قدرت هوش مصنوعی و تاثیر آن در شناخت انسان در جهت افزایش بهره‌وری در عملیات‌های اجرایی
پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI) امروزه فراتر از توانایی‌های انسان است؛ هرگز خسته و کسل نمی‌شود و به‌طور مداوم یاد می‌گیرد و بهبود می‌یابد. در ابتدا، در توسعه قدرت هوش مصنوعی، پژوهشگران فقط به قدرت و امکان ماشین‌هایی پی بردند که معنی و ظرافت‌های گفتار انسان را درک می‌کردند. این فناوری اغلب به عنوان توانایی ماشین در یادگیری و حل مشکلات شناختی در نظر گرفته می‌شد. بسیاری از مشاغل به طور فزاینده‌ای در آخرین فناوری‌های دیجیتالی مانند هوش مصنوعی سرمایه گذاری می‌کنند، اما الزاما در ارزش‌های کسب شده خود برای رشد، رخنه و شکافی وارد نمی‌سازند.
چگونه قدرت هوش مصنوعی انسان را برای افزایش بهره‌وری و راندمان عملیاتی درک می‌کند؟
در روش علمی و ارتباط متقابل آزمایشگاهی، تصور می‌شود که هوش مصنوعی استدلال انسان را تقلید می‌کند و همچنین از آن به عنوان الگویی برای تکمیل و تقویت فرآیندهای مشاهده و تصمیم‌گیری انسانی استفاده می‌کند. هوش مصنوعی این پتاسیل را دارد که معنای زبان ساده را بفهمد و با کاربران صحبت کند، اما با برداشت‌های تحت‌اللفظی از پرسش‌های انسانی مهار می‌شود. به طورکلی، یک رایانه می‌تواند تعریف یک واژه را بداند، اما معنی واژگان را در یک زمینه و محتوای بزرگ‌تر درک نمی‌کند.
امروزه، پژوهشگران، الگوریتم‌های هوش مصنوعی را برای استنباط و تفسیر داده‌های موجود و معیارهای ویژه و مشخص به منظور دستیابی به اهداف تجاری و پیش‌بردن تصمیم‌گیری‌های عملیاتی آموزش می‌دهند. با این حال، همانطور که قدرت هوش مصنوعی فراتر از شناخت انسان است، انسان‌ها باید بین مکالمه بین ماشین و انسان دیگر تفاوت قایل شوند. در غیر این‌صورت، دستگاه از سطح هوش انسانی فراتر می‌رود.
در مقاله‌ای از فیلیپ دژاردین (Philippe Desjardins)، دکتر دیوید هایگر (David Heiger) و مت برچ (Matt Burtch) آمده است که کشف علمی پیچیده‌تر می‌شود و تقاضا برای توان آزمایشگاهی افزایش می‌یابد. به این ترتیب، با کمک قدرت هوش مصنوعی به کار رفته در محیط آزمایشگاه به دستیابی به نتایج علمی و اقتصادی کمک شایانی می‌کند. بیشتر شرکتها با جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز خود، کیفیت محرک و ظرفیت خود را گسترش می‌دهند؛ درحالی‌که در همین حین، تمرکز خود را بر روی پردازش سازگاری و تعیین منابع آینده برای برنامه‌ریزی کارآمد و موثر حفظ می‌کنند. کسب‌وکارهای آینده‌نگر از این داده‌ها هم برای اهداف علمی و هم برای نیازهای عملیاتی برای تجسم و انگاشتن تولیدات خود و همچنین برای تجزیه و تحلیل چگونگی عملکرد یک فرآیند یا تیم استفاده می‌کنند. با این‌حال، تنوع تجهیزات، همراه با نیاز به آنالیز دستی داده‌های جمع‌آوری شده، به این معنی است که داده‌های با کیفیت بالا همیشه در دسترس نیست و هر داده در دسترس، اغلب برای تصمیم‌گیری مفید نیست.
هسته اصلی معرفی قدرت هوش مصنوعی در محیط آزمایشگاه عملیاتی، نظارت بر عملیات و ارایه مستمر و مداوم بینش‌هایی پیچیده است. مدل‌های تجاری برای پیشرفت‌های علمی، سطح بالاتری از کارایی را می‌طلبند. پذیرش منابع پرقدرت اطلاعات به عنصری الزامی در بهره‌وری‌های علمی تبدیل شده است. این مهم، گام اجتناب‌ناپذیر بعدی در آفرینش سیستم‌های مدیریت آزمایشگاهی با بازده و راندمان بسیار بالاست. دستیابی به این سطح، تنها با هوش مصنوعی شدنی است.
به‌علاوه، آن‌ها متذکر شدند که برای مدیریت کارآمد پیچیدگی‌های روزافزون آزمایشگاهی و دستیابی به درک یکسان از عملیات، باید از داده‌های جهانی و با کیفیت بالا استفاده گردد تا قدرت هوش مصنوعی به کار آید. سنسورهای نسبتا ساده‌ای که اطلاعات پایه‌ای مانند قدرت، رطوبت و لرزش را جمع‌آوری می‌کنند، در صورت تفسیر صحیح می‌توانند اطلاعات غافلگیرکننده و بسیار غنی ارائه دهند. در مجموع، این سنسورهای متفاوت می‌توانند به عنوان نوعی سیستم عصبی عمل کنند و نوعی هوش مصنوعی (AI) را ارائه دهند که وضعیت ابزار، رفتار و کاربردهای سیستم‌هایشان را درک می‌کند.
هنگامی که هوش مصنوعی عملکرد معمولی ماشین را درک کند، سیستم می‌تواند به ماهیتی پیش‌بینانه دست پیدا کند. در آن زمان، این فناوری مدل داخلی تجهیزات خود را بهبود می‌بخشد و می‌آموزد که کارها و انحراف‌های پیچیده‌تر را شناسایی نماید. این شناسایی حتی شامل میزان همبستگی پیش‌سازها با رفتارهای آینده، مانند پیش‌بینی از کار افتادن یک ابزار و دلیل آن می‌شود. قدرت هوش مصنوعی تا حدی است که می‌تواند مهارت نسخه‌نویسی را نیز بیاموزد، می‌توان پیشنهاد دارد چه زمانی به نگهداری نیاز است و اقدامات لازم برای جلوگیری از شکست‌های احتمالی و بالقوه را ارائه دهد.
