برنامه نویسی کودکان و نوجوانان

ترکیبی از اطلاعات از مجموعه داده های خود هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  برای تولید ساختگی کامل. ابزارهای هوش مصنوعی همچنین می توانند ادعا کنند که عشق را احساس می کنند، حواس مختلف انسانی را تجربه می کنند و موارد دیگر. بنابراین برای دانش‌آموزان (به‌ویژه جوان‌ترها) مهم است که درک کنند که یک چت ربات هوش مصنوعی ممکن است شبیه یک شخص واقعی به نظر برسد، اما به این شکل طراحی شده است - توسط افراد واقعی.

نحوه برخورد با اثرات زیست محیطی

در مورد تغییرات آب و هوای جهانی و منابع زمین، زمینه مناسب سن را به دانش آموزان بدهید.

دانش آموزان را در مورد بار منابع سنگین مورد نیاز برای هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  استفاده از هوش مصنوعی مولد آگاه کنید. تلفن های همراه چطور؟ کامپیوترها؟ فناوری پیشرفته چگونه بر سیاره تأثیر می گذارد؟

افرادی را که برای محدود کردن این اثرات منفی تلاش می کنند و راه حل هایی برای مسائل زیست محیطی پیدا می کنند برجسته کنید.

تمرکز بر شفافیت مورد نیاز است زیرا شرکت‌های بیشتری شروع به استفاده از هوش مصنوعی در محصولات خود می‌کنند. - آندریا، 17

 

نحوه رسیدگی به اخلاقیات درگیر

در مورد اصول کلی نحوه عملکرد هوش مصنوعی مولد صحبت کنید، هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  اما همچنین وارد یک بحث بزرگتر در مورد تأثیرات پیشرفت های تکنولوژیکی و اینکه چگونه می توانیم/باید آنها را مدیریت کنیم.

در مورد شکاف دیجیتالی موجود و اینکه پیشرفت‌های جدید چه معنایی برای افرادی خواهد داشت که توانایی پرداخت آن‌ها را ندارند، صحبت کنید. وقتی ابزارهایی مانند این شروع به هزینه برای ویژگی های بیشتر می کنند، چه اتفاقی می افتد؟

در مورد حمایت از مالکیت فکری بحث کنید. اگر بخواهیم از مشکلات احتمالی سبقت بگیریم به چه نرده هایی نیاز داریم؟

در مورد حریم خصوصی داده ها صحبت کنید. در حال حاضر هوش م هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  صنوعی چه اطلاعاتی را جمع‌آوری می‌کند و چه اطلاعاتی ممکن است در آینده جمع‌آوری کند؟ چگونه از اطلاعاتی که به آن می دهید استفاده می کند؟ در مورد تأثیرات بالقوه یک هوش مصنوعی صحبت کنید که می تواند داده های مربوط به شما را از همه جا آنلاین جمع کند.

نحوه برخورد با سرقت ادبی

خودتان با پلتفرم های هوش مصنوعی بازی کنید تا بفهمید آنها چه کاری می توانند انجام دهند و چه کاری نمی توانند انجام دهند. درخواست های خود را به برق وصل کنید و آنها را آزمایش کنید.

تا حد امکان با نوشته های دانش آموزان آشنا شوید.

در کلاس کمی بنویسید و به محدودیت های برخی دانش آموزان برای انجام این کار توجه داشته باشید.

از ارزیابی تکوینی برای گرفتن عکس های فوری از پیشرفت در طول زمان استفاده کنید.

درخواست های خود را ارزیابی کنید و سعی کنید رویکرد دانش آموز محوری را در نظر بگیرید که دارای هوش هیجانی و تجربه است. همانطور که یکی از معلمان می گوید: "اگر پاسخ های  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  عمومی نمی خواهید، سوالات عمومی نپرسید."

ابزارهای هوش مصنوعی را با هم آزمایش کنید و محدودیت های آنها را مورد بحث قرار دهید.

یک کلمه یا عبارت "اسب تروجان" را در تکلیف خود بگنجانید که برای دانش آموز قابل مشاهده نیست - اما می توانید بعداً از این کلمه کلیدی استفاده کنید تا ببینید آیا دانش آموز درخواست را در ابزار هوش مصنوعی قرار داده است یا خیر.

به عنوان آخرین راه حل، ابزارهایی وجود دارد که می توانید  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  از آنها برای تشخیص هوش مصنوعی استفاده کنید، اما توجه داشته باشید که آنها کامل نیستند و تقریباً در نیمی از مواقع سرقت ادبی را علامت گذاری کنید.

برنامه هایی مانند ChatGPT توانایی ایجاد ارتباط عاطفی با خوانندگان را ندارند. ما نمی توانیم عواطف انسانی را از نوشته ها غارت کنیم. - رز، 18

 

معنی آن برای آینده

از آنجایی که پیشرفت فناوری آنقدر کند نمی‌شود که بتوانیم درباره همه پیامدهای آن فکر کنیم و برای آن برنامه‌ریزی کنیم، می‌توانیم این عدم قطعیت را با دانش‌آموزان بررسی کنیم.

 

هوشمندتر و سریعتر

با گذشت زمان، هوش مصنوعی قوی‌تر می‌شود و بیشتر در  آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان زندگی روزمره بافته می‌شود، احتمالاً به روش‌هایی بیشتر از آنچه در حال حاضر انتظار داریم، چه مثبت و چه منفی.

مشکلات دسترسی جدید

از نظر مدرسه، ابزارهای هوش مصنوعی بهتر با دسترسی بیشتر به آنها لزوماً با سرعت هماهنگی ندارند. ما در حال حاضر با شکاف دیجیتالی دست و پنجه نرم می کنیم و ChatGPT یک نسخه پولی دارد. این بدان معناست که هر مزیتی که برخی از بچه‌ها به دست می‌آورند، آنها را نسبت به بچه‌هایی که خانواده‌ها یا مدرسه‌شان توان پرداخت آن را ندارند، برتری می‌دهد.

افزایش مشکلات حریم خصوصی

ما همچنین نمی دانیم که هوش مصنوعی چه تاثیری بر حری هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  م خصوصی دارد. اگر یک چیز را یاد گرفته باشیم، این است که داده ها یک کالای داغ هستند. به علاوه، از آنجایی که هوش مصنوعی به طور مداوم از ورودی های ما یاد می گیرد، هر اطلاعات شخصی که اضافه می کنیم به طور بالقوه قابل استفاده است.

تغییرات در بازار کار و مهارت ها

در نهایت، ما فقط می توانیم همه راه هایی را که هوش مصنوعی آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان  بازار کار را تغییر می دهد، حدس بزنیم. آماده کردن دانش آموزان برای دنیایی که حتی نمی توانیم تصور کنیم یک چالش واقعی است.

نحوه رسیدگی به ملاحظات آینده

آینده نگر باشید: از دانش آموزان بپرسید که فکر می کنند هوش مصنوعی برای تغییر شکل بازار کار چه می کند و فکر می کنند به چه مهارت هایی نیاز دارند.

یک تکلیف پروژه محور ایجاد کنید که به دانش آموزان اجازه می دهد تا در مورد این فناوری تحقیق کنند که مطمئناً زندگی آنها را شکل خواهد داد.

در مورد اینکه چه مقرراتی باید برای هوش مصنوعی اعمال شود و دولت چه سیاست هایی باید ایجاد کند صحبت کنید.

همانطور که فناوری به سرعت پیشرفت می کند، یاد می گیریم که آن را در آغوش بگیریم و ChatGPT نیز نباید از این قاعده مستثنی باشد. - آدری، 17

 

راه های دیگر استفاده از آن

با این حال، طرف دیگر همه این نگرانی‌ها، این ابزار است: اگر فقط از یک برنامه هوش مصنوعی بخواهید که یک طرح درس، یک نامه به خانه، یک ایمیل بنویسد، چه می‌شود؟ با آن بازی کنید و بفهمید که هوش مصنوعی چگونه می تواند به شما خدمت کند. بالاخره یک ابزار است! چه می‌شد اگر هوش مصنوعی بتواند مقداری از چیزهایی را که بسیاری از معلمان عمیقاً به آن نیاز دارند، اما هرگز به اندازه کافی (غیر از پول) در اختیار شما قرار نمی‌دهد - زمان!

 

کاری کنید که برای شما کار کند! به این پست از Ditch That Textbook نگاهی بیندازید تا ایده های عالی برای استفاده به دست آورید.

از دانش آموزان بخواهید از کدنویسی برای نوشتن الگوریتم های خود استفاده کنند.

از دانش‌آموزان بخواهید در یک فرمان بنویسند و Artificial intelligence in plain language for children  نتایج خود را با نتایج یک برنامه هوش مصنوعی مقایسه کنند. حفاری در

[ بازدید : 1 ]

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) به طور کلی به هر رفتاری هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  اطلاق می شود که با رفتار یک انسان توسط یک ماشین یا سیستم قابل مقایسه باشد. در ابتدایی‌ترین شکل هوش مصنوعی، رایانه‌ها طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که رفتار انسان را «تقلید» کنند و از مقادیر انبوهی از داده‌ها از نمونه‌های رفتار مشابه گذشته استفاده کنند. این می تواند از تشخیص تفاوت بین گربه و پرنده تا انجام فعالیت های پیچیده در یک کارخانه تولیدی را شامل شود.

 

در مورد هوش مصنوعی بیشتر بدانید

خواه یادگیری عمیق، تفکر استراتژیک یا نوع دیگری از  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان هوش مصنوعی باشد، استفاده از هوش مصنوعی در موقعیت‌هایی ریشه می‌گیرد که نیاز به پاسخ‌های سریع دارند. با هوش مصنوعی، ماشین‌ها می‌توانند به طور موثر کار کنند و حجم زیادی از داده‌ها را در یک چشم به هم زدن تجزیه و تحلیل کنند و مشکلات را از طریق یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت یا تقویت‌شده حل کنند.

 

 

 

پیدایش هوش مصنوعی

اگر اولین اشکال آن به رایانه‌ها اجازه می‌داد تا بازی‌هایی مانند  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان چکرز علیه انسان‌ها انجام دهند، هوش مصنوعی اکنون بخشی از زندگی روزمره ما شده است. ما راه حل های هوش مصنوعی را برای کنترل کیفیت، تجزیه و تحلیل ویدیو، تشخیص گفتار (پردازش زبان طبیعی)، و رانندگی مستقل، و همچنین برای بخش های مراقبت های بهداشتی، تولید صنعتی، خدمات مالی و سرگرمی ارائه می دهیم.

 

راه حل ها، محصولات یا خدمات HPE مرتبط

هوش مصنوعی و خدمات تبدیل داده

 

راه حل های هوش مصنوعی

 

ابزاری قدرتمند برای کسب و کارها

هوش مصنوعی می‌تواند ابزار بسیار قدرتمندی برای شرکت‌های ب هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان زرگی باشد که حجم زیادی از داده‌ها را تولید می‌کنند و همچنین کسب‌وکارهای کوچکی که به دنبال مدیریت کارآمدتر با تماس‌های مشتریان هستند. هوش مصنوعی می تواند فرآیندهای کسب و کار را ساده کند، وظایف را با سرعت بیشتری انجام دهد، خطاهای انسانی را حذف کند و بسیاری از خدمات دیگر را ارائه دهد.

 

 

 

 

 

مطالب مرتبط

ذخیره سازی هوشمند

 

فراگیری ماشین

 

ابر رایانه

 

هوش مصنوعی در لبه

HPE با طرح بهره برداری از داده ها و استخراج بینش های هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  عملی در لبه، خود را در خط مقدم یک مرز جدید در هوش مصنوعی قرار می دهد. ما شما را قادر می‌سازیم تا با هوش مصنوعی تحلیلی بی‌درنگ موفق شوید که اتوماسیون، پیش‌بینی و کنترل را هدایت می‌کند و به شما کمک می‌کند تا پتانسیل کامل داده‌های خود را سریع‌تر درک کنید و فرصت‌های بی‌پایانی را برای نوآوری، رشد و موفقیت باز کنید.

 

تاریخچه مختصری از هوش مصنوعی

قبل از سال 1949، کامپیوترها می‌توانستند دستورات را اجرا کنند هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ، اما به خاطر نمی‌آورند که چه کار می‌کردند، زیرا نمی‌توانستند این دستورات را ذخیره کنند. آلن تورینگ در سال 1950 در مقاله خود با عنوان «ماشین‌های محاسباتی و هوش» امکان ساخت ماشین‌های هوشمند و آزمایش آن هوش را مورد بحث قرار داد. پنج سال بعد، اولین برنامه هوش مصنوعی به عنوان بخشی از پروژه تحقیقاتی تابستانی دارتموث در زمینه هوش مصنوعی (DSPRAI) ارائه شد. این رویداد تحقیقات هوش مصنوعی را برای دهه‌های بعدی تسریع کرد.

 

کامپیوترها بین سال‌های 1957 و 1974 سریع‌تر، ارزان‌تر آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان  و در دسترس‌تر شدند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بهبود یافتند و در سال 1970 یکی از سازمان‌دهندگان DSPRAI به مجله Life گفت که ماشینی با هوش عمومی یک انسان معمولی در عرض سه تا هشت سال پدید هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ار خواهد شد. علیرغم موفقیت رایانه‌ها، ناتوانی آنها در ذخیره یا پردازش سریع اطلاعات، تلاش برای هوش مصنوعی را برای دهه آینده مختل کرد.

 

هوش مصنوعی در دهه 1980 با گسترش جعبه ابزار الگوریتمی و بودجه بیشتر تقویت شد. جان هوپفیلد و دیوید روملهارت تکنیک‌های «یادگیری عمیق» را معرفی کردند که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد از طریق تجربه یاد بگیرند. ادوارد فایگنبام "سیستم های خبره" را معرفی کرد که از تصمیم گیری انسانی تقلید می کنند. علیرغم کمبود بودجه عمومی و پوشش رسانه ای، هوش مصنوعی شکوفا شد و بسیاری از اهداف تاریخی طی دو دهه آینده به دست آمد. در سال 1997، گری کاسپاروف، قهرمان و استاد بزرگ شطرنج جهان، توسط Deep Blue، یک برنامه کامپیوتری شطرنج‌باز شرکت IBM شکست خورد. در همان سال نرم افزار تشخیص صدا توسعه یافته توسط Dragon Systems بر روی ویندوز پیاده سازی شد. سینتیا بریزیل همچنین Kismet را توسعه داد، روباتی که قادر به تشخیص و نمایش احساسات است.

 

در سال 2016، برنامه AlphaGo گوگل، استاد  Artificial intelligence in plain language for children Go Lee Se-dol را شکست داد، و در سال 2017، Libratus، یک ابررایانه پوکر، بازیکنان برتر انسانی را شکست داد.

 

 

 

[ بازدید : 1 ]

ابزارهای هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده ای هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  در زمینه آموزش در دوران کودکی (ECE) برای تقویت یادگیری و رشد در میان کودکان خردسال استفاده می شود. مطالعات اثبات مفهوم قبلی نشان داده است که هوش مصنوعی می تواند به طور موثر آموزش و یادگیری را در ECE بهبود بخشد. با این حال، دانش کمی در مورد چگونگی انجام این مطالعات و نحوه استفاده از هوش مصنوعی در این مطالعات وجود دارد. ما این بررسی محدوده را برای ارزیابی، ترکیب و نمایش آخرین ادبیات هوش مصنوعی در ECE انجام دادیم. این بررسی 17 مطالعه واجد شرایط انجام شده در کشورهای مختلف از سال 1995 تا 2021 را تجزیه و تحلیل کرد. اگرچه مطالعات کمی در مورد این موضوع حیاتی یافت شده است، منابع موجود بینش های به روزی را در مورد جنبه های مختلف (دانش، ابزار هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ، فعالیت ها و تأثیرات) ارائه می دهد. هوش مصنوعی برای کودکان بیشتر مطالعات نشان داده‌اند که هوش مصنوعی به طور قابل‌توجهی مفاهیم کودکان را در مورد هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، علوم کامپیوتر، و رباتیک و مهارت‌های دیگر مانند خلاقیت، کنترل احساسات، پرس و جوی مشارکتی، مهارت‌های سوادآموزی و تفکر محاسباتی بهبود بخشیده است.  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان جهت های آینده نیز برای تحقیق در مورد هوش مصنوعی در ECE مورد بحث قرار گرفته است.

یکی از شگفت‌انگیزترین معجزات طبیعت زمانی اتفاق می‌افتد که نوزادان انسان، در ابتدا با آب دهان و پوشک کثیف و احساسات بی‌کلمه، به کودکان نوپا تبدیل می‌شوند. محققانی که در زمینه هوش مصنوعی تخصص دارند مدتهاست به دنبال درک این موضوع بوده اند که چگونه یک سیستم غیرزبانی می تواند صلاحیت زبانی را کسب کند. رویکرد آنها، از نظر تاریخی، وارد کردن کوه‌هایی از داده‌های زبانی در این سیستم‌های رایانه‌ای با قابلیت هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان   یادگیری بوده است - ظاهراً این فرض که زبان آنقدر پیچیده و ظریف است که فقط از طریق تعداد زیادی نمونه قابل یادگیری است. نتیجه این رویکرد «تمرین انبوه» به نوعی دلگرم‌کننده بوده است: ابزارهایی مانند ChatGPT که می‌توانند دستورات زبان را پردازش کنند، به منابع داده‌ای غنی از زبان مراجعه کنند و پاسخ‌های زبانی ماهرانه ارائه دهند (اگرچه گاه گاه مشکلاتی وجود دارد؛ این پست گذشته را ببینید. در هوش مصنوعی).

 

اکنون واضح است که برنامه های کامپیوتری می توانند در تسلط بر زبان بسیار پیشرفت کنند. اما ساختن رایانه‌هایی که قادر به پاسخ‌گویی انسان‌مانند باشند، به ما اطلاعات کمی در مورد چگونگی دستیابی انسان‌ها به واکنش‌هایی شبیه انسان می‌دهد.

 

این تصویر دارای یک ویژگی alt خالی است. نام فایل آن brain.jpg است

انقلاب شناختی آموخت که مغزها کامپیوتر هستند (در اینجا حلقه چشم را وارد کنید).

در اوج به اصطلاح "انقلاب شناختی" در روانشناسی،هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  در حدود دهه 1950 تا 1970، تصور مغز انسان به عنوان نوعی کامپیوتر رایج بود و بنابراین فرض می‌کردیم که مدل‌های کامپیوتری به ما در درک ذهن/مغز کمک می‌کنند. اما کار گذشته بر روی یادگیری زبان توسط هوش مصنوعی، احمقانه بودن این فرض را نشان می دهد. به طور سنتی، به منظور ایجاد تخصص زبانی، به این سیستم‌ها داده‌های زبانی بیشتری نسبت به آنچه که برخی از انسان‌ها در طول زندگی هضم می‌کنند، داده می‌شود. حتی اگر این فرض متزلزل را بپذیریم که کدهای کامپیوتری ساختار و عملکرد معماری بیولوژیکی را تقلید می‌کنند، سخت است بپذیریم که سیستم‌های هوش مصنوعی وارد شده هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  با مجموعه داده‌های زبانی غیرممکن بسیار مفیدی در مورد یادگیری  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان زبان انسان، که در اوایل زندگی شروع می‌شود و پس از مدتی مقدار محدودی از تجربه کلامی

 

مطالعه جدیدی را وارد کنید که در Science منتشر  آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان شده است، که رویکرد بسیار متفاوتی را برای بوت استرپ کردن قابلیت های زبان در یک سیستم هوش مصنوعی داشت. در اینجا یک شرح قابل دسترس مطبوعاتی عمومی از این مطالعه آمده است. به‌عنوان پیش‌نمایش، لازم است مقدمه مختصر ویراستار مجله برای مطالعه را نقل کنیم:

 

چگونه کودکان خردسال یاد می گیرند که کلمات جدید را  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان با اشیاء خاص یا مفاهیمی که به صورت بصری نشان داده شده اند مرتبط کنند؟ این سوال داغ در فراگیری زبان اولیه به طور سنتی در آزمایشگاه ها مورد بررسی قرار می گیرد و تعمیم پذیری را به تنظیمات دنیای واقعی محدود می کند. وونگ و همکاران این سوال را به شیوه ای بی سابقه و طولی با استفاده از فیلم های ضبط شده روی سر از تجربیات اول شخص یک کودک در محیط های طبیعت گرایانه بررسی کرد. آنها با استفاده از یادگیری ماشینی، مدل Child's View for Contrastive Learning (CVCL) را معرفی کردند، فریم‌های ویدیویی را که همزمان با کلمات گفته شده اتفاق می‌افتند جفت می‌کردند و تصاویر و کلمات را در فضاهای نمایشی مشترک جاسازی می‌کردند. CVCL مجموعه‌ای از چیزهای مشابه بصری را از یک مفهوم (مثلاً پازل) از طریق زیرخوشه‌های مجزا (پازل‌های حیوانات در مقابل حروف الفبا) نشان می‌دهد. این آموزش  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ترکیبی از یادگیری انجمنی و بازنمایی است که شکاف های موجود در تحقیقات و تئوری های اکتساب زبان را پر می کند.

 

این تصویر دارای یک ویژگی alt خالی است. نام فایل آن babycam2.jpg است

 

به طور خاص، یک سیستم هوش مصنوعی از ورودی تنها 61 ساعت ضبط صوتی/تصویری گرفته شده از یک دوربین روی کلاه ایمنی که توسط پسری به نام "سام" در فواصل زمانی بین 6 تا 25 سال استفاده می شد، تغذیه می شد. ضبط‌ها رفتار کلامی سام را حفظ می‌کردند، اما هر گونه رفتار کلامی اتفاقی که ممکن بود در اطراف  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان او اتفاق بیفتد را نیز حفظ می‌کرد. پس از آن، هوش مصنوعی شواهدی از "درک" انواع کلمات و همچنین تعمیم به برخی از نمونه های جدید را نشان داد که ما تحلیلگران رفتار ممکن است بگوییم بخشی از چارچوب های رابطه ای با کلمات هدف هستند.

 

خلاصه داستان: لازم نیست هوش مصنوعی را بر روی متن کامل همه 70000 کتاب در پروژه گوتنبرگ قبل از شروع نشان دادن مهارت زبانی آموزش دهید.

 

یک مفهوم مهم دیگر از مطالعه وجود دارد. همانطور که ساینتیفیک امریکن در پوشش خود از این مطالعه اظهار داشت:

 

برخی از دانشمندان علوم شناختی و زبان شناسان این نظریه را مطرح کرده اند که مردم با انتظارات درونی و محدودیت های منطقی به دنیا می آیند که این امر را ممکن می کند. با این حال، اکنون، تحقیقات یادگیری ماشینی نشان می دهد که فرضیات از پیش برنامه ریزی شده برای برداشت سریع معانی کلمات از حداقل داده ها ضروری نیست.

 

رویکردهای سنتی هوش مصنوعی یک انتهای تئوری یادگیری زبان را نشان می‌دهند، که در آن تصور می‌شود که تنها مقداری دیوانه‌کننده از تجربه کلامی می‌تواند مجموعه‌های زبانی را به همراه داشته باشد. در انتهای دیگر پیوستار این مفهوم است که در زبان‌شناسی رایج شده است که انسان‌ها اساساً Artificial intelligence in plain language for children  در زبان متولد می‌شوند. نمونه کلاسیک «انتظارات داخلی و محدودیت‌های منطقی» که در بالا ذکر شد، نوآ است

[ بازدید : 1 ]

 برای آن تلاش کنید در سال‌های پس از استقرار گسترده هوش مصنوعی حل تکالیف  آن، که در دهه 1970 آغاز شد، یادگیری ماشین بر تعدادی از صنایع، از جمله دستاوردهایی در تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی و پیش‌بینی آب و هوا با وضوح بالا، تأثیر گذاشته است.

 

حجم و پیچیدگی داده‌هایی که اکنون تولید می‌شوند، برای انسا هوش مصنوعی حل تکالیف ن‌ها بسیار زیاد است که نمی‌توانند به طور کارآمد پردازش و استفاده کنند، پتانسیل یادگیری ماشین و همچنین نیاز به آن را افزایش داده است.

 

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق نسخه پیشرفته‌تری از یادگیری ماشینی است که  هوش مصنوعی حل تکالیف به ویژه در پردازش طیف وسیع‌تری از منابع داده (متن و همچنین داده‌های بدون ساختار شامل تصاویر) مهارت دارد، حتی به مداخله انسانی کمتری نیاز دارد و اغلب می‌تواند نتایج دقیق‌تری نسبت به یادگیری ماشینی سنتی ایجاد کند. . یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی – بر اساس روش‌های تعامل نورون‌ها در مغز انسان – برای دریافت داده‌ها و پردازش آن‌ها از طریق لایه‌های عصبی متعدد که ویژگی‌های پیچیده‌تر داده‌ها را تشخیص می‌دهند، استفاده می‌کند. برای مثال، یک لایه اولیه ممکن است چیزی را به شکل خاصی تشخیص دهد. بر اساس این دانش، لایه بعدی ممکن است بتواند شکل را به عنوان علامت توقف شناسایی هوش مصنوعی حل تکالیف  کند. مشابه یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق از تکرار برای اصلاح و بهبود قابلیت های پیش بینی خود استفاده می کند. به عنوان مثال، هنگامی که "یاد می گیرد" یک علامت توقف چگونه به نظر می رسد، می تواند علامت توقف را در یک تصویر جدید تشخیص دهد.

 

درباره QuantumBlack، AI by McKinsey بیشتر بیاموزید.

 

هوش مصنوعی مولد چیست؟

 

اشتراک گذاری

 

نوار کناری

مطالعه موردی: نیروگاه ویسترا و دریاچه مارتین

هوش مصنوعی (generative AI) یک مدل هوش مصنوعی است که هوش مصنوعی حل تکالیف  در پاسخ به یک درخواست محتوا تولید می کند. واضح است که ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند ChatGPT و DALL-E (ابزاری برای هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی) پتانسیل تغییر نحوه انجام طیف وسیعی از مشاغل را دارند. هنوز چیزهای زیادی در مورد پتانسیل ژنرال هوش مصنوعی ناشناخته است، اما سؤالاتی وجود دارد که می‌توانیم به آنها پاسخ دهیم، مانند اینکه مدل‌های هوش مصنوعی نسل‌های چگونه ساخته می‌شوند، چه نوع مشکلاتی برای حل آنها مناسب‌ت هوش مصنوعی حل تکالیف ر هستند، و اینکه چگونه در رده وسیع‌تر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی قرار می‌گیرند. .

 

برای اطلاعات بیشتر در مورد هوش مصنوعی مولد و تأثیر آن بر تجارت و جامعه، به توضیح ما مراجعه کنید "هوش مصنوعی مولد چیست؟"

 

تاریخچه هوش مصنوعی چیست؟

اصطلاح "هوش مصنوعی" در سال 1956 توسط دانشمند کامپیو هوش مصنوعی حل تکالیف تر جان مک کارتی برای کارگاه آموزشی در دارتموث ابداع شد. اما او اولین کسی نبود که در مورد مفاهیمی که ما اکنون به عنوان هوش مصنوعی توصیف می کنیم، نوشت. آلن تورینگ مفهوم "بازی تقلید" را در مقاله ای در سال 1950 معرفی کرد. این آزمایش توانایی یک ماشین برای نشان دادن رفتار هوشمند است که اکنون به عنوان "تست تورینگ" هوش مصنوعی حل تکالیف  شناخته می شود. او معتقد بود که محققان باید روی حوزه‌هایی تمرکز کنند که نیازی به حس و عمل زیاد ندارند، چیزهایی مانند بازی‌ها و ترجمه زبان. آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان  جوامع تحقیقاتی که به مفاهیمی مانند بینایی کامپیوتر، درک زبان طبیعی و شبکه های عصبی اختصاص یافته اند، در بسیاری از موارد، چندین دهه قدمت دارند.

 

رادنی بروکس، فیزیکدان MIT، جزئیات چهار مرحله قبلی هوش مصنوعی را به اشتراک گذاشت:

 

هوش مصنوعی نمادین (1956). هوش مصنوعی نمادین به عن هوش مصنوعی حل تکالیف وان هوش مصنوعی کلاسیک یا حتی GOFAI (هوش مصنوعی قدیمی خوب) نیز شناخته می شود. مفهوم کلیدی در اینجا استفاده از نمادها و استدلال منطقی برای حل مسائل است. به عنوان مثال، ما می دانیم که یک ژرمن شپرد یک سگ است که یک پستاندار است. همه پستانداران خون گرم هستند. بنابراین، یک ژرمن شپرد باید خون گرم باشد.

 

مشکل اصلی هوش مصنوعی نمادین این است که انسان‌ها هنوز نیاز دارند دانش خود را از جهان به‌طور دستی در سیستم هوش مصنوعی نمادین رمزگذاری کنند، نه اینکه اجازه دهند به تنهایی روابط را مشاهده و رمزگذاری کند. در نتیجه، سیستم‌های هوش مصنوعی نمادین با موقعیت‌های مرتبط با پیچیدگی دنیای واقعی هوش مصنوعی حل تکالیف  دست و پنجه نرم می‌کنند. آنها همچنین توانایی یادگیری از مقدار زیادی داده را ندارند.

 

هوش مصنوعی نمادین پارادایم غالب تحقیقات هوش مصنوعی تا اواخر دهه 1980 بود.

 

شبکه های عصبی (1954، 1969، 1986، 2012). شبکه های عصبی فناوری پشت سر رشد انفجاری اخیر نسل هوش مصنوعی هستند. شبکه‌های عصبی با مدل‌سازی ضعیف روش‌های تعامل نورون‌ها در مغز انسان، داده‌ها را دریافت می‌کنند و آن‌ها را از طریق تکرارهای متعدد پردازش می‌کنند که ویژگی‌های پیچیده‌تر داده‌ها را یاد می‌گیرند. سپس شبکه عصبی می‌تواند درباره داده‌ها تعیین کند، بفهمد آیا یک تعیین درست است یا خیر، و از آنچه آموخته است برای تعیین اطلاعات جدید استفاده کند. به عنوان مثال، هنگامی که "یاد می گیرد" یک شی شبیه به چه شکلی است، می تواند شی را در یک تصویر جدید تشخیص دهد.

 

شبکه های عصبی برای اولین بار در سال 1943 در یک مقاله آکادمیک توسط وارن مک کالوچ، فیزیولوژیست عصبی و والتر پیتس، منطق دان، پیشنهاد شدند. چند دهه بعد، در سال 1969، دو محقق MIT به طور ریاضی نشان دادند که شبکه های عصبی تنها می توانند وظایف بسیار اساسی را انجام دهند. در سال 1986، زمانی که دانشمند کامپیوتر و روانشناس شناختی جفری هینتون و همکارانش مشکل شبکه عصبی ارائه شده توسط محققان MIT را حل کردند، معکوس دیگری رخ داد. در دهه 1990، دانشمند رایانه، Yann LeCun، پیشرفت‌های عمده‌ای در استفاده از شبکه‌های عصبی در بینایی رایانه ایجاد کرد، در حالی که یورگن اشمیدهابر کاربرد شبکه‌های عصبی مکرر را که در Artificial intelligence to solve homework  پردازش زبان استفاده می‌شوند، توسعه داد.

 

 

[ بازدید : 1 ]

 

من از پتانسیل خوبی که هوش مصنوعی (AI) در سیستم آموزشی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  دارد هیجان زده هستم. هر کودکی منحصر به فرد است، با علایق، توانایی های طبیعی و روش های ترجیحی یادگیری متفاوت است. هوش مصنوعی می‌تواند برای شخصی‌سازی یادگیری برای هر کودک استفاده شود و محتوا و دستورالعمل‌هایی را که برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارند ارائه دهد.

 

دختر من یک خواننده مشتاق است. او هر هفته دوازده یا بیشتر کتاب می خواند. مدرسه ای که او در آن تحصیل می کند دارای برنامه ستاره خوان است، در آن کودکان با خواندن کتاب وهوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان  نوشتن نقدهای کوتاه امتیاز کسب می کنند. این برنامه کودکان را به خواندن تشویق می کند و همچنین مهارت های ارزشمندی مانند درک مطلب و خلاصه نویسی را در خود پرورش می دهد.

 

من فکر کردم که آیا راهی برای استفاده از هوش مصنوعی محاوره‌ای بر اساس مدل‌های زبان بزرگ (LLM) وجود دارد تا همه بررسی‌های یک کتاب خاص را خلاصه کند و کودکان بیشتری را به مطالعه علاقه‌مند کند. LLMها مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمندی هستند که می‌توانند برای تولید متن، ترجمه زبان‌ها  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان و پاسخ به سؤالات استفاده شوند. آنها همچنین می توانند برای خلاصه کردن متن استفاده شوند، کاری که من می خواستم با بررسی کتاب ها انجام دهم.

 

دریافتم که استفاده از هوش مصنوعی مکالمه برای خلاصه کردن نقدهای یک کتاب بسیار آسان است. من ابتدا چند داده بررسی ساختگی ایجاد کردم که فقط برای تأیید گردش کار از آنها استفاده کردم.

 

متن جایگزینی برای این تصویر ارائه نشده است

سپس از هوش مصنوعی مکالمه خواستم که نقدها را خلاصه آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان   هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان کند و به سوالاتی مانند "خوانندگان کدام شخصیت و صحنه را بیشتر دوست دارند" پاسخ دهد؟

 

متن جایگزینی برای این تصویر ارائه نشده است

هوش مصنوعی مکالمه مشکلی در تقطیر این اطلاعات نداشت.

 

سپس از هوش مصنوعی محاوره‌ای دیگری که در تبدیل متن ب هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ه تصویر تخصص داشت، خواستم تا صحنه مورد علاقه «هلو فرود در شهر نیویورک» را تجسم کند.

 

متن جایگزینی برای این تصویر ارائه نشده است

ترکیبی از صحنه های فرود هلو بر روی یک آسمان خراش و سپس انتقال آن به پارک مرکزی چشمگیر است.

 

از این رویکرد می توان برای برجسته کردن یا نمایش  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان یک کتاب محبوب و تشویق کودکان به خواندن آن استفاده کرد. اگر پس از آن متوجه افزایش تعداد کودکانی که کتاب را به امانت می‌دهند، افزایش یافته است، ممکن است بتوانیم این موضوع را به نمایش آن نسبت دهیم.

 

علاوه بر این، هوش مصنوعی محاوره‌ای مبتنی بر LLM م هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ی‌تواند برای ایجاد توصیه‌های شخصی برای کتاب‌ها استفاده شود. این می‌تواند به کودکان کمک کند تا کتاب‌هایی را پیدا کنند که احتمالاً از آن‌ها لذت می‌برند، که می‌تواند آنها را بیشتر به خواندن تشویق کند.

 

به بهبود مشارکت ها کمک کنید

 

اگر مشارکت‌ها را بی‌ربط یا بی‌ارزش برای مقاله م ی‌دانید، آن‌ها را به‌عنوان غیرمفید علامت‌گذاری کنید. این بازخورد برای شما خصوصی است  هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان و به صورت عمومی به اشتراک گذاشته نخواهد شد.

 

فهمیدم

مشارکت برای شما پنهان شده است

 

این بازخورد هرگز به صورت عمومی به اشتراک گذاشتهArtificial intelligence in plain language for children  نمی شود، ما از آن برای نشان دادن مشارکت های بهتر به همه استفاده خواهیم کرد.

 

 

[ بازدید : 2 ]

از داده ها برچسب گذاری شده است. در یادگیری  هوش مصنوعی حل تکالیف نیمه نظارتی، یک نتیجه نهایی مشخص است، اما الگوریتم باید نحوه سازماندهی و ساختار داده ها را برای دستیابی به نتایج مورد نظر بیابد.

 

یادگیری تقویتی یک مدل یادگیری ماشینی است که می تواند به طور کلی به عنوان "یادگیری با انجام دادن" توصیف شود. یک "عامل" یاد می گیرد که یک کار تعریف شده را با آزمون و هوش مصنوعی حل تکالیف   خطا (یک حلقه بازخورد) انجام دهد تا زمانی که عملکرد آن در محدوده مطلوب باشد. عامل هنگامی که وظیفه را به خوبی انجام می دهد تقویت مثبت و زمانی که عملکرد ضعیفی دارد تقویت منفی دریافت می کند. نمونه ای از یادگیری تقویتی می تواند آموزش دست رباتیک برای برداشتن توپ باشد.

 

انواع رایج شبکه های عصبی مصنوعی

یک نوع متداول مدل آموزشی در هوش مصنوعی، یک هوش مصنوعی حل تکالیف  شبکه عصبی مصنوعی است، مدلی که بر اساس مغز انسان است.

 

شبکه عصبی سیستمی از نورون های مصنوعی است که گاهی اوقات پرسپترون نامیده می شود که گره های محاسباتی هستند که برای طبقه بندی و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شوند. داده ها به اولین لایه یک شبکه عصبی وارد می شوند، با هر پرسپترون تصمیم گیری، سپس آن اطلاعات به چندین گره در لایه بعدی  هوش مصنوعی حل تکالیف منتقل می شود. به مدل‌های آموزشی با بیش از سه لایه، «شبکه‌های عصبی عمیق» یا «یادگیری عمیق» گفته می‌شود. برخی از شبکه های عصبی مدرن صدها یا هزاران لایه دارند. خروجی پرسپترون‌های نهایی وظیفه‌ای را که برای شبکه عصبی تنظیم شده است، انجام می‌دهد، مانند طبقه‌بندی یک شی یا یافتن الگوها در داده‌ها.

 

برخی از رایج ترین انواع شبکه های عصبی مصنوعی ک آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان ه ممکن است با آنها روبرو شوید عبارتند از:

 

شبکه‌های عصبی پیشخور (FF) یکی از قدیمی‌ترین اش هوش مصنوعی حل تکالیف کال شبکه‌های عصبی هستند که داده‌ها از طریق لایه‌های نورون‌های مصنوعی تا زمانی که خروجی به دست می‌آیند، از یک طرف جریان می‌یابند. در روزگار مدرن، بیشتر شبکه‌های عصبی پیش‌خور با چندین لایه (و بیش از یک لایه پنهان) «پیشخور عمیق» در نظر گرفته می‌شوند. شبکه‌های عصبی پیش‌خور معمولاً با یک الگوریتم تصحیح خطا به نام «پس انتشار» جفت می‌شوند که به زبان ساده، با نتیجه شبکه عصبی شروع می‌شود و تا ابتدا کار می‌کند و خطاهایی را برای بهبود دقت شبکه عصبی پیدا می‌کند. بسیاری از شبکه های عصبی ساده اما قدرتمند، پیشخور عمیق هستند.

 

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) با شبکه‌های ع هوش مصنوعی حل تکالیف صبی پیش‌خور تفاوت دارند زیرا معمولاً از داده‌های سری زمانی یا داده‌هایی که شامل دنباله‌ها هستند استفاده می‌کنند. برخلاف شبکه‌های عصبی پیش‌خور، که از وزن‌ها در هر گره شبکه استفاده می‌کنند، شبکه‌های عصبی مکرر دارای «حافظه» از آنچه در لایه قبلی رخ داده است، مشروط به خروجی لایه فعلی هستند. به عنوان مثال، هنگام انجام پردازش زبان طبیعی، RNN ها می توانند کلمات دیگری را که در یک جمله استفاده می شوند، «به خاطر داشته باشند». RNN ها اغلب برای تشخیص گفتار، ترجمه و نوشتن تصاویر استفاده می شوند.

 

حافظه بلندمدت/کوتاه مدت (LSTM) شکل پیشرفته ای ا هوش مصنوعی حل تکالیف ز RNN است که می تواند از حافظه برای "به خاطر سپردن" آنچه در لایه های قبلی رخ داده است استفاده کند. تفاوت بین RNN و LTSM در این است که LTSM می تواند آنچه را که چندین لایه قبل اتفاق افتاده است، از طریق استفاده از "سلول های حافظه" به خاطر بسپارد. LSTM اغلب در تشخیص گفتار و پیش بینی استفاده می شود.

 

شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) شامل برخی از ر هوش مصنوعی حل تکالیف ایج ترین شبکه های عصبی در هوش مصنوعی مدرن است. اغلب در تشخیص تصویر استفاده می شود، CNN ها از چندین لایه مجزا (یک لایه کانولوشن، سپس یک لایه ادغام) استفاده می کنند که قسمت های مختلف یک تصویر را قبل از قرار دادن دوباره آن در کنار هم (در لایه کاملا متصل) فیلتر می کنند. لایه های کانولوشنال قبلی ممکن است به دنبال ویژگی های ساده یک تصویر مانند رنگ ها و لبه ها باشند، قبل از اینکه به دنبال ویژگی های پیچیده تر در لایه های اضافی باشند.

 

شبکه های متخاصم مولد (GAN) شامل دو شبکه  عصبی است که در یک بازی با یکدیگر رقابت می کنند که در نهایت دقت خروجی را بهبود می ب هوش مصنوعی حل تکالیف خشد. یک شبکه (مولد) نمونه هایی را ایجاد می کند که شبکه دیگر (تمایزکننده) سعی در اثبات درستی یا نادرستی آنها دارد. از GAN ها برای ایجاد تصاویر واقعی و حتی ساختن هنر استفاده شده است.

 

مزایای هوش مصنوعی

اتوماسیون

هوش مصنوعی می تواند گردش کار و فرآیندها را خودکار کند یا به طور مستقل و مستقل از یک تیم انسانی کار کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند با نظارت و تجزیه و تحلیل مداوم ترافیک شبکه، به خودکارسازی جنبه های امنیت سایبری کمک کند. به طور مشابه، یک کارخانه هوشمند ممکن است ده‌ها نوع مختلف از هوش مصنوعی در حال استفاده داشته باشد، مانند روبات‌هایی که از بینایی رایانه‌ای برای حرکت در کف کارخانه یا Artificial intelligence to solve homework  بازرسی محصولات از نظر نقص، ایجاد دوقلوهای دیجیتال یا استفاده از تجزیه و تحلیل بلادرنگ برای اندازه‌گیری کارایی و خروجی استفاده می‌کنند.

[ بازدید : 3 ]

دوم، فرآیندهای بالینی برای به کارگیری کار  هوش مصنوعی حل تکالیف تصویری مبتنی بر هوش مصنوعی تا آماده شدن برای استفاده روزانه فاصله زیادی دارد. فروشندگان مختلف فناوری تصویربرداری و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، کانون‌های متفاوتی دارند: احتمال ضایعه، احتمال سرطان، ویژگی ندول یا محل آن. این کانون‌های متمایز، گنجاندن سیستم‌های یادگیری عمیق را در عملکرد بالینی فعلی بسیار دشوار می‌کند.

 

سوم، الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تشخیص تصویر  هوش مصنوعی حل تکالیف به «داده‌های برچسب‌گذاری‌شده» نیاز دارند - میلیون‌ها تصویر از بیمارانی که تشخیص قطعی سرطان، شکستگی استخوان یا آسیب‌شناسی دیگر را دریافت کرده‌اند. با این حال، هیچ مخزن انبوهی از تصاویر رادیولوژی، برچسب‌گذاری شده یا موارد دیگر وجود ندارد.

 

در نهایت، تغییرات اساسی در مقررات پزشکی و بیمه سلامت برای آنالیز خودکار تصویر مورد نیاز است.

 

عوامل مشابهی برای آسیب شناسی و سایر جنبه های دیجیتالی هوش مصنوعی حل تکالیف  پزشکی وجود دارد. به دلیل آنها، بعید است در 20 سال آینده شاهد تغییر اساسی در استخدام مراقبت های بهداشتی به دلیل هوش مصنوعی باشیم. همچنین این امکان وجود دارد که مشاغل جدیدی برای کار و توسعه فناوری های هوش مصنوعی ایجاد شود. اما اشتغال ثابت یا فزاینده انسانی نیز البته به این معنی است که فناوری‌های هوش مصنوعی احتمالاً هزینه‌های تشخیص و درمان پزشکی را در آن بازه زمانی کاهش نمی‌دهند.

 

رفتن به:

مفاهیم اخلاقی

در نهایت، پیامدهای اخلاقی مختلفی نیز در مورد استفاده از  هوش مصنوعی حل تکالیف  هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی وجود دارد. تصمیمات مربوط به مراقبت های بهداشتی تقریباً منحصراً توسط انسان ها در گذشته گرفته شده است و استفاده از ماشین های هوشمند برای ساختن یا کمک به آنها مسائل مربوط به مسئولیت پذیری، شفافیت، مجوز و حفظ حریم خصوصی را ایجاد می کند.

 

شاید با توجه به فناوری‌های امروزی، مشکل‌ترین مسئله برای هوش مصنوعی حل تکالیف  پرداختن به شفافیت باشد. بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی – به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری عمیق که برای تجزیه و تحلیل تصویر استفاده می‌شوند – عملاً قابل تفسیر یا توضیح نیستند. اگر به بیمار اطلاع داده شود که تصویری منجر به تشخیص سرطان شده است، احتمالاً می خواهد دلیل آن را بداند. الگوریتم های یادگیری عمیق و حتی پزشکانی که عموماً با عملکرد آنها آشنا هستند، ممکن است نتوانند توضیحی ارائه دهند.

 

اشتباهات بدون شک توسط سیستم های هوش مصنوعی د هوش مصنوعی حل تکالیف ر تشخیص و درمان بیمار مرتکب می شوند و ممکن است پاسخگویی برای آنها دشوار باشد. همچنین احتمالاً حوادثی وجود دارد که در آن بیماران اطلاعات پزشکی را از سیستم های هوش مصنوعی دریافت می کنند که ترجیح می دهند از یک پزشک همدل دریافت کنند. آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان  سیستم‌های یادگیری ماشینی در مراقبت‌های بهداشتی نیز ممکن است در معرض سوگیری الگوریتمی قرار گیرند، شاید احتمال بیشتری از بیماری را بر اساس جنسیت یا نژاد پیش‌بینی کنند، در حالی که این عوامل در واقع عوامل علّی نیستند.

 

ما احتمالاً با تغییرات اخلاقی، پزشکی، شغلی  هوش مصنوعی حل تکالیف و  تکنولوژیکی زیادی با هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی مواجه خواهیم شد. مهم است که نهادهای مراقبت های بهداشتی و همچنین نهادهای دولتی و نظارتی، ساختارهایی را برای نظارت بر مسائل کلیدی، واکنش مسئولانه و ایجاد مکانیسم های حاکمیتی برای محدود کردن پیامدهای منفی ایجاد کنند. این یکی از فناوری‌های قوی‌تر و پیامد برای تأثیرگذاری بر جوامع بشری است،  هوش مصنوعی حل تکالیف بنابراین توجه مستمر و سیاست‌گذاری مدبرانه برای سال‌های متمادی را می‌طلبد.

 

رفتن به:

آینده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

ما معتقدیم که هوش مصنوعی نقش مهمی در ارائه خدمات بهداشتی آینده دارد. در قالب یادگیری ماشینی، این قابلیت اصلی در پشت توسعه پزشکی دقیق است که به طور گسترده مورد توافق قرار گرفته است که به شدت مورد نیاز در مراقبت است. اگرچه تلاش‌های اولیه برای ارائه توصیه‌های تشخیص و درمان چالش برانگیز بوده است، اما انتظار داریم که هوش مصنوعی در نهایت بر آن دامنه نیز تسلط یابد. با توجه به پیشرفت‌های سریع هوش مصنوعی  هوش مصنوعی حل تکالیف برای تجزیه و تحلیل تصویربرداری، به نظر می‌رسد که بیشتر تصاویر رادیولوژی و پاتولوژی در برخی مواقع توسط یک ماشین بررسی شوند. تشخیص گفتار و متن قبلاً برای کارهایی مانند ارتباط با بیمار و گرفتن یادداشت های بالینی استفاده می شود و استفاده از آنها افزایش خواهد یافت.

 

بزرگ‌ترین چالش هوش مصنوعی در این ح Artificial intelligence to solve homework وزه‌های مراقبت‌های بهداشتی این نیست که آیا فناوری‌ها به اندازه کافی قادر خواهند بود که مفید باشند، بلکه اطمینان از پذیرش آن‌ها در عملکرد بالینی روزانه است. برای پذیرش گسترده، سیستم‌های هوش مصنوعی باید توسط تنظیم‌کننده‌ها تایید شده و یکپارچه شوند

[ بازدید : 1 ]

f یادگیری عمیق آنها الگوریتم هینتون را برای شبکه‌های هوش مصنوعی حل تکالیف  عصبی با لایه‌های بسیار بیشتر از حد معمول به کار بردند و باعث تمرکز جدیدی بر روی شبکه‌های عصبی عمیق شد. اینها رویکردهای اصلی هوش مصنوعی در سال های اخیر بوده اند.

 

روباتیک سنتی (1968). در طول چند دهه اول هوش مصنوعی، محققان ربات هایی را برای پیشبرد تحقیقات ساختند. برخی از روبات‌ها متحرک بودند و روی چرخ‌ها حرکت می‌کردند، د هوش مصنوعی حل تکالیف ر حالی که برخی دیگر ثابت بودند و بازوهای مفصلی داشتند. ربات ها از اولین تلاش ها در بینایی کامپیوتری برای شناسایی و پیمایش در محیط خود یا درک هندسه اجسام و مانور دادن بر روی آنها استفاده می کردند. این می تواند شامل حرکت در اطراف بلوک هایی با اشکال و رنگ های مختلف باشد. بیشتر این ربات‌ها، درست مانند ربات‌هایی که برای دهه‌ها هوش مصنوعی حل تکالیف  در کارخانه‌ها مورد استفاده قرار گرفته‌اند، به محیط‌های بسیار کنترل‌شده با رفتارهای کاملاً برنامه‌ریزی‌شده متکی هستند که به طور مکرر انجام می‌دهند. آنها کمک قابل توجهی به پیشرفت خود هوش مصنوعی نکرده اند.

 

اما روباتیک سنتی از طریق فرآیندی به نام "محلی سازی و  هوش مصنوعی حل تکالیف  نقشه برداری همزمان" (SLAM) تأثیر قابل توجهی در یک منطقه داشت. الگوریتم‌های SLAM به خودروهای خودران کمک کردند و در محصولات مصرفی مانند روبات‌های جاروبرقی و پهپادهای کوادکوپتر استفاده می‌شوند. امروزه این کار به رباتیک مبتنی بر رفتار تبدیل شده است که به آن فناوری لمسی نیز می‌گویند زیرا به لمس انسان پاسخ می‌دهد.

 

رباتیک مبتنی بر رفتار (1985). در دنیای واقعی، همیشه دستوهوش مصنوعی حل تکالیف رالعمل‌های روشنی برای ناوبری، تصمیم‌گیری یا حل مشکل وجود ندارد. محققان مشاهده کردند که حشرات به خوبی با نورون های کمی حرکت می کنند (و از نظر تکاملی بسیار موفق هستند). محققان رباتیک مبتنی بر رفتار از این الهام گرفتند و به دنبال راه هایی بودند که روبات ها بتوانند مشکلات را با دانش جزئی و دستورالعمل های متناقض حل کنند.  هوش مصنوعی حل تکالیف این ربات های مبتنی بر رفتار با شبکه های عصبی تعبیه شده اند.

درباره QuantumBlack، AI by McKinsey بیشتر بیاموزید.

 

هوش عمومی مصنوعی چیست؟

اصطلاح «هوش عمومی مصنوعی» (AGI) برای توصیف سیس هوش مصنوعی حل تکالیف تم‌های هوش مصنوعی ابداع شد که دارای قابلیت‌های قابل مقایسه با یک انسان هستند. در تئوری، AGI روزی می‌تواند توانایی‌های شناختی انسان مانند استدلال، حل مسئله، ادراک، یادگیری و درک زبان را تکرار کند. اما بیایید از خودمان جلوتر نرویم: کلمه کلیدی در اینجا "روزی" است. اکثر محققان و دانشگاهیان بر این باورند که ما ده ها سال تا تحقق AGI  هوش مصنوعی حل تکالیف فاصله داریم. برخی حتی پیش‌بینی می‌کنند که AGI را در این قرن یا هرگز نخواهیم دید. رادنی بروکس، رباتیک MIT و یکی از بنیانگذاران iRobot، باور ندارد که AGI تا سال 2300 از راه برسد.

 

زمان ظهور AGI ممکن است نامشخص باشد. اما وقتی ظهور کرد - و احتمالاً هم خواهد شد - در هر جنبه ای از زندگی ما یک اتفاق بسیار بزرگ خواهد بود. مدیران باید شروع به کار کنند تا م هوش مصنوعی حل تکالیف سیر ماشین‌هایی را که اکنون به هوش سطح انسانی دست می‌یابند و انتقال به دنیای خودکارتر را درک کنند.

 

برای اطلاعات بیشتر در مورد AGI، از جمله چهار تلاش قبلی در AGI، توضیح ما را بخوانید.

 

هوش مصنوعی باریک چیست؟

هوش مصنوعی محدود، کاربرد تکنیک‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی حل تکالیف  برای یک مشکل خاص و کاملاً تعریف شده است، مانند ربات‌های چت مانند ChatGPT، الگوریتم‌هایی که تقلب را در تراکنش‌های کارت اعتباری شناسایی می‌کنند، و موتورهای پردازش زبان طبیعی که به سرعت هزاران سند قانونی را پردازش می‌کنند. اکثر برنامه های کاربردی فعلی هوش مصنوعی در دسته هوش مصنوعی باریک قرار می گیرند. د هوش مصنوعی حل تکالیف ر مقابل، AGI هوش مصنوعی است که برای انجام طیف وسیعی از وظایف به اندازه کافی هوشمند است.

 

درباره QuantumBlack، AI by McKinsey بیشتر بیاموزید.

 

استفاده از هوش مصنوعی چگونه در حال گسترش است؟

هوش مصنوعی داستان بزرگی برای انواع کسب‌وکارها آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان   است، اما برخی از شرکت‌ها به وضوح جلوتر از همه چیز حرکت می‌کنند. بررسی وضعیت  هوش مصنوعی حل تکالیف هوش مصنوعی ما در سال 2022 نشان داد که پذیرش مدل‌های هوش مصنوعی از سال 2017 بیش از دو برابر شده است و سرمایه‌گذاری با سرعت افزایش یافته است. علاوه بر این، حوزه‌های خاصی که شرکت‌ها ارزش هوش مصنوعی را در آن می‌بینند، از تولید و ریسک گرفته تا موارد زیر تکامل یافته‌اند:

 

بازاریابی و فروش

توسعه محصول و خدمات

استراتژی و امور مالی شرکت

یک گروه از شرکت ها در حال جلوتر از رقبای خود هستند. رهبران این سازمان‌ها به طور مداوم سرمایه‌گذاری‌های بزرگ‌تری در هوش مصنوعی انجام می‌دهند، شیوه‌های خود را برای مقیاس سریع‌تر ارتقا می‌دهند، و بهترین استعدادهای هوش مصنوعی را استخدام و ارتقا می‌دهند. به طور خاص، آنها استراتژی هوش مص هوش مصنوعی حل تکالیف نوعی را به نتایج تجاری مرتبط می کنند و با طراحی معماری داده های مدولار که می تواند به سرعت برنامه های جدید را در خود جای دهد، عملیات هوش مصنوعی را "صنعتی" می کند.

 

محدودیت های مدل های هوش مصنوعی چیست؟ چگونه می توان بر این موارد بالقوه غلبه کرد؟

ما هنوز اثر طولانی مدل های هوش مصنوعی نسل را نبینیم. این بدان معنی است که برخی از خطرات ذاتی در استفاده از آنها وجود دارد - چه شناخته شده و چه ناشناخته.

 

خروجی‌هایی که مدل‌های هوش مصنوعی تولید می‌کنند اغلب ممکن است بسیار قانع‌کننده به نظر برسند. این بر اساس طراحی است. اما گاهی اوقات اطلاعاتی که تولید می کنند کاملاً اشتباه است. بدتر از آن، گاهی اوقات مغرضانه است (زیرا بر اساس جنسیت، نژاد و سایر تعصبات اینترنت و جامعه به طور کلی ساخته شده است).

 

همچنین می توان آن را دستکاری کرد تا فعالیت غیراخلاقی Artificial intelligence to solve homework یا مجرمانه را فعال کند. از زمانی که مدل‌های هوش مصنوعی ژنرال به صحنه آمدند، سازمان‌ها متوجه شده‌اند که کاربرانی که سعی می‌کنند مدل‌ها را جیلبریک کنند.

[ بازدید : 1 ]

 

استدلال قیاسی در منطق، فرآیند اثبات یک گزار سایت های هوش مصنوعی برای کودکان ه جدید (نتیجه گیری) از گزاره های دیگر است که گفته می شود و درست فرض می شود (مقدمات).[83] پروف‌ها را می‌توان به‌عنوان درخت‌های اثبات ساختار داد، که در آن گره‌ها با جملات برچسب‌گذاری می‌شوند و گره‌های فرزند با قوانین استنتاج به گره‌های والد متصل می‌شوند.

 

با توجه به یک مسئله و مجموعه‌ای از مقدمات، حل م سایت های هوش مصنوعی برای کودکان سئله به جستجوی درخت اثباتی کاهش می‌یابد که گره ریشه آن با راه‌حل مسئله و گره‌های برگ آن با مقدمات یا بدیهیات برچسب‌گذاری شده‌اند. در مورد بندهای هورن، جستجوی حل مسئله را می توان با استدلال به جلو از مقدمات یا به عقب از مسئله انجام داد.[84] در حالت کلی‌تر شکل بند منطق مرتبه اول، تفکیک یک قاعده استنتاج واحد و بدون بدیهیات است که در آن یک مسئله با اثبات یک تناقض از مقدماتی که شامل نفی مسئله قابل حل است، حل می‌شود. [85]

 

استنتاج هم در منطق بند شاخ و هم در منطق مرتبه اول غ سایت های هوش مصنوعی برای کودکان یرقابل تصمیم گیری است و بنابراین غیرقابل حل است. با این حال، استدلال معکوس با بندهای هورن، که مبنای محاسبات در زبان برنامه نویسی منطقی Prolog است، تورینگ کامل است. علاوه بر این، کارایی آن قابل رقابت با محاسبات در سایر زبان های برنامه نویسی نمادین است.[86]

 

منطق فازی یک "درجه صدق" را بین 0 و 1 اختصاص مسایت های هوش مصنوعی برای کودکان ی دهد. بنابراین می تواند گزاره هایی را که مبهم و تا حدی درست هستند مدیریت کند.[87]

 

منطق های غیر یکنواخت، از جمله برنامه ریزی منطقی با نفی به عنوان شکست، برای مدیریت استدلال پیش فرض طراحی شده اند.[31] سایر نسخه های تخصصی منطق برای توصیف بسیاری از حوزه های پیچیده توسعه یافته اند (به نمایش دانش در بالا مراجعه کنید).

 

روش های احتمالی برای استدلال نامطمئن

 

یک شبکه بیزی ساده، با جداول احتمال شرطی مرتبط

بسیاری از مشکلات در هوش مصنوعی (از جمله در اس سایت های هوش مصنوعی برای کودکان تدلال، برنامه ریزی، یادگیری، ادراک و روباتیک) مستلزم این است که عامل با اطلاعات ناقص یا نامشخص کار کند. محققان هوش مصنوعی تعدادی ابزار برای حل این مشکلات با استفاده از روش‌هایی از نظریه احتمال و اقتصاد ابداع کرده‌اند.[88]

 

شبکه‌های بیزی[89] ابزاری بسیار کلی هستند که می‌توانند برای بسیاری از مسائل از جمله استدلال (با استفاده از الگوریتم استنتاج بیزی)، یادگیری [g][91] (با استفاده از الگوریتم حداکثرسازی انتظار)، [h][93] استفاده شوند. برنامه ریزی (با استفاده از شبکه های تصمیم گیری)[94] و ادراک (با استفاده از شبکه های پویا بیزی).[95]

 

الگوریتم‌های احتمالی همچنین می‌توانند برای فیلتر  آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان  کردن، پیش‌بینی، هموارسازی و یافتن توضیحات برای جریان داده‌ها، کمک به سیستم‌های ادراک برای تجزیه و تحلیل فرآیندهایی که در طول زمان رخ می‌دهند (مانند مدل‌های پنهان مارکوف یا فیلترهای کالمن) استفاده شوند.[95]

 

ابزارهای ریاضی دقیقی ایجاد شده اند که آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان  تجزیه و تحلیل می کنند که چگونه یک عامل می تواند انتخاب کند و برنامه ریزی کند، با استفاده از تئوری تصمیم، تجزیه و تحلیل تصمیم، [96] و نظریه ارزش اطلاعات.[97] این ابزارها شامل مدل‌هایی مانند فرآیندهای تصمی سایت های هوش مصنوعی برای کودکان م مارکوف، [98] شبکه‌های تصمیم پویا، [95] نظریه بازی و طراحی مکانیسم هستند.[99]

 

 

خوشه‌بندی حداکثر انتظارات داده‌های فوران قدیمی وفادار از یک حدس تصادفی شروع می‌شود، اما سپس با موفقیت در یک خوشه‌بندی دقیق از دو حالت فیزیکی متمایز فوران همگرا می‌شود.

طبقه بندی کننده ها و روش های یادگیری آماری

ساده‌ترین برنامه‌های هوش مصنوعی را م سایت های هوش مصنوعی برای کودکان ی‌توان به دو نوع تقسیم کرد: طبقه‌بندی‌کننده (به عنوان مثال، «اگر براق است، پس الماس»)، از یک سو، و کنترل‌کننده‌ها (به‌عنوان مثال، «اگر الماس پس بگیر»)، از سوی دیگر. طبقه‌بندی‌کننده‌ها[100] توابعی هستند که از تطبیق الگو برای تعیین نزدیک‌ترین تطابق استفاده می‌کنند. آنها را می توان بر اساس نمونه های انتخابی با استفاده از یادگیری نظارت شده تنظیم کرد. هر الگو (که "مشاهده" نیز نامیده می شود) با یک کلاس از پیش تعریف شده مشخص برچسب گذاری می شود. همه  سایت های هوش مصنوعی برای کودکان مشاهدات همراه با برچسب های کلاس آنها به عنوان یک مجموعه داده شناخته می شوند. هنگامی که یک مشاهده جدید دریافت می شود، آن مشاهده بر اساس تجربه قبلی طبقه بندی می شود.[48]

 

انواع مختلفی از طبقه بندی کننده ها در حال استفاده هستند. درخت تصمیم ساده ترین و پرکاربردترین الگوریتم یادگیری ماشین نمادین است.[101] الگوریتم K نزدیکترین همسایه پرکاربردترین هوش مصنوعی قیاسی تا اواسط دهه 1990 بود، و روشهای هسته مانند ماشین بردار پشتیبان (SVM) k-نزدیکترین همسایه را  سایت های هوش مصنوعی برای کودکان در دهه 1990 جابجا کردند.[102] طبقه‌بندی‌کننده ساده بیز طبق گزارش‌ها «پرکاربردترین یادگیرنده»[103] در Google است که تا حدی به دلیل مقیاس‌پذیری آن است.[104] شبکه های عصبی نیز به عنوان طبقه بندی کننده استفاده می شوند.[105]

 

شبکه های عصبی مصنوعی

 

شبکه عصبی یک گروه به هم پیوسته از گره ه سایت های هوش مصنوعی برای کودکان ا است که شبیه به شبکه وسیع نورون ها در مغز انسان است.

یک شبکه عصبی مصنوعی مبتنی بر مجموعه‌ای از گره‌ها است که به عنوان نورون‌های مصنوعی نیز شناخته می‌شوند، که نورون‌ها را در یک مغز بیولوژیکی مدل‌سازی می‌کنند. برای تشخیص الگوها آموزش دیده است. پس از آموزش، می تواند آن الگوها را در داده های تازه تشخیص دهد. یک ورودی، حداقل یک لایه پنهان گره و یک خروجی وجود دارد. هر گره تابعی را اعمال می کند و هنگامی که وزن از آستانه تعیین شده خود عبور م Artificial intelligence sites for children ی کند، داده ها به لایه بعدی منتقل می شود. یک شبکه معمولاً یک شبکه عصبی عمیق نامیده می شود

[ بازدید : 3 ]

dule (به عنوان یک جفت در پروژه)، یا خودتا سایت های هوش مصنوعی برای کودکان ن آن را با حساب شخصی خود تکمیل کنید تا آن را به عنوان مرجعی برای بقیه آموزش ها تبدیل کنید!

بعد از ساعت کد

برای فرزند خود گواهی چاپ کنید. اگر به‌عنوان م سایت های هوش مصنوعی برای کودکان ربی ثبت‌نام کرده‌اید، زمانی که فرزندتان تمام چالش‌ها را تکمیل کرد، اعلانی دریافت می‌کنید و می‌توانید گواهی مرتبط را چاپ کنید.

با استفاده از دوره جامع ما، فرزندتان را تشویق کنید که به یادگیری کدنویسی در آکادمی خان ادامه دهد. همه چیز در آکادمی خان رایگان است، بنابراین تنها کاری که شما و فرزندتان باید انجام دهید این است که ثبت نام کنید!

شما می توانید تجربه خود را با ما به اشتراک بگذاری سایت های هوش مصنوعی برای کودکان د! ما دوست داریم بتوانیم عکس‌ها و فیلم‌هایی از فرزند شما که روی درس‌های ما کار می‌کند یا اسکرین‌شات‌هایی از پروژه‌هایی که انجام داده‌اند را ببینیم. با تگ کردن @KhanAcademy #HourOfCode آنها را در توییتر یا اینستاگرام به اشتراک بگذارید.

با تشکر از شما برای تشویق نسل بعدی دانشمندان کامپیوتر!

سوالات متداول

آیا برنامه درسی به زبان های مختلف ترجمه شده است؟

ماژول ها به طور کامل به زبان های اسپانیایی، پرتغالی، لهستانی سایت های هوش مصنوعی برای کودکان ، بلغاری و صربی ترجمه شده اند. آنها تا حدی به چک، ایتالیایی، فرانسوی و کره ای ترجمه شده اند.

در این زبان‌ها، سخنرانی‌های تعاملی دوبله می‌شوند  آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان  و دستورالعمل‌ها، توضیحات پروژه و پیام‌های خطا ترجمه می‌شوند. متن سخنرانی های تعاملی به این زبان ها نیز در دسترس است تا دانش آموزان بتوانند با سرعت خود به زبان خود یاد بگیرند.

آیا این برنامه برای دانش آموزان ناشنوا قابل دسترسی است؟

بله، یک گزینه زیرنویس بسته در گفتگوهای تعاملی موجود  سایت های هوش مصنوعی برای کودکان است. روی نماد «چرخ دنده» در کنار نوار پیمایش در ویدیو کلیک کنید و «رونویسی تعاملی» را انتخاب کنید. اگر سخنرانی خیلی سریع انجام شود، کاربران می توانند مکث کنند.

آیا این برنامه برای دانش آموزان نابینا قابل دسترسی است؟

ما سعی می کنیم صفحه خوان ها را در سایت آکادمی خان ارائه کنیم، اما هنوز جنبه های زیادی از تجربه کدنویسی وجود دارد که بهینه نشده اند. ما در عوض صفحه بهینه شده Quorum: Hour of Code را توصیه می کنیم

آیا آموزش‌ها روی ChromeBooks کار می‌کنند؟

کروم بوک ها از مرورگر گوگل کروم استفاده می کنند که یکی سایت های هوش مصنوعی برای کودکان  از مرورگرهایی است که توسط Khan Academy پشتیبانی می شود. بنابراین، بله، همه آموزش ها باید در ChromeBook به خوبی کار کنند.

آیا دانش‌آموزان می‌توانند بعد از ساعت کدنویسی به کار روی درس‌های خود ادامه دهند؟

آره ! آنها می توانند در هر زمان و با سرعت خود به استفاده از آن ادامه دهند. آنها باید برای یک حساب ثبت نام کنند (یا از حسابی که برای آنها ایجاد کرده اید استفاده کنند) اگر بخواهند بعداً  سایت های هوش مصنوعی برای کودکان به راحتی ادامه دهند و از جایی که کار را متوقف کردند ادامه دهند.

آیا دانش آموزان برای تکمیل برنامه نیاز به یک حساب KA دارند؟

آنها نیازی به اکانت آکادمی خان ندارند، اما می توانند از Artificial intelligence sites for children  آن استفاده کنند زیرا با داشتن یک حساب کاربری به آنها امکان می دهد پیشرفت خود را پیگیری کنند و امتیاز و نشان کسب می کنند.

 

[ بازدید : 3 ]