هوش مصنوعی و هوش تجاری در حال حاضــر با افزودن ویژگی‌هایی که یک پلتفرم کاربردی را ارائه میکنند، در حال پیشرفت هستند. هر دو بر اساس ویژگی‌ها و عملکردهای مختلف متفاوت هستند. هوش مصنوعی مبتنــی بر مطالعه و الگوی طرز تفکر انسان است و الگوریتم عملکرد مغز انسان را تقلید می‌کند. از سوی دیگر، هوش تجاری در واقع فناوری است که برای تصمیم‌گیری بهتــر در راه حل‌های تجاری استفاده می‌شود.
تفاوت هوش تجاری و هوش مصنوعی
1. مشارکت در زمینه‌های مختلف
هوش مصنوعی به موضوعاتــی مانند زیست شناسی، روانشناســی و علوم کامپیوتر کمک می‌کند. در جایی که الگوریتم از الگوی مغز انسان پیروی می‌کند، سهم به طور گسترده‌ای مورد توجه قرار می‌گیرد. هوش تجاری توسط ابزارهایــی مانند OLAP، تجزیه و تحلیل adhoc و حتــی گزارش سازمانی استفاده می‌شود. هوش تجاری به طور گسترده در تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.
2. زمینه‌های تحقیقاتــی
هوش مصنوعی و هوش تجاری در حوزه‌های تحقیقاتی استفاده می‌شوند، اما حوزه‌های کاری متفاوت است. هوش مصنوعــی در درجه اول در شبکه‌های عصبــی مصنوعی، منطق فازی و رباتیک استفاده می‌شود. هوش مصنوعی به دلیل ارائه خروجی‌های مناسب که در کاغذهای سفید استفاده می‌شود، شناخته شده است. هوش تجاری به طور گسترده برای فرآیندهایــی مانند داده کاوی و ذخیره سازی داده استفاده می‌شود. همچنین در داده‌های بزرگ و فرآیندهای شبکه مانند OLAP استفاده می‌شود.
3. برنامه‌های کاربردی
از آنجایی که هوش مصنوعی از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که مغز انسان را تقلید می‌کند، به طور گسترده‌ای برای توسعه برنامه‌های بازی، پردازش زبان طبیعی و رباتیک استفاده می‌شود. هوش تجاری به طور گسترده برای نظارت بر فعالیت‌های تجاری استفاده می‌شود. این عمدتاً به عنوان یک هسته برای گزارش برنامه‌های کاربردی نرم‌افزار استفاده می‌شود.
4. ماموریت
هوش مصنوعی اساساً برای ایجاد سیستم‌های خبره‌ای استفاده می‌شود که از هوش انسانی استفاده میکنند. در حالی که هدف هوش تجاری ارائه راه حل‌های تجاری موثر و کارآمد است.
5. معایب
هوش مصنوعی شامل مواردی مانند تهدید برای حریم خصوصی و تهدید برای ایمنی است. هوش تجاری شامل اشکالاتی با دو نوع است. یکی با سازمان و افرادی که با سازمان کار میکنند و دیگری با فناوری و داده‌ها. نگاهی به نقاط متمایز هوش تجاری و هوش مصنوعی انداختیم. درک تفاوت بین آنها از منظر فنی نیز مهم است. بیایید الگوریتم مورد استفاده توسط هوش مصنوعی و هوش تجاری را تجزیه و تحلیل کنیم.
هوش مصنوعی
هوش مصنوعی از الگوریتم جستجوی Breadth-first استفاده می‌کند. این الگوریتم جستجو از الگویــی پیروی می‌کند تا گره‌های همسایه را در ساختار داده درختی به دنبال هر سطح درگیر در آن جستجو کند. الگو را می‌توان با استفاده از FIFO دنبال کرد. کوتاه‌ترین مسیر را برای راه حل فراهم می‌کند. مرتب سازی برای برنامه‌هایی که از هوش مصنوعی استفاده میکنند بر اساس افزایش هزینه مسیر مرتبط گره انجام می‌شود.
هوش تجاری
هوش تجاری اطلاعات پیش‌بینی‌کننده را در قالبی استخراج می‌کند که به صورت غیر عادی قابل درک است. از الگوریتم درخت تصمیم پیروی می‌کند. تمام اطلاعات استخراج شده با استفاده از علائم هوش تجاری به عنوان اطلاعات پیش بینی ذخیره می‌شود. هوش تجاری بر مرتب سازی تمرکز نمی‌کند. از یک ماژول تهاجمــی خطی برای طبقه‌بندی داده‌ها استفاده می‌کند. این رویکرد هوش تجاری به طور گسترده برای فرآیند داده‌کاوی استفاده می‌شود.
ادغام هوش تجاری با هوش مصنوعــی
هوش تجاری و هوش مصنوعی با هم در حوزه علم داده رصد می‌شوند. این ترکیب به عنوان یک تطابق کامل در نظر گرفته می‌شود. برای درک ترکیب هوش مصنوعی و هوش تجاری با علم داده، نمودار وِن را در نظر بگیرید. علم داده در درجه اول توسط تحلیلگران تحقیقاتی برای دستیابی به خروجی تحقیقات انجام شده در هوش مصنوعی و هوش تجاری استفاده می‌شود. این مطالعه می‌گوید که هوش مصنوعی در مقایسه با هوش تجاری با الگوریتم‌های زیادی کنار می‌آید.
ترکیبــی از الگوریتم‌ها
ترکیبی از الگوریتم‌ها با هوش مصنوعی، هوش تجاری و علم داده به طور گسترده برای مدیریت کلان داده استفاده می‌شود. هوش تجاری با مفاهیم علم داده برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده می‌شود. هوش مصنوعی با علم داده در درجه اول برای یادگیری ماشینی نظارت شده استفاده می‌شود. از این ترکیب می‌توان برای ایجاد داشبوردهای نوآورانه برای فناوری‌های آینده استفاده کرد. هوش تجاری با ابزارهای هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی عمدتاً در بخش‌های هواشناسی و مطالعه زلزله‌ها (زلزله‌شناسی) استفاده می‌شود.
تفاوت بین هوش مصنوعی و هوش تجاری
ظهور فناوری همه حوزه‌های زندگی را افزایش داده و عملکرد و فرآیندهای مدیریت تقریباً همه بخش‌ها، از کشاورزی تا تجارت الکترونیک را متحول کرده است. پیشرفت‌های تکنولوژیکی در این عصر اطلاعات به عنوان جام مقدس از شرکت‌های مدرن امروزی ظاهر شده است که با افزایش کارایی و بهبود نتایج با برنامه‌ریزی مالی بهتر کار می‌کند.
راه حل‌های هوش مصنوعی و راه حل‌های هوش تجاری دو راه حل قدرتمند هستند که به دلیل ارائه یک پلتفرم کاربردی با ویژگی‌های افزودنی بسیار محبوب شده‌اند. اگرچه هر دوی آنها به بهبود فرآیند تصمیم‌گیری شرکت‌ها کمک میکنند، اما از نظر ویژگی‌ها و عملکردهای مختلف متفاوت هستند.
برخی از تفاوت‌های عمده بین هوش مصنوعی (AI) و هوش تجاری (BI) عبارتند از:
اصطلاحات فنی
هوش مصنوعی یک انقلاب تکنولوژیکی است که کامپیوترها و ماشین‌ها را برای انجام کارهای پیچیده مانند تشخیص گفتار، تصمیم‌گیری، ادراک بصری و غیره، خودکفا می‌کند. در زمینه‌های مختلف از جمله علوم کامپیوتر، زیست شناسی، روانشناســی و سایر زمینه‌هایی که الگوریتم‌ها از الگوی مغز انسان پیروی میکنند، احساس می‌شود. در حالی که هوش تجاری مجموعه‌ای از بهترین برنامه‌ها و استراتژی‌های کلاس است که داده‌ها را برای به دست آوردن اطلاعات مفید برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌ها و عملکرد، تجزیه و تحلیل می‌کند.
فلسفه و اهداف
هوش مصنوعی با هدف توسعه هوش ماشینی مشابه انسان طراحی شده است. هدف آن ایجاد یک سیستم خبره است که هوش انسانی را برای تکمیل وظایف مختلف پیاده‌سازی می‌کند. در حالی که خدمات مشاوره هوش تجاری می‌تواند به تحلیل عملکرد شرکت از طریق بینش‌های مبتنی بر داده و ارزیابی داده‌های گذشته برای پیش‌بینی نتایج بالقوه آینده کمک کند. اطلاعات مرتبطــی را ارائه می‌دهد که می‌تواند تصمیمات کارآمد و موثر را در تمام سطوح سازمانی اعمال کند.
برنامه‌های کاربردی
هوش مصنوعی مبتنــی بر الگوریتم‌هایی است که مغز انسان را تقلید می‌کند. این به طور گسترده در زمینه‌های مختلف از جمله بازی، پردازش زبان طبیعــی، سیستم‌های بینایــی، تشخیص گفتار و دست خط، سیستم خبره و روباتیک استفاده می‌شود. از سوی دیگر، هوش تجاری عمدتاً برای نظارت بر فعالیت‌های سازمانی استفاده می‌شود.
حوزه‌های تحقیقاتــی
کارشناسان معتقدند که هم هوش مصنوعی و هم هوش تجاری در حوزه‌های تحقیقاتی با حوزه‌های کاری متنوع استفاده می‌شوند. هوش مصنوعی عمدتاً در شبکه‌های عصبــی مصنوعی، منطق فازی، پردازش زبان طبیعی و روباتیک استفاده می‌شود، در حالــی که BI به طور گسترده برای فرآیندهایی از جمله داده کاوی در شبکه‌های اجتماعـی، انبار داده، تجزیه و تحلیل فرآیند و پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) استفاده می‌شود.
ترکیب هوش تجاری و هوش مصنوعی با علم داده، هم توسط کارشناسان فنی و هم از نظر ارائه دهندگان پیشرو خدمات هوش مصنوعی، یک تطابق کامل است. در حالی که BI با علم داده به تجزیه و تحلیل آماری کمک می‌کند، هوش مصنوعی در کنار علم داده برای یادگیری ماشینی نظارت شده کار می‌کند.
نتیجه
هوش مصنوعی هسته برنامه‌ها و شرکت‌هایی است که از هوش انسانی برای عملکردهای اساسی استفاده میکنند. هوش انسانی را می‌توان به عنوان یک ساختار نماد و عملیات نمادین استفاده کرد که در درجه اول در شرکت دیجیتال استفاده می‌شود.
کامپیوترها هوش تجاری بر مدیریت گزارش و تجزیه و تحلیل داده‌ها با روش‌های داده کاوی و انبار داده تمرکز دارد. سازمان از هوش تجاری برای به دست آوردن بینش دست یافتنی از داده‌ها استفاده می‌کند. این شامل تجزیه و تحلیل عملیاتــی اولیه یا تجزیه و تحلیل صفحه گسترده است. تجزیه و تحلیل الزامات و انتخاب یک ماژول مناسب برای توسعه اپلیکیشن با استفاده از هوش مصنوعی یا هوش تجاری یا ترکیبی از هر دو الزامی است.
منابع:
بدون دیدگاه