رایانش ابری در هوش مصنوعی یکی از بهترین ابزار‌های است که در بستر اینترنت و برای کمک به بشر معرفی شده است!
پردازش داده‌ها با بیشترین سرعت ممکن، ذخیره‌سازی حجم عظیمی از داده‌ها، بازیابی نتایج پردازش داده‌ها، دسترسی به پایگاه داده‌های بزرگ و مواردی از این دست، جزو بزرگترین چالش‌های مهندسین علوم کامپیوتر در طی چند سال اخیر بوده است. با توجه به اینکه همه افراد به سیستم‌هایی با ظرفیت حافظه زیاد و قدرت پردازش بسیار بالا دسترسی ندارند، وجود ابزاری که بتواند تمام قابلیت‌های لازم را فراهم کند ضروری است.
خوشبختانه این ابزار موجود است! رایانش ابری یکی از بهترین ابزار‌ها برای ذخیره‌سازی و پردازش داده به شمار می‌رود. در حال حاضر، صنایع و مشاغل زیادی از رایانش ابری برای پیشبرد کارها و اهداف‌شان استفاده می‌کنند.
سوالی که شاید برای شما هم پیش آمده باشد این است که اصلا رایانش ابری چیست و چه ارتباطی با هوش مصنوعی دارد؟ با ما همراه باشید تا با تاثیرات، مزایا و کاربردهای رایانش ابری در هوش مصنوعی بیشتر آشنا شویم…
رایانش ابری چیست؟
قبل از هر چیزی، بیایید کمی با مفهوم رایانش ابری و نحوه استفاده از آن آشنا شویم. رایانش ابری یا همان چیزی که به آن محاسبات ابری نیز گفته می‌شود، یکی از فناوری‌های نوین به شمار می‌رود که با هدف فراهم کردن پردازش داده‌ها برای کاربران متعدد، بدون نیاز به سخت افزارها و نرم افزارهای مورد نیاز، ساخته شده است.
با استفاده از این فناوری، تنها با داشتن یک حساب کاربری و اتصال اینترنت، می‌توانید حجم عظیمی از اطلاعات را در بستر اینترنت ذخیره کرده و آن‌ها را با متد‌های گزینشی، پردازش کنید و دیگر نیازی به خرید هارد، کارت گرافیک، پردازنده و در کل سخت افزارهای فیزیکی قدرتمند نخواهید داشت. در نتیجه، با مشکلات سخت‌افزاری یا مشکلاتی نظیر سرقت یا گم شدن اطلاعات سر و کار ندارید.
هوش مصنوعی چیست؟
بسیاری از افراد به محض شنیدن “هوش مصنوعی” تصور می‌کنند که این دانش، همیشه با علم رباتیک در ارتباط است؛ اما در واقع چنین نیست. هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم رایانه است که برای هوشمند‌سازی ماشین‌ها مطرح شده و هدف آن ساخت ماشین‌های هوشمندی است که می‌توانند وظایف انسانی را با دقت بالا و کمترین میزان خطا انجام دهند.
در واقع، در هوش مصنوعی، هدف این است که ماشین را به گونه‌ای برنامه نویسی کنیم که مانند انسان فکر کند و هوشی انسان گونه داشته باشد. همانطور که ما برای پیدا کردن علت‌ها به دنبال الگو‌ها و شواهد می‌گردیم، هوش مصنوعی نیز این کار را بر روی داده‌ها انجام می‌دهد.
حال شاید از خودتان بپرسید که تا زمانی که نیروی انسانی داریم، چه نیازی به هوش مصنوعی است؟ جواب این سوال بسیار ساده است. بیایید با یک مثال به این سوال پاسخ دهیم!
فرض کنید پلیس یک شهر به دنبال یک قاتل فراری است و می‌خواهد قبل از اینکه او مرتکب قتل بعدی شود، پیدایش کند. برای اینکار، می‌تواند به سراغ دوربین‌های شهری برود. حال تصور کنید در آن شهر، حداقل 10 دوربین مدار بسته در معابر و خیابان‌های شهر تعبیه شده است که به صورت 24 ساعته تصاویر را ثبت می‌کنند. برای بررسی این تصاویر، به حداقل 10 نیروی انسانی نیاز داریم که هر کدام بدون پلک زدن، خوابیدن، غذا خوردن و… بتوانند به مانیتور جلوی خود خیره شوند و افرادی که در مانیتور می‌بینند را با تصویر قاتل تطبیق دهند.
می‌بینید که پیدا کردن قاتل با این روش، کاری بسیار پرهزینه و پرخطا است. حال تنها با استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی و یک سیستم، می‌توان این کار را بسیار بهتر از حالت اول انجام داد؛ چرا که درصد خطای سیستم، بسیار پایین‌تر از خطای انسانی و این سیستم می‌تواند بی‌وقفه به کار خود ادامه دهد و در هر لحظه، محاسبات زیادی را انجام دهد.
برنامه هوش مصنوعی می‌تواند چهره افراد رهگذر را با چهره قاتل مقایسه کرده و به محض پیدا کردن شباهت، آن را به اوپراتور اطلاع دهد.
حتی می‌توان از هوش مصنوعی برای تبدیل فوری تصاویر دوربین‌های حرارتی (که برای دید در شب استفاده می‌شوند) به تصاویر معمولی استفاده نمود!
این تنها یک نمونه از کاربردهای بیشمار هوش مصنوعی بود. در حال حاضر، مهندسین هوش مصنوعی توانسته‌اند به دستاورد‌های زیادی دست پیدا کنند و کارهای غیر ممکن و نشدنی را با استفاده از این شاخه از علوم رایانه حل کنند.
حال نوبت پیدا کردن ارتباط هوش مصنوعی و رایانش ابری می‌رسد!
داده‌های هوش مصنوعی و محاسبات مربوط به آن‌ها، معمولا حجم بزرگی از فضای سیستم و پردازنده را اشغال می‌کنند. با توجه به اینکه حافظه و قدرت پردازش جزو مهم‌ترین ویژگی‌های هر سیستم به شمار می‌روند، استفاده از ابزاری که بتواند نگرانی از بابت این دو فاکتور مهم را کمتر کند، جزو اولویت مهندسین است.
با اینکه هوش مصنوعی بسیار زودتر از رایانش ابری شروع به کار کرد، اما با ظهور رایانش ابری، هوش مصنوعی به بهبود قابل توجهی دست پیدا کرد و مهندسین هوش مصنوعی زیادی در سرتاسر زمین، استفاده از آن را به عنوان نقطه عطفی در دنیای تکنولوژی قلمداد کردند. به عبارتی دیگر، بکار بردن رایانش ابری در هوش مصنوعی توانسته باعث شکوفایی و رونق گرفتن تحقیقات و کسب و کارهای بسیار زیادی شود.
چه افرادی از رایانش ابری استفاده می‌کنند؟
در دنیای امروز، به سختی می‌توانید مشاغلی را پیدا کنید که سر و کاری با رایانش ابری نداشته باشند. افراد مختلف، استارتاپ‌های کوچک، صنایع مختلف و حتی سازمان‌های چند سطحی می‌توانند از رایانش ابری برای ذخیره‌سازی اسناد و اطلاعات ضروری خود و همچنین پردازش راحت‌تر آن‌ها استفاده کنند.
رایانش ابری، نوعی پشتیبانگیری راحت را برای هر اندازه و ساختار داده‌ای انجام می‌دهد. حتی به تازگی سیستم‌های مالی نیز از رایانش ابری در هوش مصنوعی برای شناسایی تقلب و جلوگیری از وقوع آن کمک می‌گیرند.
یک ماژول خرده فروشی را تصور کنید که از پردازش‌های مبتنی بر ابر برای کمک به برند‌ها استفاده می‌کند تا این برند‌ها بتوانند فروش خود را با سرعت و سهولت بیشتری انجام دهند. این ماژول می‌تواند در عرض فقط چند ثانیه، تمامی موارد مربوط به فروش مانند تقاضا، استعلام موجودی کالا، قیمت محصول در بین رقبا، روند رشد قیمت محصول در بازار، محصولات پر فروش و… را به صورت خودکار در اختیار مشتری و فروشنده قرار دهد. چنین ماژول‌هایی که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، تاثیر قابل توجهی بر کاهش نیروی انسانی و خطاهای مربوط به آن دارند.
آیا استفاده از رایانش ابری در هوش مصنوعی باعث بهبود مدیریت داده‌ها می‌شود؟
قطعا بله! ابتکاراتی مانند شناخت و جذب داده‌های مفید، طبقه‌بندی کردن و در نهایت مدیریت کردن آن‌ها، از جمله خدماتی است که رایانش ابری در هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. همانطور که می‌دانید، سازمان‌های امروزی با حجم عظیمی از داده‌ها و اطلاعات مواجه هستند و مدیریت چنین داده‌هایی با استفاده از نیروی انسانی، کاری زمانبر و طاقت‌فرسا است.
ابزار‌های هوش مصنوعی که در محیط‌های رایانش ابری مشغول به کار هستند، می‌توانند جنبه‌های خاصی از پردازش داده‌ها را در مدت زمان بسیار کمی انجام داده و باعث بهبود مدیریت داده‌ها شوند.
مزایای رایانش ابری در هوش مصنوعی
هوش مصنوعی برای کمک به بشریت ابداع شد و هدف آن، حذف خطاهای انسانی و افزایش میزان بهرهوری است. با پیشرفت روز افزون تکنولوژی، کاربرد رایانش ابری در هوش مصنوعی بیش از پیش مشهود می‌شود که در ادامه، به آن‌ها می‌پردازیم…
1. اتوماسیون هوشمند
اتوماسیون هوشمند را می‌توان مهم‌ترین کاربرد رایانش ابری در هوش مصنوعی دانست. به لطف رایانش ابری، کسب و کارهایی که از هوش مصنوعی برای پیشبرد اهداف خود استفاده می‌کنند، بینش محور‌تر، استراتژیک‌تر و کارآمد‌تر شده‌اند. هوش مصنوعی مبتنی بر رایانش ابری می‌تواند کارهای وقت‌گیر و تکراری را به صورت خودکار و بدون هیچگونه کمکی از جانب نیروی انسانی انجام دهد.
در حین اینکه هوش مصنوعی در حال کار بر روی وظایف وقت‌گیر و خسته‌کننده است، نیروی انسانی می‌توانند بر روی گردش کار نظارت داشته باشند و یا بر روی عملیات استراتژیک متمرکز شوند.
2. کاهش هزینه ها
رایانش ابری در مقایسه با استفاده از مراکز داده داخلی، هزینه بسیار کمتری دارد. مراکز داده داخلی، برای نگهداری و راه اندازی، نیاز به مدیریت سخت‌افزار و تعمیرات دوره‌ای دارند. حتی اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی ساده تا متوسط با این مراکز هم می‌تواند هزینه‌های اولیه زیادی داشته باشد.
در مقابل، برای استفاده از سرویس‌های رایانش ابری، تنها کافی است حق اشتراک ماهانه را پرداخت کنید تا از تمامی خدمات آن‌ها بهره‌مند شوید. بدین صورت، دیگر نیازی به پرداخت هزینه‌های جانبی سخت‌افزاری نخواهید داشت.
علاوه براین، سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر رایانش ابری می‌توانند بدون دخالت انسان، بینش و الگوی خاصی از داده‌ها را استخراج کرده و از آن‌ها استفاده کنند.
3. مدیریت یکپارچه داده‌ها و فهم الگوی داده ها
سومین کاربرد رایانش ابری در هوش مصنوعی مربوط به مدیریت داده است. هوش مصنوعی یکی از ابزار‌های قدرتمند برای مدیریت و ساختاردهی داده‌ها محسوب می‌شود. با استفاده از هوش مصنوعی مبتنی بر رایانش ابری، مهندسین هوش مصنوعی توانایی بالایی در استفاده همزمان از چندین منبع داده و سازماندهی آن‌ها پیدا می‌کنند. بدین صورت، اصلاح و مدیریت داده‌ها آسان‌تر می‌شود.
4. مدیریت بر روی گردش کار و افزایش امنیت
با استفاده از هوش مصنوعی مبتنی بر رایانش ابری، تیم مهندسان هوش مصنوعی می‌توانند بر روی عملیات استراتژیک تمرکز کنند و کار محاسبات و تحلیل داده را به سرویس‌های رایانش ابری بسپارند. بدین صورت، مدیریت کار اصلی تیم بهتر از قبل صورت می‌گیرد و نیروی انسانی، زمان و تمرکز بیشتری بر روی وظایف اصلی‌شان دارند.
تیم‌های فناوری اطلاعات (IT) از ابزار‌های هوش مصنوعی مبتنی بر رایانش ابری، برای ردیابی و کنترل ترافیک شبکه استفاده می‌کنند. چنین ابزارهایی به محض ایجاد یک ناهنجاری در شبکه، مستقیما پیامی برای کاربران ارسال می‌کنند تا از آسیب رسیدن به داده‌های حیاتی جلوگیری کنند.
5. بینش عمیق‌تر
پنجمین کاربرد رایانش ابری در هوش مصنوعی به تحلیل داده‌ها مربوط است. با استفاده از رایانش ابری در هوش مصنوعی، می‌توان داده‌ها را با یکدیگر مقایسه کرد، الگوهای خاص آن را تشخیص داد و برای انجام کارهای محاسباتی، تنها از قسمت مهمی از داده‌ها استفاده نمود.
از آنجایی که در محاسبات هوش مصنوعی، اغلب با حجم عظیمی از داده‌های پرت (outlier) سر و کار داریم که کار مهندسین را با مشکل مواجه می‌کنند، رایانش ابری می‌تواند به عنوان ابزاری قدرتمند برای شناسایی این داده‌ها و صرف نظر کردن از آن‌ها در محاسبات عمل کند.
با چنین ابزاری، شرکت‌ها و صنایع با سرعت بیشتری به تجزیه و تحلیل داده‌های مهم خود می‌پردازند و می‌توانند در پاسخگویی نیاز‌های مشتریانشان، بهتر عمل کنند.
سخن پایانی
ترکیب هوش مصنوعی با رایانش ابری، در طی چند سال اخیر توانسته تعریف جدیدی از تجارت و کسب و کار را ارائه دهد. در حال حاضر، با توجه به رقابتی شدن روز افزون بازار‌ها، شرکت‌های زیادی وجود دارند که با استفاده از رایانش ابری در هوش مصنوعی، توانسته‌اند حجم عظیمی از داده‌ها را مدیریت و پردازش کرده و در بهبود کیفیت ارائه خدمات و محصولاتشان، به موفقیت زیادی دست پیدا کنند.
رایانش ابری در هوش مصنوعی توانسته کارهای تقریبا غیر ممکن را آسان کند. کاهش هزینه‌ها، تسریع پردازش، مدیریت بهتر اطلاعات و… از جمله مزایای این ابزار مهم به شمار می‌روند. با برخی تغییرات اساسی در جهت کاهش معایب این سیستم، می‌توان حداکثر بهره وری و پیشرفت را در هر کسب و کاری مشاهده نمود. درنهایت از اینکه تا انتهای این مقاله با ما همراه بودید سپاسگزاریم. لطفا سوالات‌تان را در بخش دیدگاه‌ها با ما به اشتراک بگذارید.
