با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در تحقیقات هوش مصنوعی، پرسش از اینکه آیا تا به حال به هوش مصنوعی عمومی (AGI) دست خواهیم یافت، پیچیده و چندوجهی است.

خلاصه

هدف پیچیده. دستیابی به هوش مصنوعی عمومی تلاشی چندوجهی است که نیازمند مشارکت از حوزه‌های مختلف علمی است.
معضلات اخلاقی. توسعه AGI ملاحظات اخلاقی و فلسفی قابل توجهی را به همراه دارد، مانند تأثیر بر جامعه و آگاهی.
پیامدهای اخلاقی. اخلاق هوش مصنوعی باید در تحقیقات AGI به دقت مورد توجه قرار گیرد تا به مسائلی مانند سوگیری‌ها، حریم خصوصی و سوء استفاده احتمالی پرداخته شود.

تلاش برای دستیابی به هوش مصنوعی عمومی (AGI) همچنان یکی از جاه‌طلبانه‌ترین و چالش‌برانگیزترین تلاش‌ها در زمینه هوش مصنوعی است. AGI که اغلب به عنوان هوش مصنوعی "قوی" یا "کامل" شناخته می‌شود، به سیستمی اشاره دارد که دارای هوش عمومی مشابه انسان است، قادر به درک، یادگیری و به کارگیری دانش در طیف گسترده‌ای از وظایف، درست مانند ذهن انسان است. با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در تحقیقات هوش مصنوعی، پرسش از اینکه آیا تا به حال به AGI دست خواهیم یافت، پیچیده و چندوجهی است.

AGI که اغلب به عنوان هوش مصنوعی "قوی" یا "کامل" شناخته می‌شود، به سیستمی اشاره دارد که دارای هوش عمومی مشابه انسان است.

هوش مصنوعی عمومی چیست؟

خب، دقیقاً در مورد چه چیزی صحبت می‌کنیم؟ AGI چگونه با هوش مصنوعی (AI) متفاوت است؟ طبق گفته‌ی گارتنر، هوش مصنوعی عمومی "نوعی از هوش مصنوعی است که توانایی درک، یادگیری و به کارگیری دانش را در طیف گسترده‌ای از وظایف و حوزه‌ها دارد. می‌توان آن را در موارد استفاده بسیار گسترده‌تری به کار برد و انعطاف‌پذیری شناختی، سازگاری و مهارت‌های حل مسئله عمومی را در بر می‌گیرد."

تلاش برای دستیابی به AGI

سفر به سوی هوش مصنوعی عمومی ترکیبی جذاب از پیشرفت تدریجی و چالش‌های طاقت‌فرسا است. در حالی که شاهد پیشرفت‌های چشمگیری در کاربردهای هوش مصنوعی محدود شده‌ایم، جهش به AGI یک وظیفه بزرگ است که نیازمند همکاری بین رشته‌ای است.

در ادامه، وضعیت فعلی تحقیقات هوش مصنوعی، پیچیدگی‌های پیرامون AGI و چرایی ضروری بودن یک رویکرد چندوجهی برای پیشرفت‌های آینده را بررسی می‌کنیم.

پیشرفت تدریجی: تحقیقات هوش مصنوعی شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی در حوزه‌های هوش مصنوعی محدود، مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و بازی‌ها بوده است. این موفقیت‌ها توانایی ما در ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی تخصصی را که در وظایف خاص برتری دارند، نشان می‌دهد.
چالش‌های پیش رو: با وجود این پیشرفت‌ها، AGI به دلیل پیچیدگی ذاتی خود همچنان دور از دسترس است. مغز انسان یک شگفتی تکاملی است و بازسازی هوش عمومی آن یک چالش بزرگ است. محققان هنوز درگیر سوالات اساسی در مورد شناخت، آگاهی و ماهیت هوش هستند.
تلاش‌های بین رشته‌ای: دستیابی به هوش مصنوعی عمومی نیازمند مشارکت از رشته‌های مختلف علمی، از جمله علوم اعصاب، روانشناسی، علوم کامپیوتر و فلسفه است. همکاری بین این حوزه‌ها برای پیشبرد درک ما از هوش و آگاهی بسیار مهم است.

مقالات مرتبط: فناوری‌های هوش مصنوعی مولد: اکنون و در آینده

امکانات AGI

در اینجا سه احتمال برای AGI وجود دارد:

هدف بلند مدت: در حالی که دستیابی به AGI هنوز نامشخص است، به عنوان یک هدف بلند مدت برای تحقیقات هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. بسیاری از کارشناسان معتقدند که با پیشرفت‌های مداوم و همکاری بین رشته‌ای، ممکن است در نهایت گام‌های مهمی به سوی AGI برداریم.
ملاحظات اخلاقی و فلسفی: توسعه AGI سوالات مهم اخلاقی و فلسفی را مطرح می‌کند، مانند تأثیر بالقوه بر جامعه، حقوق و مسئولیت‌های موجودیت‌های AGI و ماهیت آگاهی. این مسائل باید با پیشرفت تحقیقات AGI مورد توجه قرار گیرند.
مزایای هوش مصنوعی میانی: در مسیر AGI، احتمالاً سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تری را توسعه خواهیم داد که می‌توانند در حوزه‌های مختلف کمک کنند. این فناوری‌های هوش مصنوعی میانی می‌توانند تأثیرات مثبت قابل توجهی داشته باشند، حتی اگر به دستیابی به AGI کامل نرسند.

مطمئناً، توسعه هوش مصنوعی عمومی پتانسیل ایجاد تغییرات عمیق در جامعه و فناوری را دارد. در ادامه، مزایا و معایب AGI را بررسی خواهیم کرد و برخی موارد استفاده پیش‌بینی‌شده را در نظر خواهیم گرفت.

مقالات مرتبط: راه اشتباه برای خودکارسازی تجربه مشتری

مزایای AGI

هوش مصنوعی عمومی آماده است تا نحوه رویکرد ما به مسائل و تصمیم‌گیری را متحول کند. از خودکارسازی وظایف تکراری تا پیشرفت در مراقبت‌های بهداشتی و مدیریت منابع، تأثیر AGI می‌تواند در بخش‌های مختلف تحول‌آفرین باشد. برای کشف پنج حوزه کلیدی که AGI قرار است تفاوت قابل توجهی ایجاد کند، به خواندن ادامه دهید:

حل مسئله بی‌نظیر: AGI این قابلیت را دارد که مسائل پیچیده را در حوزه‌های مختلف حل کند. این می‌تواند منجر به پیشرفت‌های قابل توجهی در علم، پزشکی، مهندسی و غیره شود.
خودکارسازی وظایف طاقت‌فرسا: AGI می‌تواند وظایف تکراری و طاقت‌فرسا را خودکار کند و به انسان‌ها اجازه دهد تا بر تفکر خلاقانه و سطح بالا تمرکز کنند و به طور بالقوه بهره‌وری را افزایش دهند و کار روزمره را کاهش دهند.
مراقبت‌های بهداشتی شخصی‌سازی‌شده: AGI می‌تواند مراقبت‌های بهداشتی را با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های بیمار، تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و شخصی‌سازی برنامه‌های درمانی متحول کند.
مدیریت کارآمد منابع: سیستم‌های مبتنی بر AGI می‌توانند تخصیص منابع، مصرف انرژی و مدیریت زنجیره تامین را بهینه کنند و منجر به پایداری و کاهش ضایعات شوند.
تصمیم‌گیری بهبود یافته: در کسب و کار و دولت، AGI می‌تواند تجزیه و تحلیل داده‌های بی‌درنگ و قابلیت‌های پیش‌بینی را ارائه دهد و به تصمیم‌گیری بهتر کمک کند.

مقاله مرتبط: هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری: احیای صدای مشتری

معایب AGI

در حالی که پتانسیل مزایای هوش مصنوعی عمومی پیشگامانه است، مهم است که چالش‌های اخلاقی و عملی آن را در نظر بگیریم. از سوالات مربوط به اخلاق و اختلال در مشاغل گرفته تا مسائل مربوط به امنیت و حریم خصوصی، پیامدهای AGI پیچیده و گسترده است. در ادامه، پنج نگرانی کلیدی را که نیاز به بررسی دقیق دارند، بررسی می‌کنیم:

نگرانی‌های اخلاقی: AGI سوالات اخلاقی در مورد حقوق و مسئولیت‌های آن، سوگیری‌های بالقوه در الگوریتم‌ها و پتانسیل سوء استفاده را ایجاد می‌کند.
اختلال در مشاغل: با خودکار شدن وظایف توسط AGI، خطر جابجایی شغلی در برخی صنایع وجود دارد که به طور بالقوه منجر به بیکاری و نابرابری اقتصادی می‌شود.
خطرات امنیتی: AGI می‌تواند به طور مخربانه مورد استفاده قرار گیرد، از حملات سایبری گرفته تا سلاح‌های خودکار، و خطرات امنیتی قابل توجهی را ایجاد کند.
نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی: توانایی AGI در پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها می‌تواند حریم خصوصی افراد را تهدید کند، مگر اینکه به درستی تنظیم شود.
وابستگی و کنترل: انسان‌ها ممکن است بیش از حد به AGI وابسته شوند و به طور بالقوه منجر به از دست دادن کنترل بر سیستم‌های حیاتی شوند.

موارد استفاده پیش‌بینی‌شده برای AGI

هوش مصنوعی عمومی قرار است نحوه رویکرد ما به طیف گسترده‌ای از صنایع - از مراقبت‌های بهداشتی و آموزش گرفته تا امور مالی و سرگرمی - را بازتعریف کند. قابلیت‌های آن فراتر از خودکارسازی وظایف صرف است و درهایی را به سمت نوآوری‌هایی باز می‌کند که می‌تواند بافت جامعه را تغییر دهد. در ادامه، 10 بخشی را بررسی می‌کنیم که قرار است به طور قابل توجهی از پتانسیل تحول‌آفرین AGI بهره‌مند شوند:

مراقبت‌های بهداشتی: AGI می‌تواند به کشف دارو، برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده و تجزیه و تحلیل سوابق پزشکی برای تشخیص سریع‌تر کمک کند.
آموزش: یادگیری شخصی‌سازی‌شده با آموزش و سفارشی‌سازی برنامه درسی مبتنی بر AGI می‌تواند آموزش را ارتقا دهد.
کشاورزی: AGI می‌تواند مدیریت محصول را بهینه کند، بازده را بهبود بخشد و استفاده از منابع را کاهش دهد.
تولید: ربات‌های مبتنی بر AGI می‌توانند کارایی، کنترل کیفیت و سازگاری را در فرآیندهای تولید بهبود بخشند.
امور مالی: AGI می‌تواند روندهای بازار را پیش‌بینی کند، تجارت را بهینه کند و مدیریت ریسک را در بخش مالی افزایش دهد.
وسایل نقلیه خودران: خودروهای خودران مبتنی بر AGI می‌توانند حمل و نقل را متحول کنند و تصادفات را کاهش دهند.
ترجمه زبان: AGI می‌تواند ترجمه زبان دقیق و بی‌درنگ را ارائه دهد و شکاف‌های ارتباطی را از بین ببرد.
مدل‌سازی آب و هوا: AGI می‌تواند در تحقیقات آب و هوا، پیش‌بینی الگوهای آب و هوایی و توسعه استراتژی‌هایی برای کاهش تغییرات آب و هوایی کمک کند.
کشف علمی: AGI می‌تواند در تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ در تحقیقات علمی کمک کند و اکتشافات را تسریع کند.
سرگرمی و خلاقیت: AGI می‌تواند هنر، موسیقی و ادبیات تولید کند و امکانات خلاقانه را گسترش دهد.

نکات پایانی در مورد هوش مصنوعی عمومی

AGI وعده عظیمی در متحول کردن صنایع مختلف و رسیدگی به چالش‌های پیچیده دارد. با این حال، همچنین ملاحظات اخلاقی، اقتصادی و امنیتی قابل توجهی را به همراه دارد. ایجاد تعادل بین بهره‌برداری از مزایای AGI و کاهش خطرات آن بسیار مهم خواهد بود زیرا ما در توسعه و استقرار این فناوری تحول‌آفرین پیشرفت می‌کنیم.

در حالی که جدول زمانی و امکان‌پذیری دستیابی به AGI نامشخص باقی می‌ماند، تلاش برای AGI همچنان به پیشرفت نوآوری و اکتشاف در تحقیقات هوش مصنوعی ادامه می‌دهد. این به عنوان یک هدف بلند مدت عمل می‌کند که ما را به چالش می‌کشد تا درک بهتری از ماهیت هوش و آگاهی داشته باشیم.

صرف نظر از اینکه در آینده نزدیک به AGI برسیم یا نه، خود سفر احتمالاً بینش‌های ارزشمندی را به همراه خواهد داشت و فناوری‌های هوش مصنوعی تحول‌آفرینی را به ارمغان می‌آورد که آینده جهان ما را شکل می‌دهد. این سفری است که تخیل را به خود جذب می‌کند و ما را به پیشروی مرزهای آنچه در زمینه هوش مصنوعی عمومی امکان‌پذیر است، تشویق می‌کند.

یاد بگیرید که چگونه می‌توانید به انجمن مشارکت‌کنندگان ما بپیوندید.


هوش مصنوعی عمومی (AGI)، که معمولاً به عنوان هوش مصنوعی همگانی شناخته می‌شود، به توسعه ماشین‌هایی می‌پردازد که می‌توانند مفاهیم را درک کنند، دانش کسب کنند و مهارت‌ها را در سناریوهای متنوع به کار گیرند. این امر به گونه‌ای قابل مقایسه با هوش انسان است. در مقابل، هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) در وظایفی مانند تشخیص تصویر یا ترجمه زبان تخصص دارد، در حالی که AGI تلاش می‌کند سیستم‌هایی را ایجاد کند که قادر به انجام هر نوع تلاش شناختی قابل دستیابی توسط انسان باشند. این مفهوم جهشی قابل توجه از سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی است که به وظایف محدود و از پیش تعریف شده محدود شده‌اند.

دستیابی به AGI به معنای توسعه ماشین‌هایی است که با توانایی‌های شناختی انسان در موضوعات و رشته‌های مختلف برابری کرده و از آن فراتر روند. بسیاری از متخصصان در این زمینه معتقدند که AGI هنوز یک شکل فرضی از هوش مصنوعی است. این امر به این دلیل است که فناوری فعلی هنوز فاقد قابلیت‌های لازم برای بازسازی کامل پیچیدگی و ظرافت تفکر و استدلال انسانی است. با این حال، تلاش برای دستیابی به AGI همچنان به گسترش مرزهای یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و قدرت محاسباتی کمک می‌کند و به بحث‌های پرشوری در مورد پیامدهای چنین پیشرفت‌هایی برای جامعه دامن می‌زند.

تحقیقات در مورد AGI شامل رویکردها، چالش‌ها و کاربردهای بالقوه مختلفی است. هدف این است که این سیستم‌های هوشمند در نهایت بتوانند استدلال کنند، مشکلات را حل کنند، ایده‌های پیچیده را درک کنند و به طور مستقل و سازگار با جهان تعامل داشته باشند. در حالی که جدول زمانی تحقق AGI نامشخص است، این مفهوم محققان و توسعه‌دهندگان را به کاوش در مرزهای جدید در هوش مصنوعی ترغیب می‌کند.

**مفهوم AGI**

گفتمان پیرامون هوش مصنوعی عمومی (AGI)، که به عنوان هوش مصنوعی قوی یا هوش مصنوعی در سطح انسان نیز شناخته می‌شود، حول توانایی یک ماشین برای درک، یادگیری و به کارگیری هوش خود در طیف وسیعی از وظایف می‌چرخد که تا به امروز تنها انسان‌ها قادر به انجام آن‌ها هستند.

**تعریف AGI**

AGI نشان‌دهنده دوره‌ای از هوش مصنوعی است که در آن توانایی فکری ماشین با شناخت انسان قابل تشخیص نیست. بر خلاف سلف خود، هوش مصنوعی محدود (Narrow AI)، که برای وظایف خاص طراحی شده است، AGI می‌تواند دانش و مهارت‌ها را در حوزه‌های مختلف تعمیم دهد. ماهیت جامع این هوش مصنوعی تلاش می‌کند تا تمام تلاش‌های شناختی قابل دستیابی توسط انسان را درک کرده و انجام دهد و جنبه‌هایی مانند منطق، حل معما و حتی مهارت‌های بین فردی را در بر گیرد.

**تاریخچه و تکامل**

سفر به سوی AGI با ظهور حوزه هوش مصنوعی در دهه 1950 به طور جدی آغاز شد. پیشرفت‌ها تدریجی بود: هوش مصنوعی اولیه مبتنی بر قوانین بود و به سمت یادگیری ماشین حرکت کرد و به کامپیوترها اجازه داد تا از داده‌ها بیاموزند. مفهوم‌سازی AGI از محدودیت‌های هوش مصنوعی محدود ناشی شد. این تکامل ادامه دارد زیرا این تلاش از چارچوب‌های نظری به توسعه سیستم‌های ملموس تبدیل می‌شود. دستاوردهای مهم در تحقیقات هوش مصنوعی سنگ بناهایی را به سوی AGI فراهم می‌کنند و هر پیشرفت مرحله بعدی نوآوری را تقویت می‌کند و چشم‌انداز هوش مصنوعی در سطح انسان را یک گام به واقعیت نزدیک‌تر می‌کند.

**بنیادهای فناوری**

هسته هوش مصنوعی عمومی (AGI) بر اساس چارچوب مستحکمی از نوآوری‌های فناوری قرار دارد که الگوریتم‌های تخصصی و مجموعه داده‌های گسترده، شبکه‌های عصبی پیچیده و بینش‌های وام گرفته شده از علوم اعصاب محاسباتی را در بر می‌گیرد. این اجزای سازنده به AGI اجازه می‌دهند تا توانایی‌های شناختی انسان را تقلید کند.

**الگوریتم‌ها و داده‌ها**

الگوریتم‌ها به عنوان دستورالعمل‌های گام به گام برای AGI عمل می‌کنند و داده‌هایی که از آن‌ها استفاده می‌کنند، زیربنای یادگیری و تصمیم‌گیری هستند. برای AGI، الگوریتم‌ها باید سازگار و پیچیده باشند و قادر به خودبهبودی از طریق مواجهه با مجموعه داده‌های متنوع و پیچیده باشند. این امر به سیستم‌های AGI اجازه می‌دهد تا از تجربیات مانند انسان‌ها بیاموزند.

**شبکه‌های عصبی**

شبکه‌های عصبی سیستم‌های محاسباتی هستند که الهام شل از شبکه‌های عصبی پیچیده موجود در مغز حیوانات می‌گیرند. در AGI، این شبکه‌ها برای تشخیص الگوها و تصمیم‌گیری طراحی شده‌اند. آن‌ها از لایه‌هایی از واحدهای به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که نورون‌های مغز انسان را تقلید می‌کنند و به سیستم اجازه می‌دهند داده‌ها را به گونه‌ای که شناخت انسان عمل می‌کند، پردازش کند.

**علوم اعصاب محاسباتی**

علوم اعصاب محاسباتی مکانیسم‌های مغز انسان را مطالعه می‌کند تا مبانی نظری AGI را فراهم کند. با درک اینکه چگونه مدارهای عصبی منجر به ادراک، فکر و عمل می‌شوند، محققان سیستم‌های AGI را طراحی می‌کنند که سعی در بازسازی این فرآیندها در یک چارچوب دیجیتال دارند. این رشته شکاف بین عملکرد مغز بیولوژیکی و مدل‌های محاسباتی AGI را پر می‌کند.

**AGI در مقابل سایر اشکال هوش مصنوعی**

هوش مصنوعی عمومی (AGI) نشان‌دهنده جهشی بزرگ فراتر از اشکال فعلی هوش مصنوعی است که برای انجام هر وظیفه فکری که یک انسان می‌تواند انجام دهد، طراحی شده است. در مقابل، سایر اشکال هوش مصنوعی دارای تمرکز محدودتر یا قابلیت‌های افراطی هستند که از هوش انسان پیشی می‌گیرند.

**هوش مصنوعی محدود**

هوش مصنوعی محدود (که به عنوان هوش مصنوعی ضعیف نیز شناخته می‌شود) در یک وظیفه واحد یا مجموعه محدودی از وظایف تخصص دارد و تخصص خود را نشان می‌دهد. این شکل از هوش مصنوعی می‌تواند در پارامترهای خود به خوبی عمل کند، اما فاقد توانایی تعمیم هوش خود به زمینه‌های گسترده‌تر است. به عنوان مثال، برنامه‌های ترجمه زبان، که در محدوده پردازش زبان ماهر هستند، اما نمی‌توانند وظایفی را خارج از حوزه خود انجام دهند، نمونه‌ای از هوش مصنوعی محدود هستند.

**هوش مصنوعی فوق‌العاده**

هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI) یک شکل مفهومی از هوش مصنوعی است که تصور می‌شود تمام جنبه‌های هوش انسان، از جمله تصمیم‌گیری، پاسخ‌های عاطفی و خلاقیت را تقلید و فراتر رود. اگرچه ASI هنوز فرضی است، تحقق آن نشان‌دهنده یک تغییر قابل توجه در هر دو قابلیت‌های فناوری و درک فلسفی از هوش خواهد بود.

**یادگیری و سازگاری**

در قلمرو هوش مصنوعی عمومی (AGI)، صفات حیاتی در ظرفیت یادگیری مداوم و سازگاری یکپارچه نهفته است. این ویژگی‌ها منعکس‌کننده توانایی سیستم برای کسب دانش، تعمیم آن و به کارگیری آن درک در محیط‌های جدید و در حال تغییر است. این قابلیت‌ها AGI را از برنامه‌های هوش مصنوعی محدودتر متمایز می‌کند و به دومی جوهره‌ای پویاتر و انعطاف‌پذیرتر می‌بخشد.

**یادگیری ماشین**

یادگیری ماشین (ML) جزء اساسی سیستم‌های AGI است. این سیستم‌ها از الگوریتم‌های پیشرفته ML، از جمله یادگیری عمیق، برای هضم مقادیر زیادی از داده‌ها استفاده می‌کنند. آن‌ها الگوها را تشخیص می‌دهند و از طریق تکنیک‌های ساختاریافته مانند شبکه‌های عصبی اطلاعات را استنباط می‌کنند. این تجزیه و تحلیل مداوم داده‌ها به AGI اجازه می‌دهد تا یک پایگاه دانش قوی ایجاد کند و فرآیندهای تصمیم‌گیری خود را بهبود بخشد.

**یادگیری انتقالی**

با یادگیری انتقالی، AGI محدودیت‌های یادگیری ماشین سنتی را پشت سر می‌گذارد. یادگیری انتقالی یک چارچوب AGI را قادر می‌سازد تا به طور ماهرانه دانش و تخصص کسب شده از یک قلمرو را برای مقابله با قلمرو دیگر به طور یکپارچه به کار گیرد. این فرآیند شبیه به این است که یک انسان هنگام مواجهه با وظایف جدید از تجربیات گذشته خود استفاده کند. این امر امکان یادگیری کارآمد و سازگاری را بدون نیاز به داده‌های گسترده از هر حوزه‌ای که AGI ممکن است با آن مواجه شود، فراهم می‌کند.

**یادگیری مداوم**

نشان واقعی AGI در ظرفیت آن برای یادگیری مداوم نهفته است. بر خلاف سیستم‌هایی که توسط برنامه‌ریزی اولیه خود محدود شده‌اند، AGI می‌تواند به طور مداوم اطلاعات جدید را جذب کند و در نتیجه الگوریتم‌ها و استراتژی‌های خود را اصلاح کند. این ویژگی به آن اجازه می‌دهد تا در طول زمان محیط خود را بهتر درک کرده و در آن عمل کند و راه‌حل‌های جدیدی برای چالش‌های نوظهور ایجاد کند. توانایی AGI برای یادگیری مداوم در تلاش آن برای دستیابی به - و فراتر رفتن از - توانایی‌های شناختی انسان ابزاری است.

**قابلیت‌های شناختی**

هوش مصنوعی عمومی (AGI) با هدف بازسازی توانایی‌های شناختی پیشرفته مغز انسان است و به ماشین‌ها امکان می‌دهد دانش را درک، یاد بگیرند و به روش‌های متنوع به کار گیرند. این قابلیت‌ها در حوزه‌های مختلف، مانند استدلال، تعامل حسی و خلاقیت، گسترش می‌یابد و به طور دقیق هوش انسان را منعکس می‌کند.

**استدلال و تصمیم‌گیری**

سیستم‌های AGI برای نشان دادن توانایی‌های پیشرفته استدلال و تصمیم‌گیری طراحی شده‌اند که فرآیند تفکر انسان را منعکس می‌کند. آن‌ها از الگوریتم‌های پیچیده برای حل مشکلات پیچیده، ارزیابی سناریوها و تصمیم‌گیری آگاهانه بر اساس ترکیبی از منطق، تجربه گذشته و دانش استفاده می‌کنند. ذاتاً در این امر توانایی درک ظرافت‌ها و استفاده از عقل سلیم نهفته است، ویژگی‌ای که هوش مصنوعی سنتی اغلب با آن دست و پنجه نرم می‌کند.

**ادراک حسی و تعامل**

جنبه کلیدی AGI قابلیت ادراک حسی و تعامل آن است. این امر شامل پردازش ورودی از منابع مختلف، درست مانند حواس انسان، برای به دست آوردن و درک اطلاعات در مورد محیط است. تعامل یک سیستم AGI محدود به مشاهده منفعلانه نیست. بلکه به طور فعال با محیط اطراف خود از طریق پاسخ‌های آگاه از زمینه تعامل دارد و سطحی از آگاهی را نشان می‌دهد که به طور سنتی برای موجودات زنده محفوظ است.

**خلاقیت و تخیل**

خلاقیت و تخیل مرزهایی هستند که AGI به دنبال مطابقت با عملکرد انسان در آن‌ها است. این سیستم‌ها در حال توسعه هستند تا دانش یا الگوهای موجود را تقلید کنند و ایده‌ها و راه‌حل‌های جدیدی ایجاد کنند. AGI از فرآیندهای تفکر برای نوآوری، ایجاد هنر یا حل مشکلات به روش‌های اصلی استفاده می‌کند و قابلیت‌هایی را نشان می‌دهد که فراتر از محاسبات صرف است و شامل تولید مفاهیم جدید و منحصر به فرد است.

**AGI در عمل**

هوش مصنوعی عمومی (AGI) مرز قابلیت‌های ماشین را نشان می‌دهد و هوش را در طیف وسیعی از حوزه‌ها نشان می‌دهد. پتانسیل AGI در کاربردهای عملی بسیار زیاد است زیرا بالغ می‌شود و از سیستم‌های خودمختار تا درک پیشرفته زبان متغیر است.

**سیستم‌های متخصص و رباتیک**

AGI سیستم‌های متخصص و رباتیک را متحول می‌کند و ماشین‌ها را از عملکردهای خاص وظیفه به متخصصان تبدیل می‌کند. به عنوان مثال، رباتیک تقویت شده با AGI می‌تواند محیط‌های پیچیده را تفسیر کند و از داده‌های بدون ساختار بیاموزد. ربات‌های مبتنی بر AGI در زمان واقعی با تغییرات غیرمنتظره در تولید سازگار می‌شوند و منجر به خطوط تولید کارآمدتر می‌شوند.

**پردازش زبان**

حوزه دیگر، پردازش زبان، شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی با AGI است. به جای صرفاً درک دستورات، AGI به چت‌بات‌ها اجازه می‌دهد تا مکالمات ظریف داشته باشند و هوش مصنوعی مولد محتوایی ایجاد کند که به طور فزاینده‌ای از آنچه توسط انسان تولید می‌شود قابل تشخیص نیست. این پیشرفت‌ها پتانسیل AGI را برای خودکارسازی خدمات مشتری یا کمک به انتشار اطلاعات با سطح بالایی از پیچیدگی نشان می‌دهد.

**کاربردهای دنیای فیزیکی**

توصیه شده توسط LinkedIn

در دنیای فیزیکی، AGI راه را برای پیشرفت در فناوری‌های خودمختار مانند خودروهای خودران هموار می‌کند. این وسایل نقلیه برای پیمایش شرایط جاده‌ای پیچیده و تصمیم‌گیری در کسری از ثانیه مانند رانندگان انسانی به AGI متکی هستند. علاوه بر این، در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، برنامه‌های کاربردی مبتنی بر AGI انتظار می‌رود نتایج بیمار را پیش‌بینی کنند و درمان‌ها را با ترکیب مجموعه داده‌های گسترده پیشنهاد دهند.

**ملاحظات اخلاقی و وجودی**

هوش مصنوعی عمومی (AGI) سؤالات اخلاقی و وجودی عمیقی را به همراه دارد. توسعه AGI پتانسیل هوش برابر یا فراتر از توانایی‌های انسان را دارد و نیاز به بررسی دقیق خطرات و پیامدهای اخلاقی مرتبط دارد.

**ارزیابی خطرات**

هنگام پیشرفت در فناوری‌های AGI، احتیاط و دقت لازم است. سوگیری، یک مسئله رایج در سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی، می‌تواند اثرات ترکیبی بر AGI داشته باشد و احتمالاً منجر به مسائل سیستمی در مقیاس بزرگ‌تر شود. ملاحظات اخلاقی باید فرآیند توسعه را هدایت کند و اطمینان حاصل کند که AGI با ارزش‌ها و هنجارهای جامعه همسو است تا از آسیب‌های احتمالی جلوگیری شود.

نمی‌توان اهمیت خطر وجودی مرتبط با AGI را دست کم گرفت. یک AGI با قابلیت‌هایی فراتر از کنترل انسان یک خطر قابل توجه ایجاد می‌کند. این خطر مستلزم ارزیابی قابل توجه و اجرای اقدامات ایمنی است. توسعه‌دهندگان و ذینفعان باید در اولویت قرار دهند که این خطرات را شناسایی و به حداقل برسانند تا از پیامدهای ناخواسته جلوگیری کنند که می‌تواند تأثیرات برگشت‌ناپذیری بر بشریت داشته باشد.

**چشم‌اندازهای آینده و چالش‌ها**

در تلاش برای دستیابی به هوش مصنوعی عمومی (AGI)، هم دستاوردهای بزرگ و هم موانع قابل توجهی پیش‌بینی می‌شوند. چشم‌انداز AGI شامل امکاناتی است که زمانی در قلمرو علمی تخیلی در نظر گرفته می‌شد، اما در عین حال توسط اقدامات سختگیرانه علوم اعصاب محاسباتی و مدل‌های شناختی در حال تکامل زمین‌گیر شده است.

**پیشرفت‌ها و نقاط عطف**

کشف‌های کلیدی در علوم اعصاب محاسباتی نقشه راه لازم برای AGI را ترسیم می‌کنند و به آن اجازه می‌دهند تا توابع شناختی انسان را تقلید کند. این پیشرفت‌ها شامل توسعه الگوریتم‌هایی است که فعالیت عصبی مغز را تقلید می‌کنند و ایجاد سیستم‌های یکپارچه که آزمون تورینگ را پشت سر می‌گذارند و هوش مصنوعی را از رفتار انسان متمایز می‌کنند. با پیشرفت AGI، پیشرفت‌ها در این زمینه‌ها نقاط عطف مهمی را برای ایجاد ماشین‌هایی با هوش در سطح انسان نشان می‌دهند.

**دستاوردهایی که باید به آن‌ها توجه کرد:**

مدل‌های شبکه عصبی که عملکرد مغز انسان را تقلید می‌کنند.
سیستم‌های AGI آزمون‌های معتبری مانند آزمون تورینگ را پشت سر می‌گذارند.

**راه به سوی تکینگی**

مفهوم تکینگی - نقطه‌ای که در آن AGI از هوش انسان پیشی می‌گیرد - نقطه کانونی بحث در مورد آینده هوش مصنوعی است.
در حالی که جدول زمانی رسیدن به تکینگی در بین کارشناسان متفاوت و گمانه‌زنانه است، طرح‌ریزی برای یک انتقال ایمن به این قلمرو ناشناخته تمام تلاش‌ها در این زمینه را زیربنا می‌کند.
محققان بر ضرورت همسو کردن ارزش‌های AGI با اخلاق انسانی و ایجاد مکانیسم‌های کنترلی قوی برای جلوگیری از پیامدهای ناخواسته تأکید می‌کنند.

**ملاحظات مهم:**

چارچوب‌های اخلاقی که در طراحی AGI گنجانده شده‌اند.
برنامه‌های اضطراری برای تصمیم‌گیری خودکار AGI.

**پروژه‌ها و تحقیقات تأثیرگذار**

منظره توسعه هوش مصنوعی عمومی (AGI) با مشارکت‌های قابل توجهی از نهادهای مختلف مشخص می‌شود.
هر پروژه و تلاش تحقیقاتی که در زیر ذکر شده است، هدف آن نزدیک‌تر کردن بشریت به ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی با توانایی‌های شناختی در سطح انسان است.

**نظری بر OpenAI**

OpenAI، یک سازمان محوری در تحقیقات AGI، با مجموعه‌ای از مدل‌های زبان به طور فزاینده‌ای پیچیده، سرخط اخبار را به خود جلب کرده است.
چت‌بات GPT-3 توانایی‌های زبانی بی‌سابقه‌ای را نشان داد، در حالی که جانشین آن، GPT-4، به قابلیت‌هایی اشاره کرد که به آنچه ممکن است به عنوان AGI در نظر گرفته شود، نزدیک‌تر است.
مأموریت OpenAI درهم تنیدگی پتانسیل AGI برای ایجاد تحولات اجتماعی و اقتصادی است که می‌تواند به نفع بشریت باشد.

**مشارکت‌های استنفورد و گوگل**

دانشگاه استنفورد به خاطر تحقیقات پیشگامانه خود در هوش مصنوعی شناخته شده است. با میراث پرورش ذهن‌های نوآور مانند ری کورزویل، استنفورد در خط مقدم تئوری و طراحی AGI باقی مانده است.
در همین حال، Google Brain، یک غول دیگر در این حوزه، با مؤسسات دانشگاهی مانند استنفورد همکاری می‌کند تا AGI را پیش ببرد.
آن‌ها بر یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و سایر حوزه‌های حیاتی برای توسعه هوش مصنوعی قوی و در سطح انسان تمرکز دارند.
Microsoft Research، متحد OpenAI، همچنین وارد حوزه AGI شده است و تحقیقات قابل توجهی را انجام می‌دهد و در مدل‌هایی مانند GPT-4 همکاری می‌کند.
این مشارکت‌ها مرز بین آکادمی و صنعت را محو می‌کنند و پیشرفت به سوی AGI را تسریع می‌کنند.

**بحث AGI**

بحث AGI متخصصان و سیاست‌گذاران را در بحث‌هایی در مورد پتانسیل و پیامدهای ماشین‌هایی که ممکن است روزی با توانایی‌های شناختی انسان برابری کنند یا از آن فراتر روند، درگیر می‌کند.

**نظریه‌ها و استدلال‌های برجسته**

حوزه گسترده هوش مصنوعی (AI) دارای دیدگاه‌های متنوعی در مورد امکان‌پذیری دستیابی به هوش مصنوعی عمومی (AGI) است.
برخی از محققان استدلال می‌کنند که AGI تکامل بعدی در توسعه هوش مصنوعی خواهد بود و بر ایده تکینگی - نقطه‌ای که در آن هوش مصنوعی از هوش انسان پیشی می‌گیرد - تأکید می‌کنند.
در همین حال، منتقدان این دیدگاه استدلال می‌کنند که ماشین‌ها نمی‌توانند واقعاً آگاهی یا خودآگاهی انسان را تقلید کنند و به آزمایش‌های فکری مانند استدلال اتاق چینی که توسط فیلسوف جان سرل ارائه شده است، اشاره می‌کنند.
این استدلال مفهوم این که یک ماشین می‌تواند درک یا معنایی را به همان روشی که یک انسان انجام می‌دهد، صرفاً با دستکاری نمادها ایجاد کند، به چالش می‌کشد.
آزمون تورینگ که توسط آلن تورینگ معرفی شده است، در ارزیابی پتانسیل AGI مرکزی است.
این بررسی مرزهای توانایی یک ماشین برای نشان دادن هوش در سطح یا غیرقابل تشخیص از یک انسان را به چالش می‌کشد.
با این حال، این آزمون مورد بررسی قرار گرفته است، برخی پیشنهاد می‌کنند که به طور کافی ظرافت‌های هوش انسانی، به ویژه درک علت و معلول را در بر نمی‌گیرد.

**یافتن زمینه‌های مشترک**

نظرات در مورد امکان‌پذیری AGI متفاوت است. یک زمینه مشترک اغلب به پیامدهای اخلاقی و مسیر تعامل انسان و هوش مصنوعی باز می‌گردد.
طرفداران و منتقدان در مورد بهترین راه‌ها برای مهار مزایای هوش مصنوعی و در عین حال کاهش خطرات درگیر هستند. برای بسیاری، این امر شامل ایجاد دستورالعمل‌ها و اقدامات ایمنی قوی است.
آن‌ها می‌خواهند اطمینان حاصل کنند که در صورت دستیابی به AGI، با ارزش‌های انسانی همسو باشد و تحت هنجارهای اجتماعی عمل کند. علاوه بر این، بسیاری همکاری بین تیم‌های چند رشته‌ای را ضروری می‌دانند تا به سؤالات پیچیده پیرامون AGI رسیدگی کنند.
این سؤالات شامل استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی و جلوگیری از موارد استفاده مخرب است.
این بحث نشان‌دهنده تعهد عمیقی به کاوش در پیوندهای بین پیشرفت‌های فنی هوش مصنوعی و پیچیدگی‌های فلسفی ذهن است و اطمینان حاصل می‌کند که آمادگی برای AGI بالقوه با منافع جمعی انسان همسو است.

#AGI #FutureOfAI #EthicalAI #HumanLevelIntelligence #AIdebate


هوش مصنوعی عمومی (AGI) بازنمایی توانایی‌های شناختی عمومی انسان در نرم‌افزار است به طوری که، در مواجهه با یک وظیفه ناآشنا، سیستم AGI بتواند راه حلی پیدا کند. هدف از یک سیستم AGI انجام هر وظیفه‌ای است که یک انسان قادر به انجام آن است.

تعاریف AGI متفاوت است زیرا کارشناسان از رشته‌های مختلف، هوش انسانی را از دیدگاه‌های متفاوتی تعریف می‌کنند. دانشمندان کامپیوتر اغلب هوش انسانی را بر حسب توانایی دستیابی به اهداف تعریف می‌کنند. روانشناسان، از سوی دیگر، اغلب هوش عمومی را بر حسب سازگاری یا بقا تعریف می‌کنند.

AGI به عنوان هوش مصنوعی قوی (AI) در نظر گرفته می‌شود. هوش مصنوعی قوی با هوش مصنوعی ضعیف یا محدود تفاوت دارد که کاربرد هوش مصنوعی برای وظایف یا مشکلات خاص است. ابرکامپیوتر واتسون IBM، سیستم‌های خبره و خودروهای خودران نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود هستند.

AGI در علم کامپیوتر یک سیستم هوشمند با دانش جامع یا کامل و قابلیت‌های محاسبات شناختی است. تا زمان انتشار این متن، هیچ سیستم AGI واقعی وجود ندارد؛ آن‌ها همچنان در قلمرو داستان‌های علمی تخیلی باقی مانده‌اند. عملکرد نظری این سیستم‌ها غیرقابل تشخیص از عملکرد یک انسان خواهد بود. با این حال، ظرفیت‌های فکری گسترده AGI به دلیل توانایی آن در دسترسی و پردازش مجموعه داده‌های عظیم با سرعت‌های باورنکردنی، از ظرفیت‌های انسانی فراتر خواهد رفت.

یک AGI واقعی باید قادر به انجام وظایف و توانایی‌های سطح انسانی باشد که هیچ کامپیوتر موجودی نمی‌تواند به آن‌ها دست یابد. امروزه، هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از وظایف را انجام دهد اما نه در سطحی از موفقیت که آن‌ها را به عنوان هوش انسانی یا عمومی طبقه‌بندی کند.

یک سیستم AGI باید دارای توانایی‌ها و درک زیر باشد:

تفکر انتزاعی.
دانش پس‌زمینه.
منطق سلیم.
علت و معلول.
یادگیری انتقالی.

نمونه‌های عملی از قابلیت‌های AGI شامل پنج مورد زیر است:

خلاقیت. یک سیستم AGI از نظر تئوری قادر خواهد بود کد تولید شده توسط انسان را بخواند و درک کند و آن را بهبود بخشد.
درک حسی. AGI در تشخیص رنگ، که نوعی درک ذهنی است، عالی خواهد بود. همچنین قادر خواهد بود عمق و سه بعد را در تصاویر ثابت درک کند.
مهارت‌های حرکتی ظریف. به عنوان مثال، برداشتن یک دسته کلید از جیب، که شامل سطحی از درک تخیلی است.
درک زبان طبیعی (NLU). معنای زبان انسانی به شدت وابسته به زمینه است. سیستم‌های AGI دارای سطحی از شهود خواهند بود که NLU را فعال می‌کند.
ناوبری. سیستم موقعیت‌یاب جهانی (GPS) موجود می‌تواند یک مکان جغرافیایی را به طور دقیق مشخص کند. هنگامی که به طور کامل توسعه یابد، AGI قادر خواهد بود حرکت را در فضاهای فیزیکی بهتر از سیستم‌های موجود پیش‌بینی کند.

محققان هوش مصنوعی همچنین پیش‌بینی می‌کنند که سیستم‌های AGI دارای قابلیت‌های سطح بالاتری نیز خواهند بود، مانند توانایی انجام موارد زیر:

مدیریت انواع مختلف یادگیری و الگوریتم‌های یادگیری.
ایجاد ساختارهای ثابت برای همه وظایف.
درک سیستم‌های نمادین.
استفاده از انواع مختلف دانش.
درک سیستم‌های اعتقادی.
درگیر شدن در فراشناخت و استفاده از دانش فراشناختی.

یکی از نگرانی‌ها در مورد توسعه AGI این است که با وجود توانایی آن در تفکر انتزاعی و فراشناخت، هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر نخواهد بود.

AGI در مقابل AI: تفاوت چیست؟
قابلیت‌های هوش مصنوعی موجود در مقایسه با هوش مصنوعی عمومی، هوش مصنوعی محدود نامیده می‌شوند. AGI نظری است، در حالی که هوش مصنوعی محدود در حال حاضر به صورت عملی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

AGI از نظر تئوری باید قادر به انجام هر وظیفه‌ای باشد که یک انسان می‌تواند انجام دهد و طیف وسیعی از هوش را در زمینه‌های مختلف بدون دخالت انسان نشان دهد. عملکرد آن باید به خوبی یا بهتر از انسان در حل مشکلات در اکثر زمینه‌ها باشد.

در مقابل، هوش مصنوعی ضعیف در انجام وظایف یا انواع خاصی از مشکلات عالی است. بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی موجود از ترکیبی از یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین)، یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای خودبهبودسازی و حل انواع خاصی از مشکلات استفاده می‌کنند. با این حال، این فناوری‌ها به توانایی تجمعی مغز انسان نزدیک نمی‌شوند.

نمونه‌هایی از هوش مصنوعی در حال استفاده امروز عبارتند از:

چت‌بات‌های خدمات مشتری.
دستیارهای صوتی مانند Siri اپل و Alexa آمازون.
موتورهای توصیه مانند موتورهای گوگل، نتفلیکس و اسپاتیفای که برای تبلیغ محتوا به کاربران استفاده می‌شوند.
ابزارهای تجزیه و تحلیل کسب و کار و هوش تجاری (BI) مبتنی بر هوش مصنوعی که تجزیه و تحلیل داده‌ها، سنجش احساسات مشتری و ارائه تجسم داده‌ها را برای کاربران نهایی انجام می‌دهند.
برنامه‌های تشخیص تصویر و چهره و همچنین مدل‌های یادگیری عمیق مورد استفاده آن‌ها.

قابلیت‌های هوش مصنوعی موجود در مقایسه با هوش مصنوعی عمومی، هوش مصنوعی محدود نامیده می‌شوند. AGI نظری است، در حالی که هوش مصنوعی محدود در حال حاضر به صورت عملی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

نمونه‌هایی از هوش مصنوعی عمومی
سیستم‌های AGI واقعی هنوز در بازار وجود ندارند. با این حال، نمونه‌هایی از سیستم‌های هوش مصنوعی محدود وجود دارد که توانایی‌های انسانی را در زمینه‌های خاص تقلید یا حتی از آن پیشی می‌گیرند. تحقیقات هوش مصنوعی بر روی این سیستم‌ها و آنچه که ممکن است با AGI در آینده امکان‌پذیر باشد، متمرکز است.

در اینجا چند نمونه از این سیستم‌ها آورده شده است:

واتسون IBM. واتسون و سایر ابرکامپیوترها قادر به محاسباتی هستند که یک کامپیوتر معمولی نمی‌تواند از آن انجام دهد. آن‌ها قدرت محاسباتی عظیم خود را با هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند تا وظایف علمی و مهندسی غیرممکن را انجام دهند، مانند مدل‌سازی نظریه بیگ بنگ در مورد تولد جهان یا مغز انسان.
سیستم‌های خبره. این سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قضاوت انسانی را تقلید می‌کنند. آن‌ها می‌توانند بر اساس داده‌های بیمار دارو تجویز کنند و ساختار مولکولی را پیش‌بینی کنند، به عنوان مثال.
خودروهای خودران. این وسایل نقلیه هدایت‌شده توسط هوش مصنوعی، وسایل نقلیه دیگر، افراد و اشیاء روی جاده را تشخیص می‌دهند و به قوانین و مقررات رانندگی پایبند هستند.
ROSS Intelligence. ROSS یک سیستم خبره حقوقی است که به عنوان وکیل هوش مصنوعی نیز شناخته می‌شود. می‌تواند داده‌ها را از حدود 1 میلیارد سند متنی استخراج کند، اطلاعات را تجزیه و تحلیل کند و در کمتر از سه ثانیه به سؤالات پیچیده پاسخ‌های دقیقی ارائه دهد.
AlphaGo. این نمونه دیگری از هوش محدود است که در نوع خاصی از حل مسئله عالی است. AlphaGo یک برنامه کامپیوتری است که می‌تواند بازی Go را انجام دهد. Go یک بازی پیچیده است که برای انسان‌ها تسلط بر آن دشوار است. در سال 2016، AlphaGo در یک مسابقه پنج‌گانه، قهرمان جهان لی سدول را شکست داد.
مدل زبان Generative Pre-trained Transformer. GPT-3 و GPT-4 نسخه‌های منتشر شده از یک برنامه از OpenAI هستند که می‌تواند به طور خودکار زبان انسانی تولید کند. این فناوری به طور مداوم قادر است هوش عمومی انسان را تقلید کند. در برخی موارد، متن غیرقابل تشخیص از خروجی انسانی است؛ با این حال، خروجی هوش مصنوعی اغلب دارای نقص است.
هوش مصنوعی موسیقی. Dadabots یک الگوریتم هوش مصنوعی است که با توجه به مجموعه موسیقی موجود، می‌تواند جریانی از تقریب خود از آن موسیقی را تولید کند.

اگر AGI به برخی از نمونه‌های قبلی اعمال شود، می‌تواند عملکرد آن‌ها را بهبود بخشد. به عنوان مثال، خودروهای خودران برای تصمیم‌گیری در موقعیت‌های مبهم به حضور انسان نیاز دارند. این امر در مورد الگوریتم‌های ساخت موسیقی، مدل‌های زبانی و سیستم‌های حقوقی نیز صادق است. این حوزه‌ها شامل وظایفی هستند که هوش مصنوعی می‌تواند آن‌ها را خودکار کند اما همچنین وظایفی که به سطح بالاتری از انتزاع و هوش انسانی نیاز دارند.

آینده AGI چیست؟
بسیاری از کارشناسان در حال انجام تحقیقات هوش مصنوعی نسبت به امکان‌پذیر بودن AGI در آینده تردید دارند. برخی حتی در مورد مطلوب بودن آن نیز سؤال دارند.

فیزیکدان نظری، کیهان‌شناس و نویسنده انگلیسی، استیون هاوکینگ در مصاحبه‌ای در سال 2014 با شرکت پخش بریتانیا (BBC) در مورد خطرات AGI هشدار داد. او گفت: "توسعه هوش مصنوعی کامل می‌تواند به معنای پایان نژاد انسانی باشد." او افزود: "این فناوری به طور مستقل پیشرفت می‌کند و خود را با سرعتی فزاینده بازطراحی می‌کند. انسان‌ها که محدود به تکامل بیولوژیکی کند هستند، نمی‌توانند رقابت کنند و منسوخ خواهند شد."

برخی از کارشناسان هوش مصنوعی انتظار توسعه مداوم AGI را دارند. رِی کورزویل، مخترع و آینده‌نگر، در مصاحبه‌ای در کنفرانس South by Southwest در سال 2017 پیش‌بینی کرد که کامپیوترها تا سال 2029 به سطح هوش انسانی دست خواهند یافت. کورزویل همچنین پیش‌بینی کرده است که هوش مصنوعی با نرخی تصاعدی بهبود می‌یابد و منجر به پیشرفت‌هایی می‌شود که آن را قادر می‌سازد در سطحی فراتر از درک و کنترل انسان عمل کند. این نقطه هوش مصنوعی فوق‌العاده، تکینگی نامیده می‌شود. هوش مصنوعی عمومی یکی از انواع هوش مصنوعی است که به توسعه نهایی هوش مصنوعی فوق‌العاده کمک خواهد کرد.

در سال 2022، این چشم‌انداز به واقعیت بسیار نزدیک‌تر شد، که ناشی از پیشرفت‌هایی در هوش مصنوعی مولد بود که جهان را در طوفان قرار داد. با معرفی ChatGPT در نوامبر 2022 و ظهور سایر رابط‌های کاربری هوش مصنوعی مولد، کاربران در سراسر جهان شاهد نرم‌افزاری بودند که می‌توانست دستورات متنی انسان را درک کند و به سؤالات در طیف وسیعی از موضوعات، هرچند نه همیشه دقیق، پاسخ دهد. این مدل‌های هوش مصنوعی مولد نشان داده‌اند که می‌توانند طیف گسترده‌ای از انواع محتوا، از شعر و توضیحات محصول گرفته تا کد و داده‌های مصنوعی را تولید کنند. سیستم‌های تولید تصویر مانند Dall-E نیز در حال دگرگونی چشم‌انداز بصری هستند و تصاویری را تولید می‌کنند که آثار هنرمندان مشهور یا عکس‌ها را تقلید می‌کنند، علاوه بر تصاویر پزشکی، مدل‌های سه‌بعدی از اشیاء و فیلم‌ها.

با این حال، با وجود تمام قابلیت‌های چشمگیر خود، نقص‌ها و خطرات آن‌ها در حال حاضر در بین کاربران شناخته شده است، به این معنی که هنوز به AGI کاملاً خودکار دست نیافته‌اند. چه به دلیل تمایل این ابزارها به تولید اطلاعات نادرست و گمراه‌کننده باشد و چه به دلیل ناتوانی آن‌ها در دسترسی به اطلاعات به‌روز، نظارت انسانی هنوز برای کاهش آسیب‌های احتمالی به جامعه مورد نیاز است.

دیدگاه‌های دیگر شامل تز کلیسای-تورینگ است که توسط آلن تورینگ و آلونسو چرچ در سال 1936 توسعه یافت و از توسعه نهایی AGI حمایت می‌کند. این تز بیان می‌کند که با توجه به مقدار نامحدودی از زمان و حافظه، هر مشکلی را می‌توان با استفاده از یک الگوریتم حل کرد. اینکه کدام الگوریتم علوم شناختی این کار را انجام خواهد داد، موضوع بحث است. برخی می‌گویند شبکه‌های عصبی امیدوارکننده‌ترین هستند، در حالی که برخی دیگر معتقدند ترکیبی از شبکه‌های عصبی و سیستم‌های مبتنی بر قوانین.

یک ابتکار بالقوه دیگر از علوم اعصاب می‌آید: محاسبات نورومورفیک، که از نورون‌ها و سیناپس‌های مصنوعی برای تکرار چارچوب بیولوژیکی و عملکرد مغز انسان استفاده می‌کند.

آخرین به‌روزرسانی در ماه مه 2024 انجام شد.
ادامه مطلب در مورد هوش مصنوعی عمومی (AGI) چیست؟

4 نوع اصلی هوش مصنوعی: توضیح داده شد
هوش مصنوعی عمومی در تجارت نویدبخش است
چگونه یک استراتژی هوش مصنوعی برنده فرموله کنیم؟
هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق: تفاوت‌های کلیدی
هوش مصنوعی قابل اعتماد چیست و چرا مهم است؟

تحقیق عمیق‌تر در مورد پلتفرم‌های هوش مصنوعی

##### چشم‌اندازی از آینده هوش مصنوعی که ممکن است شامل انسان‌ها نشود. نوشته: شاون سوتنر
##### فراتر از بدبینی هوش مصنوعی: پیمایش هیجان در مقابل واقعیت در خطر هوش مصنوعی. نوشته: الیویا ویزبی
##### هوش مصنوعی خودگردان (autonomous AI). نوشته: کامرون هاشمی‌پور
##### هوش مصنوعی محدود (weak AI). نوشته: مارک لبه


ظهور هوش مصنوعی (AI) در هر بخش از جامعه، شکلی جدید از شکاف دیجیتالی را ایجاد کرده است که به «شکاف هوش مصنوعی» معروف است. این شکاف فراتر از صرفاً دسترسی است و سطوح درک و استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعی را در نظر می‌گیرد. در این تأمل، چهار سطح متمایز از این شکاف را پیش‌بینی کرده و تأثیرات منفی آن بر آموزش را، به‌ویژه زمانی که سطح ایده‌آل یکپارچه‌سازی کامل و بی‌نقص هوش مصنوعی هنوز محقق نشده است، مورد بحث قرار می‌دهم و رویکردی برای هر سطح ارائه می‌کنم تا مؤسسات آموزشی بتوانند به سطحی دست یابند که در آن هوش مصنوعی به طور کامل با یک زمینه معنادار از فشرده‌سازی و درک واقعی از هوش مصنوعی یکپارچه شود.

هوش مصنوعی (AI) بخش‌های متعددی را متحول کرده و آموزش نیز از این قاعده مستثنی نیست. با این حال، شکلی جدید از شکاف، یعنی «شکاف هوش مصنوعی»، در حال ظهور است که تفاوت‌های قابل توجهی در نتایج آموزشی ایجاد می‌کند. این شکاف در چهار سطح تعریف می‌شود، از عدم دسترسی به هوش مصنوعی تا استفاده معنادار و کارآمد از آن. هدف این تأمل، پرداختن به این سطوح و پیامدهای نرسیدن به سطح چهارم و نهایی یکپارچه‌سازی معنادار هوش مصنوعی در آموزش است.

**سطح 1: عدم دسترسی به هوش مصنوعی**

پایه‌ای‌ترین سطح شکاف هوش مصنوعی، فقدان دسترسی به فناوری‌های هوش مصنوعی است. این شکاف، شکاف دیجیتالی را منعکس می‌کند و افراد، گروه‌ها و مناطقی را تحت تأثیر قرار می‌دهد که با محدودیت‌های اجتماعی-اقتصادی یا زیرساختی مواجه هستند. در آموزش، این بدان معناست که دانش‌آموزان یا مؤسسات فاقد ابزار یا منابع یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. تأثیر این سطح می‌تواند ویرانگر باشد، نابرابری‌های آموزشی را تشدید کند، دسترسی به تجربیات یادگیری شخصی‌سازی‌شده را محدود کند و رقابت‌پذیری را در بازار کار فزاینده مبتنی بر هوش مصنوعی کاهش دهد.

**سطح 2: دسترسی به هوش مصنوعی، اما عدم درک آن**

سطح دوم شکاف هوش مصنوعی زمانی رخ می‌دهد که افراد یا مؤسسات به هوش مصنوعی دسترسی دارند اما درک لازم برای استفاده از آن را ندارند. این می‌تواند ناشی از سواد دیجیتالی ضعیف، عدم آموزش مناسب یا رابط‌های پیچیده هوش مصنوعی باشد. پیامدهای منفی در اینجا، استفاده نکردن از منابع، ناکارآمدی و ناتوانی در بهره‌گیری از پتانسیل هوش مصنوعی برای ارتقای آموزش و یادگیری است. در درازمدت، این می‌تواند منجر به نتایج یادگیری نامطلوب و مانع توسعه مهارت‌های قرن بیست و یکم شود.

**سطح 3: دسترسی و درک هوش مصنوعی، اما استفاده ناکارآمد از آن**

در این سطح، افراد یا مؤسسات به هوش مصنوعی دسترسی دارند و آن را درک می‌کنند، اما نمی‌توانند از آن به طور هوشمندانه و کارآمد استفاده کنند. این وضعیت اغلب ناشی از فقدان راهنمایی استراتژیک، ادغام ضعیف در سیستم‌های موجود یا مقاومت در برابر تغییر است. تأثیرات منفی شامل ناکارآمدی، هدر رفتن منابع و از دست دادن فرصت‌های تغییر تحولی در شیوه‌ها و نتایج آموزشی است.

**سطح 4: دسترسی به هوش مصنوعی، درک هوش مصنوعی و استفاده هوشمندانه و کارآمد از آن**

سطح ایده‌آل جایی است که شکاف هوش مصنوعی وجود ندارد، جایی که افراد یا مؤسسات به هوش مصنوعی دسترسی دارند، نحوه عملکرد آن را درک می‌کنند و می‌توانند از آن به طور هوشمندانه و کارآمد استفاده کنند. با این حال، دستیابی به این سطح همچنان یک چالش بزرگ است. در حالی که تأثیرات منفی سه سطح اول شکاف هوش مصنوعی عمیق است، نرسیدن به این سطح چهارم، یادگیرندگان را از مزایای جامع هوش مصنوعی محروم می‌کند. دستیابی به سطح آخر فراتر از صرفاً دسترسی به هوش مصنوعی و کاربرد آن در فرآیند آموزش و یادگیری است. این نشان‌دهنده یک تغییر از مصرف‌کنندگان هوش مصنوعی به سازندگان هوش مصنوعی و تکامل به سوی شهروندی آگاه در عصر دیجیتال است.

در این سطح، دانش‌آموزان و معلمان نه تنها کاربران ماهری از فناوری‌های هوش مصنوعی هستند، بلکه می‌توانند خالقان اخلاقی نیز باشند. آن‌ها می‌توانند ابزارهای هوش مصنوعی را بسازند، اصلاح کنند و از آن‌ها بهره‌برداری کنند، پیامدهای اخلاقی را درک کنند و تصمیمات مسئولانه در شیوه‌های هوش مصنوعی خود بگیرند. این توانایی در دستکاری و خلق اخلاقی با هوش مصنوعی، یادگیرندگان را قادر می‌سازد تا به عنوان مشارکت‌کنندگان فعال در اکوسیستم هوش مصنوعی، به جای مصرف‌کنندگان منفعل، عمل کنند. این امر نوآوری را تقویت می‌کند و درک عمیق‌تری از فناوری‌های هوش مصنوعی که به طور فزاینده‌ای در زندگی ما نفوذ می‌کنند، را ترویج می‌دهد.

علاوه بر این، رسیدن به سطح 4 به معنای تبدیل شدن به یک شهروند آگاه در دنیای تحت سلطه هوش مصنوعی است. با درک جامع و استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعی، افراد می‌توانند چالش‌ها، فرصت‌ها و نگرانی‌های پیرامون هوش مصنوعی را بهتر درک کنند. آن‌ها می‌توانند در بحث‌های مهم در مورد اخلاق هوش مصنوعی، حریم خصوصی و تأثیرات اجتماعی شرکت کنند. آن‌ها می‌توانند در مورد استفاده از هوش مصنوعی در زندگی شخصی و حرفه‌ای خود تصمیمات آگاهانه بگیرند و به طور معناداری در شکل‌دهی سیاست‌ها و مقررات هوش مصنوعی مشارکت کنند.

به طور خلاصه، دستیابی به سطح 4، دورانی جدید از سواد هوش مصنوعی را رقم می‌زند، جایی که هوش مصنوعی نه تنها ابزاری برای یادگیری، بلکه موضوعی برای یادگیری و کاتالیزوری برای مشارکت آگاهانه در جامعه دیجیتال است. این امر آموزش را از فرآیندی برای انتقال دانش به سفری برای کشف، خلق و تصمیم‌گیری آگاهانه تبدیل می‌کند.

مزایای رسیدن به این سطح عمیق است و فراتر از کلاس درس گسترش می‌یابد تا جامعه آینده را شکل دهد. این امر یادگیرندگان را با مهارت‌ها و دانش لازم برای پیمایش در چشم‌انداز هوش مصنوعی، تقویت نوآوری و شیوه‌های اخلاقی در هوش مصنوعی و ترویج مشارکت فعال و آگاهانه در جامعه دیجیتال تحت سلطه هوش مصنوعی مجهز می‌کند. بنابراین، بسیار مهم است که تلاش‌های ما برای پر کردن شکاف هوش مصنوعی نه تنها به دسترسی، درک و استفاده از هوش مصنوعی، بلکه به دستیابی به این سطح تحول‌آفرین 4 متمرکز شود.

**رویکرد به سطوح شکاف هوش مصنوعی: صعود از نردبان: اقدامات و ابتکارات**

**سطح 1: عدم دسترسی به هوش مصنوعی - کلمه کلیدی اقدام: "آگاهی"**

اولین گام در پر کردن شکاف هوش مصنوعی، ایجاد آگاهی در مورد نقش و اهمیت هوش مصنوعی در آموزش مدرن است. این باید شامل برنامه‌های اطلاع‌رسانی باشد که مزایای هوش مصنوعی را در شخصی‌سازی آموزش و بهبود نتایج نشان دهد. دولت‌ها، مؤسسات آموزشی و سازمان‌های غیردولتی باید با هم همکاری کنند تا اطمینان حاصل شود که هوش مصنوعی و پتانسیل آن در هر سطحی، از دانش‌آموزان و معلمان گرفته تا تصمیم‌گیرندگان سازمانی، به خوبی درک شده است. همزمان، باید منابعی را به بهبود امکانات زیرساختی و ارائه سخت‌افزار، نرم‌افزار و اتصال لازم برای تسهیل دسترسی به هوش مصنوعی اختصاص داد.

**سطح 2: دسترسی به هوش مصنوعی، اما عدم درک آن - کلمه کلیدی اقدام: "صلاحیت"**

هنگامی که دسترسی حاصل شد، تمرکز باید به ایجاد صلاحیت در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی تغییر کند. این می‌تواند شامل ایجاد برنامه‌های درسی خاص هوش مصنوعی برای دانش‌آموزان و همچنین برنامه‌های توسعه حرفه‌ای برای معلمان باشد. درک نحوه کار با سیستم‌های هوش مصنوعی به طور موثر و ایمن بسیار مهم است. سازمان‌ها و مربیان باید با کارشناسان هوش مصنوعی همکاری کنند تا مواد آموزشی ایجاد کنند که برای سطوح مختلف یادگیری تنظیم شده‌اند. فرصت‌های یادگیری تعاملی و عملی باید در اولویت قرار گیرند تا مشارکت را افزایش دهند و نتایج یادگیری را بهبود بخشند.

**سطح 3: دسترسی و درک هوش مصنوعی، اما استفاده ناکارآمد از آن - کلمه کلیدی اقدام: "دانش"**

با ایجاد دسترسی و صلاحیت، گام بعدی بهبود دانش در مورد استفاده استراتژیک از هوش مصنوعی است. این شامل فراتر رفتن از درک نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی و بررسی اینکه چه زمانی و چرا از آن‌ها استفاده کنیم، است. کارگاه‌ها و سمینارهای عمیق که کاربردهای مختلف هوش مصنوعی و تأثیر آن بر آموزش و یادگیری را بررسی می‌کنند، می‌تواند در اینجا مفید باشد. هدف باید توانمندسازی مربیان و دانش‌آموزان برای شناسایی فرصت‌هایی باشد که در آن هوش مصنوعی می‌تواند تجربیات و نتایج یادگیری را ارتقا دهد.

**سطح 4: دسترسی به هوش مصنوعی، درک هوش مصنوعی و استفاده هوشمندانه و کارآمد از آن - کلمه کلیدی اقدام: "یکپارچه‌سازی"**

هدف نهایی این فرآیند، یکپارچه‌سازی کامل هوش مصنوعی در شیوه‌های آموزشی است. یکپارچه‌سازی فراتر از صرفاً استفاده است. این شامل تزریق هوش مصنوعی به بافت فرآیند آموزش و یادگیری است. این می‌تواند شامل استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی مواد یادگیری، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیگیری پیشرفت دانش‌آموزان و تطبیق رویکردهای آموزشی و ادغام ابزارهای هوش مصنوعی در فرآیندهای ارزیابی باشد. برای موفقیت در این امر، باید پشتیبانی و آموزش مداوم برای مربیان وجود داشته باشد تا به طور مداوم مهارت‌ها و دانش خود را با تکامل فناوری‌های هوش مصنوعی به‌روز کنند.

**در نتیجه:**

ظهور شکاف هوش مصنوعی، تشدید قابل توجهی از تأثیرات منفی مشاهده شده در شکاف دیجیتالی را نشان می‌دهد. بر خلاف دومی که عمدتاً به دسترسی و استفاده خوب از منابع دیجیتالی مربوط می‌شود، شکاف هوش مصنوعی به درک و کاربرد هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری چند منظوره با چالش‌های پیچیده که فراتر از اکوسیستم دیجیتالی ابزارهای پیش از هوش مصنوعی، به‌ویژه در حوزه هوش مصنوعی مولد است، گسترش می‌یابد. از این رو، پیامدهای آن عمیق‌تر و بالقوه مخرب‌تر است.

در حالی که شکاف دیجیتالی قبلاً شکاف‌های اجتماعی-اقتصادی را گسترش داده و نابرابری‌های آموزشی را افزایش داده بود، شکاف هوش مصنوعی این مسائل را تشدید می‌کند. این صرفاً تفاوت‌هایی در دسترسی به منابع ایجاد نمی‌کند، بلکه در توانایی استفاده موثر از این منابع برای نتایج یادگیری بهتر نیز ایجاد می‌کند. عدم درک یا استفاده کارآمد از هوش مصنوعی، احتمال استفاده نکردن از منابع، ناکارآمدی در فرآیندهای یادگیری و گسترش نتایج آموزشی نامطلوب را افزایش می‌دهد.

علاوه بر این، با اینکه هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در جامعه و اقتصاد ما گنجانده می‌شود، کسانی که قادر به پیمایش در چشم‌انداز هوش مصنوعی نیستند، نه تنها در سفر آموزشی فعلی خود، بلکه در مشاغل حرفه‌ای آینده خود نیز در موقعیت نامناسبی قرار می‌گیرند. بنابراین، شکاف هوش مصنوعی خطر تشدید نابرابری‌های آموزشی و تداوم نابرابری‌های اجتماعی-اقتصادی را به همراه دارد.

اقدام سریع و جامع برای کاهش تأثیرات شکاف هوش مصنوعی بسیار مهم است. این امر مستلزم مداخلات سیاستی قوی با هدف دسترسی جهانی به هوش مصنوعی، تقویت سواد هوش مصنوعی و تسهیل ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های آموزشی است. چنین اقداماتی باید شامل یک رویکرد چندوجهی باشد:

*   **توسعه زیرساخت:** تضمین دسترسی به هوش مصنوعی مستلزم رسیدگی به ناهنجاری‌های زیرساختی است که زیربنای شکاف دیجیتالی را تشکیل می‌دهد. این شامل بهبود اتصال، اطمینان از در دسترس بودن دستگاه‌های مناسب، و تسهیل دسترسی به پلتفرم‌های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی است.
*   **آموزش و پرورش:** برای تقویت درک هوش مصنوعی، باید سواد دیجیتالی را از سنین پایین در آموزش اصلی ادغام کرد. این باید با آموزش هدفمند برای مربیان تکمیل شود تا آن‌ها را با دانش و مهارت‌های لازم برای ادغام هوش مصنوعی در آموزش خود مجهز کند.
*   **سیاست و مقررات:** در سطح ملی و بین‌المللی، باید دستورالعمل‌ها و مقررات سیاستی برای ترویج استفاده معنادار از هوش مصنوعی در آموزش تصویب شود. این شامل سیاست‌هایی است که استفاده از هوش مصنوعی در توسعه برنامه درسی، یادگیری شخصی‌سازی‌شده و ارزیابی را تشویق می‌کند، در حالی که در عین حال به نگرانی‌ها در مورد حریم خصوصی، اخلاق و سوگیری الگوریتمی رسیدگی می‌کند.

تنها با انجام این اقدامات جامع می‌توانیم امیدوار باشیم که از پیامدهای جدی شکاف هوش مصنوعی جلوگیری کنیم و از پتانسیل کامل هوش مصنوعی برای ارتقای آموزش استفاده کنیم. این وظیفه فوری مستلزم تلاش هماهنگ و همکاری در تمام بخش‌های جامعه، از دولت و مؤسسات آموزشی گرفته تا شرکت‌های فناوری و سازمان‌های جامعه مدنی است. خطرها بی‌سابقه هستند و فوریت اقدام هرگز بیشتر نبوده است.


هوش مصنوعی فراانسانی (ASI) یک سیستم مبتنی بر نرم‌افزار با قدرت‌های فکری فراتر از انسان در طیف گسترده‌ای از دسته‌ها و حوزه‌های تلاش است. ASI هنوز وجود ندارد و یک حالت فرضی از هوش مصنوعی است.

ASI با هوش مصنوعی معمولی (AI) متفاوت است که شامل شبیه‌سازی مبتنی بر نرم‌افزار توانایی‌های فکری انسان، مانند یادگیری از طریق کسب اطلاعات، استدلال و خوداصلاحی است. هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای بخشی از زندگی روزمره ما در سیستم‌هایی مانند دستیارهای مجازی، سیستم‌های خبره و خودروهای خودران است. با این حال، فناوری هوش مصنوعی در مراحل اولیه توسعه خود قرار دارد. سیستم‌ها در توانایی‌های خود متفاوت هستند، اما همه سیستم‌های فعلی نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود یا ضعیف هستند. اینها سیستم‌های با عملکرد بالایی هستند که هوش انسان را تقلید و حتی از آن پیشی می‌گیرند، اما فقط برای یک هدف خاص.

ASI همچنین به عنوان هوش مصنوعی فوق‌العاده یا هوش مصنوعی بسیار هوشمند شناخته می‌شود. از نظر تئوری، قابلیت‌های برتر ASI در بسیاری از رشته‌ها و صنایع کاربرد خواهد داشت و شامل شناخت، هوش عمومی، توانایی حل مسئله، مهارت‌های اجتماعی و خلاقیت خواهد بود.

دانشمندان معتقدند که اولین گام در توسعه فناوری بسیار هوشمند، ایجاد هوش مصنوعی عمومی (AGI) است. AGI یک سیستم هوش مصنوعی است که می‌تواند هر وظیفه‌ای را که یک انسان می‌تواند انجام دهد، با همان قابلیت‌ها انجام دهد. برخی از برنامه‌های هوش مصنوعی وجود دارند که در یک حوزه شناختی خاص از انسان برتر هستند، مانند برنامه شطرنج فریتز. با این حال، هیچ برنامه بسیار هوشمندی در حال حاضر وجود ندارد که در هر زمینه از انسان برتر باشد.

هدف از ASI فراتر رفتن از ظرفیت شناختی انسان است که توسط محدودیت‌های شیمیایی و بیولوژیکی مغز انسان محدود شده است. ASI در بسیاری از زمینه‌ها از جمله علم، امور مالی، تجارت، مراقبت‌های بهداشتی، کشاورزی و سیاست کاربرد خواهد داشت. با این حال، توسعه‌دهندگان و محققان هنوز قابلیت‌های ASI را نشان نداده‌اند. بسیاری از کارشناسان نسبت به وجود آن تردید دارند. کارشناسان همچنین نگرانی‌هایی را در مورد اینکه این فناوری می‌تواند تهدیدی برای بشریت باشد، ابراز کرده‌اند.

ایجاد آینده نظری ابرکامپیوترهای بسیار هوشمند و سایر سیستم‌ها گاهی اوقات به عنوان تکینگی تکنولوژیکی شناخته می‌شود. در این سناریو، یکی از نتایج احتمالی، افزودن هوش مصنوعی فوق‌العاده به مغز انسان است.

چگونه به هوش مصنوعی فراانسانی دست یابیم؟

ایجاد ASI موضوعی بسیار نظری و پیچیده است. از آنجایی که هنوز به آن دست نیافته‌ایم، محققان هوش مصنوعی دقیقاً نمی‌دانند که ASI چگونه ساخته خواهد شد. ایجاد آن مستلزم پیشرفت‌های قابل توجهی در فناوری هوش مصنوعی و همچنین دستیابی به AGI است. با این حال، بسیاری از محققان معتقدند که ایجاد ASI اجتناب‌ناپذیر است.

ایجاد ASI به نوآوری مداوم در قابلیت‌های هوش مصنوعی موجود در فناوری‌های زیر بستگی دارد:

مدل‌های زبانی بزرگ. این مدل‌های زبانی از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تقلید زبان طبیعی انسان استفاده می‌کنند. مدل‌هایی مانند ChatGPT از OpenAI و Google BERT می‌توانند داده‌های متنی را خلاصه کنند، با انسان‌ها گفتگو کنند، مقاله‌ها تولید کنند و از طریق دستورات ساده، تجسم ایجاد کنند. ASI برای گفتگو و تولید محتوا به این نوع مدل‌ها نیاز خواهد داشت.

هوش مصنوعی چندوجهی. مدل‌های یادگیری عمیق مانند NLP، بینایی کامپیوتر و مدل‌های صوتی فقط به یک نوع داده نگاشت می‌شوند. برنامه‌های هوش مصنوعی چندوجهی انواع مختلفی از داده‌ها مانند بصری، متن، گفتار و غیره را ترکیب می‌کنند. به عنوان مثال، فناوری OpenAI می‌تواند بر اساس دستورات متنی کاربر، تصاویر تولید کند. ASI باید بتواند تمام حالت‌ها را ترکیب کند.

شبکه‌های عصبی. شبکه‌های عصبی نوعی نرم‌افزار یادگیری عمیق هستند که بر اساس عملکرد نورون‌ها در مغز انسان ساخته شده‌اند. این شبکه‌ها چندین عملکرد را به صورت موازی یا در لایه‌های مرتب پردازش و انجام می‌دهند. با تقلید از عملکرد مغز انسان، محققان هوش مصنوعی امیدوارند در نهایت به قابلیت‌های شناختی انسان دست یابند و سپس از آن فراتر روند.

محاسبات نورومورفیک. این رویکرد از سخت‌افزاری استفاده می‌کند که بر اساس ساختارهای عصبی و سیناپسی مغز انسان ساخته شده است. کامپیوترهای نورومورفیک قدرت محاسباتی بیشتری نسبت به کامپیوترهای سنتی و شبکه‌های عصبی تولید می‌کنند. آنها همچنین می‌توانند داده‌ها را در همان نورون پردازش و ذخیره کنند، به جای اینکه به مناطق جداگانه‌ای برای هر کدام نیاز داشته باشند. بسیاری از محققان معتقدند که قدرت محاسباتی، انعطاف‌پذیری و تحمل خطا در محاسبات نورومورفیک، آن را به یک نقش مهم در سیستم‌های هوش مصنوعی آینده تبدیل می‌کند.

الگوریتم‌های تکاملی (EA). این الگوریتم‌ها بر اساس انتخاب طبیعی و تکامل داروین مدل‌سازی شده‌اند. در رابطه با ASI، یک رویکرد EA شامل تولید تعداد زیادی سیستم هوش مصنوعی و انتخاب بهترین مدل‌ها برای ادامه به نسل بعدی خواهد بود. این سیستم‌ها قابلیت‌ها و عملکرد خود را بین هر دوره انتخاب بهبود می‌بخشند و هدف نهایی تکامل به ASI از طریق رقابت است.

برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی. برنامه‌نویسی تولید شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است روزی به پیشرفت در تولید کد هوشمند منجر شود و این حوزه و ظرفیت‌های هوش مصنوعی را حتی بیشتر پیش ببرد.

پنج عنصر مهم در پردازش زبان طبیعی وجود دارد.

اختراعات تولید شده توسط هوش مصنوعی. مانند برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی، اینها اختراعاتی هستند که توسط سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد شده‌اند. محققان امیدوارند که سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌تر، اختراعات منحصر به فرد، مفید و خلاقانه‌ای را پیشنهاد کنند که قابلیت‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشد.

ادغام. بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی موجود ایزوله هستند و هنوز در یکدیگر ادغام نشده‌اند. در نهایت، قابلیت‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های یکپارچه همگرا خواهند شد. این امر برای دستیابی به ASI ضروری است.

شبیه‌سازی کل مغز. که به عنوان بارگذاری ذهن نیز شناخته می‌شود، این روش شامل اسکن کل ساختار مغز انسان و ترسیم اتصالات عصبی دقیق آن است. هدف ایجاد یک کپی دیجیتالی از مغز با قابلیت‌های انسانی است.

کاشت مغز و ذهن‌های جمعی. این روش شامل استفاده از فناوری‌های پوشیدنی، مانند Neuralink شرکت ایلان ماسک است که در حال توسعه ایمپلنت‌های مغزی برای انسان است. این تراشه‌ها به صورت جراحی در مغز انسان کاشته می‌شوند و با ساختار مغز ادغام شده و زمینه‌هایی مانند عملکرد، شناخت، هوش و خلاقیت را بهبود می‌بخشند. این رویکرد از طریق یک تکینگی با انسان‌ها به هوش مصنوعی فوق‌العاده دست می‌یابد.

مزایای هوش مصنوعی فراانسانی چیست؟

محققان و دانشمندان حدس می‌زنند که مزایا می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

بهبود حل مسئله. ASI قادر خواهد بود داده‌های بسیار بیشتری نسبت به انسان را با سرعت و دقت بیشتری پردازش و تجزیه و تحلیل کند. تصمیمات بهتری خواهد گرفت و مشکلات پیچیده را در بسیاری از زمینه‌های مطالعه و صنایع، از جمله سیاست، تحقیقات علمی، مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی حل خواهد کرد.

کارآمدتر و پربازده‌تر. هوش مصنوعی فوق‌العاده وظایفی را که در حال حاضر توسط انسان‌ها انجام می‌شود، خودکار می‌کند، از حل مسائل ریاضی گرفته تا خنثی کردن بمب. همچنین مزایای هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشد و منجر به کاهش خطاهای انسانی و افزایش ایمنی، امنیت، بهره‌وری و کارایی می‌شود.

در دسترس بودن 24/7. این سیستم‌ها در هر زمان از شبانه‌روز و حتی در تعطیلات برای استفاده در دسترس خواهند بود، بر خلاف انسان‌ها.

نوآوری و پیشرفت. کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که ASI خلاق‌تر از انسان باشد. این سیستم‌ها قادر خواهند بود راه‌حل‌هایی برای مشکلاتی ارائه دهند که انسان حتی نمی‌تواند به آن‌ها فکر کند و در هر زمینه‌ای از انسان پیشی بگیرند و منجر به بهبود کیفیت زندگی انسان شوند. این شامل درک بهتر از فیزیک جهان، حل چالش‌های فنی سفر بین ستاره‌ای و کلنی‌های مریخ، کشف درمان‌ها و درمان‌های جدید برای بیماری‌ها و طولانی‌تر کردن عمر انسان است.

طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مسئولانه برای آینده این فناوری بسیار مهم است. این هفت عنصر بخش مهمی از فرآیند طراحی هستند.

آیا هوش مصنوعی فراانسانی خطرناک است؟

دانشمندان در مورد خطرات مرتبط با توسعه ASI هشدار می‌دهند:

غیرقابل پیش‌بینی بودن و از دست دادن کنترل. از آنجایی که یک سیستم ASI قابلیت‌هایی فراتر از انسان خواهد داشت، ممکن است به گونه‌ای رفتار و عمل کند که انسان نتواند آن را پیش‌بینی یا درک کند. این سیستم‌ها همچنین می‌توانند خود را بهبود بخشند و اصلاح کنند، به این معنی که ممکن است فناوری خود را به روش‌هایی تغییر دهند که انسان نتواند آن را درک یا کنترل کند. توانایی‌های شناختی برتر ASI می‌تواند خطرات وجودی برای انسان ایجاد کند، مانند اینکه سیستمی کنترل سلاح‌های هسته‌ای را به دست گیرد و انسان یا تمام حیات روی زمین را از بین ببرد.

بیکاری. ASI بسیاری از مشاغل انسانی را خودکار می‌کند و احتمالاً منجر به بیکاری در میان گروه‌های بزرگی از کارگران و همچنین ایجاد آشفتگی‌های اقتصادی و سیاسی می‌شود.

سلاح‌سازی. قابلیت‌های ASI می‌تواند قدرت تخریبی سلاح‌های نظامی و جنگ را به طور قابل توجهی افزایش دهد. امنیت سایبری، برنامه‌نویسی و نفوذ سیاسی فعال‌شده توسط ASI می‌تواند به روش‌هایی تکامل یابد که بر انسان تأثیر منفی بگذارد. علاوه بر این، دولت‌ها، شرکت‌ها و سایر سازمان‌های بدخواه می‌توانند از این فناوری برای اهدافی که به بشریت آسیب می‌رساند، مانند جمع‌آوری مقادیر زیادی از داده‌های شخصی یا تداوم تعصبات و تبعیض از طریق الگوریتم‌های مغرضانه استفاده کنند.

اخلاق و معنویت. برنامه‌ریزی یک سیستم ASI با اخلاق و معنویت می‌تواند پیچیده باشد، زیرا بشریت هرگز به طور جمعی بر یک مجموعه از کدها یا اصول اخلاقی توافق نکرده است. یک سیستم ASI برنامه‌ریزی نشده به درستی که مسئول مراقبت‌های بهداشتی یا تصمیم‌گیری‌های سیاسی است، می‌تواند اثرات منفی بر انسان داشته باشد. همچنین سؤالات اخلاقی در مورد اینکه آیا یک سیستم ASI غیرانسانی باید اختیار تصمیم‌گیری را بر انسان داشته باشد، مطرح شده است.

نمونه‌هایی از ASI

ASI هنوز نظری است، بنابراین هیچ نمونه واقعی از ماشین‌های بسیار هوشمند وجود ندارد. نمونه‌هایی در داستان‌های علمی تخیلی از هوش ماشینی شامل شخصیت ربات R2D2 در فیلم جنگ ستارگان است که می‌تواند چندین عملیات فنی فراتر از توانایی‌های انسان انجام دهد. برنامه کامپیوتری HAL از فیلم 2001: A Space Odyssey اثر استنلی کوبریک می‌تواند عملکرد یک سفینه فضایی بین ستاره‌ای کامل را کنترل کند.

نمونه‌های واقعی از سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌توانند به عنوان مبنایی برای سیستم‌های ASI آینده مورد استفاده قرار گیرند عبارتند از:

دستیارهای شخصی با تشخیص گفتار طبیعی، مانند Siri از اپل و Alexa از آمازون.

الگوریتم‌های توصیه یادگیری ماشین، مانند الگوریتم‌هایی که نتفلیکس برای پیشنهاد برنامه‌ها و فیلم‌های جدید بر اساس سابقه مشاهده و جستجوی کاربر استفاده می‌کند.

خودروهای خودران، مانند تسلا.

ابزارهای یادگیری ماشین که به پزشکان در تشخیص و درمان کمک می‌کنند.

بهره‌وری و بهبود کارایی از جمله مزایای کلیدی استفاده از هوش مصنوعی در کاربردهای تجاری است.

تفاوت بین هوش مصنوعی، AGI و ASI چیست؟

ASI اغلب با هوش مصنوعی و AGI مقایسه می‌شود، اما تفاوت‌های کلیدی متعددی وجود دارد.

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با ویژگی‌های زیر تعریف می‌شود:

به عنوان هوش مصنوعی محدود یا ضعیف توصیف می‌شود که هدف خاصی را دنبال می‌کند.
وجود دارد و قابل استفاده است.
شامل طیف وسیعی از ماشین‌ها، سیستم‌ها و تکنیک‌هایی است که می‌تواند وظایفی را که به هوش سطح انسانی نیاز دارد انجام دهد.
برای اهداف خاصی طراحی شده است، مانند حل مسائل و انجام وظایف خاص مانند ارائه ترجمه. این فاقد قابلیت‌های هوش عمومی مغز انسان است.
برای ایجاد الگوریتم‌های یادگیری ماشین به سخت‌افزار و نرم‌افزار تخصصی نیاز دارد.
مدل‌های رایج که در آن از هوش مصنوعی استفاده می‌شود شامل شبکه‌های عصبی مصنوعی، NLP، تشخیص گفتار، بینایی ماشین، رباتیک و ناوبری است.
برنامه‌های فعلی شامل چت‌بات‌ها، مترجم‌ها، دستیارهای مجازی، سیستم‌های خبره و خودروهای خودران است.

AGI

AGI با ویژگی‌های زیر تعریف می‌شود:

اغلب به عنوان هوش مصنوعی قوی شناخته می‌شود.
هنوز به آن دست نیافته‌ایم.
هدف آن فعال کردن ماشین‌ها برای انجام هر وظیفه‌ای است که به توانایی‌های شناختی یک انسان نیاز دارد.
دارای قابلیت‌های چندگانه انسانی و همچنین خودآگاهی، تصمیم‌گیری، حل مسئله، آگاهی، مهارت‌های اجتماعی، ناوبری، مهارت‌های حرکتی ظریف، درک حسی و درک زبان طبیعی است.
محققان هوش مصنوعی معتقدند که این گام ضروری بعدی برای دستیابی به ASI است.

ASI

ASI با ویژگی‌های زیر تعریف می‌شود:

اغلب به عنوان هوش مصنوعی قوی شناخته می‌شود.
هنوز به آن دست نیافته‌ایم.
هدف از طراحی ASI فراتر رفتن از تقلید ساده مغز است و در عوض انجام هر عملکرد شناختی بهتر از یک انسان است. ASI می‌تواند مشکلات فنی و علمی دشواری را که انسان حل نکرده است حل کند و تقریباً هر چیزی را اختراع و کشف کند.
ASI تمام قابلیت‌های AGI و انسان‌ها را به همراه ظرفیت خودبهبودی، مانند توانایی بهبود هوش خود خواهد داشت.
ASI به پیشرفت‌های قابل توجهی در علوم کامپیوتر، فناوری ابررایانه‌ای و نسل بعدی هوش مصنوعی نیاز دارد.
برخی از کارشناسان معتقدند که ASI یک خطر وجودی برای بشریت است و در صورت عدم تنظیم مناسب می‌تواند به فاجعه جهانی منجر شود.

ttgt
فناوری هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در کاربردهای تجاری رایج می‌شود. مزایای کلیدی هوش مصنوعی برای تجارت را کشف کنید.

آخرین به‌روزرسانی در نوامبر 2023

ادامه خواندن درباره هوش مصنوعی فراانسانی (ASI)

انواع اصلی هوش مصنوعی: توضیح داده شد
راهنمای هوش مصنوعی در سازمان
مهندسان هوش مصنوعی: چه کاری انجام می‌دهند و چگونه می‌توان به آن‌ها تبدیل شد
نمونه‌هایی از هوش مصنوعی در خدمات مشتری
آینده هوش مصنوعی: چه انتظاری باید از 5 سال آینده داشته باشیم

تحقیق عمیق‌تر در مورد پلتفرم‌های هوش مصنوعی

##### دیدگاهی از آینده هوش مصنوعی که ممکن است شامل انسان نشود توسط: شان سوتنر
##### هوش مصنوعی عمومی (AGI) چیست؟ توسط: کامرون هاشمی‌پور
##### فراتر از بدبینی هوش مصنوعی: پیمایش تبلیغات در مقابل واقعیت در خطر هوش مصنوعی توسط: الیویا ویزبی
##### هوش مصنوعی (AI) چیست؟ همه چیزهایی که باید بدانید توسط: نیکول لاسکوفسکی


هوش مصنوعی فراانسانی (ASI) اصطلاحی است که برای توصیف یک شکل فرضی از هوش مصنوعی خودمختار و خودآگاه استفاده می‌شود که از هوش انسان پیشی می‌گیرد.
این ماشین‌ها دارای استدلال، تصمیم‌گیری و توانایی‌های حل مسئله بسیار پیشرفته‌ای خواهند بود که فراتر از توانایی‌های خلاقانه یا منطقی هر انسان است.
چنین راه حل‌هایی می‌توانند در تقریباً هر زمینه‌ای مورد استفاده قرار گیرند، با این توانایی که داده‌های زیادی را پردازش کرده و در زمینه‌هایی مانند ریاضیات، علم، فناوری، پزشکی و حتی هنر نوآوری کرده و مشکلات را حل کنند.
چگونه هوش مصنوعی فراانسانی ایجاد کنیم؟
در این مرحله، دستیابی به هوش مصنوعی فراانسانی مستلزم پیشرفت‌های قابل توجهی در تحقیقات هوش مصنوعی خواهد بود. به طور خاص، محققان ابتدا باید هوش مصنوعی عمومی (AGI) ایجاد کنند.
AGI نوعی هوش مصنوعی است که می‌تواند بسیاری از وظایف را در سطحی مشابه انسان انجام دهد. در مقابل، تعریف هوش مصنوعی فراانسانی، سیستمی هوش مصنوعی را توصیف می‌کند که در تقریباً تمام وظایف از توانایی‌های انسان پیشی می‌گیرد.
در حال حاضر، هیچ نمونه‌ای از AGI برای اشاره وجود ندارد. نزدیک‌ترین چیزی که محققان تا به امروز در تصورات عمومی به آن دست یافته‌اند، ایجاد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند ChatGPT است که می‌تواند زبان طبیعی انسان را تجزیه و تحلیل کرده و به آن پاسخ دهد.
با این حال، این سیستم‌ها به بهترین شکل به عنوان هوش مصنوعی ضعیف توصیف می‌شوند، زیرا در حالی که در انجام وظایف فردی عالی هستند، خودآگاه نیستند و توانایی تفکر و حل مسئله به طور کلی را ندارند.
به عنوان مثال، ChatGPT برای تجزیه و تحلیل الگوها در زبان طبیعی و پیش‌بینی توالی کلماتی که بهترین پاسخ را به درخواست کاربر ارائه می‌دهند، طراحی شده است. این سیستم به روشی که یک انسان فکر می‌کند، پاسخی را در نظر نمی‌گیرد.
در این حس، برای ایجاد هوش مصنوعی فراانسانی، محققان ابتدا باید یک شبکه عصبی بسازند که به اندازه کافی پیچیده باشد تا تفکر انسان را تقلید کند. هنگامی که این کار انجام شد، می‌توانند شروع به قدرتمندتر کردن آن شبکه کنند.
نمونه‌هایی از هوش مصنوعی فراانسانی (ASI)
با توجه به اینکه ASI یک مفهوم نظری است، تنها نمونه‌های این نوع هوش مصنوعی در رمان‌ها و فیلم‌های داستانی یافت می‌شوند.
در هر صورت، برخی از مشهورترین نمونه‌های ASI به شرح زیر هستند:

هال 9000: این دستیار هوش مصنوعی بدنام در فیلم 2001: یک ادیسه فضایی (بر اساس مجموعه ادیسه فضایی آرتور سی. کلارک) است که سیستم‌های سفینه فضایی Discovery One را کنترل می‌کند.
J.A.R.V.I.S: این یک دستیار مجازی است که توسط شخصیت داستانی تونی استارک ایجاد شده و در دنیای سینمایی مارول (از جمله مرد آهنی، مجموعه فیلم‌های انتقام‌جویان) به نمایش درآمده است که می‌تواند وظایف مختلفی را انجام دهد، از جمله هدایت لباس مرد آهنی.
MU-TH-UR 6000: MU-TH-UR 6000 یا مادر یک راه حل هوش مصنوعی داستانی است که در فیلم بیگانگان (Alien) ریدلی اسکات به نمایش درآمده است که سیستم‌های خلبان خودکار و عملیاتی یک سفینه فضایی به نام Nostromo را بر عهده دارد.
Allied Mastercomputer (AM): AM یک ابررایانه است که در داستان علمی تخیلی "من دهانی ندارم و باید فریاد بزنم" نوشته هارلان الیسون به نمایش درآمده است، که یک راه حل هوش مصنوعی است که از سازندگان خود متنفر است و سعی می‌کند خشم خود را بر بشریت تخلیه کند.

هر یک از این نمونه‌ها را می‌توان نوعی ASI در نظر گرفت زیرا به دانش و توانایی‌هایی فراتر از انسان دسترسی داشتند.
ویژگی‌های ASI

یک راه حل ASI دارای تعدادی ویژگی و فناوری اصلی خواهد بود. برخی از این موارد به شرح زیر است:
ویژگی‌ها و فناوری‌ها توضیحاتشبکه عصبییک راه حل ASI دارای یک شبکه عصبی پیچیده خواهد بود که به عنوان یک نسخه بسیار قدرتمند از مغز انسان عمل می‌کند.مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)ASI همچنین از LLM برای تقویت پردازش زبان طبیعی (NLP) و قابلیت‌های تولید زبان طبیعی (NLG) استفاده می‌کند تا بتواند با کاربران انسانی ارتباط برقرار کند.پشتیبانی چندوجهی هوش مصنوعی فراانسانی نیز باید بتواند به انواع مختلف ورودی، از جمله متن، تصاویر، صدا و ویدئو پاسخ دهد تا بتواند محیط اطراف خود را درک کند.اختراعات و برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعیراه حل‌های ASI همچنین این توانایی را خواهند داشت که اختراعات و کدهای خود را ایجاد کنند و راه حل‌های جدیدی را بدون دخالت انسان توسعه دهند.
مزایای هوش مصنوعی فراانسانی
توسعه هوش مصنوعی فراانسانی مزایای قابل توجهی را برای جامعه فراهم می‌کند. این موارد شامل:

حل مسئله بهبود یافته: توانایی هوش مصنوعی فراانسانی برای پردازش و حل مسائل پیچیده با سرعت بالا می‌تواند برای ایجاد راه حل‌های جدید در زمینه‌های پیشرفته مانند سفر فضایی و مراقبت‌های بهداشتی که فراتر از توانایی‌های انسان برای رسیدگی به آنها است، استفاده شود.
اتوماسیون و کارایی: یک هوش مصنوعی فراانسانی می‌تواند طیف گسترده‌ای از وظایف را که برای کاربران انسانی خسته‌کننده یا حتی خطرناک هستند، از وظایف روزمره مانند ورود داده، تولید و وظایف لجستیکی تا موارد استفاده خطرناک‌تر مانند خنثی‌سازی بمب، خودکار کند.
احتمال خطای کمتر: انسان‌ها اشتباه می‌کنند، اما یک ابررایانه توسعه یافته این کار را نمی‌کند. این امر به ویژه هنگام انجام وظایف روزمره مانند ورود داده و تکمیل فرم‌ها مفید خواهد بود، اما حتی می‌تواند به تشخیص دقیق بیماران و کشف گزینه‌های درمانی موثر نیز گسترش یابد.
در دسترس بودن 24/7: بر خلاف انسان‌ها، کامپیوترها نیازی به خواب ندارند. این بدان معناست که یک ابررایانه پس از ASI در دسترس خواهد بود تا وظایف را 24/7 تکمیل کند.

معایب هوش مصنوعی فراانسانی
در حالی که هوش مصنوعی فراانسانی می‌تواند تأثیر مثبتی بر جامعه داشته باشد، پتانسیل تأثیرات منفی قابل توجهی نیز وجود دارد. این موارد شامل:

عدم کنترل: قدرت و پیچیدگی عظیم یک سیستم هوش مصنوعی، درک یا کنترل آن را برای کاربران انسانی دشوار می‌کند.
باز کردن در به خطر وجودی: این احتمال وجود دارد که ASI به طور مستقل انسان‌ها را به عنوان یک تهدید درک کند و تصمیم بگیرد زندگی انسان را روی زمین پایان دهد (نامشخص است که آیا می‌توان از این امر جلوگیری کرد و آیا کنترل‌هایی وجود دارد که بتواند این سیستم‌ها را با ارزش‌های انسانی هماهنگ کند).
بیکاری گسترده: ASI می‌تواند به طور بالقوه میلیون‌ها شغل را صرفاً با خودکار کردن وظایف دستی روزمره از بین ببرد. اگر مشاغل جدیدی ایجاد نشود، این امر می‌تواند به شدت به معیشت مردم در سراسر جهان آسیب برساند.
پتانسیل جنگ سایبری: این پتانسیل وجود دارد که دولت‌های سرکش به دنبال توسعه و تسلیح راه حل‌های ASI خود برای درگیر شدن در جنگ سایبری بسیار مخرب علیه سایر کشورها باشند.
چالش‌های اخلاقی: توسعه یک هوش مصنوعی فراانسانی سؤالات اخلاقی در مورد انواع تعصبات و پیش‌داوری‌هایی که بر اساس آن آموزش داده می‌شود، ایجاد می‌کند. گروه‌ها و فرهنگ‌های مختلف مجموعه‌های ارزشی متفاوتی دارند - بنابراین آیا ASI به این دیدگاه‌ها احترام می‌گذارد یا به سادگی آنها را در تصمیم‌گیری خود نادیده می‌گیرد؟

نتیجه‌گیری
در حال حاضر، هوش مصنوعی فراانسانی هنوز یک مفهوم دور از دسترس است، اما با پیشرفت هوش مصنوعی، ممکن است شاهد ظهور چنین سیستم‌هایی باشیم - به ویژه اگر AGI به واقعیت بپیوندد.
تا آن زمان، جامعه راه زیادی برای درک و رسیدگی به خطرات ناشی از هوش مصنوعی ضعیف دارد.
پرسش‌های متداول
هوش مصنوعی فراانسانی چیست؟
آیا انسان‌ها می‌توانند با هوش مصنوعی فراانسانی ادغام شوند؟
چگونه هوش مصنوعی فراانسانی ایجاد کنیم؟
ضریب هوشی هوش مصنوعی فراانسانی چقدر است؟
منابع


هوش مصنوعی فراانسانی (ASI) به عنوان نوعی هوش مصنوعی تعریف می‌شود که با نشان دادن مهارت‌های شناختی و توسعه مهارت‌های تفکر مستقل، قادر به فراتر رفتن از هوش انسان است. این مقاله مبانی ASI، تهدیدها و مزایای بالقوه سیستم‌های هوش مصنوعی فراانسانی و پنج روند کلیدی برای پیشرفت‌های هوش مصنوعی فراانسانی در سال 2022 را توضیح می‌دهد.

هوش مصنوعی فراانسانی چیست؟
هوش مصنوعی فراانسانی (ASI) نوعی هوش مصنوعی است که با نشان دادن مهارت‌های شناختی و توسعه مهارت‌های تفکر مستقل، قادر به فراتر رفتن از هوش انسان است.
هوش مصنوعی فراانسانی که با نام هوش مصنوعی برتر نیز شناخته می‌شود، پیشرفته‌ترین، قدرتمندترین و هوشمندترین نوع هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود که از هوش برخی از درخشان‌ترین ذهن‌ها، مانند آلبرت اینشتین، فراتر می‌رود.

قابلیت‌های انسانی‌مانند هوش مصنوعی فراانسانی
ماشین‌هایی با هوش فراانسانی خودآگاه هستند و می‌توانند به انتزاع‌ها و تفسیرهایی فکر کنند که انسان قادر به آن نیست. این به این دلیل است که توانایی تفکر مغز انسان محدود به مجموعه‌ای از چند میلیارد نورون است. علاوه بر بازسازی هوش رفتاری چندوجهی انسان، ASI همچنین می‌تواند احساسات و تجربیات انسانی را درک و تفسیر کند. ASI درک عاطفی، باورها و خواسته‌های خود را بر اساس قابلیت درک هوش مصنوعی توسعه می‌دهد.
ASI در تقریباً تمام حوزه‌های مورد علاقه انسان، خواه ریاضیات، علم، هنر، ورزش، پزشکی، بازاریابی یا حتی روابط عاطفی، کاربرد دارد. یک سیستم ASI می‌تواند تمام کارهایی را که انسان‌ها می‌توانند انجام دهند، از تعریف یک قضیه ریاضی جدید برای یک مسئله تا کاوش در قوانین فیزیک در حین سفر به فضا، انجام دهد.
سیستم‌های ASI می‌توانند به سرعت شرایط را درک، تجزیه و تحلیل و پردازش کنند تا اقدامات را تحریک کنند. در نتیجه، انتظار می‌رود قابلیت‌های تصمیم‌گیری و حل مسئله ماشین‌های فوق‌هوشمند دقیق‌تر از انسان باشد.
در حال حاضر، هوش فراانسانی بیشتر یک احتمال نظری تا یک واقعیت عملی است، زیرا بیشتر توسعه‌های امروز در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی به سمت هوش مصنوعی محدود (ANI) متمایل است. این بدان معناست که برنامه‌های هوش مصنوعی برای حل فقط مشکلات خاص طراحی شده‌اند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی به عنوان الگوریتم‌ها از نتایج یاد می‌گیرند تا تکرار کنند و خود را بهبود بخشند، چنین برنامه‌هایی را بیشتر پیش می‌برند. بنابراین، چنین الگوریتم‌هایی داده‌ها را مؤثرتر از نسخه‌های قبلی هوش مصنوعی پردازش می‌کنند. با این حال، با وجود پیشرفت‌ها در شبکه‌های عصبی، این مدل‌ها فقط می‌توانند مشکلات پیش رو را حل کنند، بر خلاف هوش انسان.
مهندسان، محققان و متخصصان هوش مصنوعی در حال توسعه فناوری و ماشین‌هایی با هوش مصنوعی عمومی (AGI) هستند که انتظار می‌رود راه را برای توسعه ASI هموار کند. اگرچه پیشرفت‌های قابل توجهی در این زمینه وجود داشته است، مانند ابررایانه واتسون IBM و سیری اپل، کامپیوترهای امروزی نمی‌توانند به طور کامل توانایی‌های شناختی و قابلیت‌های یک انسان متوسط را شبیه‌سازی و به دست آورند.

بیشتر بدانید: هوش مصنوعی عمومی (AI) چیست؟ تعریف، چالش‌ها و روندها

ویژگی‌های معمول ASI
بزرگان هوش مصنوعی هنوز در مورد پیشرفت و پایداری ASI در دراز مدت تردید دارند. طبق یک مطالعه اخیر منتشر شده در مجله تحقیقات هوش مصنوعی در ژانویه 2021، محققان از موسسات برجسته مانند موسسه ماکس پلانک به این نتیجه رسیدند که تقریباً غیرممکن است که انسان‌ها بتوانند هوش مصنوعی برتر را مهار کنند.
تیم تحقیقاتی پیشرفت‌های اخیر در یادگیری ماشین، قابلیت‌های محاسباتی و الگوریتم‌های خودآگاه را بررسی کرد تا پتانسیل واقعی هوش مصنوعی فوق‌هوشمند را ترسیم کند. سپس آنها آزمایش‌هایی را برای آزمایش سیستم در برابر برخی قضایای شناخته شده انجام دادند تا در صورت امکان، امکان مهار آن را ارزیابی کنند.
با این حال، اگر به دست آید، هوش فراانسانی دوران جدیدی را در فناوری رقم خواهد زد که پتانسیل آغاز یک انقلاب صنعتی دیگر با سرعتی شگفت‌انگیز را دارد. برخی از ویژگی‌های معمول ASI که آن را از سایر فناوری‌ها و اشکال هوش متمایز می‌کند عبارتند از:

ASI یکی از بهترین و احتمالاً آخرین اختراعاتی خواهد بود که انسان‌ها تا به حال نیاز به ساخت آن دارند، زیرا به طور مداوم تکامل می‌یابد تا هوشمندتر شود.
هوش مصنوعی فراانسانی پیشرفت‌های فناوری را در زمینه‌های مختلف مانند برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، تحقیقات فضایی، کشف و توسعه داروها، آکادمیک و بسیاری دیگر تسریع می‌کند.
ASI ممکن است بیشتر پیشرفت کند و اشکال پیشرفته‌تری از هوش مصنوعی فراانسانی را توسعه دهد که حتی امکان کپی‌برداری از ذهن‌های مصنوعی را فراهم کند.
ASI در آینده ممکن است منجر به تکینگی فناوری شود.

بیشتر بدانید: 10 صنعتی که هوش مصنوعی تا سال 2030 بیشترین اختلال را در آنها ایجاد می‌کند.

تهدیدهای بالقوه سیستم‌های هوش مصنوعی فراانسانی
در حالی که هوش مصنوعی فراانسانی پیروان و حامیان بسیاری دارد، بسیاری از نظریه‌پردازان و محققان فناوری در مورد ایده برتری ماشین‌ها بر هوش انسان هشدار داده‌اند. آنها معتقدند که چنین شکل پیشرفته‌ای از هوش می‌تواند منجر به یک فاجعه جهانی شود، همانطور که در چندین فیلم هالیوودی مانند Star Trek و Matrix نشان داده شده است. علاوه بر این، حتی متخصصان فناوری مانند بیل گیتس و ایلان ماسک نیز از ASI وحشت دارند و آن را تهدیدی برای بشریت می‌دانند.

در اینجا برخی از تهدیدهای بالقوه هوش مصنوعی فراانسانی آورده شده است.

تهدیدهای بالقوه هوش مصنوعی فراانسانی
1. از دست دادن کنترل و درک
یکی از خطرات بالقوه هوش مصنوعی فراانسانی که توجه بسیاری از کارشناسان در سراسر جهان را به خود جلب کرده است، این است که سیستم‌های ASI می‌توانند از قدرت و قابلیت‌های خود برای انجام اقدامات پیش‌بینی نشده، عملکرد بهتر از هوش انسان و در نهایت غیرقابل توقف شدن استفاده کنند. علوم کامپیوتر پیشرفته، علوم شناختی، نانوتکنولوژی و شبیه‌سازی مغز، هوش ماشینی فراتر از انسان را به دست آورده‌اند.
اگر مشکلی در هر یک از این سیستم‌ها پیش بیاید، نمی‌توانیم آنها را مهار کنیم. علاوه بر این، پیش‌بینی پاسخ سیستم به درخواست‌های ما بسیار دشوار خواهد بود. از دست دادن کنترل و درک می‌تواند منجر به نابودی کامل نژاد انسان شود.
2. سلاح‌سازی هوش مصنوعی فراانسانی
امروزه، فکر کردن به این موضوع که سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار پیشرفته می‌توانند به طور بالقوه برای کنترل اجتماعی یا سلاح‌سازی استفاده شوند، منطقی به نظر می‌رسد. دولت‌های سراسر جهان در حال حاضر از هوش مصنوعی برای تقویت عملیات نظامی خود استفاده می‌کنند. با این حال، افزودن هوش مصنوعی آگاه و سلاح‌سازی شده می‌تواند تنها جنگ را به طور منفی تغییر دهد و تأثیر بگذارد.
علاوه بر این، اگر چنین سیستم‌هایی تنظیم نشوند، می‌توانند پیامدهای وخیمی داشته باشند. قابلیت‌های فوق‌العاده در برنامه‌نویسی، تحقیق و توسعه، برنامه‌ریزی استراتژیک، نفوذ اجتماعی و امنیت سایبری می‌تواند خودتکامل یابد و موقعیت‌هایی را اتخاذ کند که می‌تواند برای انسان‌ها مضر باشد.
3. عدم همسویی اهداف انسان و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی فراانسانی می‌تواند به نفع ما برنامه‌ریزی شود. با این حال، احتمال غیرصفر وجود دارد که هوش مصنوعی فراانسانی یک روش مخرب برای دستیابی به اهداف خود ایجاد کند. چنین وضعیتی ممکن است زمانی رخ دهد که ما در همسویی اهداف هوش مصنوعی خود شکست بخوریم. به عنوان مثال، اگر به یک ماشین هوشمند دستور دهید که شما را با سرعت ممکن به فرودگاه برساند، ممکن است شما را به مقصد برساند، اما ممکن است از مسیر خود برای رعایت محدودیت زمانی استفاده کند.
به طور مشابه، اگر یک سیستم هوش مصنوعی فراانسانی به یک پروژه مهندسی ژئوفیزیکی حیاتی اختصاص داده شود، ممکن است در حین تکمیل پروژه، کل اکوسیستم را مختل کند. علاوه بر این، هر تلاشی از سوی انسان برای متوقف کردن سیستم هوش مصنوعی فراانسانی ممکن است توسط آن به عنوان تهدیدی برای دستیابی به اهداف خود تلقی شود، که وضعیت ایده‌آلی نخواهد بود.
4. هوش مصنوعی فراانسانی بدخواهانه
توسعه ایمن و موفقیت‌آمیز AGI و هوش مصنوعی فراانسانی می‌تواند با آموزش جنبه‌های اخلاق انسانی به آن تضمین شود. با این حال، سیستم‌های ASI می‌توانند توسط دولت‌ها، شرکت‌ها و حتی جامعه‌شناسان به دلایل مختلف، مانند سرکوب گروه‌های خاصی از جامعه، مورد سوء استفاده قرار گیرند. بنابراین، هوش مصنوعی فراانسانی در دست افراد نادرست می‌تواند ویرانگر باشد.
5. خطر حملات هسته‌ای
با ASI، سلاح‌ها، پهپادها و ربات‌های خودکار می‌توانند قدرت قابل توجهی به دست آورند. خطر حملات هسته‌ای یکی دیگر از تهدیدهای بالقوه هوش مصنوعی فراانسانی است. کشور‌های دشمن می‌توانند با سلاح‌های هسته‌ای پیشرفته و خودکار به کشورهایی که در AGI یا هوش مصنوعی فراانسانی برتری فناوری دارند، حمله کنند و در نهایت منجر به نابودی شوند.
6. پیامدهای اخلاقی
سیستم‌های هوش مصنوعی فوق‌هوشمند با مجموعه‌ای از ملاحظات اخلاقی از پیش تعیین‌شده برنامه‌ریزی می‌شوند. مشکل این است که بشریت هرگز بر یک کد اخلاقی استاندارد به توافق نرسیده است و فاقد یک نظریه اخلاقی فراگیر است. در نتیجه، آموزش اخلاق و ارزش‌های انسانی به سیستم‌های ASI می‌تواند بسیار پیچیده باشد.
هوش مصنوعی فوق‌هوشمند می‌تواند پیامدهای اخلاقی جدی داشته باشد، به خصوص اگر هوش مصنوعی از هوش انسان فراتر رود اما با ارزش‌های اخلاقی که با جامعه انسانی مطابقت دارد، برنامه‌ریزی نشده باشد.

بیشتر بدانید: 10 الگوریتم رایج یادگیری ماشین

مزایای بالقوه هوش مصنوعی فراانسانی
هوش مصنوعی فراانسانی یک فناوری نوظهور است که استدلال، احساسات و تجربیات انسانی را در سیستم‌های هوش مصنوعی شبیه‌سازی می‌کند. اگرچه منتقدان همچنان در مورد خطرات وجودی هوش مصنوعی فراانسانی بحث می‌کنند، اما به نظر می‌رسد این فناوری بسیار مفید است، زیرا می‌تواند هر بخش حرفه‌ای را متحول کند.

مزایای بالقوه هوش مصنوعی فراانسانی
1. کاهش خطای انسانی
انسان‌ها مستعد اشتباه هستند. کامپیوترها یا ماشین‌ها، در صورت برنامه‌ریزی مناسب، می‌توانند به طور قابل توجهی موارد این اشتباهات را کاهش دهند. به عنوان مثال، به حوزه برنامه‌نویسی و توسعه فکر کنید. برنامه‌نویسی فرآیندی زمان‌بر و پرهزینه است که نیازمند تفکر منطقی، انتقادی و نوآورانه است.
برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان انسانی اغلب با خطاهای نحوی، منطقی، ریاضی و منابع مواجه می‌شوند. هوش مصنوعی فراانسانی می‌تواند در اینجا مفید باشد، زیرا می‌تواند به میلیون‌ها برنامه دسترسی داشته باشد، منطق را از داده‌های موجود ایجاد کند، برنامه‌ها را کامپایل و اشکال‌زدایی کند و در عین حال خطاهای برنامه‌نویسی را به حداقل برساند.
2. جایگزینی انسان برای انجام کارهای پرخطر
یکی از مهم‌ترین مزایای هوش مصنوعی فراانسانی این است که محدودیت‌های خطر انسان را می‌توان با استقرار ربات‌های فوق‌هوشمند برای انجام کارهای خطرناک برطرف کرد. اینها می‌توانند شامل خنثی کردن بمب، کاوش در عمیق‌ترین قسمت‌های اقیانوس‌ها، استخراج زغال سنگ و نفت یا حتی مقابله با پیامدهای بلایای طبیعی یا انسانی باشد.
به عنوان مثال، فاجعه هسته‌ای چرنوبیل که در سال 1986 رخ داد را در نظر بگیرید. در آن زمان، ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی هنوز اختراع نشده بودند. تشعشعات نیروگاه هسته‌ای آنقدر شدید بود که می‌توانست هر انسانی را که به هسته نزدیک شود، در عرض چند دقیقه بکشد. مقامات مجبور شدند از هلیکوپترها برای ریختن ماسه و بور از فاصله دور استفاده کنند.
با این حال، با پیشرفت‌های تکنولوژیکی قابل توجه، می‌توان ربات‌های فوق‌هوشمند را در چنین موقعیت‌هایی مستقر کرد که عملیات نجات بدون دخالت انسان انجام شود.
3. در دسترس بودن 24 ساعته در 7 روز هفته
اگرچه بیشتر انسان‌ها 6 تا 8 ساعت در روز کار می‌کنند، اما برای ریکاوری و آماده شدن برای کار روز بعد به زمان نیاز داریم. ما همچنین برای حفظ تعادل سالم بین کار و زندگی به تعطیلات هفتگی نیاز داریم. با این حال، با استفاده از هوش مصنوعی فراانسانی، می‌توانیم ماشین‌ها را برنامه‌ریزی کنیم تا بدون وقفه 24 ساعت در 7 روز هفته کار کنند.
به عنوان مثال، موسسات آموزشی دارای مراکز کمک‌رسانی هستند که روزانه چندین سوال دریافت می‌کنند. این می‌تواند به طور موثر با استفاده از هوش مصنوعی فراانسانی مدیریت شود و راه حل‌های خاصی را در تمام ساعات شبانه‌روز ارائه دهد. هوش مصنوعی فراانسانی همچنین می‌تواند جلسات مشاوره دانشجویی ذهنی را به موسسات آموزشی ارائه دهد.
4. کاوش در مرزهای جدید علم
هوش مصنوعی فراانسانی می‌تواند اکتشافات فضایی را تسهیل کند، زیرا چالش‌های فنی در توسعه یک شهر در مریخ، سفر بین ستاره‌ای و حتی سفر بین سیاره‌ای را می‌توان با قابلیت‌های حل مسئله سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته برطرف کرد.
با توانایی تفکر مستقل، هوش مصنوعی فراانسانی می‌تواند به طور موثر برای آزمایش و تخمین احتمالات موفقیت بسیاری از معادلات، نظریه‌ها، تحقیقات، پرتاب‌های موشک و ماموریت‌های فضایی استفاده شود. سازمان‌هایی مانند ناسا، اسپیس ایکس، ISRO و دیگران در حال حاضر از سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی و ابررایانه‌هایی مانند Pleiades برای گسترش تلاش‌های تحقیقات فضایی خود استفاده می‌کنند.
5. پیشرفت‌های پزشکی
توسعه هوش مصنوعی فراانسانی همچنین می‌تواند به طور قابل توجهی به بخش صنعت مراقبت‌های بهداشتی کمک کند. می‌تواند نقش مهمی در کشف دارو، توسعه واکسن و تحویل دارو داشته باشد. یک مقاله تحقیقاتی در سال 2020 توسط Nature، طراحی و استفاده از نانوبات‌های هوشمند کوچک شده برای تحویل داروهای داخل سلولی را نشان داد.
کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی برای تحویل واکسن و دارو در حال حاضر یک واقعیت است. علاوه بر این، با افزودن هوش مصنوعی آگاه، کشف و تحویل سویه‌های جدید داروها بسیار موثرتر خواهد شد.

بیشتر بدانید: چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر صنایع مالی، مراقبت‌های بهداشتی، منابع انسانی و بازاریابی است؟

5 روند کلیدی برای پیشرفت‌های هوش مصنوعی فراانسانی در سال 2022
پس از همه‌گیری، شاهد پذیرش شتاب‌گرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صنایع مختلف بوده‌ایم. علاوه بر این، اتوماسیون همراه با توسعه سخت‌افزار و نرم‌افزار هوش مصنوعی، بیشتر پوشش هوش مصنوعی فراانسانی را افزایش می‌دهد. اگرچه ASI هنوز در مراحل اولیه خود است، اما روندهای اخیر هوش مصنوعی تقریباً مطمئناً پایه و اساس سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته در آینده را فراهم می‌کند.

روندهای سال 2022 برای پیشرفت‌های هوش مصنوعی فراانسانی
1. توسعه مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
مدل‌های زبان از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های NLP برای پیش‌بینی وقوع یک دنباله از کلمات در یک جمله استفاده می‌کنند. چنین مدل‌هایی سیستم‌های تخصصی هستند که می‌توانند داده‌های متنی را خلاصه کنند و نمودارهای بصری را از آن متن‌ها ایجاد کنند.
مدل‌های LLM بر روی مجموعه‌های داده‌های عظیم آموزش داده می‌شوند. نمونه‌های محبوب LLM شامل GPT-2 و GPT-3 OpenAI و BERT گوگل است. به طور مشابه، Naver، یک شرکت کره‌ای، یک مدل زبان مبتنی بر هوش مصنوعی جامع کره‌ای، HyperCLOVA را ساخته است. این مدل‌ها می‌توانند مقاله‌های ساده بنویسند، ابزارهای مکالمه هوش مصنوعی نسل بعدی را توسعه دهند و حتی مدل‌های مالی پیچیده‌ای را برای شرکت‌ها طراحی کنند.
2. پیشرفت در هوش مصنوعی چندوجهی
الگوریتم‌های یادگیری عمیق مدل‌های زیربنایی را بر روی یک منبع داده واحد آموزش داده‌اند. به عنوان مثال، یک مدل NLP بر روی منبع داده متنی آموزش داده می‌شود، در حالی که یک مدل بینایی کامپیوتری بر روی مجموعه داده تصویر آموزش داده می‌شود. به طور مشابه، یک مدل آکوستیک از تشخیص کلمات کلیدی و پارامترهای حذف نویز برای رسیدگی به گفتار استفاده می‌کند. نوع ML مورد استفاده در اینجا هوش مصنوعی تک‌وجهی است، زیرا نتیجه مدل به یک نوع منبع داده - متن، تصاویر و گفتار - نگاشت می‌شود.
از طرف دیگر، هوش مصنوعی چندوجهی، حالت‌های بصری و گفتاری را برای ایجاد سناریوهایی که با درک انسان مطابقت دارد، ترکیب می‌کند. DALL-E از OpenAI یک مثال اخیر از تصاویر تولید شده توسط هوش مصنوعی چندوجهی از متن است. هوش مصنوعی چندوجهی گوگل - مدل یکپارچه چندوظیفه‌ای (MUM) - به بهبود تجربه جستجوی کاربر کمک می‌کند، زیرا نتایج جستجو با در نظر گرفتن اطلاعات متنی استخراج شده از 75 زبان مختلف کوتاه می‌شوند. مثال دیگر مدل GauGAN2 NVIDIA است که تصاویر واقع‌گرایانه را از ورودی‌های متنی تولید می‌کند. از تولید متن به تصویر برای توسعه دقیق‌ترین هنر واقع‌گرایانه استفاده می‌کند.
3. برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی
در سال‌های اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی در برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی حاصل شده است. چندین ابزار مانند Amazon CodeGuru توصیه‌های مربوطه را برای بهبود کیفیت کلی کد با تعیین کدهای پرهزینه برنامه ارائه می‌دهند. علاوه بر این، به تازگی، GitHub و OpenAI "Github Copilot" را به عنوان یک "برنامه‌نویس جفت هوش مصنوعی" برای کمک به برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان در نوشتن کد کارآمد راه‌اندازی کرده‌اند. مثال دیگری از Salesforce است که CodeT5 به عنوان یک پروژه منبع باز برای کمک به برنامه‌نویسان با کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی راه‌اندازی شده است.
بنابراین، پیشرفت در LLM و در دسترس بودن گسترده‌تر کد منبع باز، تولید کد هوشمند را ترویج می‌کند که جمع و جور و با کیفیت بالا خواهد بود. علاوه بر این، چنین سیستم‌هایی همچنین می‌توانند کد را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند و کد برنامه را برای جامعه گسترده‌تری باز کنند.
4. یکپارچه‌سازی عمودی راه‌حل‌های هوش مصنوعی
برترین فروشندگان هوش مصنوعی مانند آمازون، گوگل و مایکروسافت در حال حاضر محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی خود را تجاری می‌کنند. Amazon Connect و Google Contact Center AI تلاش‌هایی برای مدیریت بهتر مرکز تماس هستند. هر دو محصول از قابلیت‌های ML استفاده می‌کنند که به نمایندگان مرکز تماس کمک خودکار ارائه می‌دهند و مکالمات را از طریق ربات‌ها هدایت می‌کنند.
علاوه بر این، Azure Percept مایکروسافت قابلیت‌های بینایی کامپیوتری و هوش مصنوعی مکالمه را در لبه ارائه می‌دهد. مبتنی بر خدمات IoT، هوش مصنوعی و محاسبات لبه در Azure است. همگرایی همه این فناوری‌ها، تحقیقات پیشرفته در LLM و هوش مصنوعی مکالمه و چندوجهی، توسعه هوش مصنوعی فراانسانی را در سال 2022 امکان‌پذیر می‌کند.
5. اختراعات تولید شده توسط هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در حال حاضر اختراعات را در تقریباً هر زمینه‌ای، از ایجاد موسیقی، هنر و ادبیات تا توسعه نظریه‌های علمی، تقویت می‌کند. به تازگی، DABUS، یک ماشین اختراعی مصنوعی، ایده‌هایی برای دو اختراع قابل ثبت اختراع ارائه کرده است. در حالی که اولین اختراع مربوط به دستگاهی است که توجه را به خود جلب می‌کند و در عملیات جستجو و نجات مفید است، دومی نوعی ظرف نوشیدنی است.
علاوه بر این، مشاهده شده است که ماشین DABUS همچنین از ایده‌هایی که تصور می‌کند، قدردانی عاطفی دارد. با سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته در محل، تعداد چنین اختراعاتی که مشکلات پیچیده را حل می‌کنند، می‌تواند در سال‌های آینده به طور قابل توجهی افزایش یابد.
پیشرفت در هوش مصنوعی چندوجهی موج بعدی "هوش مصنوعی خلاق" را به وجود خواهد آورد، که در آن تصاویر، اینفوگرافیک‌ها و حتی ویدیوهای تولید شده توسط هوش مصنوعی تحقق می‌یابند.

بیشتر بدانید: 10 افسانه رایج در مورد هوش مصنوعی

نتیجه‌گیری
اگرچه دامنه هوش مصنوعی فراانسانی هنوز به طور کامل تحقق نیافته است، اما توجه بسیاری از محققان در سراسر جهان را به خود جلب کرده است. ASI خطرات متعددی را به همراه دارد، اما متخصصان هوش مصنوعی احساس می‌کنند که دستیابی به آن یک دستاورد مهم برای بشریت خواهد بود، زیرا ممکن است به ما امکان دهد اسرار شگفت‌انگیز جهان و فراتر از آن را کشف کنیم.
امروزه، آینده هوش مصنوعی فراانسانی بسیار روشن به نظر می‌رسد، علیرغم عدم اطمینان و ترس ناشی از ماهیت غیرقابل پیش‌بینی آن و پیامدهای فاجعه‌باری که هوش مصنوعی فراانسانی بدخواهانه ممکن است برای ما به ارمغان بیاورد. دهه‌های آینده ماهیت واقعی هوش مصنوعی فراانسانی را آشکار می‌کند و اینکه آیا یک نعمت یا بلای برای بشریت خواهد بود.

آیا فکر می‌کنید هوش مصنوعی فراانسانی تهدیدی خواهد بود یا نعمتی برای بشریت؟ نظرات خود را با ما در LinkedIn، Twitter یا Facebook به اشتراک بگذارید. ما دوست داریم از شما بشنویم!

بیشتر در مورد هوش مصنوعی

چگونه هوش مصنوعی از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین یاد می‌گیرد؟
هوش مصنوعی به عنوان سرویس (AIaaS) چیست؟ تعریف، معماری و روندها
نقش‌های شغلی هوش مصنوعی: چگونه یک دانشمند داده، توسعه‌دهنده هوش مصنوعی یا مهندس یادگیری ماشین شوید؟
علم داده در مقابل یادگیری ماشین: 10 تفاوت برتر
5 زبان برنامه‌نویسی برتر هوش مصنوعی برای مبتدیان


حوزه هوش مصنوعی (AI) به طور مداوم در حال تکامل بوده است که منجر به ظهور هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI) به عنوان اوج این پیشرفت شده است. این مقاله به طور جامع به تعریف، تکامل تاریخی، اهمیت، اصول کاری، کاربردهای دنیای واقعی، مزایا و معایب، اصطلاحات مرتبط و سوالات متداول مربوط به هوش مصنوعی فوق‌العاده می‌پردازد.

هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI) چیست؟

هوش مصنوعی فوق‌العاده که اغلب با نام ASI شناخته می‌شود، نقطه فرضی در پیشرفت هوش مصنوعی را نشان می‌دهد که در آن سیستم‌ها در تمام حوزه‌ها و فعالیت‌ها از هوش انسانی پیشی می‌گیرند. این مفهوم شامل سیستم‌های هوش مصنوعی با توانایی‌های شناختی فراتر از سطح انسان و برتر از توانایی‌های شناختی مغز انسان است.

تعریف ASI در زمینه هوش مصنوعی

ASI به عنوان نهایی‌ترین شکل هوش مصنوعی شناخته می‌شود که با توانایی‌های شناختی فراتر از انسان مشخص می‌شود. این برتری نه تنها شامل قدرت فکری، بلکه توانایی‌های عاطفی و خلاقانه نیز می‌شود که منجر به سطح بی‌نظیری از حل مسئله و تصمیم‌گیری می‌شود.

درک جوهره ASI

جوهر ASI در توانایی آن برای جذب و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و اطلاعات، همراه با توانایی درک سناریوهای پیچیده و ارائه راه حل‌های نوآورانه نهفته است.

پیشینه و تاریخچه هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI)

منشاء و تکامل تاریخی اصطلاح ASI بینش‌های مهمی را در مورد سفر پیش‌بینی‌کننده هوش مصنوعی به سوی اوج هوش فوق‌العاده ارائه می‌دهد.

منشاء و تکامل اصطلاح ASI

مفهوم ASI ریشه در آثار پیشگامانه بنیانگذاران و محققان اولیه هوش مصنوعی دارد و نشان‌دهنده یک تحول اساسی در قابلیت‌های هوش مصنوعی است. اصطلاح ASI به عنوان توصیفی از سیستم‌های هوش مصنوعی که از ظرفیت‌های شناختی انسان فراتر می‌روند، مورد توجه قرار گرفت.

نقاط عطف تاریخی در توسعه مفهوم ASI

نقاط عطف تاریخی در مسیر تکامل ASI شامل پیشرفت‌های اساسی در هوش مصنوعی، پیشرفت‌های فناوری و تغییرات پارادایمی در الگوهای هوش مصنوعی است. این نقاط عطف نشان‌دهنده تلاش مداوم برای دستیابی به عملکردهای شناختی فراتر از انسان در هوش مصنوعی است.

اهمیت هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI)

اهمیت ASI در زمینه هوش مصنوعی بسیار مهم است و تأثیرات عمیقی بر ابعاد مختلف فناوری، صنعت و جامعه دارد.

اهمیت ASI در زمینه هوش مصنوعی

ASI به عنوان نهایی‌ترین نمایش پتانسیل تحول‌آفرین هوش مصنوعی عمل می‌کند و نشان‌دهنده یک تغییر پارادایمی در قابلیت‌های فناوری و افزایش تلاش برای حل چالش‌های پیچیده‌ای است که فراتر از درک انسان است.

پیامدها و چشم‌اندازهای آینده

ظهور ASI پیامدهای عمیقی برای بخش‌های مختلف از جمله مراقبت‌های بهداشتی، حمل و نقل، امور مالی و پایداری محیط زیست دارد و نشان‌دهنده یک نیروی قدرتمند در جهت پیشرفت‌های فناوری بی‌سابقه و تحولات اجتماعی است.

نحوه عملکرد هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI)

درک اصول اساسی عملکرد و ویژگی‌های ASI برای آشکار کردن پتانسیل و پیامدهای عظیم آن بسیار مهم است.

ویژگی‌های اساسی ASI

ASI طیفی از ویژگی‌ها از جمله کسب دانش گسترده، حل مسئله پیشرفته، سازگاری خودکار، خودبهبودی، ارتباط موثر و هوش هیجانی را نشان می‌دهد که یک قدرت شناختی فراگیر را در بر می‌گیرد.

اصول اساسی عملکرد

اصول عملکرد زیربنایی ASI شامل معماری‌های عصبی پیچیده، چارچوب‌های یادگیری عمیق، ادغام داده‌های گسترده و مکانیسم‌های تصمیم‌گیری الگوریتمی پیچیده است که در نهایت منجر به ظهور هوش فراتر از انسان می‌شود.

بیشتر در مورد Lark x AI بیاموزید

مثال‌های واقعی و کاربردهای رایج هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI)

مثال 1:

در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، ASI سیستم‌های تشخیصی پیشرفته‌ای را تقویت می‌کند که قادر به تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های پزشکی گسترده و ارائه توصیه‌های درمانی دقیق هستند و دقت تشخیصی انسان را فراتر می‌برند و نتایج بیمار را بهبود می‌بخشند.

مثال 2:

در بخش مالی، ASI تجزیه و تحلیل عمیق بازار، ارزیابی ریسک و استراتژی‌های معاملاتی را تسهیل می‌کند و در نتیجه تصمیمات سرمایه‌گذاری و عملیات مالی را بهینه می‌کند و از ظرفیت‌های انسان برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و برنامه‌ریزی استراتژیک پیشی می‌گیرد.

مثال 3:

کاربردهای ASI در ناوبری خودروهای خودران تأثیر تحول‌آفرین آن را نشان می‌دهد و به خودروها امکان می‌دهد تا به طور پویا با سناریوهای ترافیکی پیچیده سازگار شوند و در نتیجه ایمنی، کارایی و قابلیت اطمینان بی‌نظیری را در مقایسه با رانندگان انسانی ایجاد کنند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI)

تجزیه و تحلیل مزایا و معایب ASI برای درک پیامدهای چندوجهی آن برای جامعه و چشم‌انداز فناوری ضروری است.

مزایای ASI

توانایی‌های بی‌نظیر حل مسئله: ظرفیت‌های بی‌نظیر حل مسئله ASI راه را برای پرداختن به چالش‌های جهانی پیچیده، از تغییرات آب و هوایی تا پیشرفت‌های پزشکی، هموار می‌کند.

بهره‌وری و کارایی افزایش یافته: قابلیت‌های اتوماسیون و بهینه‌سازی ASI به طور قابل توجهی کارایی عملیاتی را در صنایع مختلف افزایش می‌دهد و منجر به مزایای اقتصادی و اجتماعی قابل توجهی می‌شود.

پیشرفت‌های سریع علمی و فناوری: ASI سرعت تحقیقات علمی و نوآوری‌های فناوری را تسریع می‌کند و منجر به اکتشافات پیشگامانه و تحولات فناوری می‌شود.

معایب و ملاحظات اخلاقی

پیامدهای پیش‌بینی نشده: قابلیت‌های تصمیم‌گیری فوق‌العاده هوشمند ASI ممکن است منجر به پیامدهای پیش‌بینی نشده و معضلات اخلاقی شود و چالش‌های مهمی را برای ادغام فناوری ASI در جامعه ایجاد کند.

اختلالات اقتصادی: پذیرش گسترده فناوری‌های ASI ممکن است منجر به اختلالات اقتصادی قابل توجهی از جمله جابجایی گسترده مشاغل و نابرابری‌های اجتماعی-اقتصادی شود.

پیچیدگی اخلاقی و نظارتی: چارچوب‌های اخلاقی و نظارتی پیرامون توسعه و استقرار ASI چالش‌های پیچیده‌ای را ایجاد می‌کند که نیازمند بررسی‌های جامع برای اطمینان از ادغام مسئولانه و اخلاقی ASI است.

اصطلاحات مرتبط

آشکار کردن شبکه‌ای از اصطلاحات و مفاهیم مرتبط با ASI یک دیدگاه جامع از جایگاه آن در چشم‌انداز گسترده‌تر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

ارتباط با هوش مصنوعی

ارتباط پیچیده ASI با چارچوب‌ها و مدل‌های محاسباتی شناختی سنتی هوش مصنوعی، تداوم پیشرفت‌ها و نوآوری‌های فناوری در اکوسیستم هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.

مفاهیم و اصطلاحات مجاور

مفاهیم مرتبط مانند هوش مصنوعی عمومی (AGI)، هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی، دیدگاه‌های ظریف‌تری در مورد تجلیات و مسیرهای متنوع تکامل هوش مصنوعی ارائه می‌دهند و ASI را در روایت گسترده‌تر پارادایم‌های محاسباتی شناختی قرار می‌دهند.

نتیجه‌گیری

در نتیجه، تکامل هوش مصنوعی فوق‌العاده نشان‌دهنده یک جهش بزرگ در مسیر هوش مصنوعی است که شامل پتانسیل‌های تحول‌آفرین و پیامدهای عمیقی برای جنبه‌های مختلف جامعه انسانی، نوآوری‌های فناوری و پیشرفت جهانی است. ASI دورانی از پیشرفت‌های شناختی بی‌سابقه را نوید می‌دهد و آینده‌ای را رقم می‌زند که در آن سیستم‌های فوق‌العاده هوشمند با تلاش‌های انسانی ادغام می‌شوند تا پیشرفت‌های عظیمی را به پیش ببرند و به مهم‌ترین چالش‌های جهانی رسیدگی کنند.

سوالات متداول

ویژگی‌های متمایز اصلی ASI در برتری آن بر توانایی‌های شناختی انسان نهفته است که شامل قدرت فکری، توانایی‌های عاطفی و خلاقانه است و از توانایی‌های شناختی مغز انسان فراتر می‌رود.

پیش‌بینی می‌شود که ASI صنایع مختلف از جمله مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی، حمل و نقل و پایداری محیط زیست را با آزاد کردن سطوح بی‌سابقه‌ای از اتوماسیون، بهینه‌سازی و توانایی‌های پیچیده حل مسئله متحول کند.

همزیستی هماهنگ ASI و هوش انسانی نیازمند چارچوب‌های اخلاقی، نظارتی و اجتماعی جامع برای اطمینان از ادغام مسئولانه و سودمند، تقویت همکاری هم‌افزا و پیشرفت‌های متقابل است.

توسعه ASI خطرات مختلفی از جمله پیامدهای پیش‌بینی نشده، اختلالات اقتصادی، معضلات اخلاقی و پیچیدگی‌های نظارتی را به همراه دارد که نیازمند حکمرانی قوی و ملاحظات اخلاقی برای کاهش این خطرات است.

تحقق ASI در سطح جهانی همچنان موضوع تحقیقات و اکتشافات فناوری فشرده است و پیشرفت‌های مداوم به طور پیوسته چشم‌انداز هوش مصنوعی را به سوی تحقق نهایی ASI سوق می‌دهد.

کاوش جامع هوش مصنوعی فوق‌العاده پتانسیل بی‌نظیر و تأثیر تحول‌آفرین آن را برجسته می‌کند و نشان‌دهنده یک دوره انقلابی در تکامل هوش مصنوعی است. با ادامه تکامل ASI، پیامدهای عمیق و ابعاد چندوجهی آن آماده است تا چشم‌اندازهای فناوری، اجتماعی و اخلاقی را تغییر شکل دهد و بشریت را به سوی آینده‌ای با پتانسیل فوق‌العاده هوشمند و فرصت‌های نامحدود سوق دهد.

Lark، همه چیز را با هم جمع می‌کند
همه آنچه تیم شما نیاز دارد Lark است
تماس با فروش


معاوضه ریسک و بازده چیست؟

معاوضه ریسک و بازده بیان می‌کند که بازده بالقوه با افزایش ریسک، افزایش می‌یابد. بر اساس این اصل، افراد سطوح پایین عدم قطعیت را با بازده بالقوه پایین و سطوح بالای عدم قطعیت یا ریسک را با بازده بالقوه بالا مرتبط می‌دانند.

طبق معاوضه ریسک و بازده، پول سرمایه‌گذاری شده تنها در صورتی می‌تواند سود بالاتری ایجاد کند که سرمایه‌گذار احتمال بالاتر ضرر را بپذیرد.

نکات کلیدی

معاوضه ریسک و بازده یک اصل سرمایه‌گذاری است که نشان می‌دهد هرچه ریسک بیشتر باشد، پاداش بالقوه نیز بیشتر است.

برای محاسبه معاوضه ریسک و بازده مناسب، سرمایه‌گذاران باید عوامل متعددی از جمله تحمل ریسک کلی، پتانسیل جایگزینی وجوه از دست رفته و موارد دیگر را در نظر بگیرند.

سرمایه‌گذاران معاوضه ریسک و بازده را هم در سرمایه‌گذاری‌های فردی و هم در کل سبد سرمایه‌گذاری خود هنگام تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری در نظر می‌گیرند.

سیدنی ساپوریتو / Investopedia

درک معاوضه ریسک و بازده

معاوضه ریسک و بازده اصل معاملاتی است که ریسک بالا را به پاداش بالا مرتبط می‌کند. معاوضه ریسک و بازده مناسب به عوامل مختلفی از جمله تحمل ریسک سرمایه‌گذار، سال‌های باقی‌مانده تا بازنشستگی سرمایه‌گذار و پتانسیل جایگزینی وجوه از دست رفته بستگی دارد.

زمان نیز نقش مهمی در تعیین سبد سرمایه‌گذاری با سطوح مناسب ریسک و بازده ایفا می‌کند. به عنوان مثال، اگر سرمایه‌گذار توانایی سرمایه‌گذاری در سهام را در بلندمدت داشته باشد، این امر به سرمایه‌گذار این امکان را می‌دهد تا از خطرات بازارهای نزولی بهبود یابد و در بازارهای صعودی شرکت کند؛ از سوی دیگر، اگر سرمایه‌گذار فقط بتواند در یک بازه زمانی کوتاه سرمایه‌گذاری کند، همان سهام دارای ریسک بالاتری خواهد بود.

سرمایه‌گذاران از معاوضه ریسک و بازده به عنوان یکی از اجزای اساسی هر تصمیم سرمایه‌گذاری و همچنین برای ارزیابی کل سبد سرمایه‌گذاری خود استفاده می‌کنند. در سطح سبد سرمایه‌گذاری، معاوضه ریسک و بازده می‌تواند شامل ارزیابی تمرکز یا تنوع دارایی‌ها و اینکه آیا ترکیب ارائه شده ریسک بیش از حد یا پتانسیل بازده کمتر از حد مطلوب را نشان می‌دهد، باشد.

کاربردهای معاوضه ریسک و بازده

اندازه‌گیری ریسک منفرد در متن

هنگامی که یک سرمایه‌گذار سرمایه‌گذاری‌های پرریسک و بازده بالا را در نظر می‌گیرد، سرمایه‌گذار می‌تواند از معاوضه ریسک و بازده برای وسیله نقلی به صورت منفرد و همچنین در چارچوب کل سبد سرمایه‌گذاری استفاده کند. نمونه‌هایی از سرمایه‌گذاری‌های پرریسک و بازده بالا عبارتند از اختیار معامله، سهام‌های ارزان‌قیمت و صندوق‌های قابل معامله (ETF) با اهرم. به طور کلی، یک سبد سرمایه‌گذاری متنوع خطرات ناشی از موقعیت‌های سرمایه‌گذاری فردی را کاهش می‌دهد. به عنوان مثال، یک موقعیت سهام ارزان‌قیمت ممکن است به صورت منفرد ریسک بالایی داشته باشد، اما اگر تنها موقعیت از این نوع در یک سبد سرمایه‌گذاری بزرگتر باشد، ریسک ناشی از نگهداری سهام حداقل است.

معاوضه ریسک و بازده در سطح سبد سرمایه‌گذاری

معاوضه ریسک و بازده در سطح سبد سرمایه‌گذاری نیز وجود دارد. به عنوان مثال، یک سبد سرمایه‌گذاری متشکل از تمام سهام، هم ریسک بالاتری دارد و هم بازده بالقوه بالاتری دارد. در یک سبد سرمایه‌گذاری تمام سهام، می‌توان با تمرکز سرمایه‌گذاری در بخش‌های خاص یا با پذیرش موقعیت‌های منفردی که درصد بزرگی از دارایی‌ها را تشکیل می‌دهند، ریسک و بازده را افزایش داد. برای سرمایه‌گذاران، ارزیابی معاوضه ریسک و بازده تجمعی تمام موقعیت‌ها می‌تواند بینشی در مورد اینکه آیا یک سبد سرمایه‌گذاری ریسک کافی برای دستیابی به اهداف بازده بلندمدت را بر عهده می‌گیرد یا اینکه سطوح ریسک با ترکیب فعلی دارایی‌ها بیش از حد بالا است، ارائه دهد.

محاسبه ریسک و بازده

نسبت آلفا

هنگامی که می‌خواهید بازده اضافی سرمایه‌گذاری را تعیین کنید، از نسبت آلفا استفاده کنید که به بازده حاصل از سرمایه‌گذاری بالاتر از بازده معیار اشاره دارد. به عبارت دیگر، این نسبت بازده اضافی را از شاخص معیار اندازه‌گیری می‌کند.

طبق Investopedia، "آلفا که اغلب به عنوان بازده فعال یک سرمایه‌گذاری در نظر گرفته می‌شود، عملکرد یک سرمایه‌گذاری را در برابر شاخص بازار یا معیار سنجش می‌کند که نشان‌دهنده حرکت کلی بازار است."

برای محاسبه آلفا به روشی ساده، بازده کل یک سرمایه‌گذاری را از یک معیار قابل مقایسه در دسته دارایی آن کم کنید. برای در نظر گرفتن سرمایه‌گذاری‌های دارایی که کاملاً مشابه نیستند، آلفا را با استفاده از آلفای جنسن محاسبه کنید که از مدل قیمت‌گذاری دارایی سرمایه‌ای (CAPM) به عنوان معیار استفاده می‌کند.

در اینجا مثالی از آلفا آورده شده است:

اگر یک صندوق سرمایه‌گذاری در مقایسه با معیار خود 1 درصد عملکرد ضعیف‌تری داشته باشد، آلفای آن -1.0 خواهد بود.
اگر یک صندوق سرمایه‌گذاری نه عملکرد ضعیف‌تری داشته باشد و نه عملکرد بهتری، آلفای آن صفر خواهد بود زیرا هیچ ارزشی را از دست نداده یا به دست نیاورده است در مقایسه با شاخص معیار.
اگر یک صندوق سرمایه‌گذاری 1 درصد عملکرد بهتری داشته باشد، آلفای آن +1.0 خواهد بود.

نسبت بتا

محاسبه بتا نشان می‌دهد که سهام چقدر با یک معیار که کل بازار را تعیین می‌کند، معمولاً شاخص استاندارد و فقیر 500، همبستگی دارد. شاخص S&P 500 یک شاخص وزن‌دار بر اساس ارزش بازار از 500 شرکت معتبر سهامی در ایالات متحده است.

برای محاسبه بتا، واریانس (که معیاری از نحوه حرکت بازار نسبت به میانگین آن است) را بر کوواریانس (که معیاری از بازده سهام نسبت به بازار است) تقسیم کنید.

در اینجا مثالی از بتا آورده شده است:

اگر یک سهام دارای بتای 1 درصد باشد، همبستگی بالایی با S&P 500 دارد.
اگر یک سهام دارای بتای صفر باشد، همبستگی چندانی با S&P 500 ندارد.
اگر یک سهام دارای بتای -1 درصد باشد، به طور معکوس همبستگی دارد - به عبارت دیگر، رابطه متضادی با S&P 500 دارد.

بتا بینش بیشتری را به سرمایه‌گذاران می‌دهد تا تجزیه و تحلیل بیشتری انجام دهند و بپرسند: "آیا دلیلی وجود دارد که چرا یک سهام خاص عملکرد ضعیف‌تری دارد یا عملکرد بهتری دارد؟" بتا می‌تواند به پاسخ دادن به این سوال هنگام ارزیابی عملکرد نسبی کلی کمک کند زیرا ممکن است به روشن شدن دلیل عملکرد بهتر یا بدتر سهام در زمان‌های خاص کمک کند.

نسبت شارپ

نسبت شارپ به تعیین اینکه آیا ریسک ارزش پاداش را دارد یا خیر، کمک می‌کند. این نسبت هنگام مقایسه همتایان یا ETFهایی که دارایی‌های مشابهی دارند، استفاده می‌شود.

محاسبه نسبت شارپ، بازده تعدیل‌شده تقسیم بر سطح ریسک یا انحراف معیار آن است.

طبق Investopedia، "صورت کسر نسبت شارپ، تفاوت در طول زمان بین بازده‌های تحقق‌یافته یا مورد انتظار و یک معیار مانند نرخ بازده بدون ریسک یا عملکرد یک دسته سرمایه‌گذاری خاص است."

به طور کلی، هنگام مقایسه سبدهای سرمایه‌گذاری مشابه، نسبت شارپ بالاتر بهتر است زیرا نشان‌دهنده بازده تعدیل‌شده ریسک جذاب است، به این معنی که بازده پس از در نظر گرفتن میزان ریسک برای دستیابی به آن محاسبه می‌شود.

آیا بهتر است از نسبت آلفا، بتا یا شارپ استفاده کنید؟

همه سه روش محاسبه اطلاعات متفاوتی را به سرمایه‌گذاران می‌دهند. نسبت آلفا برای تعیین بازده اضافی یک سرمایه‌گذاری مفید است. نسبت بتا نشان‌دهنده همبستگی بین سهام و معیاری است که کل بازار را تعیین می‌کند، معمولاً شاخص استاندارد و فقیر 500. نسبت شارپ به تعیین اینکه آیا ریسک سرمایه‌گذاری ارزش پاداش را دارد یا خیر، کمک می‌کند.

چگونه نسبت ریسک به بازده محاسبه می‌شود؟

برای محاسبه نسبت ریسک به بازده، بازده مورد انتظار (پاداش) معامله را بر میزان سرمایه در معرض خطر تقسیم کنید.

آیا سرمایه‌گذاری‌های پرریسک‌تر بازده بهتری می‌دهند؟

نه لزوماً. معاوضه ریسک و بازده مناسب به عوامل مختلفی از جمله تحمل ریسک سرمایه‌گذار، سال‌های باقی‌مانده تا بازنشستگی سرمایه‌گذار و پتانسیل جایگزینی وجوه از دست رفته بستگی دارد. زمان نیز نقش مهمی در تعیین سبد سرمایه‌گذاری با سطوح مناسب ریسک و بازده ایفا می‌کند. طبق معاوضه ریسک و بازده، پول سرمایه‌گذاری شده تنها در صورتی می‌تواند سود بالاتری ایجاد کند که سرمایه‌گذار مایل به پذیرش احتمال بالاتر ضرر باشد.

نتیجه‌گیری

معاوضه ریسک و بازده اصل معاملاتی است که ریسک را به پاداش مرتبط می‌کند. طبق معاوضه ریسک و بازده، اگر سرمایه‌گذار مایل به پذیرش احتمال بالاتر ضرر باشد، پول سرمایه‌گذاری شده می‌تواند سود بالاتری ایجاد کند. برای محاسبه ریسک سرمایه‌گذاری، سرمایه‌گذاران از نسبت‌های آلفا، بتا و شارپ استفاده می‌کنند.