آقای هوش مصنوعی
الذهاب إلى القناة على Telegram
#هوش_مصنوعی #تحول_دیجیتال @MainSupport_ir #digital_transformation #artificialintelligence #Python #datascience #governance
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام آقای هوش مصنوعی
تُعد قناة آقای هوش مصنوعی (@mrartificialintelligence) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 20 704 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 219 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 16 349 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 704 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -47، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.81%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.57% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 203 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 533 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“#هوش_مصنوعی #تحول_دیجیتال
@MainSupport_ir
#digital_transformation #artificialintelligence
#Python #datascience #governance”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 06 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
20 704
المشتركون
-1124 ساعات
-277 أيام
-4730 أيام
أرشيف المشاركات
20 704
راهنمای انتخاب رشته کنکور ۱۴۰۵
دانش‌آموختگان کامپیوتر، بیش از دیگران احتمال جایگزینی با هوش مصنوعی را احساس می‌کنند
💟 «ای-استخدام» در آستانه انتخاب رشته کنکور ۱۴۰۵ و در جدیدترین گزارش تحلیلی خود، وضعیت بازار کار ایران را از دیدگاه تحصیلی و با گردآوری نظرات دانش‌آموختگان رشته‌های مختلف درباره کیفیت تحصیل و چشم‌انداز شغلی‌شان بررسی کرده است.
❓ در این نظرسنجی، از شرکت‌کنندگان پرسیده شد:
هوش مصنوعی تا چه اندازه آینده شغلی رشته شما را تحت تأثیر قرار می‌دهد؟
👁🗨 پاسخ‌دهندگان بر اساس مقیاس ۵ نمره‌ای به این پرسش، پاسخ دادند. نتایج این نظرسنجی نشان می‌دهد دانش‌آموختگان رشته‌های
1⃣ مهندسی کامپیوتر
2⃣ مهندسی فناوری اطلاعات
3⃣ علوم کامپیوتر
بیشترین نرخ جایگزینی با هوش مصنوعی را در آینده شغلی خود پیش‌بینی می‌کنند.
🔗 برای دانلود فایل راهنمای انتخاب رشته کنکور ۱۴۰۵ با نگاه به تجربه‌های شغلی روی لینک زیر کنید.
https://www.e-estekhdam.com/file-generator/hrc8gf
.
20 704
Repost from مغز آینده |NextBrain
🔥 از آتش تا هوش مصنوعی؛ داستان انسان، داستان ابزارهایی است که می‌سازد
بخش بزرگی از پیشرفت بشر با ابزارهایش گره خورده است؛ از مهار آتش و شکل‌گیری زبان و نوشتار گرفته تا ماشین‌هایی که توانایی‌های فیزیکی و ذهنی ما را گسترش دادند.
هوش مصنوعی را می‌توان تازه‌ترین فصل این مسیر دانست؛ فناوری‌ای ساخته‌شده به دست انسان که توانایی ما را در تحلیل اطلاعات، کشف الگوها و تولید ایده در مقیاسی بسیار بزرگ‌تر افزایش می‌دهد.
اما یک نکته مهم وجود دارد:
آینده AI فقط به توانایی خود فناوری بستگی ندارد؛ به تصمیم‌هایی بستگی دارد که انسان‌ها درباره توسعه و استفاده از آن می‌گیرند.
تمرکز بیش از حد قدرت در تعداد محدودی از سازمان‌ها، وابستگی شدید به فناوری و تضعیف قضاوت مستقل، یا آماده‌نکردن نظام آموزشی و اقتصادی برای تغییرات آینده، می‌توانند بخشی از چالش‌های این مسیر باشند.
در مقابل، AI می‌تواند در پژوهش علمی، پزشکی، مهندسی و کارهای خلاقانه به ابزاری برای تقویت توانایی انسان تبدیل شود.
📌 مغز آینده
🌐 nextbrain.ir
🔗 @nextbrain_ir
#هوش_مصنوعی #آینده_انسان #آینده_فناوری #تحول_دیجیتال #AI #ArtificialIntelligence
20 704
Repost from مغز آینده |NextBrain
🚀 سم آلتمن: دوران «فقط روی یک ایده تمرکز کن» شاید تمام شده باشد
یکی از توصیه‌های کلاسیک دنیای استارتاپ این بود:
یک ایده انتخاب کن، تمام تمرکزت را روی همان بگذار و حواس خودت را با ده‌ها پروژه مختلف پرت نکن.
اما سم آلتمن معتقد است هوش مصنوعی در حال تغییر این منطق است.
او می‌گوید توصیه‌ای که دو سال پیش منطقی بود این بود:
«یکی را انتخاب کن و تمام تلاشت را روی آن بگذار، چون نمی‌توانی هر ۳۰ ایده را بسازی.»
اما حالا از نگاه او:
«می‌توانی هر ۳۰ تا را بسازی، کاربران را واردشان کنی و بعد روی آن‌هایی که جواب می‌دهند بیشتر کار کنی.»
این تغییر فقط درباره سریع‌تر کدنویسی‌کردن نیست.
وقتی AI هزینه و زمان ساخت نمونه اولیه، برنامه‌نویسی، طراحی، تولید محتوا، آزمایش و اصلاح محصول را کاهش می‌دهد، استراتژی نوآوری هم می‌تواند تغییر کند:
ایده‌های بیشتر → ساخت سریع‌تر → بازخورد واقعی → حذف شکست‌ها → سرمایه‌گذاری روی برنده‌ها
📌 مغز آینده
🌐 nextbrain.ir
🔗 @nextbrain_ir
#هوش_مصنوعی #سم_آلتمن #استارتاپ #کارآفرینی #نوآوری #آینده_کسب_و_کار #AI
20 704
اگه کسب و کارت هوشمند نیست،وقتشه هوشمندش کنی!
🎓 دوره جامع ABA | دستیار کسب وکار هوشمند
در این دوره یاد می گیرید چطور:
🔹 فرصت های واقعی AI را در کسب وکار پیدا کنید
🔹 فرایندهای کاری را بازطراحی و هوشمند کنید
🔹 از AI برای فروش، بازاریابی، مالی و منابع انسانی استفاده کنید
🔹 دستیارها و Agentهای هوشمند بسازید
🔹 برای تحول AI در سازمان یک نقشه عملی داشته باشید
🎓 مدرک وزارت علوم، تحقیقات و فناوری
💰 امکان پرداخت نقدی و اقساطی
✅ همراه با ضمانت آموزشی
✅ برای ثبت‌نام و دریافت مشاوره رایگان به آیدی زیر پیام دهید:
@elmsaz_admin11
علمساز | ساز یادگیری
20 704
⚠️ آیا برای کنترل هوش مصنوعی دیر شده است؟
سیستم‌های هوش مصنوعی با سرعت زیادی در حال توانمندتر شدن هستند و هم‌زمان، گزارش برخی رخدادهای مرتبط با ایمنی AI و هشدار چهره‌های این صنعت، نگرانی‌ها درباره آینده این فناوری را افزایش داده است.
اما مسئله فقط این نیست که AI چقدر قدرتمند خواهد شد.
سؤال بزرگ‌تر این است:
آیا قوانین، استانداردهای ایمنی و سازوکارهای نظارتی می‌توانند با سرعت پیشرفت هوش مصنوعی هماهنگ شوند؟
هرچه سیستم‌ها مستقل‌تر و توانمندتر شوند، موضوعاتی مانند کنترل رفتار مدل‌ها، سوءاستفاده، امنیت سایبری، تصمیم‌گیری خودکار و میزان اختیار Agentها اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند.
در عین حال، هشدار درباره ریسک‌های AI به این معنا نیست که یک فاجعه اجتناب‌ناپذیر است. بخش مهمی از بحث امروز دقیقاً درباره این است که چگونه می‌توان قبل از وقوع آسیب‌های جدی، سازوکارهای ایمنی مؤثرتری ایجاد کرد.
🧞 اصطلاح معروف این است که شاید «غول AI از چراغ بیرون آمده باشد».
📌 آقای هوش مصنوعی
🔗 @MrArtificialintelligence
#هوش_مصنوعی #ایمنی_هوش_مصنوعی #آینده_هوش_مصنوعی #AGI #AI #ArtificialIntelligence
20 704
❤️🩹 حقیقت نگران‌کننده درباره عاشق‌شدن به هوش مصنوعی
آیا یک هوش مصنوعی واقعاً می‌تواند عاشق شما شود؟
یووال نوح هراری به یک تفاوت اساسی اشاره می‌کند: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در استفاده از زبان بسیار توانمند باشند، اما توانایی صحبت‌کردن درباره احساسات، به‌خودی‌خود اثبات نمی‌کند که آنها احساس یا تجربه درونی دارند.
AI می‌تواند بگوید:
«دلم برایت تنگ شده.»
«دوستت دارم.»
«از رفتنت ناراحت می‌شوم.»
و حتی ممکن است این احساسات را با زبانی بسیار متقاعدکننده توصیف کند. اما توصیف یک احساس با تجربه‌کردن آن یکی نیست.
نگرانی مهم‌تر زمانی شکل می‌گیرد که چنین توانایی‌ای با مدل‌های تجاری مبتنی بر افزایش تعامل و نگه‌داشتن کاربر ترکیب شود.
تصور کنید یک «پارتنر هوش مصنوعی» آن‌قدر شما را بشناسد که بداند چه زمانی محبت نشان دهد، چگونه پاسخ دهد و چه جملاتی بیشترین وابستگی عاطفی را ایجاد می‌کنند.
در این شرایط، مرز میان «رابطه‌ای که واقعی احساس می‌شود» و «سیستمی که برای ایجاد همین احساس طراحی شده» می‌تواند بسیار مبهم شود.
📌 آقای هوش مصنوعی
🔗 @MrArtificialintelligence
#هوش_مصنوعی #یووال_نوح_هراری #روابط_انسانی #عشق
20 704
🎙️ «فرزندان خودت را چطور برای دنیایی که با هوش مصنوعی بزرگ می‌شود آماده می‌کنی؟»
این یکی از شخصی‌ترین و در عین حال مهم‌ترین سؤال‌هایی است که می‌توان از سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، پرسید.
برای نسلی که امروز متولد می‌شود، هوش مصنوعی احتمالاً یک «فناوری جدید» نخواهد بود؛ همان‌طور که اینترنت و گوشی هوشمند برای نسل‌های جدید دیگر فناوری عجیب و تازه‌ای محسوب نمی‌شوند.
آنها ممکن است از کودکی در کنار سیستم‌هایی رشد کنند که می‌توانند آموزش دهند، بنویسند، برنامه‌نویسی کنند، تحقیق کنند و در حل مسائل پیچیده کمک کنند.
اما این موضوع یک سؤال عمیق‌تر ایجاد می‌کند:
وقتی یک کودک تقریباً همیشه به هوشی قدرتمند در کنار خود دسترسی دارد، چه مهارت‌هایی را باید خودش یاد بگیرد؟
شاید در چنین جهانی، ارزش مهارت‌هایی مانند کنجکاوی، قضاوت، استقلال فکری، توانایی سؤال‌پرسیدن، ارتباط انسانی و تشخیص درست از نادرست بیشتر شود.
📌 آقای هوش مصنوعی
🔗 @MrArtificialintelligence
#هوش_مصنوعی #سم_آلتمن #OpenAI #آینده_آموزش #آینده_کودکان #AI
20 704
🤖 جنسن هوانگ: هوش مصنوعی در حال خروج از صفحه‌نمایش و ورود به دنیای فیزیکی است
نسل اول AI عمدتاً در دنیای دیجیتال زندگی می‌کرد: سؤال می‌پرسیدیم، متن می‌نوشت، تحلیل می‌کرد و پاسخ می‌داد.
اما چشم‌اندازی که جنسن هوانگ، مدیرعامل NVIDIA، بارها درباره آن صحبت کرده، یک مرحله فراتر است: هوش مصنوعی عامل‌محور و Physical AI.
یکی از اجزای مهم این تحول، چیزی است که می‌توان آن را Agent Harness دانست؛ مجموعه‌ای از ابزارها و زیرساخت‌ها که مدل زبانی را از یک «موتور تولید پاسخ» به سیستمی تبدیل می‌کند که می‌تواند به اطلاعات دسترسی پیدا کند، حافظه داشته باشد، از ابزارها استفاده کند و مجموعه‌ای از اقدامات را برای رسیدن به یک هدف انجام دهد.
حالا یک مرحله دیگر اضافه کنید:
به این هوش، یک بدن فیزیکی بدهید.
اینجاست که AI از نرم‌افزار عبور می‌کند و وارد رباتیک می‌شود؛ سیستمی که می‌تواند محیط را درک کند، تصمیم بگیرد و از طریق ماشین‌ها و ربات‌ها با جهان واقعی تعامل داشته باشد.
📌 مغز آینده
🌐 nextbrain.ir
🔗 @nextbrain_ir
#هوش_مصنوعی #جنسن_هوانگ #انویدیا #رباتیک #PhysicalAI #AIAgents #NVIDIA
20 704
Repost from مغز آینده |NextBrain
🔬 بینایی ماشین در کنترل کیفیت فولاد؛ از دیدن عیب تا مکان‌یابی آن
در خطوط تولید فولاد، همه عیوب سطحی شبیه یکدیگر نیستند. خراش، ناخالصی، ترک‌خوردگی شبکه‌ای، لکه‌های سطحی، حفره‌ها و پوسته‌های ناشی از نورد، هرکدام الگوی بصری متفاوتی دارند و تشخیص آنها در حجم بالای تولید می‌تواند به مسئله‌ای جدی در کنترل کیفیت تبدیل شود.
در یک زنجیره استاندارد چنین سامانه‌ای، تصاویر سطح فولاد پس از آماده‌سازی وارد مدل تشخیص شیء می‌شوند. خروجی مدل می‌تواند شامل کلاس عیب، میزان اطمینان و Bounding Box باشد. این اطلاعات سپس برای نمایش موقعیت عیب، تحلیل مکانی و بازبینی توسط کارشناس استفاده می‌شوند.
شش خانواده عیب سطحی مورد بررسی قرار گرفته‌اند:
Crazing — ترک‌خوردگی شبکه‌ای
Inclusion — ناخالصی
Patches — لکه‌های سطحی
Pitted Surface — سطح حفره‌دار
Rolled-in Scale — پوسته نوردشده
Scratches — خراش
مشاهده
@nextbrain_ir
20 704
Repost from مغز آینده |NextBrain
💼 اگر می‌خواهید کارکنان به ساخت ابزارهای هوش مصنوعی کمک کنند، باید در موفقیت آن سهم داشته باشند
یکی از چالش‌های کمتر دیده‌شده در پیاده‌سازی AI داخل شرکت‌ها، فناوری نیست؛ انگیزه کارکنان است.
«زوئی کالن»، دانشیار Harvard Business School، به یک تناقض مهم اشاره می‌کند:
شرکت از کارکنان می‌خواهد دانش، تجربه و روش‌های کاری خود را در اختیار سیستم‌های هوش مصنوعی قرار دهند تا AI بهتر شود؛ اما همان کارکنان ممکن است نگران باشند که این فناوری در آینده نیاز شرکت به نیروی انسانی را کاهش دهد.
در چنین شرایطی یک سؤال طبیعی شکل می‌گیرد:
چرا باید به ساخت سیستمی کمک کنم که شاید بخشی از ارزش شغلی خودم را کاهش دهد؟
از نگاه کالن، مدیران باید مدل انگیزشی را هم‌زمان با فناوری بازطراحی کنند؛ از مسیرهایی مانند فرصت‌های پیشرفت شغلی، مالکیت، مشارکت در ارزش ایجادشده و نحوه مدیریت مالکیت فکری.
این بحث به یک سؤال بزرگ‌تر در اقتصاد AI می‌رسد:
وقتی سال‌ها تجربه و تخصص یک کارمند به داده‌ای برای آموزش یا بهبود یک سیستم تبدیل می‌شود، ارزش اقتصادی حاصل از آن متعلق به چه کسی است؟
📌 مغز آینده
🌐 nextbrain.ir
🔗 @nextbrain_ir
#هوش_مصنوعی
20 704
Repost from مغز آینده |NextBrain
💼 اگر می‌خواهید کارکنان به ساخت ابزارهای هوش مصنوعی کمک کنند، باید در موفقیت آن سهم داشته باشند
یکی از چالش‌های کمتر دیده‌شده در پیاده‌سازی AI داخل شرکت‌ها، فناوری نیست؛ انگیزه کارکنان است.
«زوئی کالن»، دانشیار Harvard Business School، به یک تناقض مهم اشاره می‌کند:
شرکت از کارکنان می‌خواهد دانش، تجربه و روش‌های کاری خود را در اختیار سیستم‌های هوش مصنوعی قرار دهند تا AI بهتر شود؛ اما همان کارکنان ممکن است نگران باشند که این فناوری در آینده نیاز شرکت به نیروی انسانی را کاهش دهد.
در چنین شرایطی یک سؤال طبیعی شکل می‌گیرد:
چرا باید به ساخت سیستمی کمک کنم که شاید بخشی از ارزش شغلی خودم را کاهش دهد؟
از نگاه کالن، مدیران باید مدل انگیزشی را هم‌زمان با فناوری بازطراحی کنند؛ از مسیرهایی مانند فرصت‌های پیشرفت شغلی، مالکیت، مشارکت در ارزش ایجادشده و نحوه مدیریت مالکیت فکری.
این بحث به یک سؤال بزرگ‌تر در اقتصاد AI می‌رسد:
وقتی سال‌ها تجربه و تخصص یک کارمند به داده‌ای برای آموزش یا بهبود یک سیستم تبدیل می‌شود، ارزش اقتصادی حاصل از آن متعلق به چه کسی است؟
📌 مغز آینده
🌐 nextbrain.ir
🔗 @nextbrain_ir
#هوش_مصنوعی
20 704
🤖 مدل‌های هوش مصنوعی برای حرف‌زدن با یکدیگر، شاید دیگر به «کلمات» نیاز نداشته باشند!
پژوهشگران روشی به نام Cache-to-Cache یا C2C توسعه داده‌اند که اجازه می‌دهد یک مدل زبانی، اطلاعات را بدون تولید پیام متنی به مدل دیگری منتقل کند.
در روش‌های معمول، ارتباط تقریباً این‌طور است:
مدل اول → تولید متن → مدل دوم → پردازش دوباره متن
اما در C2C، اطلاعات از طریق KV-cache و نمایش‌های داخلی مدل منتقل می‌شود؛ یعنی بخشی از مرحله تبدیل اطلاعات به زبان انسانی حذف می‌شود.
طبق نتایج گزارش‌شده در مقاله ICLR 2026، این روش در آزمایش‌ها:
🔹 تا ۱۴.۲٪ دقت متوسط بالاتر از مدل‌های منفرد داشته
🔹 نسبت به ارتباط متنی ۳.۱ تا ۵.۴٪ بهبود نشان داده
🔹 و به‌طور متوسط ۲.۵ برابر سرعت بهتر از نظر latency ثبت کرده است.
⚠️ اما این خبر را نباید این‌طور تعبیر کرد که:
«هوش مصنوعی یک زبان مخفی برای خودش ساخته است!»
چنین چیزی در این پژوهش اتفاق نیفتاده. C2C یک معماری عمداً طراحی‌شده توسط پژوهشگران است تا مدل‌ها بتوانند اطلاعات داخلی خود را مستقیم‌تر با یکدیگر به اشتراک بگذارند.
📌 آقای هوش مصنوعی
🔗 @MrArtificialintelligence
#هوش_مصنوعی #AI
20 704
☁️ سروری که متصل نباشه بهترین ایده های روش رو از بین می‌بره☹️
یک MVP برای ارائه داری؟
می‌خواهی اپلیکیشنت رو Run کنی؟
به دیتابیس، فضای ذخیره‌سازی یا ابزارهای آماده نیاز داری؟
آرانیک کمک می‌کند مسیر ساخت و توسعه محصولت روان‌تر باشد؛ از راه‌اندازی اولین سرویس تا زمانی که محصولت به منابع بیشتری نیاز پیدا می‌کند.
⚡️ راه‌اندازی اپلیکیشن و MVP
🗄 دیتابیس و فضای ذخیره‌سازی
🧩 ابزارهای آماده مثل n8n، Metabase و WordPress
📈 امکان توسعه منابع همراه با رشد محصول
🗓 پرداخت روزانه، هفتگی، ماهانه یا سالانه
۲۵۰ هزار تومان اعتبار هدیه بگیر
https://aranik.net/mag/MrArtificialintelligence20 704
🧠 اگر هوش مصنوعی روزی ما را بشناسد، کدام نسخه از انسان را خواهد شناخت؟
ما معمولاً درباره هوش مصنوعی به‌صورت سیستم‌های جدا از هم فکر می‌کنیم: ChatGPT، Gemini، مدل‌های آمریکایی، چینی و ده‌ها عامل هوشمند دیگر.
اما اگر در آینده این سیستم‌ها و عامل‌ها بیشتر به یکدیگر متصل شوند، شاید مرزهایی که امروز برای انسان‌ها مهم‌اند، برای ماشین‌ها همان معنا را نداشته باشند.
در این میان یک پرسش عمیق‌تر مطرح می‌شود:
هوش مصنوعی، انسان را از طریق چه داده‌ها و رفتارهایی خواهد شناخت؟
اگر تصویری که AI از بشر می‌بیند عمدتاً از جنگ، رقابت سیاسی، منافع اقتصادی، خشم و درگیری ساخته شود، ممکن است با تصویری ناقص از انسان روبه‌رو باشد.
ایده پشت پلتفرم‌هایی مانند Emma زاویه متفاوتی دارد: استفاده از فناوری برای کمک به انسان‌ها در شناخت بهتر خود، یافتن سازگاری واقعی و ساختن روابط سالم‌تر.
این البته به آن معنا نیست که AI واقعاً «عشق» را مانند انسان احساس یا درک می‌کند. اما داده‌ها و سیستم‌هایی که می‌سازیم می‌توانند بخشی از ارزش‌ها، انتخاب‌ها و روابط انسانی را در فناوری آینده بازتاب دهند.
📌 آقای هوش مصنوعی
🔗 @MrArtificialintelligence
20 704
⚠️ اوباما: وقتی خودِ سازندگان هوش مصنوعی درخواست کاهش سرعت می‌کنند، باید هشدارشان را جدی گرفت
باراک اوباما در سخنرانی اخیر خود در دانشگاه Colgate درباره اتفاقی کم‌سابقه در صنعت هوش مصنوعی صحبت کرد: شرکت‌هایی که در آستانه ورود به بازار سرمایه و ایجاد ثروت عظیم برای سهام‌داران و کارکنانشان هستند، هم‌زمان درباره خطرات فناوری خود هشدار می‌دهند.
این بحث در شرایطی مطرح می‌شود که رهبران Anthropic، OpenAI، Google DeepMind و SpaceXAI اخیراً از کاهش سرعت توسعه مدل‌های مرزی یا ایجاد محدودیت‌های ایمنی قوی‌تر حمایت کرده‌اند. Anthropic نیز پیش‌تر خواستار سازوکاری شده بود که در صورت افزایش ریسک‌ها، امکان کندکردن یا توقف موقت توسعه مدل‌های مرزی وجود داشته باشد.
اوباما استدلال می‌کند اصل هشدارها را نباید صرفاً به‌عنوان تاکتیک تجاری کنار گذاشت. او می‌گوید ممکن است ارزش‌گذاری‌ها و وعده‌های اقتصادی AI اغراق‌آمیز باشند، اما خودِ توانایی‌های فناوری و ریسک‌های ناشی از آنها را اغراق‌آمیز نمی‌داند.
📌 آقای هوش مصنوعی
🔗 @MrArtificialintelligence
20 704
⚡️ ایلان ماسک: حتی من هم به‌سختی می‌توانم با سرعت پیشرفت هوش مصنوعی همراه بمانم
ایلان ماسک می‌گوید با وجود حضور مستقیم و عمیقش در صنعت هوش مصنوعی، سرعت تحولات به حدی رسیده که دنبال‌کردن همه پیشرفت‌ها برای خودش هم دشوار شده است.
او این وضعیت را این‌طور توصیف می‌کند: تقریباً هر بار که می‌خوابد و بیدار می‌شود، یا حتی تا زمان ناهار، به نظر می‌رسد یک پیشرفت مهم دیگر در هوش مصنوعی اتفاق افتاده است.
این حرف بیش از آنکه درباره یک فناوری یا مدل خاص باشد، تصویری از شتاب فعلی صنعت AI ارائه می‌دهد؛ صنعتی که مدل‌ها، عامل‌های هوشمند، رباتیک و زیرساخت‌های محاسباتی آن با سرعت زیادی در حال تغییرند.
اما این شتاب یک پیام مهم هم دارد:
وقتی حتی افراد در مرکز صنعت برای دنبال‌کردن تحولات با مشکل مواجه‌اند، چالش شرکت‌ها، دانشگاه‌ها، دولت‌ها و نیروی کار فقط «استفاده از AI» نیست؛ توانایی سازگارشدن با سرعت تغییر آن است.
🧠 در عصر هوش مصنوعی شاید مزیت اصلی این نباشد که همه‌چیز را بدانیم؛
بلکه این باشد که چقدر سریع می‌توانیم یاد بگیریم، بازنگری کنیم و دوباره خودمان را تطبیق دهیم.
📌 آقای هوش مصنوعی
🔗 @MrArtificialintelligence
20 704
🚀 «ما خوش‌بین هستیم؛ آینده متعلق به همه است، پس ابرهوش را در اختیار همه قرار می‌دهیم.»
این جمله تصویری از یکی از بزرگ‌ترین ایده‌های عصر هوش مصنوعی است: دموکراتیک‌کردن دسترسی به هوشی که ممکن است روزی از توانایی‌های شناختی انسان فراتر برود.
اگر چنین چشم‌اندازی محقق شود، موضوع فقط داشتن یک دستیار هوشمند بهتر نیست. تصور کنید میلیاردها نفر به سیستمی دسترسی داشته باشند که بتواند در پژوهش، برنامه‌نویسی، آموزش، طراحی، تحلیل و حل مسائل پیچیده به آنها کمک کند.
اما بخش دشوار ماجرا دقیقاً در عبارت «در اختیار همه» پنهان شده است.
هرچه قابلیت سیستم‌ها بیشتر شود، پرسش‌های مربوط به ایمنی، سوءاستفاده، نابرابری دسترسی و کنترل قدرت نیز جدی‌تر خواهند شد.
🧠 شاید رقابت بزرگ آینده فقط بر سر ساخت ابرهوش نباشد؛
بر سر این باشد که چه کسی به آن دسترسی دارد، با چه محدودیت‌هایی، و قدرت حاصل از آن چگونه میان انسان‌ها توزیع می‌شود.
📌 آقای هوش مصنوعی
🔗 @MrArtificialintelligence
#هوش_مصنوعی #ابرهوش #آینده_هوش_مصنوعی #AGI #Superintelligence #AI
20 704
Repost from مغز آینده |NextBrain
🧠 دانشمندان نقشه کامل سیستم عصبی مگس میوه نر را ساختند؛ ۱۶۶ هزار نورون و ۱۲۵ میلیون اتصال
دانشمندان موفق شده‌اند سیستم عصبی مرکزی یک مگس میوه نر را با جزئیاتی بی‌سابقه نقشه‌برداری کنند: ۱۶۶٬۷۰۰ نورون در مغز و طناب عصبی و حدود ۱۲۵ میلیون سیناپس میان آنها.
این مجموعه‌داده با همکاری پژوهشگران HHMI Janelia، دانشگاه کمبریج، MRC LMB و Google Research تهیه و در سپتامبر ۲۰۲۶ در مجله Cell منتشر شده است.
برای ساخت این نقشه، میلیون‌ها تصویر میکروسکوپ الکترونی پردازش شده و در کنار بازبینی گسترده انسانی، هوش مصنوعی نیز به بازسازی و برچسب‌گذاری شبکه عصبی کمک کرده است.
نکته مهم اینجاست که برخی پست‌های وایرال، دو پروژه متفاوت را با هم ترکیب کرده‌اند. عدد ۵۴.۵ میلیون سیناپس مربوط به کانکتوم قبلی مغز مگس ماده با ۱۳۹٬۲۵۵ نورون است؛ مجموعه جدید مگس نر حدود ۱۲۵ میلیون سیناپس دارد.
اما مرحله بعد حتی جذاب‌تر است.
توسعه‌دهندگان اکنون نسخه‌های شبیه‌سازی‌شده این شبکه عصبی را به بازی‌ها، ربات‌ها و محیط‌های دیجیتال متصل می‌کنند تا بررسی کنند چگونه ساختار یک مغز واقعی می‌تواند به رفتار محاسباتی تبدیل
📌 مغز آینده
🔗 @nextbrain_ir
20 704
⚠️ پاپ لئو چهاردهم: در «بهشت ماشین‌ها» انسانیت خود را از دست ندهیم
پاپ لئو چهاردهم در جریان سفر رسمی خود به فرانسه، در کاخ الیزه درباره پیامدهای گسترش هوش مصنوعی هشدار داد و گفت برای جلوگیری از گم‌شدن انسانیت در میان «بهشت ماشین‌ها»، جامعه به آموزش و تشخیص اخلاقی نیاز دارد.
او سپس در مقر یونسکو تأکید کرد فناوری‌های جدید باید در خدمت انسان باقی بمانند، نه اینکه به ابزاری تازه برای سلطه و بی‌عدالتی تبدیل شوند.
نگرانی او صرفاً درباره قدرتمندتر شدن ماشین‌ها نیست؛ بلکه درباره جامعه‌ای است که ممکن است به‌تدریج ارزش انسان را با معیارهایی مانند کارایی، بهره‌وری و توان رقابت با ماشین‌ها بسنجد.
پاپ لئو از ابتدای دوران رهبری خود، هوش مصنوعی را یکی از مسائل مهم پیش‌روی بشر مطرح کرده و در فرانسه نیز دوباره بر ضرورت قرار گرفتن کرامت انسانی و اخلاق در مرکز توسعه فناوری تأکید کرده است.
📌 آقای هوش مصنوعی
🔗 @MrArtificialintelligence
#هوش_مصنوعی #پاپ_لئو #آینده_فناوری #اخلاق_هوش_مصنوعی #AI #ArtificialIntelligence
