eitaa logo
MetaCog I متاکاگ
1.1هزار دنبال‌کننده
447 عکس
127 ویدیو
65 فایل
MetaCog I متاکاگ "فراتر از شناخت" "از الگوریتم تا انگاره و رفتار، از داده تا استیلا" 🔸️روایت سیاست‌ها، رویدادها و تحلیل‌های فناورانه مؤثر در حوزه شناخت و ادراک؛🔸️ #هوش_مصنوعی #فناوری #جنگ_شناختی ارتباط با ادمین: @MCAdminAI
مشاهده در ایتا
دانلود
MetaCog I متاکاگ
💠 ۶۵٪ شرکت‌های خاورمیانه بودجه هوش مصنوعی را افزایش می‌دهند!! 🔹 گزارش مشترک Deloitte و دانشگاه MBZUAI نشان می‌دهد که شرکت‌های خاورمیانه‌ای علی‌رغم کمبود زیرساخت و نیروی متخصص، با شتاب چشمگیری در حال افزایش سرمایه‌گذاری در فناوری‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه هوش مصنوعی مولد (GenAI) هستند. ۶۵٪ از شرکت‌ها قصد دارند بودجه AI خود را در سال آینده افزایش دهند، در حالی که ۹۱٪ آن‌ها «افزایش بهره‌وری» را بزرگ‌ترین دستاورد تحول‌آفرین GenAI می‌دانند. این تحولات نشانگر تغییر هندسه اقتصادی منطقه به‌سوی اقتصادهای دانش‌بنیان است. 🔹در این گزارش، که تحت عنوان «طوفان کامل: چگونه می‌توان ارزش AI را در خاورمیانه آزاد کرد؟» منتشر شده، بیش از ۱۵۰ مدیر ارشد فناوری و کسب‌وکار از امارات، عربستان و قطر مورد بررسی قرار گرفتند. 📄 طبق یافته‌ها: بیش از ۸۰٪ سازمان‌ها احساس فشار برای ورود به فضای AI دارند. در عین حال، تقریباً نیمی از آن‌ها فاقد زیرساخت فناورانه و نیروی انسانی متخصص برای توسعه مقیاس‌پذیر این فناوری هستند. با وجود این موانع، ۶۹٪ از شرکت‌ها اعلام کرده‌اند بودجه AI خود را در سال ۲۰۲۵ افزایش خواهند داد. در بخش مربوط به هوش مصنوعی مولد (GenAI): ۳۳٪ از شرکت‌های خاورمیانه‌ای بیش از ۶۰٪ از بودجه AI خود را صرف GenAI کرده‌اند، در حالی‌که این رقم در سطح جهانی تنها ۲۸٪ است. ۹۱٪ از پاسخ‌دهندگان افزایش بهره‌وری را تحول‌آفرین‌ترین نتیجه GenAI دانسته‌اند. 🔹رئیس بخش تحقیق دانشگاه MBZUAI، پروفسور سامی حدادین، در بخشی از این گزارش تأکید می‌کند که فاصله‌ای عمیق میان عطش سازمان‌ها برای استفاده از AI و آمادگی واقعی آن‌ها برای پیاده‌سازی این فناوری وجود دارد. او تأکید دارد که توسعه نیروی انسانی متخصص و بومی‌سازی دانش AI، پیش‌نیاز حیاتی تحقق اهداف منطقه‌ای در این عرصه است. 🔹 مدیرعامل Deloitte خاورمیانه نیز گفت: «سرمایه‌گذاری‌های چشم‌گیر دولت‌ها در زیرساخت‌های AI و حمایت از توسعه استعداد بومی، خاورمیانه را در مسیر تبدیل به یکی از قطب‌های جهانی نوآوری در حوزه هوش مصنوعی قرار داده است.» 🔗 پیوست خبر 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
6.png
حجم: 2.26M
💠 🔷 قسمت ششم این مجموعه: همانندسازها در سریال استارگیت: آتلانتیس - مسئله حقوق هوش خودمختار 👇 پادکست تحلیل این قسمت به زبان فارسی
AI, Rights and the Replicators War.wav
حجم: 13.8M
📘 منتظر قسمت هفتم این مجموعه باشید! 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
MetaCog I متاکاگ
🔺 مکانیسم‌های روان‌شناختی دخیل در تاثیر هوش مصنوعی 🔺مسیر مقاومت روان‌شناختی در عصر هوش مصنوعی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
7.png
حجم: 2.21M
💠 🔷 قسمت هفتم این مجموعه: از همانند سازها (دنیای تخیلی) تا پرامپت (دنیای واقعی) 👇 پادکست تحلیل این قسمت به زبان فارسی
From Replicators to Prompts.wav
حجم: 15.39M
📘 منتظر قسمت هشتم این مجموعه باشید! 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
💠 دیپلماسی سایبر؛ ژئوپلیتیک نو در لایه‌های دیجیتال خاورمیانه 🔹 سومین نشست «گرافن» (۱۳ آذر ۱۴۰۳، پژوهشگاه فضای مجازی قُم)، با حضور راضیه مهرابی کوشکی، به بررسی عمیق نقش و ساختار «دیپلماسی سایبر» در خاورمیانه اختصاص داشت. جلسهٔ یک‌ساعته با تمرکز بر تعاریف مفهومی، لایه‌های مختلف فضای سایبر (فیزیکی، منطقی، فردی/پلتفرمی)، چالش‌ها و نظام‌ مسائل امنیت سایبری، جرایم، استانداردها، تروریسم سایبری و تأثیرگذاری ژئوپلیتیکی آن برگزار شد. سخنران به اهمیت دارایی‌های حیاتی همچون داده، زیرساخت و مالکیت معنوی اشاره کرد و تأکید نمود که حکمرانی مؤثر در این حوزه نیازمند همکاری‌های دوجانبه، چندجانبه، ائتلاف‌های فناورانه و ساختار حقوق بین‌الملل منسجم است. درنهایت، ضرورت حضور فعال نخبگان دانشگاهی و تربیت دیپلمات‌های سایبری ذیل رویکرد بین‌رشته‌ای برجسته شد. ✍ فضای سایبر از آنچه امروز در رسانه‌ها می‌بینیم وسیع‌تر است؛ این فضا نه فقط رسانه‌ای متشکل است بلکه ساختاری پیچیده و چندلایه دارد که شأن حکمرانی و دیپلماسی را زیر سؤال می‌برد. رصد دقیق نحوه‌ تعامل نهادها و نخبگان، توسعه چارچوب‌های قانونی بین‌المللی و تربیت نیروی حرفه‌ای سایبر با ترکیبی از فناوری، حقوق و سیاست، پایه واجب هر حکمرانی آینده‌نگرانه است. 🔗 https://thecsri.ir/news/5942 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
💠 عبور از ANI و چالش‌های رسیدن به AGI 🔹 درک جایگاه فعلی و آینده‌ی هوش مصنوعی مستلزم شناخت سه سطح اصلی آن است: 🟣 (هوش مصنوعی محدود) ANI – Artificial Narrow Intelligence این همان چیزی است که امروز با آن سروکار داریم: هوش مصنوعی‌ای که در یک دامنه‌ی مشخص مثل ترجمه، رانندگی خودران، یا تشخیص چهره از انسان بهتر عمل می‌کند، اما توانایی عبور از این حوزه را ندارد. مثال: GPT، سیستم‌های تشخیص گفتار، یا الگوریتم‌های مالی. 🟣 (هوش عمومی مصنوعی) AGI – Artificial General Intelligence هدف نهایی پژوهشگران هوش مصنوعی؛ مدلی که مانند انسان بتواند در تمام زمینه‌ها عملکرد مشابه یا برابر داشته باشد. و AGI مستلزم: ▫️حافظه‌ی زمینه‌محور ▫️ادراک پیچیده از جهان ▫️انتقال یادگیری از یک حوزه به حوزه‌ای دیگر ▫️تعامل فعال و زنده با محیط در حال حاضر، هیچ مدل تجاری یا آزمایشگاهی به AGI واقعی دست نیافته است. 🟣 (ابرهوش مصنوعی) ASI – Artificial Super Intelligence یک سناریوی آینده‌محور و نظری که در آن هوش مصنوعی در تمام ابعاد از انسان پیشی می‌گیرد؛ چه در خرد، چه در احساس، چه در خلاقیت. ASI نه‌فقط نتیجه‌ی فناوری، بلکه مستلزم آگاهی ماشینی (Machine Consciousness) است؛ موضوعی که هنوز حتی تعریف فنی دقیق آن محل بحث است. 🔹 ما اکنون در عصر ANI زندگی می‌کنیم، در حال حرکت به سوی AGI هستیم، و از ASI فقط می‌توانیم فرضیه‌پردازی کنیم. 🔗 پیوست تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
MetaCog I متاکاگ
💠 عبور از ANI و چالش‌های رسیدن به AGI 🔹 درک جایگاه فعلی و آینده‌ی هوش مصنوعی مستلزم شناخت سه سطح اص
💠 هوش مصنوعی و اثر پروانه‌ای یادگیری | چرا هنوز با AGI فاصله داریم!؟ 📌 مدل‌های زبانی هوش مصنوعی با پیمودن مسیرهای پرتکرار، الگوهای محیطی را تغییر می‌دهند و به بازآموزی مداوم نیاز دارند. در عین حال، رسیدن به هوش مصنوعی عمومی (AGI) با وجود پیشرفت‌های فعلی، هنوز دور از دسترس است. چرا؟ چون AGI مستلزم یکپارچه‌سازی عمیق و تخصصی در حوزه‌های گوناگون و تعامل پویا با جهان واقعی است. 🔹 مدل‌های یادگیرنده، مسیرهای خلوت را شلوغ می‌کنند! وقتی تنها چند مدل زبانی یک مسیر خاص را در فضای داده دنبال می‌کنند، مسیر خلوت می‌ماند. اما به‌محض اینکه دیگر مدل‌ها نیز همان مسیر را انتخاب کنند، آن مسیر به‌مرور شلوغ می‌شود. این چرخه بازخوردی یعنی مدل‌ها خودشان در حال تغییر محیط و الگوهای زبانی هستند. بنابراین، دیگر نمی‌توان یک مدل را ساخت و رها کرد؛ بلکه باید به‌طور دائمی بازآموزی شوند تا به روز بمانند. 🔹 اما آیا این تحولات ما را به AGI نزدیک می‌کند؟ در پاسخ به این سؤال کلیدی، کشاورز (متخصص فناوری) می‌گوید: هنوز نه. اولاً مدل‌هایی مثل ChatGPT نتیجه‌ی انباشت تدریجی فناوری‌اند، نه جهشی بزرگ. دوم اینکه برای دستیابی به AGI، باید مدل‌هایی بسیار عمیق در حوزه‌های گوناگون مثل پزشکی، روان‌شناسی و زبان‌شناسی را یکپارچه کنیم. برای مثال، برخی مدل‌ها فقط برای تشخیص بیماری‌های حنجره از روی صدا طراحی شده‌اند؛ اما AGI یعنی ترکیب این تخصص‌ها در یک ساختار هوشمندِ واحد. و این فقط با آموزش مستمر، بازخوردگیری واقعی و تعامل مستمر با جهان ممکن است، نه صرفاً با داده‌های آرشیوی. 🔗 پیوست خبر 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت