هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از پربحث‌ترین فناوری‌ها در صنعت حقوقی است. بر اساس یک نظرسنجی اخیر توسط تامسون رویترز:

"۸۲ درصد از وکلا معتقدند که می‌توان از ChatGPT و هوش مصنوعی مولد در کار حقوقی استفاده کرد. نکته جالب اینجاست که تنها ۵۱ درصد معتقدند که باید از آن‌ها استفاده کرد."

با این حال، بیشتر افراد متوجه نیستند که هوش مصنوعی از سال‌ها پیش در حوزه حقوقی مورد استفاده قرار گرفته است، عمدتاً برای کمک به تحقیقات و بررسی اسناد. با این حال، با پیشرفت سریع هوش مصنوعی، راه‌های بیشتری برای کاربرد آن وجود دارد.
در این وبلاگ، ما در مورد هوش مصنوعی برای وکلا، از جمله نحوه استفاده از آن و مزایای آن صحبت می‌کنیم. همچنین به ملاحظات اخلاقی پذیرش هوش مصنوعی در عمل حقوقی خود و نکاتی که هنگام انتخاب نرم‌افزار باید به آن‌ها توجه کنید، می‌پردازیم.
نکات کلیدی:

هوش مصنوعی می‌تواند توسط شرکت‌های حقوقی برای کمک به تحقیقات، خودکارسازی مدیریت اسناد، تجزیه و تحلیل قراردادها و ساده‌سازی ارتباطات استفاده شود.
هوش مصنوعی می‌تواند وظایف مبتنی بر داده را سریع‌تر از انسان‌ها انجام دهد. این امر باعث صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری می‌شود.
هنگام بررسی استفاده از هوش مصنوعی، یکی از خطرات اصلی که باید مدیریت شود، حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها است.
ایجاد نرم‌افزار حقوقی مبتنی بر هوش مصنوعی نیازمند همکاری بین یک متخصص هوش مصنوعی و متخصصان حقوقی است.

فهرست مطالب

هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی و قانون: چگونه می‌توان از هوش مصنوعی توسط شرکت‌های حقوقی استفاده کرد؟
مزایای هوش مصنوعی برای شرکت‌های حقوقی
چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی هوش مصنوعی برای وکلا
ویژگی‌های برتر برای جستجو در نرم‌افزار حقوقی مبتنی بر هوش مصنوعی
آیا هوش مصنوعی جایگزین وکلا خواهد شد؟
هوش مصنوعی برای وکلا: متحول کردن چشم‌انداز حقوقی

هوش مصنوعی چیست؟
بنابراین، بیایید با اصول اولیه شروع کنیم. به زبان ساده، هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی مصنوعی، کامپیوتری است که برای شبیه‌سازی هوش انسانی برنامه‌ریزی شده است. می‌تواند یاد بگیرد تا وظایفی را مانند یک فرد انجام دهد و به شیوه‌ای شبیه به انسان ارتباط برقرار کند.
تشخیص چهره، الگوریتم‌های جستجو و پیشنهاد، چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی همگی نمونه‌هایی از هوش مصنوعی در عمل هستند.
هوش مصنوعی مولد
هوش مصنوعی از الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌کند. تفاوت با هوش مصنوعی مولد این است که از داده‌ها برای ایجاد چیزی جدید، مانند محتوا، تصویر یا حتی موسیقی استفاده می‌کند. این فناوری با سرعت زیادی در حال توسعه است و از هوش مصنوعی سنتی که فقط می‌توانست پیش‌بینی کند، پیشی گرفته است.
یکی از ابزارهای هوش مصنوعی که بیشتر با آن آشنا هستید، ChatGPT است - یک چت‌بات که ارتباطات انسانی را درک می‌کند و می‌تواند به صورت مکالمه‌ای پاسخ دهد. این نوع هوش مصنوعی از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای ایجاد تجربه‌ای تا حد امکان شبیه به انسان استفاده می‌کند.
هنگامی که ChatGPT توسعه یافت، حجم زیادی از داده‌ها از منابع مختلف به آن داده شد. سپس، با تعامل فزاینده کاربران با آن، یاد گرفت تا پاسخ‌های خود را بهبود بخشد.
در حوزه کسب و کار، قابلیت‌های هوش مصنوعی فراتر از مکالمه است و به کاربردهای عملی مانند تجزیه و تحلیل قراردادها نیز گسترش می‌یابد. به عنوان مثال، برای بررسی سریع و کارآمد قراردادهای خود با استفاده از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی، مانند بررسی قرارداد مبتنی بر هوش مصنوعی. این نوع ابزارها می‌توانند با تضمین دقت و سازگاری، فرآیندهای حقوقی پیچیده را ساده کنند و در زمان ارزشمندی صرفه‌جویی کنند.
در برخی جهات، هوش مصنوعی از هوش انسانی پیشی گرفته است. می‌تواند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند و تصمیم‌گیری کند بسیار سریع‌تر از ما. همچنین خطاهای کمتری مرتکب می‌شود و داده‌ها را ذخیره می‌کند تا از وظایف گذشته بیاموزد.
با توسعه بیشتر، سازندگان آن امیدوارند که بتواند تصمیم‌گیری و قضاوت کند درست مانند یک انسان.
هوش مصنوعی و قانون: چگونه می‌توان از هوش مصنوعی توسط شرکت‌های حقوقی استفاده کرد؟
در حالی که در ابتدا در پذیرش هوش مصنوعی در حوزه حقوقی تردید وجود داشت، پذیرش آن به سرعت در حال افزایش است. هر روز، نرم‌افزارهای جدید مبتنی بر هوش مصنوعی که برای بخش حقوقی طراحی شده‌اند، ظهور می‌کنند و توسط بسیاری از متخصصان این صنعت مورد استفاده قرار می‌گیرند.
بیایید برخی از موارد استفاده محبوب از هوش مصنوعی در حقوق را بررسی کنیم:
تحقیقات حقوقی
تحقیقات حقوقی، سنگ بنای حرفه حقوقی، به طور چشمگیری توسط فناوری‌های هوش مصنوعی تقویت می‌شود. پیمایش در میان پایگاه‌های داده حقوقی گسترده، قوانین و رویه‌های قضایی دیگر یک کار طاقت‌فرسا و زمان‌بر نیست. ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت در میان اسناد بی‌شماری تجزیه و تحلیل کنند، سوابق قضایی مربوطه را شناسایی کنند، اصطلاحات حقوقی پیچیده را تفسیر کنند و بینش‌های مختصر و عملی را ارائه دهند.
این سرعت و دقت در تحقیقات به متخصصان حقوقی اجازه می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، استدلال‌های قوی‌تری ارائه دهند و در زمان ارزشمندی صرفه‌جویی کنند - همه در حالی که اطمینان حاصل می‌کنند که به جدیدترین و مرتبط‌ترین اطلاعات دسترسی دارند.
کشف الکترونیکی و بررسی دقیق
هوش مصنوعی برای یافتن الگوها و روندها در داده‌ها ایجاد شده است، که دقیقاً همان چیزی است که هنگام جستجوی خطرات یا مسئولیت‌ها در اسناد حقوقی به آن نیاز دارید. به همین دلیل، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند کشف و بررسی دقیق را سرعت بخشد.
هوش مصنوعی همچنین این مزیت اضافی را دارد که بی‌طرف است، بنابراین صرفاً اطلاعات را در ارزش اسمی خود می‌گیرد.
ایجاد سند
ایجاد اسناد حقوقی، که به طور سنتی یک کار دقیق و زمان‌بر است، با ظهور هوش مصنوعی در حال تغییر انقلابی است. سیستم‌های مدرن هوش مصنوعی اکنون می‌توانند اسناد حقوقی را با دقتی که با توانایی‌های انسان مطابقت دارد و اغلب از آن پیشی می‌گیرد، پیش‌نویس، بررسی و اصلاح کنند.
با تجزیه و تحلیل مخازن گسترده متون حقوقی، پرونده‌ها و سوابق، ابزارهای هوش مصنوعی پیشنهاداتی ارائه می‌دهند، بندهای پیچیده را به صورت خودکار پر می‌کنند و حتی می‌توانند گودال‌های حقوقی بالقوه را پیش‌بینی کنند.
بسته به ابزاری که استفاده می‌کنید، ممکن است بتوانید اسناد مبتنی بر هوش مصنوعی را با استفاده از گردش‌کارهای آشنا و اطلاعات پرونده مربوطه مستقیماً از داده‌ها و اسناد استخراج شده از سیستم مدیریت پرونده خود، به صورت خودکار تولید کنید.
تجزیه و تحلیل قراردادها
هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در صنعت حقوقی برای تجزیه و تحلیل قراردادها استفاده می‌شود. این نرم‌افزار از یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل زبان برای بررسی قراردادها و شناسایی خطرات و مسائل مربوط به انطباق قبل از امضای آن‌ها استفاده می‌کند.
در حالی که متخصصان حقوقی همیشه باید بررسی‌های خود را انجام دهند، هوش مصنوعی می‌تواند یک افزونه عالی برای فرآیند بررسی قرارداد یا سند باشد. می‌تواند برای بررسی جزئیات خاص تنظیم شود و اغلب مشکلاتی را که یک خواننده انسانی ممکن است از دست بدهد، شناسایی می‌کند.
ارتباطات
ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای ارتباطی در شرکت‌های حقوقی، تعاملات مشتری و همکاری داخلی را تقویت می‌کند. ابزارهای ارتباطی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند جنبه‌های متعددی از تعامل با مشتری را ساده کنند و اطمینان حاصل کنند که ارتباطات به موقع، شخصی‌سازی شده و سازگار هستند.
چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی که توسط هوش مصنوعی پشتیبانی می‌شوند، می‌توانند تعاملات اولیه با مشتری را مدیریت کنند، اطلاعات مقدماتی جمع‌آوری کنند و به سؤالات معمول پاسخ دهند و در نتیجه پاسخ‌های فوری ارائه دهند و سطح خدمات مشتری را ارتقا دهند. به صورت داخلی، هوش مصنوعی می‌تواند ایمیل‌ها را سازماندهی و اولویت‌بندی کند، جلسات را تنظیم کند و یادآوری ارسال کند و اطمینان حاصل کند که جریان ارتباطات در داخل شرکت یکپارچه و کارآمد است.
مزایای هوش مصنوعی برای شرکت‌های حقوقی
برای شرکت‌های حقوقی که به دنبال تعالی هستند، هوش مصنوعی فقط یک ابزار نیست - یک تغییر دهنده بازی است. فراتر از هیاهو و اصطلاحات تخصصی، مزایای واقعی هوش مصنوعی ملموس و متحول کننده است. از افزایش بهره‌وری و تضمین دقت بی‌نقص گرفته تا ایجاد رویکردهای متمرکز بر مشتری و بهینه‌سازی عملیات مالی، هوش مصنوعی در حال بازتعریف معیارهای موفقیت برای شرکت‌های حقوقی است.
افزایش بهره‌وری
مزیت اصلی استفاده از هوش مصنوعی در شرکت‌های حقوقی، افزایش نرخ بهره‌وری است. بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند وظایف تکراری و دستی مانند تحقیقات و بررسی دقیق را انجام دهند و زمان بیشتری را برای کار بر روی مسائل حقوقی پیچیده‌تر آزاد کنند. وکلا دیگر در جزئیات غرق نمی‌شوند، می‌توانند موارد بیشتری را با کارایی بیشتری انجام دهند.
افزایش دقت
برخلاف انسان‌ها، سیستم‌های هوش مصنوعی مصون از خستگی، سوگیری‌های شناختی و غفلت هستند و اطمینان می‌دهند که هر قطعه اطلاعات به طور مداوم و صحیح پردازش می‌شود. چه اسکن پایگاه‌های داده گسترده برای رویه‌های قضایی مربوطه باشد و چه ارجاع متقابل بندهای پیچیده قرارداد، هوش مصنوعی حاشیه خطا را به حداقل می‌رساند، به ویژه هنگامی که در ترکیب با بررسی انسانی که به شدت توصیه می‌شود، انجام شود.
شرکت‌های حقوقی متمرکز بر مشتری
برخی هوش مصنوعی را به عنوان تهدیدی برای تعامل انسانی می‌بینند، اما در صورت استفاده صحیح، در واقع می‌تواند تجربه مشتری را بهبود بخشد. با کنترل تمام وظایف وقت‌گیر، وکلا و وکلای دادگستری زمان بیشتری برای صرف وقت با مشتریان دارند. این امر ساعات اضافی را برای ایجاد روابط و کشف دقیقاً آنچه مشتریان به دنبال آن هستند، آزاد می‌کند.
افراد بیشتری انتظار رویکردی شخصی‌سازی شده را دارند، به خصوص زمانی که مبالغ قابل توجهی پول را خرج می‌کنند. بنابراین، می‌توانید از فناوری برای کمک به دستیابی به این هدف استفاده کنید.
صرفه‌جویی در پول
پذیرش هوش مصنوعی در بخش حقوقی صرفاً یک روند نیست. بلکه سرمایه‌گذاری در حفظ و پیشبرد شرکت شما به آینده‌ای است که کارایی و دقت در آن از اهمیت بالایی برخوردار است.
هوش مصنوعی در اجرای وظایف اداری تکراری با سرعت و دقت بی‌نظیر عالی است و در نتیجه تیم شما را به تمرکز بر ساعات قابل پرداخت و کار حقوقی پیچیده باز می‌گرداند.
با اختصاص مسئولیت‌های اداری به هوش مصنوعی، تمرین شما نه تنها در پول صرفه‌جویی می‌کند - بلکه به طور استراتژیک منابع را برای تقویت رشد اختصاص می‌دهد و هر دو سود کوتاه‌مدت و ثبات بلندمدت را افزایش می‌دهد.
چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی هوش مصنوعی برای وکلا
به عنوان یک وکیل، شما مسئول آینده حقوقی مشتریانی هستید که با آن‌ها کار می‌کنید. بنابراین، هنگام استفاده از هوش مصنوعی، ملاحظات اخلاقی زیادی وجود دارد که باید بررسی کنید.
دقت و قابلیت اطمینان
دقت هوش مصنوعی به داده‌هایی که به آن داده شده است بستگی دارد. بنابراین، هوش مصنوعی قابل اعتماد نه تنها به برنامه نویسی خوب، بلکه به منابع دقیق نیز بستگی دارد. به همین دلیل است که توسعه دهندگان و متخصصان حقوقی باید با هم کار کنند تا اطمینان حاصل کنند که نرم‌افزاری که ایجاد می‌کنند مانعی به جای کمک نباشد.
چیزهایی که می‌توانند هوش مصنوعی را غیرقابل اعتماد کنند عبارتند از:

توهمات. اینها پاسخ‌هایی هستند که توسط هیچ داده‌ای پشتیبانی نمی‌شوند. آن‌ها توسط نرم‌افزارهای بزرگتر هوش مصنوعی که برای ایجاد پاسخ‌های متنوع آموزش داده شده‌اند، ایجاد می‌شوند. در حال حاضر هیچ راهی برای رفع این نقص‌های گاه به گاه وجود ندارد، بنابراین نظارت بر خروجی هوش مصنوعی ضروری است.
سوگیری آموخته شده. این امر در صنعت حقوقی رایج‌تر است زیرا هوش مصنوعی از تصمیمات و پرونده‌های حقوقی گذشته یاد می‌گیرد که ممکن است حاوی سوگیری انسانی باشند. اگر داده‌های کافی برای پشتیبانی از این سوگیری جمع‌آوری شود، در تصمیم‌گیری‌های آینده گنجانده می‌شود.
اطلاعات قدیمی. قوانین و مقررات به طور مداوم در حال به‌روزرسانی هستند، اما هوش مصنوعی فقط می‌تواند از اطلاعات و داده‌هایی که به آن داده شده است یاد بگیرد. بنابراین، باید به طور مداوم به‌روزرسانی شود.

خطرات امنیتی داده‌ها
با هر فناوری جدید، نگرانی‌های مختلفی در مورد حریم خصوصی و امنیت نیز وجود دارد. متخصصان حقوقی داده‌های محرمانه زیادی را مدیریت می‌کنند و مسئول حفظ امنیت آن هستند.
هوش مصنوعی برای انجام کار خود به داده‌ها نیاز دارد، اما باید مراقب باشید که به چه چیزی اجازه دسترسی به آن را می‌دهید. فقط اطلاعاتی را به آن بدهید که برای عملکرد صحیح آن ضروری است.
درک فناوری
برخی از افراد در صنعت حقوقی نیز معتقدند که هوش مصنوعی تنبلی را ترویج می‌کند. قطعاً برخی از افراد سریع به پذیرش آن می‌پردازند بدون اینکه ابتدا تحقیقات مناسبی انجام دهند.
در حالی که نیازی نیست که متخصص باشید تا از هوش مصنوعی استفاده کنید، باید خود را به اندازه کافی آموزش دهید تا بدانید چگونه از آن به طور مسئولانه استفاده کنید. این تنها راه برای شناسایی و حل چالش‌های اخلاقی است که ممکن است از ادغام آن در شرکت حقوقی شما ناشی شود.
ویژگی‌های برتر برای جستجو در نرم‌افزار حقوقی مبتنی بر هوش مصنوعی
هنگام بررسی فناوری‌های جدید برای شرکت‌های حقوقی، نکات زیادی وجود دارد که باید در نظر بگیرید. در اینجا برخی از ویژگی‌هایی که باید هنگام انتخاب هوش مصنوعی به دنبال آن‌ها باشید آورده شده است:
ایجاد شده توسط متخصصان هوش مصنوعی
همه در سال ۲۰۲۴ خود را به عنوان یک متخصص هوش مصنوعی معرفی می‌کنند. یافتن یک شرکت معتبر برای همکاری در این حوزه مهم است، به خصوص برای صنعتی به ظرافت حقوق.
تخصص حقوقی
شروع سفری برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی با کیفیت بالا در یک چارچوب حقوقی مستلزم همسو شدن با یک تیم توسعه است که نه تنها در فناوری برتری دارد، بلکه درک عمیقی از ظرافت‌های حوزه حقوقی دارد. انجام این کار باعث هم‌افزایی می‌شود که دقت، کارایی و قابلیت اطمینان سیستم هوش مصنوعی را در زمینه حقوقی افزایش می‌دهد.
قابلیت استفاده
هوش مصنوعی انتخابی شما باید کاربرپسند و به راحتی در محل کار شما ادغام شود. قبل از اینکه روی نرم‌افزار خاصی تصمیم بگیرید، تیم خود را در نظر بگیرید - همه متخصص نیستند.
حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
به طور طبیعی، امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در ذهن کاربران هوش مصنوعی در اولویت قرار دارد. در نظر بگیرید که از یک پلتفرم مدیریت پرونده استفاده کنید که هوش مصنوعی به طور بومی در سیستم تعبیه شده باشد تا از استفاده از چندین پلتفرم شخص ثالث استفاده کنید.

هنگامی که هوش مصنوعی در زیرساخت فناوری موجود شما تعبیه می‌شود، نیاز به انتقال داده‌های بیش از حد بین پلتفرم‌ها کاهش می‌یابد و آسیب‌پذیری‌های بالقوه محدود شده و محیطی امن‌تر برای داده‌های حقوقی حساس تضمین می‌شود.

علاوه بر این، ترکیب هماهنگ هوش مصنوعی و سیستم‌های مدیریت پرونده می‌تواند وقفه‌های گردش کار را از بین ببرد و کارایی تیم شما را افزایش دهد و اطمینان حاصل کند که فناوری واقعاً به عنوان یک تسهیل‌گر عمل می‌کند، نه مانعی در ارائه خدمات حقوقی برتر.
پشتیبانی مشتری
یک نکته خوب برای جستجو هنگام تحقیق در مورد هوش مصنوعی، پشتیبانی مشتری آن است. اگر با مشکلات فنی مواجه شدید چه کمکی ارائه می‌شود؟ آیا خط تلفن یا چت آنلاین وجود دارد؟ برخی از ابزارهای هوش مصنوعی همراه با مواد و منابع آنلاین مانند ویدیوهای توضیحی و سؤالات متداول ارائه می‌شوند.
آیا هوش مصنوعی جایگزین وکلا خواهد شد؟
مزایای زیادی در استفاده از هوش مصنوعی برای وکلا وجود دارد، اما بسیاری از متخصصان این سؤال را می‌پرسند: "آیا قرار است توسط هوش مصنوعی جایگزین شویم؟" یک نسخه ارتقا یافته از Chat GPT اوایل امسال در آزمون بار قبول شد. همچنین عملکرد بهتری نسبت به اکثر فارغ التحصیلان داشت. اما دلایل زیادی وجود دارد که نشان می‌دهد هوش مصنوعی هنوز برای تمرین آماده نیست.
مشکل اصلی توهمات هوش مصنوعی است که قبلاً به آن اشاره کردیم. گاهی اوقات، هوش مصنوعی اطلاعات نادرستی را ایجاد می‌کند که با اطمینان به عنوان واقعیت بیان می‌کند. این امر ناشی از آموزش برای ارائه پاسخ‌های متنوع است. تا زمانی که این مشکل برطرف نشود، همیشه از هوش انسانی ضعیف‌تر خواهد بود.
مشکل دیگر از نحوه یادگیری هوش مصنوعی ناشی می‌شود. با تجزیه و تحلیل داده‌ها از پرونده‌های گذشته، ممکن است هرگونه سوگیری یا تعصبی که در این تصمیمات وجود داشته است را نیز به خود بگیرد. هر پرونده باید بر اساس حقایق و شایستگی‌های خاص خود قضاوت شود و هوش مصنوعی در حال حاضر قادر به انجام این کار نیست. این نکات موضوع مسئولیت را مطرح می‌کند.

"اگر هوش مصنوعی اشتباه کند چه کسی مسئول است؟ آیا شرکت حقوقی که از آن استفاده می‌کند یا سازندگان آن؟"

هوش مصنوعی نمی‌تواند مسئولیت اعمال خود را بپذیرد. بنابراین، هنوز برای ارائه مشاوره حقوقی آماده نیست (یا شاید هرگز).
احتمالاً شاهد افزایش تعداد شرکت‌های حقوقی مجازی خواهیم بود. این شرکت‌هایی هستند که از راه دور کار می‌کنند و نیازی به فضای اداری ندارند. فناوری هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها و نرم‌افزار حقوقی در ایجاد آن‌ها نقش اساسی خواهد داشت. هوش مصنوعی ممکن است در حال نوآوری و بهبود صنعت حقوقی باشد، اما تا زمانی که بتواند جایگزین کار ارزشمند وکلای آموزش‌دیده شود، مدتی طول خواهد کشید.
هوش مصنوعی برای وکلا: متحول کردن چشم‌انداز حقوقی

در سال ۲۰۲۳، احتمالاً زمان آن رسیده است که وکلا و متخصصان حقوقی با این فناوری جدید سازگار شوند و از مزایای هوش مصنوعی برای خود بهره‌مند شوند. اما برای اطمینان از اینکه این انتقال به آرامی انجام می‌شود، به فناوری نیاز دارید که متناسب با نیازهای شما باشد.

درباره NeosAI بیشتر بدانید
اگر به دنبال ابزاری هستید که بتواند قابلیت‌های گسترده هوش مصنوعی را در هر مرحله از یک پرونده باز کند و سازگاری و کارایی را در پلتفرم مدیریت پرونده خود حفظ کند، Neos را در نظر بگیرید.
برخلاف سایر پلتفرم‌های مدیریت پرونده که برای استفاده از فناوری هوش مصنوعی نیاز به خروج از سیستم دارند - تمرکز شما را مختل می‌کنند و یک مرحله دستی اضافی را برای بازگرداندن محتوای هوش مصنوعی به نرم‌افزار مدیریت پرونده شما اضافه می‌کنند - NeosAI در پلتفرم مدیریت پرونده Neos تعبیه شده است و به طور یکپارچه بهره‌وری شما را در گردش‌کارهای موجود تسریع می‌کند.
امروز یک نسخه نمایشی از Neos را برنامه‌ریزی کنید!


وقتی صحبت از قبولی در آزمون وکالت می‌شود، به نظر می‌رسد هوش مصنوعی از هوش دانشجویان حقوق بهتر عمل می‌کند.
در یک رقابت اخیر انسان در برابر ماشین، نسخه ارتقا یافته‌ی ChatGPT در آزمون وکالت دو روزه، با هفت درصد عملکرد بهتری نسبت به انسان‌ها داشت.
به گزارش رویترز، «GPT-4، مدل هوش مصنوعی ارتقا یافته‌ی منتشر شده توسط OpenAI که مورد حمایت مایکروسافت است، در آزمون وکالت در آزمایشی که توسط دو استاد حقوق و دو کارمند شرکت فناوری حقوقی Casetext انجام شد، امتیاز 297 را کسب کرد. این امتیاز GPT-4 را در صدک نودم شرکت‌کنندگان واقعی قرار می‌دهد و برای مجوز فعالیت قانونی در اکثر ایالت‌ها کافی است، محققان این موضوع را یافته‌اند.»
GPT-4 در جنبه‌های خواندن، درک مطلب و نوشتن آزمون وکالت، به خوبی یا بهتر از انسان‌ها عمل کرد.
نتایج نشان‌دهنده‌ی پیشرفت شگفت‌انگیز فناوری هوش مصنوعی است. در اواخر سال 2022، نسخه قبلی ChatGPT در آزمون وکالت شرکت کرد و اگرچه به حد نصاب قبولی نرسید، اما به نیمی از سوالات چند گزینه‌ای به درستی پاسخ داد. GPT-4 جدید و بهبود یافته، به بیش از سه چهارم سوالات پاسخ صحیح داد.
GPT-4 بهترین عملکرد را در بخش حقوق قراردادها (88.1 درصد صحیح)، ادله (85.2 درصد) و حقوق کیفری و آیین دادرسی کیفری (81.1 درصد) داشت. در آزمون عملکرد چند ایالتی، GPT-4 امتیاز 4.2 از 6 را کسب کرد که برای قبولی در اکثر حوزه‌های قضایی کافی است.
از رویترز: «کنفرانس ملی امتحانات وکالت، که بخش چند گزینه‌ای را طراحی می‌کند، در بیانیه‌ای اعلام کرد که وکلا مهارت‌های منحصر به فردی را از طریق تحصیل و تجربه به دست آورده‌اند که 'هوش مصنوعی در حال حاضر نمی‌تواند با آن مطابقت داشته باشد.' دانیل مارتین کاتز، نویسنده مشترک مطالعه و استاد دانشکده حقوق شیکاگو-کنت، در مصاحبه‌ای گفت که بیشتر از توانایی GPT-4 در تولید پاسخ‌های مقاله‌ای و آزمون عملکردی مرتبط و منسجم شگفت‌زده شده است. کاتز گفت: 'من شنیدم افراد زیادی می‌گویند، خب، ممکن است به سوالات چند گزینه‌ای پاسخ دهد، اما هرگز به مقالات پاسخ نخواهد داد.'»
هوش مصنوعی نتایج مشابه چشمگیری را در آزمون‌های SAT و GRE نیز کسب کرده است.
«امتیاز آزمون وکالت نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند با وکلای انسانی همراه شود» را از رویترز اینجا بخوانید.
برای کسب اطلاعات بیشتر به مجله ABA مراجعه کنید.
چرا Lawyers Mutual را برای محافظت مالی خود انتخاب کنید؟ یک دلیل تجربه است. Lawyers Mutual از سال 1977 در این تجارت بوده و بیش از 8000 وکیل در کارولینای شمالی را بیمه می‌کند. ما طولانی‌ترین مدت زمان ارائه محافظت مداوم در برابر مسئولیت حرفه‌ای به وکلای NC را نسبت به هر شرکت بیمه دیگری ارائه کرده‌ایم. دلیل دیگر ثبات است. قدرت مالی شرکت مطلق است. از سال 1999، Lawyers Mutual چهارده بار سود سهام پرداخت کرده است و بیش از 8 میلیون دلار از سال 2011 به دارندگان بیمه بازگردانده است. می‌خواهید دلایل بیشتری بدانید؟ از وب‌سایت ما دیدن کنید، با ما تماس بگیرید یا از همکار خود بپرسید چرا Lawyers Mutual انتخاب هوشمندانه‌ای برای پوشش مسئولیت است.
هیئت امتحانات وکالت NC: الزامات لپ‌تاپ
موارد زیر از وب‌سایت هیئت امتحانات وکالت NC است:
از فوریه 2023، تمام متقاضیان باید بخش نوشتاری آزمون وکالت کارولینای شمالی (MPT و MEE) را با استفاده از یک رایانه شخصی لپ‌تاپ با نرم‌افزاری که توسط هیئت تعیین شده است، انجام دهند، مگر اینکه به دلیل معلولیت تحت قانون آمریکاییان معلولان، از یک تسهیل آزمون برخوردار شوند.
برای استفاده از لپ‌تاپ خود برای بخش مقاله‌ای آزمون وکالت، باید:

اطمینان حاصل کنید که لپ‌تاپ شما برای دسترسی به اینترنت پیکربندی شده است و حداقل الزامات سیستمی را برای نرم‌افزار ExamSoft برآورده می‌کند. این اطلاعات در صفحه اصلی ExamSoft هیئت، www.examsoft.com/ncbar در دسترس است.
تجربه استفاده از رایانه داشته باشید.
موافقت کنید که Examplify یا هر فایل برنامه Examplify را تا زمانی که نتایج منتشر نشده است، حذف، حذف یا حذف نکنید.
ثبت‌نام لپ‌تاپ خود را در طول دوره ثبت‌نام تکمیل کنید. برای تکمیل ثبت‌نام لپ‌تاپ خود باید:

درخواست برای انجام آزمون کتبی روی لپ‌تاپ را تکمیل و ارسال کنید،
هزینه مورد نیاز را پرداخت کنید،
نرم‌افزار را دانلود کنید که از طریق ایمیل برای شما ارسال می‌شود.

تمام اجزای نرم‌افزار Examplify را روی لپ‌تاپی که قصد دارید برای آزمون وکالت استفاده کنید نصب کنید. حتی اگر در حال حاضر ExamSoft را روی لپ‌تاپ خود دارید، باز هم باید نرم‌افزار را دانلود کنید. نرم‌افزار دارای پارامترهای آزمون برای آزمون وکالت فعلی است.
قبل از مهلت ثبت‌نام منتشر شده، دو آزمون آزمایشی را با استفاده از Examplify تکمیل و بازگردانید.
توصیه می‌شود که هر نسخه قدیمی ExamSoft را از لپ‌تاپ خود حذف کنید قبل از اینکه نسخه جدید نرم‌افزار ExamSoft را دانلود کنید. حذف نسخه‌های قدیمی‌تر به جلوگیری از تأخیر در صبح روز آزمون کمک می‌کند. اگر در مورد حذف نسخه‌های قدیمی‌تر سوالی دارید، لطفاً با ExamSoft با شماره 866-429-8889 تماس بگیرید.

منبع: هیئت امتحانات وکالت NC
همه اشتباه می‌کنند. وقتی این اتفاق برای شما می‌افتد، Lawyers Mutual از شما حمایت می‌کند. برای نزدیک به نیم قرن، Lawyers Mutual انتخاب هوشمندانه‌ای برای پوشش مسئولیت حرفه‌ای برای وکلای کارولینای شمالی بوده است. ما ایالت را از مرفی تا مانتیو پوشش می‌دهیم. ما شرکت‌های بزرگ، وکلا راه‌انداز و همه افراد بین این دو را بیمه می‌کنیم. ما به وکلای جدید کمک می‌کنیم تا با اطمینان وارد حرفه شوند و به متخصصان باتجربه کمک می‌کنیم تا ایمن و موفق بمانند. اعداد خودشان صحبت می‌کنند. Lawyers Mutual از سال 1977 در این تجارت بوده است و ما را تنها شرکت بیمه‌ای می‌سازد که در طول این مدت محافظت مداوم ارائه می‌دهد. امروزه ما بیش از 8000 وکیل در کارولینای شمالی را بیمه می‌کنیم. بیشتر آنها تا زمان بازنشستگی با ما خواهند ماند. چرا؟ زیرا آنها می‌دانند که ما امروز برای آنها اینجا هستیم و فردا نیز اینجا خواهیم بود و در زمان‌های پرتلاطم محافظت و آرامش خاطر را به ارمغان می‌آوریم. از وب‌سایت ما دیدن کنید، با ما تماس بگیرید یا از همکار خود بپرسید چرا Lawyers Mutual انتخاب هوشمندانه‌ای برای پوشش مسئولیت است.


راه‌اندازی ChatGPT در نوامبر سال ۲۰۲۲ لحظه‌ای به اندازه معرفی وب جهانی در دهه ۱۹۹۰ بود،" اد والترز، استاد مدعو حقوق در دانشگاه جورج‌تاون که مدت‌هاست کلاسی با عنوان «حقوق ربات‌ها» تدریس می‌کند، می‌گوید. او می‌افزاید، همان‌طور که مرورگرها و وب، اینترنت را برای افراد عادی که لزوماً دانش زیادی در مورد کامپیوتر نداشتند قابل دسترس کرد، ChatGPT، یک ابزار «چت‌بات»، هوش مصنوعی را به جریان اصلی آورد. والترز می‌گوید: «این اولین باری بود که افراد عادی می‌توانستند هوش مصنوعی را ببینند و به شکلی که درک می‌کنند با آن ارتباط برقرار کنند.» اکنون دریچه‌های سیل هوش مصنوعی به روی گشوده شده‌اند و شرکت‌ها، دولت‌ها و تقریباً هر نوع سازمانی در تلاشند تا بفهمند چگونه با این موج رو به رشد هوش مصنوعی سازگار شوند.

هوش مصنوعی وارد آکادمی می‌شود

مدارس حقوق استثنا نیستند. ماه گذشته محققان نشان دادند که GPT-4، نسخه ارتقا یافته مدلی که ChatGPT را اجرا می‌کند، می‌تواند در آزمون وکالت یکنواخت (Uniform Bar Examination) از اکثر انسان‌ها عملکرد بهتری داشته باشد و این موضوع باعث ایجاد نگرانی در میان مدیران و اساتیدی شده است که وظیفه ارزیابی دانشجویان را بر عهده دارند. برخی از موسسات مانند دانشکده حقوق UC Berkeley برای جلوگیری از اینکه دانشجویان مقالات یا تحقیقات خود را به الگوریتم‌ها واگذار کنند، استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی مولد را در امتحانات و تکالیف ممنوع کرده‌اند.

پروفسور ویلف-تاونسند

در دانشکده حقوق جورج‌تاون، «ما ممنوعیت کامل را در نظر گرفتیم، اما تا کنون تصمیم گرفته‌ایم که این رویکرد بسیار گسترده است،» پروفسور دنیل ویلف-تاونسند، رئیس کمیته‌ای که اساساً وظیفه دارد بفهمد که دانشکده چگونه باید با هوش مصنوعی برخورد کند، می‌گوید. او ادامه می‌دهد: «اگر در حین انجام یک تکلیف می‌توانید جستجوی گوگل انجام دهید، پس چرا نباید بتوانید در مایکروسافت بینگ جستجو کنید، حتی اگر از ChatGPT نیز استفاده می‌کند؟ ما می‌خواهیم این حس وجود داشته باشد که منابع هوش مصنوعی مولد، به ویژه با بهتر شدن، می‌توانند توسط دانشجویان در زمینه‌هایی که در حال حاضر مجاز به استفاده از هر منبعی هستند، استفاده شوند. اما این بدان معنا نیست که در مورد امتحانات یا سرقت ادبی هیچ محدودیتی وجود ندارد.»

علاقه به این موضوع قطعاً کم نیست: دانشکده حقوق جورج‌تاون در حال حاضر حداقل ۱۷ دوره ارائه می‌دهد که به جنبه‌های مختلف هوش مصنوعی می‌پردازند. پروفسور پل اهم، که مدرک کارشناسی‌اش در علوم کامپیوتر است، دو مورد از این دوره‌ها را تدریس می‌کند. در حال حاضر، مرکز حقوق به اساتید فردی اجازه می‌دهد تا سیاست‌های خود را در مورد اینکه آیا و چگونه دانشجویان می‌توانند از هوش مصنوعی استفاده کنند، تعیین کنند، در حالی که قوانین موجود در مورد سرقت ادبی و امتحانات را حفظ می‌کند. برخی از اساتید استفاده از هوش مصنوعی را برای دانشجویان سال اول ممنوع کرده‌اند، زیرا معتقدند که آن‌ها باید اصول اولیه را یاد بگیرند تا حداقل بتوانند تشخیص دهند که آیا یک مقاله با کمک هوش مصنوعی نوشته شده است یا خیر.

پروفسور دولورنتیس

دیگران به طور موقت اجازه استفاده محدود از این فناوری را می‌دهند. ویلف-تاونسند قصد دارد حداقل یک تمرین را به سمینار آینده خود با عنوان «هوش مصنوعی و قانون: اصول و مشکلات» اضافه کند که در آن دانشجویان از مدل‌های زبانی برای پاسخ به مطالب خواندنی استفاده می‌کنند. و پروفسور فرانسس دولورنتیس، مدیر مرکز نوشتن حقوق جورج‌تاون، در حال راه‌اندازی یک دوره سطح بالا است که در آن دانشجویان با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار نوشتن آزمایش می‌کنند - بازی با دستورات مختلف، نوبت‌به‌نوبت نوشتن و ویرایش با الگوریتم‌ها. او می‌گوید: «این می‌تواند برای طوفان فکری موضوعات و نوشتن پیش‌نویس اول، به ویژه برای دانشجویانی که زبان مادری‌شان انگلیسی نیست، بسیار مفید باشد.» او معتقد است: «آینده، کار ترکیبی است که توسط انسان‌ها با همکاری هوش مصنوعی مولد تولید می‌شود.»

آلونزو باربر، فارغ‌التحصیل سال ۲۰۰۶، که رهبری تیم تجاری سازمانی ایالات متحده مایکروسافت را بر عهده دارد، در حال حاضر در این مسیر قرار دارد. وقتی پاییز گذشته موافقت کرد که یک دوره یک هفته‌ای با عنوان «مهارت‌های حقوقی در دنیای مجهز به هوش مصنوعی» را به عنوان یکی از دروس انتخابی تجربی سال جاری تدریس کند، هیچ تجربه‌ای در تدریس نداشت، بنابراین برای کمک به ChatGPT روی آورد. او می‌گوید: «من فکر کردم، این اولین باری است که این کار را انجام می‌دهم. نمی‌دانم یک برنامه درسی باید چگونه باشد. بنابراین از ChatGPT خواستم: 'یک شرح دوره در مورد پیامدهای حقوقی هوش مصنوعی و قانون برای من تهیه کن.' سه پاراگراف را بیرون داد و من گفتم: 'این خیلی خوب است!'» البته او آن طرح کلی را بازنویسی و اصلاح کرد، اما می‌گوید داشتن پیش‌نویس اولیه برای او ساعت‌ها کار را صرفه‌جویی کرد.

برخی از دانشجویان ممکن است از این فناوری برای تقلب استفاده کنند، اما در حال حاضر جلوگیری از آن‌ها دشوار است. ویلف-تاونسند می‌گوید: ابزارهایی که ادعا می‌کنند می‌توانند متن تولید شده توسط هوش مصنوعی را شناسایی کنند، غیرقابل اعتماد هستند. و در هر صورت، دانشجویان همیشه تقلب می‌کردند. به نوعی، هوش مصنوعی حتی ممکن است به برابری فرصت‌ها کمک کند. دولورنتیس می‌گوید: «هوش مصنوعی کودکانی را که کسی مانند آقای آلیتو را ندارند تا در آزمون‌های خود کمک بگیرند، در موقعیت برابر با کسانی قرار می‌دهد که دارند.»

هوش مصنوعی به یک شرکت حقوقی می‌پیوندد

باربر معتقد است که فراتر از آکادمی، برای متخصصان حقوقی ضروری است که نه تنها یاد بگیرند چگونه از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کنند، بلکه آن‌ها را درک کنند - نحوه ساخت آن‌ها، نقاط قوت و ضعف آن‌ها و راه‌هایی که ممکن است با شکست مواجه شوند. تقریباً هر وکیلی در آمریکا تا به حال از داستان وکلای بداندیشی که از ChatGPT خواستند یک لایحه حقوقی بنویسند و آن را به یک دادگاه فدرال در نیویورک ارائه کردند، به وحشت افتاده است - فقط برای اینکه بفهمند که این لایحه پر از استناد به پرونده‌های غیرواقعی است که ربات به سادگی آن‌ها را جعل کرده است.

سیستم‌های هوش مصنوعی از هر نوع اغلب با کمبودهای ظریف‌تری دست و پنجه نرم می‌کنند. بسیاری از سیستم‌های تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی، برای مثال، بیشتر مستعد شناسایی اشتباه افراد رنگین‌پوست نسبت به افراد سفیدپوست هستند. این اغلب به این دلیل است که مجموعه داده‌هایی که این سیستم‌ها با آن آموزش داده شده‌اند، چهره‌های سفیدپوست بسیار بیشتری را شامل می‌شدند. این عدم تعادل این سیستم‌ها را به ابزارهای سوال‌برانگیزی برای کمک به تصمیم‌گیری در مورد اینکه چه کسی را دستگیر یا محکوم کند، تبدیل می‌کند. بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی دیگر نیز به دلیل نقص در داده‌هایی که با آن آموزش داده شده‌اند، به طور مشابه دچار سوگیری هستند.

باربر می‌گوید: «شما واقعاً باید به این چیزها فکر کنید، زیرا حرفه ما تقریباً به هر گوشه از جامعه دست می‌زند،» از عدالت کیفری گرفته تا مسائل حقوقی در وام‌دهی بانکی و استخدام. «این فناوری‌ها در همه این زمینه‌ها پیاده‌سازی می‌شوند، که درک آن‌ها را برای ما به عنوان یک جامعه حقوقی مهم می‌کند.»

برای برخی از وکلا، وظیفه این است که نه تنها الگوریتم‌ها را درک کنند، بلکه از آن‌ها در دادگاه دفاع کنند. بنت بوردن، فارغ‌التحصیل سال ۲۰۰۴، دانشمند ارشد داده در DLA Piper، بخشی از تیمی از وکلا و دانشمندان داده است که به این شرکت کمک می‌کند تا به بزرگترین شرکت‌های هوش مصنوعی مولد مشاوره دهد. این فناوری‌های بی‌سابقه سوالات حقوقی بی‌سابقه‌ای را مطرح می‌کنند. به عنوان مثال، شرکت‌های هوش مصنوعی مولد توسط افرادی مورد شکایت قرار گرفته‌اند که ادعا می‌کنند پلتفرم‌ها اظهارات افتراآمیزی در مورد آن‌ها منتشر کرده‌اند. بوردن می‌گوید: «این پرونده‌ها واقعاً جدید هستند.» آن‌ها سوالات اساسی را مطرح می‌کنند، مانند: «آیا اصلاً می‌توانید توسط یک کامپیوتر مورد افترا قرار بگیرید؟»

دوست یا دشمن؟

یک مولد تصویر هوش مصنوعی نشان می‌دهد که اگر سگ‌ها بتوانند به عنوان وکیل کار کنند، چه شکلی خواهد بود.

از سوی دیگر، چنین فناوری می‌تواند به افراد عادی کمک کند تا از قانون به نفع خود استفاده کنند. ربات‌ها می‌توانند مبارزه با اخطار تخلیه ناعادلانه یا اعتراض به اخراج را آسان‌تر از همیشه کنند. بوردن می‌گوید: «هوش مصنوعی مولد باید تأثیر دموکراتیک و تساوی‌کننده شگفت‌انگیزی بر عمل حقوقی و نظام قضایی داشته باشد.» این امر ایجاد محصولات و خدمات حقوقی را آسان‌تر و در نتیجه ارزان‌تر می‌کند. بنابراین افرادی که قبلاً نمی‌توانستند یک پرونده را مطرح کنند، اکنون قادر خواهند بود این کار را انجام دهند. و این امر باید ظرفیت سازمان‌های حقوق مدنی و گروه‌های حامی حقوقی را برای کمک به افراد بیشتر افزایش دهد.»

یکی از بزرگترین مزایای بالقوه افزودن هوش مصنوعی به عمل حقوقی این است که می‌تواند بهره‌وری وکلا را به طور چشمگیری افزایش دهد. الگوریتم‌ها می‌توانند سبک یک شرکت را یاد بگیرند و قراردادهای سفارشی را در عرض چند ثانیه تهیه کنند یا اسناد طولانی را در زمانی که یک وکیل انسانی یک عکس تعطیلات را در اینستاگرام منتشر می‌کند، خلاصه کنند. شرکت‌های بزرگ در حال حاضر مدل‌های هوش مصنوعی مولد را در عمل خود ادغام می‌کنند - به عنوان مثال، Allen & Overy مستقر در لندن با یک استارتاپ در مورد «هاروی»، یک ابزار چت‌بات که کارکنان آن می‌توانند از آن برای کمک به کارهای روتین مانند تهیه یادداشت‌ها و قراردادها استفاده کنند، همکاری کرده است.

مدل‌های عمومی مانند ChatGPT (هنوز) برای بیشتر انواع کارهای حقوقی قابل اعتماد نیستند، اما کسب‌وکارهای زیادی وجود دارند که ابزارهای هوش مصنوعی را به طور خاص برای متخصصان حقوقی ارائه می‌دهند. علاوه بر تدریس در جورج‌تاون، اد والترز مدیر اجرایی یکی از این شرکت‌ها، vLex است. او توضیح می‌دهد که بر خلاف مدل‌هایی که بر اساس آشفتگی تصادفی کل اینترنت آموزش داده شده‌اند، ابزار VincentAI شرکت او بر روی پایگاه داده‌ای متشکل از حدود یک میلیارد سند حقوقی آموزش داده شده است. او می‌گوید: «شما پاسخ‌هایی از ترول‌های Reddit یا نظرات YouTube دریافت نمی‌کنید.» در عوض، کاربران یک پرس و جو به زبان طبیعی وارد می‌کنند و ابزار پاسخی را با پیوندهایی به پرونده‌های مربوطه ارائه می‌دهد. «این مانند این است که از یک وکیل یا دستیار حقوقی بخواهید تمام پرونده‌ها، رساله‌ها و قوانین مربوطه را بخواند و یک یادداشت تهیه کند. شما هنوز به یک وکیل نیاز دارید تا آن پرونده‌ها را بخواند و تصمیم بگیرد که آیا این بهترین راه برای استدلال است یا خیر. اما تحقیقی که ممکن است یک هفته طول بکشد، اکنون می‌توانید در حین صحبت با مشتری شروع کنید و پاسخ را تا پایان تماس دریافت کنید.»

اما اگر سیستم‌هایی مانند VincentAI همانطور که تبلیغ می‌شود کار کنند، آیا شرکت‌ها دیگر به آن وکلای و دستیاران حقوقی جوان نیاز نخواهند داشت؟ و اگر دانشجویان سال اول فرصت یادگیری زیر نظر وکلای با تجربه‌تر را نداشته باشند، چگونه آموزش مورد نیاز خود را برای ارتقاء در سلسله مراتب شغلی دریافت خواهند کرد؟ به عبارت دیگر: آیا وکلا شغل خود را به ربات‌ها از دست خواهند داد؟

این نگرانی بسیاری را در بر دارد، نه تنها کسانی که در حوزه حقوق هستند. (نویسندگان آزاد، به عنوان مثال!) والترز حداقل یکی از آن‌ها نیست. او می‌گوید: «همه از این می‌ترسیدند که کشف الکترونیکی وکلا را از کار بیکار کند.» اما در حال حاضر وکلای بیشتری نسبت به همیشه وجود دارد. و آن‌ها خوشحال‌تر هستند، زیرا دیگر در انبارها گیر نکرده‌اند و جعبه‌های اسناد را بررسی نمی‌کنند.»

هنوز قضاوت خیلی زود است

یک چیز قطعی است: با توجه به تمام خطرات اخلاقی، اجتماعی و حقوقی که هوش مصنوعی ایجاد می‌کند، دولت‌ها باید در مورد تنظیم این فناوری جدی شوند. میریام ووگل، فارغ‌التحصیل سال ۲۰۰۱، رئیس و مدیرعامل سازمان غیرانتفاعی EqualAI، در کمیته‌ای که به دولت بایدن در مورد سیاست‌های هوش مصنوعی مشاوره می‌دهد، عضویت دارد. او اشاره می‌کند که قوانین موجود در حال حاضر برخی از محدودیت‌ها را در مورد نحوه استفاده از این فناوری ارائه می‌دهند. تبعیض شغلی مبتنی بر نژاد، چه توسط مدیر استخدام و چه توسط یک الگوریتم انجام شود، غیرقانونی است. اما هوش مصنوعی انواع جدیدی از مسائل را مطرح می‌کند که به قوانین جدیدی نیاز دارند.

مقنن‌ها در حال بررسی این چالش هستند. چندین ایالت قوانینی را تصویب کرده‌اند که اجرای قانون را از استفاده از تشخیص چهره منع می‌کند و کالیفرنیا از شرکت‌ها می‌خواهد به مشتریان خود اطلاع دهند که آیا با یک چت‌بات صحبت می‌کنند یا خیر. انتظار می‌رود اتحادیه اروپا به زودی مجموعه‌ای جامع از قوانین را در مورد نحوه استفاده از هوش مصنوعی تصویب کند. ووگل می‌گوید: «ما می‌توانیم مقررات بیشتری را در اتحادیه اروپا پیش‌بینی کنیم و این بر هر کسی که در آنجا تجارت می‌کند تأثیر خواهد گذاشت.» و در اواخر اکتبر، رئیس‌جمهور بایدن دستور اجرایی گسترده‌ای صادر کرد که شرکت‌های بزرگ هوش مصنوعی را ملزم می‌کند اطلاعاتی در مورد خطرات بالقوه محصولات خود را با دولت به اشتراک بگذارند و از سازمان‌های فدرال می‌خواهد تا در مورد این فناوری محافظت ایجاد کنند.

این یک شروع است. اما دولت، مانند دنیای حقوق و در واقع تقریباً همه ما، هنوز در تلاش است تا با فناوری‌ای که به طور مداوم بهتر و قدرتمندتر می‌شود، همگام شود.

بوردن می‌گوید: «ما در مرحله کودکی هوش مصنوعی مولد هستیم.» این مانند زمانی است که کودک دو ساله شما اولین قدم‌های خود را برمی‌دارد. شگفت‌انگیز است. اما هنوز در مقایسه با یک دونده المپیک در راه رفتن خیلی خوب نیست. وقتی این سیستم‌ها شروع به دویدن، پریدن و پرواز کنند - این ایده مرا با هیجان و خوش‌بینی پر می‌کند، اما جایی است که همه چیز واقعاً ترسناک می‌شود.»

این مقاله مقاله اصلی در شماره پاییز ۲۰۲۳ مجله حقوق جورج‌تاون است.

نویسنده آن، وینس بایزر، روزنامه‌نگاری است که در ونکوور، کانادا مستقر است. آثار او در Wired، The Atlantic، Harper's، The Guardian و جاهای دیگر منتشر شده است. او نویسنده کتاب‌های «جهان در یک دانه: داستان شن و چگونگی تحول تمدن» و «Power Metal» است که به زودی منتشر خواهد شد.


در تاریخ هوش مصنوعی، زمستان هوش مصنوعی دوره‌ای از کاهش بودجه و علاقه به تحقیقات هوش مصنوعی است.[1] این حوزه چرخه‌های رونق متعددی را تجربه کرده است که به دنبال آن ناامیدی و انتقاد، سپس کاهش بودجه و در نهایت، تجدید علاقه پس از سال‌ها یا حتی دهه‌ها آمده است.
این اصطلاح برای اولین بار در سال 1984 به عنوان موضوع یک بحث عمومی در جلسه سالانه انجمن هوش مصنوعی آمریکا (AAAI) مطرح شد.[2] راجر شنک و ماروین مینسکی - دو محقق برجسته هوش مصنوعی که زمستان دهه 1970 را تجربه کرده بودند - به جامعه تجاری هشدار دادند که اشتیاق به هوش مصنوعی در دهه 1980 از کنترل خارج شده و ناامیدی حتماً به دنبال آن خواهد بود. آن‌ها زنجیره‌ای از واکنش‌ها را توصیف کردند که شبیه به "زمستان هسته‌ای" آغاز با بدبینی در جامعه هوش مصنوعی، سپس بدبینی در مطبوعات، سپس کاهش شدید بودجه و در نهایت پایان تحقیقات جدی خواهد بود.[2] سه سال بعد، صنعت هوش مصنوعی یک میلیارد دلاری شروع به فروپاشی کرد.
دو زمستان بزرگ تقریباً بین سال‌های 1974-1980 و 1987-2000 وجود داشت[3] و همچنین چندین دوره کوچک‌تر، از جمله موارد زیر:

1966: شکست ترجمه ماشینی
1969: انتقاد از پرسپترون‌ها (شبکه‌های عصبی مصنوعی اولیه و تک لایه)
1971-1975: سرخوردگی دارپا (DARPA) از برنامه تحقیقات درک گفتار در دانشگاه کارنگی ملون
1973: کاهش شدید تحقیقات هوش مصنوعی در بریتانیا در پاسخ به گزارش لایت‌هیل
1973-1974: کاهش بودجه دارپا برای تحقیقات هوش مصنوعی دانشگاهی به طور کلی
1987: فروپاشی بازار ماشین‌های LISP
1988: لغو هزینه‌های جدید برای هوش مصنوعی توسط ابتکار محاسبات استراتژیک
دهه 1990: بسیاری از سیستم‌های خبره رها شدند
دهه 1990: پایان به اهداف اولیه پروژه کامپیوتر نسل پنجم

اشتیاق و خوش‌بینی در مورد هوش مصنوعی به طور کلی از پایین‌ترین نقطه خود در اوایل دهه 1990 افزایش یافته است. از حدود سال 2012، علاقه به هوش مصنوعی (و به ویژه زیرشاخه یادگیری ماشین) از سوی جوامع تحقیقاتی و شرکتی منجر به افزایش چشمگیر بودجه و سرمایه‌گذاری شده و به رونق فعلی هوش مصنوعی (تا سال 2024) منجر شده است.
دوره‌های اولیه[ویرایش]
ترجمه ماشینی و گزارش ALPAC در سال 1966[ویرایش]
تحقیقات پردازش زبان طبیعی (NLP) ریشه در اوایل دهه 1930 دارد و با کار بر روی ترجمه ماشینی (MT) آغاز می‌شود.[4] با این حال، پیشرفت‌ها و کاربردهای قابل توجه پس از انتشار یادداشت تأثیرگذار وارن ویور در سال 1949 شروع به ظهور کرد.[5] این یادداشت هیجان زیادی را در جامعه تحقیقاتی ایجاد کرد. در سال‌های بعد، رویدادهای قابل توجهی رخ داد: IBM توسعه اولین ماشین را آغاز کرد، MIT اولین استاد تمام وقت خود را در ترجمه ماشینی منصوب کرد و چندین کنفرانس اختصاص داده شده به MT برگزار شد. اوج این ماجرا با نمایش عمومی ماشین IBM-Georgetown بود که در سال 1954 توجه گسترده‌ای را در روزنامه‌های معتبر به خود جلب کرد.[6]
مانند تمام رونق‌های هوش مصنوعی که به دنبال آن زمستان‌های ناامیدکننده‌ای آمده است، رسانه‌ها تمایل داشتند اهمیت این پیشرفت‌ها را اغراق کنند. تیترهای مربوط به آزمایش IBM-Georgetown عباراتی مانند "ماشین دوزبانه"، "مغز ربات روسی را به انگلیسی شاهانه ترجمه می‌کند"[7] و "فرزند نبوغ چندزبانه"[8] را اعلام می‌کردند. با این حال، نمایش واقعی شامل ترجمه مجموعه محدودی از فقط 49 جمله روسی به انگلیسی بود که دایره لغات ماشین به تنها 250 کلمه محدود می‌شد.[6] برای درک بهتر موضوع، مطالعه‌ای در سال 2006 توسط پل نیشن نشان داد که انسان‌ها برای درک متون نوشتاری با دقت 98٪ به دایره لغات حدود 8000 تا 9000 کلمه نیاز دارند.[9]
در طول جنگ سرد، دولت ایالات متحده به طور خاص به ترجمه خودکار و فوری اسناد و گزارش‌های علمی روسی علاقه‌مند بود. دولت به طور فعال از تلاش‌ها برای ترجمه ماشینی از سال 1954 حمایت کرد. عامل دیگری که زمینه را برای ترجمه ماشینی فراهم کرد، علاقه نشان داده شده توسط سازمان سیا بود. در آن دوره، سیا به اهمیت توسعه قابلیت‌های ترجمه ماشینی اعتقاد راسخ داشت و از چنین ابتکاراتی حمایت می‌کرد. آن‌ها همچنین تشخیص دادند که این برنامه پیامدهایی فراتر از منافع سیا و جامعه اطلاعاتی دارد.[6]
در ابتدا، محققان خوش‌بین بودند. کار جدید نوام چامسکی در دستور زبان فرآیند ترجمه را ساده می‌کرد و "پیش‌بینی‌های زیادی از پیشرفت‌های قریب‌الوقوع" وجود داشت.[10]

توضیح مختصر برای معاون رئیس جمهور ایالات متحده جرالد فورد در سال 1973 در مورد مدل ترجمه کامپیوتری مبتنی بر دستور زبان تقاطع
با این حال، محققان دشواری عمیق ابهام معنایی کلمات را دست کم گرفته بودند. برای ترجمه یک جمله، یک ماشین باید ایده ای از موضوع جمله داشته باشد، در غیر این صورت اشتباه می‌کند. یک مثال مشهور (اما احتمالاً ساختگی)[11] این است: "روح مشتاق است اما گوشت ضعیف است." ترجمه رفت و برگشت با روسی به "وودکا خوب است اما گوشت فاسد است" تبدیل شد.[12] محققان بعدی این را مشکل دانش مشترک نامیدند.
تا سال 1964، شورای تحقیقات ملی نگران کمبود پیشرفت شده بود و کمیته مشورتی پردازش زبان خودکار (ALPAC) را برای بررسی این مشکل تشکیل داد. آن‌ها در گزارش معروف سال 1966 به این نتیجه رسیدند که ترجمه ماشینی گران‌تر، کمتر دقیق و کندتر از ترجمه انسانی است. پس از صرف حدود 20 میلیون دلار، NRC تمام حمایت‌ها را متوقف کرد. مشاغل نابود شدند و تحقیقات به پایان رسید.[2][10]
ترجمه ماشینی مسیری مشابه پردازش زبان طبیعی را از رویکردهای مبتنی بر قاعده تا رویکردهای آماری و تا رویکردهای شبکه‌های عصبی طی کرد که در سال 2023 به مدل‌های زبانی بزرگ ختم شد.
شکست شبکه‌های عصبی تک لایه در سال 1969[ویرایش]
شبکه‌های یا مدارهای ساده از واحدهای متصل، از جمله شبکه عصبی والتر پیتس و وارن مک‌کالوچ برای منطق و سیستم SNARC ماروین مینسکی، نتوانستند نتایج وعده داده شده را ارائه دهند و در اواخر دهه 1950 رها شدند. پس از موفقیت برنامه‌هایی مانند Logic Theorist و General Problem Solver,[13] الگوریتم‌هایی برای دستکاری نمادها در آن زمان به نظر امیدوارکننده‌تر می‌رسیدند تا راهی برای دستیابی به استدلال منطقی که در آن زمان جوهره هوش، طبیعی یا مصنوعی تلقی می‌شد.
علاقه به پرسپترون‌ها، که توسط فرانک روزنبلات اختراع شده بود، تنها با قدرت شخصیت او زنده نگه داشته شد.[14] او به طور خوش‌بینانه پیش‌بینی کرد که پرسپترون "ممکن است در نهایت بتواند یاد بگیرد، تصمیم بگیرد و زبان‌ها را ترجمه کند".[15] تحقیقات اصلی در مورد پرسپترون‌ها تا حدودی به دلیل کتاب پرسپترون‌ها در سال 1969 نوشته ماروین مینسکی و سیمور پاپرت که بر محدودیت‌های پرسپترون‌ها تأکید می‌کرد، متوقف شد.[16] در حالی که از قبل مشخص بود که پرسپترون‌های چند لایه در معرض این انتقاد نیستند، هیچ کس در دهه 1960 نمی‌دانست چگونه یک پرسپترون چند لایه را آموزش دهد. انتشار معکوس هنوز سال‌ها دور بود.[17]
تأمین مالی عمده برای پروژه‌های رویکردهای شبکه‌های عصبی در دهه 1970 و اوایل دهه 1980 دشوار بود.[18] کارهای نظری مهم با وجود کمبود بودجه ادامه یافت. "زمستان" رویکرد شبکه‌های عصبی در اواسط دهه 1980 به پایان رسید، زمانی که کار جان هاپفیلد، دیوید رامل‌هارت و دیگران علاقه گسترده را دوباره زنده کرد.[19] روزنبلات زنده نماند تا این را ببیند، زیرا پس از انتشار پرسپترون‌ها در یک حادثه قایقرانی جان خود را از دست داد.[15]
پس‌رفت‌های سال 1974[ویرایش]
گزارش لایت‌هیل[ویرایش]
در سال 1973، پروفسور سر جیمز لایت‌هیل از سوی پارلمان بریتانیا خواسته شد تا وضعیت تحقیقات هوش مصنوعی در بریتانیا را ارزیابی کند. گزارش او، که اکنون به عنوان گزارش لایت‌هیل شناخته می‌شود، انتقاد کرد که هوش مصنوعی در دستیابی به "اهداف بزرگ" خود کاملاً شکست خورده است. او به این نتیجه رسید که هیچ چیز در حال انجام در هوش مصنوعی وجود ندارد که نتوان آن را در علوم دیگر انجام داد. او به طور خاص به مشکل "انفجار ترکیبی" یا "غیرقابل حل بودن" اشاره کرد، که نشان می‌داد بسیاری از الگوریتم‌های موفق هوش مصنوعی در مشکلات واقعی متوقف می‌شوند و فقط برای حل نسخه‌های "اسباب‌بازی" مناسب هستند.[20]
این گزارش در یک مناظره پخش شده در مجموعه "مناقشه" بی‌بی‌سی در سال 1973 مورد مناقشه قرار گرفت. مناظره "ربات چند منظوره یک سراب است" از موسسه سلطنتی لایت‌هیل در مقابل تیم دونالد میچی، جان مک‌کارتی و ریچارد گریگوری بود.[21] مک‌کارتی بعداً نوشت که "مشکل انفجار ترکیبی از ابتدا در هوش مصنوعی شناخته شده است".[22]
این گزارش منجر به برچیده شدن کامل تحقیقات هوش مصنوعی در بریتانیا شد.[20] تحقیقات تنها در چند دانشگاه (ادینبورگ، اسکس و ساسکس) ادامه یافت. تحقیقات تا سال 1983، زمانی که Alvey (یک پروژه تحقیقاتی دولت بریتانیا) دوباره شروع به تأمین مالی هوش مصنوعی از یک صندوق جنگی 350 میلیون پوندی در پاسخ به پروژه نسل پنجم ژاپنی (در زیر) کرد، در مقیاس بزرگ احیا نشد. Alvey تعدادی الزامات فقط برای بریتانیا داشت که از نظر بین‌المللی، به ویژه با شرکای آمریکایی، خوشایند نبود و بودجه مرحله دوم را از دست داد.
کاهش بودجه دارپا در اوایل دهه 1970[ویرایش]
در دهه 1960، آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (که در آن زمان به عنوان "ARPA" و اکنون به عنوان "DARPA" شناخته می‌شود) میلیون‌ها دلار برای تحقیقات هوش مصنوعی با شرایط کمی ارائه کرد. J. C. R. Licklider، مدیر بنیانگذار بخش محاسباتی DARPA، به "تأمین مالی افراد، نه پروژه‌ها"[23] اعتقاد داشت و او و چندین جانشین به رهبران هوش مصنوعی (مانند ماروین مینسکی، جان مک‌کارتی، هربرت A. سایمون یا آلن نیول) اجازه دادند آن را تقریباً به هر طریقی که دوست دارند خرج کنند.
این نگرش پس از تصویب اصلاحیه Mansfield در سال 1969 تغییر کرد، که از DARPA می‌خواست که "تحقیقات مستقیم هدفمند مأموریت‌محور را تأمین مالی کند، نه تحقیقات اساسی بدون جهت".[24] تحقیقات بدون جهت خالص که در دهه 1960 انجام شده بود دیگر توسط DARPA تأمین مالی نمی‌شد. محققان اکنون باید نشان می‌دادند که کار آن‌ها به زودی فناوری نظامی مفیدی تولید خواهد کرد. پیشنهادات تحقیقاتی هوش مصنوعی به استانداردهای بسیار بالایی نگه‌داشته می‌شد. وضعیت با گزارش لایت‌هیل و مطالعه DARPA (گروه مطالعه آمریکایی) که نشان می‌داد بیشتر تحقیقات هوش مصنوعی بعید است که در آینده قابل پیش‌بینی چیزی واقعاً مفید تولید کند، کمک نکرد. پول DARPA به پروژه‌های خاص با اهداف قابل شناسایی، مانند تانک‌های خودکار و سیستم‌های مدیریت نبرد، هدایت شد. تا سال 1974، یافتن بودجه برای پروژه‌های هوش مصنوعی دشوار بود.[24]
محقق هوش مصنوعی هانس موراوک این بحران را به پیش‌بینی‌های غیرواقعی همکارانش نسبت داد: "بسیاری از محققان در یک شبکه فزاینده از اغراق گرفتار شده بودند. وعده‌های اولیه آن‌ها به DARPA بسیار خوش‌بینانه بود. البته، آنچه ارائه می‌دادند بسیار کمتر از آن بود. اما آن‌ها احساس می‌کردند که نمی‌توانند در پیشنهاد بعدی خود کمتر از پیشنهاد قبلی وعده دهند، بنابراین بیشتر وعده می‌دادند."[25] موراوک ادعا می‌کند که نتیجه این است که برخی از کارکنان DARPA از تحقیقات هوش مصنوعی ناامید شده‌اند. "به طور لفظی در DARPA گفته می‌شد که 'برخی از این افراد قرار است درسی بگیرند [با] کاهش قراردادهای دو میلیون دلاری خود به تقریباً هیچ!'" موراوک به دانیل کرویر گفت.[26]
در حالی که پروژه تانک خودکار یک شکست بود، سیستم مدیریت نبرد (ابزار تجزیه و تحلیل و برنامه‌ریزی پویا) بسیار موفق بود، میلیاردها دلار در جنگ خلیج فارس اول صرفه‌جویی کرد و تمام سرمایه‌گذاری‌های DARPA در هوش مصنوعی را بازپرداخت کرد[27] و توجیه سیاست عمل‌گرایانه DARPA را توجیه کرد.[28]
شکست SUR[ویرایش]
همانطور که در:[29] توضیح داده شده است:

در سال 1971، آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) یک آزمایش پنج ساله جاه‌طلبانه در درک گفتار آغاز کرد. اهداف این پروژه ارائه تشخیص عبارات از یک دایره لغات محدود در زمان نزدیک به واقعی بود. سه سازمان در پایان پروژه در سال 1976 سیستم‌هایی را نشان دادند. این‌ها دانشگاه کارنگی ملون (CMU)، که در واقع دو سیستم [HEARSAY-II و HARPY] را نشان داد؛ Bolt، Beranek و Newman (BBN)؛ و System Development Corporation با موسسه تحقیقات استنفورد (SDC/SRI) بودند.

سیستمی که به اهداف اصلی پروژه نزدیک‌تر بود، سیستم HARPY CMU بود. عملکرد نسبتاً بالای سیستم HARPY تا حد زیادی از طریق "سخت‌کد کردن" اطلاعات مربوط به عبارات احتمالی در پایگاه دانش سیستم به دست آمد. اگرچه HARPY مشارکت‌های جالبی داشت، اما وابستگی آن به دانش از پیش تعیین شده گسترده، کاربرد این رویکرد را به سایر وظایف درک سیگنال محدود می‌کرد.

DARPA از محققان کار بر روی برنامه تحقیقات درک گفتار در دانشگاه کارنگی ملون بسیار ناامید شد. DARPA امیدوار بود و احساس می‌کرد که به آن وعده داده شده است، سیستمی که بتواند به دستورات صوتی خلبان پاسخ دهد. تیم SUR سیستمی را توسعه داده بود که می‌توانست گفتار انگلیسی را تشخیص دهد، اما فقط در صورتی که کلمات به ترتیب خاصی بیان شوند. DARPA احساس می‌کرد که فریب خورده است و در سال 1974 قرارداد سه میلیون دلاری در سال را لغو کرد.[30]
سال‌ها بعد، چندین سیستم تشخیص گفتار تجاری موفق از فناوری توسعه یافته توسط تیم کارنگی ملون (مانند مدل‌های مارکوف پنهان) استفاده کردند و بازار سیستم‌های تشخیص گفتار تا سال 2001 به 4 میلیارد دلار رسید.[31]
برای توضیحی از Hearsay-II به Hearsay-II، سیستم درک گفتار Hearsay-II: ادغام دانش برای حل عدم قطعیت و یک دیدگاه گذشته‌نگرانه از معماری Hearsay-II که در سیستم‌های تخته سیاه ظاهر می‌شود[32] مراجعه کنید.
ردی، راج (آوریل 1976). "تشخیص گفتار توسط ماشین: یک بررسی". Proceedings of the IEEE. 64 (4): 501–531. doi:10.1109/PROC.1976.10158.
دیدگاه مخالف[ویرایش]
توماس هایگ[34] استدلال می‌کند که فعالیت در حوزه هوش مصنوعی حتی با تغییر جهت بودجه از وزارت دفاع کاهش نیافت، عمدتاً در پی قانون‌گذاری کنگره که هدف آن جداسازی فعالیت‌های نظامی و دانشگاهی بود. در واقع، علاقه حرفه‌ای در طول دهه 70 در حال رشد بود. نویسنده با استفاده از تعداد اعضای SIGART ACM، گروه ویژه علاقه به هوش مصنوعی، به عنوان پروکسی برای علاقه به این موضوع، می‌نویسد: "(...) من دو منبع داده را پیدا کردم که هیچ‌کدام از ایده زمستان هوش مصنوعی گسترده در دهه 1970 پشتیبانی نمی‌کنند. یکی عضویت SIGART ACM است، که مهم‌ترین محل برای به اشتراک‌گذاری اخبار و خلاصه‌های تحقیقات در طول دهه 1970 بود. هنگامی که گزارش لایت‌هیل در سال 1973 منتشر شد، این گروه به سرعت در حال رشد بود و 1241 عضو داشت، تقریباً دو برابر سطح آن در سال 1969. پنج سال بعد که به طور معمول به عنوان تاریک‌ترین بخش زمستان اول هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود، آیا جامعه هوش مصنوعی در حال کوچک شدن بود؟ نه! تا اواسط سال 1978 عضویت SIGART تقریباً سه برابر شده بود و به 3500 نفر رسید. نه تنها این گروه سریع‌تر از همیشه در حال رشد بود، بلکه به نسبت ACM نیز رشد می‌کرد که از سال 1969 تا 1978 کمتر از 50 درصد رشد کرده بود. یک نفر از هر 11 عضو ACM در SIGART بود."
پس‌رفت‌های اواخر دهه 1980 و اوایل دهه 1990[ویرایش]
فروپاشی بازار ماشین‌های LISP[ویرایش]
در دهه 1980، نوعی برنامه هوش مصنوعی به نام "سیستم خبره" توسط شرکت‌ها در سراسر جهان پذیرفته شد. اولین سیستم خبره تجاری XCON بود که در کارنگی ملون برای شرکت تجهیزات دیجیتال توسعه یافته بود و موفقیت عظیمی داشت: تخمین زده می‌شد که در طول فقط شش سال بهره‌برداری، 40 میلیون دلار در هزینه‌های شرکت صرفه‌جویی کرده است. شرکت‌ها در سراسر جهان شروع به توسعه و استقرار سیستم‌های خبره کردند و تا سال 1985 بیش از یک میلیارد دلار در هوش مصنوعی، بیشتر در بخش‌های هوش مصنوعی داخلی خود، هزینه می‌کردند. صنعتی برای پشتیبانی از آن‌ها رشد کرد، از جمله شرکت‌های نرم‌افزاری مانند Teknowledge و Intellicorp (KEE) و شرکت‌های سخت‌افزاری مانند Symbolics و LISP Machines Inc. که رایانه‌های تخصصی به نام ماشین‌های LISP می‌ساختند که برای پردازش زبان برنامه‌نویسی LISP، زبان ترجیحی برای تحقیقات هوش مصنوعی در ایالات متحده بهینه‌سازی شده بودند.[35][36]
در سال 1987، سه سال پس از پیش‌بینی مینسکی و شنک، بازار سخت‌افزار مبتنی بر LISP تخصصی سقوط کرد. ایستگاه‌های کاری شرکت‌هایی مانند Sun Microsystems جایگزین قدرتمندی برای ماشین‌های LISP ارائه می‌دادند و شرکت‌هایی مانند Lucid یک محیط LISP برای این کلاس جدید از ایستگاه‌های کاری ارائه می‌دادند. عملکرد این ایستگاه‌های کاری عمومی به طور فزاینده‌ای برای ماشین‌های LISP چالش‌برانگیز می‌شد. شرکت‌هایی مانند Lucid و Franz LISP نسخه‌های قدرتمندتری از LISP را ارائه می‌دادند که قابل حمل به تمام سیستم‌های UNIX بودند. به عنوان مثال، معیارهایی منتشر شد که نشان می‌داد ایستگاه‌های کاری عملکردی را حفظ می‌کنند که از ماشین‌های LISP بهتر است.[37] بعداً رایانه‌های رومیزی ساخته شده توسط Apple و IBM نیز معماری ساده‌تر و محبوب‌تری را برای اجرای برنامه‌های LISP ارائه می‌دادند. تا سال 1987، برخی از آن‌ها به اندازه ماشین‌های LISP گران‌قیمت قدرتمند شده بودند. رایانه‌های رومیزی موتورهای مبتنی بر قاعده مانند CLIPS را در دسترس داشتند.[38] این جایگزین‌ها دلیلی برای خرید یک ماشین گران‌قیمت تخصصی برای اجرای LISP به مصرف‌کنندگان نمی‌دادند. یک صنعت نیم میلیارد دلاری در یک سال جایگزین شد.[39]
تا اوایل دهه 1990، بیشتر شرکت‌های LISP تجاری، از جمله Symbolics، LISP Machines Inc.، Lucid Inc. و غیره، شکست خوردند. سایر شرکت‌ها، مانند Texas Instruments و Xerox، این حوزه را رها کردند. تعداد کمی از شرکت‌های مشتری (یعنی شرکت‌هایی که از سیستم‌های نوشته شده در LISP و توسعه یافته در پلتفرم‌های ماشین LISP استفاده می‌کردند) به حفظ سیستم‌ها ادامه دادند. در برخی موارد، این نگهداری شامل برعهده گرفتن کار پشتیبانی حاصل می‌شد.[40]
کاهش استقرار سیستم‌های خبره[ویرایش]
تا اوایل دهه 1990، موفق‌ترین سیستم‌های خبره اولیه، مانند XCON، برای نگهداری بسیار گران بودند. به‌روزرسانی آن‌ها دشوار بود، نمی‌توانستند یاد بگیرند، "شکننده" بودند (یعنی می‌توانستند در صورت دریافت ورودی‌های غیرمعمول اشتباهات فجیعی مرتکب شوند) و در معرض مشکلاتی (مانند مشکل صلاحیت) قرار گرفتند که سال‌ها پیش در تحقیقات در منطق غیریکنواخت شناسایی شده بودند. سیستم‌های خبره مفید بودند، اما فقط در چند زمینه خاص.[41][42] مشکل دیگری با سختی محاسباتی تلاش‌های حفظ حقیقت برای دانش عمومی مرتبط بود. KEE از یک رویکرد مبتنی بر فرضیه (به عنوان مثال، NASA، TEXSYS) استفاده می‌کرد که درک و اعمال آن دشوار بود.
تعداد کمی از شرکت‌های پوسته سیستم خبره مجبور شدند کوچک شوند و بازارهای جدید و پارادایم‌های نرم‌افزاری مانند استدلال مبتنی بر مورد یا دسترسی جهانی به پایگاه داده را جستجو کنند. بلوغ Common Lisp بسیاری از سیستم‌ها مانند ICAD را نجات داد که کاربردی در مهندسی مبتنی بر دانش یافت. سایر سیستم‌ها، مانند KEE Intellicorp، از LISP به C++ (متغیر) در رایانه شخصی منتقل شدند و به ایجاد فناوری شی‌گرا (از جمله ارائه پشتیبانی اصلی برای توسعه UML (به عنوان مثال، شرکای UML)) کمک کردند.
پایان پروژه نسل پنجم[ویرایش]
در سال 1981، وزارت صنعت و تجارت ژاپن 850 میلیون دلار برای پروژه کامپیوتر نسل پنجم اختصاص داد. اهداف آن‌ها نوشتن برنامه‌ها و ساخت ماشین‌هایی بود که بتوانند مکالمه کنند، زبان‌ها را ترجمه کنند، تصاویر را تفسیر کنند و مانند انسان‌ها استدلال کنند. تا سال 1991، فهرست چشمگیر اهداف که در سال 1981 ترسیم شده بود، محقق نشده بود. طبق گفته HP Newquist در The Brain Makers، "در 1 ژوئن 1992، پروژه نسل پنجم نه با غرش موفقیت‌آمیز، بلکه با آهی به پایان رسید."[40] همانند سایر پروژه‌های هوش مصنوعی، انتظارات بسیار بیشتر از آنچه واقعاً ممکن بود بود.[43][44]
کاهش ابتکار محاسبات استراتژیک[ویرایش]
در سال 1983، در پاسخ به پروژه نسل پنجم، DARPA دوباره شروع به تأمین مالی تحقیقات هوش مصنوعی از طریق ابتکار محاسبات استراتژیک کرد. همانطور که در ابتدا پیشنهاد شده بود، این پروژه با اهداف عملی و قابل دستیابی آغاز می‌شد که حتی شامل هوش مصنوعی عمومی به عنوان یک هدف بلندمدت بود. این برنامه تحت نظارت دفتر فناوری پردازش اطلاعات (IPTO) بود و همچنین بر محاسبات فوق‌العاده و میکروالکترونیک متمرکز بود. تا سال 1985، 100 میلیون دلار هزینه شده بود و 92 پروژه در 60 موسسه، نیمی در صنعت، نیمی در دانشگاه‌ها و آزمایشگاه‌های دولتی در حال انجام بود. تحقیقات هوش مصنوعی به خوبی توسط SCI تأمین مالی می‌شد.[45]
جک شوارتز، که در سال 1987 به رهبری IPTO رسید، سیستم‌های خبره را "برنامه‌نویسی هوشمند" رد کرد و بودجه هوش مصنوعی را "به شدت و بی‌رحمانه" کاهش داد و "رگ‌های" SCI را قطع کرد. شوارتز احساس می‌کرد که DARPA باید فقط روی فناوری‌هایی تمرکز کند که بیشترین وعده را دارند، به عبارت دیگر، DARPA باید "سرف" کند، نه "پارو بزند"، و او به شدت احساس می‌کرد که هوش مصنوعی "موج بعدی" نیست. عوامل داخلی در این برنامه به مشکلات ارتباطی، سازمانی و یکپارچگی اشاره کردند. چند پروژه از کاهش بودجه جان سالم به در بردند، از جمله دستیار خلبان و یک وسیله نقلیه زمینی خودکار (که هرگز تحویل داده نشد) و سیستم مدیریت نبرد DART، که (همانطور که در بالا ذکر شد) موفق بود.[46]
زمستان هوش مصنوعی دهه 1990 و اوایل دهه 2000[ویرایش]
یک بررسی از گزارش‌های اوایل دهه 2000 نشان می‌دهد که شهرت هوش مصنوعی هنوز ضعیف بود:

الکس کاسترو، به نقل از The Economist، 7 ژوئن 2007: "[سرمایه‌گذاران] از اصطلاح 'تشخیص صدا' که مانند 'هوش مصنوعی' با سیستم‌هایی مرتبط است که اغلب نتوانسته‌اند به وعده‌های خود عمل کنند، دلسرد شده‌اند."[47]
پتی تاسکارلا در Pittsburgh Business Times، 2006: "برخی معتقدند که کلمه 'رباتیک' در واقع یک انگ دارد که شانس یک شرکت را برای تأمین مالی کاهش می‌دهد."[48]
جان مارکوف در نیویورک تایمز، 2005: "در پایین‌ترین نقطه، برخی از دانشمندان کامپیوتر و مهندسان نرم‌افزار از ترس اینکه به عنوان رویاپردازان دیوانه‌وار دیده شوند، از اصطلاح هوش مصنوعی اجتناب می‌کردند."[49]

بسیاری از محققان هوش مصنوعی در اواسط دهه 2000 عمداً کار خود را با نام‌های دیگر، مانند اطلاع‌رسانی، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل، سیستم‌های مبتنی بر دانش، مدیریت قوانین تجاری، سیستم‌های شناختی، عوامل هوشمند یا هوش محاسباتی، نام‌گذاری می‌کردند تا نشان دهند که کار آن‌ها بر ابزارهای خاصی تأکید دارد یا به یک زیرمسئله خاص هدایت می‌شود. اگرچه ممکن است این به این دلیل باشد که آن‌ها معتقدند زمینه آن‌ها اساساً با هوش مصنوعی متفاوت است، اما این نیز درست است که نام‌های جدید به جلب بودجه با اجتناب از انگ وعده‌های دروغین مرتبط با نام "هوش مصنوعی" کمک می‌کنند.[49][50]
در اواخر دهه 1990 و اوایل قرن بیست و یکم، فناوری هوش مصنوعی به طور گسترده به عنوان عناصر سیستم‌های بزرگتر مورد استفاده قرار گرفت[51][52]، اما این حوزه به ندرت برای این موفقیت‌ها مورد تقدیر قرار می‌گیرد. در سال 2006، نیک بوستروم توضیح داد که "بسیاری از هوش مصنوعی پیشرفته به برنامه‌های عمومی نفوذ کرده است، اغلب به عنوان هوش مصنوعی نامیده نمی‌شود زیرا هنگامی که چیزی به اندازه کافی مفید و رایج می‌شود، دیگر به عنوان هوش مصنوعی برچسب‌گذاری نمی‌شود."[53] رادنی بروکس در حدود همان زمان اظهار داشت که "این یک اسطوره احمقانه وجود دارد که هوش مصنوعی شکست خورده است، اما هوش مصنوعی هر ثانیه از هر روز در اطراف شما وجود دارد."[54]
بهار فعلی هوش مصنوعی (اوایل دهه 2020 - تا کنون)[ویرایش]
هوش مصنوعی در دهه 2020 به بالاترین سطح علاقه و بودجه در تاریخ خود دست یافت، با اندازه‌گیری هر معیار ممکن، از جمله: انتشارات[55]، درخواست‌های ثبت اختراع[56]، کل سرمایه‌گذاری (50 میلیارد دلار در سال 2022)[57] و فرصت‌های شغلی (800000 فرصت شغلی در ایالات متحده در سال 2022)[58]. موفقیت‌های "بهار هوش مصنوعی" یا "رونق هوش مصنوعی" فعلی پیشرفت‌ها در ترجمه زبان (به ویژه، Google Translate)، تشخیص تصویر (تحریک شده توسط پایگاه داده آموزشی ImageNet) همانطور که توسط Google Image Search تجاری شده است و در سیستم‌های بازی مانند AlphaZero (قهرمان شطرنج) و AlphaGo (قهرمان گو) و واتسون (قهرمان Jeopardy) است. نقطه عطف در سال 2012 بود که AlexNet (یک شبکه یادگیری عمیق) مسابقه تشخیص بصری در مقیاس بزرگ ImageNet را با نصف خطاهای برنده دوم به دست آورد.[59]
انتشار ChatGPT، چت‌بات هوش مصنوعی OpenAI در سال 2022 که تا ژانویه 2023 بیش از 100 میلیون کاربر دارد[60]، بحث در مورد هوش مصنوعی و تأثیرات آن بر جهان را دوباره زنده کرده است.[61][62]
همچنین ببینید[ویرایش]

تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی
تاریخچه هوش مصنوعی
اثر هوش مصنوعی
بحران نرم‌افزار

یادداشت‌ها[ویرایش]

^ خبرنامه AI Expert: W برای زمستان Archived 9 November 2013 at the Wayback Machine
^ a b c Crevier 1993, p. 203.
^ منابع مختلف تاریخ‌های مختلفی برای زمستان هوش مصنوعی دارند. به موارد زیر توجه کنید: (1) Howe 1994: "گزارش Lighthill [1973] باعث از دست دادن اعتماد گسترده به هوش مصنوعی توسط محافل دانشگاهی در بریتانیا (و تا حدودی در ایالات متحده) شد. این تا یک دهه ادامه داشت - زمستان هوش مصنوعی به اصطلاح"، (2) Russell & Norvig 2003, p. 24: "به طور کلی، صنعت هوش مصنوعی از چند میلیون دلار در سال 1980 به میلیاردها دلار در سال 1988 رونق گرفت. پس از آن دوره ای به نام 'زمستان هوش مصنوعی' فرا رسید"
^ "The Era of Mechanical Translation and How It Crashed (History of LLMs #1)". Turing Post. 16 June 2023. Retrieved 11 September 2023.
^ Warren Weaver (1949). "Translation". In William N. Locke; A. Donald Booth (eds.). Machine translation of languages: fourteen essays (PDF). Cambridge, MA; New York: Technology Press of the Massachusetts Institute of Technology; John Wiley & Sons. pp. 15–23. ISBN 9780262120029.
^ a b c "The Story of AI Winters and What it Teaches Us Today (History of LLMs. Bonus)". Turing Post. 30 June 2023. Retrieved 11 September 2023.
^ Electronic brain translates Russian Chemical and Engineering News
^ Polyglot brainchild aclanthology.org
^ Nation, I. (2006). "How Large a Vocabulary is Needed For Reading and Listening?". The Canadian Modern Language Review. 63 (1): 59–82. doi:10.3138/cmlr.63.1.59.
^ a b John Hutchins 2005 The history of machine translation in a nutshell. Archived 13 July 2019 at the Wayback Machine
^ Hutchins, John. (1995). "The whisky was invisible", or Persistent myths of MT Archived 4 April 2020 at the Wayback Machine
^ Russell & Norvig 2003, p. 21.
^ McCorduck 2004, pp. 52–107
^ Pamela McCorduck quotes one colleague as saying, "He was a press agent's dream, a real medicine man." (McCorduck 2004, p. 105)
^ a b Crevier 1993, pp. 102–5
^ Minsky & Papert 1969.
^ Sejnowski, Terrence J. (2018). The deep learning revolution. Cambridge, Massachusetts London, England: The MIT Press. p. 47. ISBN 978-0-262-03803-4.
^ Crevier 1993, pp. 102–105, McCorduck 2004, pp. 104–107, Russell & Norvig 2003, p. 22
^ Crevier 1993, pp. 214–6 and Russell & Norvig 2003, p. 25
^ Crevier 1993, p. 117, Russell & Norvig 2003, p. 22, Howe 1994 and see also Lighthill 1973
^ a b Crevier 1993, p. 117, Russell & Norvig 2003, p. 22, Howe 1994 and see also Lighthill 1973
^ "BBC Controversy Lighthill debate 1973". BBC "Controversy" debates series. ARTIFICIAL_INTELLIGENCE-APPLICATIONS¯INSTITUTE. 1973. Retrieved 13 August 2010.
^ McCarthy, John (1993). "Review of the Lighthill Report". Archived from the original on 30 September 2008. Retrieved 10 September 2008.
^ Crevier 1993, p. 65
^ a b NRC 1999, under "Shift to Applied Research Increases Investment" (only the sections before 1980 apply to the current discussion).
^ Crevier 1993, p. 115
^ Crevier 1993, p. 117
^ Russell & Norvig 2003, p. 25
^ NRC 1999
^ Engelmore, Robert; Morgan, Tony (1988). Blackboard Systems. Addison-Wesley. p. 25. ISBN 0-201-17431-6.
^ Crevier 1993, pp. 115–116 (on whom this account is based). Other views include McCorduck 2004, pp. 306–313 and NRC 1999 under "Success in Speech Recognition".
^ NRC 1999 under "Success in Speech Recognition".
^ Engelmore, Robert; Morgan, Tony (1988). Blackboard Systems. Addison-Wesley. pp. 25–121. ISBN 0-201-17431-6.
^ Reddy, Raj (April 1976). "Speech recognition by machine: a review". Proceedings of the IEEE. 64 (4): 501–531. doi:10.1109/PROC.1976.10158.
^ "There Was No 'First AI Winter' | December 2023 | Communications of the ACM".
^ Newquist 1994, pp. 189–201
^ Crevier 1993, pp. 161–2, 197–203
^ Brooks, Rodney. "Design of an Optimizing, Dynamically Retargetable Compiler for Common LISP" (PDF). Lucid, Inc. Archived from the original (PDF) on 20 August 2013.
^ Avoiding another AI Winter, James Hendler, IEEE Intelligent Systems (March/April 2008 (Vol. 23, No. 2) pp. 2–4
^ Crevier 1993, pp. 209–210
^ McCorduck 2004, pp. 426–429
^ McCorduck 2004, pp. 430–431
^ Alex Castro in Are you talking to me? The Economist Technology Quarterly (7 June 2007) Archived 13 June 2008 at the Wayback Machine
^ Robotics firms find fundraising struggle, with venture capital shy. By Patty Tascarella. Pittsburgh Business Times (11 August 2006) Archived 26 March 2014 at the Wayback Machine
^ a b Markoff, John (14 October 2005). "Behind Artificial Intelligence, a Squadron of Bright Real People". The New York Times. Retrieved 30 July 2007.
^ Newquist 1994, p. 423
^ NRC 1999, under "Artificial Intelligence in the 90s"
^ Kurzweil 2005, p. 264.
^ AI set to exceed human brain power CNN.com (26 July 2006) Archived 3 November 2006 at the Wayback Machine
^ Kurzweil 2005, p. 263.
^ UNESCO (2021).
^ "Intellectual Property and Frontier Technologies". WIPO. Archived from the original on 2 April 2022. Retrieved 30 March 2022.
^ DiFeliciantonio (2023).
^ Goswami (2023).
^ Christian 2020, p. 24.
^ Milmo, Dan (2 February 2023). "ChatGPT reaches 100 million users two months after launch". The Guardian. ISSN 0261-3077. Retrieved 30 October 2023.
^ "What is ChatGPT and why does it matter? Here's what you need to know". ZDNet.
^ "OpenAI CEO Sam Altman says AI will reshape society, acknowledges risks: 'A little bit scared of this'". ABC News.

References[edit]

Christian, Brian (2020). The Alignment Problem: Machine learning and human values. W. W. Norton & Company. ISBN 978-0-393-86833-3. OCLC 1233266753.
UNESCO Science Report: the Race Against Time for Smarter Development. Paris: UNESCO. 2021. ISBN 978-92-3-100450-6. Archived from the original on 18 June 2022. Retrieved 18 September 2021.
DiFeliciantonio, Chase (3 April 2023). "AI has already changed the world. This report shows how". San Francisco Chronicle. Archived from the original on 19 June 2023. Retrieved 19 June 2023.
Goswami, Rohan (5 April 2023). "Here's where the A.I. jobs are". CNBC. Archived from the original on 19 June 2023. Retrieved 19 June 2023.
Crevier, Daniel (1993). AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence. New York, NY: BasicBooks. ISBN 0-465-02997-3.
Howe, J. (November 1994). "Artificial Intelligence at Edinburgh University : a Perspective". Archived from the original on 17 August 2007. Retrieved 30 August 2007.
Kurzweil, Ray (2005). The Singularity is Near. Viking Press. ISBN 978-0-670-03384-3.
Lighthill, Professor Sir James (1973). "Artificial Intelligence: A General Survey". Artificial Intelligence: a paper symposium. Science Research Council.
Minsky, Marvin; Papert, Seymour (1969). Perceptrons: an introduction to computational geometry. The MIT Press. ISBN 0-262-13043-2.
McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think (2nd ed.), Natick, MA: A. K. Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1
NRC (1999). "Developments in Artificial Intelligence". Funding a Revolution: Government Support for Computing Research. National Academy Press. Archived from the original on 12 January 2008. Retrieved 30 August 2007.{{[cite book](https://en.wikipedia.org/wiki/Template:Cite_book "Template:Cite book")}}: CS1 maint: bot: original URL status unknown (link)
Newquist, HP (1994). The Brain Makers: Genius, Ego, and Greed In The Search For Machines That Think. Macmillan/SAMS. ISBN 978-0-9885937-1-8.
Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2

Further reading[edit]

Gleick, James, "The Fate of Free Will" (review of Kevin J. Mitchell, Free Agents: How Evolution Gave Us Free Will, Princeton University Press, 2023, 333 pp.), The New York Review of Books, vol. LXXI, no. 1 (18 January 2024), pp. 27–28, 30. "Agency is what distinguishes us from machines. For biological creatures, reason and purpose come from acting in the world and experiencing the consequences. Artificial intelligences – disembodied, strangers to blood, sweat, and tears – have no occasion for that." (p. 30.)
Marcus, Gary, "Am I Human?: Researchers need new ways to distinguish artificial intelligence from the natural kind", Scientific American, vol. 316, no. 3 (March 2017), pp. 58–63. Multiple tests of artificial-intelligence efficacy are needed because, "just as there is no single test of athletic prowess, there cannot be one ultimate test of intelligence." One such test, a "Construction Challenge", would test perception and physical action—"two important elements of intelligent behavior that were entirely absent from the original Turing test." Another proposal has been to give machines the same standardized tests of science and other disciplines that schoolchildren take. A so far insuperable stumbling block to artificial intelligence is an incapacity for reliable disambiguation. "[V]irtually every sentence [that people generate] is ambiguous, often in multiple ways." A prominent example is known as the "pronoun disambiguation problem": a machine has no way of determining to whom or what a pronoun in a sentence—such as "he", "she" or "it"—refers.
Luke Muehlhauser (September 2016). "What should we learn from past AI forecasts?". Open Philanthropy Project.
Gursoy F and Kakadiaris IA (2023) Artificial intelligence research strategy of the United States: critical assessment and policy recommendations. Front. Big Data 6:1206139. doi: 10.3389/fdata.2023.1206139: Global trends in AI research and development are being largely influenced by the US. Such trends are very important for the field's future, especially in terms of allocating funds to avoid a second AI Winter, advance the betterment of society, and guarantee society's safe transition to the new sociotechnical paradigm. This paper examines, through a critical lens, the official AI R&D strategies of the US government in light of this urgent issue. It makes six suggestions to enhance AI research strategies in the US as well as globally.
Roivainen, Eka, "AI's IQ: ChatGPT aced a [standard intelligence] test but showed that intelligence cannot be measured by IQ alone", Scientific American, vol. 329, no. 1 (July/August 2023), p. 7. "Despite its high IQ, ChatGPT fails at tasks that require real humanlike reasoning or an understanding of the physical and social world.... ChatGPT seemed unable to reason logically and tried to rely on its vast database of... facts derived from online texts."

External links[edit]

ComputerWorld article (February 2005)
AI Expert Newsletter (January 2005)
"If It Works, It's Not AI: A Commercial Look at Artificial Intelligence startups"
Patterns of Software- a collection of essays by Richard P. Gabriel, including several autobiographical essays
Review of "Artificial Intelligence: A General Survey" by John McCarthy
Other Freddy II Robot Resources Includes a link to the 90 minute 1973 "Controversy" debate from the Royal Academy of Lighthill vs. Michie, McCarthy and Gregory in response to Lighthill's report to the British government.


زمستان هوش مصنوعی چیست؟

زمستان هوش مصنوعی دوره‌ای آرام برای تحقیق و توسعه هوش مصنوعی (AI) است. در طول سال‌ها، بودجه پروژه‌های هوش مصنوعی شاهد چرخه‌های فعال و غیرفعال متعددی بوده است. اصطلاح زمستان برای توصیف دوره‌های رکود به کار می‌رود که در آن علاقه مشتریان به هوش مصنوعی کاهش می‌یابد. استفاده از فصل زمستان برای توصیف این نزول، بر این ایده تأکید می‌کند که این دوره آرام موقتی خواهد بود و دوباره با رشد و علاقه جدید همراه می‌شود.

تاریخچه و جدول زمانی زمستان‌های هوش مصنوعی

مسیر هوش مصنوعی از زمان آغاز آن در سال 1955 با پیشنهاد رسمی دانشمند کامپیوتر و محقق هوش مصنوعی، ماروین مینسکی و دیگران، با چندین زمستان مشخص شده است. بین سال‌های 1956 تا 1974، آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی ایالات متحده (DARPA) تحقیق در زمینه هوش مصنوعی را با الزامات کمی برای توسعه پروژه‌های کاربردی تأمین مالی کرد. در اواسط دهه 50، تبلیغات زیادی در مورد مجموعه‌ای از پروژه‌های هوش مصنوعی ایجاد شد:

* یک آزمایش ترجمه ماشینی که ترجمه خام از روسی به انگلیسی را تولید می‌کرد؛
* برنامه‌ای که می‌توانست شطرنج بازی کند؛ و
* یک شبکه عصبی که از پرسپترون‌ها تشکیل شده بود، که بازسازی‌های خام نورون‌های مغز انسان بودند.

پس از تبلیغات اولیه ایجاد شده توسط این پروژه‌های هوش مصنوعی، یک دهه آرام دنبال شد که در آن علاقه و حمایت به تدریج کاهش یافت. در سال 1969، مینسکی و سیمور پاپرت، محقق دیگری در زمینه هوش مصنوعی، کتابی به نام پرسپترون‌ها منتشر کردند که به نقص‌ها و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی اشاره می‌کرد. این انتشار باعث شد DARPA بودجه قبلی خود را برای پروژه‌های هوش مصنوعی پس بگیرد.

در سال 1973، ارزیابی تحقیقات دانشگاهی در زمینه هوش مصنوعی به نام "گزارش لایت‌هیل" منتشر شد. این گزارش به شدت از تحقیقات در این زمینه تا آن زمان انتقاد کرد و اظهار داشت که تحقیقات هوش مصنوعی اساساً نتوانسته است به اهداف بلندپروازانه‌ای که تعیین کرده بود، دست یابد. این گزارش باعث شد که بریتانیا تأمین مالی هوش مصنوعی را متوقف کند. این امر آغازگر اولین زمستان هوش مصنوعی بود که بین سال‌های 1974-1980 رخ داد، پس از یک دوره تقریباً 20 ساله علاقه قابل توجه در دوران طلایی هوش مصنوعی. علاقه به هوش مصنوعی تا سال‌ها بعد با ظهور سیستم‌های خبره، که از استدلال مبتنی بر قوانین "اگر-آنگاه" استفاده می‌کردند، احیا نشد. این امر در نهایت با زمستان هوش مصنوعی دیگری از اواخر دهه 1980 تا اواسط دهه 90 به پایان رسید.

ما در حال حاضر یکی از طولانی‌ترین دوره‌های علاقه پایدار به هوش مصنوعی در تاریخ را تجربه می‌کنیم. سیستم‌های توزیع‌شده امروزی قدرت محاسباتی گذشته را به میزان قابل توجهی افزایش داده‌اند و انبوهی از داده‌های آموزشی وجود دارد که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از آن برای یادگیری استفاده کنند. اینها مزایای متمایزی هستند که توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی در گذشته فاقد آن بودند و دو عامل اصلی پشت پیشرفت‌های هوش مصنوعی امروزی هستند. اما هنوز سوال باز است که این فناوری تا کجا می‌تواند پیش برود. بسیاری در توانایی هوش مصنوعی برای گذراندن تست تورینگ و اثبات توانایی آن در ایجاد سیستم‌هایی که هوش و رفتار انسان را تقلید می‌کنند، تردید دارند.

چرخه‌های علاقه جدید به هوش مصنوعی با کاهش تدریجی علاقه و تکرار زمستان هوش مصنوعی دنبال می‌شود.

دلایل اصلی زمستان‌های هوش مصنوعی

در طول تاریخ، زمستان‌های هوش مصنوعی زمانی رخ داده‌اند که وعده‌های فروشندگان محقق نشده و اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر از آن چیزی بوده که وعده داده شده است. هنگامی که محصولات "هوش مصنوعی‌سازی شده" نتوانند بازگشت سرمایه (ROI) قابل توجهی ارائه دهند، خریداران ناامید می‌شوند و توجه خود را به جای دیگری معطوف می‌کنند.

زمستان‌های هوش مصنوعی زمانی رخ می‌دهند که تبلیغات پشت تحقیق و توسعه هوش مصنوعی شروع به رکود کند. آنها همچنین زمانی اتفاق می‌افتند که عملکردهای هوش مصنوعی از نظر تجاری دیگر مقرون به صرفه نباشند. وعده‌هایی که توسط تکنیک‌های جدید ایجاد می‌شوند، معمولاً تبلیغات زیادی ایجاد می‌کنند و انتظارات عمومی را افزایش می‌دهند. کسب‌وکارها و سازمان‌ها بر اساس این انتظارات پول زیادی سرمایه‌گذاری می‌کنند و به تدریج با گذشت زمان، اگر فناوری جدید نتواند به آن انتظارات عمل کند، علاقه خود را به هوش مصنوعی از دست می‌دهند. اگر سازمان‌ها شروع به کاهش بودجه کنند، این نشانه کاهش علاقه و زمستان هوش مصنوعی قریب الوقوع است.

برای جلوگیری از زمستان هوش مصنوعی دیگر، برخی از فروشندگان تصمیم گرفته‌اند ویژگی‌های نرم‌افزاری را به جای هوش مصنوعی، "پیش‌بینی‌کننده" نام‌گذاری کنند.

آیا زمستان هوش مصنوعی در آینده رخ خواهد داد؟

در دهه گذشته، هوش مصنوعی شاهد یک افزایش قوی بوده است. برخی از پیشرفت‌های اصلی هوش مصنوعی که تبلیغات را تقویت کرده‌اند عبارتند از یادگیری عمیق، واحدهای پردازش گرافیکی و تجزیه و تحلیل و پردازش داده‌های بزرگ. سایر حوزه‌های نوآوری ملموس در دنیای واقعی عبارتند از:

* تشخیص چهره؛
* الگوریتم‌های یادگیری ماشین؛
* علم داده و تجزیه و تحلیل؛
* عامل هوش مصنوعی AlphaGo برای بازی Go چینی؛
* تشخیص و ترجمه پیشرفته زبان؛
* تشخیص و تصویربرداری پزشکی؛ و
* خودروهای خودران.

اگرچه این پیشرفت‌ها تأثیرگذار بوده‌اند، اما محدودیت‌های قابل توجهی نیز دارند که کاربرد گسترده و استفاده فراگیر و متقابل را محدود می‌کند. به عنوان مثال، تشخیص چهره با چالش‌های اخلاقی در برخی از زمینه‌ها مواجه است. همچنین، خودروهای خودران قادر به رانندگی با پیچیدگی رانندگان انسانی نیستند و هنوز به دلیل نقص در تشخیص اشیا مستعد تصادف هستند.

هوش مصنوعی هنوز موانع قابل توجهی برای غلبه دارد تا به یک فناوری ضروری و روزمره تبدیل شود. کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در حل مشکلات خاص و خاص عالی هستند و برای انجام این کار به داده‌های زیادی نیاز دارند. برای دستیابی به هوش مصنوعی عمومی - که به عنوان "جام مقدس" هوش مصنوعی نامیده می‌شود - هوش مصنوعی باید در حل طیف گسترده‌تری از مشکلات با داده‌های بسیار کمتر بهبود یابد. این محدودیت‌ها دلیلی است که برخی از تحلیلگران پس از سال‌ها تبلیغات، پیشرفت‌ها و پیاده‌سازی‌ها، زمستان هوش مصنوعی دیگری را پیش‌بینی می‌کنند. با این حال، دیگران خوش‌بین هستند، زیرا هوش مصنوعی به اتوماسیون عملکردهای تجاری در آنچه برخی آن را "انقلاب خودکار" نامیده‌اند، ادامه می‌دهد.

تابستان‌های هوش مصنوعی

تابستان هوش مصنوعی نشان‌دهنده زمانی است که علاقه و بودجه برای هوش مصنوعی در حال رونق است و افزایش بودجه به توسعه و کاربرد فناوری هوش مصنوعی اختصاص داده می‌شود. با وجود محدودیت‌های هوش مصنوعی، بسیاری معتقدند که صنعت در یک تابستان هوش مصنوعی قرار دارد. در طول تابستان‌های هوش مصنوعی، انتظارات بالایی به دلیل پیشرفت‌های فناوری تعیین می‌شود، وعده‌هایی در مورد آینده هوش مصنوعی داده می‌شود و بازار در آن سرمایه‌گذاری می‌کند.

این کارشناسان معتقدند که هوش مصنوعی در طول انقلاب خودکار در اینجا باقی خواهد ماند.

در هر نقطه از چرخه‌های تبلیغاتی خوش‌بینی و سرخوردگی که ادراکات عمومی از فناوری هوش مصنوعی را تعریف می‌کند، هنوز چالش‌های متعددی وجود دارد. اخلاق یک موضوع داغ برای بحث در مورد هوش مصنوعی و صنعت فناوری اطلاعات به طور کلی است. مصرف‌کنندگان و کارگران صنعت فناوری سوالاتی را در مورد نحوه طراحی سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار و چه تصمیماتی باید به آنها اجازه داده شود، هم از نظر عمودی صنعت و هم از نظر کاربردهای خاص در آنها مطرح می‌کنند. این موضوع در صنعت پزشکی، به عنوان مثال، وجود دارد، جایی که داده‌های پزشکی نوظهور می‌تواند برای جمع‌آوری اطلاعات پزشکی از الگوهای رفتاری به ظاهر نامرتبط یک فرد استفاده شود.

علیرغم شک‌ها، محدودیت‌ها و بدبینی، صنعت هوش مصنوعی سازمانی در اینجا باقی خواهد ماند. نحوه پیاده‌سازی، نگهداری و توسعه آن را با استفاده از این راهنمای کامل بیاموزید.

آخرین به‌روزرسانی در آگوست 2022

ادامه خواندن در مورد زمستان هوش مصنوعی

تعریف هوش مصنوعی سازمانی: از ETL تا زیرساخت هوش مصنوعی مدرن
5 روشی که سوگیری هوش مصنوعی به کسب و کار شما آسیب می‌رساند
بایدن زمینه را برای استراتژی ملی هوش مصنوعی فراهم می‌کند
7 مزیت کلیدی هوش مصنوعی برای کسب و کار
ردپای کربن هوش مصنوعی: کمک و آسیب رساندن به محیط زیست

تحقیق عمیق‌تر در مورد مشاغل در هوش مصنوعی

##### آشکارساز دیپ‌فیک OpenAI "دیر اما خوشحال‌کننده" توسط: شان سوتنر
##### از دست دادن شغل ممکن است موفقیت هوش مصنوعی سازمانی را تضعیف کند توسط: کلیف ساران
##### دولت 30 میلیون پوند در فناوری پزشکی NHS سرمایه‌گذاری می‌کند توسط: لیس اونستاد
##### تاریخچه هوش مصنوعی: جدول زمانی کامل هوش مصنوعی توسط: ران کارجیان


الگوی طبیعی‌ای از علاقه و بی‌علاقگی جامعه در رابطه با توسعه هوش مصنوعی (AI) وجود دارد. زمستان‌های هوش مصنوعی دوره‌های زمانی هستند که در آن‌ها علاقه و بودجه‌ی تخصیصی به هوش مصنوعی کاهش می‌یابد. اگرچه علاقه و بودجه در طول زمستان هوش مصنوعی به طور کامل متوقف نمی‌شود، اما به شدت کاهش می‌یابد.

چه عواملی باعث زمستان هوش مصنوعی می‌شوند؟

عوامل متعددی در ایجاد زمستان هوش مصنوعی نقش دارند. معمولاً یک عامل واحد باعث زمستان هوش مصنوعی نمی‌شود، بلکه نتیجه‌ی تجمعی از عوامل مختلف است. این عوامل عبارتند از:

هیجان‌زدگی کاذب

جریان طبیعی چرخه‌ی هیجان‌زدگی یکی از عوامل اصلی زمستان‌های هوش مصنوعی است. هنگامی که سازمان‌ها ویژگی‌های هوش مصنوعی را وعده می‌دهند که نمی‌توانند ارائه دهند، عموم مردم علاقه خود را از دست می‌دهند. اگر مردم علاقه خود را از دست بدهند، بودجه خشک می‌شود و توسعه متوقف می‌شود. از طرف دیگر، اگر سازمانی آنچه را که وعده داده است تولید کند و نتواند انتظارات را برآورده کند، علاقه راکد می‌ماند.

عوامل نهادی

اغلب، توسعه هوش مصنوعی از طریق دانشگاه‌ها یا موسسات مشابه انجام می‌شود. این موضوع تأثیر قابل توجهی بر توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی دارد، زیرا آن‌ها نمی‌توانند تغییرات بودجه را کنترل کنند. این موضوع مهم است زیرا توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی مسئول بودجه نیستند. اگر کاهش بودجه صورت گیرد، آن‌ها باید توسعه را متوقف کنند.

عوامل اقتصادی

وضعیت اقتصادی کشور تأثیر زیادی بر تخصیص منابع به توسعه هوش مصنوعی دارد. در زمان جنگ، رکود و همه‌گیری‌ها، منابع باید به علل مهم‌تر تخصیص یابند.

تاریخچه زمستان‌های هوش مصنوعی

اولین زمستان هوش مصنوعی

در اواخر دهه 1960، توسعه پرسپترون‌ها و ارتباط‌گرایی جدید و هیجان‌انگیز بود. بیشتر بودجه‌ی توسعه از آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) تأمین می‌شد. با این حال، تصویب اصلاحیه منسفیلد، که مستلزم تأمین بودجه تحقیقاتی توسط DARPA با هدایت یک مأموریت خاص بود، باعث شد آن‌ها بودجه‌ی خود را از تحقیقات جدید قطع کنند. این امر منجر به اولین زمستان هوش مصنوعی قابل توجه در دهه 1970 شد.

در سال 1973، پارلمان بریتانیا از جیمز لایت‌هیل خواست تا وضعیت هوش مصنوعی در بریتانیا را بررسی کند. لایت‌هیل به دستاوردهای هوش مصنوعی انتقاد کرد و اعلام کرد که هر کاری که در مطالعه هوش مصنوعی انجام می‌شود، می‌تواند در علوم دیگر انجام شود. علاوه بر این، لایت‌هیل گزارش داد که اکتشافات انتظارات را برآورده نکرده‌اند.

هوش مصنوعی در دهه‌های 60 و 70 نسبتاً جدید بود و امیدها به این بود که یک تحول زندگی‌بخش باشد. با این حال، بدون بودجه از DARPA و انتشار گزارش لایت‌هیل، هیجان‌زدگی پیرامون هوش مصنوعی نتوانست توسعه را حفظ کند و جهان وارد زمستان هوش مصنوعی شد.

دومین زمستان هوش مصنوعی

در دهه 1980، ماشین‌های LISP، کامپیوترهای تخصصی، برای پردازش زبان برنامه‌نویسی LISP ساخته شدند. پس از سه سال توسعه، بازار سخت‌افزار LISP فروپاشید. سازمان‌های دیگر به فروش نسخه‌هایی از ماشین‌های LISP ادامه دادند، اما در نهایت، همگی شکست خوردند.

در سال 1983، DARPA دوباره شروع به تأمین بودجه تحقیقات هوش مصنوعی کرد. DARPA از ابتکار محاسباتی استراتژیک (SCI) حمایت کرد که اهداف قابل دستیابی و واقع‌بینانه را برای توسعه تعیین کرد. SCI تحت نظارت دفتر فناوری پردازش اطلاعات (IPTO) بود که در عرض تنها دو سال بیش از 100 میلیون دلار را برای 92 پروژه مختلف هزینه کرده بود. در نهایت، جک شوارتز، رهبر IPTO اعلام کرد که هوش مصنوعی "موضوع بزرگ بعدی" در دنیای مدرن نیست. یک بار دیگر، هیجان‌زدگی پیرامون هوش مصنوعی کاهش یافت، DARPA بودجه‌ی خود را قطع کرد و جهان وارد دومین زمستان هوش مصنوعی شد.

تابستان هوش مصنوعی چیست؟

تابستان هوش مصنوعی زمانی است که توسعه و علاقه به هوش مصنوعی در حال رونق است. انتظارات بالایی برای پیشرفت‌های فناورانه وجود دارد و بودجه به راحتی در دسترس است. تابستان هوش مصنوعی اوج استعاری علاقه است. بیشتر، اگر نه تمام، پیشرفت‌های قابل توجه در هوش مصنوعی در طول تابستان هوش مصنوعی رخ می‌دهد.

آینده هوش مصنوعی

توسعه‌های زیادی در هوش مصنوعی وجود دارد که باید قبل از پذیرش گسترده برای استفاده روزمره رخ دهد. با نگرانی‌های اخلاقی خاص و محدودیت‌های فعلی هوش مصنوعی، زمستان هوش مصنوعی امکان‌پذیر است. با این حال، پس از دومین زمستان هوش مصنوعی، توسعه هوش مصنوعی در یک مسیر صعودی پایدار قرار داشته است. اخیراً پیشرفت‌های قابل توجهی در هوش مصنوعی از جمله Google Translate، تشخیص تصویر مانند Google Image Search و سیستم‌های بازی مانند AlphaZero و Watson وجود داشته است. برای مشاهده توسعه‌های بیشتر هوش مصنوعی، اینجا را کلیک کنید.

منابع زمستان هوش مصنوعی

پرسپترون چند لایه

موارد استفاده از یادگیری عمیق