هوش مصنوعی/Ai چیست؟ کاربردها، بازار کار و آینده آن چگونه است؟

هوش مصنوعی: ربات‌های شگفت‌انگیز و دنیای فردا

خیلی وقت‌ها وقتی حرف از «هوش مصنوعی» می‌زنیم، اولین چیزی که به ذهنمون میاد، ربات‌های خفن و باهوشی هست که توی فیلم‌های علمی-تخیلی می‌بینیم. ولی آیا واقعاً هوش مصنوعی فقط همین ربات‌ها هستن؟ بزن بریم تا با زبون ساده و خودمونی بگیم که این هوش مصنوعی دقیقاً چیه و چه کارهایی می‌تونه بکنه.

اگر در گوگل عبارت «سرمایه‌گذاری از طریق هوش مصنوعی» را جستجو کنید، تعداد بیشماری پیشنهاد می‌بینید که به شما توصیه می‌کنند اجازه بدهید هوش مصنوعی مدیریت سرمایه شما را در دست بگیرد.
من اخیرا نیم ساعت وقت گذاشتم تا بفهمم به‌اصطلاح «بات‌های تجاری» هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری چه کاری می‌توانند برای من بکنند.

خیلی از این پیشنهاددهندگان مشخصا می‌گویند که پولم را به آنها بسپارم تا سود بیشتری به آن تعلق بگیرد و همان‌طور که همه موسسه‌های سرمایه‌گذاری خوشنام به مشتریان هشدار می‌دهند، اضافه می‌کنند که هرگونه سرمایه‌گذاری ریسک از دست رفتن سرمایه را هم به همراه دارد.

یا به بیان ساده‌تر، چه یک انسان از طرف شما در بازار سهام سرمایه‌گذاری کند چه کامپیوتر، همیشه احتمال دارد پول‌تان از دست برود.

با این حال، بر اساس یک نظرسنجی در سال ۲۰۲۳ در آمریکا، تبلیغات در مورد توانایی هوش مصنوعی در چند سال گذشته چنان زیاد بوده است که تقریبا از هر سه سرمایه‌گذار، یک سرمایه‌گذار راضی می‌شود که به یک بات معاملاتی اجازه بدهد از طرف او در مورد سرمایه‌گذاری‌هایش تصمیم بگیرد.

 

 

هوش مصنوعی چیست و یعنی چه؟

خب، هوش مصنوعی (AI) به طور ساده یعنی وقتی که یک دستگاه (معمولاً یک کامپیوتر) می‌تونه کارهایی رو انجام بده که معمولاً برای انجام‌شون نیاز به هوش انسانی هست. مثلاً فکر کن یه ماشین حساب بخوای، که نه‌تنها حساب و کتاب کنه، بلکه بفهمه شما دارین چی می‌گین، حرف بزنه و حتی براتون قهوه درست کنه! خلاصه، هوش مصنوعی یعنی وقتی دستگاه‌ها، مثل انسان‌ها، بتونن تصمیم‌گیری کنن، یاد بگیرن و کارهای پیچیده رو انجام بدن. بنابراین اگر کسی از شما بپرسد که هوش مصنوعی چیست؟ میتوانید پاسخ دهید که :

هوش مصنوعی (AI) که مخفف (Artificial Intelligence) است به سیستم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری اشاره دارد که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

1. یادگیری و حل مسئله
2. تشخیص الگوها
3. پردازش زبان طبیعی
4. درک و تفسیر داده‌های بصری
5. تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات پیچیده

هوش مصنوعی از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی برای تحلیل داده‌ها، یادگیری از تجربیات، و بهبود عملکرد خود در طول زمان استفاده می‌کند.

برخی از کاربردهای رایج هوش مصنوعی عبارتند از:

– دستیارهای صوتی مانند سیری یا الکسا
– سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های آنلاین
– خودروهای خودران
– تشخیص پزشکی
– پردازش و ترجمه زبان

آیا مایلید در مورد جنبه خاصی از هوش مصنوعی اطلاعات بیشتری کسب کنید؟

تشخیص بیماری از صدای سرفه / هنر جدید هوش مصنوعی گوگل

سرفه می‌تواند نشانه‌ای واضح از وجود مشکلی در سلامت باشد. گزارش جدید گوگل می‌گوید تیمی از محققان در هند از یک مدل هوش مصنوعی برای شنیدن بیماری‌های خاص تنفسی ازجمله سل (TB) و بیماری مزمن انسدادی ریه (COPD) استفاده می‌کنند. گوگل مدل بنیادین بیوآکوستیک HeAR را در مارس راه‌اندازی کرد.

شرکت Salcit Technologies که شرکت خدمات بهداشت تنفسی مستقر در هند است، از HeAR به‌عنوان بخشی از اپلیکیشن Swaasa خود برای تحلیل صدای سرفه و تشخیص بیماری سل استفاده می‌کند.

مدل‌های هوش مصنوعی: این ربات‌ها از کجا اومدن؟

1. یادگیری ماشین (Machine Learning): این مدل شبیه به اینه که به یک بچه یاد بدی چطور از دوچرخه استفاده کنه. کامپیوتر داده‌ها رو دریافت می‌کنه و از طریق تجربه و مثال‌ها یاد می‌گیره که چه‌طور تصمیم بگیره. مثلاً وقتی شما در گوگل سرچ می‌کنید «بهترین پیتزا در تهران»، این هوش مصنوعی هست که با توجه به تجربه قبلی‌اش بهترین جواب‌ها رو براتون میاره.

2. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks): الهام‌گرفته از مغز خودمون، این مدل‌ها از یک سری نودهای متصل به هم تشکیل شده که اطلاعات رو پردازش می‌کنن. درست مثل این‌که مغزتون تلاش می‌کنه یک معما رو حل کنه. مثلاً تشخیص چهره در عکس‌ها با استفاده از این مدل انجام می‌شه.

3. یادگیری عمیق (Deep Learning): این مدل که یه جورایی تکامل‌یافته‌ی شبکه‌های عصبی هست، می‌تونه داده‌های خیلی پیچیده رو پردازش کنه و نتیجه‌های فوق‌العاده‌ای بده. مثلاً تشخیص صدا، ترجمه‌ی زنده و حتی بازی‌های کامپیوتری رو می‌تونه انجام بده.

کاربردهای هوش مصنوعی: از پیتزا تا پزشک خصوصی!

 

هوش مصنوعی تقریباً تو همه چی سرک کشیده. از خونه‌های هوشمند و دستیارهای صوتی مثل سیری و گوگل اسیستنت بگیر تا خودروهای بدون راننده و تشخیص بیماری‌ها توی بیمارستان. حتی هوش مصنوعی می‌تونه به کشاورزا کمک کنه تا محصول بهتری برداشت کنن یا به معلم‌ها بگه که دانش‌آموزا چه جوری بهتر یاد می‌گیرن. امروز شما می تونید معادله درجه دو یا حساب دیفرانسیل را از خواننده یا بازیگر یا هر شخصیت تاریخی و فانتزی که دوست دارید یاد بگیرید اونم وقتی که شما را به اسم کوچیک صدا میکنه و باهاتون شوخی میکنه.

 

اکتشاف فضایی با کمک هوش مصنوعی

 

اکتشاف فضایی یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها و دستاوردهای بشری است که با پیشرفت فناوری، به ویژه هوش مصنوعی (AI)، به طور قابل توجهی متحول شده است. هوش مصنوعی به دانشمندان و مهندسان این امکان را می‌دهد که داده‌های حجیم و پیچیده‌ای که از مأموریت‌های فضایی به دست می‌آید را تحلیل کرده و تصمیمات بهتری بگیرند. به عنوان مثال، در مأموریت‌های فضایی مانند سفر به مریخ، هوش مصنوعی می‌تواند برای مدیریت و بهینه‌سازی مسیرهای پرواز، تحلیل شرایط جوی، و پیش‌بینی مشکلات احتمالی استفاده شود. همچنین، روبات‌ها و فضاپیماهای خودران که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی بهره می‌برند، می‌توانند به طور مستقل تصمیم‌گیری کنند و در شرایط بحرانی به سرعت واکنش نشان دهند، که این امر در محیط‌های خطرناک و دورافتاده فضایی بسیار حیاتی است.

علاوه بر این، هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از تلسکوپ‌ها و فضاپیماها نقش بسزایی دارد. با استفاده از یادگیری ماشین، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوها و نشانه‌های جدیدی را شناسایی کنند که ممکن است برای محققان انسانی قابل مشاهده نباشد. برای مثال، AI می‌تواند به شناسایی سیارات جدید در خارج از منظومه شمسی کمک کند یا به تحلیل داده‌های مربوط به ترکیب شیمیایی جو سیارات مختلف بپردازد. همچنین، هوش مصنوعی به دانشمندان کمک می‌کند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری درباره رفتار اجرام آسمانی و تغییرات اقلیمی در سیارات دیگر انجام دهند. در مجموع، ادغام هوش مصنوعی در اکتشاف فضایی نه تنها کارایی و دقت مأموریت‌ها را افزایش می‌دهد، بلکه امکان کشف‌های جدید و شگفت‌انگیز را نیز فراهم می‌کند که می‌تواند به درک ما از جهان و جایگاه ما در آن کمک کند.

 

معرفی چند هوش مصنوعی

 

چت جی پی تی/Chat GPT چیست؟

ChatGPT: انقلابی در پردازش زبان طبیعی

ChatGPT ، توسعه یافته توسط شرکت OpenAI , یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی هوش مصنوعی است که در سال 2022 معرفی شد. این مدل بر اساس معماری GPT (Generative Pre-trained Transformer) ساخته شده و قادر به تولید متن، پاسخگویی به سؤالات، و انجام وظایف متنوع زبانی است.

ویژگی‌ها و مزایای ChatGPT:

1. توانایی درک و تولید زبان طبیعی در سطح بالا
2. قابلیت انجام وظایف متنوع از جمله نوشتن، ترجمه و کدنویسی
3. به‌روزرسانی‌های مداوم و بهبود عملکرد
4. دسترسی گسترده و محبوبیت جهانی

معرفی کلاد/Claude رقیب قدرتمند

Claude: هوش مصنوعی با تمرکز بر اخلاق و ایمنی

Claude ، توسعه یافته توسط Anthropic , یک مدل زبانی هوش مصنوعی است که با تمرکز ویژه بر اخلاق و ایمنی طراحی شده است. این مدل با هدف ارائه پاسخ‌های دقیق، مفید و اخلاقی ساخته شده است.

ویژگی‌ها و مزایای Claude:

1. تأکید بر اخلاق و ایمنی در پاسخ‌ها
2. توانایی انجام تحلیل‌های پیچیده و استدلال منطقی
3. شفافیت در مورد محدودیت‌ها و عدم قطعیت‌های خود
4. قابلیت کار با داده‌های متنوع از جمله متن، کد و تصاویر

مقایسه ChatGPT و Claude:
هر دو مدل قابلیت‌های قوی در پردازش زبان طبیعی دارند، اما Claude تمرکز بیشتری بر اخلاق و ایمنی دارد، در حالی که ChatGPT از محبوبیت و دسترسی گسترده‌تری برخوردار است. Claude در تحلیل‌های پیچیده و استدلال منطقی قوی‌تر به نظر می‌رسد، در حالی که ChatGPT در تولید متن خلاقانه برتری دارد.

تجربه شخصی : من بشخصه فکر میکنم در نوشتن ChatGPT قویتر است اما در کد زنی کلاد بسیار قویتر ظاهر شد و بسیاری از مشکلاتی که با ChatGPT داشتم را با آن ندارم.

 

گوگل بیکار نمی نشیند! جمینی/Gemini آینده موتورهای جستجو!

Gemini: نسل جدید هوش مصنوعی چندمنظوره

Gemini، توسعه یافته توسط شرکت قدرتمند Google, یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی چندمنظوره است که در سال 2023 معرفی شد. این مدل با هدف ترکیب قابلیت‌های زبانی، بصری و استدلالی طراحی شده است.

ویژگی‌ها و مزایای Gemini:

1. توانایی کار با داده‌های متنوع شامل متن، تصویر، صوت و ویدیو
2. قابلیت‌های پیشرفته در حل مسائل و استدلال
3. یکپارچگی با سایر محصولات و خدمات Google
4. عملکرد قوی در وظایف علمی و مهندسی

نقاط قوت Gemini:

1. عملکرد برتر در بسیاری از معیارهای ارزیابی هوش مصنوعی
2. قابلیت مقیاس‌پذیری از مدل‌های کوچک تا بزرگ
3. توانایی درک و تولید محتوا در قالب‌های مختلف

مقایسه Gemini با ChatGPT و Claude:
Gemini در مقایسه با دو رقیب خود، قابلیت‌های چندرسانه‌ای قوی‌تری دارد و می‌تواند با انواع مختلف داده کار کند. در حالی که ChatGPT در تولید متن و Claude در استدلال اخلاقی برتری دارند، Gemini سعی در ارائه یک راه‌حل جامع برای انواع وظایف هوش مصنوعی دارد.

تجربه شخصی : در حالی که ChatGPT براحتی متوجه حرف هایم می شود (حتی اگر غلط املایی نگارشی و انشایی داشته باشم) جمینی به گونه ایست که حتما باید دقیق با آن صحبت کنید تا منظورتان را درک کند از این نظر درک زبانی جمینی را ضعیف تر از مدل های دیکر دیدم.

 

<< معرفی 10 هوش مصنوعی برتر >>

<< اینجا بخوانید👆👆👆>>

 

رقبای دیگر در حوزه هوش مصنوعی:

 

1. DALL-E (OpenAI)

DALL-E یک مدل هوش مصنوعی است که توسط OpenAI توسعه داده شده و قادر به تولید تصاویر از توصیفات متنی است. به عبارت ساده، شما یک جمله یا توضیح را به این مدل می‌دهید، و DALL-E تصویری را ایجاد می‌کند که با آن توصیف همخوانی دارد. این مدل نام خود را از ترکیب نام‌های هنرمند مشهور “Salvador Dalí” و ربات انیمیشن “WALL-E” گرفته است، که نشان‌دهنده توانایی آن در خلق تصاویر هنری و خلاقانه از متن‌های ساده است.

ویژگی‌های DALL-E:
1.تولید تصاویر خلاقانه: DALL-E می‌تواند تصاویری بسیار غیرمعمول و خلاقانه تولید کند، از اشیاء و مناظری که ممکن است در دنیای واقعی وجود نداشته باشند، مانند “یک صندلی به شکل آووکادو” یا “گربه‌ای که لباس فضانوردی پوشیده است”.

2. تنوع در خروجی‌ها: این مدل می‌تواند از یک توصیف، چندین تصویر مختلف و متنوع ایجاد کند، که هر کدام جنبه‌های متفاوتی از توضیح داده شده را نمایش می‌دهند.

3. درک پیچیدگی‌ها: DALL-E قادر به درک و ترکیب ویژگی‌های مختلف توصیف‌ها است. برای مثال، اگر توصیفی شامل چند شیء با ویژگی‌های متفاوت باشد، مدل می‌تواند آن‌ها را به طور دقیق و بهینه در یک تصویر قرار دهد.

کاربردهای DALL-E:
طراحی خلاقانه: هنرمندان و طراحان می‌توانند از DALL-E برای خلق ایده‌ها و طرح‌های اولیه استفاده کنند.
تبلیغات و بازاریابی: در خلق تصاویر تبلیغاتی خاص و منحصر به فرد می‌تواند کمک کننده باشد.
آموزش و تحقیقات: به عنوان ابزاری برای تحقیق در مورد هوش مصنوعی و نحوه درک مدل‌ها از زبان و تصویر استفاده می‌شود.

2. Midjourney

Midjourney یک ابزار هوش مصنوعی است که تصاویر خلاقانه و هنری را بر اساس توصیف‌های متنی ایجاد می‌کند. این ابزار به شما امکان می‌دهد که با وارد کردن چند کلمه، تصاویری فوق‌العاده پیچیده و زیبا تولید کنید. تیم توسعه‌دهنده Midjourney این ابزار را به عنوان یک پلتفرم برای خلق آثار هنری دیجیتال طراحی کرده‌اند که از طریق سرور دیسکورد در دسترس کاربران قرار دارد.

در مقایسه با سایر ابزارهای مشابه، مانند DALL-E، Midjourney بیشتر روی جنبه‌های هنری و زیبایی‌شناختی تمرکز دارد. تصاویر تولید شده توسط این ابزار اغلب با کیفیت بالا و دارای جلوه‌های بصری خاصی هستند که ممکن است حتی توسط انسان نیز به سادگی خلق نشوند.

کاربران می‌توانند از این ابزار برای ایجاد تصاویر منحصر به فرد استفاده کنند که می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند طراحی گرافیک، هنرهای تجسمی، و حتی تبلیغات مورد استفاده قرار گیرد. Midjourney با ترکیب تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و خلاقیت هنری، به یکی از ابزارهای محبوب در بین طراحان و هنرمندان دیجیتال تبدیل شده است.

آینده این ابزار به سمت بهبود مستمر در کیفیت تصاویر و افزایش کاربردهای آن در صنایع مختلف پیش می‌رود.

وب‌سایت میدجرنی در دسترس تمام کاربران قرار گرفت؛ تولید 25 تصویر رایگان با هوش مصنوعی

زمان راه‌اندازی هوش مصنوعی مولد میدجرنی، کاربران باید از طریق دیسکورد تصاویر خود را تولید می‌کردند؛ اواخر 2023، فقط برخی از کاربران می‌توانستند از نسخه آلفا وب‌سایت میدجرنی استفاده کنند. اکنون همه کاربران، حتی کسانی که پیش‌ازاین ثبت‌نام‌ نکرده بودند، می‌توانند از این وب‌سایت استفاده کنند؛ همچنین با ثبت‌نام می‌توانید 25 تصویر رایگان تولید کنید.

براساس پست میدجرنی در ایکس، وب‌سایت هوش مصنوعی Midjourney اکنون در دسترس همه کاربران قرار دارد. به گفته «دیوید هولز» (David Holz)، بنیان‌گذار و مدیرعامل میدجرنی در دیسکورد، کاربران جدید می‌توانند 25 تصویر را به‌صورت آزمایشی و بدون پرداخت هزینه تولید کنند.

اواخر 2023، یک وب‌سایت برای سرویس هوش مصنوعی میدجرنی راه‌اندازی شد. این وب‌سابت فقط در دسترس کاربرانی بود که حداقل 10 هزار تصویر در دیسکورد ایجاد کرده بودند. اکنون تمام کاربران می‌توانند از این وب‌سایت استفاده کنند.

3. Stable Diffusion

Stable Diffusion یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که برای تولید تصاویر بر اساس توضیحات متنی طراحی شده است. برخلاف بسیاری از ابزارهای مشابه، Stable Diffusion به دلیل ماهیت متن‌باز خود شناخته شده است، به این معنا که هر کسی می‌تواند از آن به صورت رایگان استفاده کند، آن را تغییر دهد و در پروژه‌های خود ادغام کند. این مدل توسط همکاری محققان و شرکت‌های مختلف توسعه یافته و به عنوان یک پیشرفت مهم در زمینه هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

فرآیند تولید تصویر در Stable Diffusion از یک تکنیک به نام “پخش” یا “دیفیوژن” استفاده می‌کند. این فرآیند با نویز تصادفی شروع می‌شود و به تدریج آن را به یک تصویر همگون و مطابق با متن داده‌شده تبدیل می‌کند. “پایداری” این مدل به توانایی آن در تولید تصاویر با کیفیت بالا به صورت مداوم حتی از دستورات پیچیده یا انتزاعی اشاره دارد.

Stable Diffusion به دلیل توانایی تولید طیف گسترده‌ای از سبک‌های تصویری، از تصاویر فوتورئالیستیک تا تصاویر هنری بسیار برجسته، محبوبیت یافته است. این مدل در کاربردهای مختلفی از جمله ایجاد هنر دیجیتال، تولید محتوا برای بازی‌ها و رسانه‌ها، و حتی در طراحی گرافیک حرفه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد.

یکی از مزایای کلیدی Stable Diffusion انعطاف‌پذیری و قابلیت سفارشی‌سازی آن است، که آن را به انتخابی محبوب برای توسعه‌دهندگان و هنرمندانی تبدیل کرده که می‌خواهند کنترل بیشتری بر فرآیند تولید تصویر داشته باشند. همچنین، ماهیت متن‌باز این مدل منجر به ایجاد یک جامعه پویا شده است که به طور مستمر قابلیت‌های آن را بهبود می‌بخشد و گسترش می‌دهد.

4. LaMDA (Google)

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط گوگل توسعه یافته است. این مدل برای ایجاد گفتگوهای طبیعی و معنادار با کاربران طراحی شده و قادر است به طور مداوم در یک مکالمه شرکت کند و پاسخ‌های منطقی و انسانی ارائه دهد. برخلاف مدل‌های قدیمی‌تر که فقط بر اساس پیش‌بینی کلمات بعدی عمل می‌کردند، LaMDA می‌تواند مفاهیم پیچیده را درک کند و به سوالات در زمینه‌های مختلف پاسخ دهد.

LaMDA بر اساس یک تکنولوژی به نام “ترانسفورمر” ساخته شده است که به آن امکان می‌دهد به مجموعه وسیعی از داده‌های متنی دسترسی داشته باشد و از آنها برای تولید پاسخ‌های دقیق و مرتبط استفاده کند. این مدل در تلاش است تا مرزهای تعامل انسان و ماشین را به سطح جدیدی برساند، جایی که مکالمه با ماشین‌ها تقریباً به همان اندازه مکالمه با یک انسان طبیعی به نظر می‌رسد.

این فناوری پتانسیل زیادی دارد و می‌تواند در کاربردهای مختلفی از جمله دستیارهای مجازی، چت‌بات‌های پیشرفته، خدمات مشتری، و حتی در زمینه‌های آموزشی و سرگرمی مورد استفاده قرار گیرد. گوگل با توسعه LaMDA قصد دارد تا تجربه مکالمه با ماشین‌ها را بهبود بخشد و به کاربران این امکان را بدهد که با استفاده از زبان طبیعی، به طور مؤثرتری با دستگاه‌ها و خدمات دیجیتالی تعامل داشته باشند.

5. GPT-4 (OpenAI) , GPT-4o

GPT-4o,GPT-4 یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط OpenAI توسعه یافته و چهارمین نسل از سری مدل‌های زبان بزرگ این سازمان است. این مدل، که به عنوان یک مدل “تولیدی از پیش‌آموزش‌یافته” یا همان “Generative Pre-trained Transformer” شناخته می‌شود، به دلیل توانایی‌های بسیار قوی در درک و تولید زبان طبیعی مورد توجه قرار گرفته است.

GPT-4 بر اساس معماری ترانسفورمر طراحی شده و با استفاده از میلیاردها داده متنی از منابع مختلف آموزش دیده است. این مدل می‌تواند به سوالات پاسخ دهد، متون را خلاصه کند، مقالات و داستان‌های خلاقانه بنویسد، و حتی در مکالمات پیچیده شرکت کند. به دلیل مقیاس وسیع و آموزش پیشرفته، GPT-4 نسبت به نسخه‌های قبلی خود، مانند GPT-3، در بسیاری از وظایف زبان طبیعی دقت و صحت بیشتری دارد.

این مدل نه تنها در زمینه‌هایی مانند چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی کاربرد دارد، بلکه در زمینه‌های گسترده‌تری مانند تولید محتوای متنی، ترجمه، و حتی در حوزه‌های علمی و تحقیقاتی نیز به کار گرفته می‌شود. با وجود قدرت بالای GPT-4، استفاده اخلاقی و مسئولانه از آن نیز یک دغدغه مهم است، زیرا مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT-4 می‌توانند به تولید محتوای نادرست یا حتی مضر منجر شوند.

GPT-4 به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی در جهان، نشان‌دهنده پیشرفت‌های شگرف در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است، و می‌تواند نقشی اساسی در تغییر نحوه تعامل انسان‌ها با فناوری ایفا کند.

ChatGPT-4o یک مدل زبان پیشرفته است که بر پایه معماری GPT-4 توسعه یافته است. این مدل به منظور بهبود تعاملات انسانی و ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر طراحی شده است. ویژگی‌های کلیدی آن شامل:

درک بهتر متن: این مدل توانایی بیشتری در درک و پردازش متن‌های پیچیده و مبهم دارد.

تولید متن طبیعی: ChatGPT-4o می‌تواند متنی تولید کند که به زبان طبیعی نزدیک‌تر باشد و احساسات و لحن مناسب را بهتر منتقل کند.

پاسخ‌های متنوع: این مدل می‌تواند به سوالات مختلف پاسخ دهد و در زمینه‌های گوناگون مانند علم، فناوری، هنر و فرهنگ اطلاعات ارائه کند.

تعاملات چندمرحله‌ای: ChatGPT-4o قادر است در مکالمات طولانی‌تر و پیچیده‌تر شرکت کند و به سوالات و درخواست‌های کاربر در چندین مرحله پاسخ دهد.

6. PaLM (Google)

PaLM (Pathways Language Model) یک مدل زبانی بزرگ و پیشرفته است که توسط گوگل توسعه یافته است. این مدل بر اساس معماری ترانسفورمر طراحی شده و هدف اصلی آن ارتقاء توانایی‌های مدل‌های زبانی در درک و تولید زبان طبیعی است. PaLM با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش داده شده و قادر به انجام وظایف پیچیده زبانی، از جمله ترجمه، پاسخ به سوالات، تولید متن و حتی استدلال‌های منطقی است.

مدل PaLM به گونه‌ای طراحی شده که بتواند از منابع مختلف یادگیری کند و این ویژگی به آن امکان می‌دهد تا به صورت بهینه‌تری با داده‌ها کار کند و از اطلاعات به شکلی کارآمدتر استفاده کند. یکی از ویژگی‌های کلیدی PaLM توانایی آن در انجام وظایف چندگانه است؛ به این معنی که می‌تواند همزمان چندین وظیفه مختلف زبانی را انجام دهد.

گوگل این مدل را به عنوان بخشی از تلاش‌های خود برای توسعه مدل‌های زبانی چندمنظوره و ارتقاء هوش مصنوعی درک‌کننده و تولید‌کننده زبان طبیعی معرفی کرده است. با توجه به توانایی‌ها و مقیاس PaLM، این مدل نقش مهمی در توسعه تکنولوژی‌های مبتنی بر زبان طبیعی و بهبود تعاملات انسان و ماشین ایفا می‌کند.

7. BERT (Google)

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) یکی از مدل‌های زبانی مهم و تأثیرگذار است که توسط گوگل توسعه یافته است. این مدل در سال 2018 معرفی شد و از آن زمان به یکی از ابزارهای کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل شده است.

BERT بر اساس معماری ترانسفورمر ساخته شده و یکی از ویژگی‌های کلیدی آن قابلیت «دوطرفه» بودن است، به این معنی که درک زبان را هم از سمت چپ و هم از سمت راست متن انجام می‌دهد. این ویژگی به BERT اجازه می‌دهد تا ارتباطات پیچیده‌تر و معنای دقیق‌تر کلمات و عبارات را بهتر درک کند.

کاربردهای BERT بسیار گسترده است. از آن در موتورهای جستجوی گوگل برای بهبود نتایج جستجو، در سیستم‌های ترجمه ماشینی، در چت‌بات‌ها، و در بسیاری از دیگر کاربردهای پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. BERT درک عمیق‌تری از متن را امکان‌پذیر می‌کند و می‌تواند وظایفی مانند دسته‌بندی متون، پاسخ به سوالات، و تحلیل احساسات را بهبود بخشد.

به طور کلی، BERT یک پیشرفت بزرگ در زمینه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی است که تأثیر عمیقی بر نحوه تعامل ما با فناوری‌های مبتنی بر زبان داشته است.

این مقایسه نشان می‌دهد که هر یک از این مدل‌های هوش مصنوعی نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند و انتخاب بهترین مدل به نیازها و کاربردهای خاص هر پروژه بستگی دارد.

چالش تحریم ها و هوش مصنوعی ایرانی

 

نمیدانم احساسم را چگونه بیان کنم اما عمیقا احساس تحقیر میکنم درست مانند سیاه پوستی که در قرن 18-19 برای کار در مزارع پنبه از آفریقا به امریکا برده شد، تبعیض نژادی را احساس میکنم. البته که من میدانم که تحریم ها بخاطر نژادم نیست بلکه بخاطر مسائل سیاسی است، اما تصور نمیکنم اینها خیلی متفاوت باشد. ما ایرانی ها همواره خطای 403 را دیده ایم خطایی که مستقیما مربوط به تحریم هاست تحریم هایی که هدفش نه جمهوری اسلامی بلکه مردم ایران است. جالب است که تصمیم گیران تحریم ها می دانند که تحریم هایشان مردم را هدف قرار داده.

یک نقل قول معروف وجود دارد که اغلب به توماس جفرسون نسبت داده می‌شود، اگرچه منشأ دقیق آن مشخص نیست او می گوید: “بهتر است ده نفر گناهکار آزاد شوند تا اینکه یک بی‌گناه رنج بکشد.” این جمله در اصل به انگلیسی چنین است: “It is better that ten guilty persons escape than that one innocent suffer.”

این عبارت احتمالاً ریشه در گفته‌ای از سر ویلیام بلکستون، حقوقدان انگلیسی قرن 18، دارد. او در کتاب “تفسیرهایی بر قوانین انگلستان” (1769) جمله ای اینچنینی نوشته بود.

بهر حال این ایده در طول تاریخ توسط متفکران مختلف به شکل‌های گوناگون بیان شده است. تفکری که روزگاری اجازه مجازات بیگناهان را نمی داد امروز مرده است.

جهان امروز اگر چه نسبت به قرون پیش اخلاقی تر شده است اما همچنان اخلاق و قدرت با هم ناسازگارند. جهان آزاد تا امروز توهمی پروپاگاندایی بیش نبوده است. امروز که این متن را مینویسم آقای پاول دورُو Pavel Durov بنیان گذار تلگرام دستگیر شده است، آن هم به اتهام جرایم واهی! همه میدانند که موضوع این است که پاول در برابر خواست دولت ها مبنی بر جاسوسی از کاربران مقاومت کرده است و این بزرگترین علت دستگیری او توسط مدعی آزادی یعنی فرانسه است.

ما ایرانی ها با این تحریم ها سازگار شده ایم، اگرچه از طرف حکومت خودمان نیز فیلترینگ را داریم. ما با انواع و اقسام فیلترشکن ها و تحریم شکن ها توانسته ایم خود را همچنان به اینترنت و آینده متصل نگاه داریم. خطای 403 قابل رفع است و فعلا می توانیم از همه این هوش های مصنوعی با ترفند های مختلف استفاده کنیم. ما مردم ایران در مسابقه دوی این تکنولوژی های نو شرکت داریم اما مجبوریم از روی موانع بپریم در حالی که مسیر رقبا عاری از هر گونه مانعی است.

تفکر اینکه روزی یک هوش مصنوعی ساخته شده در ایران داشته باشیم کمی دور از تصور است من تا امروز سروری ندیده ام که در ایران باشد و خدمات هوش مصنوعی بدهد، بیشتر آنها که مدعی هستند هوش مصنوعی ایرانی ساخته اند در نهایت مشخص می شود که ساخته آن ها تنها یک API است که به یکی از هوش های مصنوعی معروف متصل شده است.

تجربه شخصی: سایت Avalai.ir این هوش های مصنوعی را در اختیارمان قرار داده ، بد نیست آن را تست کنید.

مفاهیم دنیای هوش مصنوعی :

 

تیم رویایی سم در دنیای هوش مصنوعی

“تیم رویایی سام یا سم” در زمینه هوش مصنوعی به معنای تشکیل گروهی بسیار توانمند از افراد با مهارت‌های متنوع است که بتوانند نوآوری و موفقیت در حوزه هوش مصنوعی را به جلو ببرند. این تیم نه فقط از نظر توانایی فنی، بلکه از نظر خلاقیت، انعطاف‌پذیری و ایجاد فرهنگ یادگیری مستمر نیز حائز اهمیت است.

برای ساخت چنین تیمی، شرکت‌ها به دنبال افرادی هستند که نوآور باشند، بتوانند به‌راحتی با تغییرات سازگار شوند و در مواجهه با چالش‌های جدید از خود انعطاف نشان دهند. این افراد باید توانایی یادگیری سریع و حل مسائل پیچیده را داشته باشند و بتوانند هوش مصنوعی را در صنایع مختلف مثل بهداشت و امنیت سایبری به کار بگیرند.

یکی از عوامل کلیدی در موفقیت چنین تیمی، ایجاد یک فرهنگ یادگیری مداوم است که به تیم کمک می‌کند تا همیشه در خط مقدم فناوری‌ها و روندهای جدید قرار داشته باشد. همچنین تأکید بر اخلاقیات در هوش مصنوعی از دیگر ویژگی‌های مهم این تیم است تا نوآوری‌ها با ارزش‌های اجتماعی همخوانی داشته باشند و مشکلاتی مانند تبعیض در الگوریتم‌ها کاهش یابد.

برای جذب افراد مناسب، شرکت‌ها از ابزارهای پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا کسانی را پیدا کنند که هم از نظر فنی و هم از نظر اهداف کلی شرکت همسو باشند.

در نهایت، مفهوم “تیم رویایی سام” به معنای ساختن گروهی است که بتوانند به طور مستمر یاد بگیرند، نوآوری کنند و تأثیرات طولانی‌مدتی در آینده هوش مصنوعی بگذارند.

“تیم رؤیایی سم” در هوش مصنوعی به گروهی از متخصصان، محققان و توسعه‌دهندگانی اشاره دارد که سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، برای پیشبرد مرزهای هوش مصنوعی گرد هم آورده است. این تیم بر روی پروژه‌های بزرگی مانند توسعه مدل‌های زبان قدرتمند مانند GPT، اخلاق هوش مصنوعی، و اطمینان از به‌کارگیری مسئولانه این فناوری‌ها کار می‌کند.

اصطلاح “تیم رؤیایی” نه تنها بر برتری فنی، بلکه بر دیدگاه مشترک اعضای این تیم برای آینده هوش مصنوعی تأکید دارد. هدف اصلی این تیم، علاوه بر نوآوری، تضمین ایمنی و مسائل اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی است. اعضای این گروه ترکیبی از استعدادهای متنوع را گرد هم آورده‌اند تا به چالش‌های گسترده‌تری مانند تأثیر اقتصادی هوش مصنوعی و اهمیت وضع قوانین برای جلوگیری از سوءاستفاده از فناوری‌های قدرتمند بپردازند. AIM

شبکه های 7G

شبکه‌های 7G (نسل هفتم شبکه‌ها) هنوز به طور رسمی معرفی نشده‌اند و در حال حاضر بیشتر در حوزه نظری و پیش‌بینی‌ها قرار دارند. با این حال، می‌توان به بررسی مفهوم و پیش‌بینی‌های مربوط به این شبکه‌ها در زمینه هوش مصنوعی پرداخت.

تعریف: 7G به نسل هفتم فناوری‌های شبکه‌های بی‌سیم اشاره دارد که انتظار می‌رود پس از 6G ارائه شود. این نسل از شبکه‌ها به احتمال زیاد بر روی بهبود سرعت، ظرفیت و قابلیت‌های اتصال تمرکز خواهد کرد.
پیشرفت‌های فناوری: پیش‌بینی می‌شود که 7G با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء (IoT)، و ارتباطات کوانتومی، به طور قابل توجهی به بهبود کیفیت و سرعت ارتباطات کمک کند.

توسعه تدریجی: شبکه‌های 7G به عنوان یک پیشرفت طبیعی از نسل‌های قبلی (2G، 3G، 4G و 5G) و به ویژه 6G در نظر گرفته می‌شوند. هر نسل جدید از شبکه‌ها به دنبال رفع محدودیت‌ها و نیازهای نسل قبلی بوده است.
تحقیقات و نوآوری‌ها: محققان و شرکت‌های فناوری در حال حاضر در حال تحقیق و توسعه فناوری‌هایی هستند که می‌توانند به تحقق 7G کمک کنند. این تحقیقات شامل بهبود زیرساخت‌ها، افزایش ظرفیت و امنیت شبکه و استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت بهینه منابع شبکه است.

سرعت و ظرفیت بالا: 7G انتظار می‌رود که سرعت‌های چندین برابر بیشتر از 5G و 6G را ارائه دهد و بتواند تعداد بیشتری از دستگاه‌ها را به طور همزمان پشتیبانی کند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: یکی از ویژگی‌های کلیدی 7G می‌تواند ادغام عمیق‌تر هوش مصنوعی در مدیریت شبکه باشد. این به معنای استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ت بهبود کیفیت خدمات است.
ارتباطات بی‌درنگ: 7G می‌تواند به ارتباطات بی‌درنگ (real-time) در برنامه‌های کاربردی مختلف، از جمله واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) کمک کند و تجربه‌های جدیدی را برای کاربران فراهم کند.
اینترنت اشیاء (IoT): با افزایش تعداد دستگاه‌های متصل به اینترنت، 7G می‌تواند به طور مؤثری از IoT پشتیبانی کند و به مدیریت و تحلیل داده‌های حجیم از این دستگاه‌ها کمک کند.

برای پیاده‌سازی 7G نیاز به زیرساخت‌های جدید و پیشرفته وجود دارد که ممکن است هزینه‌بر باشد.
امنیت و حریم خصوصی: با افزایش قابلیت‌ها و تعداد دستگاه‌های متصل، چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی نیز افزایش می‌یابد.

به طور کلی، شبکه‌های 7G به عنوان یک مرحله پیشرفته در توسعه فناوری‌های ارتباطی در نظر گرفته می‌شوند و انتظار می‌رود که با ادغام هوش مصنوعی و دیگر فناوری‌های نوظهور، تحولی در نحوه ارتباطات و تعاملات دیجیتال ایجاد کنند. با این حال، هنوز زمان زیادی تا تحقق کامل این فناوری باقی مانده و نیاز به تحقیقات و نوآوری‌های بیشتری دارد.

 

محاسبات کوانتومی و ارتباط آن با هوش مصنوعی

محاسبات کوانتومی به معنای استفاده از اصول مکانیک کوانتومی برای پردازش اطلاعات است. در این نوع محاسبات، به جای بیت‌های کلاسیک که تنها می‌توانند در حالت‌های 0 یا 1 قرار بگیرند، از کیوبیت‌ها (qubits) استفاده می‌شود که می‌توانند به طور همزمان در حالت‌های مختلف قرار بگیرند. این قابلیت به محاسبات کوانتومی اجازه می‌دهد تا به طور قابل توجهی سرعت و کارایی محاسبات را افزایش دهد، به ویژه در مسائلی که شامل پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده هستند. با توجه به اینکه هوش مصنوعی به تحلیل داده‌های حجیم و پیچیده وابسته است، محاسبات کوانتومی می‌تواند به تسریع الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بهبود دقت مدل‌ها کمک کند. به عنوان مثال، می‌توان از کوانتوم برای حل مسائل بهینه‌سازی، شبیه‌سازی‌های پیچیده و یادگیری عمیق استفاده کرد که در آن‌ها زمان محاسباتی می‌تواند به شدت کاهش یابد.

در حال حاضر، محاسبات کوانتومی در مرحله‌ای از توسعه قرار دارد که به آن “مرحله تحقیق و آزمایش” گفته می‌شود. شرکت‌های بزرگ فناوری و مؤسسات تحقیقاتی در حال توسعه و آزمایش رایانه‌های کوانتومی هستند، اما هنوز به مقیاس تجاری نرسیده‌اند. برخی از شرکت‌ها مانند IBM، Google و D-Wave در حال توسعه پروتوتایپ‌های رایانه‌های کوانتومی هستند و به دنبال حل چالش‌های مهمی مانند خطای محاسباتی و مقیاس‌پذیری هستند. همچنین، تحقیقات در زمینه الگوریتم‌های کوانتومی که بتوانند به طور خاص در زمینه هوش مصنوعی کاربرد داشته باشند، در حال انجام است. با این حال، برای اینکه محاسبات کوانتومی به طور گسترده‌ای در کاربردهای عملی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرد، هنوز زمان نیاز است و چالش‌های فنی و نظری زیادی باید حل شود.

یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین (Machine Learning) به عنوان یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی، به فرآیندهایی اشاره دارد که به سیستم‌ها و الگوریتم‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، تصمیم‌گیری کنند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا از تجربیات گذشته خود بهره‌برداری کنند و به تدریج بهبود یابند. این فرآیند معمولاً شامل سه مرحله اصلی است: جمع‌آوری داده‌ها، آموزش مدل و ارزیابی مدل. در مرحله جمع‌آوری داده‌ها، داده‌های مربوط به یک مسئله خاص جمع‌آوری می‌شوند. سپس، این داده‌ها برای آموزش مدل به کار می‌روند؛ مدل با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی می‌کند. در نهایت، مدل ارزیابی می‌شود تا سنجش دقت و عملکرد آن مشخص شود.

یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای در کاربردهای مختلف هوش مصنوعی، از جمله پردازش زبان طبیعی، شناسایی تصویر، پیش‌بینی بازار، و سیستم‌های توصیه‌گر استفاده می‌شود. به عنوان مثال، در پردازش زبان طبیعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به نرم‌افزارها این امکان را می‌دهند که متن را تحلیل کرده و معانی مختلف را تشخیص دهند، که این امر در چت‌بات‌ها و سیستم‌های ترجمه خودکار کاربرد دارد. همچنین، در شناسایی تصویر، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند تصاویر را تجزیه و تحلیل کنند و اشیاء یا ویژگی‌های خاصی را شناسایی کنند، که در برنامه‌های کاربردی مانند تشخیص چهره و تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدئوها بسیار مؤثر است.

امروزه، هوش مصنوعی‌های متعددی از قابلیت‌های یادگیری ماشین بهره‌برداری می‌کنند. به عنوان مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی مانند Google Assistant و Siri از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پردازش دستورات صوتی و یادگیری عادات کاربران استفاده می‌کنند. همچنین، پلتفرم‌های اجتماعی مانند Facebook و Instagram از یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی محتوا و تبلیغات به کاربران استفاده می‌کنند. به طور کلی، یادگیری ماشین به عنوان یکی از کلیدهای اصلی در پیشرفت هوش مصنوعی مدرن، به طور مداوم در حال توسعه و بهبود است و در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها کاربرد دارد.

 

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) است که به طور خاص بر روی شبکه‌های عصبی مصنوعی با ساختارهای عمیق و پیچیده تمرکز دارد. این فناوری از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی برای شناسایی الگوها و استخراج ویژگی‌ها از داده‌ها استفاده می‌کند. به طور خاص، یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی چندلایه (Deep Neural Networks) استفاده می‌کند که قادر به یادگیری ویژگی‌های پیچیده و انتزاعی از داده‌های ورودی هستند. به عنوان مثال، این شبکه‌ها می‌توانند در پردازش تصاویر، صوت و متن به کار روند و به شناسایی اشیاء، تشخیص گفتار و ترجمه زبان‌ها کمک کنند.

یادگیری عمیق به دلیل توانایی‌اش در پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده، به سرعت در حال گسترش است و در صنایع مختلفی مانند بهداشت و درمان، خودروهای خودران، خدمات مالی و سرگرمی کاربرد دارد. یکی از عوامل کلیدی موفقیت یادگیری عمیق، در دسترس بودن داده‌های بزرگ و قدرت پردازشی بالا (مانند استفاده از GPUها) است که امکان آموزش مدل‌های پیچیده را فراهم می‌کند. همچنین، پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌ها و تکنیک‌های بهینه‌سازی، به بهبود دقت و کارایی این مدل‌ها کمک کرده است. در حال حاضر، یادگیری عمیق به عنوان یکی از مهم‌ترین و تأثیرگذارترین فناوری‌ها در زمینه هوش مصنوعی شناخته می‌شود و به طور مداوم در حال توسعه و بهبود است.

 

Computer Vision چیست؟

Computer Vision (بینایی ماشین) شاخه‌ای از علم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها و سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که از طریق پردازش و تحلیل تصاویر و ویدئوها، اطلاعاتی را از دنیای واقعی استخراج کنند. هدف اصلی بینایی ماشین شبیه‌سازی توانایی‌های بینایی انسان است، به طوری که سیستم‌ها بتوانند اشیاء، افراد، و حرکات را شناسایی کرده و تفسیر کنند. این تکنولوژی شامل فرآیندهایی مانند تشخیص اشیاء، شناسایی چهره، ردیابی حرکت، و تحلیل صحنه می‌شود. بینایی ماشین در بسیاری از کاربردها مانند خودروهای خودران، سیستم‌های امنیتی، پزشکی (تحلیل تصاویر پزشکی)، و واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

آیا اکنون چنین تکنولوژی در اختیار داریم؟
بله، فناوری بینایی ماشین در حال حاضر به طور گسترده‌ای در صنایع مختلف به کار گرفته می‌شود و پیشرفت‌های قابل توجهی در این زمینه حاصل شده است. امروزه، سیستم‌های بینایی ماشین می‌توانند به طور مؤثر اشیاء را شناسایی و ردیابی کنند، چهره‌ها را شناسایی کنند و حتی احساسات افراد را تحلیل کنند. این تکنولوژی در برنامه‌های کاربردی مانند تشخیص چهره در تلفن‌های هوشمند، سیستم‌های نظارتی، و حتی در خودروهای خودران به کار می‌رود. همچنین، با پیشرفت الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی، دقت و کارایی سیستم‌های بینایی ماشین به طور قابل توجهی افزایش یافته است. به طور کلی، بینایی ماشین اکنون در مراحل پیشرفته‌ای از توسعه قرار دارد و در حال بهبود مستمر است، و انتظار می‌رود که در آینده کاربردهای بیشتری پیدا کند.

 

یادگیری ماشین کوانتومی (Quantum Machine Learning)

یادگیری ماشین کوانتومی (Quantum Machine Learning یا QML) به تقاطع دو حوزه محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین اشاره دارد. این حوزه به دنبال استفاده از قدرت محاسبات کوانتومی برای بهبود الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. با توجه به توانایی‌های منحصر به فرد محاسبات کوانتومی، مانند هم‌زمانی کیوبیت‌ها و پردازش موازی، QML می‌تواند به حل مسائل پیچیده‌ای بپردازد که برای الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین زمان‌بر و دشوار هستند. به عنوان مثال، QML می‌تواند در بهینه‌سازی مدل‌ها، تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده، کشف الگوها و شبیه‌سازی‌های پیچیده در زمینه‌های مختلف مانند بیوانفورماتیک، مالی و علوم داده به کار رود.

استفاده از یادگیری ماشین کوانتومی در حال حاضر در مرحله تحقیق و توسعه قرار دارد. محققان در حال بررسی و طراحی الگوریتم‌های جدیدی هستند که می‌توانند از قدرت محاسبات کوانتومی بهره‌برداری کنند. برخی از این الگوریتم‌ها شامل الگوریتم‌های کوانتومی برای طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد داده‌ها هستند که می‌توانند به طور قابل توجهی کارایی و سرعت پردازش را افزایش دهند. با این حال، هنوز چالش‌های فنی و نظری زیادی وجود دارد که باید حل شوند، از جمله نیاز به رایانه‌های کوانتومی پایدار و مقیاس‌پذیر و توسعه ابزارهای نرم‌افزاری مناسب. به همین دلیل، اگرچه QML پتانسیل بالایی دارد، اما هنوز در مراحل ابتدایی خود قرار دارد و تحقیقات بیشتری برای تحقق کامل آن لازم است.

 

AGI (Artificial General Intelligence) و معنای آن در دنیای هوش مصنوعی

AGI یا “هوش عمومی مصنوعی” به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که قادر است وظایف و قابلیت‌های شناختی انسانی را با سطحی از انعطاف‌پذیری و عمومی بودن انجام دهد. بر خلاف هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) که تنها برای انجام وظایف خاص و مشخص طراحی شده است، AGI می‌تواند در زمینه‌های مختلف، از یادگیری و استدلال گرفته تا حل مسائل و درک زبان طبیعی، عمل کند. به عبارت دیگر، AGI به یک سیستم هوش مصنوعی اشاره دارد که قادر است در هر زمینه‌ای به طور مستقل عمل کند و نه تنها در یک حوزه خاص.

زیرشاخه‌ها و کاربردهای AGI

AGI به طور عمده در زیرشاخه‌های مختلف هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های خبره قرار می‌گیرد. با این حال، AGI به عنوان یک هدف بلندمدت در تحقیقات هوش مصنوعی مطرح است و هنوز به طور کامل محقق نشده است. استفاده‌های فعلی از AGI بیشتر در حوزه‌های تحقیقاتی و نظری است، زیرا هنوز سیستم‌های AGI عملی و تجاری وجود ندارند. با این حال، برخی از کاربردهای نظری AGI شامل توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که قادر به یادگیری و انطباق با شرایط جدید هستند، شبیه‌سازی رفتارهای انسانی و ایجاد ربات‌های هوشمند است.

به عنوان مثال، در حوزه‌هایی مانند رباتیک، AGI می‌تواند به ربات‌ها اجازه دهد تا در محیط‌های غیرقابل پیش‌بینی و متغیر به طور مستقل عمل کنند. همچنین در زمینه‌های پزشکی، AGI می‌تواند به تحلیل داده‌های پیچیده و ارائه تشخیص‌های دقیق‌تر کمک کند. با وجود اینکه AGI هنوز در مراحل اولیه تحقیق و توسعه قرار دارد، بسیاری از محققان و کارشناسان بر این باورند که تحقق آن می‌تواند تحولاتی بزرگ در چگونگی تعامل انسان‌ها با فناوری و درک ما از هوش و شناخت ایجاد کند.

 

دستیاران صوتی (Voice Assistants)

دستیاران صوتی، نرم‌افزارهای هوش مصنوعی هستند که به کاربران این امکان را می‌دهند تا با استفاده از فرمان‌های صوتی با دستگاه‌ها و سیستم‌ها تعامل داشته باشند. این فناوری‌ها، مانند Siri، Google Assistant و Alexa، توانایی پردازش زبان طبیعی (NLP) را دارند و می‌توانند به سوالات پاسخ دهند، وظایف را انجام دهند و اطلاعات را جستجو کنند. دستیاران صوتی به طور قابل توجهی تجربه کاربری را بهبود بخشیده‌اند و به کاربران این امکان را می‌دهند که با دسترسی آسان‌تر و سریع‌تر به اطلاعات و خدمات، زندگی روزمره خود را مدیریت کنند. این فناوری‌ها همچنین در حوزه‌های مختلفی مانند خانه‌های هوشمند، خودروها و خدمات مشتریان به کار گرفته می‌شوند و به افزایش بهره‌وری و راحتی کاربران کمک می‌کنند.

 

مترجم‌ها (Translators)

مترجم‌های هوش مصنوعی، ابزارهایی هستند که به کاربران این امکان را می‌دهند تا متون و گفتار را به زبان‌های مختلف ترجمه کنند. این فناوری‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، به تحلیل و ترجمه متن‌ها می‌پردازند. به عنوان مثال، Google Translate و DeepL نمونه‌هایی از مترجم‌های هوش مصنوعی هستند که به کاربران اجازه می‌دهند تا به راحتی زبان‌ها را ترجمه کنند. این فناوری‌ها به طور مداوم در حال بهبود هستند و با یادگیری از داده‌های جدید، دقت و کیفیت ترجمه‌ها را افزایش می‌دهند. مترجم‌های هوش مصنوعی به ویژه در دنیای جهانی‌شده امروز، به تسهیل ارتباطات بین‌فرهنگی و تجاری کمک می‌کنند و به افراد این امکان را می‌دهند که بدون موانع زبانی با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.

 

سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)

سیستم‌های توصیه‌گر، ابزارهای هوش مصنوعی هستند که به کاربران پیشنهاداتی بر اساس علایق و رفتارهای گذشته آن‌ها ارائه می‌دهند. این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های کاربران، مانند تاریخچه خرید، جستجوها و نظرات، می‌توانند به پیش‌بینی نیازها و خواسته‌های کاربران بپردازند. نمونه‌هایی از این سیستم‌ها شامل الگوریتم‌های مورد استفاده در پلتفرم‌های استریمینگ مانند Netflix و Spotify هستند که محتوا را بر اساس سلیقه‌های کاربر پیشنهاد می‌دهند. سیستم‌های توصیه‌گر به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا تجربه شخصی‌سازی شده‌ای را برای مشتریان خود ایجاد کنند و در نتیجه، وفاداری و رضایت مشتریان را افزایش دهند. این فناوری‌ها همچنین در تجارت الکترونیک، شبکه‌های اجتماعی و تبلیغات دیجیتال به کار گرفته می‌شوند و به بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی کمک می‌کنند.

 

بیومیمیکری (Biomimicry) چیست؟

بیومیمیکری یا الهام‌گیری از طبیعت به معنای استفاده از الگوها، سیستم‌ها و فرآیندهای طبیعی برای حل مشکلات انسانی و طراحی فناوری‌ها است. این مفهوم به دنبال این است که درک عمیق‌تری از طبیعت و روش‌های کارکرد آن داشته باشیم و از این دانش برای بهبود طراحی‌ها و فرآیندهای خود بهره‌برداری کنیم. به عنوان مثال، طراحی پره‌های توربین بادی بر اساس شکل بال پرندگان یا ایجاد مواد جدید با خواص مشابه به پوست آفتاب‌پرست (که تغییر رنگ می‌دهد) نمونه‌هایی از بیومیمیکری هستند. این رویکرد نه تنها می‌تواند به بهبود کارایی و عملکرد محصولات و سیستم‌ها کمک کند، بلکه می‌تواند به پایداری و کاهش اثرات منفی بر محیط زیست نیز منجر شود.

بیومیمیکری و هوش مصنوعی

در حوزه هوش مصنوعی، بیومیمیکری به عنوان یک منبع الهام برای طراحی الگوریتم‌ها و سیستم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. طبیعت به میلیون‌ها سال تکامل رسیده است و بسیاری از فرآیندها و سیستم‌های طبیعی به طور بهینه عمل می‌کنند. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) که برای یادگیری عمیق استفاده می‌شوند، از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. همچنین، الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی مانند الگوریتم‌های ژنتیک و الگوریتم‌های کلونی مورچه‌ها به فرآیندهای طبیعی مانند انتخاب طبیعی و رفتار اجتماعی حشرات تکیه دارند. با استفاده از بیومیمیکری، محققان و مهندسان می‌توانند سیستم‌های هوش مصنوعی را به گونه‌ای طراحی کنند که نه تنها کارآمدتر باشند، بلکه قابلیت انطباق و یادگیری بهتری نیز داشته باشند. این رویکرد می‌تواند به ایجاد فناوری‌های نوآورانه و پایدار کمک کند و به حل چالش‌های پیچیده‌ای که بشر با آن‌ها مواجه است، یاری رساند.

 

 

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی (AI) است که به تعامل بین ماشین‌ها و زبان‌های انسانی می‌پردازد. هدف اصلی NLP این است که به کامپیوترها اجازه دهد تا زبان طبیعی را بفهمند، تفسیر کنند و تولید کنند. این فناوری به طور گسترده‌ای در کاربردهای مختلفی مانند ترجمه خودکار، تحلیل احساسات، چت‌بات‌ها، جستجوی اطلاعات و دستیارهای صوتی (مانند Siri و Google Assistant) استفاده می‌شود. NLP شامل چندین حوزه است، از جمله تحلیل نحوی (syntactic analysis)، تحلیل معنایی (semantic analysis)، شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (named entity recognition)، و تحلیل متن. خود ChatGPT یکی از قویترین NLP ها را درون خود احیا کرده است و همین امر به این هوش مصنوعی قدرت باورنکردنی در فهم منظور مخاطبین خود عطا کرده است.

چالش‌ها و پیشرفت‌ها

یکی از چالش‌های اصلی در NLP، تنوع و پیچیدگی زبان‌های انسانی است. زبان‌ها شامل اصطلاحات، جملات معکوس، مبهمات و تفاوت‌های فرهنگی هستند که می‌توانند درک صحیح را دشوار کنند. با این حال، پیشرفت‌های اخیر در زمینه یادگیری ماشین و به‌ویژه یادگیری عمیق (deep learning) به بهبود عملکرد مدل‌های NLP کمک کرده است. به عنوان مثال، مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)، مانند BERT و GPT، توانسته‌اند نتایج بسیار خوبی در وظایف مختلف NLP ارائه دهند و به ماشین‌ها کمک کنند تا درک بهتری از متن و گفتار انسانی داشته باشند. این پیشرفت‌ها به نوبه خود به توسعه کاربردهای جدید و پیشرفته در حوزه‌های مختلف، از جمله خدمات مشتری، محتوای تولیدی و تحلیل داده‌ها کمک کرده است.

1. تشخیص گفتار (Speech Recognition)

تشخیص گفتار به فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که توانایی شناسایی و تبدیل گفتار انسان به متن را دارند. این فناوری به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) توسعه یافته است. در این فرآیند، صوت به ویژگی‌های دیجیتال تبدیل می‌شود و سپس این ویژگی‌ها با استفاده از مدل‌های آماری یا یادگیری عمیق تجزیه و تحلیل می‌شوند تا متن معادل تولید شود. کاربردهای تشخیص گفتار بسیار گسترده است و شامل دستیارهای صوتی مانند Siri و Google Assistant، سیستم‌های کنترل صوتی، نرم‌افزارهای زیرنویس خودکار و ابزارهای فراگیر برای افراد دارای معلولیت می‌شود. این فناوری به طور فزاینده‌ای در صنایع مختلف، از جمله بهداشت، خودروسازی و خدمات مشتری استفاده می‌شود.

2. مدل‌های تولیدی (Generative Models)

مدل‌های تولیدی به نوعی از مدل‌های یادگیری ماشین اطلاق می‌شوند که قادر به ایجاد داده‌های جدید مشابه داده‌های آموزشی هستند. این مدل‌ها می‌توانند بر اساس الگوهای موجود در داده‌ها، محتوای جدیدی تولید کنند. یکی از معروف‌ترین انواع مدل‌های تولیدی، شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) است که شامل دو شبکه عصبی است: یکی برای تولید داده و دیگری برای ارزیابی کیفیت داده‌های تولید شده. کاربردهای مدل‌های تولیدی شامل تولید تصاویر، ویدئوها، موسیقی، متن و حتی شبیه‌سازی داده‌های پزشکی است. این مدل‌ها همچنین در زمینه‌های خلاقانه مانند هنر دیجیتال و نوشتن محتوا به کار می‌روند و به طراحان و هنرمندان کمک می‌کنند تا ایده‌های جدیدی را خلق کنند.

 

 Virtual Game Worlds (جهان‌های بازی مجازی)

جهان‌های بازی مجازی به محیط‌های دیجیتالی اشاره دارند که در آن‌ها بازیکنان می‌توانند در قالب شخصیت‌های مجازی به تعامل با یکدیگر و با دنیای بازی بپردازند. هوش مصنوعی در این زمینه به‌عنوان ابزاری برای ایجاد شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC) و بهبود تجربه کاربری عمل می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به NPC‌ها اجازه دهند تا رفتارهای واقع‌گرایانه‌تری داشته باشند و به بازیکنان واکنش نشان دهند. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند برای شخصی‌سازی تجربه بازی و بهینه‌سازی چالش‌ها و مأموریت‌ها بر اساس توانایی‌های بازیکن به کار رود. به طور کلی، این فناوری می‌تواند به ایجاد دنیای بازی‌های پیچیده و جذاب کمک کند که تجربه‌ای عمیق‌تر و تعاملی‌تر را برای بازیکنان فراهم می‌آورد.

 

AI Trading (تجارت هوش مصنوعی)

تجارت هوش مصنوعی به استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های بازار و انجام معاملات مالی اشاره دارد. این سیستم‌ها می‌توانند با بررسی داده‌های تاریخی و الگوهای بازار، پیش‌بینی‌های دقیقی درباره تغییرات قیمت‌ها انجام دهند و به صورت خودکار خرید و فروش را انجام دهند. هوش مصنوعی در این زمینه می‌تواند به کاهش ریسک‌ها، افزایش سود و بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی کمک کند. همچنین، با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته، این سیستم‌ها قادر به شناسایی فرصت‌های معاملاتی جدید و واکنش به تغییرات بازار در زمان واقعی هستند.

 

هوش مصنوعی در پزشکی Medicine

در حوزه پزشکی، هوش مصنوعی به کارگیری الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی نتایج درمان و بهبود فرآیندهای پزشکی است. این فناوری می‌تواند به پزشکان در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی (مانند MRI و CT اسکن) کمک کند و به دقت تشخیص بیماری‌ها بیفزاید. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در توسعه داروها و درمان‌های شخصی‌سازی‌شده، با تحلیل داده‌های ژنتیکی و بالینی بیماران، نقش مؤثری ایفا کند. به‌طور کلی، استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی می‌تواند به بهبود کیفیت خدمات بهداشتی و کاهش هزینه‌ها کمک کند.

 

Autopilots (سیستم‌های خودران)

سیستم‌های خودران، که به‌عنوان اتوپایلوت نیز شناخته می‌شوند، به فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که به وسایل نقلیه اجازه می‌دهند به‌طور خودکار و بدون نیاز به راننده، حرکت کنند. هوش مصنوعی در این زمینه برای تحلیل داده‌های حسگرها، شناسایی موانع، و تصمیم‌گیری در زمان واقعی استفاده می‌شود. این سیستم‌ها می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، رفتارهای پیچیده‌ای را شبیه‌سازی کنند و به این ترتیب ایمنی و کارایی سفر را افزایش دهند. به‌طور کلی، این فناوری می‌تواند به کاهش تصادفات و بهبود تجربه سفر کمک کند.

 

Robotics (رباتیک)

رباتیک به طراحی، ساخت و استفاده از ربات‌ها برای انجام وظایف مختلف اشاره دارد. هوش مصنوعی به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا با محیط خود تعامل کنند، یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. این فناوری می‌تواند به ربات‌ها کمک کند تا در محیط‌های پیچیده مانند کارخانجات، بیمارستان‌ها و حتی در خانه‌ها کار کنند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری، ربات‌ها می‌توانند وظایف مختلفی را از جمله شناسایی اشیاء، حرکت در محیط و تعامل با انسان‌ها انجام دهند. به‌طور کلی، هوش مصنوعی می‌تواند به ربات‌ها این امکان را بدهد که به‌طور مستقل عمل کنند و در انجام وظایف به انسان‌ها کمک کنند.

 

استانداردهای اخلاقی در هوش مصنوعی

استانداردهای اخلاقی در هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از اصول و راهنماها اطلاق می‌شود که هدف آن‌ها تضمین توسعه، پیاده‌سازی و استفاده مسئولانه از فناوری‌های هوش مصنوعی است. با توجه به پیشرفت سریع این فناوری و تأثیر گسترده‌ای که بر زندگی روزمره، اقتصاد و جامعه دارد، رعایت این استانداردها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. برخی از اصول کلیدی شامل شفافیت، مسئولیت‌پذیری، عدالت و احترام به حریم خصوصی می‌باشند. شفافیت به این معناست که الگوریتم‌ها و تصمیمات هوش مصنوعی باید قابل درک و توضیح باشند، به طوری که کاربران و ذینفعان بتوانند به راحتی بفهمند که چگونه و چرا یک تصمیم گرفته شده است.

مسئولیت‌پذیری به این معناست که توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها باید مسئولیت پیامدهای استفاده از هوش مصنوعی را بپذیرند و در صورت بروز مشکلات، تدابیر لازم را برای جبران آن‌ها اتخاذ کنند. عدالت به معنای جلوگیری از تبعیض و نابرابری در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی است، به ویژه در حوزه‌هایی مانند استخدام، تأمین اجتماعی و خدمات عمومی. همچنین، احترام به حریم خصوصی کاربران و حفاظت از داده‌های شخصی آن‌ها از دیگر اصول مهم است. برای اطمینان از رعایت این استانداردها، بسیاری از سازمان‌ها و کشورهای مختلف در حال تدوین سیاست‌ها و چارچوب‌های قانونی هستند که به توسعه و استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی کمک می‌کند.

چالش‌ها و آینده

با این حال، پیاده‌سازی این استانداردهای اخلاقی با چالش‌هایی مواجه است. یکی از چالش‌ها، عدم وجود توافق عمومی در مورد تعاریف و معیارهای اخلاقی است، زیرا دیدگاه‌ها و فرهنگ‌ها در این زمینه ممکن است متفاوت باشند. همچنین، سرعت پیشرفت فناوری باعث می‌شود که قوانین و استانداردها نتوانند به سرعت تغییرات را دنبال کنند. در آینده، نیاز به همکاری بین دولت‌ها، صنایع و جامعه مدنی برای ایجاد و اجرای استانداردهای اخلاقی در هوش مصنوعی احساس می‌شود. این همکاری می‌تواند باعث ایجاد یک چارچوب جامع و جهانی برای استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی شود که به نفع تمام ذینفعان باشد.

 

امنیت :

حریم خصوصی (Privacy)

حریم خصوصی به معنای حق افراد برای کنترل اطلاعات شخصی و داده‌های خود است. در دنیای دیجیتال امروز، با رشد فناوری‌های نوینی مانند هوش مصنوعی، نگرانی‌ها درباره حریم خصوصی به شدت افزایش یافته است. هوش مصنوعی معمولاً به داده‌های بزرگ و تحلیل آن‌ها وابسته است و این امر می‌تواند منجر به جمع‌آوری و پردازش اطلاعات شخصی کاربران شود. به همین دلیل، حفاظت از حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است. لازم است که شرکت‌ها و سازمان‌ها از روش‌های مناسب برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها استفاده کنند تا اطمینان حاصل شود که حریم خصوصی کاربران رعایت می‌شود و اطلاعات آن‌ها در معرض خطر قرار نمی‌گیرد. قوانین و مقرراتی مانند GDPR (قانون حفاظت از داده‌های عمومی) در اروپا به عنوان ابزاری برای حفاظت از حریم خصوصی کاربران در فضای دیجیتال به کار می‌روند.

امنیت سایبری (Cyber Security)

امنیت سایبری به مجموعه‌ای از فناوری‌ها، فرآیندها و رویه‌ها اشاره دارد که هدف آن حفاظت از سیستم‌ها، شبکه‌ها و داده‌ها در برابر حملات سایبری و تهدیدات دیجیتال است. با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف، امنیت سایبری نیز به یکی از چالش‌های اصلی تبدیل شده است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به عنوان اهداف جذابی برای هکرها و مجرمان سایبری باشند، زیرا ممکن است شامل داده‌های حساس و ارزشمند باشند. به همین دلیل، نیاز به توسعه و پیاده‌سازی راهکارهای امنیتی قوی در سیستم‌های هوش مصنوعی احساس می‌شود. این شامل استفاده از الگوریتم‌های رمزنگاری، شناسایی تهدیدات با استفاده از یادگیری ماشین و ایجاد سیستم‌های تشخیص نفوذ است که می‌توانند به شناسایی و مقابله با حملات سایبری کمک کنند.

حسابرسی امنیتی (Security Audit)

حسابرسی امنیتی فرآیندی است که طی آن، سیستم‌ها و زیرساخت‌های فناوری اطلاعات بررسی می‌شوند تا نقاط ضعف و آسیب‌پذیری‌های امنیتی شناسایی شوند. در زمینه هوش مصنوعی، این فرآیند می‌تواند شامل ارزیابی الگوریتم‌ها، داده‌ها و سیاست‌های امنیتی باشد. هدف از حسابرسی امنیتی، اطمینان از اینکه سیستم‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی به درستی پیکربندی شده‌اند و از استانداردهای امنیتی پیروی می‌کنند، است. همچنین، این حسابرسی می‌تواند به شناسایی و مدیریت ریسک‌ها و تهدیدات امنیتی کمک کند و به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که در صورت بروز حملات یا نقض‌های امنیتی، به سرعت واکنش نشان دهند. در نهایت، حسابرسی امنیتی به عنوان یک ابزار کلیدی برای بهبود امنیت و حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کند.

 

جاسوسی شرکتی (Corporate Espionage) در دنیای هوش مصنوعی

جاسوسی شرکتی به اقداماتی اطلاق می‌شود که در آن یک شرکت تلاش می‌کند تا اطلاعات حساس و استراتژیک شرکت‌های رقیب را به‌دست آورد. این اطلاعات می‌تواند شامل اسرار تجاری، استراتژی‌های بازاریابی، داده‌های مشتری، فناوری‌های نوآورانه و هر نوع اطلاعاتی باشد که می‌تواند به شرکت جاسوس کمک کند تا در بازار رقابتی پیشی بگیرد. در دنیای هوش مصنوعی، جاسوسی شرکتی می‌تواند به شکل‌های مختلفی از جمله هک سیستم‌های داده، استفاده از نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل داده، یا حتی جذب کارکنان کلیدی رقیب برای به‌دست آوردن اطلاعات انجام شود.

اهداف جاسوسی شرکتی معمولاً شامل موارد زیر است:

کسب اطلاعات رقابتی: به‌دست آوردن اطلاعاتی که می‌تواند به شرکت کمک کند تا استراتژی‌های بهتری برای رقابت با رقبای خود تدوین کند.
کاهش هزینه‌ها و زمان: با دسترسی به اطلاعات مربوط به محصولات و خدمات رقیب، شرکت‌ها می‌توانند هزینه‌های تحقیق و توسعه را کاهش دهند و زمان عرضه محصولات جدید را تسریع کنند.
توسعه فناوری: شرکت‌ها ممکن است به دنبال دسترسی به فناوری‌های نوآورانه و ایده‌های جدید باشند که بتوانند آن‌ها را به محصولات و خدمات خود اضافه کنند.
تحلیل رفتار مشتری: با جمع‌آوری اطلاعات درباره رفتار مشتریان رقیب، شرکت‌ها می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی و فروش بهتری طراحی کنند.

نمونه‌های پیاده‌سازی

در دنیای واقعی، چندین نمونه از جاسوسی شرکتی وجود دارد که در آن‌ها از فناوری‌های هوش مصنوعی برای جمع‌آوری و تحلیل اطلاعات استفاده شده است:

هک‌های سایبری: یکی از معروف‌ترین نمونه‌ها، هک شرکت سونی در سال 2014 بود که در آن اطلاعات حساسی از جمله ایمیل‌های داخلی و اطلاعات مالی آن به سرقت رفت. این حادثه نشان داد که چگونه اطلاعات می‌تواند به‌دست آید و به رقبا آسیب بزند.

جاسوسی در صنعت فناوری: در سال 2017، یک مهندس سابق شرکت گوگل به نام “آنتونی لِوندوسکی” به سرقت اطلاعات مرتبط با فناوری خودران خودرو از گوگل و انتقال آن به شرکت “اوبر” متهم شد. این پرونده نشان‌دهنده استفاده از اطلاعات فناوری و نوآوری‌های هوش مصنوعی در جاسوسی شرکتی است.

استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی: برخی شرکت‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های عمومی و کشف اطلاعات مربوط به رقبای خود استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند به طور خودکار اطلاعاتی مانند نظرات مشتریان، تحلیل‌های بازار و حتی فعالیت‌های اجتماعی رقبای خود را جمع‌آوری و تحلیل کنند.

 

سیستم‌های ضد تقلب (Anti-Fraud Systems) با کمک هوش مصنوعی

سیستم‌های ضد تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها اشاره دارند که برای شناسایی و پیشگیری از فعالیت‌های تقلبی در زمان واقعی طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های بزرگ و شناسایی الگوهای غیرعادی در رفتار کاربران، توانایی شناسایی تقلب‌های احتمالی را دارند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، این سیستم‌ها می‌توانند به طور مداوم یاد بگیرند و به روز شوند، به طوری که با افزایش پیچیدگی روش‌های تقلب، سیستم نیز بهبود یابد. این رویکرد به سازمان‌ها کمک می‌کند تا نه تنها تقلب‌های موجود را شناسایی کنند، بلکه از وقوع تقلب‌های جدید نیز جلوگیری کنند.

امروزه بسیاری از صنایع و سرویس‌ها از سیستم‌های ضد تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، صنعت مالی و بانکداری به طور گسترده‌ای از این سیستم‌ها برای شناسایی تقلب‌های کارت اعتباری، کلاهبرداری‌های آنلاین و فعالیت‌های مشکوک استفاده می‌کند. همچنین، شرکت‌های بیمه از این تکنیک‌ها برای شناسایی ادعاهای تقلبی و تحلیل رفتار مشتریان بهره می‌برند. در صنعت خرده‌فروشی آنلاین، پلتفرم‌های فروش مانند آمازون و eBay از سیستم‌های ضد تقلب برای شناسایی و جلوگیری از فروش کالاهای تقلبی و کلاهبرداری‌های پرداخت استفاده می‌کنند. علاوه بر این، شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات پرداخت مانند PayPal و Stripe از این فناوری‌ها برای تحلیل تراکنش‌ها و شناسایی الگوهای غیرعادی در زمان واقعی بهره می‌برند. این سیستم‌ها به کمک هوش مصنوعی به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا به طور مؤثرتری با تهدیدات تقلبی مقابله کنند و به حفظ امنیت و اعتماد مشتریان بپردازند.

 

 

لابی‌گری دولتی (Government Lobbying) در حوزه هوش مصنوعی

لابی‌گری دولتی به معنای تلاش گروه‌ها یا سازمان‌ها برای تأثیرگذاری بر تصمیم‌گیری‌های دولتی و سیاست‌گذاری‌ها است. در حوزه هوش مصنوعی، لابی‌گری می‌تواند شامل تلاش شرکت‌های فناوری، مؤسسات تحقیقاتی و گروه‌های غیرانتفاعی برای شکل‌دهی به قوانین، مقررات و سیاست‌های مرتبط با توسعه و استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی باشد. این تلاش‌ها می‌توانند به منظور حمایت از منافع تجاری، حفاظت از حقوق مصرف‌کنندگان، یا اطمینان از رعایت اصول اخلاقی و اجتماعی در توسعه هوش مصنوعی انجام شوند.

نمونه‌ها:

• موافقت‌نامه‌های بین‌المللی: گروه‌های لابی‌گر در بسیاری از کشورها به دولت‌ها فشار می‌آورند تا قوانین و مقرراتی را برای مدیریت استفاده از هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه‌های حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، تصویب کنند. به عنوان مثال، اتحادیه اروپا در حال کار بر روی قوانین مربوط به هوش مصنوعی است که به تأثیرات اجتماعی و اقتصادی این فناوری‌ها توجه دارد.
• گروه‌های صنعتی: شرکت‌های فناوری مانند Google و Microsoft به طور فعال در لابی‌گری برای شکل‌دهی به سیاست‌های دولتی در زمینه هوش مصنوعی و فناوری‌های نوظهور درگیر هستند. این شرکت‌ها ممکن است در تلاش باشند تا قوانین و مقرراتی را تصویب کنند که به نفع کسب‌وکارهای خود باشد و در عین حال به توسعه پایدار و اخلاقی هوش مصنوعی کمک کند.

 

مدیریت زیست‌محیطی (Environmental Management) در حوزه هوش مصنوعی

مدیریت زیست‌محیطی به مجموعه اقداماتی اشاره دارد که به منظور حفاظت از محیط زیست و بهینه‌سازی منابع طبیعی انجام می‌شود. در این راستا، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان ابزاری مؤثر برای تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی روندها و بهبود تصمیم‌گیری‌ها در زمینه مدیریت منابع طبیعی و محیط زیست عمل کند. استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی الگوهای پیچیده در داده‌های زیست‌محیطی، بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش آلودگی کمک کند.

نمونه‌ها:

• مدیریت انرژی: هوش مصنوعی در سیستم‌های مدیریت انرژی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها و شهرها استفاده می‌شود. به عنوان مثال، سیستم‌های هوشمند می‌توانند با تحلیل داده‌های مصرف انرژی، پیش‌بینی بار انرژی و تنظیم خودکار سیستم‌های گرمایش و سرمایش، به کاهش مصرف انرژی کمک کنند.
• پیش‌بینی تغییرات اقلیمی: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای پیش‌بینی تغییرات آب و هوایی و تأثیرات آن بر اکوسیستم‌ها و منابع طبیعی استفاده شوند. به عنوان مثال، استفاده از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های اقلیمی می‌تواند به پیش‌بینی بهتر و دقیق‌تر تغییرات آب و هوایی کمک کند و در نتیجه به برنامه‌ریزی بهتر برای مدیریت بحران‌ها و حفاظت از منابع طبیعی منجر شود.
• حفاظت از حیات وحش: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای تحلیل داده‌ها از دوربین‌های تله و حسگرهای محیطی استفاده شوند تا رفتار و الگوهای حیات وحش را بهتر درک کنند و به حفاظت از گونه‌های در خطر انقراض کمک کنند.

 

محاسبات نورومورفیک (Neuromorphic Computing)

محاسبات نورومورفیک به طراحی و ساخت سیستم‌های محاسباتی اشاره دارد که الگوهای عملکرد مغز انسان را تقلید می‌کنند. این نوع محاسبات به جای استفاده از معماری‌های سنتی که بر اساس پردازش خطی و منطقی است، از شبکه‌های عصبی و رفتارهای دینامیک نورون‌ها در مغز الهام می‌گیرد. هدف اصلی این نوع محاسبات، ایجاد سیستم‌هایی است که بتوانند به‌طور مؤثرتر و با مصرف انرژی کمتر، اطلاعات را پردازش و یادگیری کنند. محاسبات نورومورفیک به طور خاص در زمینه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربرد دارد و می‌تواند به شبیه‌سازی‌های پیچیده و پردازش اطلاعات در زمان واقعی کمک کند.

نحوه استفاده از محاسبات نورومورفیک

محاسبات نورومورفیک معمولاً در سیستم‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف یادگیری و پردازش داده‌ها به کار می‌روند. این سیستم‌ها می‌توانند به‌طور همزمان اطلاعات را از محیط خود دریافت کرده و به صورت غیرخطی و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری که به مغز انسان نزدیک‌تر هستند، پردازش کنند. این نوع محاسبات به ویژه در زمینه‌هایی مانند بینایی ماشین، شنوایی مصنوعی و پردازش زبان طبیعی کاربرد دارد. به عنوان مثال، در یک سیستم بینایی ماشین، محاسبات نورومورفیک می‌تواند به شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء در زمان واقعی کمک کند، بدون اینکه نیاز به پردازش‌های سنگین و زمان‌بر در معماری‌های سنتی باشد.

نمونه‌های کاربردی

1. چیپ‌های نورومورفیک: شرکت‌هایی مانند Intel و IBM چیپ‌های نورومورفیک مانند “Loihi” و “TrueNorth” را توسعه داده‌اند. این چیپ‌ها قادر به پردازش داده‌ها با الگوهای مشابه مغز انسان هستند و می‌توانند در کاربردهای مختلفی مانند روباتیک و اینترنت اشیاء (IoT) استفاده شوند.
2. شبیه‌سازی‌های عصبی: محققان از محاسبات نورومورفیک برای شبیه‌سازی عملکردهای عصبی و شناختی مغز استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، استفاده از این نوع محاسبات در پروژه‌های تحقیقاتی برای درک بهتر نحوه یادگیری و حافظه در مغز انسان.
3. کاربردهای پزشکی: محاسبات نورومورفیک در توسعه ابزارهای پزشکی، مانند پروتزهای هوشمند و سیستم‌های تشخیص بیماری، به کار می‌رود. این سیستم‌ها می‌توانند به‌طور مؤثرتر و با دقت بیشتری داده‌های بیولوژیکی را پردازش کنند.

به طور کلی، محاسبات نورومورفیک به عنوان یک رویکرد نوآورانه در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال توسعه است و به دنبال بهبود سرعت و کارایی پردازش اطلاعات و شبیه‌سازی توانایی‌های شناختی انسان می‌باشد.

 

AI-Powered Holographic Display چیست؟

AI-Powered Holographic Display (نمایشگر هولوگرافیک مبتنی بر هوش مصنوعی) به نوعی از نمایشگرها اشاره دارد که با استفاده از فناوری هولوگرافی و هوش مصنوعی، تصاویری سه‌بعدی و واقع‌گرایانه را ایجاد می‌کند. این نمایشگرها می‌توانند تصاویر و اطلاعات را به صورت هولوگرافیک به نمایش بگذارند، به طوری که بیننده احساس کند که تصاویر در فضای سه‌بعدی معلق هستند. هوش مصنوعی در این نمایشگرها برای تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها و بهینه‌سازی تجربه کاربری به کار می‌رود. به عنوان مثال، از هوش مصنوعی می‌توان برای تشخیص و ردیابی حرکات دست و بدن کاربران استفاده کرد تا تعاملات طبیعی‌تر و جذاب‌تری را فراهم کند.

کاربردها
AI-Powered Holographic Displays در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارند، از جمله:

• آموزش و آموزش پزشکی: این نمایشگرها می‌توانند به دانش‌آموزان و پزشکان کمک کنند تا مدل‌های سه‌بعدی از آناتومی بدن انسان یا سایر مفاهیم پیچیده را مشاهده کنند و با آن‌ها تعامل داشته باشند.
• سرگرمی و بازی: در صنعت بازی و سرگرمی، این نمایشگرها می‌توانند تجربه‌های تعاملی و جذاب‌تری را برای کاربران فراهم کنند، مانند بازی‌های واقعیت افزوده که تصاویر هولوگرافیک را در فضای واقعی قرار می‌دهند.
• مدل‌سازی و طراحی: طراحان و مهندسان می‌توانند از این فناوری برای ایجاد و نمایش مدل‌های سه‌بعدی پیچیده استفاده کنند و با آن‌ها در زمان واقعی کار کنند.
• تبلیغات و بازاریابی: شرکت‌ها می‌توانند از نمایشگرهای هولوگرافیک برای جذب مشتریان و ارائه محصولات خود به شیوه‌ای نوآورانه و جذاب استفاده کنند.

نمونه‌ها
در حال حاضر، چندین نمونه از نمایشگرهای هولوگرافیک مبتنی بر هوش مصنوعی در حال توسعه و آزمایش هستند. به عنوان مثال:

• Holoxica: این شرکت به توسعه نمایشگرهای هولوگرافیک پرداخته و نمونه‌هایی از نمایشگرهای سه‌بعدی را ارائه کرده است که می‌توانند تصاویر متحرک را به نمایش بگذارند.
• Microsoft HoloLens: هرچند که HoloLens به طور خاص یک نمایشگر هولوگرافیک نیست، اما ترکیبی از واقعیت افزوده و هوش مصنوعی را در یک دستگاه پوشیدنی ارائه می‌دهد که می‌تواند به عنوان یک نمونه از کاربردهای این فناوری در زمینه‌های مختلف معرفی شود.

این فناوری هنوز در مراحل توسعه است و انتظار می‌رود که به مرور زمان پیشرفت‌های بیشتری را در این زمینه شاهد باشیم.

 

 

آینده هوش مصنوعی: جهان در دستان ربات‌ها؟

 

حالا بریم سراغ قسمت جذاب ماجرا: آینده هوش مصنوعی. خیلی‌ها می‌گن که هوش مصنوعی قراره زندگی ما رو کلی تغییر بده. مثلاً شاید یک روز ربات‌هایی داشته باشیم که به جای ما کار کنن، یا حتی هوش مصنوعی بتونه بیماری‌هایی که تا حالا درمان نداشتن رو درمان کنه. البته، نگرانی‌هایی هم هست؛ مثل این‌که این تکنولوژی چقدر به دست انسان‌ها کنترل می‌شه و آیا روزی می‌رسه که هوش مصنوعی خودش تصمیم بگیره که چه کاری بکنه؟

بنظر میرسه تا سال 2030 تعداد بسیار زیادی از شغل ها توسط هوش مصنوعی از بین بره. گویی که ما مجبوریم به ارزش های والاتری نسبت به روزمرگی ها رسیدگی کنیم.

هراری در کتاب 21 درس برای قرن 21ام از جمله کسانیست که تغییرات پیش رو را بسیار ترسناک پیشبینی کرده، اینکه اختیار و اراده ما توسط این تکنولوژی ها به چالش کشیده خواهد شد. نظر پروفسور یووال هراری را در ویدئوی زیر می توانید ببینید:

 

 

 

برای نمونه هوش مصنوعی را تصور کنید که توسط یک گجت به مچ دست شما متصل شده و نانو بات های آن درون رگ های خونی شما کار گذاشته شده اند، این هوش مصنوعی اطلاعات بسیار دقیقی درباره میزان ویتامین ها و مواد معدنی در خون شما داره، همینطور یک تحلیل دقیق از نمودار قند خون و فشار خون و وزن بدنتون در یک سال اخیر تهیه کرده، در کنار اینها با جدیدترین مقالات پزشکی که در اینترنت توسط مجلات معتبر منتشر شده خودش را آپدیت کرده، در ضمن سوابق پزشکی خودتون بعلاوه پدر و مادرتون و اقوام درجه یک(از طریق اتصال به مدل های مشابه دیگه) و حتی اینکه به چه دارو هایی حساسیت دارید را می دونه در چنین شرایطی وقتی شما اول صبح تکه کیک جشن تولد دیشب را از یخچال خارج می کنید تا در کنار صبحانه نوش جان کنید به شما اخطار میده که بهترین خوراکی حال حاضر برای شما یک لیوان آب سیب و کرفس هست بعدش هم باید به مدت بیست دقیقه بدوید!

حالا اگر شما به توصیه این هوش مصنوعی که چند هزار دلار پولش را دادید گوش نکنید، یک ابله هستید و اگر گوش بدید فاقد اختیار! این آینده ماست، درحالی که تصور می کنیم هنوز صاحب اختیار هستیم و تکنولوژی به ما خدمت میکنه، چیزی که از ما بهتر و بیشتر میفهمه و جای اشتباه کردن در زندگی برامون نمیگذاره، کنترل زندگیمون را هم در اختیار میگیره. اگر هم تصمیم بگیریم به زندگی پر اشتباه خودمون بازگردیم احتمالا در دنیایی که مردم برای موفقیت بشدت از این تکنولوژی ها استفاده می کنند حذف خواهیم شد.

شغل روزانه (۸ ساعت) تا سال 2030 از بین می رود. این آخرین پیش بینی رید هافمن(بنیانگذار لینکدین) که ظهور رسانه های اجتماعی را در سال 1997 پیش بینی کرد.

انقلاب اقتصاد گیگ Gig Economy در راه است و بزرگتر از آن چیزی است که فکر می کنید. تنها در ده سال آینده، نیمی از نیروی کار ایالات متحده را فریلنسرها تشکیل خواهند داد. چیزی که جای تعجب دارد این است که انتظار می رود این فریلنسرها بیشتر از کارمندان سنتی درآمد کسب کنند. دلیل؟ به یک معادله ساده خلاصه می شود.. مهارت های تخصصی + تقاضای جهانی = درآمد بالاتر.

پلتفرم هایی مانند Braintrust به فریلنسرها اجازه می دهند تمام درآمد خود را حفظ کنند. اما تغییر واقعی؟ ردپای دیجیتال شما به بزرگترین دارایی شما تبدیل خواهد شد.
رزومه ها را فراموش کنید نمونه کار آنلاین شما رزومه جدید شما خواهد بود. کارفرمایان به مهارت ها بیش از مدرک یا عناوین اهمیت می دهند.

وکلایی که از هوش مصنوعی استفاده می کنند در حال حاضر 200٪ کارآمدتر هستند. در عوض، آنها بر استراتژی سطح بالا و روابط مشتری تمرکز می کنند. هوش مصنوعی مشاغل موجود را تغییر می دهد. اما همچنین موارد کاملاً جدیدی را ایجاد می کند. آیا تا به حال در مورد اخلاق در هوش مصنوعی چیزی شنیده اید؟ اخلاق شناسان هوش مصنوعی به سوالاتی از این دست می پردازند:

چگونه اطمینان حاصل کنیم که تصمیمات هوش مصنوعی منصفانه و بی طرفانه هستند؟
وقتی هوش مصنوعی تصمیمات مرگ یا زندگی را انتخاب می کند چه اتفاقی می افتد؟

این در مورد رقابت با هوش مصنوعی نیست، بلکه تبدیل شدن به یک متخصص مبتنی بر هوش مصنوعی است.

اکنون، بیایید بررسی کنیم که در سال 2034 کجا کار خواهید کرد:

اسپویلر: بعید است که در یک دفتر سنتی باشد. پایان دفتر اداری سریعتر از آنچه انتظار دارید نزدیک می شود: هزینه های اداری تا سال 2030 حدود 40 درصد کاهش می یابد. شرکت GitLab، با بیش از 1500 کارمند در بیش از 65 کشور، بدون دفتر فیزیکی کار می کند. و نکته اش اینجاست: آینده کار فقط از راه دور نیست. این بیش از حد محلی و جهانی به طور همزمان است.
زندگی، کار، و بازی – همه در یک پیاده روی کوتاه یا دوچرخه سواری. آرمان شهر به نظر می رسد، درست است؟ اما صبر کنید تا درباره رونق کارآفرینی خرد بشنوید.
تا سال 2034، از هر 3 متخصص، 1 نفر دارای چندین کسب و کار خرد خواهد بود.  اقتصاد پرشوری که میلیونر ایجاد می کند: یک علوفه فروش با فروش قارچ های وحشی 200 هزار دلار در سال درآمد دارد .
یک معمار Minecraft که با طراحی دنیای مجازی 350 هزار دلار درآمد دارد. شما به طور یکپارچه بین کارمند، فریلنسر، کارآفرین و سرمایه گذار جابه جا خواهید شد.

اما سوال میلیون دلاری همچنان باقی است. آیا حاضرید از این فرصت بی سابقه برای آزادی و خلق ثروت استفاده کنید؟ آینده به نفع افراد سازگار است. انقراض مشاغل عادی ۸ ساعته تهدید نیست. این شانس شماست که موفقیت را دوباره تعریف کنید.
خب، حرکت بعدی شما چیست؟

 

جمع‌بندی: دنیا به سمت هوشمندی

به هر حال، این هوش مصنوعی چه بخوایم چه نخوایم، روز به روز داره باهوش‌تر می‌شه و توی زندگیمون نفوذ بیشتری پیدا می‌کنه. مهم اینه که باهاش همگام بشیم و ببینیم چطور می‌تونیم ازش به بهترین شکل استفاده کنیم. چون شاید روزی برسه که هوش مصنوعی نه تنها یه دستیار خوب، بلکه یه دوست واقعی باشه که همیشه کنارمون باشه!

بله درسته بسیاری از شغل ها از بین خواهند رفت ما به داروچی و پزشک نیازی نخواهیم داشت، مهندسین نرم افزار و گرافیست ها باید برن غاز بچرونند، رفتگرها به زودی با سیستم های مکانیزه شهری که غر نمی زنند و شبانه روز کار می کنند و پاداش و مرخصی نمی خواهند جایگزین می شوند. اما آینده از آن کسانی خواهد بود که بتوانند به نحو احسنت از این برده های جدید کار بکشند و بهترین استفاده را بکنند. هنوزم انسانه که بواسطه احساساتش و خواستن های بی حد و حصرش و آز و ارادش می تونه بر زمین جکومت کنه.