هوش مصنوعی و داده کاوی

هوش مصنوعی و داده کاوی

​

در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ، داده کاوی یا کشف دانش در پایگاه های اطلاعاتی ،

استخراج غیرمعمول اطلاعات ضمنی ، از قبل ناشناخته و بالقوه مفید از داده ها .است. در این

رویکرد از روش های آماری استفاده می شود که باعث می شود روندها و سایر روابط در

پایگاه های داده بزرگ شناسایی شوند. دلیل عمده اینکه داده کاوی جلب توجه کرده است،

دسترسی گسترده به داده های عظیم و نیاز به تبدیل این داده ها به اطلاعات و دانش مفید

می باشد. از این اطلاعات به دست آمده می تواند برای برنامه های مختلف مانند نظارت بر

ریسک ، مدیریت تجارت ، کنترل تولید ، تجزیه و تحلیل بازار ، مهندسی و اکتشاف علوم

استفاده شود.

انواع تکنیک ها و روش های داده کاوی در هوش مصنوعی

به طور کلی سه روش داده کاوی وجود دارد. یکی از این روش ها تجزیه وتحلیل هم بستگی است.

کشف قوانین تداعی گرایی است که شرایط مقدار ویژگی را نشان می دهد که اغلب با هم در یک

مجموعه داده خاص رخ می دهد. تجزیه و تحلیل همبستگی به طور گسترده ای برای شناسایی همبستگی

محصولات جداگانه در سبد خرید استفاده می شود. تجزیه و تحلیل رگرسیوندومین گزینه در این زمینه

است. تحلیل رگرسیون مدل هایی را ایجاد می کند که متغیرهای وابسته را از طریق تجزیه و تحلیل

متغیرهای مستقل توضیح می دهند. به عنوان مثال ، پیش بینی عملکرد فروش محصول می تواند با

همبستگی قیمت محصول و سطح متوسط درآمد مشتری ایجاد شود. نوع آخر طبقه بندی و پیش بینی

است. طبقه بندی فرآیند طراحی مجموعه ای از مدل ها برای پیش بینی کلاس اشیایی است که برچسب

کلاس آنها ناشناخته است. مدل مشتق شده ممکن است در اشکال مختلف ، مانند قوانین اگر- پس (if-then)

، درخت تصمیم ، یا فرمول های ریاضی نشان داده شود. درخت تصمیم یک نمودار است که ساختاری شبیه به

درخت دارد که در آن هر گره یک آزمون را روی مقدار ویژگی نشان می دهد ، هر شاخه نشان دهنده نتیجه

آزمایش است و هر برگ درخت یک کلاس یا کلاس توزیع را نشان می دهد. درختان تصمیم را می توان به

قوانین طبقه بندی تبدیل کرد. برای پیش بینی برچسب کلاس داده می توان از طبقه بندی استفاده کرد.

پیش بینی شامل شناسایی روند توزیع بر اساس داده های موجود می باشد.

فرایند داده کاوی

هوش مصنوعی و داده کاوی دو معقوله ای هستند که از هم نمی توان جدا کرد. فرایند داده کاوی شامل یک

توالی تکراری از این مراحل است:

انسجام و تمیز کردن داده ها برای حذف ناهنجاری ها و داده های متناقض

ادغام داده ها به گونه ای که ممکن است چندین منبع داده با هم ترکیب شوند

انتخاب داده که در آن داده های مربوط به تجزیه و تحلیل بازیابی می شود

تبدیل داده ها در جایی که داده ها به فرم های مناسب استخراج تلفیق می شوند

برای استخراج الگوها جدید، از الگوها و تکنیک های آماری استفاده می شود

ارزیابی الگو برای شناسایی الگوهای جالب نشان دهنده اطلاعات

از تکنیک های تجسم برای ارائه اطلاعات استخراج شده به کاربران استفاده می شود

محدودیت های داده کاوی

وارد شدن و خارج شدن اطلاعات با کیفیت پایین به داده کاوی نسبت داده می شود زیرا

زیرا کیفیت اطلاعات به دست آمده از داده کاوی به کیفیت داده های تاریخی بستگی دارد.

ما می دانیم که مغایرت داده ها و برخورد با چندین منبع داده مشکلات بزرگی را در مدیریت

داده ایجاد می کند. تکنیک های تمیز کردن داده ها برای مقابله با شناسایی و از بین بردن

خطاها و ناسازگاری ها برای بهبود کیفیت داده ها استفاده می شود. با این حال ، تشخیص

این ناسازگاری ها بسیار دشوار است. چگونه می توانیم تبادلی را شناسایی کنیم که به

اشتباه به عنوان مشکوک برچسب گذاری شده است؟ یادگیری از داده های نادرست منجر

به مدل های نادرست می شود محدودیت دیگر داده کاوی این است که فقط اطلاعات محدود به

مجموعه خاص داده های تاریخی را استخراج می کند و پاسخ ها را فقط می توان با توجه به

روندهای قبلی آموخته شده از داده ها بدست آورد و تفسیر کرد. این توانایی فرد را برای بهره مندی

از روندهای جدید محدود می کند. از آنجا که درخت تصمیم به طور خاص در مجموعه داده های

تاریخی آموزش دیده است ، شخصی سازی درخت را در بر نمی گیرد. علاوه بر این ، داده کاوی

غیر افزایشی است و در هنگام تولید سازگار نیست.

مزایای داده کاوی

داده کاوی به شرکت های بازاریابی کمک می کند مدل هایی را بر اساس داده های تاریخی بسازند

تا پیش بینی کنند چه کسی به فعالیت های بازاریابی جدید مانند نامه های مستقیم ، کمپین بازاریابی

آنلاین و غیره پاسخ خواهد داد. از طریق نتایج ، بازاریابان رویکرد مناسبی در فروش محصولات

 سودآور به مشتریان هدف خواهند داشت. داده کاوی همانند بازاریابی ، مزایای زیادی را برای

شرکت های خرده فروشی به همراه دارد. از طریق تجزیه و تحلیل سبد بازار ، یک فروشگاه می تواند

یک ترتیب تولید مناسب داشته باشد به گونه ای که مشتریان بتوانند خرید مکرر محصولات دلپذیر را

دارا باشند. علاوه بر این ، همچنین به شرکت های خرده فروشی کمک می کند تا تخفیف های خاصی

را برای محصولات خاص ارائه دهند که مشتریان بیشتری را به خود جلب کند. داده کاوی به موسسات

مالی اطلاعاتی در مورد وام و گزارشگری اعتبار می دهد. با ساخت یک مدل از داده های مشتری تاریخی ،

بانک و موسسه مالی می توانند وام های خوب و بد را تعیین کنند. علاوه بر این ، داده کاوی به بانک ها کمک

می کند تا معاملات جعلی کارت اعتباری را برای محافظت از صاحب کارت اعتباری شناسایی کنند. با استفاده

از داده کاوی در داده های مهندسی عملیاتی ، تولید کنندگان می توانند تجهیزات معیوب را شناسایی کرده و

پارامترهای کنترل بهینه را تعیین کنند. به عنوان مثال ، تولیدکنندگان نیمه هادی این چالش را دارند که حتی شرایط

محیط های تولید در کارخانه های مختلف تولید ویفر مشابه است ، کیفیت ویفر بسیار یکسان است و برخی به دلایل

نامعلوم حتی دارای نقص هستند. داده کاوی برای تعیین دامنه پارامترهای کنترلی که منجر به تولید ویفر طلایی

می شود مورد استفاده قرار گرفته است. سپس از آن پارامترهای کنترل بهینه برای تولید ویفر با کیفیت مطلوب

استفاده می شود.

طراحی سایت

هوش مصنوعی,برترین اپراتور,طراحی سایت,هوش مصنوعی چیست

​

هوش مصنوعی و سیستم های خبره

هوش مصنوعی و سیستم های خبره

در هوش مصنوعی  و علوم کامپیوتری، سیستم خبره یک سیستم رایانه ای است که توانایی تصمیم گیری یک متخصص انسانی را تقلید می کند. سیستم های خبره برای حل مشکلات پیچیده با استدلال از طریق دانش ، که به طور عمده به عنوان قوانین و نه از طریق آیین دادرسی مرسوم نشان داده می شود ، طراحی شده اند. اولین سیستم هایی که خبره نامیده شدند در دهه 1970 ایجاد و سپس در دهه 1980 گسترش یافت. سیستم های خبره از اولین اشکال واقعاً موفق نرم افزار هوش ماشینی(AI) بودند.  یک سیستم خبره به دو زیر سیستم تقسیم می شود: موتور استنتاج و دانش بنیان. پایگاه دانش بیانگر حقایق و قوانین است. موتور استنتاج برای استنتاج حقایق جدید قوانین را در مورد حقایق شناخته شده اعمال می کند. موتورهای استنتاجی همچنین می توانند شامل توانایی توضیح و اشکال زدایی نیز باشند.

هوش مصنوعی و توسعه اولیه سیستم های خبره

در مدت کمی  پس از طلوع رایانه های مدرن در اواخر دهه 1940 – اوایل دهه 1950 ، محققان شروع به درک پتانسیل عظیم این ماشین ها برای جامعه مدرن کردند. یکی از اولین چالش ها این بود که چنین ماشینی توانایی “فکر کردن” مانند انسان را داشته باشد. به طور خاص ، ساختن ماشین آلاتی که  قادر به تصمیم گیری در موردموارد  مهم به روشی است که بشر می گیرد. حوزه پزشکی / بهداشت و درمان چالش جالب توجهی را

بنابراین ، در اواخر دهه 1950 ، درست پس از کامل شدن عصر اطلاعات ، محققان آزمایشاتی را در مورد احتمال استفاده از فناوری رایانه برای تقلید از تصمیم گیری انسان آغاز کردند. به عنوان مثال ، محققان زیست پزشکی شروع به ایجاد سیستم هایی با کمک رایانه برای کاربردهای تشخیصی در پزشکی و زیست شناسی کردند. این سیستم های تشخیص زودهنگام از علائم و نتایج آزمون آزمایشگاهی بیماران به عنوان ورودی برای ایجاد نتیجه تشخیصی استفاده می کردند. این سیستم ها اغلب به عنوان اشکال اولیه سیستم های خبره توصیف می شدند. با این حال ، محققان دریافته بودند که هنگام استفاده از روش های سنتی مانند نمودارهای جریان  مطابقت الگوی آماری ، یا نظریه احتمالات محدودیت های قابل توجهی وجود دارد.  تا این ماشین ها را قادر به تصمیم گیری های تشخیصی پزشکی کند.

معرفی رسمی و تحولات بعدی سیستم های خبره

سیستم های خبره به طور رسمی در حدود سال 1965 توسط پروژه برنامه نویسی استنفورد به رهبری ادوارد فیگنبام ، که گاهی اوقات “پدر سیستم های خبره” نامیده می شود ، معرفی شد. دیگر همکاران اصلی اولیه ، بروس بوکانان و راندال دیویس بودند. محققان استنفورد سعی کردند دامنه هایی را که دارای تخصص بسیار ارزشمند و پیچیده هستند ، مانند تشخیص بیماری های عفونی و شناسایی مولکول های آلی ناشناخته (دندرال) را شناسایی کنند. این ایده که “سیستم های هوشمند بیش از آنکه از فرمالیسم های خاص و طرح های استنباطی استفاده کنند از دانش خود برخوردار می شوند همانطور که فیگنباوم گفت ، در آن زمان یک گام مهم به جلو بود ، زیرا تحقیقات گذشته بر روی روشهای محاسباتی ابتکاری ، و اوج آن در تلاش برای توسعه راه حلهای مسئله ای کاملاً عمومی (بیشتر کار مشترک الن نیول و هربرت سایمون) است متمرکز بود.  سیستم های خبره به اولین اشکال واقعی موفق هوش مصنوعی (AI) تبدیل شدند.

رویکردهای فعلی به سیستم های خبره

محدودیت های نوع قبلی سیستم های خبره ، محققان را ترغیب به توسعه انواع جدیدی از رویکردها کرده است. آنها به منظور شبیه سازی روند تصمیم گیری انسان ، رویکردهای کارآمد تر ، انعطاف پذیر و قدرتمند تری را ایجاد کرده اند. برخی از رویکردهای محققان مبتنی بر روشهای جدید هوش مصنوعی (AI) و به ویژه در رویکردهای یادگیری ماشین و داده کاوی با مکانیزم بازخورد است. سیستم های مدرن می توانند دانش جدید را با سهولت بیشتری در خود جای دهند و بنابراین خود را به راحتی به روز می کنند. چنین سیستم هایی می توانند از دانش موجود بهتر تعمیم یافته و با مقادیر زیادی از داده های پیچیده سروکار داشته باشند.

معماری نرم افزار

سیستم خبره نمونه ای از یک سیستم دانش بنیان است. سیستم های خبره اولین سیستم های تجاری بودند که از معماری دانش بنیان استفاده کردند. یک سیستم دانش بنیان اساساً از دو زیر سیستم تشکیل شده است: دانش بنیان و موتور استنتاج. پایگاه دانش بیانگر حقایقی در مورد جهان است. در سیستم های خبره اولیه مانند Mycin و Dendral ، این حقایق عمدتاً به عنوان ادعاهای مسطح درباره متغیرها نشان داده می شدند. در سیستم های خبره بعدی که با پوسته های تجاری توسعه یافتند ، دانش بنیان ساختار بیشتری به خود گرفت و از مفاهیم برنامه نویسی شی گرا استفاده کرد. جهان به عنوان کلاس ها ، زیر کلاس ها و نمونه ها نمایش داده شد و ادعاها با مقادیر نمونه های شی object جایگزین شدند. این قوانین با پرس و جو و ادعای ارزش اشیا کار می کنند. موتور استنتاج یک سیستم استدلال خودکار است که وضعیت فعلی دانش بنیان را ارزیابی می کند ، قوانین مربوطه را اعمال می کند و دانش جدید را در دانش بنیان قرار می دهد. موتور استنتاج همچنین ممکن است دارای توانایی توضیح باشد ، به طوری که می تواند زنجیره استدلال مورد استفاده را برای رسیدن به یک نتیجه خاص با ردیابی مجدد قوانینی که منجر به ادعا شده است ، برای کاربر توضیح دهد.

هوش مصنوعی و لوازم خانگی

هوش مصنوعی و لوازم خانگی

هوش مصنوعی در بسیاری از کارهای روزمره حضور دارد و لوازم خانگی نیز از این

قائده مستثنی نیست بسیاری از برند های معتبر دنیا مانند ال جی در تلاشند تا با ارائه این

دسته از لوازم شیوه نوینی از زندگی در خانه های هوشمند را برای مشتریان خود ارائه

دهند. در حالی که بعضی از این شرکت ها تمرکز خود را بر روی لوازمی همچون یخچال

و تلوزیون گذاشته اند، عده دیگری از این شرکت ها بر روی گجت هایی کار می کنند که

بسیار کوچکتر و ساده تر هستند مانند کلید و پریز برق و یا گلدان های هوشمند.

کدام لوازم خانگی و مصرفی مجهز به هوش مصنوعی هستند؟

در چند سال اخیر خبر ساختن لوازم هوشمند بسیار شنیده شده و می شود، تا حدی که

در کشور خودمان هم تعدادی از این لوازم استفاده می شوند. با این حال هنوز تعداد زیادی

از این وسایل در بازار ما به چشم نمی خورند. شاید دلیل این امر آماده نبودن بستر این

فناوری و عدم حضور محصولات بومی باشد. با این حال ما قصد داریم تا تعدادی از این

لوازم را به شما معرفی کنیم. دستگاه های خانه هوشمند بخشی اساسی از خانه های قرن 21

است. با نصب آنها می توانید ترموستات خود را کم و زیاد کنید، درهای خود را قفل کنید و

با یک فرمان صوتی ساده موسیقی مورد نظرتان را پخش کنید با این وسایل می توانید یک

محیط هوشمند و یکپارچه که باعث پیشرفت عملکرد می شود را ایجاد کنید.

اسپیکر هوشمند

یکی از لوازم خانگی مجهز به هوش مصنوعی سونوس است که هم یک اسپیکر خوب است و

هم دستیاز صوتی الکسا را درون خود جای داده است. شما از یک جهت هوش مصنوعی الکسا

را دارید که روز به روز در حال پیشرفت است و از طرف دیگر سیستم صوتی سونوس را در

اختیار دارید که عملکرد صوتی بی نظیری را دارد. آمازون اکو یکی دیگر از اسپیکر های

مبتنی بر هوش مصنوعی است که به بسیاری از خانه ها راه یافته. دلیل آن مقرون به صرفه

بودن این اسپیکر هوشمند است. از دیگر اسپیکر ها می توان به اپل هومپاد اشاره کرد. با در

اختیار داشتن این دستگاه می توانید به راحتی آن را با سایر محصولات شرکت اپل سینک کنید

پس اگر طرفدار محصولات اپل هستنید بدون شک از این اسپیکر استفاده کنید.

نور پردازی هوشمند

نورپردازی هوشمند یکی از زمینه های خانه هوشمند است که تقریباً هرکسی می تواند آن را تهیه

کند. کار کردن با این دستگاه ها بسیار راحت است و نصب پیچیده ای ندارند بنابرای  قبل از اینکه

متوجه شوید، از رنگهای دوست داشتنی لامپهای هوشمند جدید خود لذت می برید و آنها را فقط با

تلفن یا صدای خود کنترل می کنید. یکی از این گجت ها هیو کالر آمبینس شرکت فیلیپس است یک

دلیل بسیار خوب وجود دارد که هیو بزرگترین نام در زمینه روشنایی هوشمند است.این چراغ ها

طبیعی ترین رنگ ها را از نصبت به روشنایی های هوشمندی که تولید شده است تولید می کنند ،

استفاده از برنامه آن آسان است و نصب یک پارچه و راحتی نیز دارد. اگر به دنبال یک چراغ

خاص هستید ، چیزی که بتواند اتاق شما را با تابشی از نور گرم قرمز یا بنفش عمیق چشمنواز کند

LIFX A19   یکی از موارد مناسب برای شماست. با یک چرخ رنگی سرگرم کننده و تنظیمات

روشنایی که بسیار متغییر است ، گزینه های سفارشی سازی آنقدر متنوع هستند که می توانند گاهاً

خسته کننده شوند.

دوربین های امنیتی هوشمند

اگر می خواهید بدانید وقتی در خانه نیستید چه اتفاقی می افتد ، دوربین های امنیتی هوشمند طراحی

شده برای داخل و خارج از خانه، یک انتخابی است که برای شما ضروری است.در دنیای دوربین های

امنیتی هوشمند ، Anker Eufycam 2 به عنوان یک گزینه میان رده خوب و با قیمت مقرون به صرفه

شناخته می شود. این دوربین از ویژگی های بسیار بزرگی برخوردار است و اگرچه نظارت 24/7 را

ارائه نمی دهد ، اما به برای استفاده از آن نیاز به تهیه اشتراک ماهانه نیز ندارید این دوربین هر وقت

که حرکتی را شناسایی کند شروع به فیلمبرداری می کند.

ترموستات هوشمند

ترموستات Nest Learningکه نسل سوم این خانواده است به دلیل توانایی یادگیری کارهای روزمره

و تنظیم خود بر اساس آنها شهرت دارد. این بدان معنی است که به مرور زمان سیستم گرمایشی شما

می تواند متناسب با نیاز شما سازگار شود ، بدون اینکه مجبور باشید کاری انجام دهید. یکی دیکر از

 این محصولات Hive است که متعلق به Centrica ، یکی از تأمین کنندگان انرژی پیشرو در انگلستان

است ، بنابراین می توانید مطمئن باشید که در مورد نیازهای گرمایشی خود ، دستان باتجربه در صدد

رفع آن هستند. در حالی که ممکن است این شرکت انگلیسی باشد ، محصولات Hive از سال 2017 در

ایالات متحده در دسترس است.

همانطور که مشاهده کردید هوش مصنوعی و لوازم خانه بسیار با هم آمیخته شده اند و این تنها گوشه ای

از وسایلی است که می توانید با آن خانه خود را هوشمند کنید. امروزه دیگر داشتن یک خانه هوشمند به

سادگی روشن کردن یک دستگاه بلوتوث است  اما با این وجود می توانید کار های پیچیده تری را نیز

انجام دهید. اینکه شما تا چه اندازه در خانه هوشمند خود سرمایه گذاری می کنید واقعاً به خود شما بستگی

دارد و می توانید آن را در حد راحتی خود شخصی سازی کنید. نکته جالب در مورد دستگاه های هوشمند

کوچکتر و ارزان تر این است که می توانید از آنها به صورت جداگانه استفاده کنید. حال این سوال پیش

می آید که آیا سیستم های خانه هوشمند ارزش هزینه کردن را دارند؟ در بسیاری از موارد ، هزینه دستگاه

و نصب آن می تواند گران باشد ، اما ممکن است به مرور زمان با افزودن ارزش به خانه  در هنگام فروش

مجدد یا صرفه جویی در مصرف انرژی جبران شود. در موارد دیگر ، راحتی و ایمنی سیستم های خودکار

می تواند ارزش سرمایه گذاری اولیه را داشته باشد. نکته دیگری که باید در نظر داشته باشید این است که

چون این دستگاه ها هنوز تازه هستند امکان دارد که هکر ها بتوانند به آنها نفوذ کنند. اما تمامی این شرکت ها ی

در حال توسعه امنیت این دستگاه ها هستند.

هوش مصنوعی در عکاسی

هوش مصنوعی در عکاسی

امروزه هوش مصنوعی یک انقلاب در صنعت عکاسی به وجود آورده است. شبکه های عصبی

و یادگیری ماشینی اقدامات ویرایش پیچیده ای را با چند کلیک در دسترس قرار داده اند و  برند ها

حتی می توانند “عکس” بدون حق امتیاز  از افراد که توسط رایانه تولید شده را بارگیری و استفاده

کنند. در بیشتر موارد ، هوش مصنوعی بعنوان موج بزرگ بعدی در تاریخ عکس شناخته می شود،

و ممکن است چنین باشد، اما برخی از کارشناسان در مورد پیامدهای این روند در آینده نزدیک و

دور نگران شده اند. اگر هوش مصنوعی بتواند کارهای عکاسان را سریعتر و راحت تر کند ، آیا

در نهایت می تواند جای آنها را بگیرد؟

چشم اندار هوش مصنوعی در مورد عکاسی

تا حد زیادی ، بزرگترین تصور غلط در مورد هوش مصنوعی این است که فقط ابزاری دیگر خواهد

بود که زندگی عکاس را آسان تر می کند اما به چشم انداز آنها برای اشتغال در آینده آسیب نمی رساند

بیشتر محصولات هوش مصنوعی تجاری که در نرم افزارهایی مانند Adobe ، Skylum یا Topaz

استفاده می شوند فقط ابزار های تاثیر گذار هستند. اما پتانسیل هوش مصنوعی بسیار گسترده تر است.

“هوش” ابزار نیست ، بلکه یک نیروی خلاق است. گسترش آن در صنعت خلاق عواقب عمیقی برای

کسانی که قبلاً فکر می کردند خلاقیت تنها استان نبوغ انسانی است ، به دنبال خواهد داشت.

آیا هوش مصنوعی برای عکاسان خطر آفرین است ؟

این مسئله درگیری فکری چندانی برای عکاسان ایجاد نمی کند ما در واقع عکاسان دقدقه های جدی

دیگری دارند تا اینکه بخواهند به این فکر کنند که هوش مصنوعی روزی کار آنها را خواهد گرفت.

 نگرانی عکاسان کاملاً قابل توجیه است ، اما چند نکته جدی وجود دارد. اول واقع بینانه نیست که

انتظار داشته باشیم AI جایگزین همه رشته های عکاسی شود. آنچه در عوض احتمالاً خواهیم دید

جایگزینی هوش مصنوعی تقریباً به طور کامل است و همانطور که این کار را انجام می دهد ،

فشارهای رو به پایین زیادی را به سایر رشته هایی که از این نوع اختلال عایق بندی شده اند ،

هوش مصنوعی همچنین فشار زیادی بر تدوین گر ها، ویراستاران و فناوری های دیجیتال وارد

خواهد کرد ، زیرا دستیابی به هوش مصنوعی وظایف پرزحمت و جزئی را به فرایندهای با

فشار یک دکمه دکمه تبدیل می کند.تهدید مربوط به جایگزینی هوش مصنوعی به جای عکاسان

نیست بلکه تعریف مجدد مشاغل عکاسی است. شما ممکن است هنوز هم به افرادی نیاز داشته

باشید تا یک دوربین را در محل خود قرار دهند و منتقل کنند ، اما تمام عناصر فنی و خلاقانه ای

که در این کار استفاده می شوند توسط یک ماشین اداره می شوند.

 آیا هوش مصنوعی تغییر در صنایع خلاق مانند عکاسی به وجود می آورد؟

ما دوست داریم “خلاقیت انسان” رابه گونه ای قلمداد کنیم که گویی نوعی جادو است که اتفاق می افتد.

اما خلاقیت انسان در واقع فقط تأثیر متقابل یک محیط ، حافظه و برخی سیگنال های شیمیایی و الکترونیکی

است. در واقع هیچ دلیلی وجود ندارد که چرا این خلاقیت باید فقط به مغز محدود شود و سیلیکون نا کار

آمد است.”و هر لحظه که این خلاقیت سیلیکونی واقعاً به راه افتاده باشد ، اقتصاد بسیاری از صنایع خلاق

را کاملاً خراب خواهد کرد. تمام مثالهای هنر هوش مصنوعی را در نظر بگیرید که امروزه می تواند انسان

را گول بزند و فکر کند این کار توسط یک انسان ساخته شده است و نه یک ماشین. این اتفاق در آهنگسازی

های موسیقی رخ داده است و ناگزیر در عکس ها و حتی تصاویر متحرک تمام قد اتفاق خواهد افتاد.

“البته کسانی که در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کار می کنند احتمالاً مخالفت می کنند و می گویند که

نرم افزار نمی تواند به همان شکلی که انسان است خلاق باشد. ماشین آلات ممکن است بتوانند محصولات

خلاقانه تولید کنند ، اما این کار را طبق قوانین و الگوریتم ها انجام می دهند و نه تجربه و احساسات که

سوخت خلاقیت های بسیار انسانی است.

نگران کننده ترین تحول هوش مصنوعی در صنعت عکاسی چیست ؟

نگرانی از تحولات هوش مصنوعی در دو سطر قرار می گیرند: نگرانی های مربوط به آینده عکاسی به

عنوان یک حرفه و مربوط به آینده جامعه به طور کلی. در مورد اول ، من فکر می کنم کارهای زیادی که

NVIDIA و Microsoft (و گوگل به میزان کمتری) انجام داده اند در مورد ایجاد تصاویر عکس واقعی

از ابتدا در یک خط کاملاً مستقیم به آینده ای است که این فناوری به راحتی می تواند سفارشی ایجاد کند.

سهام و محصولات در صورت تقاضا ، عکاسان را در این روند به حاشیه می اندازد. هنرهای زیبا پیچیده تر

است. امروز مردم بابت هنر هایی که هوش مصنوعی ایجاد کرده پول می دهند اما می توان یک گالری

هوش مصنوعی را فروخت ؟ در مورد کل جامعه ، توانایی تولید تصاویر و فیلم های واقع بینانه در حال حاضر

شروع به مسموم کردن جریان اطلاعات ما با محتوای جعلی کرده است. این تنها تقصیر توسعه دهندگان

هوش مصنوعی نیست سیستم عامل هایی که بیش از حد اطلاعات غلط را مجاز می دانند و عموم افرادی که

اخبار خود را از رسانه های اجتماعی می گیرند نیز مقصر هستند اما ما به یک ورطه واقعاً تاریک اطلاعات

غلط و فریب دهنده خیره شده ایم. زیرا ابزارها قدرتمندتر می شوند و استفاده از آنها آسان تر می شود.

هوش مصنوعی چه کاربرد هایی در صنعت عکاسی داشته ؟

قطعا هوش مصنوعی برای مصرف کنندگان کاملاً عالی است. دوربین های گوشی های هوشمند آنها ،

قبلاً نیز بسیار خوب بوده اند و بهتر هم خواهند شد. علاوه بر این ، به لطف دید ماشین ، کتابخانه های

عظیم عکس ما می توانند به طور خودکار سازمان یافته و فهرست بندی شوند و بعداً با سهولت جستجو

 شوند.این مزایای سازمانی همچنین کمک شایانی به جوانب مثبت خواهد کرد مانند پیشرفتی که قبلاً در

مواردی مانند برچسب گذاری خودکار لایت روم مشاهده کرده ایم. انتظار می رود که بسیاری از کارهای

آزار دهنده پیرامون سازماندهی و فهرست نویسی تصاویر توسط AI کاهش یابد. احتمال دیگر توانایی AI

برای خاتمه دادن به مسابقه مگاپیکسلی دوربین ها است.