💠 استفاده آمریکا از هوش مصنوعی در جنگ 🔷 جهت یافتن اهداف در حملات اخیر در خاورمیانه (از سال ۲۰۲۱) 🔷 با تکیه بر یک پلتفرم هوش مصنوعی محور با نام سیستم هوشمند مِیوِن 🔷 استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین که می توانند با کمک بینایی کامپیوتر و سایر منابع اطلاعاتی، به خود آموزش داده تا چیزهایی مانند پرتابه ها و انبارهای موشک یا کشتی ها را ردگیری کنند 🔷 نتیجه تلاش بی وقفه پنتاگون برای بکارگیری هوش مصنوعی در حملات و عملیات که از سال ۲۰۱۷ با تأسیس پروژه مِیوِن آغاز شد 🔷 حتی از همان روزهای آغازین بحث برانگیز بود. در ۲۰۱۸، هزاران نفر از کارکنان گوگل، تظاهراتی را به علت دخالت شان در «فناوری جنگی» به راه انداختند 🔷 معاون دریاسالار، ترِی ویتورث، افسر اطلاعاتی نیروی دریایی که سه دهه در زمینه هدف گیری تجربه دارد، سرپرستی آژانس ملی اطلاعات مکانی که وظیفه بهبود مِیوِن را داشته، بر عهده دارد 🔷 سیستم آنها را نگرانی های زیادی احاطه کرده چرا که سیستم های هوش مصنوعی اشتباهات فراوانی می توانند داشته باشند از جمله مسمومیت، از دست دادن دقت در طول زمان یا تکیه بر اطلاعات نادرست 🔷 معاون دریاسالار افزود که با حفاظ های امنیتی درست، هوش مصنوعی می تواند به انسانها کمک کند تا کارهایشان را بهتر، سریع تر، و دقیق تر انجام دهند، حتی وقتی پای جنگ در میان باشد 📚 لینک ویکی پدیا 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🎥 «لَوِندِر» (Lavender): هوش مصنوعی در خدمت ماشین جنگی 🔹 در این ویدیوی تکان‌دهنده، با سیستم هوش مصنوعی به نام «لَوِندِر» (Lavender) آشنا می‌شویم که طبق گزارش‌ها و ادعاهای مطرح‌شده، توسط ارتش اسرائیل برای شناسایی، رتبه‌بندی و پیشنهاد اهداف انسانی در درگیری‌های نظامی استفاده می‌شود. این سیستم نمونه‌ای بارز از ورود AI به یکی از حساس‌ترین حوزه‌های تصمیم‌گیری یعنی مرگ و زندگی است. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 ردپای هوش مصنوعی در لباس مردم! 🔹 چگونه رژیم صهیونیستی با استفاده از سیستم‌های پیشرفته تحلیل داده و هوش مصنوعی، درون جامعه‌های هدف نفوذ می‌کند؟ 🔹 پایگاه داده هوشمند Lavender، متصل به سیستم Gospel و تحت برنامه‌ریزی واحد 8200 ارتش اسرائیل، طراحی شده تا از طریق استخراج و رمزگشایی تمام داده‌های نظارتی، از جمله: پهپادها ماهواره‌ها دوربین‌های زمینی و لباس‌های Bodycam تحلیل رفتار انسانی شبکه‌های اجتماعی (حتی دارک‌وب!) اهداف انسانی را شناسایی، رده‌بندی و برای عملیات فیزیکی یا سایبری تعیین کند. این سیستم با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تحلیل پیش‌بینانه، انسان‌ها را به‌صورت خودکار دسته‌بندی و برای حمله به آن‌ها تصمیم‌گیری می‌کند. #هوش_مصنوعی #جنگ_شناختی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

✍ تحلیل عمیق یک سیستم هوش مصنوعی هدف‌گیری الگوریتمی /متاکاگ/ 🔺اما این سیستم چگونه کار می‌کند و چه پیامدهای شناختی و اخلاقی‌ای دارد؟ 🔹 این سیستم یک پلتفرم پیچیده مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning) است که برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها (Big Data) طراحی شده است. عملکرد آن را می‌توان به سه مرحله اصلی تقسیم کرد: ▫️مرحله ۱: جمع‌آوری و تجمیع داده‌های عظیم (Mass Data Ingestion & OSINT/SIGINT) سیستم به صورت پیوسته، اطلاعات را از منابع گوناگون جمع‌آوری می‌کند: + اطلاعات منبع-باز (OSINT): داده‌های عمومی از شبکه‌های اجتماعی (پست‌ها، عکس‌ها، لیست دوستان، گروه‌ها). + اطلاعات سیگنالی (SIGINT): داده‌های حاصل از رهگیری ارتباطات مانند تماس‌های تلفنی و پیامک‌ها. +اطلاعات تصویری (IMINT): تصاویر و ویدیوهای ثبت‌شده توسط پهپادها، ماهواره‌ها و دوربین‌های نظارتی (CCTV). +فراداده (Metadata): اطلاعات مربوط به موقعیت جغرافیایی، زمان تماس‌ها و... ▫️ مرحله ۲: همجوشی داده‌ها و بازشناسی الگو (Data Fusion & Pattern Recognition) اینجاست که قدرت واقعی AI آشکار می‌شود. «لوندر» اطلاعات جزئی و ظاهراً بی‌ربط (مانند رنگ تیشرت، مدل شلوار، حضور در یک گروه واتس‌اپی، تماس با یک شماره خاص) را با هم ترکیب می‌کند (Data Fusion) تا یک «پروفایل دیجیتال» کامل از هر فرد بسازد. الگوریتم‌ها با تحلیل این پروفایل‌ها، به دنبال الگوهایی می‌گردند که پیش‌تر به عنوان ویژگی‌های «افراد هدف» به سیستم آموزش داده شده‌اند. ▫️مرحله ۳: تحلیل پیش‌بینانه و پیشنهاد هدف (Predictive Analysis & Target Recommendation) سیستم بر اساس الگوهای آموخته‌شده، یک «امتیاز احتمال» (Probability Score) به افراد اختصاص می‌دهد که نشان می‌دهد چقدر احتمال دارد آن شخص، هدف مورد نظر باشد. این سیستم فهرستی از اهداف بالقوه را با امتیازشان به اپراتور انسانی ارائه می‌دهد تا تصمیم نهایی برای حمله گرفته شود. همان‌طور که در ویدیو اشاره می‌شود، این فرآیند می‌تواند مکان‌یابی فرد را با دقت بسیار بالایی ممکن سازد. 🔻 ابعاد شناختی + این سیستم در واقع تقلیدی ناقص اما بسیار سریع از فرآیندهای شناختی انسان در «تشخیص الگو» و «قضاوت مبتنی بر شواهد» است. با این تفاوت که خستگی‌ناپذیر است و می‌تواند میلیون‌ها داده را در ثانیه پردازش کند، اما فاقد شعور، درک زمینه (Context Awareness) و اخلاق انسانی است. + مسئله جعبه سیاه (The Black Box Problem): اغلب الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مانند یک جعبه سیاه عمل می‌کنند. یعنی حتی طراحان سیستم نیز نمی‌توانند به طور دقیق توضیح دهند که چرا هوش مصنوعی یک فرد خاص را به عنوان هدف با احتمال بالا شناسایی کرده است. این عدم شفافیت، پاسخگویی را تقریباً غیرممکن می‌کند. + خطای الگوریتمی و کاهش مسئولیت‌پذیری: هر سیستم AI بر اساس داده‌هایی که با آن آموزش دیده، دچار سوگیری (Bias) است. یک خطا در تشخیص می‌تواند به قیمت جان یک انسان بی‌گناه تمام شود. در چنین شرایطی چه کسی مسئول است؟ برنامه‌نویس؟ فرمانده‌ای که به سیستم اعتماد کرده؟ یا خودِ الگوریتم؟ این پدیده به «شکاف مسئولیت‌پذیری» (Accountability Gap) معروف است. #هوش_مصنوعی_شناختی #امنیت_سایبری 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

✍ آیا هوش مصنوعی می‌تواند آینده درگیری‌های ژئوپلیتیک و جنگ را پیش‌بینی کند؟ #تحلیل_متاکاگ #پارت1 💠 در روزگاری که جنگ و صلح با یک توییت، یک پهپاد یا یک تحلیل اطلاعاتی جهت پیدا می‌کنند، این پرسش مهم مطرح است که آیا هوش مصنوعی می‌تواند درک درستی از آینده مسائل ژئوپلیتیکی به‌دست دهد؟ به‌ویژه وقتی پای مسائل غیرخطی، پیچیده، و وابسته به اراده انسان‌ها و بازیگران پرابهام در میان است. 🔹 ۱. هوش مصنوعی در مقابل مسئله پیچیدگی غیرقطعی پیش‌بینی ژئوپلیتیک برخلاف پیش‌بینی آب‌وهوا یا روندهای مالی، نه مبتنی بر داده‌های خطی و تکرارشونده، بلکه متکی بر اراده، منافع پنهان، ادراکات امنیتی و بازیگران غیردولتی و غیرقابل پیش‌بینی است. مدل‌های هوش مصنوعی – حتی در سطح LLMهای پیشرفته بیشتر توانایی درک الگوهای گذشته‌محور را دارند و نه آینده‌های گسسته و «رخدادهای قوی سیاه» . 🔗منبع برای مطالعه تخصصی 🔹 ۲. الگوهای پیش‌بینی یا شبیه‌سازی؟ مدل‌های زبانی، به‌ویژه در نسخه‌های agentic یا چندمودالیته، می‌توانند بر اساس داده‌های تاریخی، تحلیل‌هایی شبیه به آینده‌پژوهی توصیفی ارائه دهند (مثل سناریوپردازی یا تحلیل روند)، اما هنوز فاقد مدل‌های انگیزشی دقیق برای درک تصمیم‌سازی دولت‌ها، رهبران یا ساختارهای مخفی‌اند. آن‌ها بیشتر شبیه ماشین‌های پیش‌فرض‌ساز عمل می‌کنند تا بازیگران تفکر استراتژیک. 🔗 منبع برای مطالعه تخصصی 🔹۳. از الگوریتم‌های احتمالاتی تا شبکه‌های شناختی در سطح تئوری، پروژه‌هایی نظیر OpenAI’s Forecasting Systems، Google's DeepMind Policy Forecasts یا پروژه‌های نظامی DARPA به دنبال طراحی AIهایی هستند که به جای صرفاً پیش‌بینی، بتوانند جهت‌های ممکن آینده را شبیه‌سازی کنند؛ اما این مدل‌ها هنوز در مراحل آزمایشگاهی‌اند و خروجی‌شان بیشتر به درد «افق‌نگاری» می‌خورد تا تصمیم‌سازی سیاست خارجی. 🔗 منبع برای مطالعه تخصصی 🔹 ۴. ژئوپلیتیک: جایی که داده خام کافی نیست هوش‌مصنوعی‌های فعلی در فهم لایه‌های پنهان دیپلماسی، شبکه‌های غیررسمی قدرت، نیات واقعی بازیگران، و مهم‌تر از همه عوامل انسانی و فکری تصمیم‌گیران محدودیت دارند. آنچه هنوز در توان این سیستم‌ها نیست، درک "سیاست نیت‌ها" است؛ جایی که تحلیل بدون فهم علوم سیاسی و ایدئولوژی تصمیم‌گیران، ناقص خواهد ماند. 🔗 منبع برای مطالعه تخصصی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 پهباد های کنترل شده توسط هوش مصنوعی در جنگ مدرن 🔷 چه خلبان خوبی ؟! نه! این مهارتی که می بینید، همه ش بخاطر هوش مصنوعی هست. داره خودش پرواز می کنه. پردازنده ش می تونه ۱۰۰ برابر سریع تر از انسان واکنش نشون بده! 🔷 حرکت تصادفی آن، به آن قابلیت گریز از اسنایپر می دهد. 🔷 درست همانند هر موبایلی این روزها، دوربین و حسگر داشته و مثل گوشی و شبکه های اجتماعی تان، قابلیت تشخیص چهره دارد. 🔷 داخل آن، ۳ گرم ماده منفجره جاسازی شده است. 🔷 طرز کار آن را در ویدیو مشاهده می کنید. همان انفجار کوچک برای نفوذ به جمجمه و نابودی محتوای آن (مغز فرد هدف) کافی است! #هوش_مصنوعی #پهباد #جنگ 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🟣 پیوست تصویری مقاله #پارت_اول 💠 مفهوم پایه یک عامل هوشمند (Agent) این تصویر ساده‌ترین و بنیادی‌ترین مدل یک «عامل هوشمند» را نمایش می‌دهد. در دنیای هوش مصنوعی و علوم شناختی، یک عامل هر چیزی است که بتواند محیط خود را از طریق حسگرها (Sensors) درک کند و از طریق عملگرها (Actuators) بر روی آن محیط تأثیر بگذارد. 🔹 حسگرها (Sensors): ابزارهایی برای دریافت اطلاعات از محیط هستند؛ مانند دوربین، میکروفون، یا سنسورهای دما و فشار. 🔹عملگرها (Actuators): ابزارهایی برای انجام یک عمل در محیط هستند؛ مانند بازوهای رباتیک، چرخ‌ها، یا یک پیام روی صفحه نمایش. 🔹علامت سوال (؟) در مرکز عامل، نشان‌دهندهٔ «مغز» یا همان برنامهٔ عامل است. این بخش وظیفه دارد تا بر اساس اطلاعات دریافتی از حسگرها، تصمیم بگیرد که چه عملی باید توسط عملگرها انجام شود. تمام پیچیدگی هوش مصنوعی در طراحی همین بخش نهفته است. #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #Ai_Agents 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🟣 پیوست تصویری مقاله #پارت_دوم 💠 ورودی‌های تصمیم‌گیری در یک عامل هوشمند 🔹 این دیاگرام، جزئیات بیشتری از آنچه درون یک عامل (همان علامت سوال در تصویر قبل) می‌گذرد را نشان می‌دهد. تصمیم‌گیری یک عامل صرفاً بر اساس مشاهدات لحظه‌ای نیست، بلکه تحت تأثیر چندین فاکتور کلیدی است: ▫️مشاهدات (Observations): داده‌های خامی که از محیط دریافت می‌شود. ▫️تجارب گذشته (Past Experiences): حافظه‌ای از رویدادها و نتایج اقدامات قبلی. ▫️دانش پیشین (Prior Knowledge): اطلاعات اولیه‌ای که در مورد جهان و قوانین آن به عامل داده شده است. ▫️اهداف/ترجیحات (Goals/Preferences): آنچه عامل برای رسیدن به آن تلاش می‌کند. این اهداف، اقدامات عامل را جهت‌دهی می‌کنند. ▫️توانایی‌ها (Abilities): مجموعه اقداماتی که عامل قادر به انجام آن‌هاست. 🔹یک عامل هوشمند واقعی، این ورودی‌ها را با هم ترکیب می‌کند تا بهینه‌ترین اقدام ممکن را انتخاب کند. این مدل بسیار شبیه به فرآیند تصمیم‌گیری در انسان است. #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #Ai_Agents 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

✍ آیا هوش مصنوعی می‌تواند آینده درگیری‌های ژئوپلیتیک و جنگ را پیش‌بینی کند؟ #تحلیل_متاکاگ #پارت2 #اینفوگرافی_متاکاگ ✅ اینفوگرافی زیر به بررسی توانمندی‌های کنونی AI در حوزه آینده‌پژوهی درباره موضوعات غیرقابل پیش‌بینی ژئوپلیتیکی می‌پردازد. ⚠️ چالش اصلی: «ابهام و عدم‌قطعیت در سیاست جهانی» مرکز مطالعات فناوری‌های نوین: 🔹 «هیچ سامانه هوش مصنوعی فعلی قادر به پیش‌بینی دقیق و قابل‌اعتماد تحولات ژئوپلیتیکی نیست.» 🔻 محورهای عملکرد AI در آینده‌پژوهی: 1. پایش الگوها و هشدار اولیه هوش مصنوعی می‌تواند از طریق داده‌های کلان، خطرات را شناسایی و هشدارهای زودهنگام صادر کند. 2. شبیه‌سازی سناریوها برنامه‌هایی مانند World Modelers و Deep Green در DARPA برای شبیه‌سازی خروجی‌های جنگ‌ها و بحران‌ها ساخته شده‌اند. 3. ترکیب انسان و ماشین سامانه‌های ترکیبی مثل SAGE نشان دادند تحلیل‌گران انسانی + AI نتیجه بهتری دارند. 📉 محدودیت‌های فعلی: 1. داده‌های ناکافی و ساختارنیافته 2. ضعف در دقت پیش‌بینی در دیتاست‌های forecasting 3. رفتارهای ریسکی در شبیه‌ساز بحران‌ها (مثل زنجیره تصاعدی تنش در بحران‌های نظامی) 💠آینده: هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص الگو، سناریونویسی، و تحلیل تاریخی مفید باشد اما: 🔹 نمی‌تواند انگیزه‌های انسانی را مدل‌سازی کند 🔹 به‌شدت به داده‌های مخفی و غیرساختاری متکی است 🔹 دچار ضعف در «تبیین» و «اعتمادسازی» است 🧠 نتیجه‌گیری: AI می‌تواند توصیف و هشدار بدهد، اما هنوز توان کشف و دستور دادن به آینده را ندارد... 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💎 استفاده از هوش مصنوعی در جنگ 🔷 به عنوان نرم افزار، ابزاری برای پیش بینی حملات و نه به شکل ربات های قاتل! 🔷 قبل از عقب نشینی ایالت متحده از افغانستان، آنها یک هوش مصنوعی را طراحی کردند که با گزارشات اخبار، پست های شبکه های اجتماعی، تصاویر ماهواره ای، و حتی آب و هوا تعلیم داده شده بود تا پیش بینی کند که حملات طالبان، کِی، کجا و با چه شدتی انجام خواهد شد. 🔷 این ابزار در ۷۰٪ مواقع، عملکرد درستی داشت که در نوبه خود، شگفت انگیز است. 🔷 جنگ ها، با سرعت در حال تغییر و تکامل هستند و دیگر خیلی داشتن بزرگترین تفنگ ها و هواپیما ها تعیین کننده پیروز میدان نیست بلکه داشتن بهترین نرم افزار ها و اطلاعات بیشترین نقش را ایفا می کند. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🟣 پیوست تصویری مقاله #پارت_سوم 💠 عامل واکنش‌گر ساده این تصویر، ساختار یکی از ساده‌ترین انواع عامل‌های هوشمند، یعنی «عامل واکنش‌گر ساده» را نشان می‌دهد. 🔹 نحوه کار: این عامل تنها بر اساس ادراک فعلی (Current Percept) خود تصمیم‌گیری می‌کند و هیچ حافظه‌ای از گذشته ندارد. عملکرد آن بر پایه مجموعه‌ای از قوانین شرط-عمل (Condition-Action Rules) است. مثال: اگر (چراغ راهنمایی قرمز است) آنگاه (ترمز کن). 🔹محدودیت اصلی: این عامل‌ها در محیط‌هایی که برای تصمیم‌گیری درست به تاریخچه رویدادها نیاز است، بسیار ضعیف عمل می‌کنند. برای مثال، اگر چنین عاملی در یک تقاطع متوجه شود که باید ترمز کند، ممکن است بارها و بارها این کار را تکرار کند و در یک حلقه بی‌نهایت گیر بیفتد، زیرا «حافظه» ندارد که بداند قبلاً هم ترمز کرده است. این نوع عامل برای وظایف بسیار ساده و واکنش‌های آنی مناسب است. #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #Ai_Agents 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🟣 پیوست تصویری مقاله #پارت_چهارم 💠 عامل مبتنی بر مدل این تصویر، یک گام تکاملی نسبت به عامل واکنش‌گر ساده را نشان می‌دهد: «عامل مبتنی بر مدل». 🔹 ویژگی کلیدی: این عامل یک حالت داخلی (Internal State) یا «مدل» از جهان را در خود نگه می‌دارد. این مدل به عامل کمک می‌کند تا بخش‌هایی از محیط را که در حال حاضر قابل مشاهده نیستند، ردیابی کند. 🔹برای به‌روزرسانی این مدل، عامل به دو نوع دانش نیاز دارد: ▫️نحوه تکامل جهان (How the world evolves): اینکه جهان چگونه مستقل از عامل تغییر می‌کند (مثلاً ماشینی که از دید خارج شده، همچنان در حال حرکت است). ▫️تأثیر اقدامات من (What my actions do): اینکه اقدامات خود عامل چه تأثیری بر جهان می‌گذارد (مثلاً چرخاندن فرمان، مسیر ماشین را عوض می‌کند). 🔹این مدل به عامل اجازه می‌دهد تا در محیط‌های با رؤیت‌پذیری ناقص (Partially Observable Environments) عملکرد بهتری داشته باشد. #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #Ai_Agents 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت