توسعه سکوی ملی هوش مصنوعی با الگوبرداری از گوگل/طراحی یک بازارگاه هوشمند 🔸عضو تیم توسعه سکوی ملی هوش مصنوعی با اشاره به الگوبرداری از تجربه موفق گوگل در طراحی خدمات هوش مصنوعی، از آغاز فاز آزمایشی این سکو در تیرماه ۱۴۰۴ خبر داد و گفت: این پلتفرم با رویکردی منعطف، خدمات متنوعی از داده تا مدل‌های پردازشی را برای طیف وسیعی از کاربران از مبتدی تا متخصص فراهم می‌کند. 🔸دکتر حمید بیگی، استاد دانشگاه صنعتی شریف و عضو تیم توسعه سکوی ملی هوش مصنوعی در نشست با فعالان حوزه هوش مصنوعی که از صبح امروز در ساختمان معاونت علمی ریاست‌جمهوری برگزار شد، از آغاز فاز آزمایشی این سکو در تیرماه ۱۴۰۴ خبر داد و گفت: این سکو با هدف پوشش طیف متنوعی از کاربران مبتدی تا توسعه‌دهندگان حرفه‌ای حوزه هوش مصنوعی طراحی شده است. 🔸وی با بیان اینکه ابزارهای توسعه‌ای متناسب با نیاز کاربران در این سکو در نظر گرفته شده، افزود: این ابزارها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که هم توسعه‌دهندگان حرفه‌ای و هم افراد دارای دانش عمومی در حوزه هوش مصنوعی، ولی فاقد توانایی برنامه‌نویسی بتوانند از آن بهره‌مند شوند. 🔸بیگی ادامه داد: یکی از ایده‌های کلیدی ما، الهام‌گرفته از گوگل، این بود که کاربران بتوانند فعالیت خود را با داده‌ها آغاز کنند. به همین منظور، امکان آغاز فرآیندهای متنوع از نقطه داده فراهم شده است. 🔸به گفته این عضو تیم توسعه، در کنار این قابلیت‌ها، یک بازارگاه (مارکت‌پلیس) نیز طراحی شده است که در آن انواع مدل‌ها، مجموعه داده‌ها و خدمات متنوع تعریف می‌شوند. #سکوی_ملی #هوش_مصنوعی 🌐http://www.ainews.ir

♨️دسترسی رایگان به منابع آموزشی پیشرفته هوش مصنوعی توسط غول‌های فناوری 🔖شرکت‌های پیشرو در حوزه هوش مصنوعی شامل گوگل، OpenAI و Anthropic اقدام به انتشار رایگان مجموعه‌ای از منابع آموزشی تخصصی کرده‌اند که پیش از این در دسترس عموم نبوده یا با هزینه‌های قابل توجهی ارائه می‌شد. 🔗منابع قابل توجه شامل موارد زیر است: - راهنمای جامع مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) - آموزش ساخت عامل‌های هوشمند (AI Agents) - مستندات تخصصی پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Deployment) - کتاب‌های مرجع در زمینه تحقیقات هوش مصنوعی - راهنماهای استراتژیک برای کاربردهای تجاری هوش مصنوعی لینک‌های دسترسی به این منابع: 📌 Prompt Engineering 📌Google Prompting Guide 📌OpenAI Guide to Agents 📌OpenAI Enterprise Guide 📌Google Agent Whitepaper 📌Anthropic Agent Framework 📌Anthropic Coding Practices 📌AI & LLM Research Book 📌Scaling AI Use Cases 📌Prompting Masterclass ♦️این اقدام می‌تواند تحولی در دسترسی به دانش تخصصی هوش مصنوعی ایجاد کند و فرصت‌های یادگیری برابر برای تمامی علاقه‌مندان به این حوزه فراهم آورد. 🌐http://www.ainews.ir

کدام شهرها رکورددار سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی هستند؟ شرکت تحقیقاتی «استارتاپ ژنوم» با بررسی داده‌های مربوط به بودجه سال‌های ۲۰۲۳ و ۲۰۲۴، مناطق برتر با بالاترین سهم بودجه سرمایه‌گذاری خطرپذیر در اکوسیستم را که به شرکت‌های بومی هوش مصنوعی اختصاص یافته، شناسایی کرده است. طبق تعریف «استارتاپ ژنوم»، شرکت‌های بومی هوش مصنوعی، شرکت‌هایی هستند که مدل‌های هوش مصنوعی مولد پیشرفته‌ می‌سازند و عوامل هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند که وظایف را خودکار می‌کنند، تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشند و نوآوری را پیش می‌برند. منطقه سهم سرمایه‌گذاری خطرپذیر اختصاص یافته به شرکت‌های هوش مصنوعی 🔸پکن ۶۶.۲ درصد 🔸سیلیکون‌ولی ۶۲.۴ درصد 🔸تورنتو-واترلو ۵۰.۳ درصد 🔸پاریس ۴۳.۲ درصد شانگهای ۲۱.۵ درصد سنگاپور ۱۷.۱ درصد توکیو ۱۶.۲ درصد آمستردام-دلتا ۱۵.۶ درصد سیاتل ۱۴.۸ درصد نیویورک‌سیتی ۱۴.۲ درصد 🌐http://www.ainews.ir

🔢 هوش مصنوعی و بحران سواد ریاضی: تهدیدی خاموش برای آینده یادگیری 🟠تحلیلگران هشدار می‌دهند که گسترش استفاده از هوش مصنوعی در حال ایجاد چالش‌های جدی برای سواد ریاضی و مهارت‌های تحلیلی است. این پدیده که به "بی‌ریاضی‌شدن جامعه" تعبیر می‌شود، پیامدهای نگران‌کننده‌ای برای نظام آموزشی و بازار کار دارد. ⚠️چالش‌های اصلی: 1. وابستگی فزاینده به هوش مصنوعی: - 25% کدهای گوگل توسط هوش مصنوعی نوشته می‌شود - کاهش 90%ی استخدام مهندسان نرم‌افزار در شرکت‌های بزرگ در 2024 - ظهور "کدگذاری حسی" که نیاز به دانش برنامه‌نویسی را حذف می‌کند 2. تضعیف مهارت‌های پایه: - دانشجویان تحلیل داده‌ها را به چت‌بات‌ها می‌سپارند - فراموشی تدریجی اصول ریاضی و الگوریتم‌نویسی - کاهش خلاقیت و توانایی حل مسئله در کاربران دائمی هوش مصنوعی راهکارهای پیشنهادی: 1. تغییر نظام آموزشی: - تأکید بر درک عمیق مفاهیم به جای اجرای مکانیکی - تلفیق علوم انسانی با ریاضیات و برنامه‌نویسی - طراحی پروژه‌هایی که نیاز به تفکر انتقادی دارند 2. توسعه مهارت‌های مکمل: - تقویت توانایی تحلیل و تفسیر نتایج هوش مصنوعی - یادگیری اصول فلسفه علم و منطق - توسعه مهارت‌های ارتباطی و کار تیمی 🔍چشم‌انداز آینده: کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند مشاغل آینده به افرادی نیاز خواهند داشت که: - بتوانند خروجی هوش مصنوعی را ارزیابی و اصلاح کنند - بین نیازهای انسانی و راهکارهای فنی پل بزنند - مسائل پیچیده را از زوایای مختلف تحلیل کنند 📌مشاهده مطلب 🌐http://www.ainews.ir

🎓شکاف تحصیل و مهارت در عصر هوش مصنوعی: تحلیل روندهای جهانی 📖 در اقتصاد دانش‌بنیان امروز، شکاف عمیقی بین نظام‌های آموزشی و نیازهای بازار مهارت‌های دیجیتال به‌ویژه در حوزه هوش مصنوعی شکل گرفته است. این گزارش به بررسی پارادوکس‌های موجود در این زمینه می‌پردازد. 🎓 نقشه جهانی تحصیلات عالی - پیشتازان کیفیت: - ایرلند (۵۲.۴% جمعیت ۲۵-۶۴ سال با تحصیلات عالی) - سوئیس و سنگاپور در رتبه‌های بعدی - پیشتازان کمیت: - هند با ۱۳۹.۴ میلیون فارغ‌التحصیل (۱۴.۲% جمعیت) - چین با ۸۸.۱ میلیون فارغ‌التحصیل (۸.۹% جمعیت) - شکاف جنسیتی: زنان اروپایی ۲۵-۳۴ سال با ۴۹.۹% تحصیلات عالی در مقابل ۳۸.۷% مردان 🤖 رقابت مهارت‌های هوش مصنوعی - لهستان: بالاترین نسبت فرصت شغلی به متخصص (۱۰% برای ۱۸۰۰۰ متخصص) - آمریکا: - ۴۰۶۰۰۰ متخصص هوش مصنوعی - سهم ۳۵% از سرمایه‌گذاری‌های خطرپذیر جهانی - قطب‌های فناوری: پکن، بنگلور، شانگهای (هرکدام >۱ میلیون نیروی کار فناوری) 💰سرمایه‌گذاری‌های رکوردشکن - رشد ۵۶% سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی در ۲۰۲۴ نسبت به سال قبل - رسیدن به ۱۲۹ میلیارد دلار در ۵۹۰۰ معامله - سهم ۶۰%ی ۵ شهر بزرگ (سانفرانسیسکو، لندن، نیویورک، پکن، پاریس) از کل سرمایه‌گذاری ⚠️ چالش‌های پیش‌رو 1. شکاف نسلی: کاهش نرخ تحصیلات از ۸۲.۷% (۲۵-۵۴ سال) به ۷۰.۴% (۵۵-۷۴ سال) در اروپا 2. عدم تطابق مهارتی: رشد سریع نیازهای بازار نسبت به نظام‌های آموزشی 3. تمرکز جغرافیایی: انحصار سرمایه‌گذاری‌ها در چند منطقه محدود 📌مشاهده مطلب 🌐http://www.ainews.ir

⭕️ هشدار درباره حاشیه‌نشینی زبان فارسی در عصر هوش مصنوعی 🔸در همایش «هوش مصنوعی: ارتباطات انسان-ماشین و آینده آن»، دکتر فرزانه نزاکتی از پژوهشگاه وزارت نیرو با رویکردی انتقادی به تحلیل جایگاه زبان فارسی و دانش بومی در نظم داده‌محور جدید پرداخت. 🛑 نگرانی‌های محوری 1. سلطه داده‌ای غرب: - کمتر از ۱% داده‌های مدل‌های زبانی به فارسی است - پایگاه‌های علمی ایرانی در نمایه‌های جهانی غایب‌اند - خطر حذف روایت‌های غیرغربی از تولید دانش آینده 2. اقتصاد سیاسی اطلاعات: - انحصار شرکت‌های آمریکایی در تولید محتوای اطلاعاتی - مفاهیم «استعمار داده» و «سرمایه‌داری نظارتی» - بازتولید نابرابری‌های معرفتی در عصر هوش مصنوعی 3. مسئله‌سازی یکسویه: - غرب‌محوری در تعریف مسائل جهانی - غیبت تجربه‌های زیسته شرقی در مدل‌های زبانی ⚠️ پیامدهای هشداردهنده - حذف تدریجی زبان فارسی از گردونه تولید دانش - تبدیل کاربران به مصرف‌کنندگان منفعل محتوای غربی - از دست رفتن فرصت‌های اندیشه‌ورزی بومی 🔍راهکارهای پیشنهادی - توسعه پایگاه‌های داده فارسی با کیفیت - سرمایه‌گذاری در مدل‌های زبانی بومی - بازتعریف نقش فعالانه در تولید دانش هوش مصنوعی - استفاده انتقادی از فناوری‌های موجود 🗣نقل‌قول کلیدی: «هوش مصنوعی نه به زبان ما می‌نویسد، نه با مفاهیم ما می‌اندیشد. ما یا باید صحنه‌گردان شویم یا برای همیشه تماشاگر باقی بمانیم.» — دکتر فرزانه نزاکتی 📌مشاهده مطلب 🌐http://www.ainews.ir

♨️ مدل پیشرفته تبدیل متن به گفتار با قابلیت بیان احساسات معرفی شد 🔹شرکت ElevenLabs از مدل جدید Eleven v3 (Alpha) رونمایی کرده است که تحولی در تولید صداهای مصنوعی با قابلیت بیان احساسات طبیعی ایجاد می‌کند. این مدل که از زبان فارسی نیز پشتیبانی می‌کند، برای تولید محتوای حرفه‌ای مانند فیلم‌ها، کتاب‌های صوتی و رسانه‌های دیجیتال طراحی شده است. ✨ ویژگی‌های کلیدی Eleven v3: - بیان احساسات واقعی‌تر: پشتیبانی از نجوا، خنده، آه و هیجان با کیفیت بی‌سابقه - پشتیبانی از ۷۰+ زبان از جمله فارسی - مدیریت خودکار دیالوگ‌های چندنفره با تغییر نوبت و احساسات طبیعی - کنترل دقیق لحن با برچسب‌هایی مانند [excited] یا [whispers] 🎭 نمونه کاربرد برچسب‌های احساسی: "ما موفق شدیم! [happily][shouts][laughs]" → خروجی: گفتاری با ترکیبی از شادی، فریاد و خنده ⚠️ محدودیت‌های فعلی: - بهینه‌نشده برای گفتگوهای بلادرنگ (استفاده از v2.5 Turbo/Flash توصیه می‌شود) - کیفیت پایین‌تر کلون‌های صوتی حرفه‌ای نسبت به نسخه‌های قبلی - فعلاً مناسب پروژه‌های غیرفوری 🔸این مدل با تمرکز بر هوش مصنوعی احساس‌آگاه طراحی شده و می‌تواند تحولی در صنایع رسانه ایجاد کند. با این حال، برای استفاده‌های حساس (مانند کلون‌سازی صدا) هنوز بهینه‌سازی کامل نشده است. 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

♨️گوگل جمینای را به دستیار هوشمند زمان‌بند تبدیل کرد: معرفی قابلیت Scheduled Actions ✴️گوگل در ادامه ارتقای قابلیت‌های هوش مصنوعی خود، ویژگی جدیدی به نام Scheduled Actions (اقدامات زمان‌بندی شده) به جمینای اضافه کرده است. این قابلیت انقلابی، مخصوص کاربران اشتراک‌های AI Pro و AI Ultra است و تحولی در تعامل با دستیارهای هوشمند محسوب می‌شود. ✅ قابلیت‌های کلیدی Scheduled Actions: - زمان‌بندی خودکار وظایف: - تنظیم خلاصه برنامه روزانه هر شب - دریافت ایده‌های خودکار برای پست‌های وبلاگی - تهیه گزارش پس از رویدادها (مثل خلاصه مراسم اهدای جوایز) - پشتیبانی از کارهای غیرتکراری: - امکان درخواست وظایف یکباره در زمان‌های مشخص - مثال: «فردا ساعت ۱۰ صبح درباره نتایج بازی دیشب گزارش بده» 🔍نحوه دسترسی و مدیریت: - بخش جدید Scheduled Actions در تنظیمات اپلیکیشن جمینای - امکان مشاهده، ویرایش و حذف وظایف زمان‌بندی شده 🔸مقایسه با ChatGPT: - هر دو پلتفرم امکان انجام کارهای تکراری را فراهم می‌کنند - جمینای برخلاف ChatGPT روی یکپارچه‌سازی عمیق‌تر با اکوسیستم گوگل تمرکز دارد - گوگل قصد دارد این قابلیت را به دستگاه‌های جانبی مانند هدفون و ساعت هوشمند گسترش دهد 🔹چشم‌انداز آینده: - جایگزینی کامل گوگل اسیستنت با جمینای تا پایان ۲۰۲۵ - تبدیل جمینای به دستیار اصلی در اکثر دستگاه‌های اندرویدی - توسعه بیشتر به سمت هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

⭕️ آیا داروهای طراحی‌شده با هوش مصنوعی تا سال ۲۰۳۰ به داروخانه‌ها می‌رسند؟ 💡 ‌ ‌ ‌ ‌مدیرعامل شرکت Insilico Medicine اعلام کرده: در ۵ تا ۶ سال آینده، اولین دارویی که کاملاً توسط هوش مصنوعی طراحی شده، تأیید و وارد بازار خواهد شد. 🔬 چه چیز این اتفاق را شگفت‌انگیز می‌کند؟ 🔹 در روش جدید، دیگر فقط دانشمندان پشت میز آزمایشگاه نیستند بلکه الگوریتم‌های هوشمند وارد عمل شدند: 🔴کشف ترکیب‌های مؤثر دارویی 🔴پیش‌بینی رفتار دارو در بدن انسان 🔴تحلیل عوارض جانبی احتمالی 🔴حتی طراحی مولکولی کامل دارو 📝 آینده چگونه خواهد بود؟ تصور کنید در آینده نسخه‌ای که پزشک می‌نویسد، حاوی دارویی است که نه در ذهن انسان، بلکه در قلب یک مدل هوش مصنوعی شکل گرفته است. 💬 داروهای جدید: ⏺ با سرعت بسیار بالاتر کشف می‌شوند. ⏺ هزینه‌ی تولیدشان به شدت کاهش می‌یابد. ⏺ و بیماران زودتر به درمان مؤثر دسترسی پیدا می‌کنند. 💊 دنیای پزشکی در آستانه یک انقلاب بزرگ قرار دارد و این فقط آغاز مسیر است؛ هوش مصنوعی قرار است قواعد بازی در پزشکی و درمان را از نو بنویسد. 🌐http://www.ainews.ir

♨️گوگل AI Mode را برای تحلیل مالی گسترش می‌دهد: تحولی در جستجوی هوشمند 🔸گوگل در ادامه توسعه قابلیت‌های هوش مصنوعی خود، AI Mode را برای جستجوهای مالی فعال کرده است. این ویژگی که ابتدا در رویداد I/O 2024 معرفی شد، اکنون با امکانات پیشرفته‌تری در دسترس کاربران آمریکایی قرار گرفته است. قابلیت‌های کلیدی AI Mode در جستجوی مالی: 🔹 تحلیل و مقایسه داده‌های مالی: - نمایش اطلاعات پیچیده در قالب گراف‌های تعاملی و جدول‌های پویا - مثال: جستجوی "مقایسه عملکرد سهام شرکت‌های بلوچیپ CPG در 2024" نتایجی بصری و قابل تعامل ارائه می‌دهد. 🔹 پشتیبانی از پرسش‌های دنباله‌دار: - امکان پرسیدن سوالات تکمیلی برای دریافت پاسخ‌های دقیق‌تر - شخصی‌سازی نتایج بر اساس نیاز کاربر 🔹 به‌روزرسانی زنده اطلاعات: - قیمت سهام و داده‌های بازار به صورت لحظه‌ای در نمودارها و جداول نمایش داده می‌شوند. دسترسی و محدودیت‌های فعلی: 🌎 فقط برای کاربران آمریکایی (از طریق Search Labs فعال می‌شود) 📊 پوشش اولیه: سهام و صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک 🔄 به‌زودی: گسترش به سایر حوزه‌های مالی و غیرمالی ❓چرا این ویژگی مهم است؟ این ویژگی با استفاده از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی، درک بهتری از هدف کاربر دارد و داده‌های پیچیده را به شیوه‌ای ساده و کاربرپسند ارائه می‌کند. این تحول می‌تواند: ✅ درک بازارهای مالی را برای عموم آسان‌تر کند ✅ تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری را بهبود بخشد ✅ تجربه جستجوی گوگل را به‌کلی متحول کند 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

♨️آینده‌ای بدون اپلیکیشن: تحول عصر هوش مصنوعی از نگاه ساتیا نادلا 🔸در دیدگاه انقلابی مدیرعامل مایکروسافت، جهان در آستانه تحولی بنیادین قرار دارد که در آن: 🔮 تحولات کلیدی: 1. مرگ اپلیکیشن‌های سنتی: - جایگزینی با "ایجنت‌های هوشمند" - تبدیل نرم‌افزارها به زیرساخت‌های نامرئی - یکپارچه‌سازی کامل خدمات دیجیتال 2. تجربه کاربری جدید: - تعامل با زبان طبیعی به جای کلیک و منو - انجام کارهای پیچیده با یک دستور ساده - مثال: به‌روزرسانی پروژه و تنظیم جلسات با یک درخواست 3. دگرگونی مایکروسافت 365: - تبدیل به "محیط توسعه یکپارچه مبتنی بر چت" - امکان برنامه‌نویسی با زبان طبیعی - حضور همزمان ایجنت‌ها در Teams مانند اعضای تیم ⚠️ چالش‌های پیش رو: - امنیت سایبری: - سیستم هویت مستقل برای هر ایجنت - مدیریت دسترسی‌های سطح بالا - نظارت دقیق بر تعاملات ایجنت‌ها - مصرف انرژی: - رشد تصاعدی نیاز به منابع محاسباتی - چالش پایداری زیست‌محیطی 💡فرصت‌های جدید: - برای توسعه‌دهندگان: - طراحی APIهای داده‌محور - ساخت ابزارهای تخصصی برای ایجنت‌ها - توسعه چارچوب‌های حفظ حریم خصوصی - برای کسب‌وکارها: - افزایش چشمگیر بهره‌وری - کاهش هزینه‌های عملیاتی - امکان نوآوری در جریان‌های کاری 🚀 چشم‌انداز آینده: نادلا پیش‌بینی می‌کند این تحول منجر به: - ظهور کسب‌وکارهای میلیارد دلاری جدید - تغییر اساسی رابطه انسان با فناوری - تبدیل زبان طبیعی به واسط اصلی تعاملات دیجیتال 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

♦️هوش مصنوعی ناهمگون: چالش‌ها و چشماندازهای توسعه AI 🔸سوندار پیچای، مدیرعامل گوگل، و آندری کارپاتی از OpenAI، مفهوم جدیدی به نام «هوش مصنوعی ناهمگون» (Artificial Jagged Intelligence - AJI) را مطرح کرده‌اند که نشان‌دهنده وضعیت کنونی توسعه مدل‌های هوش مصنوعی است. 🔍 ماهیت هوش مصنوعی ناهمگون (AJI) - توانایی‌های نامتوازن: - حل مسائل پیچیده ریاضی ولی اشتباه در محاسبات ساده (مثل مقایسه ۹.۹ و ۹.۱۱) - عملکرد عالی در برخی حوزه‌ها همراه با ضعف در مهارت‌های ابتدایی - تفاوت با مغز انسان: رشد غیرخطی توانایی‌ها در مقابل پیشرفت هماهنگ شناختی انسان 🧩 نمونه‌های AJI از زبان کارپاتی - شمارش نادرست در بازی دوز - تحلیل غلط مسائل عددی پایه - مشکل در تشخیص تعداد حروف خاص در کلمات ساده (مثل شمارش حرف R در "strawberry") 📈چشمانداز توسعه هوش مصنوعی - پیش‌بینی پیچای: - دستیابی به پیشرفت‌های چشمگیر تا ۲۰۳۰ - طولانی‌تر شدن مسیر رسیدن به هوش عمومی مصنوعی (AGI) نسبت به پیش‌بینی‌های اولیه - چهار حوزه کلیدی تاثیرگذاری AI: 1. دسترسی دموکراتیک به دانش به زبان‌های بومی 2. شتاب در کشفیات علمی 3. مقابله با تغییرات اقلیمی 4. رشد اقتصادی پایدار ⚠️ چالش‌های پیش‌رو - نیاز به سیستم شفاف برچسب‌گذاری محتوای AI - خطر محو شدن مرز بین واقعیت و محتوای تولیدشده - لزوم توسعه استانداردهای اخلاقی و حکمرانی 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir