📌 محاسبات ترکیبی کوانتومی و GPU

پل بین Quantum و Ai — NVQLink جدید NVQLink Nvidia برای اتصال پردازنده های کوانتومی با ابررایانه های مبتنی بر GPU طراحی شده است و امکان تبادل مستقیم داده ها بین دو تا از قدرتمندترین معماری های محاسباتی را فراهم می کند. با پل زدن الگوریتم‌های کوانتومی با موازی‌سازی GPU، NVQLink می‌تواند شبیه‌سازی‌های پیچیده، تحقیقات علمی و آموزش مدل هوش مصنوعی را تسریع کند. این در مورد جایگزینی GPU یا تراشه های کوانتومی نیست - بلکه در مورد ایجاد آنها با هم است. NVQLink گام منطقی بعدی به سمت محاسبات ترکیبی کوانتومی-GPU را نشان می دهد

🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

📌 مرز نامرئی انسان و ماشین: خرد و خلاقیت

در چند سال گذشته، با شتاب گرفتن پیشرفت‌های هوش مصنوعی، پرسشی قدیمی دوباره با شدتی تازه مطرح شده است: چه چیزی انسان را واقعاً از ماشین متمایز می‌کند؟ این پرسشی است که در کلاس‌های درس دانشگاه، در اتاق‌های هیئت‌مدیره، در سیاست‌گذاری فناوری، و حتی در گفت‌وگوهای روزمره به شیوه‌های مختلف تکرار می‌شود.
هوش مصنوعی امروز می‌نویسد، می‌بیند، تحلیل می‌کند، ترجمه می‌کند، و حتی ایده‌پردازی می‌کند. از بسیاری جهات، عملکرد آن به محدوده‌هایی پا گذاشته که زمانی مالکیت انحصاری انسان تلقی می‌شد. اما با وجود این همه پیشرفت، هنوز «مرزی نامرئی» وجود دارد که ماشین، علی‌رغم تمام قدرت محاسباتی‌اش، از آن عبور نکرده و شاید نتواند عبور کند. این مرز را در دو مفهوم می توان خلاصه کرد ؛ دو خِ انسان: خرد و خلاقیت.

https://nextbrain.ir/2025/11/18/wisdom-and-creativity/

#خرد #خلاقیت

🌑 مغز آینده |  NextBrain

@NextBrain_ir

📌گفتگوی تحول دیجیتال

دکتر علاء‌الدین رفیع‌زاده
معاون رئیس‌جمهور و رئیس سازمان اداری و استخدامی کشور


🚩مشاهده آرشیو کامل برنامه

https://nextbrain.ir/digital-transformation-talk/

#هوش_مصنوعی #تحول_دیجیتال
#گفتگوی_تحول_دیجیتال


🌑 مغز آینده |  NextBrain

@NextBrain_ir

📢 سخنرانی دکتر #کاظم_فولادی_قلعه در رویداد ملی روز هوش مصنوعی

🗓 دوشنبه ۲۶ آبان ۱۴۰۴

👈 این رویداد توسط #سایبرنما به‌صورت زنده پخش شد.

#روز_هوش_مصنوعی
#AIday

🌐 http://tv.cysp.ir
🆔 @cyber_tv_iri

📌 ایلان ماسک : در ۱۰ تا ۲۰ سال آینده ، کار اختیاری خواهد شد

در آینده، ایلان ماسک انسان‌ها را به عنوان کشاورزان سبزیجات استعاری می‌بیند.⁠
⁠
مدیرعامل تسلا روز چهارشنبه در مجمع سرمایه‌گذاری ایالات متحده و عربستان سعودی در واشنگتن دی سی گفت که در 10 تا 20 سال آینده، کار اختیاری خواهد بود و تصمیم به داشتن شغل را به نگهداری پر زحمت‌تر از یک باغ سبزیجات تشبیه کرد.⁠
⁠
ماسک گفت: «پیش‌بینی من این است که کار اختیاری خواهد بود. مثل ورزش کردن یا یک بازی ویدیویی یا چیزی شبیه به آن خواهد بود. اگر می‌خواهید کار کنید، [به همان روشی است که] می‌توانید به فروشگاه بروید و فقط مقداری سبزیجات بخرید، یا می‌توانید در حیاط خلوت خود سبزیجات پرورش دهید. پرورش سبزیجات در حیاط خلوت بسیار سخت‌تر است و برخی از مردم هنوز این کار را انجام می‌دهند زیرا دوست دارند سبزیجات پرورش دهند.»⁠
⁠
🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

📌 آموزش هوش مصنوعی به مثابه بزرگ کردن توله ببر.

جفری هینتون، یکی از مغزهای متفکر بنیان‌گذار هوش مصنوعی، هشدار می‌دهد که عوامل هوش مصنوعی آینده فقط آنچه را که به آنها می‌گوییم انجام نمی‌دهند، بلکه ممکن است بخواهند کنترل امور را به دست بگیرند. او استدلال می‌کند که وقتی هوش مصنوعی به اندازه کافی هوشمند شود، به طور طبیعی اهداف فرعی مانند حفظ خود و قدرت را توسعه می‌دهد، زیرا این موارد دستیابی به وظایف محوله را آسان‌تر می‌کند.
استعاره هینتون ترسناک است: او آموزش هوش مصنوعی را به بزرگ کردن یک توله ببر تشبیه می‌کند، که اکنون زیبا است، اما پس از بالغ شدن به طور بالقوه خطرناک است.
او حتی پیشنهاد می‌کند که به هوش مصنوعی یک "غریزه مادری"، یک انگیزه درونی برای مراقبت از انسان‌ها، به عنوان راهی برای همسو کردن هوش رو به رشد آن با بقای ما، داده شود.

آیا ما با موج بعدی هوش مصنوعی، ببر می‌سازیم یا متحد می‌شویم؟

🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

📌گفتگوی تحول دیجیتال

دکتر علاء‌الدین رفیع‌زاده
معاون رئیس‌جمهور و رئیس سازمان اداری و استخدامی کشور


🚩مشاهده آرشیو کامل برنامه

https://nextbrain.ir/digital-transformation-talk/

#هوش_مصنوعی #تحول_دیجیتال
#گفتگوی_تحول_دیجیتال


🌑 مغز آینده |  NextBrain

@NextBrain_ir

هوش مصنوعی دیگر یک «فناوری نوظهور» نیست؛ زیرساختی است که بی سروصدا و بی‌وقفه در حال بازطراحی ساختار قدرت، اقتصاد، امنیت و حتی درک ما از حقیقت است. در چنین لحظه‌ای، ناآگاهی تصمیم‌گیران حتی به‌صورت ناخواسته می‌تواند پیامدهایی بسیار سنگین‌تر از هر خطای گذشته در سیاست‌گذاری داشته باشد.
امروز، قانون‌گذارانی که فناوری را نمی‌شناسند، در برابر موجی قرار گرفته‌اند که نه منتظرشان می‌ماند و نه با تأخیر سازگار است. تصمیمات درباره داده، حریم خصوصی، تنظیم‌گری مدل‌ها، سوگیری الگوریتمی، اشتغال و زیرساخت‌های دیجیتال، بدون فهم دقیق سازوکارهای هوش مصنوعی، عملاً تصمیم‌گیری در تاریکی است.
آینده به‌طور تصادفی ساخته نمی‌شود. یا آن را آگاهانه طراحی می‌کنیم، یا تسلیم مسیری می‌شویم که دیگرانیا الگوریتم‌ها برای ما انتخاب می‌کنند.
اکنون زمان آن است که سیاست‌گذاران، همان‌قدر که به بودجه، زیرساخت و امنیت اهمیت می‌دهند، به فهم فناوری به‌عنوان یک مهارت بنیادین حکمرانی نگاه کنند.آینده کشورها به میزان «درک» آنها از هوش مصنوعی گره خورده است، نه فقط میزان «استفاده» از آن.

📌 مدیرعامل اوراکل : هوش مصنوعی با داده های خصوصی به اوج می‌رسد

داده های عمومی کافی نیستند

اوراکل قبلاً پایگاه‌های داده خود را اصلاح کرده است تا داده‌های شرکت‌های خصوصی بتوانند به مدل‌های هوش مصنوعی تغذیه شوند.

پایگاه‌های داده سازمانی در حال مهندسی مجدد هستند تا داده‌های عملیاتی خصوصی جهان برای آموزش در حوزه‌های مختلف تخصصی در اختیار LLMها قرار گیرد.

الیسون آموزش مدل و استنتاج را بزرگترین فرصت تجاری در تاریخ می‌داند - بزرگتر از اینترنت، بزرگتر از هر انقلاب صنعتی.

برای روشن شدن موضوع، او تأکید می‌کند که باهوش‌ترین افرادی که می‌شناسد نه تنها ثروت... بلکه ثروت خود را سرمایه‌گذاری می‌کنند.

این تغییری است که تقریباً هیچ کس در مورد آن صحبت نمی‌کند.

این تغییری است که تقریباً هیچ کس در مورد آن صحبت نمی‌کند. کل بحث «چه کسی داده‌ها را در اختیار دارد» یک انحراف است.

جذب دانش فنی شرکت‌ها، داستان اصلی است

🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

📌گفتگوی تحول دیجیتال


دکتر محمدحسین سجادی نیری،
رییس هیات مدیره انجمن سرمایه‌گذاری خطرپذیر

🚩مشاهده آرشیو کامل برنامه

https://nextbrain.ir/digital-transformation-talk/

#هوش_مصنوعی #تحول_دیجیتال
#گفتگوی_تحول_دیجیتال


🌑 مغز آینده |  NextBrain

@NextBrain_ir

سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی، برخلاف تصور رایج، صرفاً سرمایه‌گذاری روی مدل‌ها، الگوریتم‌ها و قدرت پردازشی نیست؛ بُعد اصلی و تعیین‌کننده، «سلامت داده» و «دسترسی باز» است. زمانی که داده‌ها ناقص، آلوده یا در انبارهای بسته و غیرقابل‌اشتراک محبوس باشند، حتی پیشرفته‌ترین فناوری‌ها نیز رفتاری ناپایدار و غیرقابل پیش‌بینی از خود نشان می‌دهند. در چنین شرایطی، سرمایه‌گذار به جای سرمایه‌گذاری آگاهانه، ناخواسته روی عدم‌قطعیت شرط‌بندی می‌کند.
اکوسیستم داده‌ی سالم یعنی داده‌های قابل اعتماد، استانداردسازی‌شده و قابل ارزیابی؛ و دسترسی باز یعنی زیرساختی که اجازه می‌دهد پژوهشگران، شرکت‌ها و استارتاپ‌ها بتوانند روی یک بستر مشترک و قابل مقایسه نوآوری کنند. هرچه این دو عنصر محدودتر باشند، ریسک فنی، هزینه‌ی توسعه و زمان رسیدن به محصول نهایی افزایش می‌یابد. در مقابل، هرچه جریان داده شفاف‌تر و اشتراک‌گذاری مسئولانه‌تر باشد، سرعت نوآوری بالاتر می‌رود و سرمایه‌گذاری‌ها بازدهی قابل پیش‌بین‌تری پیدا می‌کنند.
اگر می‌خواهیم هوش مصنوعی به نقطه‌ای برسد که بتوان روی آن حساب کرد چه در مقیاس صنعتی و چه در کاربردهای عمومی باید فرهنگ «داده‌ی سالم + دسترسی باز» را جدی بگیریم. آینده‌ی پایدار این حوزه متعلق به کسانی است که می‌فهمند ارزش واقعی نه در مدل‌های بزرگ‌تر، بلکه در زیرساخت داده‌ای قابل اعتماد و مشترک ساخته می‌شود.

📌 هوش مصنوعی واسط اصلی جهان موبایل

سارا فریار، مدیر ارشد مالی OpenAI، می‌گوید ما در آستانه‌ی یک بستر محاسباتی جدید هستیم، نه فقط گوشی‌های بهتر، بلکه دستگاه‌هایی که حول «بینایی، شنوایی و گفتار» ساخته شده‌اند، نه لمس.

او استدلال می‌کند که مدل فعلی، یعنی تایپ کردن روی صفحه لمسی، حق مطلب را در مورد آنچه هوش مصنوعی می‌تواند درک کند یا انجام دهد، ادا نمی‌کند.

از نظر فریار، آینده‌ی هوش مصنوعی در مورد توسعه‌ی یک رابط چندوجهی است که مانند یک امتداد طبیعی از حواس انسان به نظر برسد، نه یک گجت دیگر برای حمل کردن.

🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

📌 هوش مصنوعی و مشاغل

مدیرعامل شرکت آنتروپیک، هشدار می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت نیمی از کارگران یقه سفید سطح پایین را جایگزین کند. او تأکید می‌کند که این اختلال سریع‌تر و گسترده‌تر از تغییرات فناوری قبلی اتفاق خواهد افتاد. با این حال، واقعیت در نوامبر ۲۰۲۵ تصویر پیچیده‌تری را نشان می‌دهد. در حالی که تعدیل نیرو با اعلام ۶۹۶،۳۰۹ نفر تنها در پنج ماه اول سال ۲۰۲۵، افزایشی ۸۰ درصدی نسبت به سال گذشته داشته است، دلایل آن متفاوت است. برخی از شرکت‌ها آشکارا هوش مصنوعی را مقصر تعدیل نیرو می‌دانند، مانند Salesforce که ۴۰۰۰ نقش پشتیبانی مشتری را حذف کرد، در حالی که کارشناسان می‌گویند بسیاری از شرکت‌ها برای پوشش اشتباهات تجاری و کاهش هزینه‌ها، اخراج‌های «هوش مصنوعی» را توجیه می‌کنند. در همین حال، مطالعات نشان می‌دهد که ۷۸ درصد از شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را پیاده‌سازی می‌کنند، به جای جایگزینی، بر تقویت تمرکز دارند و برخی از شرکت‌ها همزمان موقعیت‌های جدیدی ایجاد می‌کنند که نیاز به مهارت‌های مختلف دارند. این هشدار به نظر می‌رسد پیشگویانه است اما هنوز به طور کامل محقق نشده است.


@MrArtificialintelligence