مقایسه هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

تفاوت های اساسی هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

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.

2.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.

3.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.

4.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 آینده‌‌ای 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

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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5.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.

6.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.