Oracle Apex – Datamart

گزارش‌دهی Datamart
ساخت اپلیکیشن‌های گزارشگیری تعاملی با داده‌های پراکنده.

به دست آوردن یک تصویر کامل و دقیق از سراسر سازمان، یا حتی در داخل یک بخش، اغلب بسیار چالش برانگیز است. داده‌ها در سیستم‌های متعدد نگهداری می‌شوند، گزارش‌های موجود محدود هستند و همیشه جزئیات لازم برای تصمیم‌گیری آگاهانه کسب و کار را فراهم نمی‌کنند، سخت است تا محدود کنیم چه کسی چه چیزی را می‌تواند ببیند و از نقض داده جلوگیری کنیم، و اجرای گزارش‌های آماده ممکن است ساعت‌ها طول بکشد. استفاده از APEX و قابلیت‌های گسترده گزارش‌گیری و تجسم داده‌ها، توسعه داشبوردهای مناسب برای جوامع مختلف کاربران را به مراتب ساده‌تر می‌کند.

همگرایی داده‌ها
اولین قدم برای اینکه بتوانیم به درستی در سراسر یک سازمان گزارش دهیم، بارگذاری مجموعه داده‌های مختلف به داخل پایگاه داده، یا تعریف سرویس‌های وب RESTful است که توسط APEX مصرف می‌شوند.

امنیت دقیق
می‌توان داده‌ها را محدود یا حتی قرمز کرد تا گروه‌های مختلف کاربران فقط داده‌های مناسب را ببینند.

گزارش‌دهی جامع
APEX شامل گزارش‌های تعاملی است که به کاربران نهایی امکان می‌دهد داده‌ها را به طور گسترده‌ای دستکاری کنند، بنابراین آنها می‌توانند به راحتی نحوه نمایش داده‌ها را برای برآورد نیازهای خاص خود تغییر دهند. این شامل انتخاب و ترتیب ستون‌ها، فیلتر کردن، مرتب‌سازی، محاسبات، جمع‌ها و حتی قابلیت محوری کردن داده‌ها است. کاربران نهایی حتی می‌توانند گزارش‌های خود را فقط برای خودشان ببینند یا برای همه منتشر کنند.

کارایی
عملیات داده‌ها به طور مستقیم در پایگاه داده اوراکل انجام می‌شود، به جای اینکه حجم زیادی از داده‌ها به یک لایه میانی منتقل و سپس دستکاری شوند. پایگاه داده اوراکل همچنین شامل تعداد زیادی از عملکردهای تحلیل داده‌های موردی است که می‌توان آنها را در یک اپلیکیشن APEX اوراکل استفاده کرد.

انقلاب صنعتی پنجم و داده محوری

۳ اصل انقلاب صنعتی پنجم و ارتباط آنها با داده محوری

انقلاب صنعتی پنجم، به عنوان مرحله‌ای جدید در تحول صنعت و فناوری، تأکید ویژه‌ای بر انسان‌محوری، همکاری انسان و ماشین، و توجه به پایایی و محیط زیست دارد. این اصول به واسطه داده‌محوری که ستون فقرات این انقلاب است، قابلیت تحقق یافته و مورد بهره‌برداری قرار می‌گیرند. در این مقاله به بررسی سه اصل کلیدی انقلاب صنعتی پنجم و ارتباط آنها با داده‌محوری می‌پردازیم.

1. انسان‌محوری (Human-centric Approach)
انقلاب صنعتی پنجم برخلاف انقلاب‌های صنعتی پیشین، که عمدتا بر مکانیزه‌شدن و افزایش بهره‌وری متمرکز بودند، به فرد انسانی توجه ویژه‌ای دارد. در این دوران، رضایت و رفاه انسانی در مرکز تصمیم‌گیری‌ها و ابتکارات صنعتی قرار می‌گیرد. داده‌ها نقش بسیار مهمی در این فرآیند ایفا می‌کنند؛ تحلیل داده‌های بزرگ (بیگ دیتا) کمک می‌کند تا نیازها و تمایلات افراد به دقت شناسایی شود و سپس محصولات و خدمات طبق همین نیازها بهینه شوند. به علاوه، داده‌محوری در ارتقاء تجربه کاربری و شخصی‌سازی خدمات نیز نقش بسزایی دارد که همگی به بهبود کیفیت زندگی انسان‌ها منجر می‌شوند.

2. همکاری انسان و ماشین (Collaboration between Humans and Machines)
تکنولوژی‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به نوعی طراحی شده‌اند که بتوانند در تعامل با انسان‌ها کار کنند و نه جایگزین آنها شوند. این همکاری نیازمند حجم عظیمی از داده‌هاست تا ماشین‌ها بتوانند الگوها را شناسایی کرده و تصمیمات مناسبتری بگیرند. داده‌ها به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که از تجربیات گذشته و بازخوردهای انسانی بیاموزند و در کارهای پیچیده‌تر به انسان‌ها کمک کنند. از این رو، داده‌ها پل ارتباطی میان هوش انسانی و مصنوعی هستند که بهبود کارایی و کاهش خطاها را به همراه دارند.

3. توجه به پایایی و محیط زیست (Focus on Sustainability and Environment)
یکی از اصول مهم انقلاب صنعتی پنجم، توجه به پایداری و حفظ محیط زیست است. امروزه داده‌ها نقش عمده‌ای در مدیریت منابع طبیعی و کاهش اثرات زیست‌محیطی ایفا می‌کنند. از طریق جمع‌آوری و تحلیل داده‌های محیطی، می‌توان روند‌های خطرناک را پیش‌بینی کرده و اقدامات پیشگیرانه‌ای را برای کاهش آسیب‌های زیست محیطی انجام داد. به عنوان مثال، در کشاورزی هوشمند، داده‌ها می‌توانند مصرف آب و انرژی را بهینه کنند و استفاده از مواد شیمیایی را کاهش دهند که این نکته به حفظ منابع طبیعی کمک می‌کند.

نتیجه‌گیری
سه اصل انسان‌محوری، همکاری انسان و ماشین، و پایایی و حفاظت از محیط زیست، به طور مستقیم با داده‌محوری انقلاب صنعتی پنجم مرتبط هستند. داده‌ها زیرساخت اطلاعاتی این اصول بوده و زمینه را برای تحقق اهداف بلندمدت این انقلاب فراهم می‌سازند. به این ترتیب، داده‌ها و تحلیل‌های مبتنی بر داده‌ها نه تنها به پیشرفت تکنولوژیکی و صنعتی کمک می‌کنند، بلکه سهم بسزایی در بهبود کیفیت زندگی و حفاظت از محیط زیست دارند. در نهایت، هر گونه پیشرفت در انقلاب صنعتی پنجم بدون داده‌های مناسب و تحلیل‌های دقیق، ممکن نخواهد بود.

انقلاب صنعتی چهارم و داده محوری

۹ اصل انقلاب صنعتی چهارم و ارتباط آنها با داده محوری

انقلاب صنعتی چهارم، که گاهی از آن به عنوان انقلاب دیجیتال یاد می‌شود، منجر به تحولات گسترده‌ای در سیستم های تولیدی و اقتصادی جهان شده است. این انقلاب بر پایه‌ی فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء، روباتیک پیشرفته و داده‌های بزرگ استوار است. در این نوشتار به بررسی ۹ اصل انقلاب صنعتی چهارم و ارتباط نزدیک آن‌ها با داده محوری خواهیم پرداخت.

۱. فناوری های شناختی: انقلاب صنعتی چهارم نیازمند فناوری‌هایی است که قادر به تحلیل داده‌ها و استخراج معنا از آن‌ها باشند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، از اصلی‌ترین اجزاء این فناوری‌ها هستند که با استفاده از داده‌های بزرگ، توانایی‌های شناختی را به سطحی بی‌سابقه می‌رسانند.

۲. اتوماسیون و رباتیک پیشرفته: در این انقلاب، روبات‌ها و سیستم‌های خودکار بیش از پیش قادر به تحلیل و استفاده از داده‌ها هستند تا وظایف پیچیده را با دقت و کارایی بالا انجام دهند.

3. اینترنت اشیاء (IoT): اتصال میلیاردها دستگاه به اینترنت و کسب اطلاعات به وسیله‌ی حسگرها، نقش بسیار مهمی در این انقلاب دارد. داده‌های جمع آوری شده از این دستگاه‌ها می‌توانند برای تحلیل‌های پیشگویانه و تصمیم‌گیری‌های هوشمند مورد استفاده قرار گیرند.

۴. واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR): این فناوری‌ها امکان تعامل بیشتر با داده‌ها را برای کاربران فراهم می‌کنند، ارائه تجربیات غنی‌تری از طریق ترکیب دنیای واقعی و مجازی.

۵. سیستم‌های سایبری-فیزیکی: ترکیب سیستم‌های فیزیکی و دیجیتالی، که توسط داده‌ها به هم متصل و هماهنگ می‌شوند، نقش کلیدی در این انقلاب دارد. به کمک این سیستم‌ها، داده‌ها می‌توانند در زمان واقعی پردازش و واکنش داده شوند.

۶. ابزارهای تحلیلی پیشرفته: داده محور بودن این انقلاب نیازمند ابزارهای تحلیلی پیشرفته‌ای است که بتوانند حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل کرده و الگوهای نهفته را کشف کنند. این ابزارها به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا تصمیمات بهتر و دقیقتری بگیرند.

۷. بلاکچین و امنیت داده‌ها: با افزایش حجم داده‌ها، نیاز به سیستم‌های امنیتی قوی‌تر نیز افزایش می‌یابد. فناوری بلاکچین با فراهم کردن راه‌حل‌های شفاف و امن، نقش اساسی در محافظت از داده‌ها ایفا می‌کند.

۸. پردازش ابری: استفاده از فناوری‌های ابری امکان ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ را بدون نیاز به سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های سخت‌افزاری فراهم می‌کند. این فناوری دسترسی به داده‌ها و تحلیل آن‌ها را در هر زمان و مکانی میسر می‌سازد.

۹. شیوه‌های تولید انعطاف‌پذیر: تولید انعطاف‌پذیر نیازمند اطلاعات دقیقی است که از طریق تحلیل داده‌ها به دست می‌آید. این شیوه‌ها به تولیدکنندگان امکان می‌دهند تا با توجه به تغییرات بازار و نیازهای مشتریان، سریعا واکنش نشان داده و فرایند تولید را بهینه کنند.

به طور کلی، انقلاب صنعتی چهارم به شدت وابسته به داده‌ها و توانایی تحلیل و استفاده از آن‌هاست. سازمان‌هایی که بتوانند به خوبی از داده‌ها بهره‌برداری کنند، می‌توانند در این انقلاب موفقیت‌های بزرگی کسب کنند. داده‌ها علاوه بر بهبود فرایندها و افزایش کارایی، می‌توانند منجر به نوآوری‌ها و ابداعات جدیدی شوند که در نهایت به رشد و توسعه اقتصادی منجر خواهد شد.

مدلهای درآمدی EM

مدل درآمدی ارزشی EM - Value-based Revenue Model

مدل درآمدی EM یا «مدل درآمدی ارزشی» (Value-based Revenue Model) یکی از رویکردهای کسب و کار است که بر اساس ارزش ارائه شده به مشتریان، درآمد کسب می‌کند. این مدل به جای تمرکز بر هزینه‌ها و قیمت‌گذاری صرفاً بر اساس آنها، بر این تمرکز دارد که چه میزان ارزش واقعی برای مشتریان تولید می‌کند و بر اساس آن قیمت‌گذاری انجام می‌شود.

مثال‌ها و کاربردها:

1. اشتراک‌های نرم‌افزار (SaaS): – مثال: سرویس‌هایی مانند Adobe Creative Cloud یا Microsoft Office 365. این نرم‌افزارها به جای فروش یک‌باره، بر اساس اشتراک ماهانه یا سالانه درآمد کسب می‌کنند.
– کاربرد: مشتریان ماهانه یا سالانه مبلغی را پرداخت می‌کنند و در ازای آن به روزترین نسخه‌ها و خدمات پشتیبانی دسترسی دارند.

2. بیمه‌نامه‌ها: – مثال: انواع بیمه‌های سلامت، خودرو، و منازل که بر اساس سطح پوشش و ارزش ارائه شده قیمت‌گذاری می‌شوند.
– کاربرد: مشتریان برای اطمینان از پوشش‌های مختلف مبالغ متفاوتی پرداخت می‌کنند که بسته به میزان و نوع پوشش می‌تواند متفاوت باشد.

3. برنامه‌های آموزشی و دوره‌ها: – مثال: دوره‌های تخصصی آنلاین مثل دوره‌های Coursera یا Udacity که بسته به سطح تخصص و محتوای ارائه شده قیمت‌گذاری می‌شوند.
– کاربرد: مشتریانی که به دنبال افزایش مهارت‌های حرفه‌ای خود هستند، تمایل دارند برای دوره‌هایی که بیشترین ارزش را برای آنها ایجاد می‌کند هزینه بیشتری پرداخت کنند.

4. خدمات مشاوره‌ای و حرفه‌ای: – مثال: شرکت‌های مشاوره مدیریتی مانند McKinsey یا Boston Consulting Group که برای خدمات مشاوره‌ای استراتژیک خود هزینه‌های قابل توجهی دریافت می‌کنند.
– کاربرد: مشتریان این خدمات انتظار دارند که مشاوره‌های ارائه شده ارزش افزوده قابل توجهی به کسب و کار آنها بدهد، و بر همین اساس هزینه‌ها را می‌پذیرند.

کاربردهای مدل درآمدی EM:
– بهبود تجربه مشتری: به دلیل تمرکز بر ارزش، شرکت‌ها مجبورند به طور مستمر در افزایش کیفیت و ارزش خدمات خود بکوشند.
– قابلیت انعطاف‌پذیری: به شرکت‌ها اجازه می‌دهد بسته‌های مختلف با قیمت‌های متفاوت متناسب با نیازها و ارزش‌های مختلف مشتریان ارائه دهند.
– کاهش ریسک تجاری: مدل اشتراکی یا پرداخت بر اساس ارزش می‌تواند جریان‌های پایدار درآمدی ایجاد کند و از نظر مالی پایداری بیشتری به همراه داشته باشد.

در نهایت، مدل درآمدی EM به کسب و کارها کمک می‌کند تا با تاکید بر ارزش واقعی خدمات و محصولات خود، رابطه‌ای مستمر و اعتمادآمیز با مشتریان خود برقرار کنند.
افزایش کیفیت زندگی از طریق هوش مصنوعی

کاربردهای هوش مصنوعی در کیفیت زندگی

افزایش کیفیت زندگی از طریق هوش مصنوعی

کاربردهای احتمالی هوش مصنوعی در بهبود کیفیت زندگی می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

1. بهبود خدمات بهداشتی و درمانی: هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص بیماری‌ها، پیشنهاد درمان‌های شخصی‌سازی شده و مدیریت داده‌های پزشکی کمک کند.
2. افزایش کارایی حمل و نقل: با استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت ترافیک و توسعه خودروهای خودران، می‌توان زمان سفر و آلودگی هوا را کاهش داد.
3. آموزش هوشمند: هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد برنامه‌های آموزشی شخصی‌سازی شده برای دانش‌آموزان کمک کند و دسترسی به منابع آموزشی را بهبود بخشد.
4. مدیریت انرژی: با استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت شبکه‌های برق و بهینه‌سازی مصرف انرژی، می‌توان بهره‌وری انرژی را افزایش داد و هزینه‌ها را کاهش داد.
5. بهبود خدمات شهری: هوش مصنوعی می‌تواند در مدیریت زباله، نظارت بر کیفیت هوا و آب، و بهبود امنیت عمومی نقش داشته باشد.
6. پشتیبانی از سالمندان: با استفاده از ربات‌ها و سیستم‌های هوشمند، می‌توان به سالمندان در انجام کارهای روزمره و مراقبت‌های بهداشتی کمک کرد.

این کاربردها نشان می‌دهند که هوش مصنوعی می‌تواند تاثیرات مثبتی بر جنبه‌های مختلف زندگی انسان‌ها داشته باشد و کیفیت زندگی را بهبود بخشد.
افزایش کیفیت زندگی از طریق هوش مصنوعی
AI

هوش مصنوعی چیست – AI

هوش عمومی مصنوعی (AGI) یا Artificial General Intelligence

 خلاصه و اصل مطلب

این مقاله به بررسی هوش مصنوعی (AI) و انواع مختلف آن، از جمله هوش مصنوعی ضعیف و قوی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌پردازد. همچنین به کاربردهای واقعی هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف مانند تشخیص گفتار، خدمات مشتری، بینایی کامپیوتر، زنجیره تأمین، پیش‌بینی هوا و تشخیص ناهنجاری‌ها اشاره می‌کند. تاریخچه‌ای از هوش مصنوعی و نقاط عطف مهم آن نیز ارائه شده است.

 
هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا AI، فناوری است که به کامپیوترها و ماشین‌ها امکان می‌دهد تا هوش و قابلیت‌های حل مسئله انسانی را شبیه‌سازی کنند. به تنهایی یا در ترکیب با فناوری‌های دیگر (مانند حسگرها، موقعیت‌یابی جغرافیایی، رباتیک)، AI می‌تواند وظایفی را انجام دهد که در غیر این صورت نیاز به هوش یا مداخله انسانی دارند. دستیاران دیجیتال، راهنمایی GPS، وسایل نقلیه خودران و ابزارهای تولیدی AI (مانند Chat GPT از Open AI) تنها چند نمونه از AI در اخبار روزانه و زندگی روزمره ما هستند.

به عنوان یک زمینه از علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی شامل (و اغلب همراه با) یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. این رشته‌ها شامل توسعه الگوریتم‌های AI هستند که بر اساس فرآیندهای تصمیم‌گیری مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند و می‌توانند از داده‌های موجود یاد بگیرند و با گذشت زمان طبقه‌بندی‌ها یا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهند.

هوش مصنوعی از چرخه‌های زیادی از هیجان عبور کرده است، اما حتی برای شکاکان، انتشار ChatGPT به نظر می‌رسد که نقطه عطفی باشد. آخرین باری که AI تولیدی اینقدر بزرگ بود، پیشرفت‌ها در بینایی کامپیوتر بود، اما اکنون جهش به جلو در پردازش زبان طبیعی (NLP) است. امروزه، AI تولیدی می‌تواند نه تنها زبان انسانی بلکه انواع داده‌های دیگر از جمله تصاویر، ویدئو، کد نرم‌افزار و حتی ساختارهای مولکولی را یاد بگیرد و ترکیب کند.

کاربردهای AI هر روز در حال رشد هستند. اما با افزایش هیجان در مورد استفاده از ابزارهای AI در کسب و کار، گفتگوها در مورد اخلاق AI و AI مسئولانه بسیار مهم می‌شوند. برای اطلاعات بیشتر در مورد موضع IBM در این مسائل، لطفاً مقاله “Building trust in AI” را بخوانید.


انواع هوش مصنوعی: هوش مصنوعی  ضعیف در مقابل هوش مصنوعی قوی

هوش مصنوعی ضعیف—که به عنوان هوش مصنوعی محدود یا هوش مصنوعی محدود مصنوعی (ANI) نیز شناخته می‌شود—AI است که برای انجام وظایف خاص آموزش دیده و متمرکز شده است. هوش مصنوعی ضعیف بیشتر AI‌هایی که امروز ما را احاطه کرده‌اند را هدایت می‌کند. “محدود” ممکن است توصیف مناسب‌تری برای این نوع AI باشد زیرا اصلاً ضعیف نیست: این نوع AI برخی از کاربردهای بسیار قوی را ممکن می‌سازد، مانند Siri اپل، Alexa آمازون، IBM watsonx™ و وسایل نقلیه خودران.

هوش مصنوعی قوی شامل هوش عمومی مصنوعی (AGI) و هوش فوق‌العاده مصنوعی (ASI) است. AGI، یا هوش عمومی، یک شکل نظری از AI است که در آن یک ماشین دارای هوشی برابر با انسان‌ها خواهد بود؛ این ماشین خودآگاه خواهد بود و توانایی حل مسئله، یادگیری و برنامه‌ریزی برای آینده را خواهد داشت. ASI—که به عنوان هوش فوق‌العاده نیز شناخته می‌شود—از هوش و توانایی مغز انسان فراتر خواهد رفت. در حالی که هوش مصنوعی قوی هنوز کاملاً نظری است و هیچ نمونه عملی در حال حاضر وجود ندارد، این بدان معنا نیست که محققان AI نیز در حال بررسی توسعه آن نیستند. در همین حال، بهترین نمونه‌های ASI ممکن است از داستان‌های علمی تخیلی باشد، مانند HAL، دستیار کامپیوتری فوق‌العاده و سرکش در “2001: A Space Odyssey”.


یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق زیرشاخه‌های AI هستند و یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است.

هر دو الگوریتم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی برای “یادگیری” از مقادیر زیادی داده استفاده می‌کنند. این شبکه‌های عصبی ساختارهای برنامه‌ریزی شده‌ای هستند که بر اساس فرآیندهای تصمیم‌گیری مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند. آن‌ها از لایه‌های گره‌های متصل به هم تشکیل شده‌اند که ویژگی‌هایی را از داده‌ها استخراج کرده و پیش‌بینی‌هایی در مورد آنچه داده‌ها نشان می‌دهند انجام می‌دهند.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در انواع شبکه‌های عصبی که استفاده می‌کنند و میزان مداخله انسانی متفاوت هستند. الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین از شبکه‌های عصبی با یک لایه ورودی، یک یا دو لایه “پنهان” و یک لایه خروجی استفاده می‌کنند. به طور معمول، این الگوریتم‌ها به یادگیری نظارت شده محدود می‌شوند: داده‌ها باید توسط کارشناسان انسانی ساختاردهی یا برچسب‌گذاری شوند تا الگوریتم بتواند ویژگی‌هایی را از داده‌ها استخراج کند.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌کنند—شبکه‌هایی که از یک لایه ورودی، سه یا بیشتر (اما معمولاً صدها) لایه پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شده‌اند. این لایه‌های متعدد یادگیری بدون نظارت را ممکن می‌سازند: آن‌ها استخراج ویژگی‌ها از مجموعه‌های داده بزرگ، بدون برچسب و غیرساختاریافته را خودکار می‌کنند. زیرا نیازی به مداخله انسانی ندارد، یادگیری عمیق اساساً یادگیری ماشین در مقیاس را ممکن می‌سازد.


ظهور مدل‌های تولیدی

AI تولیدی به مدل‌های یادگیری عمیقی اشاره دارد که می‌توانند داده‌های خام—مثلاً تمام ویکی‌پدیا یا آثار جمع‌آوری شده رمبرانت—را بگیرند و “یاد بگیرند” که خروجی‌های آماری محتمل را هنگام درخواست تولید کنند. در سطح بالا، مدل‌های تولیدی یک نمایش ساده‌شده از داده‌های آموزشی خود را رمزگذاری می‌کنند و از آن برای ایجاد یک کار جدید که مشابه، اما نه یکسان با داده‌های اصلی است، استفاده می‌کنند.

مدل‌های تولیدی سال‌ها در آمار برای تحلیل داده‌های عددی استفاده شده‌اند. با این حال، ظهور یادگیری عمیق امکان گسترش آن‌ها به تصاویر، گفتار و انواع داده‌های پیچیده دیگر را فراهم کرد. از جمله اولین کلاس مدل‌های AI که این دستاورد را به دست آوردند، اتواینکودرهای واریاسیونال یا VAEs بودند که در سال 2013 معرفی شدند. VAEs اولین مدل‌های یادگیری عمیقی بودند که به طور گسترده برای تولید تصاویر و گفتار واقعی استفاده شدند.

“VAEs دروازه‌های مدل‌سازی تولیدی عمیق را با آسان‌تر کردن مقیاس‌بندی مدل‌ها باز کردند”، گفت آکاش سریواستاوا، یک متخصص AI تولیدی در آزمایشگاه MIT-IBM Watson AI. “بسیاری از آنچه که امروز به عنوان AI تولیدی می‌شناسیم از اینجا شروع شد.”

نمونه‌های اولیه مدل‌ها، از جمله GPT-3، BERT، یا DALL-E 2، نشان داده‌اند که چه چیزی ممکن است. در آینده، مدل‌ها بر روی مجموعه گسترده‌ای از داده‌های بدون برچسب آموزش داده خواهند شد که می‌توانند برای وظایف مختلف با حداقل تنظیم دقیق استفاده شوند. سیستم‌هایی که وظایف خاصی را در یک حوزه انجام می‌دهند، جای خود را به سیستم‌های AI گسترده‌ای می‌دهند که به طور کلی‌تر یاد می‌گیرند و در حوزه‌ها و مشکلات مختلف کار می‌کنند. مدل‌های پایه، که بر روی مجموعه‌های داده بزرگ و بدون برچسب آموزش داده شده و برای مجموعه‌ای از کاربردها تنظیم دقیق شده‌اند، این تغییر را هدایت می‌کنند.

در مورد آینده AI، وقتی صحبت از AI تولیدی می‌شود، پیش‌بینی می‌شود که مدل‌های پایه به طور چشمگیری پذیرش AI در شرکت‌ها را تسریع کنند. کاهش نیاز به برچسب‌گذاری، ورود کسب و کارها را بسیار آسان‌تر خواهد کرد و اتوماسیون AI بسیار دقیق و کارآمدی که آن‌ها ممکن

منبع مطلب : IBM

AI
سیستم هوش عمومی مصنوعی (AGI) پیشرفته

هوش عمومی مصنوعی (AGI)

هوش عمومی مصنوعی (AGI) یا Artificial General Intelligence

هوش عمومی مصنوعی (AGI) یا Artificial General Intelligence به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که قابلیت نمایش مهارت‌های شناختی انسانی به صورت کامل و عمومی را داراست. بر خلاف هوش مصنوعی محدود یا Narrow AI که تنها در یک زمینه خاص و برای انجام وظایف مشخص طراحی شده است (مثلاً تشخیص چهره یا ترجمه زبان)، AGI قابلیت انجام هر کار هوشمندی که یک انسان بتواند انجام دهد را دارد.

 ویژگی‌های AGI

1. چندوظیفه‌ای بودن: AGI می‌تواند وظایف مختلف و پیچیده‌ای را در حوزه‌های متفاوت انجام دهد.
2. خودآموزی و خودبهینه‌سازی: همانند انسان‌ها، AGI توانایی یادگیری از تجربیات گذشته و بهبود کارکردهای خود را دارد.
3. انعطاف‌پذیری شناختی: AGI می‌تواند مسائل جدید و ناشناخته را شناسایی و حل کند.
4. استقلال در تصمیم‌گیری: AGI می‌تواند به صورت مستقل تصمیم‌گیری کند و نیاز به دستورالعمل‌های دقیق ندارد.

 کاربردهای AGI

1. پزشکی و بهداشت: AGI می‌تواند در تشخیص بیماری‌ها، پیشنهاد درمان‌ها و حتی توسعه داروهای جدید به کار رود. همچنین می‌تواند در مدیریت بیمارستان‌ها و بهبود فرآیندهای پزشکی نقش داشته باشد.
2. مهندسی و فناوری: AGI می‌تواند در طراحی سیستم‌های پیچیده، بهبود فرآیندهای تولید صنعتی و توسعه فناوری‌های جدید مفید باشد.
3. آموزش و یادگیری: با استفاده از AGI می‌توان سیستم‌های آموزشی شخصی‌سازی شده و بهبود یافته‌ای را طراحی کرد که برای هر دانش‌آموز مناسب هستند.
4. مدیریت منابع و محیط زیست: AGI می‌تواند در مدیریت منابع طبیعی، پیش‌بینی تغییرات اقلیمی و ارائه راهکارهای جدید برای مسائل زیست‌محیطی به کار گرفته شود.
5. تحقیقات علمی: AGI می‌تواند به دانشمندان در زمینه‌های مختلف علمی کمک کند تا به سرعت و با دقت بیشتری به پیشرفت‌های جدید دست یابند.
6. امنیت سایبری: با استفاده از قدرت یادگیری و تحلیل داده‌ها، AGI می‌تواند به شناسایی تهدیدات سایبری و توسعه راهکارهای دفاعی کمک کند.
7. هوش تجاری: AGI می‌تواند در تحلیل داده‌های تجاری، پیش‌بینی روند بازار و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک مدیریت کمک کند.

 چالش‌ها و موانع AGI

1. اخلاقیات و حقوقی: باید قوانینی برای استفاده از AGI تدوین شود تا از سوء استفاده و تأثیر منفی آن جلوگیری شود.
2. پیچیدگی فنی: توسعه AGI نیازمند فناوری‌های بسیار پیشرفته و توانایی‌های بالای محاسباتی است.
3. پذیرش اجتماعی: ممکن است پذیرش عمومی AGI به زمان نیاز داشته باشد، به خصوص در زمینه‌هایی که با زندگی روزمره مردم تداخل دارد.

به طور کلی، AGI دارای پتانسیل بالایی است تا دنیای ما را به نحو چشمگیری تغییر دهد، اما برای رسیدن به آن نیازمند عبور از چالش‌ها و موانع متعددی هستیم.

سیستم هوش عمومی مصنوعی (AGI) پیشرفته
Data monetization

Data monetization – تبدیل داده به پول

داده مونیتیزیشن یا داده به پول تبدیل کردن - Data monetization

داده مونیتیزیشن یا داده به پول تبدیل کردن، فرایندی است که طی آن یک سازمان یا فرد از داده‌هایی که جمع آوری می‌کند، درآمد کسب می‌کند. اساساً این به معنای استفاده از داده‌ها برای ایجاد ارزش مالی است. داده‌های جمع‌آوری‌شده می‌توانند به شکل‌های مختلف تجزیه و تحلیل شوند تا به عنوان منابع درآمد برای شرکت‌ها و سازمان‌ها ایجاد شوند.

برخی از روش‌های شمارگانی داده شامل موارد زیر است:
1. **فروش داده‌ها**: فروش داده‌های خام به شرکت‌های دیگر که ممکن است به آن‌ها نیاز داشته باشند.
2. **تحلیل داده‌ها**: ارائه خدمات تحلیل داده‌ها به شرکت‌های دیگر و کمک به آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری.
3. **تبلیغات هدفمند**: استفاده از داده‌ها برای شناخت بهتر کاربران و ارائه تبلیغات متناسب با آنها.
4. **محصولات مبتنی بر داده**: توسعه محصولات و خدمات جدید بر اساس تحلیل داده‌ها.
5. **بهینه‌سازی عملیات**: بهبود فرآیندهای داخلی با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری.

در واقع، داده‌ها به یکی از ارزشمندترین منابع در دنیای مدرن تبدیل شده‌اند و شرکت‌ها به دنبال راه‌هایی هستند تا از این منابع برای بهبود عملکرد و افزایش درآمد خود بهره‌برداری کنند.

Data monetization
داده محوری وب۳

وب۳ و داده محوری

وب ۳ و ارتباط آن با داده محوری

وب ۳، پدیده‌ای نسبتا جدید، نویدبخش تحولی در نحوه استفاده ما از اینترنت و فناوری‌های مرتبط با آن است. این نسل سوم وب، که به عنوان نتیجه‌ای از تکامل فناوری‌های بلاک‌چین، هوش مصنوعی و تمرکز بر داده محوری ظهور کرده است، دارای ویژگی‌های متعددی است که آن را متمایز از نسل‌های قبلی می‌سازد.

وب ۱، با ماهیت ایستا و محدودی که داشت، بیشتر بر ارائه اطلاعات به کاربران متمرکز بود. در این دوره کاربران به شدت مصرف‌کننده اطلاعات بودند و تعامل محدودی با وب‌سایت‌ها داشتند. با ظهور وب ۲، اینترنت به یک پلتفرم تعاملی تبدیل شد. شبکه‌های اجتماعی، وبلاگ‌ها و سایت‌های ویکی نمونه‌هایی از این تحول بودند که به کاربران امکان تولید و اشتراک‌گذاری محتوا را دادند. اما وب ۲ با مشکلات و چالش‌های خاصی نیز همراه بود؛ از جمله تمرکز زیاد دیتا و اطلاعات کاربران در دستان چند شرکت بزرگ.

وب ۳، به عنوان یک واکنش به محدودیت‌ها و مشکلات وب ۲ توسعه یافته است. این نسل جدید وب، بر سه اصل اساسی تمرکز دارد: تمرکززدایی (Decentralization)، شفافیت (Transparency) و امنیت (Security). این اصول با استفاده از فناوری بلاک‌چین به تحقق می‌پیوندند. در وب ۳، به جای ذخیره‌سازی دیتا در دستان یک نهاد مرکزی، داده‌ها به صورت توزیعی و میان گروهی از کاربران ذخیره می‌شوند، که این امر به کاهش احتمال سوءاستفاده و حملات سایبری منجر می‌شود.

یکی از مهم‌ترین جنبه‌های وب ۳، ارتباطش با داده محوری است. داده محوری مفهوم جدیدی نیست، اما در ترکیب با تکنولوژی‌های جدید مثل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بلاک‌چین به سطوح جدیدی از پیشرفت دست یافته است. در وب ۳، داده‌ها به طور مداوم جمع‌آوری، تحلیل و استفاده می‌شوند تا تجربه کاربری بهتری ارائه دهند. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند اینترنت اشیا (IoT)، رسانه‌های اجتماعی و تعاملات کاربری به دست آیند.

بلاک‌چین به عنوان یکی از فناوری‌های کلیدی وب ۳، نقش حیاتی در توسعه داده محوری ایفا می‌کند. با استفاده از سیستم‌های توزیعی، بلاک‌چین تضمین می‌کند که داده‌ها همواره در دسترس، امن و بدون دستکاری باقی می‌مانند. این ویژگی‌ها امکان ذخیره‌سازی و اشتراک‌گذاری امن داده‌ها را میان چندین نهاد فراهم می‌کند، بدون اینکه هیچ‌کدام از آن‌ها بتوانند به صورت یک‌جانبه و مغرضانه داده‌ها را تغییر دهند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز در وب ۳ نقش مهمی دارند. این فناوری‌ها با تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را شناسایی کنند که به شناخت بهتر نیازها و رفتارهای کاربران کمک می‌کند. چنین تحلیلی به برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا نرم‌افزارها و خدماتی را طراحی کنند که به طور دقیق‌تری با نیازها و انتظارات کاربران منطبق باشند.

اهمیت دیگری که وب ۳ برای داده محوری دارد، حفظ حریم خصوصی و مالکیت داده‌هاست. در وب ۲، بسیاری از کاربران مجبور به زدن چشمان خود به مسئله استفاده از داده‌های شخصی‌شان توسط شرکت‌های بزرگ شدند. اما وب ۳ به کاربران اجازه می‌دهد کنترل بیشتری بر داده‌های خود داشته باشند و تصمیم بگیرند که چه کسی و به چه صورتی از اطلاعات آن‌ها استفاده کند. فناوری‌های جدید مانند قراردادهای هوشمند (Smart Contracts) در بلاک‌چین به این روند کمک می‌کنند. این فناوری‌ها امکان پیاده‌سازی توافق‌نامه‌های دیجیتال را فراهم می‌کنند که به صورت خودکار و بدون نیاز به واسطه انجام می‌شود.

در نهایت، وب ۳ و داده محوری از طریق ایجاد اقتصاد جدیدی مانند اقتصاد توکن‌ها (Token Economy) همگام شده‌اند. در این مدل اقتصادی، کاربران می‌توانند با ارائه داده‌های خود به شبکه‌های توزیعی، به صورت واقعی سهمی از درآمدها و منافع حاصل از آن داشته باشند. این نه تنها انگیزه‌ای قوی برای مشارکت کاربران فراهم می‌کند بلکه به تعادل بهتر و عادلانه‌تری در تخصیص منابع و فواید نیز کمک می‌نماید.

به طور خلاصه، وب ۳ و ارتباطش با داده محوری می‌تواند نشانه‌ای از آینده‌ای باشد که در آن کاربران، داده‌ها و فناوری‌ها به طور همزمان به شکلی هماهنگ و همساز با یکدیگر تعامل دارند. این تحول نه تنها کیفیت خدمات و نرم‌افزارها را بهبود می‌بخشد بلکه امنیت و حریم خصوصی کاربران را نیز به صورت قابل توجهی افزایش می‌دهد.

داده محوری وب۳
Data Driven

داده محوری

داده محوری در عصر دیجیتال: مبانی، کاربردها و آینده

مقدمه
در عصر دیجیتال، داده به یکی از باارزش‌ترین دارایی‌های سازمان‌ها و جامعه تبدیل شده است. مفهوم “داده محوری” به استفاده استراتژیک از داده‌ها در فرآیندها و تصمیم‌گیری‌های سازمانی اشاره دارد. در این مقاله، به بررسی اساس و اهمیت داده محوری، کاربردهای آن در صنعت و جامعه، و نیز چشم انداز آینده آن می‌پردازیم.

مبانی داده محوری
داده محوری به معنای تمرکز بر جمع آوری، تحلیل و استفاده از داده‌ها برای بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری در سازمان‌ها است. این رویکرد یک تغییر اساسی از تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر شهود به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر شواهد تجربی و تحلیلی است. داده محوری شامل چندین مرحله کلیدی است:
1. جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های مرتبط و با کیفیت از منابع مختلف، مانند تراکنش‌های مشتریان، حسگرها، شبکه‌های اجتماعی و سایر منابع دیجیتال.
2. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها: استفاده از سیستم‌های مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) و پایگاه‌های داده پیشرفته برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها.
3. تحلیل داده‌ها: استفاده از ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده‌ها مانند یادگیری ماشین، داده‌کاوی و آمار برای استخراج الگوها و الگوهای پنهان.
4. بصری‌سازی و گزارش‌دهی: تبدیل نتایج تحلیل‌ها به گزارش‌ها و داشبوردهایی که توسط تصمیم‌گیران قابل فهم و استفاده باشند.
5. بهبود و توسعه مستمر: استفاده از نتایج تحلیل‌ها برای بهبود فرآیندها و راهبردهای سازمانی و توسعه مداوم عملکرد.

کاربردهای داده محوری در صنایع مختلف
داده محوری در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها نقش حیاتی دارد. در حوزه بهداشت و درمان، داده محوری به بهبود تشخیص بیماری‌ها، توسعه داروهای جدید و بهینه‌سازی خدمات درمانی کمک می‌کند. در صنعت مالی، تجزیه و تحلیل داده‌ها به پیش‌بینی حرکت‌های بازار، شناسایی تقلب و مدیریت ریسک کمک می‌کند. صنعت خرده‌فروشی نیز از تحلیل داده‌ها برای پیش‌بینی نیازهای مشتریان، بهینه‌سازی موجودی و افزایش فروش استفاده می‌کند.

یکی از مزایای کلیدی داده محوری، توانایی شخصی‌سازی خدمات و محصولات است. شرکت‌هایی که از داده‌های مشتریان به صورت هوشمندانه بهره‌برداری می‌کنند، می‌توانند تجربه مشتریان را بهبود بخشند و ارزش افزوده بیشتری ایجاد کنند. به عنوان مثال، خدمات پخش محتوا مانند Netflix از تحلیل داده‌های بینندگان برای توصیه فیلم‌ها و سریال‌های مورد علاقه‌شان استفاده می‌کنند. همچنین، شرکت‌های تجارت الکترونیک مانند Amazon از الگوهای خرید مشتریان برای ارائه پیشنهادات ویژه بهره‌برداری می‌کنند.

چالش‌ها و نیازمندی‌ها
اگرچه داده محوری مزایای بسیاری دارد، اما با چالش‌هایی نیز همراه است. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها، حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها است. سازمان‌ها باید از استانداردهای حفظ حریم خصوصی و سیاست‌های امنیتی قوی پیروی کنند تا از سوء استفاده‌های احتمالی جلوگیری کنند. همچنین، نیاز به تکنولوژی‌های پیشرفته و تیم‌های تخصصی تحلیل داده‌ها از دیگر چالش‌ها است.

برای موفقیت در پیاده‌سازی داده محوری، سازمان‌ها باید فرهنگ داده محور را ترویج کنند. این بدین معناست که تمامی اعضای سازمان باید اهمیت داده‌ها و تحلیل آن‌ها را درک کرده و به استفاده مستمر از داده‌ها در فرآیندهای کاری خود باور داشته باشند. همچنین، سرمایه‌گذاری در آموزش و توسعه مهارت‌های تحلیل داده‌ها برای کارکنان ضروری است.

چشم‌انداز آینده داده محوری
با پیشرفت‌ فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اینترنت اشیا (IoT)، چشم‌انداز آینده داده محوری بسیار روشن است. سازمان‌ها می‌توانند از این فناوری‌ها برای دستیابی به تحلیل‌های پیشرفته‌تر و هوش تجاری عمیق‌تر استفاده کنند. به عنوان مثال، با تحلیل داده‌های حسگرها و دستگاه‌های متصل به اینترنت، شرکت‌های تولیدی می‌توانند بهره‌وری خود را افزایش داده و نیازهای تعمیر و نگهداری را پیش‌بینی کنند.

همچنین، با توسعه الگوریتم‌های پیچیده‌تر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، امکان تحلیل داده‌های پیچیده‌تر و دسترسی به بینش‌های جدید افزایش می‌یابد. به عنوان مثال، تحلیل داده‌های ژنتیکی می‌تواند به تولید درمان‌های شخصی‌سازی‌شده برای بیماران کمک کند.

نتیجه‌گیری
داده محوری نه تنها یک رویکرد استراتژیک برای بهبود عملکرد سازمان‌ها است، بلکه یک ضرورت در دنیای دیجیتال امروزی به حساب می‌آید. سازمان‌هایی که از توانایی‌های تحلیلی و داده‌محوری برخوردار هستند، می‌توانند به تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و آگاهانه‌تر بپردازند و از رقابت جلو بزنند. چشم‌انداز آینده نیز نشان می‌دهد که با پیشرفت‌های فناوری، داده محوری می‌تواند به ارتقاء یافته‌های جدید و نوآوری‌های بیشتر منجر شود. از این رو، سازمان‌ها باید خود را برای پذیرش و استفاده بهینه از این رویکرد آماده کنند.

Data Driven