هوش مصنوعی، در تعریف رویایی آن، همان جان بخشیدن به اشیاء است. به این معنی که، چنان قدرتی به ماشین داده شود که قادر به نمایش فعالیت‌های شناختی از خود باشد، فعالیت‌هایی که معمولا به انسان و ذهن او نسبت داده می‌شوند. اگر بخواهیم نگاهی تکنیکال به آن داشته باشیم، هوش مصنوعی مجموعه‌ای از فناوری‌ها است که کامپیوترها (پردازنده‌ها) را قادر به انجام فعالیت‌های پیشرفته، شناختی و تحلیلی می‌کند.

این عملکردهای خودکار شامل دیدن ( به مفهومی مشابه با برداشت یک انسان از محیط فیزیکی اطرافش )، فهمیدن زبان‌های مختلف به صورت گفتاری و نوشتاری، تحلیل داده، ارائه تفسیر و پیشنهادات حرفه‌ای و برای روزمره انسان و … هستند. هر چقدر بر این ادراک و امکان تحلیل و استنباط افزوده شود، ماشین هوشمندتر خواهد بود و هرچقدر ماشین هوشمندتر باشد استقلال بیشتری از انسان خواهد داشت و به مفهوم “خودکار” شدن فعالیت‌ها جلوه‌ای عینی می‌دهد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا AI (Artificial Intelligence) استخوان‌بندی لازم برای ورود بیشتر و حتی مستقل ماشین به سیستم‌های تصمیم‌گیری، خلق ایده و پردازش وضعیت‌ها در قالب پردازش داده و سناریوسازی است.

هوش مصنوعی اکنون به عنوان شاخه‌ای مجزا از علم شناخته می‌شود که در آن، الگوریتم‌ها به ذهن داینامیک پردازشگر‌ها بدل می‌شوند و عمل تشخیص را تقلید می‌کنند که بیشتر از هر موجود دیگر در اختیار انسان است. ماشین‌ها با کمک ai به ابزارهایی بدل می‌شوند که اعمالی چون استدلال، یادگیری و اجرا را به صورت خودکار انجام می‌دهند، بدون اینکه نیاز همه‌ جانبه و همیشگی انسان برای رسیدن به اهداف از پیش تعیین شده احساس شود.

نکته مهم این است که هوش مصنوعی دیگر زیرشاخه‌ای از علوم کامپیوتر نیست. برعکس، هوش مصنوعی یک علم، مدل یا چیزی شبیه یک ساختار انعطاف‌پذیر و قابل انطباق است که از علومی مانند کامپیوتر، تحلیل داده، مهندسی نرم‌افزار و سخت‌افزار، زبان‌شناسی، علوم شناختی، فلسفه، روانشناسی و ریاضی برای تقویت توان الگوریتم‌ها در تشخیص، ردیابی مفهوم، سناریوسازی برای انجام و پیاده‌سازی فرایندها بهره می‌گیرد. درواقع این غنی بودن از علوم ورودی است که خروجی‌های هوش مصنوعی را باورنکردنی کرده است.

اما این چهارچوب هوشمند می‌تواند در هر صنعتی تعریف، استفاده و توسعه یابد. به عبارتی، هوش مصنوعی کم کم نیاز به طراحان خود را نیز برطرف می‌کند و آنچه باقی خواهد ماند، یادگیری نحوه تعامل و بهره‌گیری از هوش مصنوعی است. به همین دلیل، هر صنعت و کسب و کاری می‌تواند آینده خود را در اتصال عمیق با هوش مصنوعی ببیند و از اکنون برای بهره‌گیری از آن برنامه‌ریزی کند.

برای اینکه هر کسب و کار شیوه درست انطباق هوش مصنوعی با فرایندهای خود را برداشت کند، اولین گام آگاهی از انواع مختلف هوش مصنوعی و تشخیص بهترین گزینه برای سازگاری با آن است.

انواع هوش مصنوعی

انواع هوش مصنوعی
انواع هوش مصنوعی

به شیوه‌های مختلفی می‌توان AI را دسته‌بندی کرد: بسته به اینکه در کدام مرحله از فرایند خودکارسازی قرار است از آن بهره گرفته شود یا چگونه و چرا وارد مرحله اجرا شود، فرمت زیر کلی‌ترین حالت در طبقه‌بندی AI است.

  • ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines): این نوع از AI تنها به انواع محدودی از محرک‌ها پاسخ می‌دهد و پاسخ آن برگرفته از قوانین، بایست‌ها و جواب‌های از پیش تعیین‌شده‌ای است که در الگوریتم آن لحاظ شده‌اند. این نوع از AI نمی‌تواند از حافظه‌های داخلی و خارجی بهره بگیرد و امکان آموزش و ارتقاء خود را ندارد. با این حال، ماشین‌های واکنشی همچنان قابلیت‌های بسیار بالایی دارند؛ برای مثال در سال 1997، ماشین Deep Blue از شرکت IBM توانست با همین رویکرد ساده کاسپاروف معروف را در شطرنج شکست دهد.
  • حافظه محدود (Limited Memory): بیشتر انواع هوش مصنوعی که امروزه با آن‌ها برخورد می‌کنیم از این نوع هستند. در این نوع، AI می‌تواند از داده‌های جدید برای بهبود خود در طول زمان بهره بگیرد. الگوریتم آموزش معمولا یک شبکه عصبی مصنوعی یا مدل‌های آموزشی مشابه است.
  • نظریه ذهن: این نوع از AI را احتمالا در آینده نزدیک تجربه خواهیم کرد، چراکه هنوز هوش مصنوعی به این حد از پختگی نرسیده است. در اینجا، هوش مصنوعی یک ماشین (الگوریتم) هوشمند است که به هر آنچه برای ارتقاء نیاز است دسترسی دارد، امکان جستجو بر بستر اینترنت را دارد و همزادی دیجیتال برای مغز انسان به شمار می‌آید. نظریه ذهن به نوعی از AI اشاره می‌کند که حتی می‌تواند برای خود احساسات محدودی داشته باشد، آن را درک کند، به اشتراک بگذارد و در تصمیم‌گیری‌ها لحاظ کند.
  • خودآگاه: یک قدم بالاتر از نظریه ذهن، خودآگاهی برای ماشین است. این نوع از AI همان رویای انسان در دنیای کامپیوتر است. چنانکه از نام آن پیداست، خودآگاهی اصلی‌ترین ویژگی این ai است، ماشینی که قابلیت فکر کردن و دیگر خواص عاطفی انسان را دارد. مهم‌تر اینکه، این AI می‌تواند خود را از دیگران (انسان و ماشین) تفکیک کند و خود را انسجامی منحصربه‌فرد و مستقل درنظر بگیرد.

دو نوع آخر همچنان که چندان دور به نظر نمی‌رسند، اما هنوز در همان جایگاه رویا قرار می‌گیرند، حتی وقتی حضور و تحقق توانایی‌های پر از بیم و امید آن‌ها می‌تواند اتفاقی ناگهانی باشد. تا آن زمان، بهتر است به چالش‌ها و فرصت‌های انواع موجود فکر کنیم و بهره‌های هوش مصنوعی را بیشتر و خطراتش را تقلیل دهیم.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین
یادگیری ماشین

یکی از مخلوقات تئوریک و بعدها الگوریتمی انسان، علم یادگیری ماشین است. یادگیری ماشین را گاها یک نوع از هوش مصنوعی می‌دانند، گاهی هم آن را به عنوان مبداء پیدایش هوش مصنوعی و قابلیت‌های آن می‌شناسند. به‌طور کلی، یادگیری ماشین یک “الگوریتم” است که می‌تواند الگوهای مختلف از رخدادها را تشخیص دهد و بیاموزد که چگونه باید از آن‌ها برای پیش‌بینی آینده و رخدادهای پیش‌رو بهره بگیرد.

با افزایش حجم داده‌ها درباره انواع فعالیت‌های انسانی و بخصوص صنعتی، استفاده از این الگوریتم‌ها به شدت افزایش یافته است تا برای اولین بار در تاریخ، داده و فعالیت‌های مرتبط به آن به عنوان دارایی مستقل از کالاهای دیگر ارزش یابد و حتی معامله شود.

کلان داده‌، رودخانه داده، انبار داده و اسامی دیگری که بر عظمت روزافزون اطلاعات طبقه‌بندی اشاره می‌کنند، ورودی الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند؛ جایی که آنچه انسان و تحلیل و استنتاج او با به پردازشگرهای سخت‌افزاری و الگوریتم‌های مستقل جایگزین می‌شود.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین است که در آن سعی شده ظرفیت بیشتری برای قدرت استدلال خودکار ماشین تعریف گردد. در یادگیری عمیق هدف تقلید از ساختار مغز انسان و ارتقاء قدرت استدلال مرحله به مرحله و پیچیده آن، هم‌زمان با توان کامپیوترها در محاسبه دقیق‌تر و کاهش خطا است.

شبیه مغز انسان که سلول‌های عصبی و ارتباطات الکتریکی بین آن‌ها برای تشکیل ” فکر” استفاده می‌کند، یادگیری عمیق از گره‌های شبکه عصبی مصنوعی برای تعیین وزن‌های یک معادله استفاده می‌کند که قرار است الگوهای موجود در داده‌های آزمایشی را تشخیص دهند. موارد زیر کلی‌ترین دسته‌بندی از انواع شبکه‌های عصبی مورد استفاده در یادگیری عمیق هستند:

شبکه‌ عصبی پیشخور (FFN)

این نوع از شبکه عصبی ساده‌ترین آن نیز هست و در سال 1958 پیشنهاد شد، زمانی که ماشین‌های محاسباتی و مفهوم کامپیوتر در حالی عمومی شدن بود. در این حالت اطلاعات تنها در یک جهت حرکت می‌کنند: حرکت روبه‌جلو از لایه ورودی مدل به لایه خروجی، بدون اینکه اطلاعات هرگز مسیر برگشت را طی کنند و دوباره درنظر گرفته شوند.

بنابراین، تحلیل‌گر می‌تواند هر مقدار که لازم باشد داده به خورد مدل بدهد و از این طریق مدل را برای پیش‌بینی الگوهای آینده (مرتبط با داده‌های متفاوت) تعلیم دهد.

 از این شبکه بخصوص در سیستم‌های بانکی و برای تشخیص تراکنش‌های خرابکارانه مالی استفاده می‌شود. در این کاربرد، مدلساز از داده‌های تاریخی و مرتبط با تراکنش‌های قبلی استفاده می‌کند تا به مدل بیاموزد چگونه با داده‌های زمان واقعی برخورد کند و بیاموزد که چگونه نمونه‌های جعلی را تشخیص دهد.

شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)

شبکه عصبی
شبکه عصبی

 شبکه‌های عصبی کانولوشن یا CNNها نوعی از شبکه‌های عصبی پیشخور هستند که شبکه موجود در الگوریتم آن‌ها برگرفته از ساختاری مشابه با قشر بینایی حیوانات، بخشی از مغز که مسئول پردازش تصاویر است، بهره می‌برد. به همین دلیل، شبکه‌های عصبی کانولوشن برای تحلیل‌های ادراکی مانند توانایی شناسایی گونه‌های مختلف پرنده یا گیاه (با استفاده از پایگاه‌ داده‌ها متشکل از تعداد بالایی از تصاویر) مناسب هستند. به‌ویژه، در اسکن پزشکی، شناسایی لوگوها، بخش‌های مهم از تصویر، شناسایی فرصت‌های بالقوه بازاریابی، تشخیص حروف و … استفاده می‌شوند.

در پردازش تصویر، CNNها به طور کلی مراحل زیر را برای تحلیل الگوهای مختلف طی می‌کنند:

  • ابتدا شبکه عصبی کانولوشن تصویری را دریافت می‌کند (با هویت معلوم)، برای مثال حرف A به عنوان ماتریسی از پیکسل‌ها (یک قاب رنگی برای تشخیص تصویر از پیش‌زمینه)، را پردازش می‌کند.
  • در لایه‌های پنهان از شبکه ویژگی‌های منحصر به فردی شناسایی می‌شوند که مرتبط با این تصویر هستند؛ به عنوان مثال الگوریتم خطوطی که تصویر A را تشکیل داده تشخیص می‌دهد.
  • درنهایت، با برچسب زدن به ویژگی‌های مختلف، تفاوت یا تشابه تصویر بعدی (با هویت نامعلوم) توسط مدل بررسی می‌شود. به عبارتی، الگوریتم ویژگی‌ها در تصویرهایی که با آن آموزش دیده را ذخیره می‌کند و با مقایسه تصاویر جدید بر اساس این ویژگی‌ها، تشخیص می‌دهد که تصویر جدید به کدام دسته تعلق دارد؛ یا بهتر است بگوییم که تصمیم می‌گیرد که این تصویر را قبلا دیده است یا خیر!

شبکه‌های عصبی بازگشتی

چنانکه از نام آن‌ها پیداست، در یک شبکه عصبی بازگشتی، حلقه‌هایی برای چرخش داده بین گره‌ها و امکان بازگشت یک داده ورودی و پردازش شده به مرحله قبلی وجود دارد. در این شبکه هوشمندسازی بیشتری اتفاق می‌افتد زیرا مدل می‌تواند از تجربه خود (و نه فقط از داده‌های ورودی) نیز بیاموزد.

کسب‌ و کارها چگونه می‌توانند از هوش مصنوعی بهره ببرند؟

کاربردهای هوش مصنوعی
کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی تنها حول کاربردهای عمومی مانند چت جی پی تی شکل نگرفته و آینده آن بسیار فراتر و نافذتر از حضوری محدود در دنیای آنلاین و پردازش و تولید محتواهای مختلف است. در این بخش به فعالیت‌هایی می‌پردازیم که با بهره از هوش مصنوعی می‌توانند هر صنعت و شرکتی را متحول سازند.

نگهداری و تعمیر پیشگیرانه یا Predictive Maintenance

نگهداری و تعمیر بخشی اساسی از هر فعالیت صنعتی است و نگهداری و تعمیر پیشگیرانه اصلی‌ترین استراتژی در این حوزه به شمار می‌آید. در هر سازمان، بهتر است قبل از خراب شدن و آسیب جدی در تجهیزات، به آن‌ها رسیدگی شود. چنانکه نگهداری از دارایی‌های سازمان بر تعمیر و جایگزینی آن‌ها ارجعیت دارد. بخصوص برای صنایع سنگینی مانند نفت و گاز یا معدن، بهره‌وری پایین بخش نگهداری و تعمیر می‌تواند به منزله ناکارآمدی کلیت سازمان و فعالیت‌های صنعتی و تجاری آن باشد.

مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق امکان تحلیل کلان‌ داده‌های صنعتی و مرتبط با تجهیزات سازمان را دارند؛ داده‌هایی که تحلیل آن‌ها باعث افزایش دقت در تشخیص وضعیت تجهیزات و بهبود عملکرد نگهداری و تعمیر پیشگیرانه برای آن‌ها می‌شوند. برای مثال، سنسورهای شبکه IoT در شرکت‌های نفت و گاز می‌توانند اطلاعات دقیق و لحظه‌ای مرتبط با دستگاه‌های حفاری را برداشت و برای پردازش به پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی منتقل سازند. در ادامه، این پلتفرم‌ها تحلیل و سناریوسازی را برعهده می‌گیرند و نیاز به مداخله را اعلان می‌کنند.

بهینه‌سازی لجستیک سازمان

با استفاده از AI می‌توان هر نوع از داده مرتبط با ترافیک‌های صنعتی را تحلیل کرد و با پیش‌بینی درست الگوهای پیشرو، بهترین تصمیم را درباره حمل‌ و نقل کالاهای سازمان اتخاذ کرد. برای مثال، شرکت آمازون بزرگترین شبکه خرده فروشی آنلاین در جهان را با استفاده از سیستمی یکپارچه از امکانات حمل و نقل کالا و الگوریتم‌های تشخیص بهترین زمان و مسیر برای آن‌ها اداره می‌کند.

خدمات مشتریان

یک کاربرد بسیار ملموس‌تر از هوش مصنوعی، استفاده از آن به عنوان دستیار در پلتفرم‌های خدمات رسانی و آنلاین در شرکت است. هوش مصنوعی می‌تواند هزاران مراجعه کننده را در آن واحد خدمت ‌رسانی کند و پیشنهادات دقیقی را برای راهنمایی مشتریان تولید کند. در انواع پیشرفته، هوش مصنوعی در خط مقدم پاسخگویی است، اما اگر تشخیص دهد که مشتری از خدمت رسانی ربات راضی نیست عامل انسانی را وارد فرایند پاسخگویی می‌کند.

هوش مصنوعی مولد و کاربرد آن برای کسب و کارها

هوش مصنوعی مولد
هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد برداشتی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی است که از اصول مرتبط با زبان‌شناسی برای تشخیص نیاز مخاطب و تولید محتوایی مرتبط و موثر برای آن استفاده می‌کند. ChatGPT یک نمونه بارز از هوش مصنوعی مولد است که آنچه در یک جمله (به صورت نوشتاری یا گفتاری) بیان شده است را تحلیل می‌کند و برای پاسخ به آن از دیتاست آموزشی خود بهره می‌گیرد.

به زبانی ساده، در الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد، محتوا ورودی است و خروجی شبیه تعاملی است که یک انسان به کلام یا نوشتار انسانی دیگر برقرار می‌کند. موارد زیر برخی از کاربردهای هوش مصنوعی مولد در کسب و کارهای مختلف هستند:

  • بازاریابی و فروش: هوش مصنوعی مولد می‌تواند محتوای بازاریابی شخصی، رسانه‌های اجتماعی و فروش (متن، تصویر یا ویدیو) را تولید کند. هرچقدر الگوریتم دقیق‌تر باشد (داده‌های بیشتری را برای آموزش دریافت کرده باشد)، امکان تولید محتوای بهتری وجود خواهد داشت.
  • استفاده در عملیات: مدل‌های AI می‌توانند مراحل مختلف در استفاده از تجهیزات و ارتقاء بهره‌وری آن‌ها تعریف کنند.
  • فناوری اطلاعات و مهندسی: با افزایش قابلیت‌های AI، این فناوری می‌تواند حتی کدنویسی کند، وبسایت لانچ کند و حتی برای ارتقاء آن‌ها سناریوسازی کند.
  • تحقیق و توسعه: یکی از وجه‌های بسیار قدرتمند AI امکان برداشت سریع از کلان‌ داده‌هایی است که بر بستر اینترنت گسترده شده‌اند. تحقیق و توسعه‌ در سازمان می‌تواند با ترکیبی از هوش مصنوعی و نظارت مقطعی نیروی متخصص انجام شود.
  • مدیریت ریسک: با استفاده از تحلیل داده‌های کلانی که به عنوان آموزش به مدل وارد می‌شوند، هوش مصنوعی مولد می‌تواند هر نوع ریسکی را تحلیل و از داده برای پیشنهاد دهی در جهت دفع یا مدیریت ریسک استفاده کند.

شرکت‌هایی که بیشترین سرمایه‌گذاری را روی هوش مصنوعی کرده‌اند

سرمایه‌گذاران
سرمایه‌گذاران

غول‌های دنیای فناوری همه به دنبال دستیابی سریع‌تر و زودتر به فناوری‌هایی هستند که از AI نشأت می‌گیرند. در ادامه چند شرکت شاخص و پیشرو در سرمایه‌گذاری بر روی هوش مصنوعی را ارائه می‌کنیم.

  • مایکروسافت: در سال 2019 مایکروسافت 1 میلیارد دلار بر روی شرکت OpenAI سرمایه‌گذاری کرده که شاخص‌ترین شرکت در حوزه AI با مشهورترین دستیار هوشمند یعنی ChatGPT است. این شرکت 49 درصد از ChatGPT را در اختیار دارد و به تازگی این ابزار AI را به  موتور جستجوی خود، Bing، افزوده است.
  • آلفابت (گوگل): از قیمت‌گذاری آگهی‌ها تا تشخیص رفتار کاربران و فیلتر اسپم در جیمیل، گوگل از هوش مصنوعی در جنبه‌های مختلف کسب و کار خود بهره می‌گیرد. آن‌ها در مارس 2023 ربات هوشمند Bard AI را معرفی کردند و قرار است با یوتیوب، گوگل درایو و گوگل فلایت یکپارچه شود.
  • آمازون: آمازون از AI در طبقه‌بندی کالاهای آنلاین، تبلیغات محصولات، الگوریتم‌های پیشنهادده، سرویس وب آمازون و محاسبات ابری‌اش بهره می‌گیرد. قرار است در آینده‌ای نزدیک یک دستیار هوشمند برای فضای ابری آمازون نیز معرفی گردد که قدرت پردازشی بالاتری به پردازش ابری آمازون می‌افزاید.
  • Nvidia: یکی از قدرتمندترین سازمان‌ها در ساخت چیپ‌های کامپیوتری که از اپلیکیشن‌های مبتنی بر AI در خدمات خود استفاده می‌کند. به عبارتی، برای استفاده بهینه‌ و همه‌گیر از AI، نیاز به قدرت پردازش بسیار بالایی است که Nvidia سرمایه‌گذاری کلانی برای تأمین این قدرت کرده است.
  • مایکروسافت (متا): مایکروسافت چند سالی هست که برای جهان متاورس خود تبلیغ می‌کند و فعالیت‌های زیادی در جهت ایجاد چنین آرمان شهر مجازی انجام داده است. به تازگی، متا از  ابزارهای AI در انواع مختلف شبکه‌های اجتماعی استفاده کرده و می‌خواهد به پیشگام شاخص در فضای هوش مصنوعی مولد تبدیل شود.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی دروازه دوره جدیدی در تعامل مردم با یکدیگر، با فناوری و موجودی به نام اینترنت است. متاورس‌هایی که از AI جان می‌گیرند مطمئنا روزمرگی‌های ما را تعریف دیگری می‌دهند و آنچه ما ارتباط می‌نامیم از اینترنت و هوش غیر انسانی پوشیده خواهد شد. برای بعضی‌ها چنین وضعیتی ترسناک و برای دیگران سرشار از فرصت است.

برای کسب‌ و کارهای مختلف نیز وضعیت و انتقال همه‌جانبه‌ای پیش‌بینی می‌شود. صنایع هم اکنون درگیر تحول دیجیتال و انرژی‌ هستند؛ جایی که فناوری و تحلیل داده به عنوان یک ابزار انتقال و بهره‌وری بیشتر مدنظر قرار می‌گیرد و مصرف انرژی از حالت فسیلی به انواع تجدیدپذیر تغییر می‌کند. در این میان هوش مصنوعی تازه‌واردی است که فناوری را به سکوی اعلاء می‌رساند و نگاه‌ها را به سمت خود جلب می‌کند.

با این وجود، هر ابزاری که از جنس فناوری است در خود ریسکی از جنس فناوری دارد. هوش مصنوعی نیز ریسک انتقال پیش‌بینی نشده انسان به وضعیتی کاملا جدید را به همراه دارد. برای برخی، مانند ایلان ماسک، هوش مصنوعی می‌تواند یک جبهه جدید در مقابل انسان تشکیل دهد و هرآنچه به عنوان مزیت به ذهن انسان خورانده است را ناگهان پس بگیرد.

سوالات متداول

اصلی‌ترین کاربرد هوش مصنوعی چیست؟

اصلی‌ترین کاربرد AI می‌تواند خودکارسازی باشد. خودکارسازی در صنعت به معنی در اختیار گرفتن همه‌جانبه یک فعالیت توسط ماشین‌‌ها و کاهش نیاز آن‌ها به عامل انسانی است.

انواع مختلف هوش مصنوعی کدامند؟

انواع مختلف AI را می‌توان در چهار گروه با نام‌های واکنشی، حافظه محدود، نظریه ذهن و خودآگاه خلاصه کرد.

چت جی‌ پی تی چیست؟

چت جی پی تی یا ChatGPT نوعی از هوش مصنوعی و زیرمجموعه‌ای ai مولد است که در مقابل تقاضای کاربر (واکنش یه مکالمه‌ای که با کاربر خود دارد) انواع مختف محتواهایی مانند متن، تصویر یا ویدیو تولید می‌کند.

نمونه‌ای از کاربرد هوش مصنوعی در دنیای واقعی کدام است؟

ربات‌ها نمونه‌هایی ملموس از کاربرد AI در انواع عملیات هستند. در بسیاری از شرکت‌ها از دستیار هوشمند برای پاسخ‌دهی اولیه به مراجعه کنندگان استفاده می‌شود. با این حال، آن‌ها مجموعه مشخصی از پاسخ‌ها را دارند و اگر نتوانند به نیاز مشتری پاسخ دهند کاربر را به عامل انسانی ارجاع می‌دهند.

دیدگاهتان را بنویسید

لطفا نظر خود را وارد کنید
لطفا نام خود را اینجا وارد کنید