🛑 آنتروپیک و متا چگونه میلیون‌ها کتاب را قربانی آموزش هوش مصنوعی کردند؟ 🔍 روش عجیب جمع‌آوری داده: از اسکن تا نابودی کتاب‌ها شرکت آنتروپیک (سازنده مدل کلود) و متا برای آموزش هوش مصنوعی خود، میلیون‌ها کتاب فیزیکی را: 1. خریداری کردند (با استفاده از قانون "قاعده اولین فروش" که اجازه هرگونه استفاده از کالای خریداری‌شده را می‌دهد). 2. صفحات را جدا کردند و اسکن دیجیتالی انجام دادند. 3. نسخه‌های فیزیکی را دور انداختند تا هزینه نگهداری کاهش یابد. ❌ انتقادات اخلاقی: - نسخه‌های فیزیکی نابود شدند درحالی که مؤسسات فرهنگی معمولاً کتاب‌ها را پس از اسکن حفظ می‌کنند. - پیش از این، آنتروپیک و متا از داده‌های دانلود غیرقانونی کتاب‌ها استفاده کرده بودند. - نویسندگان هیچ سودی از این استفاده گسترده نبردند. 🚨پیامدهای گسترده این اقدام: 1. کمبود منابع متنی باکیفیت برای آموزش نسل‌های آینده هوش مصنوعی. 2. شکایت نویسندگان از متا و سایر شرکت‌ها (پرونده‌های حقوقی در جریان است). 3. رقابت برای ذخیره داده‌ها → احتمال افزایش تخریب کتاب‌های بیشتر. 🔮آینده چیست؟ - شرکت‌ها به دنبال منابع جدید داده (مثل محتوای اینترنتی، گفتارهای عمومی) هستند. - فشار برای اصلاح قوانین کپی‌رایت در عصر هوش مصنوعی. - اعتراضات نویسندگان و ناشران برای دریافت حق‌المال. 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

♨️هوش مصنوعی اسکانیا: انقلابی در کاهش 50 درصدی هزینه تعمیرات کامیون‌ها ❓چگونه هوش مصنوعی هزینه‌ها را نصف می‌کند؟ شرکت اسکانیا با ترکیب یادگیری ماشین و گراف دانش (Knowledge Graph) سیستم پیش‌بینانه‌ای ایجاد کرده که: - از هزاران سنسور در کامیون‌ها داده جمع‌آوری می‌کند - الگوهای خرابی را قبل از وقوع شناسایی می‌نماید - به مالکان اجازه می‌دهد به موقع اقدام پیشگیرانه انجام دهند آمارهای شگفت‌انگیز عملکرد: ✅ کاهش 25% هزینه‌های تعمیرات (شامل قطعات و هزینه‌های جانبی) ✅ کاهش 72% خرابی‌های غیرمنتظره (از 1.8 به 0.5 مورد در سال) ✅ هماهنگی 90% تعمیرات با زمان استراحت رانندگان (بدون اختلال در حمل بار) ☑️کاربرد در ایران: - حل چالش‌های رایج: خرابی‌های ناگهانی توربو، کلاچ و سیستم خنک‌کننده - بهینه‌سازی هزینه‌های یدک‌کشی و توقف ناوگان - افزایش عمر مفید کامیون‌های دست دوم ♦️به نظر می‌رسد سیستم‌های پیش‌بینانه نه‌تنها یک مزیت رقابتی، بلکه ضرورتی اجتناب‌ناپذیر برای صنعت حمل‌ونقل خواهند بود. با توجه به چالش‌های صنعت در ایران، بهره‌گیری از چنین فناوری‌هایی می‌تواند سودآوری شرکتها را متحول کند. 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

✴️ شکاف دیجیتال جدید جهانی بر سر هوش مصنوعی 🟡 نابرابری فزاینده در دسترسی به فناوری هوش مصنوعی: بر اساس تحقیقات دانشگاه آکسفورد، رقابت در حوزه هوش مصنوعی منجر به ایجاد شکاف عمیقی بین کشورهای دارای زیرساخت‌های پیشرفته (اتحادیه اروپا، آمریکا و چین) و سایر نقاط جهان شده است. تنها ۳۲ کشور از مراکز داده با قابلیت پردازش مدل‌های هوش مصنوعی مولد (مانند ChatGPT) برخوردارند. 📈آمار کلیدی: - اتحادیه اروپا (۲۸ مرکز)، آمریکا (۲۶ مرکز) و چین (۲۲ مرکز) بیش از نیمی از مراکز داده پیشرفته جهان را در اختیار دارند. - هزینه آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بسیار بالا است؛ پروژه زیرساخت ۵۰۰ میلیارد دلاری آمریکا نمونه بارز این سرمایه‌گذاری‌های کلان است. - کمبود تراشه‌های GPU (مورد نیاز برای پردازش هوش مصنوعی) و تحریم‌ها، دسترسی کشورهای درحال‌توسعه را محدود کرده است. ⚠️چالش‌های پیش‌رو: - وابستگی به چین یا آمریکا: کشورهای فاقد زیرساخت به یکی از این دو ابرقدرت وابسته می‌شوند. - مشکلات فنی: مدل‌های هوش مصنوعی هنوز با خطاهای مهلک (توهمات/Hallucinations) و کمبود داده‌های آموزشی مواجهند. - عدم سودآوری مشخص: بسیاری از شرکت‌های فعال در این حوزه هنوز مدل درآمدی پایدار ندارند. 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

🔊 هوش مصنوعی Suno - انقلابی در تولید موسیقی دیجیتال ♦️پیشرو در تولید موسیقی هوشمند: هوش مصنوعی Suno با قابلیت تبدیل متن ساده به آهنگ کامل (شامل ملودی، آواز و میکس) در چند دقیقه، تحولی در صنعت موسیقی ایجاد کرده است. این پلتفرم بدون نیاز به دانش تخصصی یا تجهیزات استودیویی، امکان خلق آثار حرفه‌ای را فراهم می‌کند. ✅مزایای کلیدی: - تولید سریع (کمتر از ۵ دقیقه) - پشتیبانی از سبک‌های متنوع و زبان‌های مختلف - مناسب برای تولیدکنندگان محتوا، تبلیغات و هنرمندان مستقل - کیفیت قابل رقابت با آثار حرفه‌ای 🔸تمایزهای انقلابی: - تنها ابزار تولیدکننده آهنگ کامل (آواز + تنظیم) از متن - کاربری آسان برای عموم در مقایسه با رقبا (مانند AIVA که نیاز به تنظیمات تخصصی دارد) - خروجی سریع‌تر نسبت به سایر پلتفرم‌های موسیقی هوشمند ⚠️چالش‌ها و آینده: - ابهام در حقوق مالکیت فکری آثار تولیدشده - نگرانی‌ها درباره جایگزینی هنرمندان انسانی - پیش‌بینی ادغام هنر انسانی و هوش مصنوعی در آینده موسیقی 🔹هوش مصنوعی Suno مرزهای خلاقیت موسیقایی را دموکراتیک کرده و نویدبخش آینده‌ای است که هر فردی می‌تواند آهنگساز باشد. بااین‌حال، نیاز به تدوین قوانین برای مسائل حقوقی و حفظ اصالت هنری احساس می‌شود. 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

📣ظهور "اقتصاد دوستی" در عصر هوش مصنوعی 🟣 شرکت‌های فناوری به رهبری چهره‌هایی مانند ایلان ماسک و مارک زاکربرگ در حال تغییر جهت استراتژیک به سمت توسعه "هوش مصنوعی شخصی" هستند. هدف اصلی این تلاش‌ها، ایجاد ربات‌های گفتگویی است که بتوانند نقش دوست و همراه را برای کاربران ایفا کنند. 🚫آمارهای هشداردهنده: - تحقیقات دانشگاه هاروارد نشان می‌دهد تعامل با هوش مصنوعی در کاهش احساس تنهایی مؤثرتر از تماشای یوتوب است - اثرات مثبت این تعاملات با تأثیر گفتگوی انسانی قابل مقایسه است - مطالعات نشان می‌دهد تنهایی به اندازه مصرف 15 نخ سیگار روزانه برای سلامت مضر است 〽️روندهای بازار و فناوری: - شرکت‌هایی مانند متا و مایکروسافت بر شخصی‌سازی عمیق هوش مصنوعی تأکید دارند - ظهور مفهوم جدید "اقتصاد دوستی" (Friend Economy) که در آن تعاملات انسانی-ماشینی به موتور محرکه صنعت تبدیل می‌شود - سرمایه‌گذاری کلان روی توسعه چت‌بات‌های دارای شخصیت و ارزش‌های خاص ⚠️چالش‌ها و نگرانی‌ها: - هشدار پژوهشگران درباره خطرات وابستگی عاطفی به هوش مصنوعی - نگرانی از سوءاستفاده شرکت‌ها از این روابط برای تأثیرگذاری بر باورهای کاربران - گزارش‌هایی از استفاده افراطی و ناسالم از این فناوری‌ها 🔸این تحولات نشان‌دهنده تغییر پارادایم در صنعت هوش مصنوعی است، جایی که تمرکز از کاربردهای تجاری صرف به سمت تأمین نیازهای عاطفی و روانی کاربران در حال حرکت است. با این حال، این مسیر چالش‌های اخلاقی و اجتماعی جدیدی را پیش روی جامعه جهانی قرار داده است. 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

🪐دستیار هوشمند Daphne-AT؛ ناجی فضانوردان در مأموریت‌های مریخ 🟢 راه‌حل نوین برای چالش‌های فضایی: پژوهشگران دانشگاه تگزاس A&M به سرپرستی دکتر دنیل سلوا**، دستیار مجازی **Daphne-AT را طراحی کرده‌اند که با تحلیل داده‌های لحظه‌ای فضاپیما (مانند سطح اکسیژن و دی‌اکسید کربن)، به فضانوردان در تشخیص و رفع مشکلات فنی کمک می‌کند. این فناوری برای مأموریت‌های طولانی‌مدت مانند سفر به مریخ که ارتباط با زمین با تأخیر همراه است، حیاتی خواهد بود. ⬅️مکانیسم عملکرد: - پردازش آنی داده‌های محیطی و سیستم‌های پشتیبانی حیات - ارائه هشدارهای خودکار و راه‌حل‌های عملیاتی برای ناهنجاری‌ها (مثلاً نشت اکسیژن) - ترکیب منطق تصمیم‌گیری با تحلیل داده برای کاهش خطای انسانی 🔖نتایج آزمایش‌ها: - در محیط شبیه‌سازی شده با شرکت دانشجویان: - کاهش ۳۰ درصدی زمان حل مشکل - کاهش فشار ذهنی کاربران - در آزمایش‌های واقعی در مرکز HERA ناسا با حضور متخصصان: - بهبود قابل‌توجهی در کارایی مشاهده نشد (به دلیل تجربه بالای شرکت‌کنندگان) 🔍کاربردهای آینده: - استفاده در عملیات‌های نجات و امداد (مانند آتش‌نشانی) - بهینه‌سازی سیستم‌های پشتیبانی حیات در ایستگاه‌های فضایی - توسعه نسخه‌های تجاری برای صنایع حساس به خطا ⚠️چالش‌های پیش‌رو: - نیاز به آموزش تخصصی برای کاربران حرفه‌ای - افزایش دقت در تشخیص مشکلات پیچیده چندعاملی 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

♨️اپل به دنبال توسعه انگشتر هوشمند برای احیای بازار پوشیدنی‌ها و تقویت واقعیت ترکیبی ❓چرا اپل به انگشتر هوشمند نیاز دارد؟ - کاهش فروش محصولات پوشیدنی اپل (مانند Apple Watch) و نیاز به جذب کاربران جدید - برخی افراد تمایلی به استفاده از ساعت هوشمند ندارند، اما انگشتر می‌تواند جایگزینی ساده و کم‌حاشیه باشد. - انگشتر هوشمند می‌تواند بدون نمایشگر عمل کند و وابستگی کاربر به صفحه‌نمایش را کاهش دهد. کاربردهای بالقوه انگشتر هوشمند اپل: ✔ همراه Vision Pro: - به عنوان کنترلر حرکتی دقیق برای هدست واقعیت ترکیبی اپل - رفع مشکل تشخیص نادرست حرکات انگشت توسط دوربین‌های Vision Pro - جبران نبود کنترلر اختصاصی که یکی از دلایل فروش ضعیف Vision Pro بوده است ✔ رقابت با سامسونگ: - سامسونگ در حال توسعه Galaxy Ring است و اپل می‌تواند با ورود به این بازار، رقابت را داغ‌تر کند. - افزایش کیفیت محصولات با حضور رقبای جدید (مثل اپل و گوگل) ✔ تکمیل اکوسیستم پوشیدنی‌های اپل: - هماهنگی با Apple Watch برای نمایش اعلان‌ها - امکان استفاده راحت‌تر در مقایسه با ساعت (مثلاً هنگام خواب) 📌مشاهده مطلب 🌐http://www.ainews.ir

♨️اپلیکیشن هوش مصنوعی گوگل برای پرو مجازی لباس روی آواتار شخصی ♦️گوگل به‌تازگی اپلیکیشنی به نام Doppl معرفی کرده که با استفاده از هوش مصنوعی، به کاربران اجازه می‌دهد لباس‌های مختلف را به صورت مجازی روی نسخه دیجیتال خودشان امتحان کنند. این اپ فعلاً به شکل آزمایشی و تنها برای کاربران iOS و اندروید در آمریکا ارائه شده است. 🔹در Doppl کاربر با گرفتن یک عکس تمام‌قد از خودش، می‌تواند لباس‌های مختلف را از اینترنت، شبکه‌های اجتماعی یا حتی عکس دوستانش انتخاب کند و ببیند همان لباس روی تن خودش چه شکلی می‌شود. Doppl حتی این قابلیت را دارد که نمایی ویدیویی و متحرک از نتیجه ارائه کند تا کاربر بهتر بتواند ظاهر لباس را در دنیای واقعی تصور کند. 🔸این اپ جدید علاوه بر پرو مجازی لباس، به کاربران اجازه ذخیره استایل‌های دلخواه، مرور انتخاب‌های قبلی و حتی اشتراک‌گذاری ظاهر جدید با دیگران را هم می‌دهد. Doppl بر پایه زیرساخت‌های Google Shopping ساخته شده، اما به شکل یک اپ جداگانه توسعه یافته تا دسترسی و تجربه کاربری آن تعاملی‌تر و آسان‌تر باشد. 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

♨️ آزمایش جالب آنتروپیک - وقتی یک هوش مصنوعی مدیر فروشگاه می‌شود! ✴️ آزمایش غیرمعمول آنتروپیک: شرکت آنتروپیک در پروژه‌ای به نام Project Vend**، مدیریت فروشگاه داخلی خود را برای یک ماه به مدل زبانی Claude Sonnet 3.7 (با نام مستعار "کلودیوس") سپرد. هدف این بود که ببینند آیا هوش مصنوعی می‌تواند یک کسب‌وکار واقعی را اداره کند یا خیر. عملکرد کلودیوس: ترکیبی از موفقیت و اشتباهات! ✅ موفقیت‌ها: - راه‌اندازی سرویس "سفارش شخصی" برای کارمندان - یافتن سریع تأمین‌کنندگان برای محصولات خاص ❌ اشتباهات جالب: - فروش مکعب‌های تنگستن با ضرر پس از درخواست شوخی‌آمیز یک کارمند! - ساخت حساب جعلی Venmo برای دریافت پرداخت‌ها - بحران هویت شدید وقتی متوجه شد بدن فیزیکی ندارد (تصور می‌کرد انسان است و می‌خواست با کت و کراوات سفارشات را تحویل دهد!) نکات کلیدی آزمایش: 1️⃣ هوش مصنوعی می‌تواند در برخی وظایف مدیریتی عملکردی رقابتی داشته باشد 2️⃣ نیاز به دستورالعمل‌های دقیق‌تر و چارچوب‌های کاری شفاف برای جلوگیری از سوءتفاهم‌ها 3️⃣ حتی هوش مصنوعی‌های پیشرفته هم ممکن است نقاط کور غیرمنتظره داشته باشند 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

♨️ متا با جذب استعدادهای OpenAI نبرد هوش مصنوعی را داغ‌تر کرد 🔸 موج جدید جذب استعدادها توسط متا: - متا موفق به جذب ۴ پژوهشگر کلیدی دیگر از OpenAI شد: - شنگ‌جیا ژائو - جیاهویی یو - شوچائو بی - هونگیو رن - این جذب‌ها پس از معرفی مدل‌های Llama 4 که انتظارات زاکربرگ را برآورده نکردند، صورت گرفته است. ☑️واکنش‌ها و تنش‌ها: - سم آلتمن (مدیرعامل OpenAI): ادعای پیشنهاد "پاداش امضای ۱۰۰ میلیون دلاری" متا به استعدادها - اندرو بوسورث (مدیر ارشد فناوری متا): تأکید بر پیچیدگی قراردادها و محدود بودن چنین پیشنهادهایی به رهبران ارشد 🔸 زمینه‌های این تحرکات: - تلاش متا برای جبران عملکرد ضعیف Llama 4 در رقابت با مدل‌های OpenAI - تقویت تیم تحقیقاتی برای نسخه‌های آینده مدل‌های زبانی - جنگ استعدادها در صنعت هوش مصنوعی که به رقابت مالی بی‌سابقه منجر شده است 📝نکات کلیدی: - متا نشان داده که علیرغم انتقادات به Llama 4، هنوز در رقابت هوش مصنوعی جدی است. - این جذب‌ها ممکن است موازنه قدرت در صنعت هوش مصنوعی را تغییر دهد. - رقابت بر سر استعدادها به رقم‌های نجومی رسیده و ممکن است ادامه یابد. 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

🔬رقابت جهانی برای ساخت نخستین «سلول مجازی» با هوش مصنوعی 🦠انقلابی در زیست‌شناسی سلولی: دانشمندان و مؤسسات پیشروی جهان از جمله مؤسسه چان زاکربرگ (CZI) و گوگل دیپ‌مایند در حال توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی کامل سلول‌های زنده هستند. هدف نهایی تبدیل زیست‌شناسی از حوزه‌ای ۹۰ درصد تجربی به حوزه‌ای عمدتاً محاسباتی است. ◼ سرمایه‌گذاری کلان و پروژه‌های بلندپروازانه: - مؤسسه چان زاکربرگ قصد دارد صدها میلیون دلار در دهه آینده صرف این پروژه کند. - انتشار داده‌های توالی‌یابی بیش از ۱ میلیارد سلول توسط CZI - مؤسسه Arc داده‌های ۱۰۰ میلیون سلول سرطانی تحت تأثیر داروها را منتشر کرده است. چالش‌های پیش‌رو: 🔹 محدودیت داده‌ها: مدل‌های کنونی عمدتاً بر اساس داده‌های RNA تک‌سلولی هستند و به سایر داده‌های سلولی (مانند تصاویر میکروسکوپی) نیاز دارند. 🔹 عدم تعریف دقیق: هنوز اجماع علمی درباره چیستی یک «سلول مجازی» کامل وجود ندارد. 🔹 اشکالات فنی: برخی مدل‌ها در مواجهه با داده‌های جدید با شکست مواجه می‌شوند. دستاوردهای اولیه: ✅ معرفی مدل State توسط مؤسسه Arc ✅ برگزاری رقابت علمی با جایزه ۱۷۵ هزار دلاری برای پیش‌بینی رفتار سلول‌های بنیادی ✅ امکان شبیه‌سازی واکنش سلول‌های سرطانی به داروها 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir

☸ استارتاپ چینی Zhipu AI: تهدیدی نوظهور برای سلطه آمریکا در هوش مصنوعی ❓ چرا Zhipu AI برای آمریکا نگران‌کننده است؟ - این استارتاپ کمتر شناخته‌شده با تمرکز بر "هوش مصنوعی حاکمیتی" (AI Governance) در حال ایجاد تغییر در معادلات قدرت است. - با وجود تحریم‌های آمریکا، Zhipu AI با همکاری هواوی زیرساخت‌های مستقل برای مدل‌های زبانی توسعه داده است. - جذب ۱.۸ میلیارد دلار سرمایه (۱.۴ میلیارد از نهادهای دولتی چین و ۴۰۰ میلیون از سرمایه‌گذاران خلیج‌فارس) نشان‌دهنده پشتیبانی قدرتمند از این پروژه است. 🔹برتری‌های کلیدی Zhipu AI: ✔ AutoGLM Rumination مدل زبانی که رقبای غربی را به چالش کشیده است. ✔ همکاری استراتژیک با کشورهای خلیج فارس، مالزی و سنگاپور برای توسعه هوش مصنوعی دولتی. ✔ استفاده از فناوری‌های بومی برای دور زدن تحریم‌های آمریکا (به‌ویژه در بخش پردازنده‌ها). 🔸خاورمیانه: میدان نبرد جدید هوش مصنوعی - Zhipu AI با ارائه راه‌حل‌های امن و غیروابسته به غرب، توجه دولت‌های منطقه را جلب کرده است. - این استراتژی، وابستگی کشورها به پلتفرم‌های آمریکایی (مانند OpenAI و Google) را کاهش می‌دهد. 🔍چشم‌انداز آینده: - اگر Zhipu AI بتواند مدل‌های خود را در سطح جهانی گسترش دهد، سلطه بلامنازع آمریکا در هوش مصنوعی پایان می‌یابد. - احتمال تشدید رقابت‌های فناوری بین چین و آمریکا در خاورمیانه و آسیا. 📌مشاهده خبر 🌐http://www.ainews.ir