واژه ها و اصطلاحات هوش مصنوعی برای بازاریابان (90+ لغت)

چکیده مقاله :
هوش مصنوعی چشم‌انداز کسب‌وکار را متحول کرده است، و در حالی که همه می‌توانند از آن بهره ببرند، همه افراد پیش‌زمینه‌ی تکنولوژیکی برای درک دقیق نحوه عملکرد آن ندارند. این محتوا یک واژه نامه هوش مصنوعی از تمام اصطلاحات و تعاریف ضروری است که برای درک کامل فناوری مورد استفاده شما باید بدانید. ما برای شما 90 تا از واژه ها و اصطلاحات هوش مصنوعی برای بازاریابان را آماده کردیم تا بتوانید بهتر به مطالب مد نظر خود دست یابید.

1- چرا هوش مصنوعی برای بازاریابان اهمیت دارد؟

هوش مصنوعی برای بازاریابان مهم است زیرا می‌تواند از بخش‌های حیاتی فرآیند بازاریابی مانند تحقیقات سئو، شخصی‌سازی کمپین، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تولید محتوا پشتیبانی کند. به عنوان مثال، ابزاری مانند Campaign Assistant از ورودی‌های متنی (که به آن prompt نیز گفته می‌شود) استفاده می‌کند تا به بازاریابان کمک کند که به‌طور یکپارچه و سریع نسخه‌ای را برای صفحات فرود، ایمیل‌ها و کمپین‌های تبلیغاتی ایجاد کنند.

و هنگامی که هوش مصنوعی در انجام وظایف کلیدی بازاریابی کمک می کند، در زمان شما نیز صرفه جویی می کند که می توانید برای تمرکز بر بهینه سازی کمپین های خود مجددا وقت بگذارید.

واژه نامه هوش مصنوعی زیر را بخوانید تا درباره نحوه کار ابزارهای هوش مصنوعی که استفاده می کنید بیشتر بدانید.

2- اصطلاحات هوش مصنوعی که بازاریابان باید بدانند

A

Algorithm
الگوریتم فرمولی است که رابطه بین متغیرها را نشان می دهد. در یادگیری ماشینی، مدل‌ها از الگوریتم‌هایی برای پیش‌بینی از داده‌هایی که تجزیه و تحلیل می‌کنند استفاده می‌کنند. شبکه‌های رسانه‌های اجتماعی الگوریتم‌هایی دارند که از رفتار قبلی در پلتفرم استفاده می‌کنند تا محتوایی را که پیش‌بینی می‌کند به احتمال زیاد از آن لذت ببرند را به آنها نشان می‌دهند.

Artificial intelligence
هوش مصنوعی حوزه‌ای از علوم کامپیوتر است که در آن ماشین‌ها وظایفی مانند یادگیری، دیدن، صحبت کردن، استدلال کردن یا حل مسئله را که اگر توسط انسان انجام شود به هوش نیاز دارند را تکمیل می‌کنند.

Artificial General Intelligence (AGI)
درواقع AGI دومین مرحله از سه مرحله هوش مصنوعی است، که در آن سیستم‌ها دارای هوش هستند که به آنها امکان می‌دهد یاد بگیرند و با موقعیت‌های جدید سازگار شوند، به طور انتزاعی فکر کنند و مشکلات را همتراز با هوش انسانی حل کنند. ما در حال حاضر در مرحله اول هوش مصنوعی هستیم و AGI عمدتاً تئوری است. به آن هوش عمومی نیز می گویند.

AI analytics
تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی نوعی تجزیه و تحلیل است که از یادگیری ماشین برای پردازش مقادیر زیادی داده و شناسایی الگوها، روندها و روابط استفاده می کند. نیازی به ورودی انسانی ندارد و کسب‌وکارها می‌توانند از نتایج برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده استفاده کنند و رقابتی باقی بمانند.

AI assistant
یک دستیار هوش مصنوعی، معمولا یک چت بات یا دستیار مجازی، از هوش مصنوعی برای درک و پاسخ به درخواست های انسان استفاده می کند. این می تواند جلسات را برنامه ریزی کند، به سوالات پاسخ دهد و کارهای تکراری را خودکار کند تا در زمان صرفه جویی کند و کارایی را بهبود بخشد.

AI bias
تعصب هوش مصنوعی این ایده است که سیستم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به دلیل داده‌های آموزشی مغرضانه، سوگیری داشته باشند، که منجر به تولید خروجی‌هایی می‌شود که کلیشه‌های مضر برای جوامع خاص را تداوم می‌بخشد و تقویت می‌کند.

AI chatbot
چت ربات هوش مصنوعی برنامه ای است که از یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای برقراری مکالمات شبیه انسان استفاده می کند. چت ربات‌های هوش مصنوعی در وب‌سایت‌ها، برنامه‌ها یا سایت‌های رسانه‌های اجتماعی برای مدیریت مکالمات مشتریان محبوب هستند.

AI ethics
اخلاق هوش مصنوعی به انسان هایی اشاره دارد که باید پیامدهای استفاده از هوش مصنوعی را در نظر بگیرند و از استفاده از آن به گونه ای اطمینان حاصل کنند که برای کاربران و هر کسی که با آن تعامل دارد بی ضرر باشد. از آنجایی که هوش مصنوعی یک حوزه رو به رشد است، اخلاق هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تکامل و تحقیق است.

Anthropomorphize
انسان‌سازی زمانی است که انسان‌ها کیفیت‌هایی را به سیستم‌های هوش مصنوعی اختصاص می‌دهند، زیرا آنها چگونه توانایی‌های انسانی را تکرار می‌کنند. این یکی از دلایلی است که مردم فکر می کنند هوش مصنوعی حساس است، اما کارشناسان و دانشمندان می گویند که هر فرضی در مورد ویژگی های انسانی به این دلیل است که مدل ها کاری را انجام می دهند که برای آن برنامه ریزی شده است. Enzo Pasquale Scilingo، یک مهندس زیستی در مرکز تحقیقات E. Piaggio در دانشگاه پیزا در ایتالیا، می‌گوید: «ما ویژگی‌هایی را به ماشین‌ها نسبت می‌دهیم که آن‌ها ندارند و نمی‌توانند داشته باشند. آنها طوری برنامه ریزی شده اند که قابل باور باشند.»

Augmented reality (AR)
واقعیت افزوده لایه‌بندی عناصر مجازی روی صحنه‌های دنیای واقعی است و به کاربران اجازه می‌دهد در فضای فعلی خود حضور داشته باشند اما از عناصر تعاملی و افزوده بهره ببرند. فیلترهای اسنپ چت نمونه ای از AR هستند.

Autonomous machine
یک ماشین خودمختار می تواند با داده هایی که دارد و بدون دخالت انسان یاد بگیرد، استدلال کند و تصمیم بگیرد. ماشین های self-drive ماشین های autonomous هستند.

Auto-complete
تکمیل خودکار ورودی، متن یا صدا را تجزیه و تحلیل می‌کند و کلمات یا عبارات احتمالی زیر را بر اساس الگوهایی که از تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و الگوی زبان و زمینه یک فرد می‌آموزد، پیشنهاد می‌کند.

Auto classification
طبقه‌بندی خودکار داده‌ها را بر اساس دسته‌های منحصربه‌فرد دسته‌بندی و برچسب‌گذاری می‌کند و سازمان‌دهی، مدیریت و بازیابی اطلاعات را آسان‌تر می‌کند.

B

Bard
Bard هوش مصنوعی مکالمه ای گوگل است که بر روی LaMDA (مدل زبانی برای برنامه های گفتگو) اجرا می شود. این شبیه به ChatGPT است، اما عملکردی برای استخراج اطلاعات از اینترنت اضافه کرده است.

Bayesian network
شبکه بیزی یک مدل احتمال است که احتمال وقوع یک رویداد را تخمین می زند. هوش مصنوعی می تواند به ایجاد شبکه های بیزی کمک کند زیرا می تواند داده ها را با سرعت قابل توجهی ارزیابی کند.

BERT
بازنمایی رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها (BERT) مدل یادگیری عمیق Google است که به صراحت برای کارهای پردازش زبان طبیعی مانند پاسخ دادن به سؤالات، تجزیه و تحلیل احساسات و ترجمه طراحی شده است.

Bing Search
جستجوی بینگ ابزار جستجوی یادگیری ماشینی مایکروسافت است که از شبکه‌های عصبی برای درک ورودی‌های سریع، ارائه مرتبط‌ترین نتایج و ارائه پاسخ استفاده می‌کند. همچنین می تواند محتوا و تصاویر جدید مبتنی بر متن تولید کند.

Bots
ربات ها که اغلب چت بات نامیده می شوند، برنامه های مبتنی بر متن هستند که انسان ها از آنها برای خودکارسازی وظایف یا جستجوی اطلاعات استفاده می کنند. ربات ها می توانند مبتنی بر قوانین باشند و فقط می توانند وظایف از پیش تعریف شده را تکمیل کنند یا عملکرد پیچیده تری داشته باشند.

C

Chatbot
یک چت بات مکالمات انسانی را به صورت آنلاین با پاسخ دادن به سوالات رایج یا مسیریابی افراد به منابع مناسب برای رفع نیازهایشان شبیه سازی می کند.

ChatGPT
ChatGPT یک هوش مصنوعی محاوره ای است که بر روی GPT اجرا می شود، یک مدل زبان که از پردازش زبان طبیعی برای درک پیام های متنی، پاسخ به سؤالات یا تولید محتوا استفاده می کند.

Cognitive Science
علوم شناختی به مطالعه ذهن و فرآیندهای آن می پردازد. هوش مصنوعی کاربرد علم شناختی است که سیستم های ذهنی (مانند شبکه های عصبی) را در مدل های ماشینی به کار می برد.

Composite AI
هوش مصنوعی ترکیبی فن‌آوری‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی مختلف را ترکیب می‌کند و باعث می‌شود آنها برای حل مشکلات و انجام وظایف پیچیده با هم کار کنند.

Computer vision
بینایی کامپیوتری مدل‌های یادگیری عمیقی است که به تجزیه و تحلیل، تفسیر و درک اطلاعات بصری، یعنی تصاویر و ویدئوها می‌پردازد. جستجوی عکس معکوس نمونه ای از بینایی کامپیوتری است.

Conversational AI
هوش مصنوعی مکالمه ای فناوری است که سبک مکالمه انسان را تقلید می کند و می تواند مکالمات منطقی و دقیقی داشته باشد. از پردازش زبان طبیعی (NLP) و تولید زبان طبیعی (NLG) برای جمع آوری زمینه و پاسخگویی به روشی مرتبط استفاده می کند.

D

Data mining
داده کاوی کشف الگوها، روابط و روندها برای به دست آوردن بینش از مجموعه داده های بزرگ است. با الگوریتم‌های یادگیری ماشینی تسریع می‌شود که می‌تواند فرآیند را با سرعت بسیار بیشتری تکمیل کند. یک الگوریتم توصیه، داده کاوی است که مقدار قابل توجهی از داده های کاربر را برای ارائه توصیه ها تجزیه و تحلیل می کند.

• دیتا ماینینگ چیست ؟

• تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی

Deep learning
یادگیری عمیق یک فرآیند هوش مصنوعی است که در آن رایانه ها از داده ها یاد می گیرند و از درک برای ایجاد شبکه های عصبی استفاده می کنند که مغز انسان را تکرار می کند.

DALL-E
DALL-E سیستم مولد OpenAI است که از دستورات دقیق زبان طبیعی برای ایجاد تصاویر و هنر استفاده می کند.

E

Emergent behavior
رفتار اضطراری زمانی است که هوش مصنوعی وظایفی را تکمیل می‌کند یا مهارت‌هایی را توسعه می‌دهد که برای انجام آن ساخته یا برنامه‌ریزی نشده است.

Entity annotation
حاشیه نویسی موجودیت یک تکنیک پردازش زبان طبیعی برای طبقه بندی داده ها به دسته های از پیش تعریف شده (مانند نام یک فرد) است تا تحلیل، درک و سازماندهی اطلاعات را آسان تر کند. استخراج موجودیت نیز نامیده می شود.

Expert systems
یک سیستم خبره توانایی های تصمیم گیری متخصصان انسانی را در یک زمینه خاص تکرار می کند.

Explainable AI (XAI)
هوش مصنوعی قابل توضیح می تواند به انسان کمک کند تا بفهمد چگونه کار می کند و چرا تصمیم گیری یا پیش بینی می کند. درک ماشین‌هایی که استفاده می‌کنیم اعتماد، مسئولیت‌پذیری و اخلاق استفاده از خروجی‌های هوش مصنوعی را در زندگی روزمره افزایش می‌دهد.

F

Feature engineering
مهندسی ویژگی انتخاب ویژگی‌های خاص از داده‌های خام است تا سیستم بداند هنگام آموزش چه چیزی را یاد بگیرد.

Feature extraction
استخراج ویژگی زمانی است که یک ماشین ورودی را به ویژگی های خاص تقسیم می کند و از آن ویژگی ها برای طبقه بندی و درک آن استفاده می کند. در تشخیص تصویر، یک عنصر خاص از یک تصویر را می توان به عنوان یک ویژگی تعریف کرد و از این ویژگی برای پیش بینی احتمال اینکه یک تصویر کل ممکن است باشد استفاده می شود.

G

Generative AI
هوش مصنوعی مولد با شناسایی الگوها و استفاده از آن الگوها برای تولید خروجی مطابق با یادگیری اولیه، مانند پاسخ به یک سوال، متن، تصاویر، صدا، ویدئو، کد و حتی داده‌های مصنوعی، درخواست‌ها را پردازش می‌کند.

General Intelligence
هوش عمومی دومین مرحله از سه مرحله هوش مصنوعی است. به هوش عمومی مصنوعی (AGI) مراجعه کنید.

GPT
Generative Pre-trained Transformer (GPT) مدل زبان OpenAI است که بر روی حجم زیادی از داده ها آموزش می بیند و از طریق آموزش می تواند ورودی های زبان طبیعی را برای پاسخ به سؤالات، مکالمات شبیه انسان و تولید محتوا درک کند. GPT-4 آخرین و پیشرفته ترین تکرار GPT است.

H

Hallucination
توهم زمانی است که هوش مصنوعی خروجی ها و اطلاعات نادرست تولید می کند.

I

Image recognition
تشخیص تصویر یک فرآیند یادگیری ماشینی است که از الگوریتم‌هایی برای شناسایی اشیا، افراد یا مکان‌ها در تصاویر و ویدئوها استفاده می‌کند. لنز گوگل نمونه ای از تشخیص تصویر است. طبقه بندی تصویر نیز نامیده می شود.

L

Large Language Model (LLM)
یک LLM بر روی یک مجموعه داده تاریخی بزرگ آموزش می بیند و از دانش خود برای تکمیل یک کار خاص استفاده می کند. GPT و LamDA مدل های زبان هستند.
مدل زبان برای برنامه‌های گفتگو (LamDA) – LamDA مدل زبان بزرگ Google است که می‌تواند مکالمات واقعی با انسان‌ها داشته باشد، پاسخ‌های دقیق بدهد و محتوای جدیدی تولید کند.

Limited memory AI
هوش مصنوعی با حافظه محدود دومین نوع از چهار نوع هوش مصنوعی است و این سیستم ها تنها قادر به انجام وظایف بر اساس مقدار کمی از داده های ذخیره شده هستند و نمی توانند توانایی های خود را فراتر از آن گسترش دهند. همچنین هیچ خاطره قبلی را برای یادگیری در هنگام تکمیل کارهای آینده حفظ نمی کند.

M

Machine Learning
یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است که در آن ماشین‌ها از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی و تکمیل وظایف استفاده می‌کنند. سیستم های یادگیری ماشینی با گذشت زمان بهتر و دقیق تر می شوند زیرا تجربیات و داده های جدیدی برای یادگیری دارند.

Midjourney
Midjourney یک مدل هوش مصنوعی مولد است که می تواند تصاویر جدیدی را از درخواست های زبان طبیعی تولید کند.

N

Narrow AI
Narrow AI سیستمی است که برای انجام یک کار یا مجموعه ای از وظایف خاص طراحی شده است اما نمی تواند برای انجام کاری فراتر از آن سازگار شود. این اولین مرحله از سه مرحله هوش مصنوعی است و اکثر سیستم‌های امروزی هوش مصنوعی محدودی دارند. هوش مصنوعی ضعیف و هوش محدود نیز نامیده می شود.

Natural Language Processing (NLP)
پردازش زبان طبیعی توانایی ماشین برای درک و تفسیر زبان (چه گفتاری و چه نوشتاری) و استفاده از درک برای داشتن تجربیات مکالمه است. بررسی املا یک مثال اساسی است و مدل های زبان شکل پیشرفته تری هستند. درک زبان طبیعی (NLU) نیز نامیده می شود.

Natural Language Generation (NLG)
تولید زبان طبیعی زمانی است که یک مدل زبان را پردازش می کند و از درک آن برای تکمیل دقیق یک کار استفاده می کند، خواه پاسخ دادن به یک سوال باشد یا ایجاد طرح کلی برای یک مقاله.

Natural Language Query (NLQ)
یک پرس و جو زبان طبیعی یک ورودی نوشته شده است که اگر با صدای بلند گفته شود ظاهر می شود، به این معنی که هیچ کاراکتر یا نحو خاصی وجود ندارد.

Neutral networks
در رابطه با هوش مصنوعی، یک شبکه عصبی همانندسازی رایانه‌ای از شبکه عصبی مغز انسان است که به سیستم اجازه می‌دهد دانش را توسعه دهد و پیش‌بینی‌هایی را به روشی مشابه مغز انسان انجام دهد.

O

OpenAI
OpenAI یک آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی است که GPT، DALL-E و سایر ابزارهای هوش مصنوعی را ایجاد کرده است.

P

Pattern recognition
تشخیص الگو توانایی ماشین برای تشخیص الگوها در داده ها بر اساس الگوریتم هایی است که در طول آموزش ایجاد کرده است.

Predictive analytics
در هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده از الگوریتم‌هایی برای پیش‌بینی احتمال وقوع آینده بر اساس الگوهای موجود در داده‌های تاریخی استفاده می‌کند.

Prompts
یک اعلان ورودی زبان طبیعی است که به یک مدل داده می شود. درخواست‌ها می‌توانند سؤالات، وظایفی که باید تکمیل شوند یا شرحی از نوع محتوایی که کاربر می‌خواهد هوش مصنوعی ایجاد کند باشد. یک تعریف ساده دستورالعملی است که یک مدل را به انجام کاری ترغیب می کند.

Prompt engineering
مهندسی سریع عبارت است از کشف کلمات و عبارات مناسب که به سیستم های مولد کمک می کند تا با هدف دقیق ورودی هماهنگ شوند. بنابراین، برای مثال، پیدا کردن بهترین کلمات برای استفاده از هوش مصنوعی دقیقا همان چیزی را که به دنبال آن هستید بنویسد.

R

Reactive machines
ماشین‌های واکنش‌گرا دومین نوع از چهار نوع هوش مصنوعی هستند و این سیستم‌ها هیچ حافظه یا درک زمینه‌ای ندارند و فقط می‌توانند یک کار خاص را تکمیل کنند. چت ربات های مبتنی بر قانون، ماشین های واکنشی هستند. هوش مصنوعی واکنشی نیز نامیده می شود.

Reinforcement learning
یادگیری تقویتی یک فرآیند یادگیری ماشینی است که در آن سیستم ها یاد می گیرند و خود را از طریق آزمون و خطا اصلاح می کنند.

Responsible AI
هوش مصنوعی مسئول به کارگیری هوش مصنوعی به روش هایی اخلاقی و با نیت خوب برای عدم تداوم تعصبات و کلیشه های مضر است.

Robotics
رباتیک طراحی ربات هایی است که می توانند وظایف را انجام دهند و به دلیل هوش مصنوعی برنامه ریزی شده بدون هدایت انسان اقدام کنند.

S

Self-aware AI
هوش مصنوعی خودآگاه چهارمین نوع از چهار نوع هوش مصنوعی است. این یک تکامل بیشتر از تئوری ذهن هوش مصنوعی است و ماشین‌ها می‌توانند احساسات انسان را درک کنند و احساسات، نیازها و باورهای خود را داشته باشند. هوش مصنوعی هوشیار یک هوش مصنوعی خودآگاه است و در حال حاضر یک مفهوم نظری است.

Semantic analysis
تحلیل معنایی ماشین هایی است که از ورودی های اطلاعات معنا می گیرند. این شبیه به پردازش زبان طبیعی است، اما می‌تواند عوامل پیچیده‌تری مانند بافت فرهنگی را در بر بگیرد.

Sentiment analysis
تجزیه و تحلیل احساسات فرآیند شناسایی سیگنال های احساسی و صف های متنی برای پیش بینی احساسات کلی یک عبارت است.

Sentient AI
هوش مصنوعی حس می کند و تجربیاتی در همان سطح انسان دارد. این هوش مصنوعی از نظر احساسی باهوش است و می تواند جهان را درک کند و ادراکات را به احساسات تبدیل کند.

Structured data
داده های ساختاریافته داده های سازمان یافته ای هستند که الگوریتم های یادگیری ماشینی به راحتی می توانند آن ها را درک کنند.

Supervised learning
یادگیری تحت نظارت زمانی است که انسان ها بر فرآیند یادگیری ماشین نظارت می کنند و دستورالعمل های خاصی را برای یادگیری و نتایج مورد انتظار ارائه می دهند.

Artificial superintelligence (ASI)
ASI سومین و پیشرفته‌ترین مرحله هوش مصنوعی است که در آن سیستم‌ها می‌توانند مشکلات پیچیده را حل کنند و تصمیماتی فراتر از توانایی‌های هوش انسانی بگیرند. این یک موضوع داغ برای بحث است زیرا پتانسیل و خطرات آن صرفاً حدس و گمان هستند. همچنین Super AI، Strong AI و superintelligence نیز نامیده می شود.

Stable diffusion
انتشار پایدار یک مدل تولیدی است که تصاویر را از توضیحات متنی دقیق (اعلان‌ها) ایجاد می‌کند.

Singularity
Singularity آینده ای فرضی در هوش مصنوعی است که در آن سیستم ها رشد کنترل نشده ای را تجربه می کنند و اقداماتی را انجام می دهند که می تواند به طور قابل توجهی بر زندگی انسان تأثیر بگذارد. ارتباط نزدیک با هوش فوق العاده و هوش مصنوعی.

T

Theory of mind AI
تئوری ذهن هوش مصنوعی سومین تکامل از چهار نوع هوش مصنوعی است و یک کلاس پیشرفته از فناوری است که می تواند حالات ذهنی انسان ها را درک کند و از آن دانش برای داشتن تعاملات واقعی استفاده کند. به عنوان مثال، سیستمی که احساسات یک مشتری ناراضی را درک می کند، می تواند از آن دانش برای پاسخگویی مناسب استفاده کند.

Token
یک نشانه یک تکه داده است که یک مدل زبان از آن برای درک ورودی و پیش بینی استفاده می کند. یک Token می تواند یک کلمه واحد، کاراکترهای یک رشته از کلمات، زیرکلمه ها، یا ویژگی های منفرد در اطلاعات بصری باشد.

Training data
داده‌های آموزشی چیزی است که به یک ماشین داده می‌شود تا از آن یاد بگیرد تا وظایف آینده‌اش را تکمیل کند.

Transfer learning
یادگیری انتقالی یک تکنیک یادگیری ماشینی است که در آن یک مدل از پیش آموزش دیده به عنوان نقطه شروع برای یک کار جدید استفاده می شود.

Turing Test
آلن تورینگ تست تورینگ را در سال 1950 اختراع کرد تا اندازه گیری کند که آیا سطح هوش یک ماشین به آن اجازه می دهد به گونه ای عمل کند که از عملکرد انسان قابل تشخیص نیست یا خیر. در ابتدا این بازی تقلید نامیده می شد.

U

Unsupervised learning
یادگیری بدون نظارت زمانی است که یک سیستم برای یافتن الگوها و نتیجه گیری و بینش از داده ها بدون ورودی انسان رها می شود. این برخلاف یادگیری تحت نظارت است.

V

Virtual reality (VR)
VR هر نرم افزاری است که کاربران را با استفاده از یک دستگاه حسی در یک محیط مجازی سه بعدی و تعاملی غوطه ور می کند.

W

Weak AI
به Narrow AI مراجعه کنید.