امروزه بیشتر از هر زمان دیگری، هوش‌های مصنوعی راه خود را به زندگی روزمره‌ی انسان‌ها باز کرده‌اند و در عین آسان کردن بسیاری از وظایف، نگرانی‌های زیادی را نیز به‌وجود آورده‌اند. هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟ AI به شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها، به‌ویژه سیستم‌های کامپیوتری اشاره دارد.
با افزایش توجه و هیاهو پیرامون هوش مصنوعی، شرکت‌های مختلف سعی کردند به هر روشی نشان دهند که محصولات آن‌ها از این فناوری بهره می‌برد. اکنون گوشی‌های سامسونگ، گوگل و اپل در انجام بسیاری از کارها و ارتباط برقرار کردن با دیگران، از طریق ابزارهای مختلف هوش مصنوعی به شما کمک می‌کنند زودتر به نتیجه‌ی دلخواه خود برسید و بسیاری از چیزهایی که حتی وجود ندارند را خلق کنید.
هوش مصنوعی به سخت‌افزار و نرم‌افزارهای تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارد. زبان برنامه‌نویسی واحدی برای توسعه‌ی هوش مصنوعی وجود ندارد اما زبان‌هایی چون پایتون، R، جاوا، C++ و جولیا بین توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی محبوب هستند.
هوش مصنوعی چیست؟
به‌طور کلی، سیستم‌های هوش مصنوعی با وارد کردن حجم زیادی از داده‌های برچسب‌گذاری شده، تحلیل داده‌ها برای یافتن همبستگی‌ها و الگوها و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های احتمالی در آینده کار می‌کنند. برای مثال، چت‌بات هوش مصنوعی که با نمونه‌هایی از متن آموزش داده شده است می‌تواند مکالماتی شبیه به انسان‌ها خلق کند.
ابزارهای تشخیص تصویر نیز می‌توانند با بررسی میلیون‌ها نمونه، یاد بگیرند که اشیا را در تصاویر مختلف تشخیص داده و توصیف کنند. تکنیک‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) که در سال‌های اخیر به سرعت پیشرفت کرده‌اند، قادر به تولید متن، تصاویر، موسیقی و رسانه‌های دیگر هستند.
برنامه‌نویسی سیستم‌های هوش مصنوعی بر مهارت‌های شناختی زیر متمرکز است.
یادگیری: این بخش شامل جمع‌آوری داده‌ها و ایجاد قواعدی به نام الگوریتم‌ها برای تبدیل آن‌ها به اطلاعات عملیاتی است. این الگوریتم‌ها دستورالعمل‌هایی گام‌به‌گام به دستگاه‌های محاسباتی برای انجام وظایف خاص ارائه می‌دهند.
استدلال: در این بخش الگوریتم مناسب برای رسیدن به نتیجه‌ی مطلوب انتخاب می‌شود.
خودتصحیحی: در این مرحله، الگوریتم‌ها به‌طور مداوم یاد می‌گیرند و خود را تنظیم می‌کنند تا نتایج دقیق‌تری ارائه دهند.
خلاقیت: این بخش از شبکه‌های عصبی، سیستم‌های مبتنی بر قواعد، روش‌های آماری و دیگر تکنیک‌های هوش مصنوعی برای تولید تصاویر، متن، موسیقی، ایده‌ها و موارد دیگر استفاده می‌کند.
قبل از اینکه سراغ ادامه‌ی مطالب برویم، ابتدا بیاید به تفاوت‌های میان هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (Machine learning) و یادگیری عمیق (Deep learning) بپردازیم؛ اصطلاحاتی که در تبلیغات شرکت‌ها زیاد تکرار می‌شوند اما هر یک معانی مشخصی دارند. در مفهومی کلی هوش مصنوعی به شبیه‌سازی هوش انسانی توسط ماشین‌ها اشاره دارد، در حالی که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تکنیک‌های خاصی در این حوزه هستند.
اصطلاح هوش مصنوعی که در دهه‌ی ۱۹۵۰ ابداع شد، مجموعه‌ای از فناوری‌های در حال تکامل و گسترده را شامل می‌شود که هدفشان شبیه‌سازی هوش انسانی است، از جمله یادگیری ماشین و یادگیری عمیق. یادگیری ماشین به نرم‌افزار اجازه می‌دهد که به‌طور خودکار از داده‌های گذشته الگوها را یاد بگیرد و نتایج را پیش‌بینی کند. این روش با دسترسی به مجموعه‌های بزرگ داده‌های آموزشی، موثرتر نیز شده است. یادگیری عمیق که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شود، به دنبال تقلید از ساختار مغز با استفاده از شبکه‌های عصبی لایه‌دار است. روشی که بسیاری از پیشرفت‌های عمده‌ی اخیر در زمینه‌ی هوش مصنوعی مانند خودروهای خودران و خلق چت‌بات‌هایی مانند ChatGPT را امکان‌پذیر کرده است.
چرا هوش مصنوعی مهم است؟
هوش مصنوعی به‌دلیل پتانسیل آن برای تغییر نحوه‌ی زندگی، کار و تفریح ما اهمیت دارد. این فناوری اکنون در کسب‌وکارها برای خودکارسازی وظایفی از جمله خدمات مشتری، تولید سرنخ‌های فروش، تشخیص تقلب و کنترل کیفیت که پیش‌تر توسط نیروی کار انسانی انجام می‌شد مورد استفاده قرار گرفته است.
در بسیاری از زمینه‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند وظایف را کارآمدتر و دقیق‌تر از انسان‌ها انجام دهد. امری که به‌ویژه در وظایف تکراری و دقیق مانند تحلیل تعداد زیادی از اسناد حقوقی برای اطمینان از پرشدن صحیح فیلدهای مرتبط مفید است. توانایی هوش مصنوعی در پردازش مجموعه‌های بزرگ داده‌ها به شرکت‌ها بینش‌هایی از عملیاتشان می‌دهد که شاید به‌طور معمول متوجه آن‌ها نمی‌شدند. ابزارهای هوش مصنوعی مولد نیز در زمینه‌های آموزشی، بازاریابی و طراحی محصول، روز به روز در حال پیشرفت هستند.
پیشرفت‌های تکنیک‌های هوش مصنوعی نه تنها باعث افزایش بهره‌وری شده، بلکه فرصت‌های جدیدی برای کسب‌وکارهای بزرگ فراهم کرده است. پیش از موج کنونی هوش مصنوعی، تصور استفاده از نرم‌افزارهای کامپیوتری برای متصل کردن مسافران به تاکسی‌ها در لحظه سخت بود، اما شرکتی مانند اوبر با انجام این کار به یکی از شرکت‌های برتر دنیا تبدیل شد.
هوش مصنوعی به بخش مرکزی بسیاری از بزرگ‌ترین و موفق‌ترین شرکت‌های امروزی مانند آلفابت (شرکت مادر گوگل)، اپل، مایکروسافت و متا تبدیل شده است. این شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای بهبود عملیات خود و پیشی گرفتن از رقبا استفاده می‌کنند.
تاریخچه‌ی هوش مصنوعی چیست؟
تاریخچه‌ی هوش مصنوعی به ایده‌های باستانی که در آن اشیای بی‌جان به نوعی از هوش مجهز بودند مربوط می‌شود. در اساطیر یونان، خدای هفائستوس ربات‌های خدمه‌ای از طلا می‌ساخت و مهندسان مصر باستان مجسمه‌های متحرکی طراحی می‌کردند. در طول قرون، اندیشمندان مختلف از جمله ارسطو و ریاضی‌دانانی مانند رنه دکارت تلاش کردند فرآیندهای فکری انسان را با منطق و ابزارهای زمان خود تشریح کنند که پایه‌های هوش مصنوعی مدرن را شکل داد.
در قرن ۱۹ و ۲۰، کارهای کلیدی زیادی در زمینه‌ی محاسبات انجام شد. چارلز ببیج و آدا لاولیس طراحی‌های اولیه‌ی ماشینی برنامه‌پذیر را ارائه کردند. همچنین در دهه‌ی ۱۹۳۰ آلن تورینگ مفهوم ماشین جهانی را مطرح کرد که می‌توانست هر ماشین دیگری را شبیه‌سازی کند. ایده‌های یادشده به توسعه‌ی رایانه‌های دیجیتال و به‌تدریج هوش مصنوعی کمک زیادی کردند.
در دهه‌ی ۱۹۵۰، عصر مدرن هوش مصنوعی با ظهور کامپیوترهای مدرن آغاز شد. آزمایش‌ها و نظریه‌های مربوط به ماشین‌های هوشمند به‌طور جدی بررسی شد و تورینگ آزمونی برای سنجش هوش ماشین‌ها معرفی کرد. در کنفرانس دارتموث در سال ۱۹۵۶، اصطلاح هوش مصنوعی توسط جان مک‌کارتی مطرح شد. این دهه شاهد توسعه‌ی برنامه‌های اولیه‌ی هوش مصنوعی مانند نظریه‌پردازی منطقی که توسط نیوئل و سایمون معرفی شد نیز بود.
دهه‌های ۱۹۷۰ و ۱۹۸۰ با تلاش برای ایجاد هوش مصنوعی عمومی (AGI چیست؟) مواجه شدند که البته مشکلات زیادی در مورد محدودیت‌های سخت‌افزاری و پیچیدگی مسائل پیش‌روی توسعه‌دهندگان قرار داشت. در نتیجه، دوره‌های معروف به زمستان‌های هوش مصنوعی آغاز شدند که با کاهش حمایت مالی و علاقه به این حوزه همراه بودند. با این حال در دهه‌ی ۱۹۸۰، سیستم‌های خبره و تکنیک‌های یادگیری عمیق تا حد زیادی به رشد هوش مصنوعی کمک کردند.
از دهه‌ی ۱۹۹۰ به بعد، پیشرفت‌های مهمی در قدرت محاسباتی و داده‌های بزرگ رخ داد که باعث احیای مجدد هوش مصنوعی شد. پیروزی دیپ بلو بر کاسپاروف و توسعه موتورهای جستجوی گوگل و توصیه‌گرهای آمازون و نتفلیکس نمونه‌هایی از این پیشرفت‌ها بودند. دهه‌ی ۲۰۱۰ نیز با ظهور دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا و مدل‌های پیشرفته‌ی یادگیری عمیق همراه بود. تمامی این تلاش‌ها در دهه‌ی ۲۰۲۰ با ظهور هوش‌های مصنوعی مولد مانند ChatGPT و DALL-E به شکوفایی هرچه تمام‌تر رسیدند و در حال حاضر نیز کسی نمی‌داند چه آینده‌ای در انتظار هوش‌های مصنوعی است.
بیشتر بخوانید: آشنایی با الگوریتم های یادگیری ماشین
مزایا و معایب هوش مصنوعی
فناوری‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، قادرند حجم عظیمی از داده‌ها را بسیار سریع‌تر از انسان پردازش کنند و پیش‌بینی‌هایی با دقت بیشتر ارائه دهند. هوش مصنوعی در کنار مزایای زیاد معایبی نیز دارد که در ادامه به تمام آن‌ها اشاره می‌کنیم.
مزایای هوش مصنوعی چیست؟
دقت در وظایف جزئی و پیچیده: هوش مصنوعی به‌خوبی برای کارهایی که نیاز به شناسایی الگوهای ظریف و روابط پیچیده در داده‌ها دارند، مناسب است. مثلا در حوزه‌ی پزشکی، سیستم‌های هوش مصنوعی در تشخیص سرطان‌هایی که در مراحل ابتدایی قرار دارند، مانند سرطان پستان و ملانوما، با دقت بالایی عمل کرده‌اند.
کارآمدی در پردازش داده‌های حجیم: سیستم‌های هوش مصنوعی زمان لازم برای پردازش داده‌ها را به‌شدت کاهش می‌دهند. این امر در بخش‌هایی مانند مالی، بیمه و بهداشت که با ورود داده‌ها و تحلیل‌های روتین سروکار دارند، بسیار مفید است.
صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری: هوش مصنوعی و ربات‌ها نه‌تنها عملیات را خودکار می‌کنند، بلکه ایمنی و کارایی را نیز بهبود می‌بخشند. مثلا در کارهای تولیدی، ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در انجام وظایف خطرناک یا تکراری نقش مهمی دارند.
ثبات در نتایج: ابزارهای تحلیل‌گر امروزی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پردازش داده‌ها به شکل یکنواخت استفاده و هم‌زمان توانایی تطبیق با اطلاعات جدید را نیز حفظ می‌کنند.
شخصی‌سازی و بهبود تجربه‌ی کاربری: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تجربه‌ی کاربری را با ارائه محتوا و تعاملات شخصی‌سازی‌شده بهبود بخشند. مثلا در پلتفرم‌های تجارت الکترونیکی، مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس رفتار کاربر محصولات مناسب را پیشنهاد می‌دهند.
دسترسی ۲۴ ساعته: برنامه‌های هوش مصنوعی نیازی به استراحت ندارند. برای مثال، دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند خدمات مشتری را به‌صورت مداوم و در حجم بالای تعاملات ارائه دهند.
مقیاس‌پذیری: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با افزایش حجم کار و داده‌ها سازگار شوند. این ویژگی در جستجوهای اینترنتی و تحلیل‌های کسب‌وکار که با رشد زیاد داده‌ها مواجه هستند، اهمیت زیادی دارد.
تسریع تحقیقات و توسعه: هوش مصنوعی می‌تواند روند تحقیقات و توسعه را در حوزه‌هایی مانند داروسازی و علم مواد سرعت بخشد. مثلا مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به محققان در کشف داروها و مواد جدید، سریع‌تر از روش‌های سنتی کمک کنند.
پایداری و حفاظت از محیط زیست: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در نظارت بر تغییرات محیطی، پیش‌بینی رویدادهای آب‌وهوایی و مدیریت تلاش‌های حفاظتی کاربرد دارند. مثلا می‌توان از این فناوری‌ها برای ردیابی خطر آتش‌سوزی جنگل‌ها یا سطوح آلودگی استفاده کرد.
بهینه‌سازی فرآیندها: هوش مصنوعی برای بهبود و خودکارسازی فرآیندهای پیچیده در صنایع مختلف به کار می‌رود. مثلا مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند نقاط ضعف در فرآیندهای تولید را شناسایی کنند و پیش‌بینی‌هایی برای افزایش بهره‌وری ارائه دهند.
معایب هوش مصنوعی چیست؟
هزینه‌های بالا: توسعه‌ی هوش مصنوعی بسیار پرهزینه است. ساخت یک مدل هوش مصنوعی نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه زیادی برای زیرساخت‌ها، منابع محاسباتی و نرم‌افزارهای مورد نیاز برای آموزش مدل دارد. علاوه بر این، هزینه‌های نگهداری و بروزرسانی مدل‌ها نیز بسیار بالا است.
پیچیدگی فنی: توسعه، اجرا و رفع اشکالات سیستم‌های هوش مصنوعی نیاز به تخصص فنی بالایی دارد که ممکن است با نیازهای ساخت نرم‌افزارهای معمولی متفاوت باشد.
کمبود نیروی متخصص: یکی از مشکلات بزرگ در توسعه‌ی هوش مصنوعی، کمبود نیروی متخصص است. شکاف میان عرضه و تقاضای نیروی کار متخصص در حوزه‌ی هوش مصنوعی باعث شده تا بسیاری از سازمان‌ها با مشکل جذب نیروی لازم برای پروژه‌های خود مواجه شوند.
تعصب الگوریتمی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است تعصبات موجود در داده‌های آموزشی را بازتاب دهند و در مقیاس بزرگ تعصبات را تقویت کنند. به‌عنوان مثال، یکی از ابزارهای استخدام هوش مصنوعی شرکت آمازون به‌دلیل تعصب جنسیتی در انتخاب نامزدهای مرد بیشتر، کنار گذاشته شد.
مشکل در تعمیم: مدل‌های هوش مصنوعی در انجام وظایف خاص که برای آن‌ها آموزش دیده‌اند عالی عمل می‌کنند، اما در مواجهه با سناریوهای جدید ضعیف هستند. این امر می‌تواند استفاده از هوش مصنوعی را محدود کند.
جایگزینی شغل‌ها: یکی از نگرانی‌ها پیرامون هوش مصنوعی، از دست دادن شغل‌های انسانی است. برخی از کارگران در صنایع مختلف گزارش داده‌اند که توسط مدل‌های هوش مصنوعی جایگزین شده‌اند، موضوعی که نگرانی‌های زیادی درباره‌ی نابرابری اقتصادی ایجاد کرده است.
آسیب‌پذیری‌های امنیتی: سیستم‌های هوش مصنوعی تا حدودی در برابر تهدیدات امنیتی آسیب‌پذیر هستند. هکرها می‌توانند داده‌های حساس را از یک مدل هوش مصنوعی استخراج یا آن را به نتایج نادرست و مضر هدایت کنند.
تاثیرات زیست‌محیطی: مراکز داده و زیرساخت‌های شبکه‌ای که برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند، انرژی و آب زیادی مصرف می‌کنند و تاثیرات زیست‌محیطی منفی دارند.
مسائل حقوقی: استفاده از هوش مصنوعی مسائل حقوقی پیچیده‌ای در زمینه‌ی حریم خصوصی و مسئولیت قانونی ایجاد می‌کند، به‌ویژه با‌توجه به چارچوب‌های نظارتی متفاوت در مناطق مختلف.
بیشتر بخوانید: استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی چه کاربردهایی دارد؟
انواع هوش مصنوعی چیست؟
مدل‌ها و ابزارهای مختلف هوش مصنوعی روز به روز در حال بیشتر شدن هستند. امروزه نویسندگان، برنامه‌نویسان و طراحان می‌توانند کارهایی که چندین روز و حتی چندین ماه زمان می‌برند را با کمک هوش مصنوعی تنها در چند دقیقه انجام دهند. با اینکه این ابزارها تاثیر منفی روی خلاقیت و عملکرد افراد دارند، اما با پیشرفت‌های زیادی که داشته‌اند، هر روز محبوب‌تر می‌شوند.
1. اتوماسیون
هوش مصنوعی توانایی اتوماسیون را با افزایش تعداد و پیچیدگی وظایف قابل‌خودکارسازی، بهبود می‌بخشد. به‌عنوان مثال، فناوری RPA (اتوماسیون فرآیند رباتیک) به‌کمک هوش مصنوعی قادر است وظایف پیچیده‌تری را در جریان‌های کاری مدیریت کند.
2. یادگیری ماشین
یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان یادگیری از داده‌ها و تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی دقیق را می‌دهد. این فناوری به سه دسته‌ی یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی تقسیم می‌شود و در بسیاری از کاربردهای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.
3. بینایی ماشین
این شاخه از هوش مصنوعی به ماشین‌ها کمک می‌کند که تصاویر و ویدیوها را تحلیل کنند و اشیا را تشخیص دهند. بینایی ماشین در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص امضا، تحلیل تصاویر پزشکی و خودروهای خودران کاربرد دارد.
4. پردازش زبان طبیعی (NLP)
این فناوری به کامپیوترها امکان پردازش و درک زبان انسانی را می‌دهد و در وظایفی مانند ترجمه، تشخیص گفتار و تحلیل احساسات استفاده می‌شود. نمونه‌های شناخته‌شده‌ی NLP شامل مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT هستند.
5. هوش مصنوعی مولد
این شاخه از یادگیری ماشین قادر است محتوای جدیدی از جمله متن، تصاویر و حتی کد نرم‌افزار تولید کند. مدل‌های هوش مصنوعی مولد با آموزش روی داده‌های بزرگ، الگوهای مختلف را یاد می‌گیرند و در بسیاری از کسب‌وکارها به‌کار گرفته می‌شوند.
جمع‌بندی
هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین دستاوردهای فناوری در عصر دیجیتال، تاثیرات گسترده‌ای بر زندگی بشر گذاشته است و در حوزه‌های متفاوتی از جمله پزشکی، صنعت، آموزش و حمل‌ونقل کاربردهای چشمگیری دارد. با این حال، علاوه بر مزایای برجسته‌ای چون بهبود بهره‌وری، کاهش خطاها و تسهیل زندگی روزمره، چالش‌ها و معایبی مانند تاثیرات منفی بر اشتغال، مسائل اخلاقی و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی نیز مطرح است.
در نهایت، هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند با پتانسیل‌های فراوان محسوب می‌شود که نحوه‌ی استفاده از آن تعیین‌کننده‌ی تاثیرات نهایی آن بر جامعه خواهد بود. تمرکز بر توسعه‌ی اخلاقی و مسئولانه‌ی هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش معایب آن کمک زیادی کند و مزایای آن را به‌طور عادلانه در دسترس همگان قرار دهد.
در این راستا، اپراتور هوش مصنوعی اهورا به‌عنوان یک راه‌حل جامع و کامل، امکان دسترسی بی‌وقفه به منابع قدرتمند پردازش گرافیکی مورد نیاز برای کسب‌وکارها را فراهم می‌آورد. اهورا با ارائه خدماتی نظیر پردازش گرافیکی ابری، ذخیره‌سازی هوش مصنوعی و مشاوره تخصصی، به‌طور همه‌جانبه پاسخگوی نیازهای متنوع مشتریان در حوزه هوش مصنوعی است.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. هوش مصنوعی چیست و چه تفاوتی با هوش انسانی دارد؟
هوش مصنوعی به فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که قادر به تقلید از وظایف و فرآیندهای ذهنی انسان هستند، مانند یادگیری، حل مسئله و تصمیم‌گیری. در حالی که هوش انسانی بر پایه‌ی تجربه، احساسات و آگاهی استوار است، هوش مصنوعی مبتنی بر الگوریتم‌ها و داده‌ها عمل می‌کند و فاقد خودآگاهی یا تجربه‌ی انسانی است.
2. هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟
هوش مصنوعی در حوزه‌های گوناگونی کاربرد دارد؛ از جمله تشخیص پزشکی، اتوماسیون صنعتی، دستیارهای مجازی، تحلیل داده‌های بزرگ، رانندگی خودکار و امنیت سایبری. این فناوری می‌تواند به بهبود کارایی و دقت در حوزه‌های یادشده کمک شایانی کند.
3. معایب اصلی هوش مصنوعی چیست؟
معایب هوش مصنوعی شامل مواردی مانند از دست رفتن مشاغل به دلیل اتوماسیون، مسائل مرتبط با حریم خصوصی و امنیت داده‌ها و نگرانی‌های اخلاقی در خصوص تصمیم‌گیری‌های بدون مداخله‌‌ی انسانی می‌شود. همچنین، ممکن است هوش مصنوعی به تعصبات داده‌ها دامن بزند و برابری را تهدید کند.
4. آینده‌ی هوش مصنوعی چگونه خواهد بود؟
آینده‌ی هوش مصنوعی به توسعه و نحوه‌ی استفاده از آن بستگی دارد. اگرچه پیشرفت‌های بسیاری در زمینه‌های مختلف دیده می‌شود، چالش‌های مرتبط با مقررات، اخلاق و شفافیت در کاربردهای این فناوری همچنان به قوت خود باقی است. بسیاری از کارشناسان معتقدند که تمرکز بر توسعه‌ی مسئولانه و کنترل‌های مناسب می‌تواند به خلق آینده‌ای متعادل‌تر کمک کند.
منابع:
