شما هیچ موردی در سبد خرید خود ندارید

کتاب چت جی پی تی و آینده هوش مصنوعی

ترنس سینوسکی از چهره‌های برجسته در حوزهٔ علوم اعصاب محاسباتی (Computational Neuroscience) است که چند دهه از عمر خود را برای شناخت بهتر پیچیدگی‌های مغز انسان و ارزیابی و پیش‌بینی ظرفیت سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی صرف کرده است. او نخستین حضور جدی در بیرون از فضای دانشگاه را با انتشار کتاب «انقلاب یادگیری عمیق / Deep Learning Revolution» تجربه کرد. کتابی که زبان ساده‌ای دارد و توانست مخاطبان بسیاری را به خود جذب کرده و راضی کند.
0 تومان / ناموجود
+ -

نگاه کلی

ترنس سینوسکی، با تجربهٔ چند دهه فعالیت در علوم اعصاب محاسباتی، تلاش می‌کند هوش مصنوعی مولد و مدل‌های بزرگ زبانی را به زبان ساده و برای مخاطب عام توضیح دهد. او معتقد است که هوش مصنوعی مفید است و نباید پیچیدگی‌ها و ابهامات مربوط به هوش و خودآگاهی را مانع بهره‌گیری عملی از آن کنیم.


 

سه بخش اصلی کتاب

۱. توضیحات عمومی: مدل‌های بزرگ زبانی و کاربردهایشان

  • اهمیت ربات‌های گفتگوکننده: ابزارهایی مانند چت‌بات‌ها می‌توانند تحولاتی در صنعت، کسب‌وکار و زندگی روزمره ایجاد کنند.

  • نقش پرامپت‌ها: رقابت در آینده بر مهارت پرامپت‌نویسی تمرکز خواهد داشت؛ پرامپت‌ها فراتر از پرسش ساده هستند.

  • هوش مصنوعی مولد مفید است: سینوسکی روی «مفید بودن» تأکید دارد و آن را از بحث‌های پیچیدهٔ هوش و خودآگاهی جدا می‌کند.

  • مثال سگ سخنگو: نشان می‌دهد که قابلیت‌های شگفت‌انگیز هوش مصنوعی مولد، حتی اگر محدودیت‌هایی داشته باشد، دستاورد بزرگی است.


 

۲. ترنسفورمرها: فناوری قلب هوش مصنوعی مولد

  • تاریخچه یادگیری عمیق: از پرسپترون‌ها تا شبکه‌های چندلایه و نهایتاً ترنسفورمرها که پردازش دقیق‌تر و کم‌مصرف را امکان‌پذیر می‌کنند.

  • مفاهیم کلیدی:

    • مقیاس (Scale): ظرفیت پردازش و حجم داده‌ها تعیین‌کننده کیفیت خروجی‌هاست.

    • توپولوژی (Topology): شیوهٔ اتصال و نگهداری داده‌ها در شبکهٔ عصبی برای درک ساختار آن اهمیت دارد.

    • رگولاتوری (Regulation): سینوسکی به رگولاتوری حداقلی معتقد است و بر مدیریت داخلی شرکت‌ها و محدودیت‌های دولت‌ها تأکید دارد.

  • موضوعات رگولاتوری: کپی‌رایت، اعتباردهی به استفاده از هوش مصنوعی و مسئولیت خسارت‌ها از جمله محورهای اصلی هستند.


 

۳. آینده هوش مصنوعی: یادگیری بر برنامه‌ریزی ارجح است

  • یادگیری vs برنامه‌ریزی: سیستم‌ها نباید برای همه کارها برنامه‌ریزی شوند؛ یادگیری خودکار، انعطاف‌پذیر و با ظرفیت نامحدود به آن‌ها قدرت می‌دهد.

  • توان بالقوهٔ آینده: با یادگیری مستمر، هوش مصنوعی می‌تواند ظرفیت‌ها و قابلیت‌های جدیدی کشف کند و به ابزار قدرتمندی برای انسان تبدیل شود.


 

جمع‌بندی

  • مفید بودن در عمل: سینوسکی معتقد است کاربردهای عملی و مفید هوش مصنوعی مولد اهمیت بیشتری از بحث‌های نظری دارند.

  • دیدگاه خوش‌بینانه و واقع‌بینانه: او با خوش‌بینی شدید به آیندهٔ هوش مصنوعی نگاه می‌کند، اما محدودیت‌ها و چالش‌ها را نیز شناسایی و تحلیل می‌کند.

  • آشنایی با مفاهیم کلیدی: کتاب برای کسانی مناسب است که می‌خواهند بدون ورود به جزئیات فنی، با ظرفیت‌ها، کاربردها و پیامدهای هوش مصنوعی مولد آشنا شوند.

بررسی و نظر خود را بنویسید
  • تنها کاربران عضو می توانند بررسی خود را بنویسند
*
*
  • بد
  • عالی
*
*
*

نگاه کلی

ترنس سینوسکی، با تجربهٔ چند دهه فعالیت در علوم اعصاب محاسباتی، تلاش می‌کند هوش مصنوعی مولد و مدل‌های بزرگ زبانی را به زبان ساده و برای مخاطب عام توضیح دهد. او معتقد است که هوش مصنوعی مفید است و نباید پیچیدگی‌ها و ابهامات مربوط به هوش و خودآگاهی را مانع بهره‌گیری عملی از آن کنیم.


 

سه بخش اصلی کتاب

۱. توضیحات عمومی: مدل‌های بزرگ زبانی و کاربردهایشان

  • اهمیت ربات‌های گفتگوکننده: ابزارهایی مانند چت‌بات‌ها می‌توانند تحولاتی در صنعت، کسب‌وکار و زندگی روزمره ایجاد کنند.

  • نقش پرامپت‌ها: رقابت در آینده بر مهارت پرامپت‌نویسی تمرکز خواهد داشت؛ پرامپت‌ها فراتر از پرسش ساده هستند.

  • هوش مصنوعی مولد مفید است: سینوسکی روی «مفید بودن» تأکید دارد و آن را از بحث‌های پیچیدهٔ هوش و خودآگاهی جدا می‌کند.

  • مثال سگ سخنگو: نشان می‌دهد که قابلیت‌های شگفت‌انگیز هوش مصنوعی مولد، حتی اگر محدودیت‌هایی داشته باشد، دستاورد بزرگی است.


 

۲. ترنسفورمرها: فناوری قلب هوش مصنوعی مولد

  • تاریخچه یادگیری عمیق: از پرسپترون‌ها تا شبکه‌های چندلایه و نهایتاً ترنسفورمرها که پردازش دقیق‌تر و کم‌مصرف را امکان‌پذیر می‌کنند.

  • مفاهیم کلیدی:

    • مقیاس (Scale): ظرفیت پردازش و حجم داده‌ها تعیین‌کننده کیفیت خروجی‌هاست.

    • توپولوژی (Topology): شیوهٔ اتصال و نگهداری داده‌ها در شبکهٔ عصبی برای درک ساختار آن اهمیت دارد.

    • رگولاتوری (Regulation): سینوسکی به رگولاتوری حداقلی معتقد است و بر مدیریت داخلی شرکت‌ها و محدودیت‌های دولت‌ها تأکید دارد.

  • موضوعات رگولاتوری: کپی‌رایت، اعتباردهی به استفاده از هوش مصنوعی و مسئولیت خسارت‌ها از جمله محورهای اصلی هستند.


 

۳. آینده هوش مصنوعی: یادگیری بر برنامه‌ریزی ارجح است

  • یادگیری vs برنامه‌ریزی: سیستم‌ها نباید برای همه کارها برنامه‌ریزی شوند؛ یادگیری خودکار، انعطاف‌پذیر و با ظرفیت نامحدود به آن‌ها قدرت می‌دهد.

  • توان بالقوهٔ آینده: با یادگیری مستمر، هوش مصنوعی می‌تواند ظرفیت‌ها و قابلیت‌های جدیدی کشف کند و به ابزار قدرتمندی برای انسان تبدیل شود.


 

جمع‌بندی

  • مفید بودن در عمل: سینوسکی معتقد است کاربردهای عملی و مفید هوش مصنوعی مولد اهمیت بیشتری از بحث‌های نظری دارند.

  • دیدگاه خوش‌بینانه و واقع‌بینانه: او با خوش‌بینی شدید به آیندهٔ هوش مصنوعی نگاه می‌کند، اما محدودیت‌ها و چالش‌ها را نیز شناسایی و تحلیل می‌کند.

  • آشنایی با مفاهیم کلیدی: کتاب برای کسانی مناسب است که می‌خواهند بدون ورود به جزئیات فنی، با ظرفیت‌ها، کاربردها و پیامدهای هوش مصنوعی مولد آشنا شوند.