۵ روش برای بکارگیری هوش مصنوعی در برنامه های موبایل و راهبردهای وب شرکت‌ها

Image for post
Image for post


کاربران به طرق متفاوتی با محصولات دیجیتال درگیر هستند و کسب‌وکارها هم در خدمات­‌رسانی خود از تجارب نوآورانه استفاده می­‌کنند؛ با این حال امروزه هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر و تحول این شیوه­‌هاست. برای آن دسته از تیم‌­های محصولات که قصد دارند هوش مصنوعی را وارد برنامه­‌های شرکت خود کنند، ممکن است آغاز کار دلهره‌­آور باشد. اما خوشبختانه راه­‌هایی هستند که می­‌توانید از طریق آن‌ها از هوش مصنوعی در برنامه های موبایل و محصولات خود استفاده کنید و در عین حال از یک بازه­‌ی یادگیری طولانی یا هزینه­‌ی استخدام متخصصان یادگیری ماشینی نیز خودداری نمایید. در این مقاله قصد داریم برجسته­‌ترین‌­ها و بهترین­‌ها را در حوزه­‌ی هوش مصنوعی معرفی کرده و تیم­‌هایی را مثال بزنیم که به آسانی توانسته‌­اند راهکارهای هوش مصنوعی را با برنامه­‌های کاربردی خود برای شبکه و موبایل یکپارچه­‌سازی کنند.

 

برنامه­‌های محبوب هوش مصنوعی مدت‌هاست که سرتیتر خبرها را به خود اختصاص داده‌اند؛ خودروهای خود­ران، دستیاران صوتی، تشخیص چهره، و اتوماسیون تنها برخی از فناوری­‌هایی هستند که توجه زیادی به خود جلب کرده‌­اند. علی‌رغم این‌که محصولات مذکور به میزان بسیار زیادی از قابلیت­‌های هوش مصنوعی استفاده می‌­کنند، جنبه­‌های دیگری از فناوری زیربنایی آن یعنی یادگیری ماشین هم وجود دارد که می­‌تواند محصولات فناوری‌محوری را که به صورت روزانه استفاده می­‌کنیم به دنیای دیگری ببرد. این مهم با ترکیب قابلیت­‌های چشم‌گیر هوش مصنوعی با جدیدترین و پرکاربردترین رابط‌­­های کاربردی برنامه‌نویسی (API) محقق می­‌شود. این ترکیب شما را قادر می‌­سازد بدون داشتن موتور هوش مصنوعی خود را داشته باشید و یا مدل‌­های خود را تربیت کنید، هوش مصنوعی را وارد برنامه‌­های کاربردی شرکت خود نمایید.

از زیرساخت­‌های غول‌­های فناوری استفاده کنید تا مدل‌­های یادگیری ماشین خودتان را بسازید.

قبل از این­که از رابط­‌های کاربردی برنامه‌نویسی در هوش مصنوعی مثال بزنم، قصد دارم از آنچه غول­‌های فناوری حاضر ارائه می­‌دهند بگویم. در حال حاضر در میان این دسته، گوگل، آمازون، مایکروسافت و IBM بر سر این­که در آینده چه کسی تهیه­کننده­‌ی برتر و اصلی زیرساخت‌­های هوش مصنوعی در دنیا خواهد بود، رقابت سختی با یک‌دیگر دارند. چشم­گیرترین قابلیت این سرویس‌­ها این است که شما را قادر می­‌سازد تا خود مدل­‌های یادگیری ماشینی (ML) را آموزش دهید و آن­ها را در زیرساخت­های تخصصی خودشان اجرایی کنید. این امر مستلزم این است که داده‌­های دیتاست خود را آماده کرده و مدل­‌های ML خود را بر اساس آن­‌ها آموزش دهید تا هوش مصنوعی بتواند هویت، توانایی تشخیص و تصمیمات خود را بر آن‌­ها بنا کند. در نتیجه­، سیستم‌­های هوش مصنوعی به وجود می‌­آیند که حول محور کسب و کار خود شما طراحی شده و قادر هستند مشکلات و مسائل خاص شما را حل کنند. هر زمان آمادگی این را داشتید که کارکردپذیری عمیق‌­تری از یادگیری ماشین را وارد محصولات دیجیتال خود کنید، احتمالاً می‌­توانید از برخی از این پیشنهادات بهره ببرید.

با این‌که مدل­‌های خودساخته­‌ی ML قله­‌ی کاربردهای هوش مصنوعی به شمار می‌­روند، باید به این نکته توجه داشت که هر مسئله­‌ی کسب ­و کار، مدل ML خاص خود را برای راه حل لازم ندارد. برای مثال، اگر برنامه‌­ی شما وظیفه دارد موزها را از پرتقال­‌ها جدا کند، مدل یک فرد دیگر که آموزش داده شده تا انواع مختلف میوه­‌ها را از یکدیگر تشخیص دهد نیز کاربردی خواهد بود. بدین معنی که می­‌توانید به جای آموزش مدل خود، از مدلی که از پیش آموزش دیده استفاده کنید. همین منطق را می‌­توان در مورد مدل­‌هایی که حول دیتاست­‌های رایج ساخته شده‌­اند (همچون تشخیص صدا و آنالیز حواس، آنالیز تصویر و سند، آنالیز متن ساختار نیافته و …) نیز به کار برد. بسیاری از شرکت‌­ها خدمات رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) هوش مصنوعی ارائه می‌­دهند که از پیش آموزش دیده و مبتنی بر فن­اوری ابری هستند؛ این رابط‌های کاربردی برنامه‌نویسی از زیرساخت­‌های قدرتمند سیستم­‌های این شرکت­‌ها استفاده می‌­کنند و در عین حال کار با آنها آسان نیز می­‌باشد.

۵ نمونه از رابط‌­های کاربردی برنامه‌نویسی که کمک می­‌کند به آسانی شروع به استفاده از هوش مصنوعی کنید.

۱. بهبود کیفیت تصویر: در صورتی که برنامه‌­ی شما تصاویری از منابع مختلف استفاده می­‌کند، احتمالاً با این مسئله روبرو شده‌­اید که گاهی یک منبع تصویری را با وضوح یا کیفیت مدنظر شما در اختیار ندارد. در این مواقع خدمات بهبود کیفیت هوش مصنوعی، همچون let’s enhance، به کار خواهند آمد. هوش مصنوعی در این سرویس‌­ها با استفاده از مدل­‌های یادگیری ماشینی که بر روی میلیون­‌ها تصویر آموزش دیده­ شده‌­اند، می­‌تواند نقص­‌ها و جاهای خالی را در تصویر مورد نظر پیش­بینی کرده و نسخه‌­ای از تصویر به شما تحویل دهد که وضوحش هشت برابر تصویر ابتدایی است. علاوه بر این امکان حذف قطعات فشرده و ارتقای رنگ تصاویر را نیز فراهم می‌­کند. باور نتیجه‌­ای که می‌­بینید سخت است. این رابط­ برنامه­‌نویسی کاربردی ­(API) تصاویر را از پروتکل AWS S3 ، Google Cloud Storage، و یا هر منبع دیگری از HTTP قبول می­‌کند.

استفاده از رابط برنامه‌نویسی کاربردی هوش مصنوعی برای تبدیل تصویری با وضوح پایین (سمت چپ) به تصویری با وضوح بالا (سمت راست)
استفاده از رابط برنامه‌نویسی کاربردی هوش مصنوعی برای تبدیل تصویری با وضوح پایین (سمت چپ) به تصویری با وضوح بالا (سمت راست)
استفاده از رابط برنامه‌نویسی کاربردی هوش مصنوعی برای تبدیل تصویری با وضوح پایین (سمت چپ) به تصویری با وضوح بالا (سمت راست)

۲. تعدیل محتوا: هرگونه محصول دیجیتالی که شامل محتوای تولیدشده توسط کاربر می­‌شود، در معرض ورود محتوای نامناسب قرار دارد. برای حل این مشکل در گذشته از نظارت افراد اجرایی، میانجی‌­ها و یا حتی گزارش خود کاربران و مخاطبان استفاده می‌­شد. اما خوشبختانه امروزه از ابزارهای هوش مصنوعی همچون Microsoft Azure Content Moderator می­‌توان استفاده کرد تا محتوای نوشتاری، تصویری و یا ویدئویی را مورد بازبینی قرار داد. بدین طریق می­‌توان موضوعات توهین‌­آمیز، ناپسند و نامناسب را از بین مطالب گوناگون که می­‌توانند به بیش از صد زبان تولید شده باشند، تشخیص داد. امکان بازبینی انسانی هم برای مواقعی که موتور هوش مصنوعی نمی‌­تواند از نامناسب بودن محتوایی مطمئن باشد وجود دارد. این امکان به مرور زمان به آموزش هوش مصنوعی و بهبود توانایی پیش‌­بینی آن کمک می­‌کند. Microsoft Azure Content Moderator به وسیله­‌ی رابط برنامه­‌نویسی کاربردی Azure و یا جعبه­‌ی توسعه­‌ی نرم‌­افزارش برای پایتون، js و .NET قادر خواهد بود با برنامه‌های شما یکپارچه شود.

۳. شناسایی محصول: شناسایی چهره و تصویر از شناخته‌­شده‌­ترین کاربردهای هوش مصنوعی هستند. خوشبختانه این حوزه هم از آن مواردی است که ساخت مدل یادگیری ماشینی خودتان در آن کار تقریباً آسانی است. این مدل‌ها می‌توانند مسائلی که قبلاً دشوار می‌نمودند را به راحتی حل کنند. برای مثال، در حال حاضر با یک مشتری سروکار داریم که در تولید صنعتی مشغول است. این مشتری به یک نر‌م­‌افزار موبایل نیاز دارد که بتواند دستگاه‌­های صنعتی آن­ها را تشخیص دهد. در روش سنتی احتمالاً از اسکن بارکد یا کد QR استفاده می­‌شد. اما امروزه موتور هوش مصنوعی می­‌تواند به آسانی یک محصول را تشخیص دهد؛ بدین منظور تنها لازم است دوربین را به سمت محصول مورد نظر بگیریم. AutoML Vision که یکی از فناوری‌های ابری گوگل است مجموعه ابزاری را برای افرادی که در هوش مصنوعی تخصصی هم ندارند فراهم کرده که با آن بتوانند مدل‌­های یادگیری ماشینی را با داده‌­های تصویری مرسومی آموزش دهند که متوالیاً می­‌توانند در رابط برنامه‌­نویسی کاربردی Google Vision مورد استفاده قرار بگیرند. فقط کافی است کاتالوگ محصولات خود را آپلود کنید و تصاویر را به درستی عنوان­‌گذاری کنید، AutoML بقیه­‌ی کارها را انجام خواهد داد. AutoML Vision این امکان را هم فراهم می­‌کند که مدل‌­ها را به فرمت­‌های پرکاربردی همچون TensorFlow Lite و Core ML که قابلیت اجرا بر روی دستگاه­‌های متحرک را دارند صادر کنید و برای این منظور نیازی به درگیر کردن رابط برنامه‌­نویسی کاربردی نیست. از آنجایی که لازم نیست داده‌ها دوباره به سرورهای گوگل فرستاده شوند، شناسایی تصویر بر روی دستگاه­‌های متحرک قابل قبول‌­تر نیز هست.

۴. استخراج داده: برخی از محصولات دیجیتال به شدت به داده‌­های روی شبکه وابسته هستند، اما از آن­جایی که این منابع همیشه داده‌­های ساختاریافته­ و قابل هضمی ارائه نمی‌­دهند، این وابستگی می­‌تواند باعث شود به شدت به کار دستی با Scraping motors نیاز داشته باشیم که خود باید با هر بار توسعه­‌ی منابع محتوا اصلاح شود. راه‌­حل بهتر این است که از سرویس هوش مصنوعی استفاده کنیم که وبسایت را آنالیز کرده و آن­ را به صورت محتوای ساختاریافته پردازش می­‌کند و همچنین از طریق یک رابط برنامه­‌نویسی کاربردی هم قابل استفاده است. هوش مصنوعی شرکت Diffbot قادر است انواع زیادی از محتوای وب را آنالیز کرده و محتوای ساختاریافته استخراج کند. برای نمونه اگر نیاز داشته باشیم از قسمتی از محتوای پست‌ها در یک انجمن‌ را استخراج کنیم، Diffbot پست­‌های صفحه را به صورت کاملاً ساختاریافته در فرمت JSON برمی­گرداند، طوری که به نظر می­‌رسد محتوا را همین الان از پایگاه داده‌­ی وبسایت بازگردانی کرده‌­ایم. Diffbot می­‌تواند بر روی مقالات، مباحثات، صفحات تصویری، صفحات محصول و ویدئوها استفاده شود.

۵. کنترل صوتی: دستیاران صوتی هوش مصنوعی در میان خانوارهای زیادی رایج شده و برقراری ارتباط و تعامل با آن‌ها روز به روز برای کاربران راحت‌تر می‌شود. از سوی دیگر صدا بیشتر و بیشتر به عنوان ورودی در در دستگاه­‌های موبایل مورد استفاده قرار می­‌گیرد. اگر فکر می­‌کنید که کنترل صدا در محصولات دیجیتالی شما می­‌تواند به سود کاربرانتان باشد، استفاده از یک رابط کاربردی برای پردازش زبان طبیعی (NLP) آسان­ترین راه دستیابی و به کار بردن این قابلیت­‌هاست. شرکت ai یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی NLP را در اختیار قرار می­‌دهد که صوت پخش شده را دریافت کرده و دستورهایی را برمی­‌گرداند که متناسب با کارکرد برنامه‌­ی شما باشند. آموزش و بهبود قابلیت تشخیص قصد از طریق رابط­‌های شبکه‌­ای دوست­دار کاربر انجام می­‌شود و بدین ترتیب دیگر نیازی به ساخت یک مدل پیچیده‌­ی یادگیری ماشین ویژه­‌ی خود نخواهید داشت.

محبوب­ترین رابط‌­های برنامه‌­نویسی کاربردی (API) در هوش مصنوعی که می­‌توانید برای مقیاس­‌سنجی محصول خود به کار ببرید.

از پنج مثال بالا که فراتر برویم، می­‌توانیم بگوییم غول­‌های فناوری مدام در حال ارائه و راه‌­اندازی APIهایی هستند که قابلیت استفاده در برنامه‌­های شرکت شما را خواهند داشت. در این قسمت برخی از راهکارهای از پیش آموزش داده شده­‌ی هوش مصنوعی را آورده‌­ایم که آمازون، مایکروسافت، گوگل و IBM ارائه می­‌دهند:

سرویس‌­های تحت وب آمازون

  • پیشنهادات: با استفاده از همان فناوری پیشنهادات که در com به کار می­رود، کمک می­‌کند مشتریان شما تجربه­‌ای منحصر به فرد داشته باشند.
  • پیش‌­بینی: مدل­‌های پیش‌­بینی با دقت بسیار بالا را در برمی­‌گیرد که از فناوری پیش‌­بینی یادگیری ماشین به کار رفته در com استفاده می‌­کند.
  • تجزیه و تحلیل تصویر و ویدئو: با استفاده از این سرویس می­‌توانید قابلیت آنالیز تصویر و ویدئو را به برنامه­‌های خود اضافه کنید تا بتوانید دارایی­‌ها را فهرست کرده، گردش ­کار رسانه خود را خودکار کنید و معانی را استخراج کنید.
  • تجزیه و تحلیل پیشرفته­ی متن: با این سرویس قادر خواهید بود از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده کنید تا از درون متنی ساختارنیافته بینش و روابط را بیرون بکشید.
  • تجزیه و تحلیل اسناد: می­‌توانید تنها در طول چند ساعت از دل میلیون­‌ها اسناد و مدارک، متن و داده استخراج کنید و بدین ترتیب نیاز به تلاش و کار دستی را کاهش دهید.
  • صوت: متن­های نوشتاری را به گفتاری طبیعی تبدیل کرده و به این طریق به برنامه­‌های خود صدا خواهید بخشید.
  • نمایندگان مکالمه‌ای (یا سیستم‌­های گفت‌وگو­): با این سرویس می­‌توانید به آسانی یه نماینده سخنگو ساخته و کیفیت خدمات مشتریان را بهبود ببخشید و علاوه بر این­، کارآیی مرکز تماس خود را نیز افزایش دهید.
  • ترجمه: با ترجمه­‌ی کارآمد و مقرون به صرفه می‌­توانید گستره‌­ی خدمات خود را وسیع‌­تر کرده و افرادی با زبان­‌های گوناگون را به جمع مخاطبان خود بیافزایید.
  • رونویسی: قابلیت­‌های­ تبدیل گفتار به نوشتار باکیفیتی را به برنامه‌ها و گردش ­کار خود اضافه نمایید.

سرویس‌­های شناختی Azure مایکروسافت

  • بینایی ماشین: قابلیت­‌هایی از این دست را در برمی­‌گیرد: رده‎­بندی تصاویر، تشخیص صحنه و فعالیت در تصاویر، تشخیص چهره­‎های مشهور و مکان‌­های شناخته شده در آن‌ها و خاصیت تبدیل عکس به متن­ (OCR).
  • شناسایی جوهر: این سرویس، جوهر و دست­خط دیجیتال را تشخیص داده و شکل­‌های متداول را هم به دقت شناسایی می­کند.
  • چهره: با این سرویس این امکانات را در دست خواهید داشت: تشخیص چهره در تصاویر، تعیین هویت افراد، شناسایی عواطف، تشخیص چهره‌­های مشابه، و گروه‌­بندی.
  • فهرست­ساز ویدئویی: تجزیه و تحلیل کامل از کانال­‌های صوتی و تصویری یک ویدئو انجام می‌­دهد. قابلیت شناسایی چهره، شیء و چارچوب اصلی را نیز علاوه بر خاصیت تبدیل عکس به متن (OCR) و رونویسی فراهم می‌­کند و بینش­‌های پیشرفت‌ه­ای همچون استنتاج موضوع و تشخیص برندها و عواطف را هم در برمی­‌گیرد.
  • خدمات گفتاری: این سرویس قادر به رونویسی خودکار گفتار به نوشتار با مدل­‌های قابل تنظیم، تبدیل نوشتار به گفتار طبیعی با صداهای متنوع و تنظیم‌­پذیر، و همچنین ترجمه­‌ی گفتاری هم‌­زمان می­‌باشد.
  • تجزیه و تحلیل نوشتار: با استفاده از این سرویس قادر به شناسایی نام­ه‌ای بیان شده در متن، استخراج عبارات کلیدی و تحلیل احساس غالب بر نوشتار خواهید بود.
  • نوشتار مترجم: قابلیت تشخیص خودکار زبان و ترجمه­‌ی متن مورد نظر را فراهم می­‌کند.
  • پرسش و پاسخ: این قابلیت یک رابط برنامه‌­نویسی کاربردی مبتنی بر فناوری ابری است که امکان پرسش و پاسخ را بر اساس آن­چه از متن­‌های ساختارنیافته استخراج شده و همچنین معنایابی از پایگاه‌­های دانش فراهم می‌­کند.
  • خواننده­ی همه­‌جانبه: سرویسی است که به کاربران با هر گونه توانایی یا ناتوانی این امکان را می‌­دهد که متنی را بخوانند و درک کنند.
  • فهم زبان: با استفاده از این سرویس می‌­توان زبان را با توجه به زمینه­‌ی آن درک کرد.
  • تعدیل­‌گر محتوا: با این سرویس تصاویر ناخواسته و توهین­‌آمیز را می­توان تشخیص داد، نوشته­‌های ناپسند و مستهجن را فیلتر و محتوایی که برای افراد با سنین پایین مناسب نیست را تعدیل کرد. علاوه بر این برای این­که به نتایج بهتری دست یافت می‌­توان از یک ابزار بازبینی داخلی استفاده کرد.
  • شخصی­‌ساز: این قابلیت به شما این امکان را می­‌دهد که در برنامه­‌های خود تجاربی شخصی­‌سازی شده و منحصر به فرد ایجاد کنید. این سرویس اجازه خواهد داد چرخه­‌ی آموزش تقویتی را درک کرده و به راحتی مدیریت کنید و علاوه بر این­‌ها می­‌توانید هرجایی که می­‌خواهید (از فناوری ابری گرفته تا فناوری­‌های مبتنی بر Edge) از آن استفاده کنید.

فناوری ابری گوگل

  • هوش مصنوعی دیداری (بصری): می‌­توانید تصاویر را در فناوری­‌های ابری یا در فناوری‌­های مبتنی بر Edge تجزیه و تحلیل کنید. مدل­‌های از پیش­ تعیین شده­‌ی رابط­‌های برنامه‌­نویسی کاربردی (API) دیداری می­‌توانند به سرعت تصاویر را در هزاران طبقه (مثلا طبقه‌­ای که به قایق مربوط می­‌شود و یا به برج ایفل) تقسیم‌­بندی کنند و تک ­تک اشیاء، چهره­‌ها و کلمات را تشخیص دهند.
  • هوش مصنوعی ویدئویی: این سرویس امکان تجزیه و تحلیل دقیق ویدئو را به صورت فریم به فریم، فراهم می‌­کند. این دسته از محصولات هوش مصنوعی امکان جستجوی بهتری به کتابخانه­‌ی ویدئویی شما بخشیده و آن را ارزشمندتر می­کنند. مدل های از پیش آموزش دیده شده‌­ی رابط­های برنامه­نویسی کاربردی هوشمند ویدئویی می‌توانند فراداده‌­ها را استخراج کنند، اسامی کلیدی را تشخیص دهند و محتوای ویدئو را تفسیر نمایند.
  • زبان طبیعی: امکان پردازش چندرسانه‌­ای و چندزبانه­ را فراهم می­‌کند. زبان طبیعی از یادگیری ماشینی برای نشان دادن ساختار و معنای متن بهره می­‌برد. از این طریق می‌­توانید در مورد افراد، اماکن و وقایع و اتفاقات اطلاعات به دست بیاورید، جو رسانه­‌های جمعی را بهتر متوجه شده و به سراغ همان گفتگوهای اصلی بروید که در مرکز آن بوده‌­اند، و همچنین متن تحلیل‌شده را با آرشیو اسناد و مدارک خود برروی انبار ابری گوگل ترکیب و یکپارچه کنید. مدل­‌های از پیش آموزش دیده شده­‌ی رابط­‌های برنامه­‌نویسی کاربردی زبان طبیعی، می‌­توانند از پس درک زبان برآیند و حتی به رده‌­بندی محتوا و جو، عناوین موجود و تحلیل نحوی (دستور زبانی) نیز بپردازند.
  • ترجمه: قابلیت ترجمه­‌ای سریع و پویا را فراهم می­‌آورد که با محتوای موردنظر شما همخوانی دارد. در این سرویس می­‌توانید با استفاده از آن مدلی که بیشترین تناسب را با محتوا و نیاز شما دارد، از ترجمه­‌ی دو یا چندزبانه استفاده کنید. اگر مایل هستید وبسایت و برنامه­‌هایتان توانایی ترجمه­‌ای فوری و پویا از نوشتارهایی با بیش از صد زبان متفاوت را داشته باشند، می­‌توانید از ترجمه­‌ی ماشینی عصبی از پیش آموزش دیده شده‌­ای استفاده کنید که مربوط به رابط­‌های برنامه­‌نویسی کاربردی سرویس ترجمه هستند.
  • رابط کاربردی تبدیل گفتار به نوشتار مبتنی بر فناوری ابری: دارای قابلیت شناسایی گفتار به ۱۲۰ زبان است. تبدیل گفتار به نوشتار مبتنی بر فناوری ابری به توسعه­‌گران این امکان را می­‌دهد تا با استفاده از مدل­‌های شبکه­‌ی عصبی در رابط برنامه کاربردی که کاربرد آسانی هم دارد، صوت را به متن تبدیل کنند. این رابط­ برنامه‌­نویسی کاربردی قادر به تشخیص ۱۲۰ زبان بوده و می‌­تواند بر اساس نیازهای کاربر جهانی شما خود را تغییر دهد. از این طریق می­‌توانید به صورت صوتی دستور داده و به کنترل بپردازید، صوت­‌های موجود در مراکز تماس را به نوشتار درآورید و امور دیگری از این دست انجام دهید. نکته­‌ی قابل توجه دیگر این است که با توجه به استفاده از فناوری یادگیری ماشین گوگل، امکان پردازش صداهای از پیش ضبط شده و همچنین صداهای در حال پخش نیز وجود دارد.
  • رابط کاربردی تبدیل نوشتار به گفتار مبتنی بر فناوری ابری: این سرویس امکان تبدیل متن به گفتار طبیعی را فراهم می­‌کند. فناوری ابری تبدیل نوشتار به گفتار علاوه بر شبکه‌­های عصبی گوگل، در پژوهش‌­های پیش­گامانه­‌ی شرکت کامپیوتری DeepMind در حوزه­‌ی شبکه­‌ی عصبی WaveNet نیز به کار می­‌رود تا بتواند امکان تولید گفتار را در ۳۲ صدای متفاوت، در چندین زبان و لهجه و با بالاترین صحت ممکن در اختیار توسعه­‌گران قرار دهد. این رابط برنامه‌نویسی کاربردی به آسانی قابل استفاده بوده و از طریق آن می­‌توانید با کاربران برنامه­‌ها و دستگاه­‌های متفاوت، تعاملاتی بسیار نزدیک به واقعیت برقرار کنید.
  • Dialogflow: مربوط به تجربه­‌ی مکالماتی است که از طریق دستگاه‌­ها و سامانه­‌ها برقرار می­‌شود. این توالی انتها به انتها توسعه­‌ای­ شما را قادر می­‌سازد رابط­‌های مکالمه­‌ای (یا همان ربات‌های سخنگو) را بسازید. این ربات‌ها از یادگیری ماشینی استفاده می‌­کنند تا بتوانند تعاملاتی غنی و طبیعی با کاربران شما بر روی وبسایت­‌ها، نرم‌افزارهای گوشی، سامانه­‌های پیامکی و دستگاه‌­های متصل به اینترنت اشیاء برقرار کنند.
  • هوش مصنوعی پیشنهادات: از طریق استفاده از این سرویس می­توانید محصولاتی را پیشنهاد دهید که تا حد بسیار زیادی متناسب با سلیقه کاربران هستند. سال­‌هاست که گوگل به بخش­‌های مختلف خود همچون Google Search،  Google Ad، و Youtube محتوای پیشنهادی ارائه می­‌دهد. این سرویس با استفاده از این دانش پیشنهاداتی بسیار منحصر به فرد ارائه می دهد که می‌­تواند خود را فوراً با تغییرات رفتار مشتری و تغییر در محصولات و قیمت‌گذاری سازگار کند.

IBM Watson

  • دستیار: Watson Assistant برای ساخت رابط گفتگویی به برنامه‌­های کاربردی، دستگاه­‌ها و کانال­‌های متفاوت ارائه می‌­شود.
  • اکتشاف: Watson Discovery فناوری جستجوگر هوش مصنوعی است که سیلوهای داده را حذف کرده و اطلاعات نهان در داده­‌های شرکت را بازیابی می­‌کند.
  • مقایسه و برآورده شدن انتظارات: بدین طریق می­‌توانید از درون قراردادها و اسناد رسمی داده استخراج کنید تا بهره‌­وری را افزایش داده، از هزینه­‌ها کاسته و خطر افشای اطلاعات را به حداقل برسانید.
  • استدیو: علوم داده‌­ای را ساده‌­سازی و مقیاس‌­پذیر می‌کند تا بتوان به کمک آن خروجی و بازده کسب و کارها را حداکثر کرد.
  • مترجم زبان: می­‌توانید اسناد، برنامه­‌ها و صفحات وب خود را فوراً ترجمه کنید و بدین ترتیب بازار هدف‌تان را گسترش دهید. با ایجاد ربات‌های سخنگوی چندزبانه نیز قادر خواهید بود با مشتریان به زبان خودشان و در شرایط دلخواه آنها ارتباط برقرار کنید.
  • طبقه‌­بندی کننده­‌ی زبان طبیعی: این قابلیت، طبقه­‌بندی متن را تسهیل می­‌کند. در این سرویس شما می­‌توانید به منظور تجزیه و تحلیل متن، نشانه­‌گذاری و سازماندهی داده‌­ها در دسته‌­های سفارشی از یادگیری ماشینی استفاده کنید.
  • فهم زبان طبیعی: با این سرویس درکی که از داده‌­های ساختارنیافته دارید را به سطحی ارتقا خواهید داد که در آن امکان تجزیه و تحلیل پیشرفته­ی متن (به منظور استخراج اسامی، روابط، کلمات کلیدی، نقش‌­های معنایی و غیره) فراهم است.
  • بینش شخصیتی: این سرویس به شما این امکان را می­‌دهد که با استفاده از یک متن نوشتاری بتوانید ویژگی‌­ها، نیازها و ارزش‌­های شخصیتی را پیش‌­بینی کنید و عادات و ترجیحات شخصی مشتریان خود را تا حد زیادی درک کنید. به منظور استنتاج ویژگی‌­های شخصیتی افراد (از جمله آن ویژگی­‌های شخصیتی که در نظریه و آزمون Big Five بیان شده، به علاوه نیازها و ارزش‌­های آن‌ها)، می­‌توان از تجزیه و تحلیل زبانی ارتباطات دیجیتال افراد همچون ایمیل‌­ها، بلاگ‌­ها، توییت­‌ها و پست­‌هایی که در قسمت نظرات و در صفحات گفت­‌وگو می­‌گذارند استفاده کرد.
  • گفتار به نوشتار: این برنامه کاربردی صوت و صدا را به راحتی تبدیل به نوشتار می­‌کند تا امکان فهم سریع محتوای مدنظر را فراهم کند.
  • نوشتار به گفتار: می­‌تواند متن نوشتاری را به زبان­‌ها و در صداهای متفاوت به صوتی طبیعی تبدیل کند.
  • تحلیل­‌گر لحن: با تجزیه و تحلیل احساسات و لحن آن­چه افراد در فضای آنلاین، مثل توییت­‌ها یا نقدها و بخش نظرات، نوشته‌­اند می‌توان پیش‌­بینی کرد که آیا خوشحال هستند یا ناراحت، احساس اطمینان خاطر دارند یا خیر، و به همین ترتیب حالات دیگر آن­‌ها را برآورد کرد.
  • تشخیص بصری: سرویس بینایی رایانه‌ای می‌­تواند با استفاده از تنها چند تصویر، یک شیء، فرد و یا ویژگی­‌های مربوط به آن­ها را بیاموزد. برای نمونه در یک تصویر می­‌تواند نوع ماشین را تشخیص داده و حتی هزینه­‌ی تعمیرات آن را هم تخمین بزند.

تفاوتی ندارد که تازه قصد کرده‌­اید وارد دنیای هوش مصنوعی شوید یا همین حالا پیش­‌زمینه و آمادگی تغییر محصولات دیجیتال خود را با استفاده از همین نمونه­‌هایی که از رابط­‌های برنامه‌­نویسی کاربردی ارائه دادیم دارید؛ در هرصورت به خاطر داشته باشید که در حال حاضر مدیران محصولات به صورت کامل قدرت محاسبه­‌ی هوش مصنوعی را در اختیار دارند و بیشتر از هر زمان دیگری آماده­‌ی استفاده از آن هستند. اگر می­‌خواهید محصولتان به بقا ادامه دهد و عمر زیادی داشته باشد می­‌توانید به این مطلب نیز مراجعه کنید که شما را در مورد نحوه­‌ی ساخت سامانه­‌ی محصولات برای مقیاس‌­پذیری راهنمایی خواهد کرد.