🟣 پیوست تصویری مقاله #پارت_پنجم 💠عامل مبتنی بر مطلوبیت (Utility-Based Agent) این تصویر، «عامل مبتنی بر مطلوبیت» را معرفی می‌کند که نسخه‌ای پیشرفته‌تر از عامل مبتنی بر هدف است. 🔹 نیاز به مطلوبیت: گاهی رسیدن به هدف به تنهایی کافی نیست. ممکن است چندین مسیر برای رسیدن به هدف وجود داشته باشد، اما کدام یک «بهتر» است؟ 🔹مطلوبیت (Utility): یک تابع است که به یک حالت از جهان، یک عدد حقیقی اختصاص می‌دهد تا میزان «رضایت» یا «خوشحالی» عامل در آن حالت را مشخص کند. 🔹نحوه کار: این عامل نه تنها بررسی می‌کند که آیا یک اقدام او را به هدف می‌رساند یا نه، بلکه میزان مطلوبیت حالت حاصل از آن اقدام را نیز ارزیابی می‌کند. سپس اقدامی را انتخاب می‌کند که به بیشترین مطلوبیت مورد انتظار (Expected Utility) منجر شود. 🔹این رویکرد به عامل اجازه می‌دهد تا بین اهداف متضاد (مثلاً سرعت در مقابل ایمنی) تعادل برقرار کند و در شرایط عدم قطعیت، تصمیمات منطقی بگیرد. #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #Ai_Agents 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🟣 پیوست تصویری مقاله #پارت_ششم 💠 عامل یادگیرنده (Learning Agent) 🔹 این دیاگرام، پیچیده‌ترین و قدرتمندترین نوع عامل، یعنی «عامل یادگیرنده» را به تصویر می‌کشد. این ساختار، اساس بسیاری از سیستم‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. 🔹 یک عامل یادگیرنده دارای چهار مؤلفه اصلی است: ▫️عنصر کارایی (Performance Element): این بخش همان چیزی است که تاکنون به عنوان «عامل» می‌شناختیم (مثلاً مبتنی بر مدل یا مطلوبیت). این عنصر مسئول انتخاب اقدامات است. ▫️عنصر یادگیری (Learning Element): این بخش مسئول ایجاد بهبود در عنصر کارایی است. این کار را با استفاده از بازخوردهای دریافتی انجام می‌دهد. ▫️منتقد (Critic): این بخش به عنصر یادگیری می‌گوید که عامل در مقایسه با یک استاندارد عملکرد (Performance Standard) چقدر خوب عمل کرده است. این بازخورد (Feedback) می‌تواند یک پاداش یا جریمه باشد. ▫️مولد مسئله (Problem Generator): این بخش مسئول پیشنهاد اقداماتی است که به تجارب جدید و آموزنده (Experiments) منجر می‌شود. این کار به عامل کمک می‌کند تا به جای گیر کردن در یک رویه تکراری، به کاوش در محیط بپردازد. 🔹 عامل یادگیرنده می‌تواند در ابتدا با دانش اندک شروع کند و به تدریج با کسب تجربه، به یک متخصص تبدیل شود. #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #Ai_Agents 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 آیا ChatGPT در حال فرسایش مهارت‌های تفکر انتقادی است؟ 🔹پژوهشی تازه از «لابراتوار رسانه MIT» نشان می‌دهد که استفاده از چت‌جی‌پی‌تی در فرآیندهای نوشتاری می‌تواند به افت عملکرد شناختی، زبانی و رفتاری منجر شود. در این مطالعه، فعالیت مغزی ۵۴ شرکت‌کننده در حین نگارش چند انشای استاندارد SAT با سه رویکرد مختلف (ChatGPT، جست‌وجوی گوگل و نگارش بدون ابزار) با استفاده از EEG بررسی شد. 🔹 نتایج حاکی از آن است که گروهی که از ChatGPT استفاده کردند، کمترین میزان درگیری شناختی، خلاقیت زبانی و رضایت شخصی را نشان دادند. نویسندگان این گروه به مرور دچار تنبلی ذهنی شده و غالباً تنها به «کپی‌ـ‌پیست» از خروجی هوش مصنوعی اکتفا کردند. انشای این گروه توسط معلمان انگلیسی «بی‌روح» توصیف شد. 🔹در مقابل، گروهی که بدون ابزار و صرفاً با ذهن خود نوشتند، بالاترین سطح فعالیت مغزی در نوارهای آلفا، تتا و دلتا را نشان دادند؛ شاخص‌هایی مرتبط با حافظه، معناپردازی و ایده‌پردازی. این گروه حس مالکیت بیشتر و رضایت شخصی بالاتری از نوشته‌هایشان داشتند. 🔹 در بخش دوم مطالعه، وقتی گروه ChatGPT مجبور شدند انشای قبلی خود را بدون کمک ابزار بازنویسی کنند، ضعف شدید در حافظه و پردازش معنا نشان دادند. بالعکس، گروه ذهن‌محور در مواجهه با ChatGPT، عملکرد شناختی بهتری از خود نشان دادند، دلالتی مهم بر امکان استفاده‌ی «تقویتی» از هوش مصنوعی در صورت استفاده‌ درست. 📛 نویسنده اصلی مقاله، دکتر ناتالیا کاسمینا، هشدار می‌دهد که رواج استفاده زودهنگام از ابزارهای LLM مانند GPT در مقاطع پایین آموزشی می‌تواند رشد شناختی کودکان را با اختلال مواجه سازد: «ما به قوانین و سیاست‌هایی نیاز داریم که با این ابزارها همگام و هشداردهنده باشند، نه صرفاً تسهیل‌گر مصرف‌گرایی بی‌مهار.» ▫️ جالب آنکه بسیاری از کاربران، همین مقاله را با کمک LLMها خلاصه کرده و منتشر کردند؛ درحالی‌که پژوهشگران عمداً «تله‌هایی» در متن گنجانده بودند تا نشان دهند چگونه LLMها دچار توهم (hallucination) می‌شوند، مثلاً نسخه GPT-4o درحالی ذکر شد که اصلاً در مقاله نیامده بود. 🔗 پیوست تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 آخرین نسل ویدیوساز های هوش مصنوعی: Google Veo3 🔷 نسل جدید Video Generator های هوش مصنوعی که Veo3 گوگل فعلا در صدر آن قرار دارد، با کمک میلیون ها چهره و صوتی که در بین داده های خود دارند، می توانند آنها را به صورت منحصربفرد و بی سابقه ای با یکدیگر ترکیب و ادغام و نتایج بی نظیری را ارائه دهند. البته این بدان معنی نیست که قابلیت تولید اشخاص جدید را ندارند و همگی فقط ترکیب داده های موجود هست! 🔷 نکته ای که آن را از سایر همتاها متمایز می کند، حرکات فوق العاده صورت، و بدن است و تنها انتقادی که می توان به آن وارد کرد، رنگ بندی ویدیو هست که گاها کمی فانتزی به نظر میاید. 🔷 لازم به ذکر است که هزینه این هوش مصنوعی بسیار بالاست و برای هر ویدیو ۸ ثانیه ای حدود ۶ دلار می گیرد! 📚 توضیح ویدیو: داستان آدم و حوا (حوا با گوشی آیفون خود در حال ضبط ماجرا هست!) #هوش_مصنوعی #گوگل 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🟣 پیوست تصویری مقاله #پارت_هفتم 💠 عامل مبتنی بر هدف (Goal-Based Agent) 🔹این دیاگرام، «عامل مبتنی بر هدف» را نمایش می‌دهد که از عامل مبتنی بر مدل هوشمندتر است. 🔹 تفاوت اصلی: علاوه بر داشتن مدل از جهان، این عامل یک هدف (Goal) مشخص نیز دارد. دانستن وضعیت فعلی کافی نیست؛ عامل باید بداند به کجا می‌خواهد برسد. 🔹 نحوه کار: این عامل از اطلاعات هدف خود برای انتخاب از میان اقدامات ممکن استفاده می‌کند. او مسیری را انتخاب می‌کند که در نهایت به حالت هدف منجر شود. این کار معمولاً نیازمند جستجو (Search) و برنامه‌ریزی (Planning) است. عامل سناریوهای مختلف را در ذهن خود شبیه‌سازی می‌کند ("اگر این کار را بکنم، چه می‌شود؟ و بعد اگر آن کار را بکنم؟") تا یک توالی از اقدامات برای رسیدن به هدف پیدا کند. مثال: یک سیستم ناوبری GPS که بهترین مسیر برای رسیدن به یک مقصد مشخص را پیدا می‌کند. #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #Ai_Agents 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

.. 📌از همراهی شما تا پایان این مجموعه مطالب واقعاً ممنونیم. شاید برای برخی این سؤال پیش اومده باشه: «مطالعه‌ی این مطالب چه کمکی به من کرد؟ آیا صرفاً اطلاعات عمومی بود یا چیزی کاربردی و ماندگار؟» واقعیت اینه که شما حالا به یک درک پایه‌ای اما عمیق از پشت‌صحنه‌ی فناوری‌هایی رسیده‌اید که هر روز در زندگی‌مون حضور دارن. از این به بعد، وقتی با یک ربات، چت‌بات، و یک سیستم هوشمند روبه‌رو می‌شید، می‌تونید دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر تحلیل کنید که این سیستم چه نوع عاملیه؟ آیا صرفاً به محرک‌ها واکنش نشون می‌ده یا هدف‌محور طراحی شده؟ آیا می‌تونه یاد بگیره، اطلاعات گذشته رو به‌کار بگیره و تصمیم بگیره؟ یا فقط مجموعه‌ای از دستورهای از پیش تعیین‌شده‌ست؟ هر چیزی که در آینده درباره هوش مصنوعی می‌شنوید، هر چقدر هم پیشرفته یا عجیب باشه، بر همین پایه‌ها بنا شده. این مدل نگاه، هم دید شما به فناوری رو تخصصی‌تر می‌کنه و هم کمک می‌کنه در مواجهه با مفاهیم پیشرفته‌تر، سردرگم نشید؛ چون با زیربنای فکری این مفاهیم آشنا شدید. شما حالا ابزار درک دنیای هوشمند رو در اختیار دارید. 🔸 به منظور تسهیل دسترسی و بهره‌برداری هرچه بهتر مخاطبان گرامی، می‌توانید با کلیک بر روی لینک‌های زیر، مقاله و پیوست‌ها و ضمائم آموزشی‌-تحلیلی را مطالعه فرمایید👇 ▫️ مقاله بررسی مفهومی و کاربردی عوامل هوش مصنوعی (Ai Agents) ▫️ پیوست‌ها: پارت1 پارت2 پارت3 پارت4 پارت5 پارت6 پارت7 ..

💠 از پارامتر تا بهره‌وری 💡 در سال‌های اخیر، یکی از رویکردهای غالب در توسعه‌ی مدل‌های هوش مصنوعی، افزایش تعداد پارامترها بوده است؛ از مدل‌های چندصد میلیون پارامتری تا غول‌هایی با صدها میلیارد پارامتر مثل GPT-4، Gemini و Claude. ❓ اما سؤال اساسی اینجاست: آیا صرفاً افزایش اندازه‌ی مدل، به معنای دقت و کارایی بیشتر است؟ 🔹 پاسخ منفی است. در واقع، بسیاری از پژوهش‌های اخیر (مانند مقاله Scaling Laws و پروژه‌های Sparse Models) نشان می‌دهند که بزرگی مدل شرط کافی نیست. آنچه اهمیت دارد، طراحی بهینه، معماری مناسب، تنظیم دقیق هایپرپارامترها (fine-tuning)، و استفاده از داده‌های باکیفیت است. 🔹 نکته دیگر اینکه هرچه مدل بزرگ‌تر باشد، نیاز به داده‌ی آموزشی بیشتر، توان پردازشی بالاتر، و انرژی بیشتری دارد؛ این مسئله موجب چالش‌های زیست‌محیطی، اخلاقی و اقتصادی در حوزه AI می‌شود. 🔹 به همین دلیل، بسیاری از شرکت‌ها در حال حرکت به‌سوی مدل‌های کوچک‌تر، فشرده‌تر و هوشمندتر (مانند مدل‌های LoRA، Distilled Models، یا Edge AI) هستند که با منابع کمتر، بازدهی بالاتری دارند. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 عینک شناختی نسل نوین برای انقلاب در مطالعات ادراکی و تعامل انسان‌ماشین Aria Gen2 🔹نسل دوم عینک تحقیقاتی Aria، با بهره‌گیری از نوآوری‌های مرزی در مهندسی حسی، هوش مصنوعی و سنجش رفتاری، بستر تازه‌ای برای فهم شناخت، ادراک، تعامل و رفتار در مطالعات پیشرفته فراهم می‌کند. 🔹متا (Meta) در تازه‌ترین گام فناورانه‌ی خود، از نسل دوم عینک تحقیقاتی Aria Gen 2 رونمایی کرده است. این عینک، ترکیبی بی‌نظیر از سنسورهای چندگانه، پردازنده‌های لبه‌ای (Edge Computing)، بینایی ماشین و هم‌زمانی دقیق زمانی است که آن را به یکی از پیشرفته‌ترین ابزارهای پوشیدنی در خدمت پژوهش‌های شناختی، روان‌شناسی تجربی، و علوم رفتاری بدل می‌کند. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 مشخصات و قابلیت‌های شاخص: 🔹 بینایی ماشین تقویت‌شده: + مجهز به ۴ دوربین بینایی کامپیوتری (CV) با دامنه دینامیکی بالا (HDR تا ۱۲۰ دسی‌بل). + ۱۲ مگاپیکسل RGB Camera با میدان دید وسیع، ایده‌آل برای ردیابی ۳بُعدی دست، اشیاء و محیط. 🔹 ردیابی شناختی دقیق: + دوربین‌های ردیاب چشم (Eye Tracking Cameras) برای ثبت دقیق جهت نگاه، خستگی شناختی و الگوهای توجه. + سنسورهای IMU، مغناطیس‌سنج و فشارسنج برای رهگیری ۶ درجه آزادی (6DOF) موقعیت بدن. 🔹 ادغام حسی و زیستی: + ۷ میکروفون فضایی (Spatial Microphones) با قابلیت جهت‌یابی و ثبت مکالمات محیطی. + سنسور ضربان قلب (PPG)، میکروفن تماسی و سنجش نور محیط برای مطالعات فیزیولوژیکی ادراک. 🔹 پردازش لحظه‌ای و بدون وابستگی به سرور مرکزی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی بومی‌شده روی دستگاه، داده‌ها در لحظه تحلیل می‌شوند، که این مزیت در مطالعات میدانی و تجربی بسیار کلیدی است. 🔹 هم‌زمانی رادیویی Sub-GHz: هم‌ترازی زمانی زیر میلی‌ثانیه‌ای بین چند دستگاه هم‌زمان برای اجرای آزمایش‌های چند‌عاملی. 🔗 اطلاعات بیشتر در صفحه رسمی پروژه Aria: https://about.meta.com/realitylabs/projectaria/ 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت