🇸🇦 عربستان سعودی با راه‌اندازی شرکت «Humain» به دنبال رهبری جهانی در حوزه هوش مصنوعی است 🔹 محمد بن سلمان، ولیعهد عربستان سعودی، از تأسیس شرکت جدیدی به نام «Humain» خبر داد. این شرکت، که تحت حمایت صندوق سرمایه‌گذاری عمومی (PIF) با دارایی بالغ بر ۹۴۰ میلیارد دلار فعالیت می‌کند، نقش کلیدی در اجرای استراتژی هوش مصنوعی کشور ایفا خواهد کرد. 🔹 اهداف و برنامه‌های کلیدی «Humain»: 🔘 توسعه زیرساخت‌های پیشرفته هوش مصنوعی، از جمله مراکز داده و خدمات ابری. 🔘 ساخت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با تمرکز ویژه بر زبان عربی. 🔘 همکاری با شرکت‌های فناوری جهانی مانند Nvidia، AMD و AWS برای تأمین سخت‌افزار و نرم‌افزارهای پیشرفته. 🔘 پیشبرد چشم‌انداز ۲۰۳۰ عربستان برای تنوع‌بخشی به اقتصاد و کاهش وابستگی به نفت. 🔗 پیوست خبر 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 چرا هوش مصنوعی به شبکه‌های اجتماعی نیاز دارد؟ 🔹 مدتی پیش، در فضای رسانه شاهد نبرد زبانی جالبی بین ایلان ماسک و سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI بودیم. ماسک پیشنهاد خرید OpenAI را با رقمی خیره‌کننده معادل ۹۷.۴ میلیارد دلار مطرح کرد، اما آلتمن در پاسخ، با لحنی طعنه‌آمیز نوشت: «نه ممنون، ولی ما حاضریم توئیتر را با قیمت ۹.۷۴ میلیارد دلار ازت بخریم!😂» 🔹 این مکالمه‌ی ظاهراً طنزآمیز، در واقع یک سرنخ جدی درباره عمق راهبردی شبکه‌های اجتماعی در میدان رقابت شناختی و سایبری است. ✍ چرا؟ زیرا شبکه‌های اجتماعی، دیگر صرفاً فضای سرگرمی نیستند؛ بلکه به یک مخزن عظیم داده‌های رفتاری، روان‌شناختی و زبانی انسان‌ها تبدیل شده‌اند. هوش مصنوعی با تغذیه از این داده‌ها، هر روز دقیق‌تر، هوشمندتر و خطرناک‌تر می‌شود. 🔹 ایلان ماسک نیز این موضوع را به‌خوبی درک کرده؛ او با بهره‌گیری از پلتفرم ایکس (توییتر سابق)، عملاً یک آزمایشگاه زنده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی چون Grok ساخته است. هر توییت، هر لایک، هر واکنش احساسی، مواد خامی برای بازآموزی الگوریتم‌ها هستند. 🔹 در همین راستا، OpenAI اخیراً از قابلیت جدیدی به نام image library رونمایی کرده؛ جایی که کاربران می‌توانند تصاویر تولیدشده‌شان را ذخیره، سازماندهی و به‌زودی حتی به اشتراک بگذارند. این قدم، احتمالاً آغاز شکل‌گیری شبکه اجتماعی اختصاصی بر بستر ChatGPT خواهد بود؛ جایی که داده، محتوا و تعاملات انسانی مستقیماً در چرخه‌ی تغذیه‌ی مدل‌های AI قرار می‌گیرند. 🔗 منابع خبری لینک1 لینک2 🔗 منابع تحلیلی لینک1 لینک2 لینک3 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🎥 CES | NeuroTech 2025 - Cognitive Enhancement—Brain Computer Interfaces 💠 وقتی مغز و ماشین یکی می‌شوند | آینده‌ی فناوری شناختی در CES 2025 🔹 در این ویدیو، تازه‌ترین دستاوردهای فناوری شناختی و «رابط‌های مغز و کامپیوتر» (BCI) در نمایشگاه جهانی CES 2025 معرفی می‌شوند. شرکت‌های پیشرو در عرصه NeuroTech از پروژه‌هایی رونمایی می‌کنند که توانایی‌های شناختی انسان را با کمک هوش مصنوعی و ایمپلنت‌های عصبی ارتقاء می‌دهند. 🔹 اگر به مرزهای اتصال ذهن و هوش مصنوعی علاقه‌مندید، این ویدیو تحلیلی را از دست ندهید! [ لینک بازدید در یوتیوب ] 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 تحلیل متاکاگ از آینده فناوری شناختی در CES 2025 🔹 در ویدیوی CES 2025، دیگر صرفاً با یک نمایش تکنولوژیک روبرو نیستیم؛ با یک استعاره زنده از آینده انسان مواجهیم. رابط‌های مغز و کامپیوتر (BCI)، که زمانی در قلمرو خیال‌پردازی‌های علمی تخیلی بودند، اکنون با سیم‌های ظریف، الگوریتم‌های یادگیرنده، و تراشه‌هایی کوچک اما انقلابی، به واقعیتی نزدیک می‌شوند که «خودآگاهی» دیگر فقط یک محصول زیستی نیست. 🔹 از منظر شناختی، این ویدیو روایت‌گر تلاش بشر برای «دسترسی مستقیم به داده‌های ذهنی» است؛ تجربه، حافظه، تصمیم‌گیری و حتی احساسات، دیگر نه صرفاً از راه زبان و رفتار، بلکه به‌صورت سیگنال‌های عصبیِ قابل‌تحلیل ترجمه می‌شوند. این همان چیزی‌ست که علوم شناختی قرن ۲۱ آن را «مکاشفه‌گری عصبی» می‌نامد؛ کشف جهان درونی ذهن با ابزار بیرونی. 🔹 اما در پس این پیشرفت، یک پرسش بزرگ نهفته است: آیا این اتصال انسان و ماشین، «افزایش شناخت» است یا «واگذاری آن»؟ آیا ذهن، در آستانه‌ی خودفزایی است یا خودانکاری؟ 🔹 همین BCIها ممکن است توانایی حرکت را به بیمارانی بازگردانند، حافظه را بازسازی کنند، و حتی تجربه‌ی یادگیری را متحول سازند. اما هم‌زمان، خطر آن نیز وجود دارد که مرز میان اندیشه خودآگاه و پردازش‌گر ماشینی، چنان مبهم شود که ندانیم چه چیزی «من» است و چه چیزی «الگوریتم». 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 پژوهش و روزنامه‌نگاری هوشمند با RawGraphs.ai 🔹 پلتفرم RawGraphs.ai یک ابزار متن‌باز و پیشرفته در حوزه Data Visualization است که با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پردازش داده و طراحی تعاملی، امکان تبدیل داده‌های خام به نمودارهای چندلایه و بصری را فراهم می‌سازد. 🔹 این ابزار، بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی، به کاربران اجازه می‌دهد مجموعه‌های داده‌ را در قالب نمودارهای پیچیده‌ای همچون Voronoi, Chord Diagram, Alluvial Diagram و Treemap نمایش دهند. چنین قابلیت‌هایی، آن را به گزینه‌ای ممتاز برای پژوهشگران علوم داده، روزنامه‌نگاران داده‌محور و طراحان اطلاعات تبدیل کرده است. 🔹 هوش مصنوعی RawGraphs نه‌تنها فرآیند تحلیل داده را تسهیل می‌کند، بلکه با ارتقای خوانایی و بُرد گرافیکی اطلاعات، به فهم عمیق‌تری از الگوها و روابط درونی داده‌ها کمک می‌کند. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🎥 ویدیوهای آموزشی تخصصی برای RAWGraphs 1. آموزش ساخت نمودار رادار با RAWGraphs و Figma 🔹 در این ویدیو، نحوه ایجاد نمودار رادار با استفاده از RAWGraphs و Figma آموزش داده می‌شود. 🔹لینک ویدیو: https://www.youtube.com/watch?v=xh-OWObkzmA 2. آموزش ساخت نمودارهای مختلف با RAWGraphs 2.0 🔹 این لیست پخش شامل ویدیوهای آموزشی برای ساخت انواع نمودارها مانند نمودار دایره‌ای، نمودار خطی، نمودار درختی و غیره است. 🔹لینک لیست پخش: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGY01kxQtZvp9Tdb3doxQ9oM17FcdiqeU 3. آموزش تصویری استفاده از RAWGraphs 🔹 در این ویدیو، نحوه استفاده از RAWGraphs برای تجسم داده‌ها آموزش داده می‌شود. 🔹 لینک ویدیو: https://www.youtube.com/watch?v=ePwSWClfxpo 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 اتصال هوشمند هوش مصنوعی به سرویس‌ها (MCP: Model-Connected Platform) 🔹 واژه MCP یا پلتفرم اتصال مدل یک فناوری نوین در حوزه مهندسی سامانه‌های هوشمند است که امکان برقراری ارتباط مستقیم، خودکار و امن بین مدل‌های هوش مصنوعی و سرویس‌های دیجیتال را فراهم می‌سازد. این پلتفرم، با بهره‌گیری از معماری‌های ماژولار و الگوهای تعامل پویا، نقش یک واسط هوشمند و منعطف را ایفا می‌کند. 🔹 تفاوت‌های بنیادین MCP با رویکردهای سنتی: 🔘 در گذشته: برای اتصال یک مدل هوش مصنوعی به یک سرویس مانند Google Calendar، WhatsApp API یا پایگاه‌های داده، نیاز به کدنویسی گسترده، مدیریت توکن‌ها، تنظیمات امنیتی و نگهداری پیچیده‌ API وجود داشت. این فرآیندها نه‌تنها زمان‌بر بودند بلکه نیازمند تخصص فنی بالا در حوزه بک‌اند و مهندسی نرم‌افزار بودند. 🔘 اکنون با MCP: مدل‌های هوش مصنوعی به‌صورت خودکار قابلیت تشخیص، انتخاب و فراخوانی ابزارهای مورد نیاز را دارند؛ بدون نیاز به تنظیمات دستی یا کدنویسی صریح. به عبارت دیگر، مدل نه‌تنها زبان انسان را درک می‌کند، بلکه قادر است ابزار مناسب برای اجرای فرمان را نیز شناسایی و فعال‌سازی کند. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 مزایای کلیدی MCP: 1. اتصال فوری و هوشمند به سرویس‌های عمومی و تخصصی مانند Google Drive، WhatsApp، Outlook، Slack و سایر APIها بدون نیاز به لایه‌های واسط اضافی 2. کاهش پیچیدگی توسعه: حذف مراحل زمان‌بر توسعه بک‌اند، Auth management و API mapping 3. افزایش امنیت داده‌ها از طریق کاهش تعامل انسانی و حذف لایه‌های ناایمن انتقال داده 4. انعطاف‌پذیری در مقیاس‌پذیری و سازگاری با سیستم‌های متنوع از طریق کانفیگ‌ خودکار 💠 نمونه کاربرد: هنگامی که یک کاربر از چت‌بات سوالی می‌پرسد (مثلاً «جلسه ساعت ۲ را در تقویم ثبت کن»)، مدل هوش مصنوعی نه‌تنها مفهوم را درک می‌کند، بلکه بدون هیچ تنظیم اضافی، سرویس مرتبط مانند Google Calendar را تشخیص داده، به آن متصل شده و درخواست را ثبت می‌کند؛ کاملاً خودکار و آنی. 💠 روند آینده: شرکت‌های بزرگ فناوری مانند OpenAI، Google، Microsoft و Anthropic در حال سرمایه‌گذاری گسترده برای توسعه زیرساخت‌های MCP هستند؛ به‌گونه‌ای که هوش مصنوعی در آینده نه‌چندان دور به میلیون‌ها سرویس متصل شود و به‌عنوان یک عامل خودمختار دیجیتال ایفای نقش کند. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت