إن الذكاء الاصطناعي ، الذي يعرف بأنه معلومات استخباراتية من قبل الآلات ، لديه العديد من التطبيقات في مجتمع اليوم. وبشكل أكثر تحديدًا ، يعد نظام الذكاء الاصطناعي ضعيفًا ، وهو شكل الذكاء الاصطناعي حيث يتم تطوير البرامج لأداء مهام محددة ، والتي يتم استخدامها لمجموعة واسعة من الأنشطة بما في ذلك التشخيص الطبي والتداول الإلكتروني والتحكم في الروبوت والاستشعار عن بعد. وقد استخدمت منظمة العفو الدولية لتطوير العديد من المجالات والصناعات ودفعها ، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتعليم والنقل والمزيد.

منظمة العفو الدولية من أجل الخير
منظمة العفو الدولية من أجل الخير هي حركة تقوم فيها المؤسسات بتوظيف منظمة العفو الدولية لمعالجة بعض أكبر التحديات الاقتصادية والاجتماعية في العالم. على سبيل المثال ، أطلقت جامعة جنوب كاليفورنيا مركز الذكاء الاصطناعي في المجتمع ، بهدف استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة المشاكل الاجتماعية ذات الصلة مثل التشرد. في جامعة ستانفورد ، يستخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية لتحديد المناطق التي لديها أعلى مستويات الفقر.

طيران
يستخدم قسم العمليات الجوية (AOD) الذكاء الاصطناعي للأنظمة الخبيرة القائمة على القواعد. يستخدم AOD في الذكاء الاصطناعي لمشغلي بديلة للعمليات القتالية ومحاكاة التدريب ، ومساعدة إدارة المهام ، وأنظمة دعم لاتخاذ القرارات التكتيكية ، ومعالجة بيانات المحاكاة في مرحلة لاحقة إلى ملخصات رمزية.

لقد أثبت استخدام الذكاء الاصطناعي في المحاكيات أنه مفيد للغاية بالنسبة إلى AOD. تستخدم أجهزة المحاكاة الطائرة الذكاء الاصطناعي من أجل معالجة البيانات المأخوذة من الرحلات المحاكاة. بخلاف الطيران المحاكاة ، هناك أيضا محاكاة لحرب الطائرات. أجهزة الكمبيوتر قادرة على التوصل إلى أفضل سيناريوهات النجاح في هذه الحالات. يمكن لأجهزة الكمبيوتر أيضًا إنشاء استراتيجيات تستند إلى موضع وحجم وسرعة وقوة القوى والقوات المضادة. يمكن إعطاء الطيارين المساعدة في الهواء أثناء القتال بواسطة أجهزة الكمبيوتر. تستطيع برامج الذكاء الاصطناعي فرز المعلومات وتزويد الطيار بأفضل المناورات الممكنة ، ناهيك عن التخلص من بعض المناورات التي من المستحيل أن يقوم بها الإنسان. هناك حاجة إلى طائرات متعددة للحصول على تقديرات تقريبية جيدة لبعض الحسابات حتى يتم استخدام التجارب المحاكاة باستخدام الكمبيوتر لجمع البيانات. وتستخدم هذه الطيارات المحاكاة بالكمبيوتر أيضاً لتدريب المتحكمين الجويين المستقبليين.

كان النظام المستخدم من قبل AOD من أجل قياس الأداء هو نظام تشفير الأعطال التفاعلية أو نظام IFDIS. وهو نظام خبير قائم على قاعدة يتم جمعه معًا من خلال جمع المعلومات من مستندات TF-30 ومشورة الخبراء من الميكانيكا التي تعمل على TF-30. تم تصميم هذا النظام ليتم استخدامه لتطوير TF-30 لـ RAAF F-111C. كما تم استخدام نظام الأداء ليحل محل العمال المتخصصين. سمح النظام للعمال المنتظمين بالتواصل مع النظام وتجنب الأخطاء ، أو الحسابات الخاطئة ، أو الاضطرار إلى التحدث إلى أحد العمال المتخصصين.

كما يستخدم AOD الذكاء الاصطناعي في برنامج التعرف على الكلام. يقوم مراقبو الحركة الجوية بإعطاء توجيهات إلى الطيارين الصناعيين ، وتريد AOD للطيارين الاستجابة إلى ATC بردود بسيطة. يجب تدريب البرامج التي تتضمن برنامج الكلام ، مما يعني أنها تستخدم الشبكات العصبية. لا يزال البرنامج المستخدم ، Verbex 7000 ، برنامجًا مبكرًا جدًا يحتوي على مجال كبير للتحسين. التحسينات ضرورية لأن ATC تستخدم حوارًا محددًا للغاية ويجب أن يكون البرنامج قادراً على التواصل بشكل صحيح وفوري في كل مرة.

يستخدم الذكاء الاصطناعي تصميم الطائرات ، أو AIDA ، ويستخدم لمساعدة المصممين في عملية إنشاء التصاميم المفاهيمية للطائرات. يسمح هذا البرنامج للمصممين بالتركيز أكثر على التصميم نفسه وأقل على عملية التصميم. كما يتيح البرنامج للمستخدم التركيز بشكل أقل على أدوات البرنامج. تستخدم AIDA أنظمة قائمة على القواعد لحساب بياناتها. هذا هو الرسم البياني لترتيب وحدات AIDA. على الرغم من بساطة البرنامج أثبت فعاليته.

في عام 2003 ، قام مركز درايدن لأبحاث الطيران في ناسا والعديد من الشركات الأخرى ، بإنشاء برامج يمكنها أن تمكّن الطائرات المتضررة من مواصلة الطيران حتى الوصول إلى منطقة هبوط آمنة. يقوم البرنامج بتعويض جميع المكونات التالفة بالاعتماد على المكونات غير التالفة. ثبت أن الشبكة العصبية المستخدمة في البرنامج فعالة وميزت انتصارا للذكاء الاصطناعي.

يجب أن يقوم نظام الإدارة الصحية المتكاملة للمركبات ، والذي تستخدمه وكالة ناسا أيضًا على متن الطائرة ، بمعالجة وتفسير البيانات المأخوذة من مختلف أجهزة الاستشعار الموجودة على متن الطائرة. يجب أن يكون النظام قادراً على تحديد السلامة الهيكلية للطائرة. يحتاج النظام أيضًا إلى تنفيذ البروتوكولات في حالة حدوث أي تلف في المركبة.

هيثم باومار وبيتر بنتلي يقودان فريقًا من كلية لندن الجامعية لتطوير نظام ذكي ذاتي قائم على الذكاء الاصطناعي (IAS) مصمم لتعليم نظام الطيار الآلي ليعمل كطيار ذي خبرة عالية يواجه وضعًا طارئًا مثل الطقس ، أو الاضطراب ، أو فشل النظام. يعتمد تعليم الطيار الآلي على مفهوم التعلم الآلي تحت الإشراف “الذي يعامل الطيار الآلي الشاب كمتدرب بشري يذهب إلى مدرسة طيران”. يسجل الطيار الآلي الإجراءات التي يقوم بها الإنسان الذي يولد نماذج التعلم باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. ثم يتم إعطاء التحكم الكامل في الطيار الآلي ولاحظه الطيار أثناء تنفيذه لممارسة التدريب.

يجمع نظام Autopilot الذكي بين مبادئ تعلم التلمذة الصناعية والاستنساخ السلوكي حيث يراقب الطيار الآلي الإجراءات ذات المستوى المنخفض المطلوبة للمناورة في الطائرة والإستراتيجية عالية المستوى المستخدمة لتطبيق هذه الإجراءات. تطبيق IAS يستخدم ثلاث مراحل. جمع البيانات التجريبية ، والتدريب ، والتحكم الذاتي. هدف Baomar و Bentley هو إنشاء طيار آلي أكثر استقلالية لمساعدة الطيارين في الاستجابة لحالات الطوارئ.

علوم الكمبيوتر
خلق الباحثون في منظمة العفو الدولية العديد من الأدوات لحل أكثر المشاكل صعوبة في علوم الكمبيوتر. وقد تم اعتماد العديد من اختراعاتهم من قبل علوم الكمبيوتر الرئيسية ولم تعد تعتبر جزءا من منظمة العفو الدولية. (انظر تأثير الذكاء الاصطناعي.) وفقا لرسل ونورفيج (2003 ، ص 15) ، تم تطوير كل ما يلي في مختبرات منظمة العفو الدولية: تقاسم الوقت ، والمترجمين التفاعليين ، واجهات المستخدم الرسومية وفأرة الكمبيوتر ، وبيئات التطوير السريعة ، والربط هيكل بيانات القائمة ، إدارة التخزين التلقائي ، البرمجة الرمزية ، البرمجة الوظيفية ، البرمجة الديناميكية والبرمجة الموجهة للكائنات.

يمكن استخدام AI لتحديد مطور البرامج الثنائية المجهولة المحتمل.

يمكن استخدام منظمة العفو الدولية لإنشاء منظمة العفو الدولية الأخرى. على سبيل المثال ، في حوالي شهر تشرين الثاني 2017 ، أنشأ مشروع AutoML التابع لشركة Google لتطوير طوبولوجيا شبكات عصبية جديدة نظام NASNet ، وهو نظام تم تحسينه لـ ImageNet و COCO. وفقًا لـ Google ، تجاوز أداء NASNet جميع أداء ImageNet الذي تم نشره سابقًا.

التعليم
هناك عدد من الشركات التي تنشئ روبوتات لتدريس مواد للأطفال تتراوح بين علم الأحياء وعلوم الكمبيوتر ، على الرغم من أن هذه الأدوات لم تنتشر على نطاق واسع حتى الآن. كان هناك أيضا ارتفاع في أنظمة التعليم الذكية ، أو ITS ، في التعليم العالي. على سبيل المثال ، تقوم شركة ITS التي تسمى SHERLOCK بتدريس فنيي القوة الجوية لتشخيص مشاكل الأنظمة الكهربائية في الطائرات. مثال آخر هو DARPA ، وكالة مشاريع الأبحاث الدفاعية المتقدمة ، التي استخدمت منظمة العفو الدولية لتطوير معلم رقمي لتدريب المجندين في سلاح البحرية على المهارات الفنية في فترة زمنية أقصر. كانت الجامعات بطيئة في تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي بسبب نقص التمويل أو التشكيك في فعالية هذه الأدوات ، ولكن في السنوات القادمة ، ستستخدم المزيد من الفصول الدراسية تقنيات مثل ITS لاستكمال المعلمين.

كما ساهم التقدم في معالجة اللغات الطبيعية ، بالإضافة إلى التعلم الآلي ، في تمكين التصنيف التلقائي للواجبات بالإضافة إلى فهم يعتمد على البيانات لاحتياجات تعلم الطلاب الفردية. أدى ذلك إلى انفجار في شعبية دورات MOOC ، أو دورات ضخمة مفتوحة عبر الإنترنت ، والتي تتيح للطلاب من جميع أنحاء العالم أخذ دروس عبر الإنترنت. كما مكنت مجموعات البيانات التي تم جمعها من أنظمة التعلم عبر الإنترنت واسعة النطاق هذه التحليلات التعليمية ، والتي سيتم استخدامها لتحسين جودة التعلم على نطاق واسع. تتضمن الأمثلة على كيفية استخدام تحليلات التعلم لتحسين جودة التعلم التنبؤ بالطلاب المعرضين لخطر الفشل وتحليل تفاعل الطلاب.

المالية
التداول الخوارزمي
ينطوي التداول الخوارزمي على استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة لإتخاذ قرارات التداول بسرعة أكبر بعدة أوامر من أي قدرة بشرية ، وغالباً ما تجتذب ملايين التداولات في اليوم دون أي تدخل بشري. تستخدم أنظمة التداول الآلي عادة من قبل المؤسسات الاستثمارية الكبيرة.

تحليل السوق وتعدين البيانات
استثمرت العديد من المؤسسات المالية الكبيرة في محركات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في ممارساتها الاستثمارية. يتم استخدام محرك AI من BlackRock ، Aladdin ، داخل الشركة وللعملاء للمساعدة في اتخاذ القرارات الاستثمارية. وتشمل مجموعة وظائفه الواسعة استخدام معالجة اللغات الطبيعية لقراءة نصوص مثل الأخبار وتقارير الوسيط وخلاصات وسائل الإعلام الاجتماعية. ومن ثم قياس المعنويات على الشركات المذكورة وتعيين درجة. تستخدم بنوك مثل UBS و Deutsche Bank محرك AI يسمى Sqreem (نموذج التخفيض الكمي ونموذج الاستخراج) الذي يمكنه استخراج البيانات لتطوير ملفات تعريف المستهلك ومطابقتها بمنتجات إدارة الثروات التي يريدها على الأرجح. يستخدم Goldman Sachs Kensho ، منصة تحليلات السوق التي تجمع بين الحوسبة الإحصائية والبيانات الكبيرة ومعالجة اللغات الطبيعية. تتعلم أنظمة التعلم الآلي من خلال كنوز البيانات على الويب وتقييم العلاقات المتبادلة بين الأحداث العالمية وتأثيرها على أسعار الأصول. يستخدم استخراج المعلومات ، وهو جزء من الذكاء الاصطناعي ، لاستخراج المعلومات من خلاصة الأخبار الحية والمساعدة في اتخاذ القرارات الاستثمارية.

تمويل شخصي
ظهرت العديد من المنتجات التي تستخدم منظمة العفو الدولية لمساعدة الناس في تمويلهم الشخصي. على سبيل المثال ، Digit هو تطبيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي الذي يساعد العملاء تلقائيًا على تحسين إنفاقهم ومدخراتهم استنادًا إلى عاداتهم وأهدافهم الشخصية. يمكن للتطبيق تحليل عوامل مثل الدخل الشهري ، والتوازن الحالي ، وعادات الإنفاق ، ثم اتخاذ قراراته الخاصة وتحويل الأموال إلى حساب التوفير. تقوم Wallet.AI ، وهي شركة ناشئة قادمة في سان فرانسيسكو ، ببناء وكلاء يقومون بتحليل البيانات التي سيتركها المستهلك ، من تسجيلات الوصول إلى الهواتف الذكية إلى التغريدات ، لإعلام المستهلك بسلوكهم في الإنفاق.

إدارة المحافظ
أصبح مستشاري Robo يستخدمون على نطاق واسع في صناعة إدارة الاستثمار. يقدم مستشارو روبو المشورة المالية وإدارة المحافظ الاستثمارية بأقل تدخل بشري. تعمل هذه الفئة من المستشارين الماليين على أساس الخوارزميات المصممة لتطوير محفظة مالية تلقائيًا وفقًا للأهداف الاستثمارية وتحمل المخاطر للعملاء. ويمكنه التكيف مع التغيرات في الوقت الفعلي في السوق ، وبالتالي معايرة المحفظة.

الاكتتاب
يحلل مقرض على الإنترنت ، Upstart ، كميات هائلة من بيانات المستهلك ويستخدم خوارزميات تعلم الآلة لتطوير نماذج مخاطر الائتمان التي تتنبأ باحتمالية تقصير المستهلك. سيتم ترخيص التكنولوجيا الخاصة بهم للبنوك لهم للاستفادة من عمليات الاكتتاب الخاصة بهم كذلك.

طورت ZestFinance منصة التعلم الآلي Zest (ZAML) الخاصة بها خصيصًا للحصول على الائتمان الائتماني أيضًا. تستخدم هذه المنصة التعلم الآلي لتحليل عشرات الآلاف من المتغيرات التقليدية وغير التقليدية (من معاملات الشراء إلى كيفية قيام العميل بملء نموذج) المستخدم في صناعة الائتمان لتسجيل المقترضين. تعتبر المنصة مفيدة بشكل خاص لتعيين درجات الائتمان لأولئك الذين لديهم تاريخ ائتماني محدود ، مثل جيل الألفية.

الجغرافيا وعلم البيئة
يتم تقديم طلب بواسطة Papadimitriou (2012) ، في لغة Prolog ، مع الإشارة إلى المناظر الطبيعية للبحر الأبيض المتوسط.

البحث عن الوظائف
شهد سوق العمل تغيرا ملحوظا بسبب تطبيق الذكاء الاصطناعي. لقد نجحت في تبسيط العملية لكل من شركات التوظيف والباحثين عن عمل (على سبيل المثال ، Google for Jobs والتقديم عبر الإنترنت). وفقا لراج Mukherjee من Fact.com ، 65 ٪ من الناس يطلقون على البحث عن وظيفة مرة أخرى في غضون 91 يوما من التعيين. يساهم المحرك الذي يعمل بالطاقة الصناعية في تبسيط تعقيد البحث عن الوظائف من خلال تشغيل معلومات حول المهارات الوظيفية والرواتب واتجاهات المستخدمين ، ومطابقة الأشخاص مع المواقف الأكثر ملاءمة. يحسب الذكاء الآلي ما هي الأجور المناسبة لوظيفة معينة ، وتسحب وتسليط الضوء على المعلومات المتعلقة بالمستعينين باستخدام معالجة اللغات الطبيعية ، والتي تقوم باستخلاص الكلمات والعبارات ذات الصلة من النص باستخدام برامج متخصصة. تطبيق آخر هو باني السيرة الذاتية AI الذي يتطلب 5 دقائق لتجميع السيرة الذاتية في مقابل قضاء ساعات القيام بنفس العمل. في Chatbots العصر AI مساعدة زوار الموقع وحل سير العمل اليومي. تكمل أدوات الذكاء الثوري المتقدمة مهارات الناس وتسمح لمديري الموارد البشرية بالتركيز على المهام ذات الأولوية الأعلى. ومع ذلك ، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي على أبحاث الوظائف يشير إلى أنه بحلول عام 2030 يمكن للوكلاء الأذكياء والروبوتات القضاء على 30٪ من العمالة البشرية في العالم. وعلاوة على ذلك ، فإن الأبحاث تثبت أن التشغيل الآلي سيؤدي إلى تشريد ما بين 400 و 800 مليون موظف. وينص تقرير أبحاث Glassdoor على أن التوظيف والموارد البشرية من المتوقع أن يشهدوا تبنيًا أوسع لمنظمة العفو الدولية في سوق العمل 2018 وما بعده.

الصناعات الثقيلة
أصبحت الروبوتات شائعة في العديد من الصناعات ، وغالبا ما تعطى وظائف تعتبر خطرة على البشر. أثبتت الروبوتات فعاليتها في الوظائف المتكررة للغاية والتي قد تؤدي إلى أخطاء أو حوادث نتيجة لانقباض في التركيز ووظائف أخرى قد يجدها البشر مهينة.

في عام 2014 ، بلغت كل من الصين واليابان والولايات المتحدة وجمهورية كوريا وألمانيا معاً 70٪ من إجمالي حجم مبيعات الروبوتات. في قطاع صناعة السيارات ، وهو قطاع له درجة عالية من الأتمتة على وجه الخصوص ، كانت اليابان تتمتع بأعلى كثافة من الروبوتات الصناعية في العالم: 1414 لكل 10،000 موظف.

المستشفيات والطب
تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية كنظم دعم القرار السريري للتشخيص الطبي ، كما هو الحال في تكنولوجيا معالجة المفاهيم في برمجيات EMR.

تشمل المهام الأخرى في الطب التي يمكن أن تؤديها الذكاء الاصطناعي والتي بدأت في التطوير:

تفسير بمساعدة الكمبيوتر للصور الطبية. تساعد هذه الأنظمة في مسح الصور الرقمية ، على سبيل المثال من التصوير المقطعي المحوسب ، من أجل الظهور المعتاد ، وتسليط الضوء على الأقسام الواضحة ، مثل الأمراض المحتملة. تطبيق نموذجي هو الكشف عن ورم.
تحليل صوت القلب
روبوتات مصاحبة لرعاية المسنين
تعدين السجلات الطبية لتوفير المزيد من المعلومات المفيدة.
خطط تصميم العلاج.
المساعدة في الوظائف المتكررة بما في ذلك إدارة الدواء.
تقديم الاستشارات.
خلق المخدرات
استخدام الصور الرمزية بدلا من المرضى للتدريبات السريرية
توقع احتمالية الوفاة من العمليات الجراحية
توقع تطور فيروس نقص المناعة البشرية

حاليا ، هناك أكثر من 90 منظمة العفو الدولية الناشئة في صناعة الصحة العاملة في هذه المجالات.

يعد حل IDx الأول ، IDx-DR ، أول نظام تشخيص ذاتي معتمد على AI معتمد للتسويق من قبل FDA.

الموارد البشرية والتوظيف
تطبيق آخر لمنظمة العفو الدولية هو في الموارد البشرية وتخصيص الفضاء. هناك ثلاث طرق تستخدمها منظمة العفو الدولية من قبل الموارد البشرية وتوظيف المهنيين. يستخدم AI لفحص السير الذاتية وترتيب المرشحين وفقا لمستواهم من التأهيل. كما تستخدم منظمة العفو الدولية للتنبؤ بنجاح المرشح في أدوار معينة من خلال منصات مطابقة الوظائف. والآن ، بدأت منظمة العفو الدولية في تشغيل برامج دردشة يمكن أن تعمل على أتمتة مهام الاتصال المتكررة.

عادة ، يشمل فحص السيرة الذاتية المجند أو المسح المهني للموارد البشرية الأخرى من خلال قاعدة بيانات للسير الذاتية. الآن تبدأ الشركات الناشئة مثل Pomato ، بإنشاء خوارزميات التعلم الآلي لأتمتة عمليات فحص السيرة الذاتية. ويركز فحص السيرة الذاتية لشركة Pomato على أتمتة التحقق من مقدمي الطلبات التقنيين لشركات التوظيف الفنية. تنفذ شركة AI في Pomato أكثر من 200000 عملية حسابية في كل سيرة خلال ثوان ، ثم تصمم مقابلة فنية مخصصة تعتمد على المهارات الملغومة. طورت KE Solutions ، التي تأسست في عام 2014 ، أنظمة توصية لترتيب الوظائف للمرشحين ، وترتيب سير العمل لأصحاب العمل. jobster.io ، التي وضعتها KE Solutions يستخدم البحث القائم على المفهوم قد زاد من الدقة بنسبة 80 ٪ مقارنة مع ATS التقليدية. يساعد على التوظيف للتغلب على الحواجز الفنية.

من 2016 إلى 2017 ، استخدمت شركة السلع الاستهلاكية Unilever الذكاء الاصطناعي لفحص جميع الموظفين على مستوى الدخول. استخدمت منظمة العفو الدولية في يونيليفر الألعاب القائمة على علم الأعصاب ، والمقابلات المسجلة ، وتحليل الوجه / الكلام للتنبؤ بنجاح التوظيف. اشتركت شركة يونيليفر مع Pymetrics و HireVue في تمكين فحصها المبني على أساس الذكاء الاصطناعي وزيادة عدد المتقدمين من 15000 إلى 30000 في عام واحد. كما أدى التوظيف مع منظمة العفو الدولية إلى إنتاج فئة “الأكثر تنوعًا في تاريخ يونيليفر”. كما خفضت شركة يونيليفر الوقت للتأجير من 4 أشهر إلى 4 أسابيع وأنقذت أكثر من 50000 ساعة من وقت التوظيف.

من فحص السيرة الذاتية إلى علم الأعصاب ، والتعرف على الكلام ، وتحليل الوجه … من الواضح أن الذكاء الاصطناعي له تأثير كبير على مجال الموارد البشرية. بعد تطور آخر في الذكاء الاصطناعي هو في توظيف chatbots. أطلقت TextRecruit ، وهي منطقة خليجية بدء ، آري (واجهة تجنيد الآلي.) آري هو chatbot تجنيد التي تم تصميمها لاجراء محادثات رسالة نصية ثنائية مع المرشحين. يقوم آري بأتمتة وظائف النشر ، وفتح الإعلانات ، وفحص المرشحين ، وجدولة المقابلات ، ورعاية علاقات المرشحين مع التحديثات أثناء تقدمهم على طول مسار التوظيف. يتم تقديم آري حاليًا كجزء من منصة إشراك المرشحين في TextRecruit.

تسويق
تتلاقى مجالات التسويق والذكاء الاصطناعي في النظم التي تساعد في مجالات مثل التنبؤ بالسوق ، وأتمتة العمليات وصنع القرار ، إلى جانب زيادة كفاءة المهام التي عادة ما يقوم بها البشر. ويمكن تفسير العلوم التي تكمن وراء هذه الأنظمة من خلال الشبكات العصبية والأنظمة الخبيرة وبرامج الكمبيوتر التي تعالج المدخلات وتوفر مخرجات قيّمة للمسوقين.

يمكن تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي النابعة من تكنولوجيا الحوسبة الاجتماعية لفهم الشبكات الاجتماعية على الويب. يمكن استخدام تقنيات استخراج البيانات لتحليل أنواع مختلفة من الشبكات الاجتماعية. يساعد هذا التحليل جهة التسويق على تحديد الجهات الفاعلة ذات النفوذ أو العقد داخل الشبكات ، والتي يمكن تطبيقها بعد ذلك على اتباع نهج التسويق المجتمعي.

وسائل الإعلام
يتم توجيه بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي نحو تحليل محتوى الوسائط السمعية البصرية مثل الأفلام والبرامج التلفزيونية وأشرطة الفيديو الدعائية أو المحتوى الذي ينشئه المستخدم. غالبًا ما تتضمن الحلول رؤية الكمبيوتر ، وهي منطقة تطبيق رئيسية في الذكاء الاصطناعي.

تتضمن سيناريوهات حالة الاستخدام النموذجية تحليل الصور باستخدام التعرف على الكائن أو تقنيات التعرف على الوجه أو تحليل الفيديو للتعرف على المشاهد أو الكائنات أو الوجوه ذات الصلة. يمكن أن يكون الدافع لاستخدام التحليل الإعلامي القائم على AI – من بين أمور أخرى – تيسير البحث عن الوسائط ، وإنشاء مجموعة من الكلمات الرئيسية الوصفية لعنصر وسائط ، ومراقبة سياسة محتوى الوسائط (مثل التحقق من ملاءمة المحتوى لمحتوى معين وقت العرض التلفزيوني) ، أو الكلام على النص لأغراض الأرشفة أو الأغراض الأخرى ، والكشف عن الشعارات أو المنتجات أو وجوه المشاهير لوضع إعلانات ذات صلة.

تحليل وسائل الإعلام غالباً ما تقدم شركات AI خدماتها عبر واجهة برمجة تطبيقات REST التي تمكن من الوصول التلقائي إلى التقنية الآلية وتسمح بقراءة النتائج الآلية. على سبيل المثال ، تسمح IBM و Microsoft و Amazon و Video AI company Valossa بالوصول إلى تقنية التعرف على الوسائط الخاصة بهم باستخدام RESTful APIs.

موسيقى
في حين تأثر تطور الموسيقى دائما بالتكنولوجيا ، مكنت الذكاء الاصطناعي ، من خلال التقدم العلمي ، من محاكاة ، إلى حد ما ، تكوين شبيه بالإنسان.

من بين الجهود المبكرة الملحوظة ، أنشأ ديفيد كوب منظمة العفو الدولية تسمى إميلي هويل التي نجحت في أن تصبح معروفة في مجال موسيقى الكمبيوتر الخوارزمي. يتم تسجيل الخوارزمية وراء إميلي هويل كبراءة اختراع أمريكية.

أنشأ AI Iamus 2012 أول ألبوم كلاسيكي كامل يتكون بالكامل من جهاز كمبيوتر.

وهناك محاولات أخرى ، مثل AIVA (فنان إستخبارات إستخباراتي اصطناعي) ، تركز على تأليف الموسيقى السمفونية ، خاصة الموسيقى الكلاسيكية لعشرات الأفلام. حقق العالم الأول من خلال أن يصبح أول مؤلف ظاهري يتم التعرف عليه من قبل جمعية مهنية موسيقية.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينتج موسيقى قابلة للاستخدام في بيئة طبية ، مع جهود ميلوميتش لاستخدام الموسيقى التي يولدها الكمبيوتر للتخفيف من الألم وتخفيف الألم.

علاوة على ذلك ، ترغب مبادرات مثل Google Magenta ، التي أجراها فريق Google Brain ، في معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على إنشاء فن مقنع.

في مختبر سوني CSL للأبحاث ، أنشأ برنامج Flow Machines أغاني البوب ​​من خلال تعلم أنماط الموسيقى من قاعدة بيانات ضخمة من الأغاني. من خلال تحليل تركيبات فريدة من الأساليب وتحسين التقنيات ، يمكن أن يؤلف في أي نمط.

لا يحتاج مشروع Whanton Beat ، وهو مؤلف من قبل شركة IBM Research ، إلى تكوين قاعدة بيانات ضخمة للموسيقى مثل مشروع Google Magenta و Flow Machines ، حيث إنه يستخدم تقنية Reinforcement Learning و Deep Belief Networks لتأليف الموسيقى على بذرة بسيطة. لحن المدخلات واختيار نمط. منذ أن تم فتح البرنامج الموسيقيين من مصادر ، مثل Taryn Southern تعاونت مع المشروع لإنشاء الموسيقى.

الأخبار والنشر والكتابة
تقدم شركة سايند ساينس ساينس أخبارًا وتقارير حول الكمبيوتر يتم توفيرها تجاريًا ، بما في ذلك تلخيص الأحداث الرياضية الجماعية استنادًا إلى البيانات الإحصائية من اللعبة باللغة الإنجليزية. كما أنه يخلق التقارير المالية والتحليلات العقارية. وبالمثل ، تنشئ شركة Automated Insights نتائج شخصية ومعاينات خاصة بـ Yahoo Sports Fantasy Football. من المتوقع أن تولد الشركة مليار قصة في عام 2014 ، ارتفاعًا من 350 مليون في عام 2013.

Echobox هي شركة برمجيات تساعد الناشرين على زيادة عدد الزيارات من خلال نشر مقالات “بذكاء” على منصات وسائل التواصل الاجتماعي مثل Facebook و Twitter. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات ، يتعرف على كيفية استجابة جماهير محددة لمقالات مختلفة في أوقات مختلفة من اليوم. ثم يختار أفضل القصص للنشر وأفضل الأوقات لنشرها. ويستخدم بيانات تاريخية وفي الوقت الفعلي لفهم ما نجح بشكل جيد في الماضي بالإضافة إلى ما يتداول حاليًا على الويب.

تستخدم شركة أخرى تسمى Yseop الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات المهيكلة إلى تعليقات ذكية وتوصيات بلغة طبيعية. تستطيع Yseop كتابة تقارير مالية وملخصات تنفيذية ومبيعات شخصية أو مستندات تسويقية والمزيد بسرعة تصل إلى آلاف الصفحات في الثانية وبلغات متعددة بما في ذلك الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية.

Boomtrain هو مثال آخر على الذكاء الاصطناعي المصمم لتعلم كيفية إشراك كل قارئ على حدة بشكل أفضل مع المقالات الدقيقة – التي يتم إرسالها عبر القناة المناسبة في الوقت المناسب – والتي ستكون أكثر ملاءمة للقارئ. إنها تشبه الاستعانة بمحرر شخصي لكل قارئ فردي لتنظيم تجربة القراءة المثالية.

هناك أيضا احتمال أن منظمة العفو الدولية سوف يكتب العمل في المستقبل. في عام 2016 ، شاركت منظمة العفو الدولية اليابانية في كتابة قصة قصيرة وكادت تكسب جائزة أدبية.

خدمة العملاء عبر الإنترنت والهاتف
يتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي في المساعدين الآليين عبر الإنترنت والتي يمكن اعتبارها صورًا شخصية على صفحات الويب. يمكن الاستفادة للشركات لتخفيض تكاليف التشغيل والتدريب. إحدى التقنيات الأساسية الأساسية لمثل هذه الأنظمة هي معالجة اللغة الطبيعية. تستخدم Pypestream خدمة عملاء مؤتمتة لتطبيقات الهاتف المحمول المصممة لتسهيل التواصل مع العملاء.

حاليا ، تستثمر الشركات الكبرى في منظمة العفو الدولية للتعامل مع العملاء الصعبة في المستقبل. أحدث تطور في Google يحلل اللغة ويحول الكلام إلى نص. يمكن للنظام الأساسي التعرف على العملاء الغاضبين من خلال لغتهم والاستجابة بشكل مناسب.

أجهزة الاستشعار
وقد تم الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعديد من تقنيات أجهزة الاستشعار ، مثل Digital SpectrometryTM من شركة IdeaCuria Inc. التي تمكّن العديد من التطبيقات مثل مراقبة جودة المياه المنزلية.

صيانة الاتصالات
تستفيد العديد من شركات الاتصالات من البحث الاستكشافي في إدارة القوى العاملة لديها ، فعلى سبيل المثال ، قامت مجموعة بريتيش تيليكوم بنشر بحث استكشافي في تطبيق جدولة يوفر جداول عمل تضم 20000 مهندس.

اللعب والألعاب
شهدت التسعينات بعض المحاولات الأولى لانتاج أنواع من الذكاء الاصطناعي الأساسي الموجهة محليًا للتعليم أو الترفيه. وقد ازدهرت هذه الثورة بشكل كبير مع الثورة الرقمية ، وساعدت في تعريف الناس ، لا سيما الأطفال ، على حياة التعامل مع أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي ، وتحديدًا في شكل Tamagotchis و Giga Pets ، و iPod Touch ، والإنترنت ، وأول روبوت تم إصداره على نطاق واسع فربي. وبعد مرور عام ، تم إطلاق نوع محسّن من الروبوت المحلي على شكل Aibo ، وهو كلب روبوتي يتميز بميزات ذكية واستقلالية.

تعمل شركات مثل Mattel على إنشاء مجموعة متنوعة من الألعاب التي تدعم AI للأطفال الصغار في سن الثالثة. باستخدام محركات الملكية الخاصة وأدوات التعرف على الكلام ، فهم قادرون على فهم المحادثات وإعطاء ردود ذكية والتعلم بسرعة.

كما تم تطبيق منظمة العفو الدولية على ألعاب الفيديو ، على سبيل المثال ، ألعاب الفيديو التي تم تصميمها للوقوف في وجه المعارضين حيث لا يتوفر البشر أو يرغبون في ذلك.

وسائل النقل
وقد تم تطوير وحدات تحكم منطق ضبابي لعلب تروس أوتوماتيكية في السيارات. على سبيل المثال ، تتميز Audi TT و VW Touareg و VW Caravell لعام 2006 بنقل DSP الذي يستخدم Fuzzy Logic. وهناك عدد من متغيرات شكودا (شكودا فابيا) تشمل حاليا أيضا وحدة تحكم على أساس Fuzzy Logic.

سيارات اليوم لديها الآن ميزات المساعدة للسائق AI- مقرها مثل وقوف السيارات الذاتي والتحكم في الرحلات المتقدمة. وقد تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تطبيقات إدارة حركة المرور ، وهو ما يقلل بدوره من أوقات الانتظار واستخدام الطاقة والانبعاثات بنسبة تصل إلى 25 بالمائة. في المستقبل ، سيتم تطوير السيارات المستقلة بالكامل. من المتوقع أن توفر منظمة العفو الدولية في مجال النقل وسائل نقل آمنة وفعالة وموثوقة مع تقليل التأثير على البيئة والمجتمعات. التحدي الرئيسي لتطوير هذا الذكاء الاصطناعي هو حقيقة أن أنظمة النقل هي أنظمة معقدة بطبيعتها تتضمن عددًا كبيرًا جدًا من المكونات والأطراف المختلفة ، لكل منها أهدافًا مختلفة وغالبًا متضاربة.

آخر
كما يتم نشر أدوات متنوعة من الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الأمن الداخلي ، والتعرف على الكلام والنص ، وتنقيب البيانات ، وتصفية البريد المزعج للبريد الإلكتروني. كما يتم تطوير التطبيقات للتعرف على الإيماءات (فهم لغة الإشارة من قبل الأجهزة) ، والتعرف على الصوت الفردي ، والتعرف على الصوت العالمي (من مجموعة متنوعة من الأشخاص في غرفة صاخبة) ، والتعرف على تعبيرات الوجه لتفسير العاطفة والمنبهات غير اللفظية. التطبيقات الأخرى هي الملاحة الروبوت ، وتجنب عقبة ، والتعرف على الكائن.

قائمة التطبيقات

المشاكل النموذجية التي يتم تطبيق أساليب الذكاء الاصطناعي
التعرف الضوئي على الحروف
التعرف على خط اليد
التعرف على الكلام
تمييز الوجوه
الإبداع الاصطناعي
رؤية الكمبيوتر والواقع الافتراضي ومعالجة الصور
التلاعب بالصور والفيديو
التشخيص (الذكاء الاصطناعي)
نظرية اللعبة والتخطيط الاستراتيجي
لعبة الذكاء الاصطناعي و لعبة الكمبيوتر بوت
معالجة اللغات الطبيعية والترجمة و Chatterbots
السيطرة غير الخطية والروبوتات

المجالات الأخرى التي يتم فيها تنفيذ أساليب الذكاء الاصطناعي
الحياة الاصطناعية
المنطق الآلي
التشغيل الآلي
الحوسبة المستوحاة من الناحية البيولوجية
تعدين مفهوم
بيانات التعدين
تمثيل المعرفة
الويب الدلالي
تصفية البريد العشوائي عبر البريد الإلكتروني
الروبوتات
الروبوتات القائمة على السلوك
الإدراكي
السبرانية علم الضبط
الروبوتات التنموية (Epigenetic)
الروبوتات التطورية
نظام ذكي هجين
وكيل ذكي
تحكم ذكي
دعوى