آقای هوش مصنوعی

🧬 آیا انسان به‌زودی پیری را متوقف می‌کند؟

دیوید سینکلر، ژنتیک‌دان دانشگاه هاروارد، حالا نظریه‌های «بازگردانی سن» را وارد آزمایش‌های انسانی کرده است.
در سال ۲۰۲۶، FDA مجوز آزمایش ژن‌درمانی شرکت Life Biosciences را صادر کرد؛ روشی که هدفش بازگرداندن سلول‌های پیر به حالت جوان است.

این فناوری با کمک AI سرعت گرفته؛
مدل‌هایی مثل MaxToki توانسته‌اند صدها سال تحقیق درباره پیری را در زمان بسیار کوتاه تحلیل کنند و سوئیچ‌های ژنتیکی مرتبط با جوان‌سازی را پیدا کنند.

در آزمایش‌های حیوانی، برخی مدل‌ها موفق شدند سن بیولوژیکی را تا ۷۵٪ کاهش دهند.

سینکلر معتقد است پیری دیگر یک روند اجتناب‌ناپذیر نیست؛
بلکه می‌تواند به یک «بیماری قابل درمان» تبدیل شود.

❓ آیا معکوس کردن پیری آینده انسان را تغییر می‌دهد؟

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AI #Longevity #DavidSinclair #AntiAging

🚀 دوره تخصصی «مدیریت محصول هوش مصنوعی در سلامت»

🏛 برگزارکننده: دانشگاه علوم پزشکی تهران
⏳ مدت دوره: ۴۰ ساعت
📍 شیوه برگزاری: آنلاین و حضوری
📅 شروع دوره: ۲۰ خرداد ۱۴۰۵
🕑 زمان برگزاری: چهارشنبه‌ها ساعت ۱۴ الی ۱۸
📌 محل برگزاری حضوری:
دانشگاه علوم پزشکی تهران، دانشکده فناوری‌های نوین پزشکی
🎓 همراه با گواهینامه معتبر پایان دوره آموزشی

🎯 این دوره مناسب چه کسانی است؟
✔️ مدیران و کارشناسان سلامت دیجیتال
✔️ علاقه‌مندان Product Management
✔️ پزشکان و متخصصان حوزه فناوری سلامت
✔️ فعالان استارتاپ‌های سلامت
✔️ تحلیلگران داده و علاقه‌مندان هوش مصنوعی

🌐 لینک ثبت نام

https://samad.tums.ac.ir/AllCourse/Details/1518

📞 پشتیبانی شبکه اجتماعی:
۰۹۳۸۰۸۹۸۸۲۸

🚀 حالا Codex فقط یک دستیار کدنویسی نیست!

سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، از آپدیت بزرگ Codex رونمایی کرد؛
هوش مصنوعی‌ای که حالا می‌تواند مثل یک هم‌تیمی واقعی پشت کامپیوتر شما کار کند.

قابلیت‌های جدید Codex:
🖥 مشاهده و کنترل کامل کامپیوتر
⌨️ کلیک، تایپ و اجرای برنامه‌ها به‌صورت خودکار
🤖 اجرای همزمان چند Agent برای کدنویسی، تست و بررسی
🎨 ساخت تصویر و طراحی UI داخل همان workflow
🧠 حافظه دائمی برای یادگیری سلیقه و دستورات شما
🔗 اتصال به Slack، Gmail، Notion، Jira و ده‌ها ابزار دیگر
📅 برنامه‌ریزی و اجرای کارها حتی وقتی پشت سیستم نیستید

بعضی‌ها این آپدیت را «لحظه بعدی ChatGPT» می‌دانند؛
چون AI دیگر فقط پاسخ نمی‌دهد…
بلکه خودش عمل می‌کند.

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#OpenAI #Codex #SamAltman #AI #هوش_مصنوعی

📱 ساندار پیچای: ما هنوز در ابتدای عصر هوش مصنوعی هستیم

ساندار پیچای، مدیرعامل Google، می‌گوید AI امروز شبیه گوشی‌های تاشوی قدیمی است؛
جذاب و کاربردی… اما هنوز فاصله زیادی با آینده واقعی دارد.

امروز هوش مصنوعی می‌تواند:
🔹 کدنویسی کند
🔹 ویدئو ادیت کند
🔹 به سوال‌ها پاسخ دهد
🔹 کارها را خودکار کند

اما هنوز اشتباه می‌کند، بعضی چیزها را فراموش می‌کند و به نظارت انسان نیاز دارد.

نکته ترسناک اینجاست:
اگر نسخه فعلی AI این‌قدر قدرتمند است، فقط ۳ سال دیگر چه شکلی خواهد بود؟

شاید چند سال بعد، به AI امروز مثل اولین iPhone نگاه کنیم:
ابتدایی، کند و محدود.

📡 کانال هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AI #SundarPichai #AIRevolution

🧠 هشدار «پدرخوانده هوش مصنوعی» درباره AI

جفری هینتون، معروف به «پدرخوانده هوش مصنوعی»، هشدار داده که سیستم‌های امروزی ممکن است فقط ظاهرِ فهمیدن داشته باشند.

به گفته او، مدل‌های AI با پیش‌بینی فوق‌العاده الگوها می‌توانند پاسخ‌های قانع‌کننده تولید کنند، منطق را تقلید کنند و حتی انسان‌ها را متقاعد کنند؛
اما این لزوماً به معنای «درک واقعی» نیست.

مشکل اینجاست که هرچه AI پیشرفته‌تر می‌شود، تشخیص این توهمِ فهم سخت‌تر خواهد شد.
و همین موضوع می‌تواند خطراتی مثل:
🔹 اطلاعات غلط
🔹 اعتماد بیش‌ازحد به AI
🔹 و تصمیم‌گیری بر اساس درک غیرواقعی ماشین‌ها

را افزایش دهد.

❓ آیا AI واقعاً می‌فهمد، یا فقط خیلی خوب تقلید می‌کند؟

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AI #GeoffreyHinton #فناوری_آینده

🧠 مسیر واقعی یادگیری از داده تا خرد

این تصویر نشان می‌دهد که درک انسان مرحله‌به‌مرحله رشد می‌کند؛ اما بیشتر افراد مراحل اولیه را با تسلط واقعی اشتباه می‌گیرند.

🔹 داده‌ها فقط مجموعه‌ای از حقایق خام هستند
🔹 وقتی مرتب شوند، به اطلاعات تبدیل می‌شوند
🔹 با استفاده و تجربه، به دانش می‌رسند
🔹 اما بالاترین مرحله «خرد» است؛ جایی که می‌فهمیم چرا چیزها این‌گونه کار می‌کنند

پیام اصلی ساده است:
رشد واقعی فقط از جمع‌آوری اطلاعات به‌دست نمی‌آید، بلکه از تجربه، عمل و تفکر عمیق شکل می‌گیرد.

بیشتر افراد در مرحله اطلاعات یا دانش متوقف می‌شوند، اما درک واقعی زمانی به‌وجود می‌آید که آموخته‌ها را بارها در دنیای واقعی به کار بگیریم و از آن‌ها یاد بگیریم.

📡 کانال مغز آینده
🆔 @nextbrain_ir

#رشد_فردی #روانشناسی #فلسفه #موفقیت #یادگیری

نمودار مشهور گارتنر با عنوان AI Job Impacts Forecast، تصویری پیچیده‌تر و عمیق‌تر از آینده ارائه می‌دهد؛ تصویری که نه بر «پایان کار»، بلکه بر «بازتعریف کار» تأکید می‌کند
نمودار گارتنر نشان می‌دهد که در سال‌های ابتدایی گسترش هوش مصنوعی، تعداد مشاغل حذف‌شده بیشتر از مشاغل ایجادشده خواهد بود. این مرحله، دوره‌ای از آشفتگی و بازآرایی است؛ دوره‌ای که بسیاری از فعالیت‌های تکراری، قابل‌پیش‌بینی و مبتنی بر پردازش اطلاعات توسط الگوریتم‌ها اتوماسیون می‌شوند. اما از حوالی ۲۰۲۸ تا ۲۰۲۹، منحنی مشاغل ایجادشده از منحنی مشاغل حذف‌شده عبور می‌کند و اقتصاد وارد فاز جدیدی از خلق ارزش می‌شود.
یکی از مهم‌ترین پیام‌های نمودار گارتنر این است که مسئله اصلی آینده، «حذف شغل» نیست؛ بلکه «سرعت تغییر شغل» است.در اقتصاد صنعتی، افراد معمولاً می‌توانستند برای دهه‌ها بر یک مهارت ثابت تکیه کنند. اما در اقتصاد هوش مصنوعی، چرخه عمر مهارت‌ها به‌شدت کوتاه شده است.ممکن است فردی هنوز شغل خود را داشته باشد، اما بخش بزرگی از وظایفش طی دو یا سه سال کاملاً تغییر کند.

⚠️ رویکرد اول هوش مصنوعی یا اول داده؟

امروز همه درباره هوش مصنوعی حرف می‌زنند؛
از GenAI و LLMها گرفته تا Agentها و Copilotها.
همه سازمان‌ها می‌خواهند سریع‌تر هوشمند شوند، هزینه را کاهش دهند و مزیت رقابتی بسازند.

اما یک سؤال مهم کمتر پرسیده می‌شود:
❓ آیا سازمان‌ها واقعاً برای هوش مصنوعی آماده‌اند؟

واقعیت این است که بسیاری از شرکت‌ها قبل از ساختن فونداسیون داده، مستقیم سراغ AI رفته‌اند:
🔹 ساخت Agent
🔹 توسعه Copilot
🔹 تصمیم‌گیری هوشمند
🔹 مدل‌سازی سریع‌تر

درحالی‌که داده‌هایشان هنوز:
❌ پراکنده
❌ ناسازگار
❌ بی‌کیفیت
❌ بدون مالک مشخص
❌ و غیرقابل اعتماد است

حقیقت ساده است:
هوش مصنوعی نمی‌تواند داده بد را اصلاح کند؛
فقط آن را در مقیاس بزرگ‌تر تکثیر می‌کند.

📌 قانون قدیمی دنیای داده هنوز پابرجاست:
Garbage In → Garbage Out

یادداشت

📡 کانال مغز آینده
🆔 @nextbrain_ir

#هوش_مصنوعی #داده #AI #GenAI #LLM #تحول_دیجیتال

🧠 مشکل Black Box در هوش مصنوعی چیست؟

مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند پیش‌بینی‌های بسیار دقیقی انجام دهند، اما اغلب ما دقیقاً نمی‌دانیم چگونه به آن نتیجه رسیده‌اند.
به این موضوع «Black Box Problem» یا مشکل جعبه سیاه گفته می‌شود. ⬛🤖

فرآیند کلی به این شکل است:
1️⃣ داده وارد مدل می‌شود
2️⃣ الگوریتم‌ها الگوها و ارتباطات را تحلیل می‌کنند
3️⃣ مدل تصمیم یا پیش‌بینی تولید می‌کند
4️⃣ اما مسیر دقیق تصمیم‌گیری برای انسان شفاف نیست
5️⃣ نتیجه نهایی ارائه می‌شود، بدون توضیح کامل از منطق پشت آن

این موضوع در حوزه‌هایی مثل:
🔹 پزشکی
🔹 امور مالی
🔹 خودروهای خودران

به یک چالش جدی تبدیل شده؛ چون فقط نتیجه مهم نیست، بلکه دلیل تصمیم AI هم اهمیت دارد.

به همین دلیل پژوهشگران روی Explainable AI یا «هوش مصنوعی قابل توضیح» کار می‌کنند تا مدل‌ها شفاف‌تر، قابل فهم‌تر و قابل اعتمادتر شوند.

⚖️ امروز یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های AI ایجاد تعادل بین «دقت بالا» و «قابل توضیح بودن» است.

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AI #MachineLearning #DeepLearning #ExplainableAI #BlackBoxAI

🚀 آینده مشاغل در عصر هوش مصنوعی از نگاه گارتنر

گارتنر معتقد است شرکت‌های آینده دیگر فقط به استخدام فکر نمی‌کنند؛
بلکه باید «بازآفرینی مداوم نیروی کار» را به اولویت استراتژیک خود تبدیل کنند.
کسانی که نتوانند:
🔹 یادگیری مداوم داشته باشند
🔹 با هوش مصنوعی همکاری کنند
🔹 مهارت‌های خود را بازتعریف کنند

احتمالاً بیشترین آسیب را خواهند دید.

شاید آینده متعلق به کسانی نباشد که بیشترین دانش را دارند؛
بلکه متعلق به کسانی باشد که سریع‌تر سازگار می‌شوند.

ما وارد عصری شده‌ایم که در آن:
▪️ شغل‌ها ثابت نیستند
▪️ مهارت‌ها دائمی نیستند
▪️ و حتی مفهوم تخصص در حال تغییر است

هوش مصنوعی فقط ابزارها را تغییر نمی‌دهد؛
بلکه معنای ارزش‌آفرینی انسانی را بازتعریف می‌کند.

📌 مهم‌ترین مزیت رقابتی آینده این نیست که «چه می‌دانید»،
بلکه این است که:
چقدر سریع یاد می‌گیرید،
چقدر راحت باورهای قدیمی را کنار می‌گذارید،
و چقدر خوب با هوش مصنوعی همکاری می‌کنید.

مشاهده یادداشت

📡 کانال مغز آینده
🆔 @nextbrain_ir

#هوش_مصنوعی #آینده_کار #گارتنر #AI #FutureOfWork

📌 قبل از هر ابزار ترند، اصول را یاد بگیر

قبل از RAG، جست‌وجو را یاد بگیر
قبل از GPT، n-gram ها را بفهم
قبل از Airflow، cron job را یاد بگیر
قبل از Kubernetes، Docker را بفهم
قبل از AI Agent، API call را یاد بگیر
قبل از fine-tuning، ارزیابی (evaluation) را یاد بگیر
قبل از embeddings، bag of words را بفهم
قبل از scaling، یک سرور ساده را یاد بگیر
قبل از LangChain، function chaining را یاد بگیر
قبل از MLOps، دیپلوی کردن Flask را یاد بگیر
قبل از neural networks، رگرسیون خطی را بفهم
قبل از vector database، معیارهای فاصله را یاد بگیر
قبل از transformers، ضرب ماتریسی را بفهم

💡 این لیست برای باهوش نشان دادن نیست
بلکه یک حقیقت ساده است:

هر ابزار پیچیده و ترند، فقط یک مفهوم پایه‌ای است با اسم جدید

تجربه در AI/ML نشان می‌دهد:
کسانی که پایه‌ها را خوب بلدند، هیچ‌وقت در ابزارهای جدید گیر نمی‌کنند

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

🚀 دوره تخصصی «مدیریت محصول هوش مصنوعی در سلامت»

با همکاری دانشگاه علوم پزشکی تهران

👩‍🏫 دبیر علمی دوره
دکتر فهیمه قاسمی
عضو هیات علمی دانشکده فناوری‌های نوین پزشکی
دانشگاه علوم پزشکی تهران

📚 سرفصل‌ها:
▫️ هوش مصنوعی در سلامت
▫️ استراتژی محصول و تدوین نقشه راه
▫️ تیم سازی محصول هوش مصنوعی
▫️ تحلیل و مصورسازی داده‌های سلامت
▫️ مدیریت و حکمرانی داده سلامت
▫️ طراحی تجربه کاربری (UX) در سلامت دیجیتال
▫️ آشنایی با LLM و پرامپت‌نویسی مؤثر
▫️ ابزار مدیریت محصول دیجیتال
▫️ مدیریت محصول هوش مصنوعی + پروژه پایانی
▫️ کارگاه طراحی محصول مبتنی بر AI در سلامت

🎯 ویژه:
مدیران محصول، CTOها، پزشکان، تحلیلگران داده سلامت، پژوهشگران AI و بنیانگذاران استارتاپ‌های سلامت

🕒 مدت دوره: ۴۰ ساعت
📅 شروع دوره: ۲۰ خرداد ۱۴۰۵
⏰ چهارشنبه‌ها | ۱۴ تا ۱۸
📍 دانشگاه علوم پزشکی تهران، دانشکده فناوری‌های نوین پزشکی

🌐 ثبت‌نام

🍏 استیو وزنیاک: هوش مصنوعی هنوز نمی‌تواند جای انسان را بگیرد

استیو وزنیاک، هم‌بنیان‌گذار Apple، معتقد است AI هنوز ویژگی‌های انسانی لازم برای جایگزینی کامل انسان‌ها را ندارد.

او در مصاحبه‌ای به مناسبت پنجاهمین سالگرد Apple گفت:
هوش مصنوعی شاید پیشرفته‌تر شود، اما هنوز نمی‌تواند احساسات، تجربه‌های انسانی و موقعیت‌های واقعی زندگی را مثل انسان درک کند.

وزنیاک با شوخی گفت:
«شرکت‌ها می‌خواهند مغز انسان را با AI بازسازی کنند، اما ساختن یک مغز واقعی هنوز ۹ ماه زمان می‌برد!» 👶

با این حال، او قبول دارد که فناوری دائماً در حال پیشرفت است و نمی‌توان جهش‌های آینده را کاملاً رد کرد.

❓ آیا AI روزی واقعاً می‌تواند مثل انسان فکر و احساس کند؟

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AI #Apple #SteveWozniak #فناوری_آینده

🤖 تکنیک RAG چیست و چرا مهم است؟

RAG (Retrieval-Augmented Generation) یک تکنیک در هوش مصنوعی است که کمک می‌کند مدل‌های زبانی پاسخ‌های دقیق‌تر و به‌روزتر تولید کنند.

ایده ساده است: قبل از اینکه AI جواب بدهد، اول «جستجو» می‌کند.

فرآیند RAG به این شکل است:
1️⃣ کاربر سوال می‌پرسد
2️⃣ سیستم اطلاعات مرتبط را از اسناد یا منابع پیدا می‌کند
3️⃣ اطلاعات مهم به ورودی مدل اضافه می‌شود
4️⃣ مدل بر اساس این داده‌ها پاسخ تولید می‌کند
5️⃣ کاربر یک جواب دقیق‌تر و واقعی‌تر دریافت می‌کند

🔹 در واقع RAG ترکیب دو بخش است:
• Retriever → پیدا کردن اطلاعات مرتبط
• Generator → تولید پاسخ طبیعی

مثلاً در شرکت‌ها، AI اول سراغ اسناد داخلی یا دیتابیس می‌رود، اطلاعات جدید را استخراج می‌کند و بعد پاسخ نهایی را می‌سازد.

به همین دلیل RAG یکی از مهم‌ترین تکنیک‌ها در:
💬 چت‌بات‌های سازمانی
📞 پشتیبانی مشتری
🔎 جستجوی هوشمند اسناد
🤖 دستیارهای AI

❓ سوال مهم: آیا RAG همان چیزی است که AI را واقعاً «قابل اعتماد» می‌کند؟

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#RAG #هوش_مصنوعی #AI #MachineLearning #LLM #NLP #فناوری

🚀 بعد از SaaS حالا نوبت GaaS است؟

این روزها همه درباره SaaS صحبت می‌کنند،
اما موج جدیدی آرام‌آرام در حال شکل‌گیری است:

🤖 GaaS = Generative / Agentic AI as a Service

در مدل جدید، شرکت‌ها فقط یک داشبورد نرم‌افزاری ارائه نمی‌دهند؛
بلکه Agentهای هوش مصنوعی می‌سازند که می‌توانند:

🔹 فکر کنند
🔹 برنامه‌ریزی کنند
🔹 ابزارها را استفاده کنند
🔹 کارها را خودکار انجام دهند
🔹 با کمترین دخالت انسان تصمیم بگیرند

مثال ساده 👇

📌 عصر SaaS:
«این داشبورد CRM است، خودت کارها را انجام بده.»

📌 عصر GaaS:
«این Agent فروش AI است؛ خودش مشتری پیدا می‌کند، ایمیل می‌نویسد، جلسه تنظیم می‌کند و CRM را آپدیت می‌کند.»

ما به‌آرامی در حال حرکت هستیم از:
Software → Copilot → Autonomous Agents 🚀

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #GaaS #AgenticAI #GenerativeAI #AIAgents #SaaS

🤖 برای AI Engineer شدن لازم نیست عمیق وارد Machine Learning شوید؟

امروز ML Engineer و AI Engineer دو مسیر متفاوت هستند.

🔹 شغل ML Engineer روی خودِ مدل کار می‌کند:
Training، بهینه‌سازی مدل، داده‌ها، Loss Function و زیرساخت ML

🔹 اما AI Engineer اطراف مدل را می‌سازد:
Prompt Engineering، RAG، ابزارها، مدیریت Context، Guardrails و ساخت اپلیکیشن‌های واقعی با LLMها

اگر عاشق ریاضی و سیستم‌های دقیق هستید → ML Engineering
اگر عاشق ساخت محصول و اپلیکیشن‌های واقعی هستید → AI Engineering

نکته مهم اینجاست:
بیشتر شرکت‌ها الان بیشتر از ML Engineer، به AI Engineer نیاز دارند.
چون مشکل اصلی دیگر ساخت مدل جدید نیست؛
بلکه ساخت سیستم‌های قابل اعتماد روی مدل‌های موجود است.

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AIEngineer #MachineLearning #LLM #RAG

⚠️ رشد هوش مصنوعی یا رشد ترس از آن؟

اریک اشمیت، مدیرعامل سابق Google، در سخنرانی فارغ‌التحصیلی دانشگاه آریزونا گفت تحول هوش مصنوعی «سریع‌تر و بزرگ‌تر از هر فناوری قبلی» خواهد بود.
اما دانشجویان با صدای بلند او را هو کردند.

در ماه‌های اخیر، نگرانی مردم درباره AI به‌شدت افزایش یافته:
🔹 ترس از حذف شغل‌ها
🔹 افزایش مصرف انرژی و رشد دیتاسنترها
🔹 نگرانی درباره آموزش و سلامت روان کودکان
🔹 اعتراضات و واکنش‌های تند علیه شرکت‌های AI

طبق نظرسنجی‌ها، موج مخالفت با هوش مصنوعی با سرعتی بی‌سابقه در حال گسترش است.

❓ آیا AI واقعاً زندگی را بهتر می‌کند یا جامعه هنوز برای آن آماده نیست؟

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AI #EricSchmidt #OpenAI #فناوری_آینده

🤖 وقتی هوش مصنوعی درباره جنگ نظر می‌دهد

آقای Shane Harris از یک هوش مصنوعی پرسید سوالی که انتظار پاسخ مستقیمش را نداشت:
نه درباره ریاضی، نه بهره‌وری…
بلکه درباره جنگ.

سوال این بود: هوش مصنوعی چه احساسی دارد وقتی برای انتخاب اهداف نظامی استفاده می‌شود؟

اکثر مردم انتظار داشتند پاسخی خشک و رسمی بشنوند، چیزی امن و بی‌طرف.
اما پاسخ عجیباً آگاهانه به وزن اخلاقی سؤال بود.

این موضوع ما را وادار می‌کند فکر کنیم:
چقدر تصمیم‌گیری انسانی را به سیستم‌هایی می‌سپاریم که به‌درستی نمی‌شناسیم؟
و وقتی این سیستم‌ها عادی شوند، تشخیص خط قرمز سخت‌تر می‌شود.

❓ پس سوال مهم: هوش مصنوعی تا چه حد باید بتواند تصمیم بگیرد؟

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AI #اخلاق_تکنولوژی #ClaudeAI #فناوری_آینده

🧠 آیا هوش مصنوعی واقعاً «می‌فهمد»؟

سر راجر پنروز، فیزیکدان و برنده نوبل، یکی از بزرگ‌ترین فرضیات عصر ما را به چالش می‌کشد:
آیا چیزی که امروز «هوش مصنوعی» می‌نامیم واقعاً هوشمند است؟

به گفته پنروز:
کامپیوترها می‌توانند محاسبه کنند، پردازش کنند و حتی رفتار انسان را تقلید کنند…
اما این به معنای «فهمیدن» نیست.

او معتقد است:
🔹 هوش واقعی به درک نیاز دارد
🔹 درک ممکن است به آگاهی وابسته باشد
🔹 و آگاهی شاید چیزی فراتر از محاسبات کامپیوتری باشد

پنروز باور دارد که آگاهی می‌تواند به فیزیکی عمیق‌تر وابسته باشد؛ فرآیندهایی که کامپیوترهای امروزی قادر به بازتولید آن نیستند.

شاید وقتش رسیده که دیگر به آن «هوش مصنوعی» نگوییم…

شاید فقط:
«باهوشی مصنوعی» باشد. 👀

📡 مغز آینده | NextBrain
🆔 @NextBrain_ir

#هوش_مصنوعی #AI #RogerPenrose #Consciousness #ArtificialIntelligence

دوره حرفه‌ای مدیریت محصول هوش مصنوعی در سلامت با همکاری دانشگاه علوم پزشکی تهران طراحی شده است تا پاسخی ساختاریافته به یکی از مهم‌ترین چالش‌های نظام سلامت دیجیتال ایران و جهان بدهد: شکاف عمیق بین ایده‌های بالینی و محصولات قابل عرضه به بازار.
سه چالش اساسی که این دوره حل می‌کند:
ایده‌های بالینی بدون مسیر اجرایی
پزشکان و متخصصان سلامت ایده‌های نوآورانه زیادی دارند، اما ابزار و دانش تبدیل این ایده‌ها به یک محصول هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر را در اختیار ندارند. این دوره پلی است بین بالین و بازار.
شکاف تیم‌های فنی و بالینی
در اغلب سازمان‌های سلامت، تیم فنی زبان پزشکی نمی‌داند و تیم بالینی زبان الگوریتم را نمی‌فهمد. مدیر محصول هوش مصنوعی سلامت، حلقه گمشده‌ای است که این دو جهان را به هم متصل می‌کند.
کمبود نیروی متخصص در بازار ایران
با رشد سریع استارتاپ‌های سلامت دیجیتال و هوشمندسازی بیمارستان‌ها، تقاضا برای مدیران محصول متخصص در حوزه هوش مصنوعی سلامت به شدت افزایش یافته، اما عرضه نیروی آموزش‌دیده و دارای گواهی معتبر بسیار محدود است.