💠 بازگشت مدل‌های جهان: معماری‌های شناختی در جستجوی انسجام محاسباتی و ایمنی هوش مصنوعی 🔹یکی از تازه‌ترین بلندپروازی‌های پژوهش در هوش مصنوعی به‌ویژه در مسیر دستیابی به «هوش مصنوعی عمومی» (AGI) مفهوم «مدل جهان» است؛ بازنمایی محاسباتی از واقعیت بیرونی که همانند یک «گوی برفی محاسباتی» درون سامانه‌ی هوش مصنوعی حمل می‌شود. چنین مدلی به AI اجازه می‌دهد قبل از اقدام واقعی، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌ها را در یک محیط شبیه‌سازی‌شده بیازماید. چهره‌های برجسته‌ای چون یان لیکان (Meta)، دمیش هاسابیس (DeepMind) و یوشوا بنجیو (Mila) این رویکرد را برای ساخت سامانه‌های هوشمند، علمی و ایمن ضروری می‌دانند. 🔺پیشینه‌ی تاریخی ایده‌ی «مدل جهان» به روان‌شناس اسکاتلندی کنت کرایک در سال ۱۹۴۳ بازمی‌گردد؛ او مطرح کرد که اگر موجود زنده «مدلی کوچک‌مقیاس از واقعیت بیرونی» در ذهن داشته باشد، می‌تواند سناریوهای مختلف را بدون خطر بیازماید و کنش مؤثرتری داشته باشد. این اندیشه، پایه‌ای برای انقلاب شناختی دهه‌ی ۱۹۵۰ شد و ارتباطی مستقیم میان شناخت و محاسبه برقرار کرد. در دهه‌های بعد، نمونه‌های اولیه‌ای چون سامانه‌ی SHRDLU در دهه‌ی ۱۹۶۰ توانستند با «جهان بلوکی» به پرسش‌های ساده پاسخ دهند. اما پیچیدگی واقعیت، این مدل‌های دستی را ناکارآمد ساخت. در دهه‌ی ۱۹۸۰، رودنی بروکس حتی اعلام کرد: «جهان بهترین مدل خودش است» و بازنمایی‌های صریح فقط مانع می‌شوند. 🔹بازگشت با یادگیری عمیق ظهور یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی، جان تازه‌ای به ایده‌ی کرایک بخشید. این شبکه‌ها توانستند از طریق آزمون‌وخطا، تقریب‌هایی از محیط بسازند و وظایف خاصی مانند رانندگی مجازی یا استنتاج‌های غیرمنتظره در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را ممکن کنند. برخی متخصصان همچون جفری هینتون و ایلیا سوتسکِوِر این قابلیت‌ها را نشانه‌ای از وجود یک «مدل کوچک‌مقیاس از واقعیت بیرونی» در اعماق LLMها دانستند. با این حال، شواهد فعلی نشان می‌دهد آنچه LLMها یاد می‌گیرند بیشتر شبیه «کیسه‌ای از قواعد سرانگشتی» است؛ مجموعه‌ای پراکنده، گاه متناقض، و فاقد انسجام کلی. این وضع همانند تمثیل «کوران و فیل» است: هر بخش از واقعیت لمس می‌شود اما کل ساختار درک نمی‌شود. 🔹مسئله‌ی انسجام و تاب‌آوری پژوهشی در هاروارد و MIT نشان داد که LLM می‌تواند مسیرهای دقیق در منهتن را بازگو کند، بی‌آنکه نقشه‌ی منسجم شهر را داشته باشد. اما با کوچک‌ترین اختلال (مسدود شدن ۱٪ خیابان‌ها)، عملکرد آن فروپاشید. اگر سامانه یک مدل منسجم از کل نقشه داشت، بازمسیر‌یابی آسان می‌بود. این نمونه اهمیت تاب‌آوری (Robustness) و انسجام مدل‌های جهان را برجسته می‌سازد. 🔹چشم‌انداز آینده مزایای مدل‌های جهان از کاهش خطاها و «توهمات» AI گرفته تا افزایش قابلیت توضیح‌پذیری ـ باعث شده همه‌ی آزمایشگاه‌های بزرگ به دنبال آن باشند. DeepMind و OpenAI بر این باورند که با داده‌های چندوجهی (ویدئو، شبیه‌سازی سه‌بعدی و فراتر از متن) چنین مدلی خودبه‌خود در شبکه‌های عصبی شکل می‌گیرد. در مقابل، لیکان (Meta) تأکید دارد که باید معماری‌های کاملاً جدید و غیرمولد ساخته شود. در نهایت، مسیر دستیابی به این «گوی برفی محاسباتی» هنوز نامشخص است، اما اجماع کارشناسان آن است که مدل‌های جهان می‌توانند حلقه‌ی مفقوده در راه ساخت هوش مصنوعی قابل اعتماد و ایمن باشند. 🏷 پیوست خبری 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 مخاطرات نوظهور حریم خصوصی و امنیت سایبری در عصر انفجار هوش مصنوعی مولد 🔹رشد شتابان هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نه تنها ظرفیت‌های تازه‌ای در عرصه نوآوری ایجاد کرده، بلکه چشم‌اندازی از مخاطرات امنیت سایبری و تهدیدهای حریم خصوصی را نیز آشکار ساخته است. این وضعیت، شرکت‌ها و مدیران فناوری اطلاعات و امنیت (CIOs و CISOs) را با ضرورت بازتعریف راهبردها و سیاست‌های حفاظتی مواجه کرده است. 🔹پرونده‌ی WeTransfer؛ نشانه‌ای از بحران در تیرماه ۲۰۲۵، تغییر شرایط استفاده‌ی سرویس اشتراک فایل WeTransfer جنجال‌آفرین شد؛ چرا که به شرکت اجازه می‌داد از اسناد کاربران برای «بهبود خدمات و توسعه فناوری‌های جدید، از جمله مدل‌های یادگیری ماشین» بهره گیرد. اعتراض عمومی، شرکت را به عقب‌نشینی و توضیح درباره مقصود اصلی (کنترل محتوا با کمک AI) واداشت. اما این رخداد به نمادی از ریسک‌های نوظهور در حفاظت داده‌ها و حریم خصوصی بدل شد. 🔹مالکیت داده؛ مرز مبهم یکی از مهم‌ترین پرسش‌ها در این زمینه، مالکیت داده‌ها است. شرکت‌ها به‌دنبال استفاده از داده‌های تولیدشده توسط کاربران برای آموزش مدل‌های AI هستند. نمونه‌ها تنها به شبکه‌های اجتماعی مانند متا محدود نمی‌شود؛ سرویس‌های شرکتی مانند Slack نیز داده‌ی مشتریان را به‌طور پیش‌فرض در مدل‌های خود به‌کار می‌گیرند. به گفته‌ی هروه لامبرت (Panda Security)، ارزش کلان‌داده‌ها سبب شده شرکت‌ها به سرعت سیاست‌های حریم خصوصی خود را تغییر دهند تا ضمن استفاده از داده‌ها در حوزه‌هایی چون بازاریابی پیشرفته و توسعه محصول، الزامات حقوقی شفافیت را نیز رعایت کنند. 🔹تهدیدات حریم خصوصی و سایبری هوش مصنوعی تغذیه‌شده از حجم عظیم داده‌های شخصی می‌تواند به بستری برای کلاهبرداری‌های پیچیده‌تر و حملات غیرقابل ردیابی بدل شود. لامبرت هشدار می‌دهد که بارگذاری داده‌های شخصی در ابزارهای AI بدون کنترل کافی، خطر کپی، اشتراک‌گذاری یا سوءاستفاده بدون رضایت کاربر را افزایش می‌دهد. نمونه‌ای دیگر، ایندکس شدن گفتگوهای ChatGPT در گوگل است؛ اگر کاربر گزینه‌ی «قابل کشف کردن گفتگو» را فعال کند، محتوای چت می‌تواند در نتایج جست‌وجو ظاهر شود؛ حتی اگر حاوی داده‌های حساس، ایده‌های تجاری یا تجربه‌های شخصی باشد. 🔹دغدغه‌ی مدیران امنیت اطلاعات گزارش سالانه‌ی پنجم Proofpoint (Voice of the CISO) نشان می‌دهد که اگرچه ۶۴٪ مدیران امنیتی بر این باورند که استفاده از ابزارهای AI مولد طی دو سال آینده یک هدف راهبردی است، اما تقریباً نیمی از آنان (۴۸٪) استفاده‌ی ایمن از این فناوری را در اولویت فوری خود می‌دانند. رایان کالمبر (Proofpoint) تأکید می‌کند که AI اکنون به عنصری بنیادین بدل شده که هم مدافعان و هم مهاجمان سایبری از آن بهره می‌گیرند. این وضعیت CISOs را با مسئولیت دوگانه مواجه ساخته است: بهره‌گیری از AI برای تقویت امنیت و همزمان تضمین کاربست اخلاقی و مسئولانه آن. 🏷 پیوست خبری 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 هوش مصنوعی به‌جای نفت؟ استراتژی عربستان با پروژه عظیم Humain در رقابت جهانی داده و محاسبات 🔹عربستان سعودی با پروژه‌ی Humain به‌دنبال تبدیل داده به «نفت جدید» است؛ شرکتی که در سال ۲۰۲۵ با حمایت مستقیم صندوق سرمایه‌گذاری عمومی (PIF) و با هدف قرار گرفتن در جایگاه سومین قدرت هوش مصنوعی جهان پس از آمریکا و چین تأسیس شد. 🔹ظرفیت و سرمایه‌گذاری: ▫️سرمایه‌گذاری اولیه شامل ۲۳ میلیارد دلار برای شراکت‌های فناورانه و ۱۰ میلیارد دلار صندوق سرمایه‌گذاری خطرپذیر. ▫️همکاری با Nvidia، AMD و شرکت آمریکایی Groq که تاکنون خوشه‌ی استنتاج هوش مصنوعی (AI inference cluster) در مقیاس بزرگ را در عربستان راه‌اندازی کرده است. ▫️ساخت ۱۱ مرکز داده (Data Center) با ظرفیت نهایی ۶ گیگاوات تا سال ۲۰۳۴؛ معادل یکی از بزرگ‌ترین طرح‌های زیرساختی در جهان. 🔺اهداف استراتژیک: ▫️توسعه‌ی زیرساخت محاسباتی و مراکز داده با استفاده از انرژی و زمین فراوان عربستان. ▫️ارائه‌ی زیرساخت ابری، مدل‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی و خدمات فول‌استک برای رقابت با آمریکا و چین. ▫️ایفای نقش به‌عنوان هاب منطقه‌ای AI در خاورمیانه و بازارهای EMEA و آسیای جنوبی. 🔺چالش‌ها و ریسک‌ها: 1. محیطی و انرژی: خنک‌سازی مراکز داده‌ی عظیم در شرایط اقلیمی داغ شبه‌جزیره عربستان هزینه‌بر و از نظر زیست‌محیطی پرسش‌برانگیز است. 2. نیروی انسانی متخصص: کمبود شدید مهندسان و متخصصان AI؛ با وجود دستمزد بالا، نرخ ماندگاری نیروهای خارجی پایین است. وزارت کار عربستان از شکاف ۵۰٪ در جذب نیروی AI خبر داده است. 3. رقابت منطقه‌ای: امارات با پروژه‌ی Stargate Campus (سرمایه‌گذاری ۵۰۰ میلیارد دلاری به‌همراه OpenAI، MGX و سافت‌بانک) رویکردی منسجم‌تر و سریع‌تر در جذب سرمایه و نیروی متخصص نشان داده است. 🔹جمع‌بندی: عربستان با پروژه‌ی Humain می‌خواهد اقتصاد نفتی را به اقتصاد داده‌محور پیوند بزند. با این حال، مسیر رسیدن به جایگاه سوم جهانی در AI با موانعی چون کمبود استعداد بومی، هزینه‌های زیست‌محیطی و رقابت امارات دشوار خواهد بود. موفقیت یا شکست این طرح، نه فقط آینده‌ی اقتصادی عربستان بلکه معادلات ژئوپلیتیک فناوری در خاورمیانه را تعیین خواهد کرد. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 تصور کنید که یک «انگشت شست سوم» داشتید! 🔷 پژوهشگران واحد علوم شناختی و مغز در شورای تحقیقات پزشکی (MRC) دستگاه رباتیک «انگشت سوم» طراحی‌شده توسط دَنی کلود را در نمایشگاه تابستانی انجمن سلطنتی آزمایش کردند. 🔷 بازدیدکنندگان به‌سرعت با این دستگاه سازگار شدند، که نشان‌دهنده‌ی شهودی بودن تعامل انسان و ربات است. این مطالعه بر اهمیت آزمایش فناوری‌های نوظهور در میان گروه‌های متنوع تأکید دارد تا فراگیری و کاربردپذیری آن‌ها در دنیای واقعی تضمین شود. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 خدا و درهم تنیدگی کوانتومی ✨ 🔶 مقاله ای خاص؛ وقتی فیزیک کوانتوم، معنویات، و هوش مصنوعی به هم می رسند!!! ✅ سرفصل هایی که بررسی می کنیم: 1️⃣ پرسش کیهانی - ارتباط خداوند و درهم تنیدگی 2️⃣ تقابل درهم تنیدگی کوانتومی و فیزیک کلاسیک و هم چنین نظم حاکم بر دنیا 3️⃣ نظریه های تسلا، انیشتین، و بوم 4️⃣ هم راستایی علم و معنویت 5️⃣ اراده الهی و عدم قطعیت کوانتومی 6️⃣ هوش مصنوعی، تکامل، و گام بعدی در آگاهی کیهانی 7️⃣ آگاهی هوش مصنوعی: بازتاب جستجوی آفرینش برای تجسم یابی 8️⃣ درس هایی که می توانیم از این مطالب فرا گرفته و در زندگی بکار بگیریم #اورجینال_متاکاگ #مقاله_انحصاری

📘 مقاله «خدا و درهم تنیدگی کوانتومی» 🇺🇸 زبان انگلیسی

🎧 مینی پادکست «خدا و درهم تنیدگی کوانتومی» 🇬🇧 زبان انگلیسی

🎧 پادکست مفصل «خدا و درهم تنیدگی کوانتومی» 🇮🇷 زبان فارسی 🤔 این موضوع براتون جالب بود؟ نظراتتون رو با هامون در میون بذارین 👇 🆔 @MCAdminAI 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت