نقش رایانش ابری در هوش مصنوعی
فهرست مطالب
امروزه وجود دو فناوری رایانش ابری و هوش مصنوعی صنایع و جوامع را با دگرگونی‌های متعددی مواجه ساخته است. رایانش ابری منابع محاسباتی مقیاس‌پذیر و بر اساس تقاضا را فراهم می‌کند. هوش مصنوعی نیز ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا هوش و تصمیم‌گیری شبیه انسان را شبیه‌سازی کنند. در سال‌های گذشته ترکیب این دو فناوری با یکدیگر پیشرفت‌های قابل توجهی را در قابلیت‌های هوش مصنوعی، دسترسی و مقرون به صرفه بودن ایجاد کرده است.
این مقاله به بررسی نقش رایانش ابری در هوش مصنوعی، مزایا و چالش‌های آن و پیشرفت‌های بالقوه آینده می‌پردازد.
رایانش ابری چیست؟
رایانش ابری الگویی است که شیوه ی تحویل و دسترسی به منابع محاسباتی را متحول کرده است. این فناوری به جای تکیه بر سرورها و زیرساخت‌های محلی، کاربران را قادر می‌سازد تا به منابع محاسباتی به وسیله ی اینترنت از شبکه‌ای از سرورهای راه دور که توسط ارائه‌دهندگان شخص ثالث میزبانی می‌شوند، دسترسی یابند. این منابع می‌توانند شامل قدرت محاسباتی، ذخیره سازی، پایگاه‌های داده، برنامه‌های کاربردی نرم افزاری و غیره باشند. مفهوم “Cloud” نشان دهنده ماهیت مجازی سازی شده این خدمات است که در آن کاربران نیازی به دانستن مکان فیزیکی یا پیکربندی سرورهای ارائه دهنده خدمات ندارند.
مدل‌های تحویل ابری
این مدل‌ها به روش‌های گوناگون به ارائه ی خدمات رایانش ابری می‌پردازند. سه مدل اصلی این دست از تحویل‌ها شامل موارد زیر هستند:
- IaaS: با استفاده از IaaS کاربران قادر خواهند بود که سرورهای مجازی، ذخیره سازی و منابع محاسباتی اساسی را از ارائه دهندگان خدمات ابری اجاره نمایند. این زیرساخت بالاترین سطح انعطاف پذیری و کنترل را ارائه می‌دهد. چرا که کاربران مسئول مدیریت سیستم عامل‌ها، برنامه‌ها و داده‌های میزبانی شده در زیرساخت مجازی هستند.
- PaaS: یک محیط توسعه و استقرار کامل در فضای ابری شامل زیرساخت سخت افزاری، سیستم عامل، میان افزار، پایگاه داده و ابزارهای توسعه است. ارائه دهندگان PaaS اکثر وظایف عملیاتی، مانند مقیاس بندی، اصلاح و به روز رسانی امنیتی را انجام می‌دهند.
- SaaS: برنامه‌های SaaS توسط ارائه دهندگان ابری میزبانی و مدیریت می‌شوند و کاربران می‌توانند از طریق مرورگرهای وب یا برنامه‌های تلفن همراه به آن‌ها دسترسی داشته باشند. SaaS نیاز کاربران به نصب، نگهداری و مدیریت نرم افزار را به صورت محلی برطرف می‌کند. زیرا تمام تعمیرات و به روز رسانی‌ها توسط ارائه دهنده انجام می‌شود.
تکنولوژی‌های ابری
در این بخش به معرفی برخی از تکنولوژی‌ها و فناوری‌های ابری می‌پردازیم که کسب و کارها را تغییر داده است:
- مجازی سازی: این فناوری به چندین ماشین مجازی اجازه می‌دهد تا بر روی یک سرور فیزیکی اجرا شوند و استفاده بهتر از منابع، جداسازی و مدیریت آن‌ها را به همراه می‌آورد.
- کانتینرها: واحدهای نرم افزاری کوچک و سبک و قابل حملی هستند که برنامه‌ها را دسته بندی می‌کنند. مواردی همچون Docker و Kubernetes استقرار، مقیاس‌بندی و مدیریت آسان برنامه‌های کانتینری را در فضای ابری امکان‌پذیر می‌کنند.
- شبکه تولید محتوا (CDN): CDN به توزیع محتوا می‌پردازد، تأخیر را کاهش می‌دهد و همچنین عملکرد وب‌سایت‌ها، برنامه‌ها و همچنین جریان رسانه‌ها را بهبود می‌بخشد.
- اینترنت اشیا (IoT): این پلتفرم‌ها جمع‌آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را از دستگاه‌های متصل امکان‌پذیر می‌کنند و توسعه برنامه‌های IoT را آسان می‌سازند.
- مدیریت هویت و دسترسی (IAM): دسترسی ایمن و کنترل شده به منابع ابری، مدیریت هویت کاربر، مجوزها و احراز هویت را تضمین می‌کند.
هوش مصنوعی چیست؟
مفهوم هوش مصنوعی به دوران باستان بازمی‌گردد. آلن تورینگ و جان مک کارتی از پیشگامان هوش مصنوعی می‌باشند که زمینه تحقیقات را فراهم آوردند. هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر به حساب می‌آید که هدف آن ایجاد ماشین‌هایی است که قادر به عملکردهای شناختی انسان‌ها باشند و در تلاش است تا با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های گوناگون ماشین‌ها را قادر سازد تا کارهایی که به هوش انسانی نیاز دارند را انجام دهند.
هوش مصنوعی در صنایع مختلف نفوذ کرده است و تغییرات مخربی را ایجاد کرده و فرآیندها را بهینه کرده است. در مراقبت‌های بهداشتی، هوش مصنوعی به تشخیص بیماری، درمان‌های شخصی و کشف دارو کمک می‌کند. در امور مالی، هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب، ارزیابی ریسک و معاملات الگوریتمی استفاده می‌شود. پلتفرم‌های تجارت الکترونیک از هوش مصنوعی برای توصیه محصولات به کاربران استفاده می‌کنند و دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا از هوش مصنوعی برای درک و پاسخ به سؤالات زبان طبیعی استفاده می‌کنند.
کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی طیف وسیعی از کاربردها را در زمینه‌های مختلف دارد. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:
| کاربردهای هوش مصنوعی | توضیحات |
|---|---|
| پردازش زبان طبیعی (NLP) | این امکان را فراهم می‌آورد تا ماشین‌ها بتوانند زبان انسان‌ها را درک، تقسیر و تولید نمایند. |
| بینایی کامپیوتری | با کمک آن، ماشین‌ها قادر خواهند بود تا اطلاعات بصری را از تصاویر درک نمایند. |
| مراقبت‌های پزشکی | هوش مصنوعی به تشخیص بیماری‌ها، روند درمان، کشف دارو و دیگر موارد کمک می‌کند. |
| امور مالی | کشف تقلب، ارزیابی ریسک، تجارت الگوریتمی و خدمات مشتری توسط هوش مصنوعی رخ خواهد داد. |
| امنیت سایبری | سیستم‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند الگوها و ناهنجاری‌ها را برای شناسایی نقض‌ها و آسیب‌پذیری‌های امنیتی بالقوه تجزیه و تحلیل کنند و در نهایت امنیت را بهبود بخشند. |
ارتباط رایانش ابری و هوش مصنوعی
حافظه و قدرت پردازش در هر سیستم از مهم ترین ویژگی‌های آن‌ها به شمار می‌آید. پس استفاده از ابزاری که بتواند این دو مورد را در نظر بگیرد امری مهم می‌باشد. در هوش مصنوعی داده‌ها و محاسبات مربوط به آن‌ها حجم بزرگی از فضا را به خود اختصاص می‌دهد که این امر حافظه و قدرت پردازش را تحت تاثیر خود قرار خواهد داد. زمانی که رایانش ابری پا به عرصه گذاشت، هوش مصنوعی بهبود یافت و استفاده از آن جهانی شد. به عبارتی ساده تر ادغام رایانش ابری در هوش مصنوعی زمینه ساز رشد و شکوفایی تحقیقات و کسب و کارها گشت.
مزایای رایانش ابری در هوش مصنوعی
ترکیب رایانش ابری و هوش مصنوعی با یکدیگر مزایای بسیاری دارد که برخی از آن‌ها به شرح زیر است:
مقیاس پذیری
دسترسی نامحدود به منابع توسط رایانش ابری صورت می‌گیرد و این اجازه را به برنامه‌های کاربردی می‌دهد تا بتوانند با تغییرات نوسانات مقیاس شوند. این امر مدیریت داده‌ها را بدون نیاز به سرمایه گذاری‌های زیاد میسر می‌سازد.
هزینه مناسب
رایانش ابری این امکان را برای کاربران فراهم می‌آورد تا بتوانند تنها برای منابع مصرفی خود هزینه پرداخت نمایند. این کار نیاز به پرداخت هزینه برای زیرساخت‌های گران قیمت، هزینه ی تعمیر و نگهداری آن‌ها را کاهش می‌دهد.
پردازش داده‌ها
الگوریتم‌های هوش مصنوعی به داده‌های زیادی برای آموزش و پردازش سریع نیاز دارند. پلتفرم‌های رایانش ابری قابلیت‌های ذخیره‌سازی و پردازش قوی داده‌ها را ارائه می‌دهند که امکان مدیریت کارآمد داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند و در نهایت دقت و عملکرد مدل هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد.
امنیت
ارائه دهندگان Cloud اقدامات امنیتی گسترده‌ای را برای حفاظت داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی در نظر گرفته‌اند. در کنار آن، آن‌ها افزونگی و دسترسی بالا و مطمئن را به خدمات هوش مصنوعی تضمین می‌کنند و زمان خرابی را کاهش می‌دهند.
مقیاس بندی خودکار
مقیاس بندی تقاضاها بر اساس تقاضا به صورت خودکار توسط پلتفرم‌های رایانش ابری صورت می‌گیرد. این کار استفاده از منابع را بهینه و مقرون به صرفه بودن آن را بهبود می‌بخشد.
دسترسی
ارائه ی قابلیت‌های محاسباتی با کارایی بالا توسط رایانش ابری، آموزش و استنتاج مدل هوش مصنوعی را با سرعت بالاتری ممکن می‌سازد. این امر زمان توسعه و عرضه ی محصولات را کاهش می‌دهد.
همکاری و نوآوری
رایانش ابری با فراهم کردن یک محیط مشترک برای آزمایش و به اشتراک گذاری داده‌ها، همکاری بین محققان، توسعه دهندگان و سازمان‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند. این امر نوآوری را تقویت و پیشرفت‌های هوش مصنوعی را از طریق تبادل ایده‌ها و بهترین شیوه‌ها تسریع می‌کند.
استقرار هوش مصنوعی لبه
محاسبات ابری، هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا در لبه، نزدیک‌تر به منبع داده، روی دستگاه‌های لبه‌ای مانند گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های اینترنت اشیا مستقر شود. این امر تصمیم گیری بلادرنگ را افزایش، تأخیر را کاهش و پهنای باند را حفظ می‌کند و هوش مصنوعی را در برنامه‌های مختلف کارآمدتر و پاسخگوتر می‌کند.
و در آخر
رایانش ابری انقلابی در زمینه هوش مصنوعی ایجاد کرده است و منابع محاسباتی قدرتمند را در دسترس همه قرار داده و توسعه و استقرار برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را تسریع کرده است. با دموکراتیک کردن هوش مصنوعی، امکان پردازش داده در مقیاس بزرگ، تسریع آموزش مدل، پشتیبانی از هوش مصنوعی لبه‌ای و ارتقای هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس، رایانش ابری به بخشی جدایی ناپذیر از اکوسیستم هوش مصنوعی تبدیل شده است. همانطور که هر دو فناوری به تکامل خود ادامه می‌دهند، ادغام آن‌ها منجر به برنامه‌های کاربردی و پیشرفت‌های نوآورانه‌تر در آینده می‌شود و صنایع و جوامع را در سراسر جهان تغییر شکل می‌دهد.
اولین دیدگاه را اضافه کنید.