تکنولوژی

تکنولوژی هوش مصنوعی (AI)؛ بررسی کاربرد فناوری هوش مصنوعی

تکنولوژی هوش مصنوعی (AI) در حال حاضر یکی از داغ‌ترین کلمات در فناوری است و دلایل بسیاری برای این ترند جذاب وجود دارد. در چند سال گذشته شاهد چندین نوآوری و پیشرفت بوده‌ایم که قبلاً صرفاً در حوزه علمی تخیلی بوده‌اند و به لطف این تکنولوژی به واقعیت تبدیل شده‌اند.

کارشناسان، تکنولوژی هوش مصنوعی را عاملی برای تولید می‌دانند که پتانسیل معرفی منابع جدید رشد و تغییر روش انجام کار در صنایع را دارد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند تا سال ۲۰۳۵ به طور بالقوه ۱۵.۷ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک کند. چین و ایالات متحده احتمالاً بیشترین سود را از رونق آینده هوش مصنوعی خواهند برد و تقریباً ۷۰ درصد از تأثیر جهانی را از آن خود خواهند کرد.

همچنین فناوری‌های حوزه متاورس از واقعیت افزوده و مجازی (AR/VR) با ترکیب با هوش مصنوعی و بلاک چین برای ایجاد جهان‌های مجازی مقیاس پذیر و دقیق استفاده خواهد کرد.

تعریف هوش مصنوعی (AI)

تکنولوژی هوش مصنوعی روشی برای ایجاد یک کامپیوتر، یک ربات کنترل‌شده توسط کامپیوتر یا یک نرم‌افزار است که مانند ذهن انسان هوشمندانه فکر کند. هوش مصنوعی با مطالعه الگوهای مغز انسان و با تجزیه و تحلیل فرآیند شناختی کار می‌کند. نتیجه مطالعات در این الگوها باعث توسعه نرم افزارها و سیستم‌های هوشمند می‌شود.

فهرست مطالب

تاریخچه مختصری از تکنولوژی هوش مصنوعی

در ادامه تایم لاینی از شش دهه گذشته درباره چگونگی تکامل هوش مصنوعی از ابتدای پیدایش آمده است.

۱۹۵۶ – جان مک کارتی اصطلاح «هوش مصنوعی» را ابداع کرد و اولین کنفرانس تکنولوژی هوش مصنوعی را برگزار کرد.

  • ➢ ۱۹۶۹ – Shakey اولین ربات متحرک همه منظوره ساخته شد که اکنون می‌تواند کارها را با هدف در مقابل فهرستی از دستورالعمل‌ها انجام دهد.
  • ➢ ۱۹۹۷ – ابرکامپیوتر Deep Blue طراحی شد و قهرمان جهان شطرنج را در یک مسابقه شکست دهد. این یک نقطه عطف عظیم توسط IBM برای ایجاد این کامپیوتر بزرگ بود.
  • ➢ ۲۰۰۲ – اولین جاروبرقی رباتیک موفق تجاری ساخته شد.
  • ➢ ۲۰۰۵ – ۲۰۱۹ – سیستم‌های تشخیص گفتار، اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)، ربات رقصنده، خانه‌های هوشمند و سایر نوآوری‌ها در اختیار ما قرار گرفتند.
  • ➢ ۲۰۲۰ – بایدو الگوریتم LinearFold AI را برای تیم‌های پزشکی و علمی در حال توسعه واکسن در مراحل اولیه همه‌گیری COVID-19 منتشر کرد. این الگوریتم می‌تواند توالی RNA ویروس را تنها در ۲۷ ثانیه پیش‌بینی کند که ۱۲۰ برابر سریعتر از روش‌های دیگر است.

انواع سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

آشنایی سیستم‌هاب هوش مصنوعی

در ادامه انواع مختلف تکنولوژی هوش مصنوعی آورده شده است:

۱. سیستم واکنشی صرف

این ماشین‌ها هیچ حافظه یا داده‌ای برای کار ندارند و فقط در یک زمینه کاری تخصص دارند. به عنوان مثال، در یک بازی شطرنج، ماشین حرکات را مشاهده می‌کند و بهترین تصمیم ممکن را برای برنده شدن می‌گیرد.

۲. با حافظه محدود

این ماشین‌ها داده‌های قبلی را جمع‌آوری کرده و به حافظه خود می‌افزایند. آنها حافظه یا تجربه کافی برای تصمیم گیری صحیح دارند، اما حافظه حداقلی دارند. به عنوان مثال، این دستگاه می‌تواند یک رستوران را براساس داده‌های مکان جمع‌آوری شده، پیشنهاد کند.

۳. نظریه ذهن

این نوع هوش مصنوعی می‌تواند افکار و احساسات را درک کند و همچنین به صورت اجتماعی تعامل داشته باشد. با این حال، ماشینی بر اساس این نوع هنوز ساخته نشده است.

۴. خودآگاهی

ماشین‌های خودآگاه نسل آینده این فناوری‌های جدید هستند. آنها باهوش و آگاه خواهند بود.

تکنولوژی هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

به زبان ساده، سیستم‌های تکنولوژی هوش مصنوعی با ادغام الگوریتم‌های پردازشی هوشمند و تکراری کار می‌کنند. این ترکیب به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا از الگوها و ویژگی‌های موجود در داده‌های تجزیه و تحلیل شده، بیاموزد. هر بار که یک سیستم هوش مصنوعی پردازش داده را انجام می‌دهد، عملکرد خود را آزمایش و‌اندازه‌گیری می‌کند و از نتایج جهت افزایش دقت استفاده می‌کند.

راه‌های پیاده‌سازی تکنولوژی هوش مصنوعی

بیایید راه‌های زیر را بررسی کنیم که توضیح می‌دهد چگونه می‌توانیم تکنولوژی هوش مصنوعی را پیاده سازی کنیم:

یادگیری ماشین (Machine Learning)

این یادگیری ماشینی است که به تکنولوژی هوش مصنوعی توانایی یادگیری را می‌دهد. این کار با استفاده از الگوریتم‌ها برای کشف الگوها و ایجاد بینش از داده‌هایی که در معرض آنها قرار می‌گیرند، انجام می‌شود.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است به هوش مصنوعی توانایی تقلید از شبکه عصبی مغز انسان را می‌دهد. می‌تواند الگوها، نویزها و منابع سردرگمی در داده‌ها را معنا کند. بیاید یک مثال را برای درک بهتر موضوع مرور کنیم:

در اینجا ما انواع مختلف تصاویر را با استفاده از یادگیری عمیق تفکیک کردیم. دستگاهی ویژگی‌های مختلف عکس‌ها را بررسی می‌کند و آنها را با فرآیندی به نام استخراج ویژگی از هم متمایز می‌کند. بر اساس ویژگی‌های هر عکس، دستگاه آنها را به دسته‌های مختلفی مانند منظره، پرتره یا موارد دیگر تفکیک می‌کند.

بیایید بیشتر در مورد چگونگی کارکرد یادگیری عمیق صحبت کنیم.

تصویر زیر را در نظر بگیرید:

لایه‌های شبکه عصبی

تصویر بالا سه لایه اصلی یک شبکه عصبی را نشان می‌دهد:

  • لایه ورودی
  • لایه پنهان
  • لایه خروجی

لایه ورودی

تصاویری که می‌خواهیم تفکیک کنیم وارد لایه ورودی می‌شوند. فلش‌ها از تصویر به سمت نقاط جداگانه لایه ورودی کشیده می‌شوند. هر یک از نقاط سفید در لایه زرد (لایه ورودی) یک پیکسل در تصویر هستند. این تصاویر نقاط سفید در لایه ورودی را پر می‌کنند. در حین گذراندن این آموزش تکنولوژی هوش مصنوعی باید‌ ایده روشنی از این سه لایه داشته باشیم.

لایه پنهان

لایه‌های پنهان مسئول تمام محاسبات ریاضی یا استخراج ویژگی‌ها در ورودی‌های ما هستند. در تصویر بالا، لایه‌هایی که با رنگ نارنجی نشان داده شده‌اند، نمایانگر لایه‌های پنهان هستند. خطوطی که بین این لایه‌ها دیده می‌شود “weights” نامیده می‌شود. هر یک از آنها معمولاً یک عدد شناور یا یک عدد اعشاری را نشان می‌دهد که در مقدار لایه ورودی ضرب می‌شود. همه weights در لایه پنهان جمع می‌شوند. نقاط در لایه پنهان نشان‌دهنده یک مقدار بر اساس مجموع weights هستند. سپس این مقادیر به لایه پنهان بعدی منتقل می‌شوند.

شاید تعجب کنید که چرا چندین لایه وجود دارد. لایه‌های پنهان تا حدی به عنوان جایگزین عمل می‌کنند. هرچه لایه‌های پنهان بیشتر باشند، داده‌هایی که وارد می‌شوند و آنچه می‌توان تولید کرد پیچیده‌تر می‌شود. دقت خروجی پیش‌بینی‌شده عموماً به تعداد لایه‌های پنهان موجود و پیچیدگی داده‌های ورودی بستگی دارد.

لایه خروجی

لایه خروجی عکس‌های جدا شده را به ما می‌دهد. هنگامی که لایه تمام این وزن‌های وارد شده را جمع کرد، مشخص می‌کند که آیا تصویر پرتره است یا منظره.

مثال: پیش‌بینی هزینه‌های بلیط هواپیما با تکنولوژی هوش مصنوعی

این پیش‌بینی بر اساس عوامل مختلفی انجام می‌شود، از جمله:

  • شرکت هواپیمایی
  • فرودگاه مبدا
  • فرودگاه مقصد
  • تاریخ حرکت

ما با برخی از داده‌های گذشته در مورد قیمت بلیط برای آموزش ماشین شروع می‌کنیم. هنگامی که سیستم ما آموزش داده شد، داده‌های جدیدی را به اشتراک می‌گذاریم که هزینه‌ها را پیش‌بینی می‌کند. پیش از این، وقتی در مورد چهار نوع ماشین یاد گرفتیم، ماشین‌های با حافظه را مورد بحث قرار دادیم. در اینجا، ما فقط در مورد حافظه صحبت می‌کنیم و اینکه چگونه یک الگو را در داده‌ها درک می‌کند و از آن برای پیش‌بینی قیمت‌های جدید استفاده می‌کند.

هوشمندتر شدن تکنولوژی AI

مهارت‌های شناختی برنامه نویسی هوش مصنوعی: یادگیری، استدلال و اصلاح خود

هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی یادگیری، استدلال و اصلاح خود تاکید دارد، مهارت‌هایی که مغز انسان تا حدی از آن برخوردار است. ما این موارد را در زمینه هوش مصنوعی اینگونه تعریف می‌کنیم:

  • یادگیری: کسب اطلاعات و قوانین مورد نیاز برای استفاده از آن اطلاعات.
  • استدلال: استفاده از قواعد اطلاعاتی برای رسیدن به نتایج قطعی یا تقریبی.
  • خود تصحیح‌گر: فرآیند تنظیم مداوم الگوریتم‌های هوش مصنوعی و اطمینان از ارائه دقیق‌ترین نتایج ممکن.

با این حال، محققان و برنامه نویسان اهداف تکنولوژی هوش مصنوعی را به موارد زیر گسترش داده‌اند:

۱.   استدلال منطقی

    برنامه‌های هوش مصنوعی رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند. در ۱۰ فوریه ۱۹۹۶، کامپیوتر Deep Blue شرکت IBM در یک بازی شطرنج در برابر قهرمان سابق جهان، گری کاسپاروف (Garry Kimovich Kasparov)، پیروز شد.

۲.   ارائه دانش

    Smalltalk یک زبان برنامه نویسی شی گرا، پویا و بازتابی است که برای زیربنای «دنیای جدید» محاسبات ایجاد شده است که نمونه آن «همزیستی انسان و کامپیوتر» است.

۳.   برنامه‌ریزی و ناوبری

    فرآیند فعال کردن رایانه برای رسیدن از نقطه A به نقطه B. نمونه بارز آن تویوتا پریوس خودران Google است.

۴.   پردازش زبان طبیعی

    رایانه‌هایی را راه‌اندازی کنید که بتوانند زبان را بفهمند و پردازش کنند.

۵. ادراک

  از رایانه برای تعامل با جهان از طریق بینایی، شنوایی، لمس و بویایی استفاده کنید.

  6. هوش اضطراری

    هوشی که به شکل واضح برنامه‌ریزی نشده است، اما از دل بقیه ویژگی‌های خاص هوش مصنوعی بیرون می‌آید. چشم‌انداز این هدف این است که بتوان ماشین‌های هوش هیجانی و استدلال اخلاقی را ساخت.

برخی از وظایفی که توسط دستگاه‌های مجهز به تکنولوژی هوش مصنوعی انجام می‌شود عبارتند از:

  • تشخیص گفتار
  • تشخیص اشیا
  • حل مسائل از طریق یادگیری از گذشته
  • روشی برای برنامه ریزی آینده

بررسی مزایا و معایب هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مانند هر مفهوم یا نوآوری دیگری، مزایا و معایب خود را دارد. در اینجا خلاصه‌ای سریع از برخی مزایا و معایب آورده شده است.

مزایا تکنولوژی هوش مصنوعی

  • خطای انسانی را کاهش می‌دهد.
  • هرگز نمی‌خوابد، بنابراین ۲۴ ساعت شبانه روز و هفت روز هفته در دسترس است.
  • هرگز خسته نمی‌شود، بنابراین به راحتی کارهای تکراری را انجام می‌دهد.
  • سریع است.

معایب تکنولوژی هوش مصنوعی

  • اجرای آن هزینه بر است.
  • نمی‌تواند خلاقیت انسان را تکرار کند.
  • قطعا جایگزین برخی مشاغل خواهد شد و منجر به بیکاری می‌شود.
  • ممکن است انسان‌ها بیش از حد به آن متکی شوند.

کاربردهای فناوری هوش مصنوعی

کارکرد و استفاده از هوش مصنوعی در دنیای مدرن ما لیست بلند بالایی است. ماشین‌ها و رایانه‌ها بر نحوه زندگی و کار ما تأثیر می‌گذارند. شرکت‌های برتر به طور مداوم تغییرات انقلابی را در نحوه تعامل ما با فناوری یادگیری ماشینی ایجاد می‌کنند.

DeepMind Technologies، یک شرکت هوش مصنوعی بریتانیایی، در سال ۲۰۱۴ توسط گوگل خریداری شد. این شرکت یک ماشین تورینگ عصبی ایجاد کرد که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد حافظه کوتاه مدت مغز انسان را تقلید کنند.

از سوی دیگر ماشین‌های بدون راننده گوگل و ویژگی‌های Autopilot تسلا، نماینده و شاهدی جذاب بر استفاده و کاربرد تکنولوژی AI است. ایلان ماسک، مدیرعامل تسلا موتورز، از طریق توییتر اعلام کرد که تسلا توانایی پیش‌بینی مقصدی را که مالکان آن می‌خواهند از طریق یادگیری الگو یا رفتار خود از طریق هوش مصنوعی داشته باشد، خواهد داشت.

علاوه بر این، Watson، یک سیستم کامپیوتری پاسخگوی سوال که توسط IBM توسعه یافته است، برای استفاده در زمینه پزشکی طراحی شده است. واتسون انواع مختلفی از درمان را برای بیماران بر اساس سابقه پزشکی آنها پیشنهاد می‌کند و ثابت شده است که بسیار مفید است.

برخی از رایج‌ترین استفاده‌های تجاری تجاری از هوش مصنوعی عبارتند از:

۱. حل مسئله دزدی بانکی

از داده‌های گسترده متشکل از تراکنش‌های جعلی و غیر متقلبانه، هوش مصنوعی یاد می‌گیرد که پیش‌بینی کند آیا یک تراکنش جدید جعلی است یا خیر.

۲. پشتیبانی مشتری آنلاین

هوش مصنوعی اکنون اکثر سیستم‌های پشتیبانی آنلاین مشتری و پیام‌های صوتی را خودکار می‌کند.

۳. امنیت سایبری

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده‌های نمونه فراوان، می‌توان از هوش مصنوعی برای شناسایی ناهنجاری‌ها و سازگاری و پاسخ به تهدیدات استفاده کرد.

۴. دستیاران مجازی

سیری، کورتانا، الکسا و گوگل اکنون از تشخیص صدا برای پیروی از دستورات کاربر استفاده می‌کنند. آنها اطلاعات را جمع‌آوری می‌کنند، آنچه را که پرسیده می‌شود تفسیر می‌کنند و پاسخ را از طریق داده‌های واکشی شده ارائه می‌کنند. این دستیارهای مجازی به تدریج راه حل‌ها را بر اساس ترجیحات کاربر بهبود و شخصی می‌کنند.

۵.   بازار رمزارزها

کاربرد تکنولوژی هوش مصنوعی در بلاکچین

رمزارزها یک پدیده جذاب در دنیای امروز هستند. کوین‌های دیجیتال که به سرعت محبوبیت پیدا کرده‌اند، همچنان یک ابزار سرمایه‌گذاری بسیار سودآور هستند که در درازمدت در صرافی‌های ارزهای دیجیتال یا سرمایه‌گذاری در این دارایی‌ها می‌توان بازدهی کلانی را تجربه کرد.

سرمایه‌گذاری در ارزهای دیجیتال، علیرغم رشد سریع محبوبیت آنها، با مشکلات متعددی از جمله مشکلات تکنولوژیکی همراه است. در ادامه چهار راه برای استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی برای تجارت ارزهای دیجیتال، به لطف ظهور هوش مصنوعی و گسترش کاربرد هوش مصنوعی در تمام جنبه‌های صنعت مالی، آورده شده است.

هر روز تعداد بازیگران در بازار کریپتو افزایش می‌یابد، از جمله صندوق‌های تامینی، بانک‌ها، صندوق‌های بازنشستگی و دفاتر خانوادگی. این شرکت‌ها اغلب از مدل‌های معاملاتی استفاده می‌کنند که بسیار پیچیده‌تر از مدل‌هایی است که توسط معامله‌گران عادی استفاده می‌شود. اما هوش مصنوعی ابزاری در دسترس همه است، نه صرفا فقط در دست بازیکنان بزرگ این بازار.

درک و پیاده سازی سرمایه گذاری بیت کوین به مهارت و صبر زیادی نیاز دارد. سرمایه‌گذاران و معامله‌گران به صورت چشمگیری به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین روی می‌آورند تا با در دسترس داشتن ابزارهای مبتنی بر فناوری بتوانند سرمایه‌گذاری کنند.

همانطور که سرمایه‌گذاران نهادی بیشتر به ارزهای دیجیتال علاقه‌مند می‌شوند، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربردی‌تر به‌نظر می‌آیند. از آنجایی که رمزارزهای پایه مبتنی بر فناوری بلاک چین هستند، هوش مصنوعی می‌تواند در کنار بلاک چین برای حل بسیاری از مشکلات عملی باشد.

چه چیزی باعث می‌شود بلاک چین و هوش مصنوعی تطبیق خوبی داشته باشند؟

بسیاری از مردم به دنبال استفاده از یادگیری ماشینی، نوعی هوش مصنوعی، برای تامین مالی کسب و کار خود هستند. قدرت هوش مصنوعی در تشخیص الگو است. برای مثال می‌توان مدل‌هایی را آموزش داد تا تفاوت بین سیب و گلابی را تشخیص دهند.

بنابراین اگر هوش مصنوعی بتواند الگوهای موجود در داده‌های قیمت (نمودار) را تشخیص دهد، می‌تواند پیش‌بینی کند که قیمت به کدام سمت حرکت می‌کند. سپس می‌توانید تصمیم به خرید بگیرید و سود ببرید چراکه تکنولوژی هوش مصنوعی با تکیه بر تشخیص اگو توانسته است پیش‌بینی دقیق‌تری را ارائه کند.

پیش‌بینی می‌شود که پیشرفت هوش مصنوعی تأثیر قابل توجهی بر رشد آینده بازار بیت کوین داشته باشد. در چند سال گذشته، تجارت کریپتو رشد قابل توجهی را تجربه کرده است و تعداد زیادی مشتری جدید از سراسر جهان مجذوب خود کرده است.

این واقعیت که شروع کار در بخش کریپتو برای تازه‌کارها بسیار آسان است، از دلایلی است که باعث می‌شود این بازار چنین محبوب شود؛ چراکه دیگر لازم نیست معامله‌گران دانش گسترده‌ای در بازار معاملات کریپتو داشته باشند تا از آن کسب درآمد کنند.

تعداد زیادی صرافی ارز دیجیتال در بازار فعال هستند که به معامله‌گران اجازه می‌دهند از معاملات الگوریتمی استفاده کنند. معاملات الگوریتمی یک مدل معامله فوق‌العاده برای افرادی است که زمان کافی برای زیر نظر گرفتن بازار ندارند یا درک و تجربه کافی در مورد تجارت ارزهای دیجیتال ندارند.

بازارهای ارزهای دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی ۲۴ ساعت شبانه روز و هفت روز هفته باز هستند؛ به این معنی که معامله‌گران فعالی در این بازار هستند که ارزش ارزهای دیجیتال را در همه زمان‌ها زیر نظر دارند.

برای تحلیل این حجم وسیع از داده‌ها می‌توان از فناوری هوش مصنوعی بهره برد تا بتوان پیش‌بینی قیمت‌های آینده بر اساس داده‌های گذشته (جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل قیمت‌های بازار گذشته) انجام داد. در نتیجه، پیش‌بینی‌های قیمت ارزهای دیجیتال به کمک هوش مصنوعی، دقیق‌تر و سریع‌تر هستند زیرا خطر خطای انسانی را در طول محاسبه از بین می‌برند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تجارت ارزهای دیجیتال

کارکرد تکنولوژی هوش مصنوعی برای بلاک چین

مزایای اصلی استفاده از هوش مصنوعی برای تجارت ارزهای دیجیتال به شرح زیر است:

۱.   فیلتر کردن حجم عظیمی از داده‌ها

تکنولوژی هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از داده‌های بلاک چین، از جمله داده‌های گذشته بازار، مقالات، انجمن‌ها و حتی نظرات رسانه‌های اجتماعی را بررسی کند. سرمایه‌گذاران می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیش‌بینی رویدادهای تغییر قیمت بازار استفاده کنند و تصمیم‌گیری بهتری داشته باشند.

۲.   بینش کسب درآمد از ارزهای دیجیتال

معامله‌گران ارزهای دیجیتال به نشانه‌های مختلفی توجه دارند؛ با این حال، با توجه به شیوع داده‌های بدون ساختار در دنیای دیجیتال، تولید سیگنال‌های قابل اعتماد به صورت دستی ممکن است عملی نباشد. داده‌ها قبل از تجزیه و تحلیل باید صحیح و مرتبط باشند تا بتوان بینشی جهت سرمایه گذاری پیدا کرد.

هوش مصنوعی می‌تواند توسط دانشمندان و مهندسان داده برای ایجاد استراتژی‌هایی برای معامله‌گران جهت به دست آوردن داده‌های مرتبط و سالم در یک پلتفرم استفاده شود. تکنیک‌های NLP را می‌توان برای طبقه بندی و استخراج داده‌ها بر اساس معیارهایی مانند نام ارز، نوع سند، بنیانگذار ارز و موارد دیگر استفاده کرد.

تحلیلگران داده می‌توانند از تکنولوژی هوش مصنوعی برای ارائه اطلاعات معاملاتی دقیق در داشبورد یا رابط استفاده کنند که معامله‌گران یا سرمایه‌گذاران غیر فنی بتوانند آن را درک کنند.

۳.   توانایی یادگیری

شبکه‌های عصبی می‌توانند توسط هوش مصنوعی پیشرفته برای پیش‌بینی رفتار بازار ارزهای دیجیتال مورد استفاده قرار گیرند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند نوسانات نرخ ارز را ردیابی و مقایسه کنند و همچنین الگوهایی را بیابند و از این داده‌ها برای ایجاد پیش‌بینی دقیق در مورد تغییرات آتی استفاده کنند.

۴.   شناسایی طرف‌هایی که با آنها معامله انجام شود

کمبود نقدینگی در بازار بیت کوین یکی از مشکلات این بازار است. نوسانات زیاد ارزهای دیجیتال، آنها را برای پرداخت‌های شرکتی نامناسب می‌کند. کارمزدهای بالای صرافی‌ها و بانک‌ها اغلب ناهماهنگی بین عرضه و تقاضا را جبران می‌کند.

پلتفرم‌هایی مانند TradeConnect که از فناوری یادگیری ماشین استفاده می‌کند، برای رفع این مشکل استفاده می‌شود. این سیستم از یک سیستم تطبیق جانبی برای کمک به مشتریان در یافتن کارگزار و بانک مناسب استفاده می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد مستقیماً معامله کنند و حداقل هزینه را بپردازند.

تکنولوژی هوش مصنوعی و معاملات رمز ارز

۵.   تامین امنیت هنگام استفاده از ربات‌های رمزارز

هنگام سپردن کلیدهای API صرافی‌های خود به فردی دیگر باید مراقب باشید. فقط باید از خدمات قابل اعتماد با شهرت عالی و امن استفاده کنید. به هر حال، کلید API نوعی مجوز برای استفاده از حساب شماست، از جمله معامله با آن و برداشت وجه. هر رباتی برای کار کردن به API نیاز دارد، که به خودی خود نشانه‌ای از تقلب در آن دیده نمی‌شود.

هر پلتفرم را قبل از شروع کار با آن به دقت بررسی کنید. دریابید که چه روش‌های امنیتی در آنجا استفاده می‌شود. برای محدود کردن دسترسی به حساب، همیشه احراز هویت دو مرحله‌ای را فعال کنید.

مزایای ربات‌های رمزارز

  • معاملات شبانه روزی؛ یک ربات برخلاف انسان نیازی به خوابیدن یا انجام کارهای دیگر ندارد.
  • عدم وجود عامل انسانی چه در عملیات معامله و چه در عملیات کمکی مانند وارد کردن جزئیات.
  • اجرای اتوماتیک آنی عملیات با توجه به پارامترهای تعیین شده.
  • فقدان احساسات و پایبندی دقیق به برنامه.
  • امکان تست‌ ایده‌های معاملاتی با Paper Trading یا بر اساس داده‌های تاریخی.
  • تنوع مناسب و به اشتراک گذاری ریسک.

معایب ربات‌های رمزارزی

  • استراتژی‌های ناموفق یا قدیمی در ربات‌های دیجیتال وجود دارد. یک کاربر بی‌تجربه که چنین استراتژی را انتخاب کند متحمل ضرر خواهد شد.
  • امکان فریب خوردن از پروژه‌های اسکم وعده‌های سود بیش از حد.
  • ربات باید به‌صورت مداوم نظارت، تنظیم و نگهداری شود.
  • فراموش نکنید ربات‌هایی با نرم افزار متوسط و ضعیف نیز در بازار فعال هستند. معمولاً این گزینه‌ها پروژه‌های جدید و خام هستند؛ بنابراین بهتر است پلتفرم‌های اثبات شده و ۱۰۰٪ اشکال‌زدایی شده را انتخاب کنید.
  • یک ربات، حتی یک ربات که به درستی پیکربندی شده باشد، سود را تضمین نمی‌کند. عوامل زیادی وجود دارد که بر قیمت و درآمد تأثیر می‌گذارد.

۶.   تجزیه و تحلیل احساسات بازار ارزهای دیجیتال

تجزیه و تحلیل احساسات، کاربرد هوش مصنوعی (AI) و پردازش زبان طبیعی برای بررسی احساسات یا افکار افراد در مورد یک موضوع خاص است. وقتی صحبت از سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال می‌شود، یک نگرش کلی مثبت در مورد یک ارز دیجیتال می‌تواند نشان‌دهنده افزایش قیمت باشد، در حالی که یک احساسات کلی منفی می‌تواند کاهش قیمت را پیش‌بینی کند.

مقادیر زیادی از داده‌های متنوع باید جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل شوند تا احساسات بازار ارزها مشخص شود. این تحلیل شامل اخبار، وبلاگ‌ها، مقالات، انجمن‌ها، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، تابلوهای پیام سهام و حتی نظرات در مورد آنهاست.

حجم زیادی از داده‌های اینترنت و همچنین داده‌های زنجیره بلوکی را می‌توان در مقیاس با استفاده از هوش مصنوعی پردازش کرد و احساسات، خواه منفی، خنثی یا مثبت به سرعت تجزیه و تحلیل شوند.

نقش AI در بازار کریپتوکارنسی

تکنولوژی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند دستکاری‌های بازار را با نظارت بر سیگنال‌های متعدد و جستجوی روندهای غیرمنتظره در شاخص‌های احساسات شناسایی کنند. سرمایه‌گذاران می‌دانند که با بینش‌های کشف شده پس از مرتبط شدن یک احساس با داده‌ها چه کنند.

نمونه‌هایی از تلفیق تکنولوژی هوش مصنوعی و بلاک چین

شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی و بلاک چین استفاده می‌کنند:

  • CertiK
  • Core Scientific
  • Token Metrics
  • Figure
  • WealthBlock
  • Chainhaus
  • Verisart

دنیای شگفت‌انگیز تکنولوژی هوش مصنوعی و کریپتو

به گفته بسیاری از کارشناسان، هوش مصنوعی در آینده بسیار موثرتر عمل می‌کند و پیوند آن با تکنولوژی VR و دیگر فناوری‌ها بیشتر می‌شود. چراکه فناوری به سرعت در حال پیشرفت و به‌روزرسانی است. هوش مصنوعی قادر است به طور مداوم نوسانات قیمت بازار را زیر نظر داشته باشد و مطمئن شود که اگر حرکتی در بازار وجود داشته باشد آیا می‌تواند منجر به سود برای معامله‌گران شود؟ اگر پاسخ مثبت است ربات معاملاتی خودکار برای شما سود کسب خواهند کرد.

(۱ امتیاز) - ۵/۵
منبع
analyticsstepssimplilearn
سال ۱۳۹۸ تولید محتوا را در حوزه دیجیتال مارکتینگ و تکنولوژی کردم و در حال حاضر تجربه چندین سال در زمینه ریسرچ کلمه کلیدی، تعیین ساختار محتوا و نویسندگی محتوای یکتا مطابق با اهداف و مخاطب سایت دارم.
نوشته های مشابه
guest
ایمیل شما نمایش داده نمی شود
0 دیدگاه
بازخورد (Feedback) های اینلاین
View all comments
دکمه بازگشت به بالا
ثبت نام در والکس