خرابی‌های غیرمنتظره در فناوری‌های تولید می‌تواند سردردهای جدی برای سازمان‌ها ایجاد کند. اگر ماشین‌آلات حیاتی به ناگهان با نصف ظرفیت – یا اصلاً – کار کنند، نتایج می‌تواند از کاهش سرعت تولید تا خرابی کامل عملکرد متغیر باشد.

چه می‌شد اگر راهی برای پیش‌بینی غیرمنتظره‌ها وجود داشت؟ این نقش نوظهور هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینانه است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) برای پشتیبانی از چارچوب‌های بزرگتر هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند داده‌های تاریخی و فعلی را جمع‌آوری کنند تا قبل از وقوع خرابی‌ها، آن‌ها را پیش‌بینی کرده و برای کاهش خطر اقدام کنند.

در این مقاله، ما مبانی و کاربردهای هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینانه را بررسی خواهیم کرد، به موارد استفاده رایج خواهیم پرداخت و برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در تلاش‌های تولید را بررسی خواهیم کرد.

مبانی هوش مصنوعی برای نگهداری پیش‌بینانه

ابزارهای هوش مصنوعی برای تقلید از هوش انسانی در هنگام انجام وظایف یا کارهای خاص طراحی شده‌اند و به این ترتیب این وظایف را می‌توان به صورت خودکار به جای دستی انجام داد.

در مورد نگهداری پیش‌بینانه، راهکارهای هوش مصنوعی می‌توانند شرایط عملیاتی فعلی را تجزیه و تحلیل کرده و به دنبال نشانه‌هایی باشند که یک قطعه تجهیزات ممکن است در آینده خراب شود – حتی اگر هیچ مشکل عملیاتی آشکاری را نشان نداده باشد. با ارزیابی عملکرد فعلی ماشین در برابر داده‌های پایه، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند کاهش‌های کوچک در کارایی را که ممکن است نشان‌دهنده نیاز به نگهداری باشند، شناسایی کنند. سپس به تیم‌ها در مورد این نیازها هشدار داده می‌شود و می‌توانند قطعات خاص را قبل از وقوع خرابی تعویض کنند.

اجزای کلیدی هوش مصنوعی

برای عملکرد موثر ابزارهای هوش مصنوعی، به دو جزء نیاز است: دسترسی قابل اعتماد به داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML).

اول داده‌ها هستند. برای ارزیابی عملکرد ماشین و نیاز به نگهداری، راهکارهای هوش مصنوعی به دسترسی مداوم به داده‌های تاریخی و فعلی نیاز دارند. این شامل اطلاعات مربوط به عملکرد خاص ماشین، نحوه عملکرد آن در خط تولید بزرگتر و هرگونه داده مربوط به انحراف از حالت عادی است.

در مورد نگهداری پیش‌بینانه و یادگیری ماشین، همه چیز در مورد الگوریتم‌ها است. این الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از قوانین و دستورالعمل‌های از پیش تعریف شده هستند که فرآیند دریافت، تجزیه و تحلیل و اتصال مجموعه‌های داده را توصیف می‌کنند. همانطور که نام آن نشان می‌دهد، الگوریتم‌ها قادر به یادگیری در طول زمان هستند زیرا شروع به شناسایی الگوها در داده‌ها می‌کنند. الگوریتم‌های ML همچنین نقش مهمی در جدا کردن سیگنال از نویز ایفا می‌کنند. سیگنال‌ها نقاط داده مرتبط هستند، در حالی که نویز همه چیز دیگر است.

قابلیت هوش مصنوعی برای نگهداری پیش‌بینانه همچنین با ظهور Industry 4.0 مرتبط است، که در آن فناوری‌های تولید از طریق اینترنت اشیا صنعتی (IIoT) به هم متصل می‌شوند. این "کارخانه‌های هوشمند" مجموعه‌های داده عظیمی را برای شرکت‌ها فراهم می‌کنند تا جمع‌آوری و برای نگهداری پیش‌بینانه استفاده کنند – به شرطی که الگوریتم‌های ML و چارچوب‌های هوش مصنوعی مناسب را در اختیار داشته باشند.

چگونه هوش مصنوعی در تولید و نگهداری استفاده می‌شود؟

هوش مصنوعی موارد استفاده متعددی را برای تولید و نگهداری ارائه می‌دهد از جمله:

بهبود اثربخشی کلی تجهیزات (OEE)

با ارزیابی فرآیندهای تولید به طور کامل، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا زمینه‌های اصطکاک را شناسایی و برطرف کنند. به عنوان مثال، چارچوب‌های هوش مصنوعی ممکن است یک قطع ارتباط بین دو مرحله مونتاژ قطعات را کشف کنند: در حالی که مرحله اول ممکن است 10 قطعه در ساعت تولید کند، مرحله دوم ممکن است فقط بتواند پنج قطعه در ساعت را مدیریت کند و در نتیجه باعث از دست دادن بهره‌وری شود.

با داشتن این اطلاعات، شرکت‌ها می‌توانند ماشین‌آلات اضافی برای مرحله دوم خریداری و نصب کنند و در نتیجه اثربخشی کلی تجهیزات را بهبود بخشند.

نگهداری بهره‌ور کل (TPM)

TPM به دنبال بهبود عملیات با مشارکت همه کارکنان – نه فقط تیم‌های نگهداری – در نگهداری است. این شامل کارکنان خط مقدم، اپراتورهای تجهیزات، مدیران و مهندسان است. با مشارکت افراد بیشتر در تلاش‌های نگهداری، شرکت‌ها می‌توانند شانس خود را برای تشخیص مشکلات بالقوه افزایش دهند.

با این حال، دستیابی به این هدف مستلزم استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی است که قادر به جمع‌آوری داده‌های نگهداری و در دسترس قرار دادن آن برای کارکنان در صورت تقاضا هستند.

نگهداری پیشگیرانه برنامه‌ریزی شده (PPM)

PPM نگهداری زمان‌بندی شده است که برای کاهش خطر خرابی‌ها با ایجاد مجموعه‌ای از وظایف روتین که در فواصل منظم بر روی فناوری‌های عملیاتی کلیدی انجام می‌شود، طراحی شده است. در حالی که PPM می‌تواند بدون استفاده از هوش مصنوعی انجام شود، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به شناسایی حوزه‌های با ارزش نگهداری که باید در اولویت قرار گیرند، کمک کنند.

خدمات نگهداری پیش‌بینانه مبتنی بر هوش مصنوعی، در عین حال، گسترشی از TPM و PPM هستند. به جای تمرکز بر آنچه در حال حاضر اتفاق می‌افتد یا ایجاد برنامه‌ها بر اساس داده‌های گذشته برای اطلاع‌رسانی به نگهداری مداوم، نگهداری پیش‌بینانه به جلو نگاه می‌کند تا ببیند اگر شرایط فعلی ثابت بماند چه اتفاقی ممکن است بیفتد، یا اگر اوضاع تغییر کند چه اتفاقی ممکن است بیفتد. این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا به طور فعال مشکلاتی را که هنوز اتفاق نیفتاده‌اند، برطرف کرده و تأثیر بالقوه آن‌ها را کاهش دهند.

مزایای هوش مصنوعی در نگهداری

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در نگهداری مزایای متعددی را برای شرکت‌ها ارائه می‌دهد، مانند:

کاهش هزینه‌ها

در حالی که رسیدگی فعالانه به مشکلات هزینه‌های نگهداری و تعمیر را به همراه دارد، اما بسیار کم‌هزینه‌تر از رفع مشکلات پس از وقوع است. این به این دلیل است که تعمیرات پس از خرابی هزینه‌های اضافی توقف خط تولید و کاهش خروجی محصول را به همراه دارد.

با رسیدگی به مشکلات در اسرع وقت، کسب و کارها می‌توانند در طول زمان در پول صرفه‌جویی کنند.

بهبود فرآیند

هوش مصنوعی همچنین به بهبود فرآیندهای تولید کلی کمک می‌کند. این اتفاق به دو طریق می‌افتد.

اولاً، راهکارهای هوش مصنوعی می‌توانند زمینه‌هایی را که ممکن است از بهبودهای خاص برای افزایش نتایج تولید بهره‌مند شوند، شناسایی کنند. با استفاده از داده‌های دستگاه‌ها و حسگرهای متصل به IIoT، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای فرآیندی را که منجر به ناکارآمدی می‌شوند، کشف کرده و راه‌هایی برای اصلاح آن‌ها را تعیین کنند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند عملکرد را در طول زمان ردیابی کند تا مشخص کند که خرابی‌ها بیشتر در کجا رخ می‌دهند و در نتیجه ایجاد برنامه‌های PPM هدفمند را برای تیم‌ها آسان‌تر می‌کند.

افزایش طول عمر تجهیزات

خرابی‌های ناگهانی و جدی تجهیزات ممکن است به چیزی بیش از تعمیرات پرهزینه نیاز داشته باشد. ممکن است نیاز به جایگزینی کل (و بسیار گران قیمت) ماشین‌آلات تولید باشد. با این حال، با کمک هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند به طور فعالانه مشکلات در حال ظهور را برطرف کرده و طول عمر کلی تجهیزات را افزایش دهند.

با هوش مصنوعی از مشکلات جلوتر باشید

هرچه بیشتر بدانید – و هرچه زودتر بدانید – بهتر است.

این مزیت هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینانه است. با شناسایی مشکلات بالقوه، شرکت‌ها می‌توانند اقدامات پیشگیرانه انجام دهند و از مشکلات پرهزینه و مخرب جلوتر بمانند و در نتیجه هزینه‌های کلی را کاهش دهند، بهره‌وری کلی را بهبود بخشند و طول عمر کلی تجهیزات را افزایش دهند.

آیا آماده هستید تا ببینید تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی چه کاری می‌تواند برای سازمان شما انجام دهد؟ از OEE تا TPM، PPM و خدمات نگهداری پیش‌بینانه، ATS شما را پوشش می‌دهد. بیایید صحبت کنیم.


هوش مصنوعی در نگهداری و پیش‌بینی چه کاربردی دارد؟

هوش مصنوعی (AI) با استفاده از اصول یادگیری ماشین، برای حل طیف گسترده‌ای از مشکلات مرتبط با خدمات، به کار می‌رود. یادگیری ماشین، مدل‌های تحلیلی را خودکار کرده و ایجاد می‌کند که می‌تواند به تکنسین‌های خدمات شما قدرت دهد تا اقدامات پیش‌بینی‌کننده را برای جلوگیری از توقف‌های احتمالی، حتی قبل از وقوع آن‌ها، انجام دهند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سیستم‌های پویا هستند که با افزایش مواجهه با داده‌ها، نتایج قوی‌تری تولید می‌کنند.

یادگیری ماشین، تعریف شده
یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌ها برای درک مجموعه‌های داده استفاده می‌کند و به طور موثر "یاد می‌گیرد" یا بینش‌هایی را ایجاد می‌کند. با تغذیه داده‌های نمونه (که به عنوان داده‌های آموزشی نیز شناخته می‌شوند) به یک سیستم یادگیری ماشین، این الگوریتم‌ها مدل‌هایی را ایجاد می‌کنند که به اندازه کافی آشنا می‌شوند تا ناکارآمدی‌ها را شناسایی کنند، بهبود دقت را پیشنهاد دهند و حتی در مورد نتایج آینده پیش‌بینی کنند. با رشد مجموعه‌های داده، پیش‌بینی‌ها بهبود می‌یابند. کاربردهای پیش‌بینی‌کننده یادگیری ماشین به ویژه در مورد موارد استفاده نگهداری و خدمات مرتبط هستند. یادگیری ماشین می‌تواند داده‌های استفاده فعلی و تاریخی تجهیزات را ارزیابی کند تا رویدادهای آینده احتمالی را پیش‌بینی کند - مانند نیاز به بازدید خدمات، یا خرابی تجهیزات در صورت عدم رسیدگی به وضعیت فعلی. با گذشت زمان، با افزایش حجم داده‌های محصول و استفاده، این پیش‌بینی‌ها دقیق‌تر و جزئی‌تر می‌شوند.

روش‌های مختلف برای پیش‌بینی توسط هوش مصنوعی
توقف‌های غیرمنتظره، بهره‌وری را کاهش می‌دهد و برای رفع آن به اعزام‌های پرهزینه نیاز است. هوش مصنوعی می‌تواند مشکلات تجهیزات را پیش‌بینی کند و با کمک به شما در موارد زیر، محصولات شما را در میدان قابل‌اعتمادتر کند:

پیش‌بینی با آنچه می‌دانید: داده‌های عملکرد تاریخی، مشخصات مهندسی و تجزیه و تحلیل بی‌درنگ خود را ادغام کنید تا هشدارهای و هشدارهای مبتنی بر شرایط و خاص کاربر ایجاد کنید تا بتوانید یک مشکل را قبل از وقوع آن برطرف کنید. این معمولاً اولین مرحله از پیش‌بینی‌های فعال‌شده توسط هوش مصنوعی است.
پیش‌بینی با آنچه یاد می‌گیرید: چه یک برنامه IIoT مستقر داشته باشید و چه تازه متصل شده باشید، هوش مصنوعی می‌تواند به تمرکز و اصلاح داده‌های شما کمک کند تا مدل‌های دقیق‌تر و موثرتری را در طول زمان ایجاد کنید. یک استراتژی نگهداری پیش‌بینی‌کننده ایجاد کنید که به طور مداوم دانش را ایجاد می‌کند و محرک‌هایی را که توقف را پیش‌بینی می‌کنند، شناسایی می‌کند و می‌توان به طور فعال آن‌ها را حل کرد.
پیش‌بینی با شبیه‌سازی: همان استرسی را که در طول فرآیند طراحی باعث مشکلات عملکرد می‌شود، شبیه‌سازی کنید تا اطمینان حاصل شود که ماشین‌ها در برابر شرایط دنیای واقعی مقاومت می‌کنند و نقاط هشدار و هشدار پیش‌بینی‌کننده را تعیین می‌کنند. با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده با استفاده از فرآیندهای فعال‌شده توسط هوش مصنوعی، حتی می‌توانید شبیه‌سازی‌هایی را که در طول زمان اجرا می‌کنید، بهبود بخشید.

نگهداری پیش‌بینی‌کننده در مقابل نگهداری پیشگیرانه
افراد اغلب نگهداری پیش‌بینی‌کننده و پیشگیرانه را با هم اشتباه می‌گیرند، با این حال، تفاوت‌های قابل توجهی بین این دو وجود دارد.
نگهداری پیشگیرانه در فواصل زمانی منظم بر اساس چرخه عمر ماشین، صرف نظر از میزان استفاده، انجام می‌شود تا اطمینان حاصل شود که هیچ مشکلی ایجاد نمی‌شود. برای نگهداری پیشگیرانه، تنها متغیر مورد استفاده برای پیش‌بینی خرابی، مدت زمان سپری شده از آخرین نگهداری است. تعویض منظم روغن خودرو شما یک مثال آشنا از نگهداری پیشگیرانه است. در حالی که نگهداری پیشگیرانه یک بهبود بزرگ نسبت به خدمات واکنشی است، اما محدودیت‌هایی دارد. اساساً، استفاده از یک مدل داده بسیار ساده (به عنوان مثال، موتورهای خودرو در صورت عدم تعویض روغن در هر 5000 مایل سفر، مشکلات طولانی‌مدت را تجربه می‌کنند) برای ارائه یک توصیه بسیار گسترده (به عنوان مثال، باید وسیله نقلیه خود را در اسرع وقت برای تعویض روغن ببرید) است. یک مدل نگهداری پیشگیرانه هیچ‌کدام از شرایطی را که برای موتور خودرو شما منحصر به فرد است یا نحوه رانندگی وسیله نقلیه را در نظر نمی‌گیرد.
نگهداری پیش‌بینی‌کننده به طور مداوم وضعیت دارایی‌ها و تجهیزات متصل را تجزیه و تحلیل می‌کند. این می‌تواند انواع مختلفی از داده‌ها را جمع‌آوری کند تا مدل‌های دقیقی ایجاد کند که وضعیت تجهیزات و نحوه استفاده از آن تجهیزات را منعکس می‌کند. به این ترتیب، داده‌های تولید شده در طول عملیات عادی ماشین تجزیه و تحلیل می‌شود تا توصیه‌های نگهداری دقیق‌تری ارائه شود. این داده‌ها برای کاهش احتمال خرابی‌ها تجزیه و تحلیل می‌شوند و درک غنی‌تری از علل، احتمال و زمان تا خرابی در صورت عدم سرویس‌دهی به یک دارایی ارائه می‌دهند. بر خلاف نگهداری پیشگیرانه، که شامل قوانین کلی است، نگهداری پیش‌بینی‌کننده توصیه‌های دقیق و خاصی را ارائه می‌دهد که تجهیزات شما و نحوه استفاده از آن را منعکس می‌کند. این دقت همچنین از فعالیت‌های نگهداری غیرضروری که می‌تواند هزینه‌ها و توقف را به همراه داشته باشد، جلوگیری می‌کند.
با استفاده از ترکیب تحول‌آفرین IIoT و هوش مصنوعی برای ایجاد مدل‌های داده نگهداری پیش‌بینی‌کننده بسیار قوی، سازمان‌ها شاهد کاهش زمان توقف، افزایش بهره‌وری کار، کاهش هزینه‌های خدمات میدانی، بهبود طراحی محصول و افزایش ایمنی کارگران هستند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینی‌کننده چیست؟
از دست دادن تولید را از بین ببرید
با استفاده از هوش مصنوعی، مدل‌های نگهداری پیش‌بینی‌کننده متغیرهای زیادی را که وضعیت فعلی یک دارایی را منعکس می‌کنند، ارزیابی می‌کنند، بر اساس روند استفاده پیش‌بینی می‌کنند و به تیم‌های نگهداری در مورد خرابی‌های احتمالی تجهیزات از قبل اطلاع می‌دهند. هشدارهای و هشدارهای خاص کاربر می‌تواند به شما کمک کند تا مشکلات را قبل از وقوع آن‌ها جلوگیری کنید، به این معنی که مشتریان می‌توانند نیاز به اعزام را کاهش دهند و با چابکی به مشکلات پاسخ دهند. نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند:

کاهش 30 درصدی در توقف‌های غیرمنتظره
حل مشکلات خدمات 83 درصد سریع‌تر
75 درصد زمان کمتر در محل

افزایش بهره‌وری کارگر
هنگامی که از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی زمان وقوع مشکلات تجهیزات استفاده می‌شود، نگهداری پیش‌بینی‌کننده می‌تواند بر اساس برنامه کارگران برنامه‌ریزی شود. هنگامی که کارگران به دلیل خرابی غیرمنتظره یا بازدید خدمات برنامه‌ریزی‌شده مختل نمی‌شوند، مشتریان تجربه می‌کنند:

حداکثر زمان کارکرد و کاهش تاخیر در بهره‌وری
افزایش استفاده از دارایی

بهبود ایمنی کارگران
با پیش‌بینی دقیق زمان احتمال خرابی یا از کار افتادن یک قطعه تجهیزات، می‌توانید از قرار دادن تکنسین‌های خدمات در موقعیت‌های خطرناک جلوگیری کنید. این پیش‌بینی‌های اساسی می‌تواند اطمینان حاصل کند که:

کارگران در فاصله ایمنی از ماشین‌هایی که احتمال خرابی آن‌ها وجود دارد، قرار دارند
تکنسین‌های خدمات می‌توانند مشکلات را قبل از اینکه منجر به خطرناک شدن ماشین‌ها شوند، حل کنند

علاوه بر این، از آنجایی که نگهداری پیش‌بینی‌کننده می‌تواند داده‌هایی را برای صرفه‌جویی در میلیون‌ها دلار در هزینه‌های کاهش زمان توقف به مشتریان ارائه دهد، رضایت مشتری افزایش می‌یابد که منجر به نرخ‌های تمدید بالاتر، کاهش ریزش و امتیازات خالص ترویج‌کننده بهتر می‌شود. به عبارت ساده، تغییر به نگهداری پیش‌بینی‌کننده منجر به کاهش نیاز به خدمات، بازدیدهای خدمات سریع‌تر و کمتر مخرب می‌شود و در عین حال زمان کارکرد، بهره‌وری و ایمنی را به حداکثر می‌رساند. این تغییری است که مشتریان تولید شما به راحتی آن را می‌پذیرند.

هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینی‌کننده چگونه صنعت تولید را تغییر می‌دهد؟
با تقویت قابلیت‌های نگهداری پیش‌بینی‌کننده توسط هوش مصنوعی همراه با اتوماسیون، تجزیه و تحلیل بی‌درنگ و اتصال سراسری از طریق IIoT، تحقق Industry 4.0 امیدوارکننده به نظر می‌رسد. حتی اگر اجرای نگهداری پیش‌بینی‌کننده بدون چالش‌هایی مانند فرآیند برنامه‌ریزی عمیق، ادغام با دارایی‌های فعلی و به‌روزرسانی کارکنان در مورد فناوری جدید نباشد، سازمان‌ها همچنان به پذیرش این روش به عنوان بهترین راه برای کاهش هزینه‌ها و حل سریع‌تر مشکلات ادامه می‌دهند.

علاوه بر این، با گسترش استفاده از نگهداری پیش‌بینی‌کننده، می‌تواند به آینده‌ای پایدارتر کمک کند، زیرا میزان انرژی مورد استفاده در کارخانه تولید را کاهش می‌دهد، نیاز به اعزام‌های پرهزینه را کاهش می‌دهد و عمر مفید تجهیزات را افزایش می‌دهد.
شما در حال حاضر بر اساس آنچه می‌دانید پیش‌بینی می‌کنید. از پتانسیل کامل IIoT و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی با آنچه یاد می‌گیرید استفاده کنید - و از بازگشت سرمایه مستند شده، افزایش زمان کارکرد و رضایت بیشتر بهره‌مند شوید. فناوری ThingWorx شرکت PTC از طریق ادغام IoT و پذیرش هوش مصنوعی، قدرت داده‌ها را مهار می‌کند تا به طور موثر مشکلات را پیش‌بینی کند و رهبران خدمات را برای رسیدگی به آن‌ها قبل از وقوع مشکلات آماده کند - در نهایت زمان توقف را کاهش می‌دهد و رضایت مشتری را افزایش می‌دهد.

با آنچه یاد می‌گیرید پیش‌بینی کنید
فناوری ThingWorx شرکت PTC ادغام IoT و پذیرش هوش مصنوعی را برای پیش‌بینی مشکلات و آماده‌سازی رهبران خدمات برای رسیدگی به آن‌ها متحد می‌کند. برچسب‌ها: اینترنت اشیا صنعتی Thingworx نگهداری پیش‌بینی‌کننده

درباره نویسنده
امیلی یک متخصص بازاریابی محتوا در تیم بازاریابی تجاری PTC مستقر در بوستون، MA است. نوشته‌های او از طیف گسترده‌ای از پیشنهادات محصول و خدمات PTC پشتیبانی می‌کند.


چگونه یک شرکت می‌تواند از هوش مصنوعی نگهداری پیش‌بینانه استفاده کند؟
این راهنما به بررسی نحوه استفاده یک شرکت از هوش مصنوعی نگهداری پیش‌بینانه می‌پردازد. ابتدا بیایید ببینیم چه چالش‌هایی در استفاده از روش‌های سنتی نگهداری وجود داشت.

چالش‌های نگهداری سنتی (یا نگهداری پیشگیرانه)
شروع با برخی از چالش‌های مرتبط با فرآیندهای نگهداری سنتی یا پیشگیرانه، ارزشمند است. بازرسی‌های نگهداری سنتی می‌تواند دستی، زمان‌بر و استفاده غیرموثر از نیروی انسانی و پرهزینه باشد، به‌ویژه اگر کسب‌وکار شما هزاران قطعه و/یا ماشین‌آلات برای آزمایش داشته باشد.

نجات با نگهداری پیش‌بینانه
راه حلی که از نگهداری پیش‌بینانه استفاده می‌کند، می‌تواند داده‌های جریانی بلادرنگ را از موتور یا قطعه‌ای که شامل سطوح عملکرد، تعداد ساعات فعال بودن، اندازه، قطر یا محیط و غیره است، دریافت کند، سپس این داده‌ها را به‌طور خودکار در برابر سطوح عملکرد قابل قبول تعریف‌شده بررسی کرده و هرگونه نقطه داده بالقوه‌ای را که نشان‌دهنده بروز خطا باشد، نشان دهد.

برای مطالعه کل مقاله اینجا کلیک کنید -

چگونه می‌توان از یادگیری ماشین در نگهداری پیش‌بینانه استفاده کرد؟
مشکلات زیادی وجود دارد که می‌توانید حل کنید. هسته اصلی نگهداری پیش‌بینانه، نگهداری مبتنی بر شرایط است، به این معنی که اگر بینشی در مورد سلامت تجهیزات و خرابی‌های گذشته داشته باشید، می‌توانید زمان خرابی‌های غیرمنتظره را پیش‌بینی کنید.

شما نیازی به دانستن یادگیری عمیق یا تکنیک‌های فانتزی دیگر برای ایجاد تغییر و پذیرش یادگیری ماشین در محیط نگهداری خود ندارید. چندین الگوریتم استاندارد به همان اندازه یا حتی بهتر موثر هستند.

برخی از مشکلاتی که می‌توانید حل کنید:

تشخیص نقطه خرابی برای تعیین فاصله P-F یک قطعه. (در مورد تشخیص ناهنجاری سری زمانی چند متغیره مطالعه کنید تا این مشکل را حل کنید)
تشخیص خرابی‌های اولیه: استفاده از داده‌های سلامت برای پیش‌بینی خرابی‌ها (معمولاً می‌توان آن را به یک مسئله طبقه‌بندی چند کلاسه تبدیل کرد)،
عمر مفید باقی‌مانده (این هدف نهایی است). اگر بتوانید عمر قطعه را پیش‌بینی کنید، می‌توانید آن را در فواصل زمانی بهینه بر اساس سلامت به جای فواصل زمانی ثابت جایگزین کنید. تکنیک‌های زیادی در این زمینه وجود دارد و این به تخصص و دانش مدل‌های احتمال و تحلیل بقا نیاز دارد.

من اکیداً توصیه می‌کنم قبل از ورود مستقیم به داده‌ها، در مورد تجزیه و تحلیل ارتعاش، تجزیه و تحلیل روغن، تصویربرداری حرارتی مادون قرمز و مبانی نگهداری مطالعه کنید. شما می‌توانید کارهای شگفت‌انگیزی انجام دهید.
موفق باشید!

هوش مصنوعی خودکار چه نقشی در نگهداری پیش‌بینانه برای تجهیزات صنعتی ایفا می‌کند؟
اتوماسیون هوش مصنوعی یک عامل تغییردهنده در نگهداری پیش‌بینانه برای تجهیزات صنعتی است. به طور سنتی، نگهداری به تعمیرات واکنشی یا برنامه‌های زمانی ثابت متکی بود که هر دو ناکارآمد هستند.

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های حسگر (ارتعاش، دما و غیره) جمع‌آوری‌شده از ماشین‌ها وارد عمل می‌شود. این الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص ناهنجاری‌ها بسیار قدرتمند هستند. آنها در داده‌ها جستجو می‌کنند تا الگوها را پیدا کرده و قبل از وقوع خرابی تجهیزات را پیش‌بینی کنند.

این امر امکان مداخلات هدفمند نگهداری را فراهم می‌کند، از توقف‌های پرهزینه جلوگیری می‌کند و طول عمر تجهیزات را افزایش می‌دهد.

به طور خلاصه، اتوماسیون هوش مصنوعی رویکردی فعال برای سالم و پربازده نگه داشتن ماشین‌آلات صنعتی شما به ارمغان می‌آورد.

هوش مصنوعی خودکار چه نقشی در نگهداری پیش‌بینانه برای تجهیزات صنعتی ایفا می‌کند؟
هوش مصنوعی می‌تواند اشکال مختلفی در رابطه با نگهداری پیش‌بینانه برای کاربردهای صنعتی داشته باشد. به عنوان مثال، می‌توان به نظارت بر جریان آمپر یک موتور الکتریکی که در حال انجام یک فرآیند است، اشاره کرد. هنگامی که آمپر به یک حد معین می‌رسد، یک کنترل ماشین (هوش مصنوعی در این مثال) تغییری در یکی از پارامترهای فرآیند ایجاد می‌کند که جریان آمپر موتور را به محدوده قابل قبول باز می‌گرداند. در همان فرآیند، اگر کنترل با افت غیرمنتظره‌ای در جریان آمپر موتور مواجه شود، ممکن است به بخش نگهداری اطلاع دهد تا ماشین‌آلات پردازش را بررسی کند، زیرا ممکن است چیزی شکسته باشد که بار روی موتور را کاهش دهد.

این فقط یک مثال ساده از هوش مصنوعی صنعتی است که دهه‌هاست مورد استفاده قرار می‌گیرد. امروزه، منطق پیچیده‌تر و تجزیه و تحلیل آماری بیشتری برای اصلاح فرآیندها و افزایش زمان کارایی ماشین‌آلات و کاهش ضایعات استفاده می‌شود.


به چالش کشیدن غول‌های فناوری

شرکت‌های بزرگ فناوری به پدیده‌ای فراگیر در زندگی مردم و اقتصاد جهانی تبدیل شده‌اند. قدرت انحصاری این شرکت‌ها باید شکسته شود و به طور فوری به جایگزین‌هایی نیاز است.

فعالیت‌های SOMO با هدف افشای و به چالش کشیدن قدرت انحصاری غول‌های فناوری برای توسعه یک اقتصاد دیجیتال عادلانه و پایدار است. ما با همکاری شبکه‌های جامعه مدنی اروپا و جهان، می‌خواهیم یک فضای عمومی دیجیتال دموکراتیک‌تر را که منافع عمومی را تامین کند، نه صرفاً سود خصوصی، تسریع کنیم.

شرکت‌هایی مانند اپل، مایکروسافت، الفابت (گوگل)، آمازون و متا (فیس‌بوک) به حدی رشد کرده‌اند که ما معمولاً آن‌ها را "غول‌های فناوری" می‌نامیم. این اصطلاح مجموعه‌ای از شرکت‌های چندملیتی را توصیف می‌کند که بر صنعت فناوری اطلاعات و ارتباطات تسلط یافته‌اند. این شرکت‌ها کل بازارها را کنترل می‌کنند و قوانین را برای مردم، کسب‌وکارها و گاهی اوقات حتی خدمات عمومی تعیین می‌کنند.

غول‌های فناوری امروز با تمرکز بر رشد و مقیاس در هر قیمتی و بر اساس منطق "برنده همه را می‌برد" گسترش یافته‌اند. آن‌ها به "اثرات شبکه" و جمع‌آوری داده‌های عظیم متکی بوده‌اند و از آن سوء استفاده کرده‌اند تا اطمینان حاصل کنند که شبکه گسترده‌ای از مصرف‌کنندگان مجبور به استفاده از محصولات آن‌ها هستند. با این کار، آن‌ها قدرت انحصاری ایجاد کرده‌اند.

شرکت‌های بزرگ فناوری، ابزار و کنترل تعامل جوامع مختلف را فراهم می‌کنند. برای مثال، فیس‌بوک واسطه بین تبلیغ‌کنندگان و کاربران رسانه‌های اجتماعی است؛ اپل توسعه‌دهندگان برنامه‌ها و کاربران آیفون را به هم متصل می‌کند؛ آمازون و علی‌بابا هر دو خرده‌فروشان و خریداران آنلاین را به هم پیوند می‌دهند.

این موقعیت واسطه‌گری، همراه با استراتژی‌های انحصارطلبی، به غول‌های فناوری اجازه می‌دهد تا از کاربران خود اجاره دریافت کنند، چه به صورت کارمزد و چه به صورت داده.

پرش به

ایجاد انحصار دیجیتال

گسترش قدرت انحصاری از طریق ادغام و تملک

شکستن قدرت انحصاری و رانت‌جویی

انتشارات برجسته

به چالش کشیدن انحصار دیجیتال غول‌های فناوری

تحقیقات ما نشان داده است که استراتژی انحصارطلبی غول‌های فناوری در مدل مالی آن‌ها منعکس می‌شود:

• توانایی آن‌ها در استخراج رانت به این شرکت‌ها اجازه داده است تا حاشیه سود بالایی کسب کنند. به نوبه خود، این سودها منجر به انباشت دارایی‌های مالی عظیم (عمدتاً در خارج از کشور) همراه با دسترسی به بدهی ارزان شده است.
• این شرکت‌ها توانسته‌اند همزمان رشد کنند و سهامداران خود را پاداش دهند، عمدتاً با افزایش قیمت سهام.
• دارایی‌های مالی عظیم این شرکت‌ها گسترش آن‌ها را امکان‌پذیر کرده است، که از افزایش ارزش دارایی‌های نامشهود آن‌ها، به ویژه حق‌الزحمه پرداختی در هنگام تملک شرکت‌های دیگر، که به آن "goodwill" نیز گفته می‌شود، مشهود است.

استراتژی‌های توسعه‌طلبانه این شرکت‌ها آن‌ها را تقریباً اجتناب‌ناپذیر کرده است. برای مثال، آمازون به حدی مسلط شده است که می‌تواند از رفتار استثمارگرانه نسبت به فروشندگان مستقلی که به پلتفرم آن وابسته هستند، چشم‌پوشی کند. در کنار نقش‌های متعدد و متضاد خود، این امر به آمازون اجازه می‌دهد تا کارمزد بیشتری دریافت کند، داده‌های تجاری را استخراج کند، فروشندگان کوچکتر را تحت فشار قرار دهد و بر اقتصادهای محلی تأثیر بگذارد.

قدرت انحصاری و رانت‌جویی

همانطور که پلتفرم‌های بزرگ فناوری قدرت انحصاری خود را ایجاد می‌کنند، این امر به آن‌ها اجازه می‌دهد تا از نقش خود به عنوان "نگهبان" زیرساخت‌های دیجیتال برای کسب سود سوء استفاده کنند. آن‌ها بر کل اقتصاد، نحوه انجام کسب‌وکار مردم، حقوق آن‌ها به عنوان کارمند و مصرف‌کننده و انتخاب‌هایی که می‌توانند انجام دهند، تأثیر می‌گذارند.

قدرت انحصاری و رانت‌جویی

مقابله با قدرت انحصاری از طریق ادغام و تملک

این تملک‌ها برای تسلط بازار غول‌های فناوری بسیار مهم بوده است. شرکت‌های بزرگ فناوری ایالات متحده تنها در 10 سال بیش از 1000 تملک انجام داده‌اند. این خریدها به غول‌های فناوری اجازه داده است تا رقبا در حال ظهور را به دست گیرند، فناوری و دانش نوآورانه را به دست آورند و به طیف گسترده‌ای از بخش‌های تجاری - از بهداشت و درمان گرفته تا آموزش و توزیع مواد غذایی - گسترش یابند.

این معاملات می‌توانند تأثیرات منفی بسیار زیادی داشته باشند. برای مثال، تملک iRobot، سازنده جاروبرقی رباتیک، توسط آمازون به قیمت 1.7 میلیارد دلار، همزمان حریم خصوصی مردم در خانه‌های خود را تهدید می‌کند و تسلط آمازون را در دستگاه‌های هوشمند خانگی و تجارت الکترونیک تقویت می‌کند.

مراجع رقابت در سراسر جهان عمدتاً این معاملات را با بررسی کم انجام داده‌اند. ما با شرکایی در سراسر جهان همکاری می‌کنیم تا قوانین را اصلاح کنیم و اجرای آن‌ها را تقویت کنیم.

*گسترش فناوری به فین‌تک*

شرکت‌های بزرگ فناوری از موقعیت، ثروت و استراتژی تملک خود برای گسترش به بخش‌های حیاتی مانند بهداشت و درمان و امور مالی استفاده کرده‌اند. موفقیت غول‌های فناوری همچنین به عنوان الهام‌بخش دیجیتالی‌سازی و تسلط فزاینده بر شرکت‌های دیگر مورد ستایش قرار می‌گیرد.

در امور مالی، برای مثال، دیجیتالی‌سازی خدمات مالی - مانند خدمات پرداخت آنلاین، محصولات بیمه مبتنی بر داده، برنامه‌های سرمایه‌گذاری سهام یا حتی ارزهای رمزنگاری‌شده - منجر به ظهور صنعت فین‌تک شده است.

با این حال، نگرانی‌های فزاینده‌ای در مورد محصولات و خدمات فین‌تک وجود دارد. تحقیقات SOMO برخی از پرچم‌های قرمز نگران‌کننده را در این بخش برجسته کرده است، از جمله:

• اتکای آن به جمع‌آوری داده‌های افراطی و شخصی‌سازی محصولات مالی، که می‌تواند تبعیض‌آمیز باشد.
• دشواری در بررسی تصمیم‌گیری خودکار پشت تصمیمات مالی حیاتی.
• خطرات جدید محرومیت ناشی از اتکا به فناوری و ماهیت بی‌ثبات سیستم‌ها.

همه این مسائل با بررسی‌های نظارتی حداقل در این صنعت تشدید می‌شوند.

گسترش شرکت‌های بزرگ فناوری به خدمات مالی بیشتر تهدید می‌کند تا قدرت انحصاری آن‌ها را تثبیت کند، کنترل آن‌ها بر داده‌ها را افزایش دهد و منجر به وخامت خدمات مالی شود.

پرچم‌های قرمز فین‌تک (pdf، 9.96 مگابایت)

شکستن قدرت انحصاری و رانت‌جویی غول‌های فناوری

قدرت انحصاری غول‌های فناوری پیامدهای واقعی دارد. این امر به شرکت‌های بزرگ فناوری اجازه داده است تا نظارت شرکتی را اعمال کنند، شیوه‌های تجاری ناعادلانه را برای مشاغل کوچکتر تعیین کنند و خطرات سیستماتیک برای دموکراسی ایجاد کنند.

واضح است که قدرت انحصاری غول‌های فناوری باید مهار شود. در کوتاه مدت، این بدان معناست که کنترل بیشتر بر ادغام و تملک، قوانین بررسی دقیق موثر و حمایت قوی‌تر از مصرف‌کنندگان، کارگران و شرکت‌های کوچکتر که به پلتفرم‌ها وابسته شده‌اند.

با این حال، مقابله با مشکل اصلی در دراز مدت چالش‌برانگیزتر خواهد بود: مهار قدرت غول‌های فناوری مستلزم راه حل‌های ساختاری بلندپروازانه‌تری است که انحصار شرکت‌ها بر اقتصاد را از بین ببرد.

ما از دولت‌ها می‌خواهیم تا رویکردهای سیاستی سرمایه‌گذاری را تشویق کنند تا زیرساخت‌های دیجیتالی که به نفع عموم است را ایجاد کنند و همچنین جایگزین‌هایی برای پلتفرم‌های غول‌های فناوری را ترویج کنند.

آیا به اطلاعات بیشتری نیاز دارید؟

آخرین به‌روزرسانی‌ها

موضوعات مرتبط

کارهای و انتشارات بیشتر SOMO را کشف کنید.


خلاصه اجرایی
با در حال انجام بودن چرخه‌ی انتخابات، شکاف‌های عمیق سیاسی در سراسر ایالات متحده به طور کامل آشکار شده‌اند. این شکاف‌ها عمدتاً منعکس‌کننده‌ی نابرابری اقتصادی رو به رشدی در کشور است که ناشی از توزیع جغرافیایی متغیر ثروت در چند دهه‌ی گذشته بوده است. با تمرکز بخش اعظم ثروت در حال حاضر در خوشه‌های فناوری و مالی مانند سان فرانسیسکو، سیاتل، بوستون و نیویورک، مراکز تولیدی که عمدتاً در قلب کشور قرار دارند، به حال خود رها شده‌اند. تحقیقات نوظهور ماریان فلدمن از موسسه‌ی کنان نشان می‌دهد که شرکت‌های فناوری و مالی به نابرابری‌های درآمدی منطقه‌ای در سراسر آمریکا کمک کرده‌اند. سه روند این نابرابری را تشدید می‌کنند:

بسیاری از شرکت‌های بزرگ فناوری، پویایی «برنده همه را می‌برد» را نشان می‌دهند که قدرت انحصاری ایجاد می‌کند و به نوبه خود، مکان‌های خاصی را با تقویت مزایایی که شرکت‌ها از تجمع جغرافیایی به دست می‌آورند، غیرقابل نفوذ می‌سازد.
این انحصارها با تحمیل چیزی شبیه به «مالیات» بر فعالیت‌های اقتصادی و همچنین محدود کردن انتشار و سفارشی‌سازی فناوری، توسعه‌ی اقتصادی محلی را در سایر مکان‌ها مختل می‌کنند.
بخش مالی این پویایی را با ترجیح انحصارهای بزرگ فناوری متمرکز شده از نظر جغرافیایی به ضرر سایر مکان‌ها و صنایع، تقویت می‌کند.

ظهور انحصارهای فناوری
در سال 1980، بالاترین تمرکز کارگران پردرآمد در گری، ایندیانا بود که پس از آن دیترویت، میشیگان و واشنگتن دی.سی. قرار داشتند. در سال 2016، واشنگتن دی.سی. در صدر قرار گرفت و پس از آن سان فرانسیسکو-سن خوزه، نیویورک و بوستون قرار گرفتند. از سال 1980 تا 2016، این سه منطقه‌ی کلان‌شهری، همراه با مراکز ثانویه در بانکداری و فناوری، بزرگترین افزایش را در سهم کارگرانی که درآمدی بالاتر از صدک 80ام در سطح ملی کسب می‌کردند، تجربه کردند، در حالی که درآمد در بیشتر مناطق قلب صنعتی کاهش یافت.

تحقیقات نوظهور ماریان فلدمن از موسسه‌ی کنان نشان می‌دهد که شرکت‌های فناوری و مالی به نابرابری‌های درآمدی منطقه‌ای در سراسر آمریکا کمک کرده‌اند.

امروزه، بخش نامتناسبی از مشاغل پردرآمد در مکان‌هایی متمرکز شده است که شرکت‌ها در آنجا به وضعیت انحصاری دست یافته‌اند، که با افزایش قدرت بازار و توانایی تعیین قیمت‌هایی که بسیار فراتر از هزینه ارائه یک کالا یا خدمات است، تعریف می‌شود. به عنوان مثال، اپل، گوگل و فیس‌بوک در سیلیکون ولی؛ مایکروسافت و آمازون در سیاتل؛ و کوالکام در سن دیگو را در نظر بگیرید.
فلدمن و همکارانش افزایش شیوع انحصارها را به سه عامل نسبت می‌دهند:
(1) ماهیت پلتفرمی فناوری دیجیتال: فناوری‌های دیجیتال از موقعیت‌هایی سود می‌برند که در آن افزایش تعداد کاربران، ارزش محصول را برای مصرف‌کننده افزایش می‌دهد و/یا هزینه‌ها را برای تولیدکننده کاهش می‌دهد (Evans 2003; Gawer 2010; Rochet and Tirole 2006). انحصارهای پلتفرم دیجیتال با کنترل دسترسی به شبکه‌هایی که قبلاً باز بودند، پول خود را به دست می‌آورند. این امر نه تنها مصرف‌کنندگان خدمات دیجیتال، بلکه تولیدکنندگان بالقوه این خدمات را نیز تحت تأثیر قرار می‌دهد.
(2) حقوق مالکیت معنوی گسترده: مانند پلتفرم‌های دیجیتال، شرکت‌هایی که بر اساس حقوق مالکیت معنوی مانند نرم‌افزار دارای حق اختراع، الگوریتم‌ها، کدهای ژنتیکی و مدل‌های کسب‌وکار ساخته شده‌اند، از نظر قدرت بازار و تمرکز جغرافیایی رشد کرده‌اند. برای این شرکت‌ها، تجمع در نزدیکی سایر شرکت‌های مبتنی بر مالکیت معنوی به کاهش هزینه‌های حاشیه‌ای و تسهیل دسترسی جهانی انحصار کمک می‌کند.
(3) از دست دادن نظارت قانونی: رشد قدرت انحصاری در سایه‌ی بازتفسیر قانون ضد انحصار توسط رابرت بورک در سال 1967 رخ داد. قبلاً، قدرت انحصاری بر اساس محدودیت تجارت ارزیابی می‌شد؛ تفسیر بورک مستلزم ارائه شواهدی مبنی بر آسیب به مصرف‌کنندگان بود. با محبوب شدن تفسیر بورک در دهه 1990، تعداد پرونده‌های ضد انحصار پیگیری شده توسط کمیسیون تجارت فدرال کاهش یافت و به انحصارها اجازه داد تا بدون کنترل رشد کنند. علاوه بر این، از آنجایی که انحصارهای فناوری صنایع ارزشمندی برای پایگاه‌های خود هستند، دولت انگیزه محدودی برای تنظیم آنها دارد (Iammarino 2018).

کجا مشاغل خوب بودند؟
1980

کجا مشاغل خوب هستند؟
2016

سهم افراد شاغل با درآمد بالاتر از صدک 80ام توزیع ملی (معمولاً 0.20)
بر اساس منطقه‌ی رفت‌وآمد (CZ)؛ مناطق بر اساس جمعیت مقیاس‌بندی شده‌اند.
مزایای متمرکز، هزینه‌های گسترده
شرکت‌ها تمایل دارند در نزدیکی شرکت‌های دیگری که در صنایع مرتبط فعالیت می‌کنند، تجمع کنند تا از نزدیکی به استخر نیروی کار ماهر، انتشار دانش و دسترسی به تامین‌کنندگان و مشتریان تخصصی بهره‌مند شوند. در حالی که این تمایل به تجمع بیش از یک قرن است که مشاهده شده است، انحصارها می‌توانند این اثر را تشدید کنند. در دنیای «برنده همه را می‌برد» انحصارهای پلتفرم دیجیتال، ارزش دسترسی به نیروی کار بسیار با استعداد و اطلاعات بهتر بازار می‌تواند تفاوت بین تسلط بازار و بی‌ربطی را ایجاد کند (Rosen 1981; Sattinger 1979). در نتیجه، چنین شرکت‌هایی ارزش زیادی از نزدیکی به نیروی کار ماهر و انتشار دانش به دست می‌آورند و تمرکز جغرافیایی را حیاتی می‌کنند.

تمرکز جغرافیایی انحصارهای فناوری پیامدهای اقتصادی زیادی برای جوامع دارد. مناطقی که دارای خوشه‌های فناوری هستند، شاهد افزایش سرسام‌آور هزینه‌های املاک و مستغلات، افزایش بی‌خانمانی و مشکلات حمل و نقل بوده‌اند. از سوی دیگر، مکان‌هایی که فاقد انحصارهای فناوری هستند، نه تنها به حال خود رها شده‌اند، بلکه عقب مانده‌اند. انحصارهای فناوری امروزی درآمدی را جمع‌آوری می‌کنند که در واقع مالیاتی بر تقریباً تمام فعالیت‌های تجاری در بیشتر نقاط جهان است. به عنوان مثال، واسطه‌ها مانند Airbnb، Trip Advisor، Booking.com، Expedia (Microsoft) و Uber بخش قابل توجهی از درآمد هزاران کسب‌وکار کوچک پراکنده در سراسر جهان را به خود اختصاص می‌دهند. این وضعیت ثروت را از سراسر جهان به سهامداران و کارکنان شرکت‌های پلتفرمی که در چند مکان ممتاز قرار دارند، منتقل می‌کند.

مالیه بیشتر انحصارها را تقویت می‌کند
بخش مالی نقش مهمی در جغرافیا ثروت ایفا می‌کند، زیرا حرکت سرمایه را از شرکت‌هایی با بازده کمتر، که تمایل به فعالیت در بازارهای رقابتی‌تر دارند، به شرکت‌هایی با قدرت انحصاری یا چشم‌انداز انحصاری تسهیل می‌کند. در واقع، این بدان معناست که سرمایه به مکان‌هایی با انحصارها به ضرر مکان‌هایی بدون انحصار جریان می‌یابد. این وضعیت ناشی از تغییراتی است که در آن شرکت‌ها به طور قابل توجهی به تأمین مالی وابسته شده‌اند. از دهه 1970 تا سال 2000، شرکت متوسط یا بزرگ آمریکایی عمدتاً خودتأمین بود و بخشی از جریان نقدی خود را به سهامداران پرداخت می‌کرد و بخش بزرگتری را برای هزینه‌های سرمایه‌ای استفاده می‌کرد. از سال 2000، بسیاری از شرکت‌ها بخش قابل توجهی از پول نقد خود را به سهامداران یا برای خرید شرکت‌های دیگر پرداخت کرده‌اند، با پرداخت‌های متوسط تقریباً برابر با هزینه‌های سرمایه‌ای - که منجر به اتکای بیشتر شرکت‌ها به تأمین مالی می‌شود.

در یک بازار رقابتی، افزایش وابستگی به تأمین مالی می‌تواند نشان‌دهنده‌ی افزایش کارایی بازارهای مالی باشد، زیرا سرمایه از کاربردهای کم‌بازده به کاربردهای پربازده‌تر منتقل می‌شود (Rajan and Zingales 1998). با این حال، این امر در بازاری با قدرت انحصاری صادق نیست. اگر بازدهی بالاتری از سرمایه‌گذاری در انحصارها به دست آید، بانک‌های تجاری تشویق می‌شوند تا دارایی‌ها را از شرکت‌های کاملاً قابل دوام برای تأمین مالی انحصارها سلب کنند. هنگامی که انحصارها در خوشه‌ها یافت می‌شوند، این پویایی باعث افزایش جریان سرمایه به شرکت‌های انحصاری و مکان‌هایی می‌شود که در آنها سرمایه‌گذاری می‌کنند (Myrdal 1957)، و فرصت‌ها را برای رشد یا احیای اقتصادی در جای دیگر محدود می‌کند. این پویایی بیشتر با تمرکز رو به رشد صنعتی و جغرافیایی بانکداری تجاری تشدید می‌شود.


برایت‌بلومایند
دنبال کنید
۹ دقیقه مطالعه
۱ فوریه ۲۰۲۴
--

عکس از جاشوا هوهن در آن‌اسپلش
مقدمه
در عصر دیجیتال، تعداد کمی از غول‌های فناوری به سطوح بی‌سابقه‌ای از قدرت و نفوذ دست یافته‌اند. شرکت‌هایی مانند گوگل، آمازون، فیسبوک و اپل نه تنها بر بخش‌های اصلی خود تسلط دارند، بلکه دامنه فعالیت خود را به حوزه‌های مختلف زندگی روزمره ما گسترش داده‌اند. این تسلط، سوالات مهمی را مطرح می‌کند: آیا شرکت‌های بزرگ فناوری در حال تبدیل شدن به…


در دنیای کسب و کار، انحصار به وضعیتی گفته می‌شود که یک شرکت یا گروه، تمام یا تقریباً تمام بازار یک نوع محصول یا خدمات خاص را در اختیار داشته باشد. انحصارها معمولاً به دلیل عدم وجود رقابت معنادار، بسیار سودآور هستند. در حالی که شرکت‌ها دائماً برای افزایش سهم بازار تلاش می‌کنند، دستیابی به وضعیت انحصاری کار آسانی نیست. پس شرکت‌ها چگونه و چرا این کار را انجام می‌دهند؟

نکات کلیدی:

انحصار زمانی وجود دارد که یک شرکت رقابت کمی یا هیچ رقابتی نداشته باشد و بنابراین بتواند شرایط و قیمت‌های خود را تعیین کند و به این ترتیب سودآوری بالایی داشته باشد.
در حالی که انحصارها هم مورد انتقاد قرار می‌گیرند و هم از نظر قانونی مشکوک هستند، راه‌های مختلفی وجود دارد که یک شرکت می‌تواند برای انحصار صنعت یا بخش خود طی کند.
استفاده از حقوق مالکیت معنوی، خرید رقبا یا احتکار یک منبع کمیاب، از جمله راه‌های انحصار یک بازار هستند.
آسان‌ترین راه برای تبدیل شدن به انحصار، اعطای حقوق انحصاری توسط دولت به یک شرکت برای ارائه کالا یا خدمات است.
انحصارهای ایجاد شده توسط دولت با هدف ایجاد صرفه‌جویی در مقیاس هستند که با کاهش هزینه‌ها به نفع مصرف‌کنندگان باشد.

تاریخچه‌ای از انحصارهای ایالات متحده
چگونه یک انحصار ایجاد کنیم؟
راه‌های زیادی برای ایجاد انحصار وجود دارد. جالب اینجاست که بیشتر آنها به نوعی کمک از دولت متکی هستند.

حقوق انحصاری اعطا شده توسط دولت
شاید آسان‌ترین راه برای تبدیل شدن به انحصار، اعطای حقوق انحصاری توسط دولت به یک شرکت برای ارائه کالا یا خدمات باشد. شرکت هند شرقی، که دولت انگلیس در سال 1600 به آن حقوق انحصاری واردات کالا از هند به انگلیس را اعطا کرد، ممکن است یکی از شناخته‌شده‌ترین انحصارهایی باشد که به این روش ایجاد شده است. در اوج قدرت خود، این شرکت به عنوان حاکم واقعی هند عمل می‌کرد. حتی قدرت وضع مالیات و هدایت نیروهای مسلح را نیز داشت.

ملی‌سازی
ملی‌سازی، فرآیندی که دولت خود کنترل یک کسب و کار یا صنعت را به دست می‌گیرد، راه دیگری برای ایجاد انحصار است. خدمات پست و آموزش ابتدایی دو خدماتی هستند که در بسیاری از کشورها ملی شده‌اند. کشورهای کمونیستی اغلب ملی‌سازی را به اوج خود می‌رسانند، با دولتی که تقریباً تمام ابزارهای تولید را کنترل می‌کند.

مالکیت معنوی
حقوق کپی‌رایت و پتنت دو راه دیگر هستند که در آن کمک دولت می‌تواند برای ایجاد انحصار یا شبه انحصار مورد استفاده قرار گیرد. از آنجایی که دولت قوانینی برای محافظت از مالکیت معنوی دارد، به سازندگان آن مالکیت، قدرت انحصاری بر چیزهایی مانند ایده‌ها، مفاهیم، طرح‌ها، طرح‌های داستانی، فیلمنامه‌ها، آهنگ‌ها و حتی ملودی‌های کوتاه داده می‌شود.

یک مثال خوب از این موضوع از دنیای فناوری می‌آید. حق کپی‌رایت شرکت مایکروسافت (MSFT) برای نرم‌افزار ویندوز به طور موثری به این شرکت انحصار یک روش کاملاً جدید برای کاربران کامپیوتر برای پیمایش و مدیریت فعالیت‌های روی صفحه نمایش را داد.

کنترل منابع
دسترسی به یک منبع کمیاب راه دیگری برای ایجاد انحصار است. این مسیری است که شرکت استاندارد اویل تحت رهبری جان دی. راکفلر در پیش گرفت. از طریق شیوه‌های تجاری بی‌رحمانه و بی‌امان، راکفلر کنترل بیش از 90 درصد خطوط لوله و پالایشگاه‌های نفت در ایالات متحده را به دست گرفت.

در حالی که دولت در نهایت این انحصار را از هم پاشید، اما چندین بار تلاش کرد و تقریباً 20 سال طول کشید تا این کار را انجام دهد. شرکت‌های شورون (CVX)، اگزون موبیل (XOM) و کاناکوفیلیپس (COP) همگی شرکت‌های میراث‌دار ناشی از این تفکیک هستند. شرکت De Beers Consolidated Mines Limited نیز از دسترسی به یک منبع کمیاب - در این مورد، الماس - برای ایجاد انحصار استفاده کرد.

ادغام و تملیک
ادغام و تملیک راه دیگری برای ایجاد انحصار، حتی در غیاب یک منبع کمیاب است. در چنین مواردی، صرفه‌جویی در مقیاس باعث ایجاد کارایی اقتصادی می‌شود که به شرکت‌ها اجازه می‌دهد قیمت‌ها را به حدی کاهش دهند که رقبا به سادگی نمی‌توانند زنده بمانند.

علاوه بر شرکت استاندارد اویل جان دی. راکفلر، شرکت فولاد کارنگی (که بعداً به عنوان شرکت فولاد ایالات متحده شناخته شد)، شرکت تنباکوی آمریکا و International Harvester از جمله انحصارهای مشهور آمریکایی بودند. سرویس پستی ایالات متحده یک انحصار ایجاد شده توسط دولت با قدمت قرن‌ها است.

چرا انحصارها ایجاد می‌شوند؟
در حالی که دولت‌ها معمولاً سعی می‌کنند از انحصارها جلوگیری کنند، در شرایط خاص آنها انحصارها را تشویق یا حتی ایجاد می‌کنند. در بسیاری از موارد، انحصارهای ایجاد شده توسط دولت با هدف ایجاد صرفه‌جویی در مقیاس هستند که با کاهش هزینه‌ها به نفع مصرف‌کنندگان باشد.

شرکت‌های آب، گاز طبیعی یا برق همگی نمونه‌هایی از نهادهایی هستند که برای بهره‌مندی از صرفه‌جویی در مقیاس طراحی شده‌اند. به عنوان مثال، تصور کنید هزینه برای مصرف‌کنندگان اگر 10 شرکت آب‌رسانی رقیب هر کدام مجبور به حفر خیابان‌های محلی برای اجرای خطوط آب اختصاصی به هر خانه در شهر باشند. منطق مشابه برای خطوط گاز و شبکه‌های برق نیز صادق است.

در موارد دیگر، مانند حق کپی‌رایت و پتنت، دولت‌ها به دنبال تشویق نوآوری هستند. اگر هنرمندان و مخترعان هیچ محافظتی برای کار خود نداشته باشند، تمام زمان، تلاش، پول و اصالتی که صرف نوشتن کتاب‌ها و نمایشنامه‌ها، ضبط آهنگ‌ها و انجام تحقیقات و توسعه برای ایجاد داروهای جدید برای مبارزه با بیماری‌ها می‌شود، هدر می‌رود. وقتی شخص دیگری از یک اثر هنری بدون پرداخت استفاده کند یا ایده‌ای را بدزدد و محصولی رقیب را با هزینه کمتری ایجاد کند.

جنبه‌های منفی انحصارها
در حالی که انحصارها برای شرکت‌ها عالی هستند، اغلب برای مصرف‌کنندگانی که محصولات آنها را خریداری می‌کنند و رقبای تجاری بالقوه عالی نیستند. معایب آنها عبارتند از:

قیمت‌های بالا
مصرف‌کنندگانی که از شرکتی که از انحصار برخوردار است خرید می‌کنند، اغلب متوجه می‌شوند که قیمت‌های بی‌توجه به کیفیت پایین کالاها را پرداخت می‌کنند.

خدمات ضعیف
انحصارها تمایل دارند به خدمات مشتری اهمیت کمی بدهند زیرا مصرف‌کننده نمی‌تواند جای دیگری برود. به عنوان مثال، اگر فشار آب شما کم یا نامنظم باشد، نمی‌توانید از شرکت آب دیگری برای کمک به دوش گرفتن و شستن ظروف خود استفاده کنید.

در سال 1974، دولت ایالات متحده اتهاماتی را علیه شرکت تلفن و تلگراف آمریکا (AT&T)، که به عنوان "Ma Bell" شناخته می‌شد، تحت قانون ضد انحصار شرمن مطرح کرد و آن را به عنوان یک انحصار در صنعت مخابرات معرفی کرد. AT&T در سال 1984 به شرکت‌های منطقه‌ای کوچکتر "Baby Bell" تفکیک شد.

موانع رقابتی
انحصارها می‌توانند شروع یک کسب و کار جدید را غیرممکن کنند، به همین دلیل است که وزارت دادگستری ایالات متحده و کمیسیون تجارت فدرال وظیفه دارند ادغام شرکت‌های بزرگتر را تأیید کنند. اگر با ادغام مخالف باشند، می‌توانند آن را در دادگاه به چالش بکشند.

فقط یک مثال از بسیاری، تصمیم قانونی برای جلوگیری از ادغام Sysco Corp (SYY) و U.S. Foods Inc. است. این ممنوعیت بر این اساس بود که گرد هم آوردن دو بزرگترین توزیع کننده مواد غذایی در کشور، نهادی بسیار بزرگ و قدرتمند ایجاد می‌کند که رقابت را خفه می‌کند، در واقع یک انحصار.

ادغام پیشنهادی بین Kraft Foods و H.G. Heinz نگرانی‌های مشابهی را ایجاد کرد، اما در آن مورد، دولت با آن مخالفت نکرد. این ادغام در نهایت در سال 2015 انجام شد و شرکت Kraft-Heinz Company (KHC) را ایجاد کرد. با این حال، طبق گزارش‌های سال 2019 در روزنامه نیویورک تایمز، آنچنان موفقیت‌آمیز نبود. فروش و سود کاهش یافت و ادغام منجر به دعاوی حقوقی متعددی از سوی سهامداران شد.

تفاوت بین انحصارها و الیگوپلی چیست؟
انحصار زمانی وجود دارد که یک شرکت و محصول آن بر کل صنعت تسلط داشته باشد. رقابت کمی یا هیچ رقابتی وجود ندارد و مصرف‌کنندگان باید کالاهای خاص یا خدمات را فقط از یک شرکت خریداری کنند.

الیگوپلی زمانی وجود دارد که تعداد کمی از شرکت‌ها، در مقابل یک شرکت، بر کل صنعت تسلط داشته باشند. سپس شرکت‌ها با محدود کردن عرضه یا تعیین قیمت‌ها برای دستیابی به سود بالاتر از بازده نرمال بازار، با یکدیگر تبانی می‌کنند.

چگونه انحصارهای ایالات متحده در اواخر دهه 1800 بر اقتصاد تأثیر گذاشتند؟
در اواخر دهه 1800، انحصارهای زیادی در ایالات متحده وجود داشت. صاحبان شرکت‌ها شامل جان دی. راکفلر (نفت)، اندرو کارنگی (فولاد) و کورنلیوس واندربیلت (کشتی‌های بخار) بودند. این افراد، تنها برای نام بردن از چند نفر، بر بخش‌های خود تسلط داشتند، کسب و کارهای کوچک را سرکوب کردند و قدرت را متمرکز کردند. با این حال، آنها این صنایع را کارآمدتر نیز کردند، که منجر به افزایش قدرت صنعتی ایالات متحده و ظهور آن به عنوان یک قدرت جهانی در دهه 1900 شد.

چرا در دوران طلایی پرونده‌های حقوقی کمی علیه انحصارها برنده شد؟
انحصارهای دوران طلایی به عنوان "تراست" شناخته می‌شدند و در ابتدا توسط دولت حمایت می‌شدند. تا زمانی که قانون ضد انحصار شرمن در سال 1890 تصویب شد، دولت به دنبال جلوگیری از انحصارها نبود.

در سال‌های اولیه پس از تصویب قانون، پرونده‌های حقوقی کمی در مورد نقض آن مطرح شد و بیشتر آنها به دلیل تفسیرهای محدود قضایی در مورد آنچه که نقض محسوب می‌شود، ناموفق بودند. با این حال، رؤسای جمهور تئودور روزولت و ویلیام هوارد تافت از این قانون با موفقیت چشمگیری در اوایل دهه 1900 استفاده کردند.

تفاوت بین انحصار و رقابت کامل چیست؟
در یک انحصار، تنها یک شرکت محصول یا خدماتی را ارائه می‌دهد. از آنجایی که هیچ رقابتی را تجربه نمی‌کند، می‌تواند قیمت‌های خود را تعیین کند. موانع ورود بالا هستند.

در یک بازار رقابت کامل، فروشندگان و خریداران زیادی از یک محصول یا خدمات یکسان وجود دارند. از آنجایی که شرکت‌ها با یکدیگر رقابت می‌کنند، بازار قیمت‌ها را تعیین می‌کند و موانع ورود پایین هستند.

شرایط متفاوت منجر به سود متفاوت در کوتاه مدت می‌شود، با سود شرکت‌های انحصاری بسیار بالاتر از شرکت‌های رقابت کامل.

نتیجه‌گیری
در حالی که انحصارهای ایجاد شده توسط سیاست‌های دولت اغلب برای محافظت از مصرف‌کنندگان و شرکت‌های نوآور طراحی شده‌اند، انحصارهای ایجاد شده توسط شرکت‌های خصوصی برای از بین بردن رقابت و به حداکثر رساندن سود طراحی شده‌اند. اگر یک شرکت کنترل کاملی بر یک محصول یا خدمات داشته باشد، می‌تواند هر قیمتی را که بخواهد تعیین کند. مصرف‌کنندگانی که نمی‌خواهند یا نمی‌توانند قیمت را بپردازند، محصول را دریافت نمی‌کنند.

به دلایل خوب و بد، تمایلات و شرایطی که انحصارها را ایجاد می‌کنند، همچنان وجود خواهند داشت. بر این اساس، نبرد برای تنظیم مناسب آنها، دادن برخی از انتخاب‌ها به مصرف‌کنندگان و توانایی رقابت به کسب و کارها، همچنان ادامه خواهد یافت.


دو لایحه در کنگره که می‌تواند رفتار تبعیض‌آمیز آمازون را متوقف کند

در برنامه HBO، جان اولیور، مجری برنامه Last Week Tonight، علیه "رفتار ضد رقابتی" شرکت‌های بزرگ فناوری صحبت کرد. او از حمایت فراحزبی برای دو لایحه در حال حاضر در کنگره که به پایان دادن به این انحصارها کمک می‌کند، درخواست کرد. او توضیح داد که تجربیات ما در اینترنت تحت سلطه شرکت‌هایی مانند گوگل، اپل و آمازون قرار دارد. این شرکت‌ها اقتصاد دیجیتال را متحول کرده‌اند. آمازون بزرگترین بازار آنلاین، یک شبکه لجستیکی عظیم و یک شرکت پیشرو در محاسبات ابری را اداره می‌کند.

در این قسمت، جیسون بوییس، مدیرعامل و بنیانگذار Avenue7media، در مورد موفقیت با آمازون دیدگاه و مشاوره ارائه داد. آمازون یک ماشین خودبهینه‌ساز با اولویت ماموریت واحد است: تسلط بر جهان. اگر الگوریتم‌های آمازون تصمیم بگیرند نابود کردن شما کارآمدتر است، دقیقاً همین کار را انجام خواهند داد. اما آمازون جایی است که مشتریان حضور دارند - شما باید در آنجا بفروشید. و اگر بازی را درست انجام دهید، می‌توانید در آمازون پیشرفت کنید.

بیایید نگاهی دقیق‌تر به تأثیر انحصار فناوری، به ویژه آمازون، در بازار و همچنین دلیل اهمیت این دو لایحه در کنگره برای متوقف کردن رفتارهای تبعیض‌آمیز در حال انجام بیندازیم.

از انحصار فناوری در گذشته چه آموخته‌ایم؟

چهل سال پیش، دولت علیه AT&T اقدام کرد. AT&T در بیشتر قرن بیستم بر بازار تلفن تسلط داشت. محبوبیت آن به این دلیل بود که مردم جایگزین دیگری نداشتند. AT&T به کاربران خدمات خود اجازه نمی‌داد به تلفن‌های تولید شده توسط شرکت‌های دیگر متصل شوند. آنها همچنین تلفن‌های خود را به مشتریان نمی‌فروختند، بنابراین همه مجبور بودند تلفن‌ها را از AT&T اجاره کنند. وقتی MCI سعی کرد خدمات تلفنی را با نرخ پایین‌تری ارائه دهد، AT&T اجازه نداد. وزارت دادگستری یک شکایت ضد انحصاری مطرح کرد که AT&T به شدت به مدت یک دهه با آن مبارزه کرد. در نهایت، این شرکت آنقدر بزرگ بود که مجبور شد در سال 1984 به هشت شرکت کوچکتر تقسیم شود. پس از این اتفاق، محدودیت‌های تعیین شده توسط AT&T لغو شد و به زودی بازار پر رونقی برای فروش تلفن به مشتریان ایجاد شد. قیمت تلفن‌ها کاهش یافت، کیفیت تلفن‌ها افزایش یافت و اجاره تلفن از بین رفت.

ما در آن زمان نمی‌دانستیم، اما انحصار AT&T به طور جدی مانع نوآوری می‌شد. هنگامی که دیگر بر صنعت تلفن کنترل نداشت، بسیاری از محصولات جدید مانند دستگاه پاسخگوی خودکار و مودم شروع به ظهور کردند. تجزیه AT&T یک گام کلیدی در انقلاب اینترنت بود. ما از این تجربه آموختیم که وقتی انحصار مضر پایان می‌یابد، نوآوری شکوفا می‌شود.

چگونه رفتار تبعیض‌آمیز آمازون بر فروشندگان و مصرف‌کنندگان تأثیر می‌گذارد؟

تبعیض‌آمیز بودن زمانی اتفاق می‌افتد که شرکت‌ها به طور ناعادلانه محصولات خود را در پلتفرم‌های خود ترجیح دهند. این امر محصولات آنها را آنقدر بزرگ می‌کند که مصرف‌کنندگان چاره‌ای جز استفاده از آنها ندارند. آمازون فقط یک بازار و یک شرکت حمل و نقل نیست، بلکه شروع به ارائه محصولات خود نیز کرده است. در حال حاضر 158000 محصول با برچسب خصوصی در 45 برند داخلی دارد. آنها متهم شده‌اند که این محصولات را بر رقبای خود ترجیح می‌دهند. آنها همچنین متهم شده‌اند که نسخه‌های واضحی از محصولاتی را ایجاد کرده‌اند که با موفقیت در وب‌سایت خود فروخته شده‌اند.

گزارش شده است که آمازون 65 تا 70 درصد از کل فروش بازار آنلاین ایالات متحده را کنترل می‌کند. همچنین میزبان حدود 2.3 میلیون فروشنده فعال شخص ثالث از سراسر جهان است. با بیش از 200 میلیون مشترک Amazon Prime، شما باید به عنوان یک فروشنده در آمازون حضور داشته باشید. همه آنجا هستند.

اما آمازون مزیت بزرگی نسبت به رقبای خود دارد زیرا بازار را اداره می‌کند و به داده‌های فروشنده مستقل دسترسی دارد. آمازون انکار می‌کند که خود، محصولات یا فروشندگانی را که برای خدمات خود هزینه می‌پردازند، ترجیح دهد. با این حال، شواهد فراوانی وجود دارد که نشان می‌دهد رفتار تبعیض‌آمیز در حال انجام است.

برای یک فروشنده شخص ثالث، مهمترین چیز چیزی به نام جعبه خرید است. این جعبه کوچکی است که در هر صفحه محصول آمازون ظاهر می‌شود که می‌توانید فوراً روی آن کلیک کنید تا چیزی بخرید. تقریباً 80 درصد از فروش آمازون به اولین فروشنده‌ای می‌رسد که هنگام جستجوی یک محصول در جعبه خرید ظاهر می‌شود و این درصد در خریدهای تلفن همراه حتی بیشتر است. مشکل این است که فقط یک فروشنده می‌تواند در این جعبه باشد و فقط آمازون می‌داند که الگوریتم آن چگونه برنده را انتخاب می‌کند. اما به نظر می‌رسد که به طور مداوم آمازون را ترجیح می‌دهد. یک تجزیه و تحلیل نشان داد که آمازون از محصولات خود در آن جعبه خرید برای 40 درصد از محصولات استفاده کرده است. فروشنده بعدی فقط در 0.5 درصد از محصولات محبوب در جعبه قرار گرفت. حتی زمانی که جعبه خرید به یک فروشنده شخص ثالث می‌رفت، به کسب و کاری می‌رفت که از خدمات حمل و نقل آن - Fulfilled by Amazon - استفاده می‌کند.

تبعیض‌آمیز بودن رقابت را خفه می‌کند، به مشاغل کوچک آسیب می‌رساند و اغلب منجر به ارائه محصولات ضعیف‌تر به مصرف‌کنندگان می‌شود... پس چه کاری می‌توانیم انجام دهیم؟

چگونه دو لایحه، قانون بازارهای برنامه و قانون انتخاب و نوآوری آنلاین آمریکا، به برخی از این مشکلات رسیدگی می‌کنند؟

شرکت‌های بزرگ فناوری به وضوح پیشرفت‌های مهمی در فناوری و بازار ایجاد کرده‌اند. با این حال، شیوه‌های تجاری تبعیض‌آمیز آنها باعث بررسی توسط تنظیم‌کننده‌های ضد انحصاری و برخی از اعضای کنگره شده است. یک تحقیق 16 ماهه در مورد این شیوه‌ها در اکتبر 2020 توسط کمیته قضایی مجلس نمایندگان، کمیته فرعی ضد انحصاری، تجاری و اداری به پایان رسید. در نتیجه، یک گزارش 450 صفحه‌ای پیشنهاد طیف وسیعی از اقدامات برای رسیدگی به این رفتار ضد رقابتی را ارائه داد. بسیاری از این توصیه‌ها اکنون به شکل قانونی درآمده‌اند.

دو لایحه، قانون بازارهای برنامه و قانون انتخاب و نوآوری آنلاین آمریکا، در حال حاضر در کنگره مطرح هستند. اگر تصویب شوند، از ترجیح دادن محصولات و خدمات یا خطوط تجاری خود یک پلتفرم نسبت به یک کسب و کار رقیب جلوگیری می‌کنند.

قانون بازارهای برنامه با هدف محافظت از توانایی بارگذاری جانبی برنامه‌ها و جلوگیری از اپراتورهای بازارهای برنامه از ترجیح دادن محصولات خود است. قانون انتخاب و نوآوری آنلاین آمریکا با هدف جلوگیری از شرکت‌های بزرگ فناوری، مانند آمازون، از ترجیح دادن محصولات خود به ضرر رقبا است. قوانین ضد انحصاری ایالات متحده بر این ایده استوار است که دولت باید برای محافظت از فرآیند رقابتی در صورت وجود خطر آسیب به رقابت مداخله کند.

جای تعجب نیست که شرکت‌های فناوری با این لایحه‌ها مبارزه می‌کنند. آنها استدلال مشابهی را مطرح می‌کنند که AT&T 40 سال پیش مطرح کرد. آنها استدلال می‌کنند که اگر در این مسائل دستکاری کنید، همه چیز در آینده به خوبی در گذشته کار نخواهد کرد. آمازون استدلال می‌کند که مشاغل کوچک از این لایحه‌ها آسیب می‌بینند. آنها احساس می‌کنند که این امر آنها را مجبور می‌کند خدمات تحویل Prime خود را حذف یا تضعیف کنند.

مشکل این است که اجازه دادن به چند شرکت برای کنترل چند بخش از اقتصاد، آنچه را که برای استارت‌آپ‌ها امکان‌پذیر است محدود می‌کند و آنها را قبل از اینکه حتی بتوانند شروع کنند خفه می‌کند. این لایحه‌ها در را دوباره به روی نوآوری باز می‌کنند و اینترنت را به چیزی که قرار بود از ابتدا باشد، یعنی ابزاری انقلابی که دسترسی جهانی به اطلاعات را گسترش می‌دهد، باز می‌گردانند. "در حال حاضر، انحصار فناوری غیرقانونی قدرت بیش از حد بر اقتصاد ما دارند،" رئیس کمیته ضد انحصاری مجلس، دیوید ان. سیسیلین (D-R.I.) در بیانیه‌ای گفت. "آنها در موقعیت منحصر به فردی قرار دارند که برنده و بازنده را انتخاب کنند، مشاغل کوچک را نابود کنند، قیمت‌ها را برای مصرف‌کنندگان افزایش دهند و مردم را بیکار کنند. دستور کار ما زمین بازی را هموار می‌کند و تضمین می‌کند که ثروتمندترین و قدرتمندترین انحصار فناوری طبق همان قوانین بقیه ما بازی می‌کنند."

اگر لایحه تا زمان تعطیلی کنگره در آگوست تصویب نشود، احتمال تصویب آن وجود ندارد، زیرا در پاییز، همه بر روی انتخابات میان‌دوره‌ای تمرکز خواهند کرد. بنابراین، اکنون پنجره بسیار کوچکی وجود دارد تا در واقع کاری در مورد این موضوع انجام شود.

Avenue7Media برای حمایت، دفاع و رشد مشاغل فروشنده آمازون وجود دارد. این یک کسب و کار خدمات مشتری مبتنی بر نرم‌افزار است که تمام جنبه‌های آمازون را برای حمایت از استراتژی رشد و فروش تجارت الکترونیکی مشتریان خود ارائه می‌دهد. ما قدرت آمازون را برای برندهای محصول مستقیم به مصرف‌کننده مهار می‌کنیم. روش‌های اثبات شده ما، که بر اساس 20 سال موفقیت برتر در تجارت الکترونیکی و بازارهای آنلاین است، برای فروشنده قرن بیست و یکم طراحی شده است. به عبارت ساده، ما به شما کمک می‌کنیم از آمازون استفاده کنید، نه اینکه اجازه دهید آمازون از شما استفاده کند.

همین امروز برای مشاوره رایگان با ما تماس بگیرید. ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه در نبرد تجارت الکترونیکی برای دید، سهم بازار و رشد درآمد پیروز شوید.


موسیقی جایگاه مهمی در فرهنگ انسانی دارد و همه ما احساس برانگیختگی عمیقی را که موسیقی می‌تواند ایجاد کند، تجربه کرده‌ایم؛ احساسی که تقریباً هیچ چیز دیگری نمی‌تواند به آن دست یابد. اما دقیقاً چه چیزی در موسیقی وجود دارد که می‌تواند چنین احساسات شدیدی را در ذهن و بدن ما برانگیزد؟ یک مطالعه جدید که در مجله iScience در ۴ آوریل منتشر شده است، با بررسی‌های سیستماتیک، بینشی در مورد نحوه ایجاد حس‌های بدنی و احساسات خاص توسط آکوردهای موسیقی منحصربه‌فرد ارائه می‌دهد.

تاتسویا دایکُکو از دانشگاه توکیو می‌گوید: «این مطالعه، تعامل پیچیده بین عدم قطعیت موسیقی، خطای پیش‌بینی و پویایی زمانی را در ایجاد حس‌های بدنی و احساسات متمایز نشان می‌دهد.» او اضافه می‌کند: «به طور خاص، ما دریافتیم که پیش‌بینی و عدم قطعیت بر حس‌های قلب و شکم تأثیر می‌گذارند.»

در این مطالعه، محققان از ۵۲۷ شرکت‌کننده خواستند تا مکان‌هایی را که در بدن خود احساس می‌کنند و احساساتی را که هنگام گوش دادن به پیشرفت‌های آکورد موسیقی با سطوح مختلف قابلیت پیش‌بینی دارند، ترسیم کنند. آن‌ها می‌خواستند درک بهتری از نحوه تجسم پیشرفت‌های آکورد و نحوه ایجاد تجربه عاطفی داشته باشند. آن‌ها به ویژه می‌خواستند بدانند چه نوع آکوردهای موسیقی باعث ایجاد حس در قلب و معده می‌شوند و چه احساساتی با آن‌ها همراه هستند.

نویسندگان گمان می‌کردند که عدم قطعیت و غافلگیری در موسیقی ممکن است نقش مهمی ایفا کنند. برای یافتن پاسخ، آن‌ها ۹۲ پیشرفت آکورد منحصربه‌فرد با درجات مختلف عدم قطعیت و غافلگیری ایجاد کردند. شرکت‌کنندگان ۸ نوع آکورد را به ترتیب تصادفی شنیدند و از آن‌ها خواسته شد تا با کلیک کردن روی موقعیت‌هایی در بدن روی صفحه نمایش که در آن آکوردها را احساس می‌کنند، در عرض ۱۰ ثانیه پاسخ دهند. همچنین از آن‌ها در مورد احساسات خود در رابطه با آکوردها سوال شد.

داده‌ها نشان داد که پیشرفت‌های آکورد خاصی باعث ایجاد حس در قلب می‌شوند، در حالی که حس‌های دیگر بیشتر در معده احساس می‌شوند. این حس‌های بدنی همچنین با قدردانی زیبایی‌شناختی و احساسات مثبت نسبت به آکوردهایی که به آن‌ها گوش داده بودند، مرتبط بود. شواهد همچنین از ارتباط بین عدم قطعیت و غافلگیری به عنوان عناصر مهم در ایجاد این حس‌های بدنی و پاسخ‌های عاطفی حمایت می‌کرد.

این مطالعه همچنین نشان داد که انواع مختلف پیشرفت‌های آکورد، احساسات متفاوتی را برمی‌انگیزند. برای مثال، آکوردهای خاصی باعث ایجاد قدردانی زیبایی‌شناختی می‌شوند که منجر به کاهش احساسات منفی مانند دست‌پاچگی و اضطراب می‌شود. آن‌ها گزارش می‌دهند که پیشرفت‌های آکورد قابل پیش‌بینی‌تر باعث ایجاد احساس آرامش، تسکین، رضایت، نوستالژی و همدلی می‌شوند.

بر اساس یافته‌های خود، محققان پیشنهاد می‌کنند که احساسات و حس‌هایی که موسیقی الهام می‌بخشد، به اینتروسپشن موسیقی مرتبط است، به این معنی که تمام حواس بدن را در بر می‌گیرد. آن‌ها همچنین پیشنهاد می‌کنند که این تجربه با رفاه روانی مرتبط است. در مطالعات آینده، آن‌ها امیدوارند بررسی کنند که چگونه نقشه‌های حس‌های بدنی که کشف کرده‌اند با پاسخ‌های فیزیولوژیکی فرد، مانند تغییرات در ضربان قلب، به موسیقی مرتبط هستند.


ارتباط شگفت‌انگیز بین امواج صوتی و احساسات
00:00 / 00:00
مقدمه
آیا تا به حال هنگام گوش دادن به یک قطعه موسیقی به‌ویژه تأثیرگذار، مورموری در بدنتان احساس کرده‌اید یا به‌طور غیرقابل توضیحی هنگام شنیدن صدای اقیانوس آرامش یافته‌اید؟ شما تنها نیستید. ارتباط بین امواج صوتی و احساسات ما جذاب و ریشه‌دار در تحقیقات علمی است. این مقاله شما را به سفری برای درک چگونگی تأثیر امواج صوتی بر احساساتمان می‌برد، که با مطالعات و بینش‌های تخصصی پشتیبانی می‌شود و علم را قابل دسترس و جذاب می‌کند.

علم امواج صوتی
امواج صوتی ارتعاشاتی هستند که از طریق هوا یا سایر محیط‌ها حرکت می‌کنند، به گوش‌های ما می‌رسند و توسط مغز ما تفسیر می‌شوند. اما موضوع فقط شنیدن نیست، بلکه احساس کردن هم هست. تحقیقات نشان می‌دهد که فرکانس‌ها و ریتم‌های خاص می‌توانند پاسخ‌های عاطفی را برانگیزند. برای مثال، مطالعه‌ای که در مجله "Emotion" منتشر شده است، نشان داد که صداهای با فرکانس پایین ممکن است بیشتر باعث ایجاد غم و اندوه شوند، در حالی که صداهای با فرکانس بالا می‌توانند شادی یا هیجان را برانگیزند.

پاسخ‌های عاطفی به موسیقی
موسیقی، ترکیبی پیچیده از امواج صوتی، یک محرک عاطفی جهانی است. تأثیر عاطفی موسیقی موضوع مطالعات متعددی بوده است. یک مطالعه مهم در مجله "Psychology of Music" نشان داد که موسیقی می‌تواند احساسات مختلفی را برانگیزد، از شادی گرفته تا غم و اندوه، ترس تا انزجار. مغز عناصر موسیقی مانند ملودی، تمپو و ریتم را پردازش می‌کند تا حالات عاطفی را برانگیزد.

نقش صداهای طبیعت
صداهای طبیعت، مانند زمزمه آرام‌بخش جنگل یا امواج خروشان ریتمیک، تأثیر عمیقی بر رفاه عاطفی ما دارند. مطالعه‌ای اثرات کاهش استرس صداهای طبیعت را برجسته کرده است. این صداها می‌توانند سطح کورتیزول را کاهش دهند، ضربان قلب را کاهش دهند و حتی خلق و خو را بهبود بخشند، که نشان‌دهنده پتانسیل درمانی محیط صوتی طبیعی است.

سنسور برداری آکوستیک، اعتبار: ویکی‌پدیا/Fernandez.microflown
فرکانس صدا و تنظیم هیجان
برخی از فرکانس‌های صدا در تنظیم هیجانات مؤثرتر از سایرین هستند. به عنوان مثال، ضربان‌های دوتایی، تکنیکی که شامل پخش دو فرکانس کمی متفاوت در هر گوش است، برای توانایی آن در کاهش اضطراب و بهبود خلق و خو مورد مطالعه قرار گرفته است، همانطور که در مقاله‌ای در "Journal of Alternative and Complementary Medicine" مورد بحث قرار گرفته است.

تأثیرات فرهنگی بر درک صدا
جالب است که در نظر بگیریم چگونه پیشینه فرهنگی بر پاسخ عاطفی ما به صداها تأثیر می‌گذارد. تحقیقات منتشر شده در "Palgrave Communications" بررسی می‌کند که چگونه فرهنگ‌های مختلف محتوای عاطفی موسیقی را تفسیر می‌کنند، که نشان می‌دهد پرورش و قرار گرفتن در معرض فرهنگ می‌تواند شکل دهد که چگونه ما به لحاظ عاطفی به صداها واکنش نشان می‌دهیم.

قدرت صدا
صدای انسان بار عاطفی دارد. مطالعاتی در "Social Cognitive and Affective Neuroscience" نشان داده است که لحن، زیر و بم و سرعت صدا می‌تواند احساسات را به‌طور مستقل از کلمات گفته‌شده منتقل کند. این امر راه‌های ظریف‌تری را که امواج صوتی اطلاعات عاطفی را حمل می‌کنند، برجسته می‌کند.

پتانسیل درمانی صدا
استفاده درمانی از امواج صوتی، که به عنوان درمان صوتی شناخته می‌شود، به دلیل پتانسیل آن در التیام و تسکین، مورد توجه قرار گرفته است. تکنیک‌هایی مانند مدیتیشن هدایت‌شده با مناظر صوتی یا جلسات موسیقی درمانی نتایج امیدوارکننده‌ای در بهبود پیامدهای سلامت روان نشان داده‌اند، همانطور که تحقیقات در "International Journal of Nursing Studies" نشان می‌دهد.

جمع‌آوری داده‌های سونار چند پرتو، اعتبار: ویکی‌مدیا/خدمات اقیانوسی ملی NOAA
داستان‌ها و مثال‌های شخصی
فراتر از مطالعات، داستان‌های شخصی زیادی وجود دارد که افراد در صداها یا موسیقی خاص آرامش یا شادی پیدا می‌کنند. چه آهنگی خاطراتی را زنده کند و چه اثر آرامش‌بخش صدای باران، این تجربیات ارتباط عمیق و شخصی بین صدا و احساسات را نشان می‌دهند.

نتیجه‌گیری
ارتباط بین امواج صوتی و احساسات گواهی بر پیچیدگی ادراک و تجربه انسانی است. همانطور که بررسی کردیم، صدا می‌تواند طیف گسترده‌ای از پاسخ‌های عاطفی را برانگیزد که تحت تأثیر عواملی مانند فرکانس، ریتم، پیشینه فرهنگی و ارتباطات شخصی قرار می‌گیرد. قدرت صدا در تأثیرگذاری بر احساسات ما نگاهی جذاب به روان انسان و همچنین مسیرهای بالقوه برای مداخلات درمانی ارائه می‌دهد. با ادامه تحقیقات برای آشکار کردن اسرار این ارتباط، به ما یادآوری می‌کند که صدا چه تأثیر عمیقی بر رفاه عاطفی ما دارد.

پرسش‌های متداول:
1. زیر و بم صدا چیست؟
زیر و بم صدا معیاری از فرکانس یک صدای خاص است. دمیدن در سوت صدایی با زیر و بم بالا تولید می‌کند، در حالی که ضربه زدن به طبل صدایی با زیر و بم پایین تولید می‌کند.
2. محدوده شنوایی گوش انسان چقدر است؟
محدوده شنوایی گوش انسان متوسط بین 20 هرتز تا 20000 هرتز است.


از ویکی‌پدیا، دانشنامه آزاد
روان‌آکوستیک شاخه‌ای از روان‌فیزیک است که به مطالعه علمی ادراک صدا و شنوایی‌سنجی – چگونگی درک صداهای مختلف توسط سیستم شنوایی انسان – می‌پردازد. به‌طور مشخص‌تر، این شاخه از علم به بررسی پاسخ‌های روان‌شناختی مرتبط با صدا (از جمله نویز، گفتار و موسیقی) می‌پردازد. روان‌آکوستیک یک حوزه میان‌رشته‌ای شامل روان‌شناسی، آکوستیک، مهندسی الکترونیک، فیزیک، زیست‌شناسی، فیزیولوژی و علوم کامپیوتر است.[۱]

پیش‌زمینه[ویرایش]
شنوایی پدیده‌ای صرفاً مکانیکیِ انتشار موج نیست، بلکه یک رویداد حسی و ادراکی نیز هست؛ به عبارت دیگر، هنگامی که فرد چیزی می‌شنود، آن چیز به شکل یک موج صوتی مکانیکی از طریق هوا به گوش می‌رسد، اما در داخل گوش به پتانسیل‌های عمل عصبی تبدیل می‌شود. سلول‌های مویی خارجی (OHC) حلزون پستانداران باعث افزایش حساسیت و وضوح فرکانسی بهتر پاسخ مکانیکی پارتیشن حلزون می‌شوند. این پالس‌های عصبی سپس به مغز می‌روند و در آنجا درک می‌شوند. بنابراین، در بسیاری از مسائل مربوط به آکوستیک، مانند پردازش صدا، در نظر گرفتن نه تنها مکانیک محیط، بلکه این واقعیت که هم گوش و هم مغز در تجربه شنیداری فرد نقش دارند، مفید است.[نیازمند توضیح][نیازمند منبع]

گوش داخلی، برای مثال، پردازش سیگنال قابل توجهی را در تبدیل شکل‌های موج صدا به محرک‌های عصبی انجام می‌دهد، بنابراین برخی از تفاوت‌ها بین شکل‌های موج ممکن است غیرقابل تشخیص باشند.[۲] تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها، مانند MP3، از این واقعیت استفاده می‌کنند.[۳] علاوه بر این، گوش پاسخ غیرخطی به صداهای با سطوح شدت مختلف دارد؛ این پاسخ غیرخطی به عنوان بلندی صدا شناخته می‌شود. شبکه‌های تلفن و سیستم‌های کاهش نویز صوتی با فشرده‌سازی غیرخطی نمونه‌های داده قبل از انتقال و سپس گسترش آن‌ها برای پخش، از این واقعیت استفاده می‌کنند.[۴] اثر دیگری از پاسخ غیرخطی گوش این است که صداهایی که از نظر فرکانس نزدیک هستند، نت‌های ضربی یا محصولات اعوجاج بین‌گام تولید می‌کنند.[۵]

اصطلاح روان‌آکوستیک همچنین در بحث‌هایی در مورد روان‌شناسی شناختی و تأثیراتی که انتظارات، تعصبات و پیش‌فرض‌های شخصی ممکن است بر ارزیابی‌ها و مقایسه‌های نسبی زیبایی‌شناسی و دقت شنوایی شنوندگان و همچنین بر تعیین‌های متفاوت آن‌ها در مورد کیفیت‌های نسبی سازهای موسیقی و اجراکنندگان مختلف داشته باشد، مطرح می‌شود. این عبارت که "انسان آنچه را که می‌خواهد (یا انتظار دارد) بشنود، می‌شنود" ممکن است در چنین بحث‌هایی کاربرد داشته باشد.[نیازمند منبع]

محدودیت‌های ادراک[ویرایش]

یک کانتور بلندی مساوی. توجه داشته باشید که حساسیت اوج در حدود ۲-۴ کیلوهرتز، در وسط باند فرکانسی صدا وجود دارد.
گوش انسان به طور اسمی می‌تواند صداهایی در محدوده ۲۰ هرتز (۰.۰۲ کیلوهرتز) تا ۲۰۰۰۰ هرتز (۲۰ کیلوهرتز) بشنود. حد بالایی تمایل دارد با افزایش سن کاهش یابد؛ اکثر بزرگسالان قادر به شنیدن بالاتر از ۱۶ کیلوهرتز نیستند. کمترین فرکانسی که به عنوان یک نت موسیقی شناسایی شده است، ۱۲ هرتز در شرایط آزمایشگاهی ایده‌آل است.[۶] نت‌هایی بین ۴ تا ۱۶ هرتز می‌توانند از طریق حس لامسه بدن درک شوند.
ادراک انسان از جداسازی زمانی سیگنال صوتی کمتر از ۱۰ میکروثانیه اندازه‌گیری شده است. این بدان معنا نیست که فرکانس‌های بالاتر از ۱۰۰ کیلوهرتز قابل شنیدن هستند، بلکه تمایز زمانی مستقیماً با محدوده فرکانس مرتبط نیست.[۷][۸]

وضوح فرکانسی گوش در محدوده اکتاو ۱۰۰۰-۲۰۰۰ هرتز حدود ۳.۶ هرتز است. یعنی تغییرات در زیر و بم بزرگتر از ۳.۶ هرتز را می‌توان در یک محیط بالینی درک کرد.[۶] با این حال، حتی تفاوت‌های زیر و بم کوچکتر را می‌توان از طریق روش‌های دیگر درک کرد. به عنوان مثال، تداخل دو زیر و بم اغلب می‌تواند به عنوان یک تغییر تکراری در حجم صدا شنیده شود. این تعدیل دامنه با فرکانسی برابر با اختلاف فرکانس‌های دو زیر و بم رخ می‌دهد و به عنوان ضربان شناخته می‌شود.

مقیاس نیم‌پرده مورد استفاده در نت‌نویسی موسیقی غربی یک مقیاس فرکانسی خطی نیست، بلکه لگاریتمی است. مقیاس‌های دیگری نیز مستقیماً از آزمایش‌های مربوط به ادراک شنوایی انسان مشتق شده‌اند، مانند مقیاس مل و مقیاس بارک (اینها در مطالعه ادراک استفاده می‌شوند، اما معمولاً در آهنگسازی موسیقی استفاده نمی‌شوند)، و اینها در انتهای فرکانس بالا تقریباً لگاریتمی در فرکانس هستند، اما در انتهای فرکانس پایین تقریباً خطی هستند.

محدوده شدت صداهای قابل شنیدن بسیار زیاد است. پرده‌های گوش انسان به تغییرات فشار صدا حساس هستند و می‌توانند تغییرات فشاری را از حدود چند میکروپاسکال (μPa) تا بیشتر از ۱۰۰ کیلوپاسکال تشخیص دهند. به همین دلیل، سطح فشار صدا نیز به صورت لگاریتمی اندازه‌گیری می‌شود، با تمام فشارها نسبت به ۲۰ μPa (یا ۱.۹۷۳۸۵×۱۰−۱۰ اتمسفر) ارجاع داده می‌شوند. بنابراین، حد پایین شنوایی به عنوان ۰ دسی‌بل تعریف می‌شود، اما حد بالایی به وضوح تعریف نشده است. حد بالایی بیشتر به محدودیت آسیب فیزیکی به گوش یا پتانسیل ایجاد کم شنوایی ناشی از نویز مربوط می‌شود.

کاوش دقیق‌تر در محدودیت‌های پایین شنوایی نشان می‌دهد که حداقل آستانه‌ای که در آن یک صدا قابل شنیدن است، به فرکانس بستگی دارد. با اندازه‌گیری حداقل شدت برای تست تون‌های با فرکانس‌های مختلف، می‌توان یک منحنی آستانه مطلق شنوایی (ATH) وابسته به فرکانس را به دست آورد. به طور معمول، گوش دارای اوج حساسیت (یعنی کمترین ATH) بین ۱-۵ کیلوهرتز است، اگرچه آستانه با افزایش سن تغییر می‌کند، با گوش‌های مسن‌تر که حساسیت کاهش یافته‌ای در بالای ۲ کیلوهرتز نشان می‌دهند.[۹]

ATH پایین‌ترین کانتورهای بلندی مساوی است. کانتورهای بلندی مساوی نشان‌دهنده سطح فشار صدا (dB SPL) در محدوده فرکانس‌های قابل شنیدن هستند که به عنوان داشتن بلندی صدای یکسان درک می‌شوند. کانتورهای بلندی مساوی برای اولین بار توسط فلچر و مانسون در آزمایشگاه‌های بل در سال ۱۹۳۳ با استفاده از تون‌های خالص بازتولید شده از طریق هدفون اندازه‌گیری شدند و داده‌های جمع‌آوری شده توسط آن‌ها منحنی‌های فلچر-مانسون نامیده می‌شود. از آنجایی که بلندی صدای ذهنی اندازه‌گیری دشواری بود، منحنی‌های فلچر-مانسون بر روی بسیاری از افراد میانگین‌گیری شدند.

رابینسون و دادسون در سال ۱۹۵۶ فرآیند را اصلاح کردند تا مجموعه جدیدی از منحنی‌های بلندی مساوی برای یک منبع صدای جلویی اندازه‌گیری شده در یک اتاق بدون پژواک به دست آورند. منحنی‌های رابینسون-دادسون به عنوان ISO 226 در سال ۱۹۸۶ استاندارد شدند. در سال ۲۰۰۳، ISO 226 به عنوان کانتور بلندی مساوی با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از ۱۲ مطالعه بین‌المللی بازبینی شد.

مکان‌یابی صدا[ویرایش]
مکان‌یابی صدا فرآیندی است برای تعیین موقعیت منبع صدا. مغز از تفاوت‌های ظریف در بلندی صدا، زیر و بم و زمان‌بندی بین دو گوش برای امکان مکان‌یابی منابع صدا استفاده می‌کند.[۱۰] مکان‌یابی را می‌توان بر حسب موقعیت سه بعدی توصیف کرد: آزیموت یا زاویه افقی، زِنیت یا زاویه عمودی و فاصله (برای صداهای ایستا) یا سرعت (برای صداهای متحرک).[۱۱] انسان‌ها، مانند بیشتر حیوانات چهارپا، در تشخیص جهت در حالت افقی ماهر هستند، اما نه در جهت‌های عمودی به دلیل قرارگیری متقارن گوش‌ها. برخی از گونه‌های جغد گوش‌های خود را به صورت نامتقارن قرار داده‌اند و می‌توانند صدا را در هر سه صفحه تشخیص دهند، که یک سازگاری برای شکار پستانداران کوچک در تاریکی است.[۱۲]

اثرات پوششی[ویرایش]

نمودار پوشش صوتی
فرض کنید شنونده می‌تواند یک سیگنال آکوستیک معین را در شرایط سکوت بشنود. هنگامی که یک سیگنال در حال پخش است در حالی که صدای دیگری (پوشاننده) در حال پخش است، سیگنال باید قوی‌تر باشد تا شنونده آن را بشنود. پوشاننده نیازی به داشتن اجزای فرکانسی سیگنال اصلی برای ایجاد پوشش ندارد. یک سیگنال پوشیده شده می‌تواند شنیده شود حتی اگر ضعیف‌تر از پوشاننده باشد. پوشش زمانی اتفاق می‌افتد که یک سیگنال و یک پوشاننده با هم پخش می‌شوند - برای مثال، وقتی یک نفر زمزمه می‌کند در حالی که شخص دیگری فریاد می‌زند - و شنونده سیگنال ضعیف‌تر را نمی‌شنود زیرا توسط پوشاننده قوی‌تر پوشانده شده است. پوشش می‌تواند قبل از شروع یک پوشاننده یا پس از توقف یک پوشاننده نیز رخ دهد. به عنوان مثال، یک کف زدن ناگهانی و بلند می‌تواند صداهایی را که بلافاصله قبل یا بعد از آن رخ می‌دهند، غیرقابل شنیدن کند. اثر پوشش رو به عقب ضعیف‌تر از پوشش رو به جلو است. اثر پوشش به طور گسترده در تحقیقات روان‌آکوستیک مورد مطالعه قرار گرفته است. می‌توان سطح پوشاننده را تغییر داد و آستانه را اندازه‌گیری کرد، سپس یک نمودار منحنی تنظیم روان‌شناختی ایجاد کرد که ویژگی‌های مشابهی را نشان می‌دهد. اثرات پوشش نیز در رمزگذاری صوتی با اتلاف، مانند MP3، استفاده می‌شوند.

صدای اصلی گمشده[ویرایش]
هنگامی که یک سری هارمونیک از فرکانس‌ها با رابطه ۲f، ۳f، ۴f، ۵f و غیره (که در آن f یک فرکانس خاص است) ارائه می‌شود، انسان‌ها تمایل دارند که زیر و بم را f درک کنند. یک مثال قابل شنیدن را می‌توان در یوتیوب یافت.[۱۳]

نرم‌افزار[ویرایش]

مدل روان‌آکوستیک امکان فشرده‌سازی سیگنال با اتلاف با کیفیت بالا را با توصیف قسمت‌هایی از یک سیگنال صوتی دیجیتال معین که می‌توانند به طور ایمن حذف شوند (یا به شدت فشرده شوند) - یعنی بدون از دست دادن قابل توجه در کیفیت صدای (آگاهانه) درک شده فراهم می‌کند.

این می‌تواند توضیح دهد که چگونه یک کف زدن ناگهانی دست‌ها ممکن است در یک کتابخانه ساکت به طرز دردناکی بلند به نظر برسد، اما پس از ترکیدن ماشین در یک خیابان شلوغ شهری به سختی قابل توجه باشد. این مزیت بزرگی برای نسبت فشرده‌سازی کلی فراهم می‌کند و تجزیه و تحلیل روان‌آکوستیک به طور معمول منجر به فایل‌های موسیقی فشرده می‌شود که یک دهم تا یک دوازدهم اندازه استادان با کیفیت بالا هستند، اما با از دست دادن کیفیت متناسب کمتر قابل تشخیص. چنین فشرده‌سازی ویژگی تقریباً تمام فرمت‌های صوتی با اتلاف مدرن است. برخی از این فرمت‌ها عبارتند از Dolby Digital (AC-3)، MP3، Opus، Ogg Vorbis، AAC، WMA، MPEG-1 Layer II (که در چندین کشور برای پخش صوتی دیجیتال استفاده می‌شود) و ATRAC، فشرده‌سازی مورد استفاده در MiniDisc و برخی از مدل‌های Walkman.

روان‌آکوستیک بر اساس آناتومی انسان است، به ویژه محدودیت‌های گوش در درک صدا که قبلاً ذکر شد. برای خلاصه کردن، این محدودیت‌ها عبارتند از:

محدودیت فرکانس بالا
آستانه مطلق شنوایی
پوشش زمانی (پوشش رو به جلو، پوشش رو به عقب)
پوشش همزمان (همچنین به عنوان پوشش طیفی شناخته می‌شود)

یک الگوریتم فشرده‌سازی می‌تواند اولویت کمتری به صداهای خارج از محدوده شنوایی انسان اختصاص دهد. با جابجایی دقیق بیت‌ها از اجزای غیرمهم به اجزای مهم، الگوریتم تضمین می‌کند که صداهایی که شنونده به احتمال زیاد آن‌ها را درک می‌کند، به طور دقیق‌تری نشان داده می‌شوند.
موسیقی[ویرایش]
روان‌آکوستیک شامل موضوعات و مطالعاتی است که به روان‌شناسی موسیقی و موسیقی درمانی مرتبط هستند. نظریه‌پردازانی مانند بنجامین بورِتز معتقدند که برخی از نتایج روان‌آکوستیک تنها در یک زمینه موسیقی معنادار هستند.[۱۴]

آلبوم‌های سری Environments از ایرو تیبل (۱۹۶۹-۱۹۷۹) نمونه اولیه ای از صداهای موجود در بازار هستند که به طور خاص برای افزایش توانایی‌های روان‌شناختی منتشر شده‌اند.[۱۵]

کاربردهای روان‌آکوستیک[ویرایش]

مدل روان‌آکوستیک
روان‌آکوستیک از دیرباز رابطه همزیستی با علوم کامپیوتر داشته است. پیشگامان اینترنت، جی. سی. آر. لیکلایدر و باب تیلور هر دو کارهای سطح تحصیلات تکمیلی در روان‌آکوستیک را به پایان رساندند، در حالی که BBN Technologies در ابتدا در زمینه مشاوره در مورد مسائل آکوستیک تخصص داشت قبل از اینکه شروع به ساخت اولین شبکه با سوئیچ بسته کند.

لیکلایدر مقاله‌ای با عنوان "یک نظریه دوگانه درک زیر و بم" نوشت.[۱۶]
روان‌آکوستیک در بسیاری از زمینه‌های توسعه نرم‌افزار کاربرد دارد، جایی که توسعه‌دهندگان الگوهای ریاضی اثبات شده و تجربی را در پردازش سیگنال دیجیتال ترسیم می‌کنند. بسیاری از کدک‌های صوتی فشرده‌سازی مانند MP3 و Opus از یک مدل روان‌آکوستیک برای افزایش نسبت‌های فشرده‌سازی استفاده می‌کنند. موفقیت سیستم‌های صوتی معمولی برای بازتولید موسیقی در تئاترها و خانه‌ها به روان‌آکوستیک[۱۷] نسبت داده می‌شود و ملاحظات روان‌آکوستیک منجر به سیستم‌های صوتی جدیدی مانند سنتز میدان صوتی روان‌آکوستیک شده است.[۱۸] علاوه بر این، دانشمندان با موفقیت محدود آزمایش‌هایی را برای ایجاد سلاح‌های آکوستیک جدید انجام داده‌اند که فرکانس‌هایی را ساطع می‌کنند که ممکن است باعث اختلال، آسیب یا مرگ شوند.[۱۹] روان‌آکوستیک همچنین در سونیکیشن مورد استفاده قرار می‌گیرد تا ابعاد داده‌های مستقل متعددی را قابل شنیدن و به راحتی قابل تفسیر کند.[۲۰] این امکان راهنمایی صوتی را بدون نیاز به صدای فضایی و در بازی‌های کامپیوتری سونیکیشن و سایر کاربردها مانند پرواز با پهپاد و جراحی هدایت‌شده با تصویر فراهم می‌کند.[۲۱] امروزه نیز در موسیقی کاربرد دارد، جایی که نوازندگان و هنرمندان به ایجاد تجربیات شنیداری جدید با پوشاندن فرکانس‌های ناخواسته سازها و تقویت سایر فرکانس‌ها ادامه می‌دهند. کاربرد دیگر در طراحی بلندگوهای کوچک یا با کیفیت پایین‌تر است که می‌توانند از پدیده صدای اصلی گمشده برای ایجاد اثر نت‌های باس در فرکانس‌های پایین‌تر از آنچه که بلندگوها از نظر فیزیکی قادر به تولید آن هستند، استفاده کنند (به مراجع مراجعه کنید).

تولیدکنندگان خودرو موتورها و حتی درها را مهندسی می‌کنند تا صدای خاصی داشته باشند.[۲۳]

همچنین ببینید[ویرایش]

علوم اعصاب شناختی موسیقی
روان‌شناسی موسیقی

موضوعات روان‌آکوستیک[ویرایش]

وزن‌دهی A، یک تابع انتقال بلندی صدای معمول
تست ABX
توهمات شنوایی
تجزیه و تحلیل صحنه شنوایی شامل ادراک صدای سه بعدی، مکان‌یابی
ضربان‌های دوگانه
جداسازی سیگنال کور
تون ترکیبی (همچنین تون تارتینی)
توهم مقیاس دویچ
پهنای باند مستطیلی معادل (ERB)
اثر فرانسِن
توهم گلیساندو
اثر فراصوت
پردازش زبان
اثر لویتین
میزوفونیا
تنظیم موسیقی
اثرات بهداشتی نویز
توهم اکتاو
زیر و بم (موسیقی)
اثر تقدم
روان‌زبان‌شناسی
نظریه نرخ-اعوجاج
مکان‌یابی صدا
صدای خراشیدن ناخن‌ها روی تخته سیاه
پوشش صدا
ادراک گفتار
تشخیص گفتار
تِمبر
تناقض تریتون

منابع[ویرایش]

یادداشت‌ها[ویرایش]

^ بالو، جی (۲۰۰۸). راهنمای مهندسان صدا (چهارم). برلینگتون: فوکال پرس. ص. ۴۳.
^ کریستوفر جی. پلاک (۲۰۰۵). حس شنوایی. راتلج. شابک ۹۷۸-۰-۸۰۵۸-۴۸۸۴-۷.
^ لارس اهلزن؛ کلارنس سانگ (۲۰۰۳). کتاب Sound Blaster Live!. نو استارچ پرس. شابک ۹۷۸-۱-۸۸۶۴۱۱-۷۳-۹.
^ رودولف اف. گراف (۱۹۹۹). فرهنگ لغت مدرن الکترونیک. نیونس. شابک ۹۷۸-۰-۷۵۰۶-۹۸۶۶-۵.
^ جک کاتز؛ رابرت اف. بورکارد و لری مدوتسکی (۲۰۰۲). راهنمای شنوایی بالینی. ویلیامز و Wilkins لیپینکات. شابک ۹۷۸-۰-۶۸۳-۳۰۷۶۵-۸.
^ a b اولسون، هری اف. (۱۹۶۷). موسیقی، فیزیک و مهندسی. انتشارات داور. ص. ۲۴۸–۲۵۱. شابک ۹۷۸-۰-۴۸۶-۲۱۷۶۹-۷.
^ کونچر، میلیند (آگوست ۲۰۰۷). "شنیدنی بودن لکه‌شدگی زمانی و عدم هم‌ترازی زمانی سیگنال‌های آکوستیک" (PDF). boson.physics.sc.edu. بایگانی شده (PDF) از اصلی در ۱۴ ژوئیه ۲۰۱۴.
^ رابجونز، هیو (آگوست ۲۰۱۶). "دقت زمانی دامنه MQA و کیفیت صدای دیجیتال". soundonsound.com. Sound On Sound. بایگانی شده از اصلی در ۱۰ مارس ۲۰۲۳.
^ فاستل، هوگو؛ زویکر، ایبرهارد (۲۰۰۶). روان‌آکوستیک: حقایق و مدل‌ها. اسپرینگر. ص. ۲۱–۲۲. شابک ۹۷۸-۳-۵۴۰-۲۳۱۵۹-۲.
^ تامپسون، دنیل ام. درک صدا: به حداکثر رساندن پروژه یا استودیوی ضبط حرفه‌ای خود. بوستون، MA: برکلی، ۲۰۰۵. چاپ.
^ رودز، کرتیس. آموزش موسیقی کامپیوتری. کمبریج، MA: MIT، ۲۰۰۷. چاپ.
^ لوئیس، دی.پی. (۲۰۰۷): گوش‌های جغد و شنوایی. صفحات جغد [آنلاین]. در دسترس: http://www.owlpages.com/articles.php?section=Owl+Physiology&title=Hearing [۲۰۱۱، ۵ آوریل]
^ آکوستیک، موسیقی. "صدای اصلی گمشده". یوتیوب. بایگانی شده از اصلی در ۲۰ دسامبر ۲۰۲۱. بازیابی شده در ۱۹ اوت ۲۰۱۹.
^ استرن، جاناتان (۲۰۰۳). گذشته قابل شنیدن: مبداهای فرهنگی بازتولید صدا. دورهام: انتشارات دانشگاه دوک. شابک ۹۷۸۰۸۲۲۳۳۰۱۳۴.
^ کامینگز، جیم. "ایرو تیبل این هفته درگذشت: خالق آلبوم‌های "Environments" دهه ۱۹۷۰". گوش زمین. بازیابی شده در ۱۸ نوامبر ۲۰۱۵.
^ لیکلایدر، جی. سی. آر. (ژانویه ۱۹۵۱). "یک نظریه دوگانه درک زیر و بم" (PDF). مجله انجمن آکوستیک آمریکا. ۲۳ (۱): ۱۴۷. Bibcode:1951ASAJ...23..147L. doi:10.1121/1.1917296. بایگانی شده (PDF) از اصلی در ۲ سپتامبر ۲۰۱۶.
^ زیمر، تیم (۲۰۲۰). "صدای استریوفونیک معمولی". سنتز میدان صوتی موسیقی روان‌آکوستیک. تحقیقات سیستماتیک فعلی در موسیقی‌شناسی. جلد. ۷. چام: اسپرینگر. ص. ۱۷۱–۲۰۰. doi:10.1007/978-3-030-23033-3_7. شابک ۹۷۸-۳-۰۳۰-۲۳۰۳۳-۳. S2CID 201142606.
^ زیمر، تیم (۲۰۲۰). سنتز میدان صوتی موسیقی روان‌آکوستیک. تحقیقات سیستماتیک فعلی در موسیقی‌شناسی. جلد. ۷. چام: اسپرینگر. doi:10.1007/978-3-030-23033-3. شابک ۹۷۸-۳-۰۳۰-۲۳۰۳۲-۶. ISSN 2196-6974. S2CID 201136171.
^ "تحقیقات انرژی آکوستیک نت تلخی می‌زند". بایگانی شده از اصلی در ۲۰۱۰-۰۷-۱۹. بازیابی شده در ۲۰۰۶-۰۲-۰۶.
^ زیمر، تیم؛ نوچپرایون، نوتاوات؛ شولتیس، هولگر (۲۰۱۹). "سونیکیشن روان‌آکوستیک به عنوان رابط کاربری برای تعامل انسان و ماشین". مجله بین‌المللی جامعه اطلاعات. ۱۲ (۱). arXiv:1912.08609. doi:10.13140/RG.2.2.14342.11848.
^ CURAT. "بازی‌ها و آموزش برای جراحی کم تهاجمی". CURAT. دانشگاه برمن. بازیابی شده در ۱۵ ژوئیه ۲۰۲۰.
^ زیمر، تیم؛ شولتیس، هولگر؛ بلک، دیوید؛ کیکینیس، ران (۲۰۱۸). "سونیکیشن روان‌آکوستیک برای ناوبری برد کوتاه". Acta Acustica United with Acustica. 104 (6): 1075–1093. doi:10.3813/AAA.919273. S2CID 125466508.
^ تارمی، جیمز (۵ اوت ۲۰۱۴). "درهای مرسدس صدای خاصی دارند: در اینجا نحوه آن آمده است". Bloomberg Business. بازیابی شده در ۱۰ اوت ۲۰۲۰.

منابع[ویرایش]

E. Larsen and R.M. Aarts (2004), Audio Bandwidth extension. Application of Psychoacoustics, Signal Processing and Loudspeaker Design., J. Wiley.
Larsen E.; Aarts R.M. (March 2002). "Reproducing Low-pitched Signals through Small Loudspeakers" (PDF). Journal of the Audio Engineering Society. 50 (3): 147–64.[dead link]
Oohashi T.; Kawai N.; Nishina E.; Honda M.; Yagi R.; Nakamura S.; Morimoto M.; Maekawa T.; Yonekura Y.; Shibasaki H. (February 2006). "The Role of Biological System other Than Auditory Air-conduction in the Emergence of the Hypersonic Effect". Brain Research. 1073–1074: 339–347. doi:10.1016/j.brainres.2005.12.096. PMID 16458271.

پیوند‌های خارجی[ویرایش]

The Musical Ear—Perception of Sound Archived 2005-12-25 at the Wayback Machine
Müller C, Schnider P, Persterer A, Opitz M, Nefjodova MV, Berger M (1993). "[Applied psychoacoustics in space flight]". Wien Med Wochenschr (in German). 143 (23–24): 633–5. PMID 8178525.—Simulation of Free-field Hearing by Head Phones
GPSYCHO—An Open-source Psycho-Acoustic and Noise-Shaping Model for ISO-Based MP3 Encoders.
Definition of: perceptual audio coding
Java appletdemonstrating masking
Temporal Masking
HyperPhysics Concepts—Sound and Hearing
The MP3 as Standard Object


روان‌شناسی آکوستیک: درک تجربه شنیداری
همه ما صدا را به یک شکل تجربه نمی‌کنیم. بدن ما، محیط اطراف و زمینه شناختی همگی در نحوه تفسیر معنای صداهای اطرافمان نقش دارند. آیا این صدایی است که می‌شناسیم؟ آیا صدا غافلگیرکننده است یا قابل پیش‌بینی؟ آیا با آنچه سایر حواس ما به ما می‌گویند، همخوانی دارد؟ از آنجایی که آنچه می‌شنویم تحت تأثیر زیادی از آنچه فکر می‌کنیم می‌شنویم قرار دارد، هر گفتگویی در مورد شنوایی انسان باید شامل مطالعه ادراک صدا - یا روان‌شناسی آکوستیک باشد.

روان‌شناسی آکوستیک چیست؟
روان‌شناسی آکوستیک مطالعه نحوه درک صدا توسط انسان است. این یک حوزه نسبتاً جدید است که در اواخر دهه 1800 برای کمک به توسعه ارتباطات آغاز شد. روان‌شناسی آکوستیک، فیزیولوژی صدا - نحوه دریافت صدا توسط بدن ما - را با روان‌شناسی صدا، یا نحوه تفسیر صدا توسط مغز ما ترکیب می‌کند. با هم، این علوم به ما کمک می‌کنند تا بفهمیم صداها چگونه و چرا بر افراد مختلف تأثیر متفاوتی می‌گذارند.

فیزیولوژی شنوایی
از شکل گوش‌های خارجی ما گرفته تا پیچ‌خوردگی حلزون گوش، حتی خواص رزونانسی جمجمه ما - ویژگی‌های فیزیکی متعددی وجود دارد که بر نحوه حرکت امواج صوتی در بدن ما و به سمت مغز ما تأثیر می‌گذارد. حتی با افزایش سن، توانایی ما در پردازش فرکانس‌های مختلف تغییر می‌کند، به این معنی که آنچه می‌شنویم در طول زندگی ما ممکن است کمی متفاوت باشد.

آناتومی گوش انسان.
به طور کلی، انسان‌ها فقط می‌توانند بخش کوچکی از طیف قابل شنیدن را بشنوند. محدوده شنوایی انسان شامل محدوده فرکانسی حدود 20 هرتز تا 20 کیلوهرتز است که برای تشخیص گفتار و گوش دادن به موسیقی ایده‌آل است، اما برای صداهای بسیار فرکانس بالا یا پایین مانند فوران‌های آتشفشانی مناسب نیست.
حتی بهترین گوش‌ها در بین ما نمی‌توانند صداهای زیرصوت (نویزهای زیر 20 هرتز) یا فراصوت (نویزهای بالای 20 کیلوهرتز) را بشنوند. در حالی که برخی از حیوانات مانند فیل‌ها، خفاش‌ها و دلفین‌ها می‌توانند طیف وسیع‌تری از فرکانس‌های صوتی را بشنوند، بخش زیادی از سر و صدای دنیای ما برای انسان‌ها خاموش است زیرا از آستانه شنوایی که فیزیولوژی ما اجازه می‌دهد خارج است.

عوامل فیزیولوژیکی که می‌توانند بر ادراک صدا تأثیر بگذارند عبارتند از:

شکل و اندازه گوش
چگالی استخوان
وزن بدن

روان‌شناسی شنوایی
در حالی که تفاوت‌های فیزیکی بر آنچه می‌شنویم تأثیر می‌گذارد، مغز ما تصمیم می‌گیرد که چگونه آن را بشنویم. گوش‌های ما ماشین‌های دقیقی نیستند، بنابراین از قدرت‌های شناختی خود برای جبران ذهنی بودن صدا استفاده می‌کنیم. مغز ما وظیفه مهمی دارد که بفهمد یک صدا چه معنایی دارد، و هم زمینه فوری و هم تجربه شخصی را برای رمزگشایی منبع و قصد در نظر می‌گیرد.

مانند همه حیوانات دیگر، ما از شنوایی به عنوان یک سیستم هشدار اولیه استفاده می‌کنیم: آیا باید فرار کنیم یا بخندیم؟ این موضوع کمتر به صدای واقعی مربوط می‌شود و بیشتر به نحوه تفسیر آن توسط مغز ما مربوط می‌شود. به عنوان مثال، اگر در یک رستوران شلوغ باشیم و صدای شکستن لیوان را بشنویم، فرض می‌کنیم که یک پیشخدمت نوشیدنی را انداخته است. ترسناک نیست. با این حال، اگر همان صدا ما را از خواب بیدار کند، مغز ما وارد حالت مبارزه یا فرار می‌شود. زمینه صدا یکی از عوامل متعددی است که در روان‌شناسی آکوستیک در نظر گرفته می‌شود.

اگر کلمه سبز با جوهر قرمز چاپ شده را بخوانید، ناهماهنگی بصری ممکن است ذهن شما را برای یک لحظه متوقف کند. این سوگیری زمینه‌ای می‌تواند مغز ما را از طریق صدا نیز فریب دهد. ذهن ما دائماً در تلاش است تا صداها را شناسایی کند و برای پردازش کارآمد اطلاعات صوتی به نشانه‌های بصری و محیطی تکیه می‌کند. در درون ذهن خود، ادراک یک صدا واقعیت ماست، حتی اگر همیشه دقیق نباشد.

توهمات شنوایی
این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه زمینه می‌تواند بر تفسیر مغز ما از آنچه می‌شنویم تأثیر بگذارد، که حتی می‌تواند یک پاسخ عاطفی را تحریک کند.

آیا زیر و بم صدا بالا می‌رود یا پایین؟

آزمایش زمینه و شنوایی توسط دنیل پرسنیتزر

چه اسمی می‌شنوید؟

آزمایش یانی یا لورل توسط برد استوری

آیا می‌توانید به گوش‌های خود اعتماد کنید؟

توهمات صوتی توسط ASAPScience

توهم صوتی در فیلم‌های هیجان‌انگیز

تون شپرد توسط Vox

آیا خوب صدا می‌دهد یا بد؟
یک ذهنی‌گرایی کلیدی در نحوه درک صدا توسط انسان این است که آیا یک صدا خوب یا بد تلقی می‌شود. علاوه بر تجربیات و ترجیحات شخصی خود، جنبه‌های مختلفی وجود دارد که به ما کمک می‌کند تا تعیین کنیم آیا یک صدا آزاردهنده است یا دلپذیر. با هم، این شاخص‌های روان‌آکوستیک به ما کمک می‌کنند تا نظراتی را به صداها اختصاص دهیم.

شاخص‌های روان‌آکوستیک

زیر و بم
بلندی صدا
تیزی
لحن
مدت زمان
زبری

اینکه یک صدا "خوب" یا "بد" به نظر می‌رسد به نحوه تفسیر این شاخص‌ها توسط مغز شما بستگی دارد. به عنوان مثال، در حالی که G# همیشه نت یکسانی است، شنیدن آن در فلوت بسیار متفاوت از شنیدن آن از یک آژیر دودی است. شاخص‌های روان‌آکوستیک دریافتی از فلوت توسط مغز شما به عنوان آرامش‌بخش تفسیر می‌شود، در حالی که همان نت از آژیر به عنوان تهدیدآمیز درک می‌شود.

از آنجایی که بخش زیادی از دنیای ما از طریق صدا تجربه می‌شود، جای تعجب ندارد که روان‌شناسی آکوستیک ابزار مهمی است که در بسیاری از صنایع استفاده می‌شود:

تولید موسیقی و فیلم
عملکرد خودرو
طراحی ساختمان و محیط زیست
دستگاه‌های ارتباطی
سیستم‌های هشدار اجتماعی

مهندسان در زمینه‌های مختلف به روان‌شناسی آکوستیک متکی هستند تا به آنها اطلاع دهند که صدا چگونه بر نحوه تجربه طرح‌های آنها تأثیر می‌گذارد. در حالی که یک مهندس خودرو از روان‌شناسی آکوستیک برای افزایش هیجان شتاب‌گیری در یک خودروی اسپرت استفاده می‌کند، یک مهندس عمران از آن برای درک اینکه چگونه نویز بزرگراه ممکن است بر لذت بازدیدکنندگان یک پارک در نزدیکی تأثیر بگذارد، استفاده می‌کند.

چگونه روان‌شناسی آکوستیک محاسبه می‌شود؟
مغز انسان اندازه‌گیری بسیار دشواری است. در حالی که می‌توانید تغییرات فیزیکی و شیمیایی در مغز را به طور عینی مشاهده کنید، مدل‌سازی ادراک به اندازه آن واضح نیست. مطالعه ادراک صدا به آزمایش‌های روان‌آکوستیک متکی است که در آن از شنوندگان خواسته می‌شود تا جنبه‌های مختلف صدا، مانند زیر و بم و تمبر را ارزیابی کنند. برای کمی‌سازی این نتایج، یک رویکرد آماری به تجزیه و تحلیل با هدف ارائه یک مدل‌سازی دقیق از ادراک صدا است.

نرم‌افزارهای مهندسی مانند Ansys Sound از تکنیک‌های ریاضی و محاسباتی برای شبیه‌سازی پردازش صدا در مغز انسان استفاده می‌کنند. در حالی که آنها نمی‌توانند تمام ظرافت‌های ادراک را در نظر بگیرند، این مدل‌ها می‌توانند به پیش‌بینی نحوه تجربه صداها در شرایط مختلف کمک کنند و عواملی مانند ماسک کردن شنوایی را شناسایی کنند و مهندسان را با بینش‌های ارزشمندی برای بهینه‌سازی طرح‌های خود مجهز کنند.

مکان‌یابی صدا
اینکه مغز ما چگونه موقعیت منبع صدا را در محیط اطراف خود شناسایی می‌کند، مکان‌یابی صدا نامیده می‌شود. آیا پشت یا جلوی ماست؟ آیا بالا یا پایین است؟ به عنوان مثال، در یک فیلم، مکان‌یابی صدا به ما می‌گوید که دایناسور از کدام جهت حمله خواهد کرد. همچنین در تشخیص یک دوچرخه در حال نزدیک شدن در یک مسیر یا دانستن زمان توقف برای یک وسیله نقلیه اورژانس مفید است.

روان‌شناسی آکوستیک برای مکان‌یابی صدا مهم است، زیرا بینش‌هایی را در مورد نحوه تفسیر نشانه‌های آکوستیکی که دریافت می‌کنیم ارائه می‌دهد. آیا دوچرخه فضای کافی در مسیر را دارد یا باید به یک طرف قدم برداریم؟ آیا وسیله نقلیه اورژانس نزدیک‌تر می‌شود یا از ما دور می‌شود؟ برای پاسخ به این سوالات مکانی، مغز ما اطلاعات جمع‌آوری شده از هر دو گوش، از جمله زمان و شدت را پردازش و مقایسه می‌کند.

برای تجربه مکان‌یابی صدا، هدفون خود را بگذارید و در این آرایشگاه مجازی توسط QSound Lab بنشینید.

معنا دادن به صدا
مطالعه روان‌شناسی آکوستیک به انسان‌ها اجازه می‌دهد تا بفهمند چه می‌شنوند. از طریق ترکیب قدرتمند سیستم شنوایی و توانایی‌های شناختی ما، ما نه تنها می‌توانیم صداهای اطراف خود را دریافت کنیم، بلکه به آنها معنا بدهیم و به ما کمک کنیم تا ایمن بمانیم، ارتباط برقرار کنیم و از کنسرت بی‌پایان دنیای خود لذت ببریم.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نقش مهمی که صدا در ملاحظات طراحی محصول ایفا می‌کند، وبینار ما با عنوان "به شبیه‌سازی‌های خود گوش دهید با Ansys" را مشاهده کنید.


نویز محیطی، اسکیومورفیسم و نحوه درک ما از صدا

چشم‌هایتان را ببندید و به صداهای اطراف گوش دهید. مونولوگ درونی خود را (اگر دارید) نادیده بگیرید و به نویز محیطی اطراف خود توجه کنید. چه صداهایی می‌شنوید؟ کسی که سرفه می‌کند؟ صدای وزوز کولر؟ گروهی که صحبت می‌کنند؟

این نویزهای محیطی یا اتمسفری با ایجاد حس مکان، لحن محیط شما را تعیین می‌کنند. اگر صدای برخورد چوب بیسبال به توپ و تشویق بچه‌ها را بشنوید، ممکن است تصور کنید که در زمین بازی یا لیگ کوچک هستید. صدای محیط به شما کمک می‌کند تا محیط اطراف خود را بدون باز کردن چشم تصور کنید و حتی می‌تواند حالت رویایی ایجاد کند.

 psychoacoustics چیست؟

دانشمندان صدا و تأثیر آن بر نحوه تفسیر و واکنش انسان به صدا را مطالعه می‌کنند. در تولید موسیقی، احتمالاً از دانستن اصول اولیه psychoacoustics سود خواهید برد.

Psychoacoustics مطالعه علمی درک صدا و شنوایی‌شناسی است. این شامل گفتار، موسیقی و سایر فرکانس‌های صوتی است که از طریق گوش ما عبور می‌کنند. دانستن محدودیت‌های شنوایی انسان راه خوبی برای آشنایی با psychoacoustics است. دامنه شنوایی انسان هم به زیر و بمی صدا - اینکه بالا یا پایین باشد - و هم به بلندی صدا بستگی دارد. زیر و بمی صدا بر حسب هرتز (Hz) و بلندی صدا بر حسب دسی‌بل (dB) اندازه‌گیری می‌شود. دامنه شنوایی انسان بین 20 هرتز تا 20000 هرتز است.

به گفته دنیل دیکسون از iZOTOPE، کلید دستیابی به یک میکس دلپذیر، تعادل یکنواخت فرکانس‌ها در سراسر طیف است. او توضیح می‌دهد: «در حالی که از نظر تئوری ساده است، اما اغلب دستیابی به آن دشوار است زیرا گوش‌های ما همه فرکانس‌ها را به طور یکسان درک نمی‌کنند، به ویژه در محدوده میانی بالا (بین 2500-5000 هرتز) که در آن حساس‌ترین هستیم.»

آهنگسازان و طراحان صدا از مناظر صوتی محیطی برای فیلم و بازی‌های ویدیویی استفاده می‌کنند تا بافت پس‌زمینه را ایجاد کنند و محیط بصری را زنده کنند. این صداها حتی می‌توانند باعث ایجاد پاسخ‌های عاطفی شوند که بلافاصله اطلاعات عاطفی مانند صدای گلوله‌هایی را که در میدان جنگ Call of Duty پخش می‌شوند، منتقل می‌کنند.

آیا اسکیومورفیسم هنوز وجود دارد؟

اگر با اصطلاح اسکیومورفیسم آشنا نیستید، این یک مفهوم طراحی است که در طراحی رابط کاربری و وب بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. اشیاء روی صفحه نمایش طوری طراحی می‌شوند که شبیه نمونه‌های واقعی خود باشند، مانند نماد تلفن در آیفون.

اسکیومورفیسم صوتی یا غیر بصری مفهوم دیگری در طراحی صدا است که صداهای آشنای دنیای واقعی را به صورت دیجیتالی تقلید می‌کند. به عنوان مثال، وقتی یک فایل PDF ناخواسته را به سطل زباله در مک‌بوک خود می‌کشید، صدای اسکیومورفیک صدای انداختن یک شیء در سطل زباله را تقلید می‌کند. یا اگر تا به حال یک کتاب الکترونیکی خوانده‌اید، احتمالاً صدای ورق زدن صفحه را هنگام کلیک کردن به صفحه بعدی شنیده‌اید.

این مفهوم با پیشرفت فناوری دستیار صوتی در سال‌های اخیر دوباره احیا شده است. این فناوری صوتی با تقلید از گفتار انسانی با دستیاران مجازی مانند Alexa آمازون و Siri اپل، گفتار انسانی را تقلید می‌کند. صداها، اگر به خوبی انجام شوند، می‌توانند انسانی‌تر و کمتر رباتیک از گذشته به نظر برسند.

درک علم پشت صدا به شما کمک می‌کند تا موسیقی و جلوه‌های بهتری در استودیو ایجاد کنید. دانستن اصول اولیه psychoacoustics و اسکیومورفیسم صوتی می‌تواند به شما کمک کند تا احساسات و واکنش‌های انسانی به صداهای روزمره را تشخیص دهید. آن اکتشافات را در طراحی صدا/موسیقی خود به کار ببرید تا یک تجربه شنیداری منحصر به فرد ایجاد کنید.

فقط برای سرگرمی: تاسوس فراتزولاس سخنرانی تد (TedTalk) در مورد اینکه چگونه مغز ما برای شنیدن صدا شرطی شده است، ارائه می‌دهد.


دیو استیل
اعلام اخیر موفقیت یک سیستم هوش مصنوعی (AI) در آزمون وکالت، موجی از شوک را در میان جامعه حقوقی ایجاد کرده است. برای بسیاری، این رویداد نقطه عطفی در ادغام هوش مصنوعی در حوزه حقوق به شمار می‌رود و بحث‌هایی را در مورد پیامدها و کاربردهای بالقوه آن برانگیخته است.

پیشرفت‌های سریع هوش مصنوعی در دهه گذشته، به ویژه در پردازش زبان طبیعی، عمدتاً به دلیل تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق است. این تکنیک‌ها به هوش مصنوعی امکان داده‌اند تا زبان انسان را با ظرافت فزاینده‌ای تفسیر، درک و تولید کند. در حوزه حقوق، سیستم‌های هوش مصنوعی مانند ROSS و LexMachina سال‌هاست که برای تسریع تحقیقات حقوقی، تجزیه و تحلیل قراردادها و پیش‌بینی نتایج پرونده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. با این حال، موفقیت هوش مصنوعی در گذراندن آزمون وکالت، گواهی بر توانایی آن در درک اصول حقوقی پیچیده و به کارگیری آن‌ها در الگوهای واقعی است که نشان‌دهنده یک دوره جدید در رویه حقوقی است.

تأثیر دستاورد اخیر هوش مصنوعی بر جامعه حقوقی را می‌توان از دو منظر نگریست: به عنوان یک تهدید و به عنوان یک فرصت. نگرانی فزاینده‌ای وجود دارد که هوش مصنوعی ممکن است جایگزین وکلا شود، به ویژه در وظایفی که نیازمند پردازش تکراری اطلاعات مانند بررسی اسناد و تحقیقات حقوقی هستند. طبق گزارش مک‌کینزی در سال 2019، تقریباً 23 درصد از کار حقوقی می‌تواند خودکار شود و با توجه به موفقیت اخیر هوش مصنوعی در آزمون وکالت، این رقم به طور بالقوه می‌تواند افزایش یابد.

با این حال، یک دیدگاه خوش‌بینانه هوش مصنوعی را به عنوان یک فرصت و نه یک تهدید می‌بیند. با خودکارسازی وظایف روتین، هوش مصنوعی می‌تواند زمان وکلا را برای کارهای استراتژیک‌تر، خلاقانه‌تر و متمرکز بر مشتری آزاد کند. رویکرد تقویت‌کننده، که در آن هوش مصنوعی به وکلا کمک می‌کند تا آن‌ها را جایگزین کند، می‌تواند منجر به افزایش کارایی و بهبود تصمیم‌گیری شود. به عنوان مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از رویه‌های قضایی به منظور ارائه بینش‌های مبتنی بر داده یا پردازش سریع اسناد حقوقی مورد استفاده قرار گیرند، که زمان صرف شده برای کارهای خسته‌کننده را کاهش می‌دهد و به وکلا اجازه می‌دهد تا بیشتر بر مشاوره استراتژیک و وکالت تمرکز کنند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند دسترسی به خدمات حقوقی را با مقرون به صرفه‌تر و در دسترس‌تر کردن آن‌ها، دموکراتیک کند. چت‌بات‌های حقوقی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به افرادی که توانایی استخدام وکیل را ندارند، مشاوره حقوقی اولیه ارائه دهند و در نتیجه دسترسی به عدالت را افزایش دهند.

با این حال، مهم است توجه داشته باشیم که هوش مصنوعی بدون چالش نیست. سیستم‌های هوش مصنوعی از داده‌های گذشته یاد می‌گیرند، که گاهی اوقات می‌تواند سوگیری‌های موجود در داده‌ها را تداوم بخشد. علاوه بر این، شفافیت تصمیمات هوش مصنوعی و اینکه آیا و چگونه می‌توان آن‌ها را توضیح داد، همچنان یک چالش مهم است، به ویژه در حوزه‌ای مانند حقوق که توضیح و توجیه تصمیمات حیاتی است.

بنابراین، جامعه حقوقی نباید هوش مصنوعی را به عنوان یک جایگزین، بلکه به عنوان یک ابزار قدرتمند ببیند که می‌تواند برای تقویت کار آن‌ها به کار گرفته شود. برای تحقق کامل این پتانسیل، تمرکز بر ارتقای مهارت و بازآموزی وکلا برای کار موثر در کنار هوش مصنوعی بسیار مهم است. دوره‌های آموزش فناوری حقوقی و هوش مصنوعی باید بخشی از آموزش حقوقی شوند و توسعه حرفه‌ای مداوم باید شامل آموزش در درک و استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی باشد.

موفقیت اخیر هوش مصنوعی در گذراندن آزمون وکالت، نقطه عطف جدیدی در جامعه حقوقی را نشان می‌دهد. این موضوع هم فرصت‌ها و هم چالش‌هایی را ارائه می‌دهد، اما استفاده بهینه از آن در تقویت و نه جایگزینی نهفته است. با بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی، جامعه حقوقی می‌تواند کارآمدتر، نوآورتر و در دسترس‌تر شود.

PS: این پیام رئیس (President’s Message) توسط هوش مصنوعی در حدود 20 ثانیه و با استفاده از یک دستورالعمل نسبتاً ساده و با تنها یک ویرایش جزئی تهیه شده است. فقط می‌خواستم بگویم…

دیو استیل وکیل مستقل در شرکت Geiszler Steele, PC است. دیو به موکلان خواهان و خوانده در طیف گسترده‌ای از امور حقوقی کمک می‌کند. تخصص او شامل مشاوره به موکلان در مورد صنعت کانابیس، معاملات تجاری و بازرگانی، معاملات املاک و مستغلات، مسائل قراردادی و سایر امور مدنی است. دیو همچنین به عنوان میانجی، داور و کارشناس حل اختلاف فعالیت می‌کند.


این مقاله در اصل در شماره‌ی تابستانی 2023 (جلد 92، شماره 2)، صفحات 32-34، نسخه‌ی چاپی مجله‌ی بار اگزاماینر منتشر شد.
نوشته‌ی آندراس اورانژه، دکترای مدیریت کسب‌وکار
اوپن‌ای‌آی، سازنده‌ی چت‌بات هوش مصنوعی (AI) به نام ChatGPT، اخیراً ادعای بزرگی مطرح کرد. این شرکت اعلام کرد که جدیدترین مدل GPT 4.0 آن توانسته است در آزمون بار چند ایالتی (Multistate Bar Examination) نمره‌ای در صدک نودم کسب کند. 1 این در حالی بود که مدل GPT 3.0، مدل زبانی بزرگی که در نسخه‌ی رایگان ChatGPT استفاده شده است، نمره‌ای در صدک دهم به دست آورده بود. صراحتاً بگویم که از کسب نکردن نمره‌ی کامل توسط آن شگفت‌زده و ناامید شدم. می‌خواهم دلیلش را برای شما توضیح دهم و در این فرآیند، ماهیت هوش مصنوعی مولد را بررسی کنم و اینکه چگونه ممکن است به طور کلی بر حرفه‌ی حقوقی و به طور خاص بر آزمون بار تأثیر بگذارد.

هوش مصنوعی به طور کلی چگونه کار می‌کند؟
هوش مصنوعی اساساً یک فرآیند سه مرحله‌ای است:

1.  به دست آوردن حجم زیادی از داده‌ها و محاسبه‌ی روابط بین تمام متغیرهای موجود در آن داده‌ها. این بخش مهمی از یادگیری ماشین در هوش مصنوعی است. برای مثال، فرض کنید مجموعه‌ی بزرگی از توافق‌نامه‌های طلاق با ویژگی‌های مختلف (دارایی‌ها، توافق‌نامه‌های پیش از ازدواج، فرزندان، حیوانات خانگی، اشتغال، موقعیت مکانی، سن و غیره) و نتایج (توزیع دارایی‌ها، حضانت، جوایز آتی) داشته باشید. سپس از آن داده‌ها برای مدل‌سازی آماری تمام روابط بین آن ویژگی‌ها و نتایج استفاده می‌کنید.
2.  استفاده از آن مدل برای پیش‌بینی موقعیت‌های جدید که هنوز نتیجه‌ی آن‌ها را نمی‌دانیم. در همان مثال، احتمالاً پیش‌بینی می‌کنیم که دو کالیفرنیایی با شغل‌های مشابه در اوایل دهه سی زندگی خود که فرزندی ندارند و حدود 10000 دلار دارایی دارند، هر کدام 5000 دلار در توافق‌نامه‌ی طلاق دریافت کنند و هیچ تعهد دیگری نداشته باشند.
3.  استفاده از پیش‌بینی‌های مرحله‌ی دوم برای تصمیم‌گیری و اجرای خودکار، اغلب در یک نرم‌افزار که با دخالت کم یا بدون دخالت انسان گنجانده شده است. با ادامه مثال، ممکن است یک اپلیکیشن تلفن همراه وجود داشته باشد که هر دو طرف اطلاعات خود را وارد می‌کنند و قاضی یک الگوریتم است که به طور خودکار تمام اسناد لازم را در عرض چند ثانیه ایجاد و توزیع می‌کند.

نکات قابل توجه
چند نکته‌ی واضح در این فرآیند وجود دارد:

*   داده‌های مورد استفاده برای آموزش مدل‌های پیچیده، ایده‌آل است که از قضاوت‌های تخصصی بسیاری به دست آید. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی چیزی بیش از ترکیب و مشورت با تخصص‌های فراوان به شیوه‌ای آماری سازگار نیست. بنابراین، اگر به تمام تخصص‌های قضایی جهان دسترسی داشتید، نباید بتوانید به تمام سؤالات آزمون بار پاسخ دهید؟
*   همیشه از داده‌های تخصصی استفاده نمی‌شود و این می‌تواند مشکل ایجاد کند. هنگامی که از داده‌های عمومی‌تر استفاده می‌شود، همانطور که در مورد ChatGPT وجود دارد، شما همچنین به افراد غیرمتخصص زیادی متکی هستید که اطلاعات نادرستی ارائه می‌دهند. بنابراین، مدل‌های شما شامل خطاهای زیادی خواهد بود. مدل‌های بزرگ کار با آن‌ها سرگرم‌کننده است، اما لزوماً برای دقت عالی نیستند. آن‌ها داده‌های مورد استفاده، هم قسمت‌های خوب و هم قسمت‌های بد، از جمله زمانی که داده‌ها فقط از بخشی از جمعیت جمع‌آوری شده‌اند (به عنوان مثال، کاربران مکرر اینترنت) را منعکس می‌کنند. بنابراین، یک مسئله‌ی مهم در هوش مصنوعی، اطمینان از این است که مدل هم دانش تخصصی را در خود جای دهد و هم مشکل شما را به طور مناسب با متخصصانی که آن اطلاعات را ارائه می‌دهند، مرتبط کند. و اغلب، مدل‌های کوچک و هدفمند بر اساس داده‌های خاص برای یک کار خاص بهتر از مدل‌های زبانی بزرگ عمل می‌کنند.
*   مدل‌های هوش مصنوعی تاریخی و واکنشی هستند. داده‌های آموزشی در مقطعی از گذشته و تحت شرایطی تا حدودی متفاوت از شرایطی که برای پیش‌بینی چیزی از آن‌ها استفاده می‌شود، جمع‌آوری شده‌اند. هنگامی که محیط به سرعت تغییر می‌کند، این مدل‌ها به سرعت غیرقابل پیش‌بینی می‌شوند. مکانیسم‌هایی برای به‌روزرسانی و آموزش مجدد مداوم مدل‌ها وجود دارد، اما شما همیشه حداقل یک قدم عقب هستید.
*   مدل‌های هوش مصنوعی تقریبی هستند. حتی با مجموعه‌داده‌هایی به حجم چند ترابایت، روابطی وجود دارد که به طور مستقیم مشاهده نشده‌اند و ما می‌خواهیم در مورد آن‌ها تصمیم بگیریم. مدل‌های هوش مصنوعی به طور صریح در مورد روابط مشاهده نشده بین متغیرها استنباط می‌کنند و این زمینه‌ی مناسبی برای سوگیری و عدم دقت ایجاد می‌کند.
*   تعیین مالکیت و مسئولیت تصمیمات مبتنی بر هوش مصنوعی دشوار است. اولاً، داده‌ها اغلب از منابع بسیاری می‌آیند که هر کدام احتمالاً مالک داده‌های خود هستند. ثانیاً، الگوریتم‌ها احتمالاً در پلتفرم‌های عمومی ساخته شده‌اند که متعلق به سازنده‌ی پلتفرم هستند. ثالثاً، نحوه‌ی ترکیب الگوریتم و داده‌ها متعلق به شخص دیگری است (به عنوان مثال، سازنده‌ی اپلیکیشن، تصمیم‌گیرنده). سپس این سوال مطرح می‌شود: چه کسی مسئول است وقتی چیزی اشتباه پیش می‌رود؟
*   حریم خصوصی داده‌ها تضمین شده نیست. اگر مالکیت مدل‌ها و تصمیماتی که از آن‌ها گرفته می‌شود، نامشخص باشد، پس محافظت از داده‌هایی که به این مدل‌ها تغذیه می‌کنند چی؟ حتی بدون شناسایی صریح متغیرها، مانند نام، تاریخ تولد و شماره تامین اجتماعی، کل داده‌ها به اندازه‌ای گسترده است که بتوان به افراد خاص بازگرداند. با درک این موضوع، بسیاری از شرکت‌ها سیاست‌هایی را وضع می‌کنند که کارمندان را از وارد کردن هرگونه اطلاعات اختصاصی شرکت به موتورهای هوش مصنوعی در دسترس عموم منع می‌کنند. مشابه استفاده از یک سرویس ایمیل رایگان، شما با داده‌های خود و در نهایت توانایی ارائه‌دهنده برای کسب درآمد از طریق تبلیغات هدفمند پرداخت می‌کنید. به عبارت کوتاه، شما با خرید پانزدهمین جفت کفشی که به هیچ وجه به آن نیاز نداشتید اما به شما تبلیغ شد، برای استفاده از ChatGPT یا Gmail هزینه می‌پردازید.

هوش مصنوعی به عنوان تکامل بعدی در اتصال افراد به اطلاعات
راه دیگر برای فکر کردن به هوش مصنوعی، دموکراتیزه کردن دسترسی به تخصص است. کتاب‌ها، کتابخانه‌ها و آموزش اولین گام‌ها برای اتصال موثرتر افراد، ایده‌ها و دانش بودند. اینترنت گام تکاملی بعدی در این ارتباطات، همراه با کاربردهای دیگر (به عنوان مثال، بازارهای آنلاین) بود. هوش مصنوعی فقط تکامل دیگری در فرآیند اتصال و آسان‌تر کردن دسترسی و استفاده از اطلاعات است. این دسترسی و ترکیب تخصص اغلب منجر به بینش‌ها و کاربردهای جدید برای پاسخگویی به نیازهای انسانی می‌شود. واضح است که هوش مصنوعی ممکن است در آنچه تولید می‌کند یا به تولید آن کمک می‌کند، مولد باشد. با این حال، به طور مستقل نیازی ایجاد نمی‌کند. این هنوز قلمرو انحصاری انسان است.

استفاده‌ی ارزیابی‌کننده و مولد از هوش مصنوعی در ارتباط با آزمون بار
هوش مصنوعی در حال حاضر به طور گسترده‌تری از آنچه بیشتر مردم تصور می‌کنند استفاده می‌شود. از تشخیص چهره و اثر انگشت در تلفن‌ها و فرودگاه‌ها تا بازاریابی و تبلیغات، هوش مصنوعی بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی روزمره‌ی ما است. راه‌های مختلفی وجود دارد که هوش مصنوعی یا از قبل در حرفه‌ی حقوقی و آزمون بار وجود دارد یا به آن راه خواهد یافت. البته، کاربردهای شناسایی شناخته شده توسط مجریان قانون و کاربردهای عمومی‌تر هوش مصنوعی برای بازاریابی و تبلیغ دفاتر حقوقی وجود دارد. با این حال، مثال‌های زیر خاص‌تر هستند. یک راه برای نگاه کردن به این موضوع، در نظر گرفتن کاربردهای ارزیابی‌کننده و مولد است.

کاربردهای ارزیابی‌کننده برنامه‌هایی هستند که در آن از هوش مصنوعی برای ارزیابی حجم زیادی از اطلاعات، استخراج ویژگی‌ها از داده‌ها یا انجام انتخاب استفاده می‌شود، اغلب در کنار پردازش زبان طبیعی. برای مثال:

*   دسترسی و بررسی خودکار مجموعه‌ای از پرونده‌ها و قوانین برای ارزیابی استفاده از آن‌ها به عنوان سابقه در یک استدلال.
*   ارزیابی زبان اسناد رویه‌ای یا استدلال‌ها برای یافتن (و اصلاح) خطاها، عدم دقت‌ها یا ضعف‌ها.
*   استخراج الگو از منابع داده‌ی بزرگ که به یک پرونده مربوط هستند (به عنوان مثال، معاملات سهام یا املاک، الگوهای ترافیکی، فیلم‌های نظارتی).

کاربردهای مولد برنامه‌هایی هستند که در آن از هوش مصنوعی برای ایجاد مصنوعات جدید استفاده می‌شود. برای مثال:

*   تهیه‌ی اسناد رویه‌ای.
*   توسعه‌ی استدلال‌ها برای ساختن یک پرونده.
*   ایجاد تصاویر یا تصاویر مورد نیاز به عنوان بخشی از یک تحقیق یا پرونده.

برای آزمون بار، کاربردهای بالقوه مربوط به این کاربردهای ارزیابی‌کننده و مولد هوش مصنوعی است. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند به نمره‌دهی گزارش‌های پرونده، مقاله‌ها یا سایر وظایف پاسخ‌ساخته شده در آزمون کمک کند. در برخی موارد، قضاوت‌های تخصصی کافی جمع‌آوری شده است تا بقیه پاسخ‌ها به طور مداوم، دقیق و منصفانه توسط یک مدل نمره‌دهی جامع ارزیابی شوند. در موارد دیگر، مدل می‌تواند به طور دقیق به پاسخ‌های واضح نمره دهد، در حالی که موارد مبهم را به یک ارزیاب انسانی هدایت می‌کند.

مثال دیگر در تولید مواد آزمون است. می‌توان از مدل‌های هوش مصنوعی برای تهیه‌ی وظایف یا ساختن مدل‌هایی استفاده کرد که می‌توان انواع مختلفی از وظایف را از آن‌ها تولید کرد. مواد کمکی، مانند تنظیمات پرونده یا مواد گرافیکی پشتیبان، نیز می‌توان به سرعت، ارزان و بدون نیاز به کسب حق چاپ تولید کرد. در واقع، این می‌تواند در را به گسترش فرم‌های آزمون و در نتیجه، مدیریت‌های بیشتر و راحتی بیشتر برای داوطلبان باز کند. در درازمدت، می‌توان تصور کرد یک تجربه‌ی کاملاً شخصی‌سازی شده برای هر داوطلب بر اساس هوش مصنوعی مولد، جایی که جنبه‌های یادگیری و ارزیابی یکپارچه و قابل تعویض می‌شوند.

استفاده‌ی اخلاقی از هوش مصنوعی و همکاری انسان
همانند تمام هوش مصنوعی، باید یک چارچوب قوی برای استفاده‌ی اخلاقی در محل وجود داشته باشد، از جمله حاکمیت داده‌ها و الگوریتم‌ها. خوشبختانه، اخیراً چندین چارچوب قوی 2 منتشر شده است که یک مبنای عالی ارائه می‌دهد. همچنین، سوالات کلی وجود دارد که هر کسی باید در مورد استفاده از هوش مصنوعی در آموزش و ارزیابی بپرسد. 3

در نهایت، در تصمیم‌گیری‌های با ریسک بالا، کاملاً غیرمنطقی است که در نقاط بحرانی انسان (یا انسان‌ها) در حلقه نباشند تا اطمینان حاصل شود که کامپیوتر از کنترل خارج نمی‌شود. به همین دلیل، همه چیز در مورد بهینه‌سازی همکاری بین انسان و کامپیوتر است، جایی که کامپیوترها مراقب کارهایی هستند که در آن‌ها خوب هستند: وظایف یکنواخت و تکراری، پردازش حجم زیادی از اطلاعات و تجزیه و تحلیل و نمایش مقادیر زیادی از داده‌ها. انسان‌ها، از سوی دیگر، آنچه را که در آن بهترین هستند انجام می‌دهند: قضاوت در مورد موقعیت‌های جدید، حل خلاقانه مشکلات و بررسی شرایط غیرمعمول. 4

یادداشت‌ها

1.  تحقیقات اخیر ادعای OpenAI را زیر سوال برده است؛ به اریک مارتینز، "ارزیابی مجدد عملکرد آزمون بار GPT-4" (12 ژوئن 2023)، در دسترس در https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4441311 مراجعه کنید. (بازگشت)
2.  به OECD.AI Policy Observatory، OECD AI Principles Overview، https://oecd.ai/en/ai-principles؛ Google AI، Our Principles، https://ai.google/principles/ مراجعه کنید. (بازگشت)
3.  به Education Week Special Report، Michelle R. Davis، "پرسش و پاسخ: وعده و خطرات هوش مصنوعی و یادگیری شخصی‌سازی شده" (5 نوامبر 2019)، https://www.edweek.org/technology/q-a-the-promise-and-pitfalls-of-artificial-intelligence-and-personalized-learning/2019/11؛ EdWeek Market Brief، Michele Molnar، "14 سوالی که معلمان باید در مورد محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی بپرسند" (4 ژوئیه 2019)، https://marketbrief.edweek.org/marketplace-k-12/14-questions-educators-ask-ai-based-products/ مراجعه کنید. (بازگشت)
4.  M. Dawes, D. Faust, and P. E. Meehl, “Clinical Versus Actuarial Judgment,” 243(4899) Science, New Series 1668–1674 (1989). (بازگشت)

آندراس اورانژه، دکترای مدیریت کسب‌وکار، مدیر ارشد برنامه‌های ارزیابی کنفرانس ملی بار اگزاماینر است.
برای درخواست فایل PDF مقاله اصلی همانطور که در نسخه‌ی چاپی ظاهر شده است، با ما تماس بگیرید.