💠 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

💠 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

💠 ترکیه در مسیر دولت نظارتی: تشدید سرکوب اعتراضات با هوش مصنوعی [https://balkaneu.com/turkeys-ai-powered-protest-crackdown-a-threat-to-human-rights/]

🔹ترکیه با سرعتی بی‌سابقه در حال توسعه زیرساخت‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی است. فناوری تشخیص چهره، که به‌صورت گسترده در اعتراضات اخیر مورد استفاده قرار گرفته، منجر به بازداشت‌های گسترده و موجی از نگرانی‌ها درباره حقوق بشر شده است. 🔹این سیاست نظارتی، شامل تجهیز دوربین‌های بدن پلیس و اتصال دوربین‌های خصوصی به سامانه مدیریت امنیت شهری است. مخالفان این روند، آن را ابزار ارعاب و تضعیف آزادی‌های اساسی می‌دانند؛ در حالی‌که چارچوب‌های قانونی مشخص و شفاف برای کنترل این فناوری‌ها در ترکیه وجود ندارد. 🔹ترکیه به‌طور فزاینده‌ای از فناوری‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه تشخیص چهره، برای کنترل و سرکوب اعتراضات استفاده می‌کند؛ روندی که نگرانی‌های گسترده‌ای درباره حقوق بشر ایجاد کرده است. وزارت کشور ترکیه قصد دارد تا پایان ۲۰۲۵، تمامی نیروهای پلیس را به دوربین‌های بدن با قابلیت تشخیص چهره مجهز کرده و دوربین‌های خصوصی را به سامانه امنیت شهری (KGYS) متصل کند. 🔹بر اساس اسناد رسمی، دولت ترکیه از سپتامبر ۲۰۲۴ تاکنون اقدام به خرید هزاران دوربین تشخیص چهره کرده است (۳۵۰۰ دوربین در ۳۰ استان با هزینه ۷۳.۲ میلیون لیر، و مناقصه ۱۳۰۰۰ دوربین دیگر در مارس ۲۰۲۵)، و از دوربین‌هایی مانند مدل‌های چینی «هایک‌ویژن» استفاده می‌شود که قابلیت شناسایی همزمان ۱۲۰ چهره را دارند. 🔹این زیرساخت‌ها منجر به بازداشت‌های گسترده معترضان شده، حتی افرادی مانند «اونور» صرفاً به دلیل حضور در عکس‌های اعتراضات دستگیر شده‌اند، بدون اینکه اقدام مجرمانه‌ای انجام داده باشند. وکلا این شواهد را فاقد وجاهت قانونی می‌دانند و استفاده از آن‌ها را نقض اصول دادرسی منصفانه، حریم خصوصی و قانون اساسی ترکیه می‌خوانند. با وجود تضمین‌های قانونی در قانون اساسی، خلأهای موجود در قانون حفاظت از داده‌ها و نبود نظارت قضایی بر این فناوری‌ها، مسیر سوءاستفاده را هموار کرده است. 🔹در سطح بین‌المللی نیز کارشناسان هشدار می‌دهند که ترکیه، مانند سایر کشورهایی که از این فناوری‌ها برای سرکوب اعتراضات استفاده می‌کنند، به سمت اقتدارگرایی دیجیتال پیش می‌رود. سازمان‌های حقوق بشری خواستار شفافیت، قانون‌گذاری مؤثر و پاسخ‌گویی نهادی در بهره‌گیری از فناوری‌های هوش مصنوعی در حوزه پلیسی شده‌اند، تا این ابزارها در خدمت عدالت باشند نه سرکوب. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 #پرامپت_ها_نجواهایی_با_ماشین 🔷 قسمت هشتم این مجموعه: درآمدی بر پرامپت - چیستی و کاربرد 👇 پادکست تحلیل این قسمت به زبان فارسی

📘 منتظر قسمت نهم این مجموعه باشید! 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 #پرامپت_ها_نجواهایی_با_ماشین 🔷 قسمت نهم این مجموعه: چرا مهندسی پرامپت اهمیت دارد؟ 👇 پادکست تحلیل این قسمت به زبان فارسی

📘 منتظر قسمت دهم این مجموعه باشید! 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 جنگ شناختی و هوش مصنوعی؛ پروژه مشترک واحد ۸۲۰۰ و غول‌های فناوری در نبرد غزه 🔹 در گزارشی جدید از نیویورک تایمز، جزئیاتی از به‌کارگیری گسترده هوش مصنوعی توسط ارتش رژیم صهیونیستی (IDF) در جنگ غزه فاش شده است. فناوری‌هایی شامل چت‌بات‌هایی با قابلیت درک لهجه‌های متنوع عربی، سامانه‌های مکان‌یابی صوتی، تشخیص چهره پیشرفته و ابزارهای تحلیل داده، توسط نیروهای یگان اطلاعاتی ۸۲۰۰ و ذخیره‌هایی از شرکت‌هایی چون گوگل، مایکروسافت و متا توسعه یافته‌اند. 🔹 این سامانه‌ها به‌ویژه در مکان‌یابی گروگان‌ها، رهگیری تماس‌های فرماندهان حماس و تحلیل واکنش عمومی به عملیات نظامی کاربرد داشته‌اند. با این حال، برخی از افسران ارتش این رژیم نسبت به تبعات اخلاقی این ابزارها هشدار داده‌اند، از جمله اشتباهات در بازداشت‌ها، افزایش نظارت بر غیرنظامیان و مرگ‌های احتمالی ناشی از خطای سامانه. 🔹 گزارش همچنین به طرحی موسوم به «استودیو» اشاره دارد که در آن افسران ارتش و مهندسان ذخیره با دسترسی به داده‌های شنود شده و شبکه‌های اجتماعی، الگوریتم‌هایی را برای تحلیل زبان محاوره‌ای عربی توسعه داده‌اند. 🔹 در یکی از عملیات‌ها، این فناوری‌ها برای یافتن ابراهیم بیاری، فرمانده گردان جُبالیا، به کار گرفته شد که به بمباران گسترده در مناطق مسکونی و تلفات غیرنظامیان انجامید. 💬 چند نکته شناختی: 🔹 این خبر نشان‌دهنده ورود رسمی و عملیاتی هوش مصنوعی به لایه‌های عمیق جنگ‌های نامتقارن و نبردهای شناختی است. 🔹 چالش اخلاقی میان «قدرت محاسباتی» و «حق انسانی» اکنون در میدانی واقعی آزموده می‌شود. 🔹 اگرچه این ابزارها به‌ظاهر در خدمت «امنیت ملی» معرفی می‌شوند، اما ماهیت شناختی آن‌ها و قابلیت نفوذ در ادراک جمعی، نشان از ابعاد خطرناک‌تری دارد که نیازمند واکاوی جدی توسط پژوهشگران حوزه‌های علوم شناختی، اخلاق فناوری و حقوق بشر است. 🗞 پیوست تحلیلی #هوش_مصنوعی #فناوری_شناختی #جنگ_ادراکی #فلسطین #متاکاگ 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت