازماني نيز فراهم مي كند. روش منحصر به فرد Honeywell ما را قادر مي سازد تا به طور سيستماتيك و مداوم” H1 ”  از طريق افزايش تعداد كيوبيت ، حتي وفاداري بالاتر و تغييرات ويژگي منحصر به فرد، سيستم ها را ارتقا دهيم. “

سيستم مدل H1

هانيول علاوه بر سيستم اعلام كامپيوتر جديد كوانتومي مدل H1 خود ، تأييد كرده است كه در حال حاضر فعاليت هاي متقابل براي نسل آينده سيستم مدل H2 خود و همچنين فعاليت هاي توسعه پشتيباني از نسل H3 خود و فراتر از آن را آغاز كرده است. طبق گفته اوتلي ، تقاضا براي دسترسي به كامپيوتر كوانتومي اين شركت در ميان مشتريان سازماني زياد است ، وي گفت:

“معرفي سيستم مدل H1 يك نقطه عطف مهم در شكل دهي و تسريع توسعه محاسبات كوانتومي و آوردن توان آن به شركت ها است. ما در سال 2020 تقاضا سر به فلك كشيديم و از همكاري با مشترياني كه مي خواهند از طريق محاسبات كوانتومي. ” هانيول همچنين نشان داد كه DHL و Merk آخرين شركت هاي سازماني هستند كه به رايانه كوانتومي آن دسترسي دارند. اين سازمان ها قبلاً طيف گسترده اي از موارد استفاده از محاسبات كوانتومي را كه شامل داروها و تداركات و همچنين برنامه هاي داخلي Honeywell در تجارت و هوا و فضا و عملكرد و فناوري هاي آن است ، نشان داده اند.

بيانيات شركت هانيوال در مورد كامپيوتر نسل بعدي خود

“كيوبيت هاي يون گير افتاده ما در طبيعت با ساختار اتمي تعريف مي شوند ، مي توانند به راحتي و با سرعت بيشتري در مقايسه با فناوري هاي جايگزين كيوبيت كه مستقيماً از اتم استفاده نمي كنند ، يكنواخت ساخته و كنترل شوند. به همين دليل است كه ما از اصطلاح “Nature’s Qubit” براي سيستم هاي خود استفاده مي كنيم – كيوبيت هاي ما همه يكسان و عاري از نقص هستند.” اين شركت در وبسايت جديد خود اعلام كرد :

كامپيوتر هاي كوانتومي يون گير افتاده از اتم هاي شارژ شده (يون) متعدد براي نگهداري اطلاعات كوانتومي استفاده مي كنند. سيستم هاي ما از ميدان هاي الكترومغناطيسي براي نگهداري (به دام انداختن) هر يون استفاده مي كنند ، بنابراين مي توان با استفاده از سيگنال هاي مايكروويو و ليزر آن را دستكاري و رمزگذاري كرد.

پيچيدگي اين سيستم هاي كنترل با تخصص ما مطابقت دارد ، زيرا ما ده ها سال است كه آنها را ساخته ايم. ما به عنوان پيشرو در رابط هاي سخت افزاري ، نرم افزاري و كاربر بصري ، از قابليت هاي پايان به پايان لازم براي طراحي ، ساخت و ادغام زير سيستم ها و اجزاي حياتي براي تسهيل فناوري يون به دام افتاده برخوردار هستيم.

بدون شك محاسبات كوانتومي توانايي ما را در انجام محاسبات بسيار بيشتر مي كند و با اين فناوري درب هاي جديدي به سوي سيستم هاي محاسباتي و كامپيوتر ها باز خواهد شد. بسياري از شركت هايي كه بر روي پروژه هاي هوش مصنوعي كار مي كنند هم مي توانند از اين مدل كامپيوتر ها استفاده كنند.

روند فعلي طراحي گرافيك امروز تحت تأثير همه چيز از فناوري موجود براي ايجاد تصاوير جذاب تر و پاسخگو ، گرفته تا رفتار خريد مشتريان خاص است. به هر حال ، با تغيير ترجيحات مخاطبان ، تصاويري كه براي ساختن برند خود استفاده مي كنيد نيز تكامل مي يابد و شيوه هاي نوين براي آن ايجاد مي گردد. بايد به اين نكته دقت داشته باشيد كه هر چقدر هم كه محصول يا پيام شما جذاب باشد اگر طراحي گرافيكي مناسبي نداشته باشد تاثير چنداني نخواهد داشت. اگرچه هر زمان مد و روند جديدي ايجاد مي شود ، تغيير طراحي ها خوب نيست ، اما مهم است كه در جريان صنعت قرار بگيريد. دانش اوليه از روندهاي فعلي در طراحي گرافيك به شما كمك مي كند تا يك تصوير “مناسب” و حرفه اي براي برند خود ارائه دهيد.

طراحي گرافيكي چيست و شيوه هاي نوين آن كدامند ؟

طراحي گرافيكي مهارت ايجاد محتواي بصري براي رساندن پيام ها است. با  استفاده از تكنيك سلسله مراتب و طرح بندي صفحه هاي بصري،تايپوگرافي و تصاوير طراحان گرافيك نيازان مشتريان خود را برآورده مي كنند.  طراحان گرافيكي  تمركز خود را بر منطق نمايش عناصر در طرح هاي تعاملي براي بهينه سازي تجربه كاربر مي گذارند. با پيشرفت امكانات طراحي به لطف ورود فناوري جديد ، فضاي گرافيك مطمئناً در سالهاي آينده هيجان انگيزتر خواهد شد. اين فرصت هاي جديد بسياري را براي برندهايي كه به دنبال تغيير چهره خود هستند فراهم مي كند. با اين حال ، مهم است كه زياد پايبند اين روند هاي جديد نباشيد.صرف جديد بودن چيزي به اين معني نيست كه براي شركت شما بهتر است. هنگام بررسي روندهاي مدرن طراحي گرافيك ، بهتر است با كمي ترديد به هر مفهوم بپردازيد. به عنوان مثال ، از خود بپرسيد:

آيا پذيرفتن اين روندها در طراحي گرافيكي مشكلي را براي مشتريان يا من حل مي كند؟

آيا اين روندها به تعامل كمك مي كند يا صدمه مي زند؟

آيا در حال حاضر شركت هايي مانند من با موفقيت از اين روند استفاده مي كنند؟

اين روندهاي جديد طراحي گرافيكي چگونه با هويت برند فعلي شما سازگار است؟

پاسخ دادن به اين س سوالات به شما كمك مي كند تا تصميم بگيريد كه آيا فقط براي پرش به باند از يك روند استقبال مي كنيد يا گامي را براي شركت خود ارزشمند بر مي داريد.

از رنگ ها براي برند خود استفاده كنيد

رنگ در طراحي گرافيك يك ركن اساسي است. چه در حال ايجاد يك وب سايت باشيد ، چه در حال طراحي لوگوي نام تجاري خود ، رنگ هاي مناسب حكايت از برجسته بودن دارايي هاي بصري شما و نوع تأثير احساسي شما بر مخاطبان خود دارند. در گذشته ، بسياري از شركت ها به رنگهاي “آشكار” صنعت خود پايبند بودند. به عنوان مثال ، رنگ آبي به ويژه به دليل توانايي پرورش احساس اعتماد ، محبوبيت خاصي دارد. با اين حال ، شركت هاي امروزي در هنگام مطابقت با طرح هاي گرافيكي مدرن ، شروع به كشف رنگ هاي كمتر متعارف مي كنند. سايه هاي ملايم و خنثي شروع به جايگزيني با رنگ هاي روشن تر و تصاوير در رنگ مي كنند.

تايپوگرافي فوق العاده و فونت هاي خارق العاده

همانطور كه انتخاب مناسب رنگ از شخصيت برند شما پشتيباني مي كند ، تايپوگرافي نيز در دنياي طراحي گرافيك نقش بسزايي دارد. شكل ، اندازه و ماهيت فونت مورد استفاده شما در تبليغات ويدئويي، رسانه چاپي و وب سايت ، به هويت برند شما عمق مي بخشد.فونت هاي Serif معمولاً مارك هاي پيشرفته و حرفه اي را نشان مي دهند ، در حالي كه فونت هاي sans-serif مدرن تر و غيررسمي هستند. علاوه بر اين ، نوع پررنگ يا همان bold جلب توجه مي كند و بيانگر اعتماد به نفس شماست. يكي از بزرگترين روندهاي طراحي گرافيك كه در سال 2018 مشاهده شد ، تقاضاي بيشتر براي فونت هاي دست نويس بود. در حالي كه شركت ها تلاش مي كنند تا در يك محيط بيش از حد اشباع خودنمايي كنند ، فونت هاي دست نويس، عنصر اضافي براي تمايز را به مارك ها مي دهند ، اگرچه براي همه مناسب نيستند.

تصاوير سفارشي

حال كه صحبت از اين است كه روند طراحي گرافيك براي تمايز بسيار مناسب است ، بسياري از مشاغل مدرن شروع به آزمايش تصاوير و نمادهاي سفارشي مي كنند. شركت هاي امروزي طراحي را به عنوان يك مفهوم عملي و هم روش انتقال شخصيت منحصر به فرد خود تجربه مي كنند. به هر حال ، مصرف كنندگان مدرن نمي خواهند محصولات و خدمات را از يك شركت بي نام خريداري كنند. مشتريان امروز مي خواهند ارتباطات واقعي با مارك هاي مورد علاقه خود برقرار كنند و اين بدان معني است كه شركت ها بايد در ايجاد يك تصوير “انساني” تلاش بيشتري كنند.

با ويرا سگال كارو همراه باشيد

طبق گفته شركت بين المللي داده (IDC) ، هزينه هاي جهاني براي هوش مصنوعي بيش از 50 درصد افزايش مي يابد و تا سال 2021 تقريباً به 58 ميليارد دلار مي رسد. نيمي از هزينه هاي جهان به ابزارها و ماشين آلات هوش مصنوعي اختصاص خواهد يافت و اين امر به خاطر تغيير در سبك زندگي ، توليد و امور مالي و بانكي است. يكي از صنعت هايي كه هوش مصنوعي به آن وارد شده كشاورزي است. در كارهاي باغباني و كشاورزي به طور فزاينده اي از چت بات ها و ابزارهاي مجهز به هوش مصنوعي استفاده مي شود. به ويژه در آسيا و آمريكاي جنوبي. با گذراندن دوره هاي هوش مصنوعي كه به آنها كمك مي كند جنبه پيچيده و آينده نگرانه هوش مصنوعي را درك كنند ، تعداد بيشتري از افراد در مورد هوش مصنوعي و برنامه هاي باغباني آن ياد مي گيرند.

چرا از هوش مصنوعي در كشاورزي و باغباني بايد استفاده كنيم ؟

تشخيص و رفع اشكالات

باغداران و كشاورزان در سراسر جهان با مشكلاتي مانند حشرات و آفات ناخواسته كه محصولات زراعي را مي خورند ، عدم آگاهي از آفت كش مناسب براي محصولات خود ، عدم اطلاع از زمان مناسب براي كاشت محصول خاص ، عدم درك كمبود تغذيه محصول و بلد نبودن نحوه خريد تجهيزات براي مزارع مواجه هستند. گياهان مي توانند از طريق آب ، هوا، و خاك به بيماري هايي مبتلا شوند كه در نبود كارشناس متخصص  مي تواند تشخيص داده نشود و مشكلاتي را براي مزرعه و باغداران ايجاد كند. امروزه هوش مصنوعي مي تواند مشكلات واقعي را تشخيص دهد و در امر كشت كمك كند. هوش مصنوعي همچنين در انجام اقداماتي از قبيل مديريت و بازرسي محصول ، آبياري گياه و سمپاشي سموم دفع آفات كمك خواهد كرد. اين فناوري  تعاملي ، شهودي و آموزشي است ، و موجب مي شود كه سيستم هوشمند تر و آينده نگر تر شود.

راهكار هاي  هوش مصنوعي

از طريق رباتيك كشاورزي ، نظارت بر خاك و گياهان ، و با انجام پيش بيني هاي پشتيباني شده از داده ها ، هوش مصنوعي در زمينه كشاورزي و كشاورزي در حال ظهور است. داده هاي خاك و داده هاي عملكرد محصول ذخيره مي شود و براي توليد الگوريتم هايي كه تصميم مي گيرند آب و نور در اختيار گياه قرار گيرد يا خير ، تجزيه و تحليل مي شود. دانشمندان حدس مي زنند كه تا سال 2050 جمعيت كره زمين به نه ميليارد نفر خواهد رسيد كه اين امر موجب مي شود تا براي افزايش 70 % محصولات كشاورزي به هوش مصنوعي روي آورده شود. همچنين با استفاده از اين فناوري مي توان  كشاورزي شهري را گسترش داد تا افراد بتوانند محصولات مورد نياز خود را توليد كنند.

آينده كشاورزي با هوش مصنوعي

غذاي بيشتر با مصرف آب و منابع كمتر

در مواقع كمبود آب ، استفاده از هوش مصنوعي در كشاورزي و باغباني،  به صرفه جويي در مصرف آب كمك مي كند. اين سيستم ها از انرژي خورشيدي براي عملكرد استفاده مي كند ، بنابراين راهي بدون آلودگي نيز هستند. كشاورزي هوشمند بازده سرمايه گذاري را به حداكثر مي رساند و آن را به يك انتخاب هوشمندانه اقتصادي تبديل مي كند.

صنعت كشاورزي غيرمتمركز

اگر سناريو يك آرمانشهر عملي شود و اگر هركس از گزينه هاي قابل حمل كشاورزي در خانه استفاده كند ، خواه يك شهرك شهري باشد يا روستايي ، اين صنعت به طور عملي منحل مي شود.

غذاي تازه و سالم بر سر سفره ها

محصولات مزرعه اي با استفاده ناچيز از سموم دفع آفات و علف كش ها براي از بين بردن آفات در خانه پرورش داده مي شوند. غذاخوري ها مي توانند مواد اوليه خود را پرورش دهند و ظرف چند ساعت پس از برداشت از آنها استفاده كنند.

غذاي ارزانتر

از آنجا كه گياهان در خانه پرورش مي يابند ، كشورها مجاز به واردات محصولات غذايي در سطح بين المللي نخواهند بود. صنايع غذايي بسيار محلي و آزمايشي خواهند شد. مردم قادر خواهند بود گياهان مورد نياز خود  را به جاي خريد با نرخ هاي گران از بازار، توليد كنند.

حضور كشاورزي در مناطق غير حاصلخيز جهان

كشاورزي عمودي در مناطق خشك ، نيمه خشك و خشكسالي جهان ، يا توليد محصولات زراعي محدود و گونه هاي نادر، كاربرد مستقيم دارد.

از اين رو بسياري از شركت هايي كه در زمينه هوش مصنوعي فعاليت مي كنند در اين صنعت سرمايه گذاري كرده اند تا بتوانند در آينده نه چندان دور محصولات تغذيه اي در كره زمين را تامين كنند.

در برخي از مواقع افراد هوش مصنوعي و اتوماسيون را با هم  اشتباه مي گيرند اما بايد توجه داشت كه تفاوت هايي ميان اين دو وجود دارد. دكتر مارك نسيلا ، مدير تحليلي FNB براي بانكداري مصرف كننده ، توضيح مي دهد كه اختلاف اصلي اين است كه هوش مصنوعي تصميمات و اقدامات هوش انساني را تقليد مي كند ، در حالي كه اتوماسيون بر ساده سازي كارهاي تكراري و آموزنده تمركز دارد. وي افزود: اتوماسيون مدت زماني است كه وجود داشته است و احتمالاً آنقدر در بيشتر فعاليت هاي تجاري ادغام شده است كه ديگر قابل تشخيص نيست  به عنوان مثال ، توليد خودكار ايميل هاي بازاريابي و پيام كوتاه به مشتريان از نمونه هاي اتوماسيون مي باشد.”

تعريف هوش مصنوعي و اتوماسيون و تفاوت ميان آنها

اگر بخواهيم خيلي ساده به اختلاف ميان اين دو اشاره كنيم اتوماسيون نرم افزاري است كه از قوانين از پيش برنامه ريزي شده پيروي مي كند. هوش مصنوعي براي شبيه سازي تفكر انسان طراحي شده است. آنچه هم سيستم هاي خودكار را هدايت مي كند و هم هوش مصنوعي همان چيزي است كه مشاغل را پيش مي برد: داده ها. ماشين هاي خودكار داده ها را جمع مي كنند و سيستم هاي هوش مصنوعي آن را “درك” مي كنند.

هوش مصنوعي علم ايجاد ماشين هايي است كه وظيفه دارند مشكلات را حل كنند و برخي از كارهايي را انجام دهند كه پردازش آنها  براي مغز انسان پيچيده باشد. از طرف ديگر ، اتوماسيون استفاده از فناوري براي اتوماسيون فرآيندها با حداقل دخالت انسان يا بدون آن است. اتوماسيون توانايي ماشين ها در انجام كارهايي است كه انجام آنها توسط انسان غيرممكن يا دشوار است در حالي كه هوش مصنوعي شبيه سازي هوش انسان است. تمركز هوش مصنوعي بر ايجاد ماشين هاي بسيار هوشمند براي انجام وظايفي است كه به معناي طبيعي تفكر يا رفتار هوشمندانه ناميده مي شوند. اين علم و مهندسي ساخت ماشين آلات به اندازه كافي هوشمند است كه مي تواند از هوش و رفتار انسان تقليد كند. ايده پشت هوش مصنوعي ايجاد فناوري است كه به كامپيوترها و ماشين آلات اجازه مي دهد مانند انسان فكر كنند ، مانند انسان رفتار كنند و از آنها بياموزند. هدف اصلي اتوماسيون ساده سازي و تسريع در انجام كارهاي متداول و تكراري براي افزايش بهره وري و كارايي توليد ، با درگيري كمتر يا بدون درگيري انسان است.

مثال هايي از هوش مصنوعي و اتوماسيون

نمونه هايي از هوش مصنوعي شامل برنامه هاي اشتراك تاكسي مانند Uber و Lyft ،تشخيص گفتار ، حل مسئله ، يادگيري ماشين ، دسته بندي ايميل هوشمند ، فيلترهاي هرزنامه ، دستگاه هاي Alexa Alexa ، Chatbots ، Apple’s Siri ، Google Now ، Internet of Things ، جستجوي پيش بيني Google ، توصيه هاي محصول و موارد ديگر مي باشد.

نمونه هايي از اتوماسيون شامل پر كردن خودكار فرم ، پشتيباني مشتري ، امضاهاي ديجيتالي ، مونتاژ خودكار ، تجزيه و تحليل كارمندان ، بانكداري آنلاين ، پردازش پرداخت ، ماشين آلات كنترل عددي ، ربات هاي كنترل مواد ، سيستم هاي بزرگراهي ، مديريت خودكار پسماند ، خرده فروشي خودكار ، نظارت تصويري و غيره است. يكي از نمونه هاي متداول سيستم خودكار ، ترموستات مورد استفاده در لوازم خانگي است.

در نهايت ، يادگيري ماشين مي تواند عناصر اتوماسيون را در خود داشته باشد اما توانايي پاسخگويي پويا به ورودي هاي تغيير يافته باعث مي شود كه يادگيري ماشين براي بسياري از فرايندهايي كه مي توانند خودكار شوند ، بيش از حد خوب باشد. از آنجا كه پيشرفت هاي فن آوري ايجاد فرآيندهاي يادگيري ماشين را آسان تر مي كند ، ممكن است يادگيري ماشين در رويه هاي خودكار به به شكست منجر شود. در حال حاضر ، يادگيري ماشيني براي  روشهاي كار در صنعت متناسب است و اتوماسيون همچنان اصل غالب در استفاده از فناوري در تجارت است.

در نهايت هوش مصنوعي مي تواند نوعي اتوماسيون ، رباتيك و نرم افزار باشد سه زمينه اي كه گزارش اتوماسيون روي آنها تمركز كرده است.

طراحي سايت