0
سبد خرید من 0 دوره
سبد خرید شما خالیست :(

آینده هوش مصنوعی + چالش ها و مشکلات

محمد رحمانیان
1403/04/18
343
آینده هوش مصنوعی + چالش ها و مشکلات

طبق پیش‌بینی‌هایی که توسط سازمان‌ها و افراد فعال در صنایع مختلف شده، هوش مصنوعی در آینده پیشرفت‌های عظیمی خواهد داشت که می‌تواند تاثیرات زیادی بر دنیای امروز ما داشته باشد. امروزه تقریبا در هر بخشی از صنایع، امکان استفاده از هوش مصنوعی وجود دارد؛ تصور کنید در آینده‌ای نزدیک، هوش مصنوعی در هرکدام از این بخش‌ها پیشرفت چشمگیری داشته باشد. در این صورت، به بخشی جداناشدنی از آن حوزه تبدیل خواهد شد. آینده هوش مصنوعی و تاثیرات آن در صنایع و حوزه‌های مختلف، یکی از دغدغه‌های مهم افراد است.

به همین دلیل در این مقاله از سبزلرن، به بررسی تاثیرات و کاربردهای هوش مصنوعی در آینده می‌پردازیم و به تفکیک صنایع، پیشرفت‌های AI را بررسی می‌کنیم.

آینده هوش مصنوعی چگونه خواهد بود؟

قبلا در وبلاگ سبزلرن به طور مفصل راجع به هوش مصنوعی و مباحث مربوط به آن صحبت کردیم؛ بنابراین این مقاله، کاملا به آینده هوش مصنوعی و تاثیرات آن اختصاص پیدا می‌کند.

پیشنهاد مطالعه: هوش مصنوعی چیست؟

در آینده‌ای نزدیک، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل به متداول‌ترین ابزارهای نرم افزاری می‌شوند. استفاده از این ابزارها تبدیل به یکی از بخش‌های اصلی و اساسی کارها خواهد شد و افرادی می‌توانند در مشاغل خود پیشرفت کنند که بتوانند به خوبی از هوش مصنوعی استفاده کنند. این افراد می‌توانند از AI برای افزایش بهره‌وری و بهبود عملکرد خود استفاده کنند و ضمن اتوماسیون بخشی از کارها، تمرکز بیشتری روی بخش‌های مهم کارهایشان بگذارند.

در ادامه، به بررسی تاثیر هوش مصنوعی در آینده صنایع مختلف می‌پردازیم.

اینده هوش مصنوعی

آینده هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف

بسته به نیازمندی‌های هر صنعت، استفاده‌های مختلفی از هوش مصنوعی در آن می‌شود. مسلما کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌هایی نظیر معادن یا برنامه نویسی با یکدیگر یکسان نیستند؛ بنابراین تغییرات و تاثیرات متفاوتی در هر حوزه پیش‌بینی می‌شود. در ادامه آینده AI در برخی از مهمترین صنایع و حوزه‌ها را آورده‌ایم.

آینده هوش مصنوعی در پزشکی

در آینده، ممکن است سازوکاری برای دسترسی هوش مصنوعی به پرونده‌های پزشکی افراد مختلف تعریف شود که هوش مصنوعی بتواند با دسترسی به این داده‌ها، جزئیات و اطلاعات دقیقی از هر بیماری، عوارض، علائم، روش‌های درمان، نتایج درمان‌های مختلف و موارد این چنینی را دریافت کند. به این ترتیب، می‌توانیم از این هوش مصنوعی برای اهداف مختلف بهره ببریم. برای مثال، می‌توانیم با استفاده از آن بیماری‌ها و علائم آنها را با دقت و سرعت بالاتر پیدا کنیم و درمان‌های مناسب را با توجه به وضعیت بیمار، ارائه دهیم.

از این هوش مصنوعی می‌توان به عنوان دستیار پزشکان نیز استفاده کرد؛ جایی که پزشک بتواند با استفاده از این ابزار، بهترین روش درمان را پیدا کند و به بیمار اطلاع دهد. این کار علاوه بر کاهش ریسک درمان، می‌تواند پیشنهادهای بهتری را برای بهبود بیماری ارائه دهد. همچنین پزشکان می‌توانند وضعیت بیماران را با استفاده از سیستم‌های هوشمند از راه دور دریافت کنند تا نظارت دقیق و کاملی بر روند درمان افراد داشته باشند.

آینده هوش مصنوعی در صنعت سرگرمی

در صنعت سرگرمی، هوش مصنوعی جای پیشرفت زیادی دارد؛ خصوصا در بخش هنر و سینما که هنوز استفاده از هوش مصنوعی در آنها به اندازه کافی جا نیفتاده و نیاز به زمان و ابزارهای مناسب‌تری برای تولید کنندگان این آثار وجود دارد. اما در بحث تولید محتواهای سرگرم کننده، هوش مصنوعی به طور گسترده مورداستفاده قرار می‌گیرد. بخش قابل توجهی از محتواهای چندرسانه‌ای با استفاده از هوش مصنوعی تولید می‌شوند یا حداقل هوش مصنوعی در بخش کوچکی از فرآیند تولید آنها نقش داشته است.

یکی دیگر از شاخه‌های سرگرمی، بازی‌های ویدیویی هستند که از قدیم، استفاده از هوش مصنوعی در آنها رواج داشته است. اصولا بازی‌ها دارای شخصیت‌هایی غیرقابل کنترل به نام NPC هستند که بازیکنان ممکن است با آنها تعاملاتی داشته باشند. رفتارها و تعاملات این کاراکترها، ممکن است بسته به شرایط بازی و در زمان‌های مختلف متفاوت باشد؛ و این کار تنها با استفاده از هوش مصنوعی برای آنها قابل انجام است. در آینده ممکن است هوش مصنوعی بازی‌ها به نقطه‌ای برسد که تصمیم بگیرد براساس عملکرد و رفتار بازیکنان، رفتار متفاوتی به آنها نشان دهد و بر جذابیت این بازی‌ها بیفزاید.

اینده هوش مصنوعی در سرگرمی

آینده هوش مصنوعی در برنامه نویسی

در زمینه برنامه نویسی، می‌توان کاربردهای زیادی از هوش مصنوعی را لیست کرد. اصولا هوش مصنوعی، توسط برنامه نویسان و توسعه دهندگان این حوزه توسعه داده شده و این افراد، از اولین کسانی هستند که امکان کار و تعامل با AI را قبل از سایر اقشار جامعه داشته‌اند. به همین دلیل بدیهی است ابزارهای زیادی را مبتنی بر هوش مصنوعی و برای پیشبرد اهداف خود در این زمینه توسعه داده باشند.

پیشنهاد دوره: دوره css

در برنامه نویسی، از هوش مصنوعی برای کارهای مختلفی استفاده می‌شود. لیست زیر، بخش کوچکی از کاربردهای هوش مصنوعی در برنامه نویسی در آینده را درون خود جای داده:

کاربرد هوش مصنوعی در برنامه نویسی
کدنویسی به صورت خودکار رفع اشکالات کدها به صورت هوشمند
پیشنهاد کد یا بهبود برنامه تجزیه و تحلیل کد
تست کدها برای اطمینان از سلامت آنها مستندسازی خودکار پروژه‌ها
ایجاد رابط کاربری برای پروژه‌های مختلف طراحی انواع پایگاه داده
استخراج داده از حجم بزرگی از داده‌ها آماده سازی داده‌ها برای کاربردهای مختلف
مدل سازی پیش‌بینی ربات‌های مجازی
اتوماسیون هوشمند کمک به آموزش برنامه نویسان مبتدی

آینده AI در بازاریابی

شرکت‌های مختلف همیشه به دنبال کاهش هزینه تبلیغات و بازاریابی خود هستند و همیشه از ابزارها و روش‌های جدید و کم‌هزینه استقبال می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند تکنیک‌های بازاریابی بهتری را برای دستیابی سریعتر به مخاطبان هدف و رسیدن به اهداف تبلیغاتی را ابداع و استفاده کند. این موارد در ابتدا با خودکارسازی و اتوماسیون وظایف تبلیغاتی و بازاریابی مختلف آغاز شده، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به بررسی و تحلیل رفتار مشتریان پرداخته و علایق و الزامات آنها را مشخص می‌کند. به این ترتیب شما دقیقا می‌دانید مخاطب‌تان چه نیازهایی دارد و چگونه می‌توانید نیازهای او را برطرف کنید!

در سوی دیگر، بحث کاربران خاص مطرح است؛ افرادی که برای کسب و کار شما بسیار مهم هستند و از دست دادن آنها می‌توان آسیب زیادی به کسب و کار شما وارد کند. برای مثال اگر یک فروشگاه اینترنتی بزرگ دارید، ممکن است تعدادی از بزرگترین فروشگاه‌های فیزیکی که مشتری شما هستند، دیگر تمایلی به خرید از شما نداشته و در نتیجه، فروش شما را با کاهشی محسوس مواجه کنند. هوش مصنوعی می‌تواند محتواهای خودکار و شخصی‌سازی شده‌ای به این افراد ارائه دهد تا تجربه کاربری خاص و منحصر به فردی برای آنها ایجاد شود. این کار می‌تواند در قالب‌های گوناگون پیاده‌سازی شده و در نهایت، به بازاریابی و فروش بیشتر کسب و کار شما کمک کند.

آینده هوش مصنوعی در آموزش

یکی از بزرگترین تاثیر های هوش مصنوعی در آینده، بر حوزه آموزش و تحول در روش‌های آموزشی خواهد بود. معلمان و مسئولان آموزشی می‌توانند از هوش مصنوعی برای اتوماسیون بسیاری از کارها استفاده کنند و تمرکز خود را روی افزایش کیفیت آموزش قرار دهند. طراحی و ارائه جلوه‌های تجسمی پیشرفته‌تر، دسترسی بیشتر به مواد درسی و اساتید، ایجاد فضایی آزمایشگاهی مجهز و ایمن، ارائه مثال‌های بارز و مفهومی در هر مبحث و همچنین استفاده به عنوان دستیار معلم، از دیگر مواردی است که ممکن است در آینده هوش مصنوعی در انجام آنها در حوزه آموزش مورداستفاده قرار گیرد.

علاوه بر این موارد، دانش آموزان و دانشجویان نیز می‌توانند از هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلفی استفاده کنند. توضیح مجدد دروس مطابق با سطح یادگیری دانش آموز، یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در آینده خواهد بود. به طور کلی، هوش مصنوعی می‌تواند به دانش آموزان کمک کند که محیط آموزشی تعاملی‌تر و کاربردی‌تری را تجربه کنند و آموزش‌هایی شخصی‌سازی شده مطابق با نیازهای خود دریافت کنند.

آینده AI در صنایع تولیدی

سال‌هاست صنایع تولیدی در حوزه‌های مختلف، از هوش مصنوعی برای انجام بهتر کارها استفاده می‌کنند. دستگاه‌های تمام اتوماتیک و بازوهای رباتی مورداستفاده در شرکت‌های مختلف، نمونه‌ای نسبتا قدیمی از کاربرد هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی (به عنوان یکی از مهمترین صنایع تولیدی) هستند. با این وجود، در آینده انتظار می‌رود هوش مصنوعی بتواند خطوط تولید تمام اتوماتیکی را ارائه دهد که نیاز به نیروی انسانی در این بخش به حداقل برسد. با پیشرفت تکنولوژی، استفاده از حسگرها و تجهیزات پیشرفته‌تر به هوش مصنوعی کمک می‌کند آنالیز بهتری از محیط داشته و بتواند در توسعه خطوط تولید تمام خودکار، مورداستفاده قرار بگیرد.

انجام وظایف انسانی، کاهش نیاز به نیروی انسانی، افزایش بهره‌وری کارمندان و کارگران، اتوماسیون بسیاری از کارها، کاهش خطاهای انسانی و تداوم و پایداری عملکرد، نمونه‌هایی از تاثیرات مثبت هوش مصنوعی بر صنایع تولیدی در آینده هستند.

پیشنهاد مطالعه: بهترین زبان برنامه نویسی برای مهاجرت 

آینده هوش مصنوعی در معادن

کار در معدن همیشه به عنوان یکی از سخت‌ترین مشاغل در دنیا معرفی می‌شود؛ اما به لطف هوش مصنوعی، ممکن است در آینده این کار به یکی از اسان‌ترین کارها تبدیل شود! صنعت معدن در دهه‌های اخیر پیشرفت‌های زیادی داشته و تغییرات گسترده‌ای به خود دیده است. از تجهیزات خودران گرفته تا مکانیزه شدن فرآیند استخراج از معدن! البته صنعت معدن می‌تواند تغییرات بسیار عمیق‌تری را با استفاده از هوش مصنوعی در آینده تجربه کند؛ به شرطی که شرکت‌ها و دولت‌ها تمایل به سرمایه گذاری برای این تغییرات داشته باشند!

بهبود ایمنی پیشرفته در زمان استخراج، افزایش بهره‌وری، کشف منابع جدید، کاهش نگرانی‌های زیست محیطی، کاهش هزینه‌های استخراج، عملیات‌های سفارشی و خاص و همچنین تحلیل و تجزیه جغرافیایی، نمونه‌ای از کاربردهایی هستند که در آینده از هوش مصنوعی در معادن انتظار داریم. البته همانطور که اشاره شد، فعالیت و پیشرفت خاصی در این زمینه حاصل نشده و نیازمند سرمایه‌گذاری معادن و شرکت‌ها بر هوش مصنوعی است.

اینده هوش مصنوعی در معدن

آینده هوش مصنوعی در اکتشافات فضایی و فضانوردی

در اکتشافات فضایی، سازمان‌ها و دولت‌ها همواره از جدیدترین تجهیزات و تکنولوژی‌های موجود در جهان استفاده می‌کنند. طبیعی است شرکت‌هایی نظیر اسپیس ایکس (SpaceX) و سازمان ناسا (NASA) که از بزرگترین و پیشروترین سازمان‌های فضایی در جهان هستند، از هوش مصنوعی استفاده کنند؛ برای مثال، مریخ نوردهای ناسا از هوش مصنوعی برای کارهای مختلف استفاده می‌کنند و به صورت خودمختار، در این سیاره در حال کاوش هستند. با این وجود، در آینده‌ای نه چندان دور شاهد استفاده گسترده‌تری از هوش مصنوعی برای اکتشافات فضایی و فضانوردی خواهیم بود.

برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در این حوزه را به صورت لیست برای شما آماده کرده‌ایم.

کاربرد هوش مصنوعی در فضانوردی
رصد زمین و نظارت بر محیط زیست با استفاده از ماهواره‌ها استفاده از Machine Learning در تحقیقات اختر زیست شناسی
کمک به جستجوی حیات فراتر از زمین تجزیه و تحلیل داده‌های جوی و زیستی در سایر نقاط کیهان
تجزیه و تحلیل خودکار داده‌ها و تشخیص الگو در نجوم تصمیم گیری مستقل در عملیات توسط فضاپیما
ناوبری و برنامه ریزی مسیر به کمک هوش مصنوعی توسط فضاپیما عیب یابی و تعمیر و نگهداری فضاپیما
تخصیص منابع و ارزیابی ریسک در سفرهای فضایی رصد زمین و نظارت بر محیط زیست با استفاده از ماهواره‌ها

آینده هوش مصنوعی در امور مالی

هوش مصنوعی در آینده می‌تواند در امور مالی شرکت‌ها، بانک‌ها و سایر سازمان‌های مالی کاربرد ویژه‌ای داشته باشد. برای مثال، این شرکت‌ها می‌توانند از AI برای تشخیص تقلب یا ارائه خدمات به مشتریان استفاده کنند. علاوه بر این، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند ریسک‌های سرمایه‌گذاری را تا حد زیادی کاهش داده و فرصت‌های پرسود را نشان دهند. همچنین با آموزش هوش مصنوعی موردنظر می‌توان آن را برای تحلیل و درک مباحثی نظیر رفتار مشتری، برنامه ریزی‌های مالی، مدیریت سرمایه، ریسک و فرصت‌های سرمایه‌گذاری، تحلیل بازار و موارد دیگر مورداستفاده قرار داد.

علاوه بر این، می‌توان از ربات‌ها و هوش مصنوعی برای پاسخگویی به مشتریان به شکل تعاملی و کاربرپسندتر استفاده کرد. این کار باعث ایجاد تعامل بالایی با مشتریان می‌شود که می‌تواند صنعت خدمات مالی را دگرگون کرده و آن را از سازوکارهای قدیمی خود در بسیاری از بخش‌ها نجات دهد.

پیشنهاد دوره: دوره html

آینده هوش مصنوعی در حمل و نقل

صنعت حمل و نقل به لطف هوش مصنوعی و صد البته، نابغه‌ای به نام ایلان ماسک، در آینده دچار تغییرات بسیار زیادی خواهد شد. شرکت خودروسازی تسلا که ایلان ماسک، مدیریت آن را برعهده دارد، یکی از شرکت‌های پیشرو در زمینه تولید خودروهای خودران در جهان است که پیشرفت‌های زیادی را در سال‌های اخیر تجربه کرده است. شرکت تسلا در کنار شرکت وایمو (Waymo) دو ابرشرکت در زمینه توسعه خودروهای برقی و خودران هستند که سرمایه‌گذاری هنگفتی در بخش توسعه هوش مصنوعی انجام داده‌اند.

در آینده‌ای نزدیک شاهد استفاده از خودروهای خودران و تمام اتوماتیکی خواهیم بود که می‌توانند با استفاده از یادگیری ماشین، دیپ لرنینگ، Computer Vision و… به بهترین شکل مسیریابی به مقصد را انجام داده و با توجه به سیار خودروها و رانندگان، رانندگی کند! البته این مورد هنوز در مراحل اولیه قرار دارد و خودروهای خودران، همواره دارای یک راننده ناظر هستند!

آینده هوش مصنوعی در حمل و نقل

چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی در آینده نزدیک

اما در مسیر پیشرفت هوش مصنوعی، مشکلاتی وجود دارد که می‌تواند روند توسعه این تکنولوژی را آهسته کند.

کمبود متخصصین هوش مصنوعی یکی از مهمترین دغدغه‌های شرکت‌های فعال در زمینه هوش مصنوعی است. اصولا توسعه دهندگان متخصص و باتجربه در زمینه هوش مصنوعی و شاخه‌های آن، بسیار اندک هستند و معمولا در شرکت‌های بزرگ با درآمدهای بسیار بالایی مشغول به کار هستند. برای مثال، توسعه دهندگانی که در شاخه یادگیری عمیق یا Deep Learning در آمریکا مشغول به کار هستند، بین 130 هزار تا 180 هزار دلار در سال درآمد دارند.

این ارقام برای توسعه دهندگانی که در شرکت‌های بزرگی نظیر گوگل در حال کار هستند، بسیار بیشتر بوده و ممکن است به 300 هزار دلار در سال نیز برسد! در نتیجه، کمبود نیروی متخصص در زمینه توسعه هوش مصنوعی می‌تواند بر سرعت توسعه هوش مصنوعی در آینده تاثیر منفی بگذارد.

یکی دیگر از چالش‌هایی که می‌تواند آینده AI را تحت تاثیر خود قرار دهد، کیفیت داده‌های دردسترس برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. همانطور که می‌دانید، یادگیری ماشین و دیپ لرنینگ، نیاز به داده‌های باکیفیت برای آموزش کامپیوترها دارند. کیفیت داده‌هایی که در حال حاضر برای برخی از کاربردها دردسترس است، بسیار پایین بوده و نمی‌تواند عملکرد جالبی در آموزش هوش مصنوعی را ارائه دهد. به همین دلیل شرکت‌ها در حال تلاش برای جمع‌آوری داده‌های اکیفیت هستند.

چالش های اینده هوش مصنوعی

با پیشرفت هوش مصنوعی در آینده چه مشکلاتی به وجود می‌اید؟

بیایید تصور کنیم الان در آینده‌ای که تصور می‌کردیم، هستیم. هوش مصنوعی همه‌جا وجود دارد و می‌توانیم از آن برای هر کاربردی، بهره بگیریم. از شستن لباس‌ها و ظروف گرفته تا کمک و راهنمایی برای نوشتن یک پایان‌نامه تخصصی و حتی درمان بیماران با وضعیت وخیم! ممکن است تصور عموم افراد، این باشد که دنیا گل و بلبل شده و دیگر هیچ مشکلی وجود نخواهد داشت؛ اما مشکلاتی پیش‌بینی شده که ممکن است بعد از استفاده گسترده از هوش مصنوعی به وجود بیاید. عدم توجه به مشکلات احتمالی در آینده هوش مصنوعی، می‌تواند ضررهای جبران ناپذیری را به همراه داشته باشد و اثیرات منفی در جوامع داشته باشد.

در ادامه، به صورت مختصر درباره برخی از مشکلات احتمالی بعد از پیشرفت هوش مصنوعی در آینده توضیح داده‌ایم.

تصمیمات و پاسخ‌های جهت‌دار

یکی از مهمترین نگرانی‌ها در رابطه با هوش مصنوعی، ارائه پاسخ‌های جهت‌دار و سوگیری‌های احتمالی است. اگر در فرآیند آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی از داده‌های معیوب یا جهت‌دار استفاده شود، هوش مصنوعی پایگاه داده خودش را با استفاده از این اطلاعات بروزرسانی می‌کند و در نتیجه، بعد از آن ممکن است با ارائه پاسخ‌ها و تصمیمات جهت‌دار، مشکلات و تعصبات اجتماعی را تدوام ببخشد.

اما اگر به صورت منطقی به این قضیه نگاه کنیم، تولید الگوریتم‌هایی که هیچگونه سوگیری نداشته باشند، بسیار سخت یا ناممکن است؛ زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی توسط انسان‌ها توسعه داده می‌شوند و انسان‌ها نیز به صورت ذاتی، دارای سوگیری‌هایی هستند. در نتیجه هرچقدر هم روی توسعه الگوریتم‌هایی بدون جهت‌گیری کار کنیم، نمی‌توانیم نمونه‌ای با 0 درصد سوگیری بسازیم.

تهدیدات امنیتی

اگر امکان استفاده از هوش مصنوعی در سطج گسترده برای عوامل مخرب فراهم شود، تهدیدات امنیتی، روانی و سایبری زیادی متوجه جوامع خواهد بود. حملات سایبری خودکار، دستکاری اطلاعات، تولید اطلاعات غلط، ایجاد پروپاگاندا و جریان‌های مخرب و امکان دسترسی غیرمجاز به اطلاعات حساس، نمونه‌هایی از کاربردهای منفی هوش مصنوعی در آینده هستند که امنیت جامعه را تهدید می‌کنند.

عدم شفافیت

درک مدل‌های هوش مصنوعی و فرآیند یادگیری عمیق توسط کامپیوترها، حتی برای کسانی که مستقیما با این تکنولوژی کار می‌کنند نیز بسیار دشوار است؛ در نتیجه هیچکس دقیقا نمی‌داند هوش مصنوعی دقیقا چرا و چگونه تصمیمات خود را می‌گیرد. به همین دلیل، هیچ توضیحی برای این موضوع که مدل‌های هوش مصنوعی از چه داده‌هایی برای یادگیری استفاده می‌کنند و دلایلی که باعث می‌شود این ابزارها، تصمیمات جهت‌دار یا مغرضانه بگیرند، وجود ندارد!

در نتیجه این عدم شفافیت، ممکن است در آینده از این تکنولوژی برای اهداف

نظارت اجتماعی

یکی دیگر از تهدیداتی که در آینده هوش مصنوعی می‌تواند باعث آن باشد، مربوط به نظارت اجتماعی است. نظارت اجتماعی به ابزارها و روش‌های گفته می‌شود که افراد را وادار به انطباق با انتظارات یک گروه معین یا یک جامعه می‌کند. نظارت اجتماعی دارای دو نوع است؛ غیر رسمی (انسان در فرایند اجتماعی شدن یاد می‌گیرد چه رفتارهای درست و موردپسند جامعه  است و چه رفتارهایی، نامناسب است و مطابق با آن، تمایزات لازم را در رفتارها لحاظ می‌کند) یا رسمی (دخالت سازمان‌ها و نهاد‌ها برای جلوگیری از اغتشاش و بی‌هنجاری در جامعه)!

اما در اینجا، منظور از نظارت اجتماعی این است که افراد قدرتمند و دولت‌ها بتوانند تمامی رفتارها و کارهای افراد را ردیابی کرده و حریم خصوصی و امنیت اطلاعات آنها را به خطر بیندازند. چیزی مشابه دولت چین که در همه اماکن عمومی، اقدام به نصب دوربین‌های شناسایی چهره کرده است!

جمع‌بندی مطالب آینده هوش مصنوعی

در آینده هوش مصنوعی می‌تواند پا را فراتر از این موارد گذاشته و در موقعیت‌های جدی‌تر و مهم‌تری به کار گرفته شود. مورادی نظیر کارهایی که خطرات انسانی و جانی دارند یا استفاده از نیروی انسانی برای انجام آنها، غیرممکن است! اما توسعه هوش مصنوعی امروزه با چالش‌های جدی مواجه شده که می‌تواند بر سرعت توسعه و فراگیری آن تاثیرگذار باشد. مواردی نظیر کمبود نیروهای متخصص، کمبود داده‌های باکیفیت و همچنین هزینه بالا و نیاز به زیرساخت‌های عظیم و قدرتمند، برخی از چالش‌های گسترش هوش مصنوعی در آینده هستند.

نظرات
ثبت نظر جدید

نظری برای این مقاله ثبت نشده است