برنامه نویسی کودکان و نوجوانان

اجازه دهید بیان کنیم که «روش‌های هوش مصنوعی شبیه هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان به مغز کار می‌کنند» - که به گفته Emmert-Streib و همکاران، (2020، n.p) یک باور رایج است - - تحت یک بررسی دقیق‌تر. چنین دیدگاهی به عنوان یک قیاس نادرست مفهوم سازی می شود، که در آن شباهت از یک جهت دو مفهوم، شی یا رویداد کافی تلقی می شود تا ثابت شود که آنها از جنبه دیگری مشابه هستند که در واقع در واقع غیرمشابه هستند. برای مثال ChatGPT و دیگر چت ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی را در نظر بگیرید. آنها از این نظر شبیه مردم هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان هستند که هر دو می توانند متن معقولی تولید کنند. با این حال، از آنجایی که ChatGPT متون جدیدی را بر اساس احتمالات ایجاد می کند - "حدس می زند" کدام کلمه به احتمال زیاد بعد از آن خواهد آمد-- عملکرد آن نسبت به مغز انسان متفاوت است.

معادل‌سازی هوش مصنوعی با مغز انسان را می‌توان بیشتر به عنوان یک تصور نادرست انسانی تصور کرد که به نسبت دادن احساسات، حالات ذهنی یا ویژگی‌های رفتاری کاملاً شبیه انسان به اشیای بی‌جان اشاره دارد (ایرنتی، 2015؛ اپلی و همکاران، 2007). این یک یافته رایج در تحقیقات در مورد تصورات هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان (اشتباه) کودکان از هوش مصنوعی (کیم و همکاران، 2023؛ کرینسن و شولز، 2021؛ مرتالا و همکاران، 2022) و به طور کلی فناوری دیجیتال است (روکر و پینک‌وارت، 2016؛ رابرتسون، Manches، & Pain، 2017).

تصور غلط انسان‌سازی می‌تواند به انواع مختلفی از تصورات نادرست اشاره داشته باشد که توسط دیویس (1997) بیان شده است. تصور نادرست انسانی از هوش مصنوعی می تواند یک تصور غلط بومی باشد، یعنی یک سردرگمی زبانی که در آن افراد واژگان گفتار روزمره را با اصطلاحات علمی اشتباه می گیرند (کیلی، 2012). به طور دقیق تر، هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان اصطلاح «هوش» به طور سنتی به شناخت و رفتار انسان اشاره می کند، اما در زمینه تحقیق و توسعه هوش مصنوعی معنای متفاوتی نسبت به زبان محاوره ای یا سایر رشته ها دارد (لگ و هاتر، 2007).

تصور غلط انسان‌سازی می‌تواند یک تصور غلط غیرعلمی نیز باشد (دیویس، 1997) که از اطلاعات بازیابی شده از منابع غیر علمی ناشی می‌شود. هوش مصنوعی انسانی و عاملی بازنمایی متداول هوش مصنوعی در فرهنگ عامه (Cave & Dihal, 2019) و رسانه های خبری (Slotte Dufva & Mertala, 2021) است و تأثیر این تخیل ها هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان از تصورات مردم از هوش مصنوعی شناسایی شده است (Cave et. al., 2019; Selwyn & Gallo Cordoba, 2022).

از سوی دیگر، تصور غلط انسان‌سازی می‌تواند یک تصور اشتباه مفهومی باشد (دیویس، 1997) که از تجربه محدود و تمرکز محدود (هارلن و کوالتر، 2018) بر ویژگی‌های خاص هوش مصنوعی ناشی می‌شود. معمولاً کودکان از دستیارهای صوتی شخصی مانند سیری و الکسا به عنوان نمونه ای از هوش مصنوعی نام می برند که از آن آگاه هستند یا از آن تجربه دارند (کیم و همکاران، 2023؛ کرینسن و شولز، 2021؛ مرتالا و همکاران، 2022؛ واندنبرگ و موت، 2023) . آنها به احتمال زیاد در زندگی روزمره خود با چندین راه حل هوش مصنوعی دیگر (مانند الگوریتم های توصیه، هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان دوربین تلفن های هوشمند) مواجه می شوند، اما از وجود هوش مصنوعی در این برنامه ها آگاه نیستند - یافته ای رایج در مطالعات انجام شده با بزرگسالان (Selwyn & Gallo Cordoba, 2022). ژانگ و دافو، 2020).

در نهایت، تصور غلط انسان‌سازی می‌تواند یک تصور غلط واقعی باشد (دیویس، 1997) - تلاشی ناموفق برای استدلال جوهر یک پدیده. هر چه فن آوری پیچیده تر و مبهم تر باشد، کودکان به احتمال زیاد به استدلال روانشناختی (مانند انسان گرایی) زمانی که قابلیت های عملکردی فناوری را توضیح می دهند، تکیه می کنند (ترکل، 2005).

3. مطالعه حاضر

3.1. داده ها و شرکت کنندگان

داده های مطالعه حاضر در مورد تصورات غلط دانش آموزان در مورد هوش مصنوعی از 195 دانش آموز کلاس پنجم و ششم فنلاندی از 10 کلاس مختلف از طریق یک نظرسنجی آنلاین کیفی در آوریل و می 2021 جمع آوری شد. پرسشنامه آنلاین از طریق ایمیل از طریق شبکه ای از هماهنگ کنندگان فناوری اطلاعات و ارتباطات مدارس شهری در یک شهرداری متوسط در مرکز فنلاند برای معلمان کلاس پنجم و ششم ارسال شد. ده معلم برای شرکت هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ابراز علاقه کردند. به عنوان پاداش و انگیزه برای زمان و تلاش سرمایه‌گذاری شده برای پاسخ‌گویی، پس از تکمیل نظرسنجی توسط دانش‌آموزان، مطالب آموزشی مبتنی بر وب باز در مورد جنبه‌های فنی و اخلاقی هوش مصنوعی به کلاس‌ها ارائه شد. این مطالعه از شیوه‌های تحقیقات اخلاقی (هیئت ملی یکپارچگی تحقیقات فنلاند، 2019) و قوانین فعلی در مورد حریم خصوصی اطلاعات و حفاظت از داده‌ها (GDPR.EU، 2022) پیروی کرد.

انگیزه پژوهشی ما در بررسی تصورات (اشتباه) هوش مصنوعی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان دانش‌آموزان، اکتشافی و تفسیری بود و بر تنوع کیفی تصورات (اشتباه) تمرکز داشت به جای ایجاد پروفایل‌های مفهومی مرتبط با متغیرهای زمینه خاص. بنابراین، هیچ داده شخصی یا اطلاعات حساسی از شرکت کنندگان جمع آوری نشد. با این حال، از دانش آموزان پرسیده شد که آیا آنها در یک باشگاه با موضوع ICT یا به عنوان سرگرمی یا به عنوان یک درس انتخابی د هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ر مدرسه شرکت کرده اند. 11.6 درصد از دانش آموزان شرکت در این باشگاه ها را گزارش کردند. رایج ترین نمونه ها، کلوپ های برنامه نویسی و بازی بودند. هوش مصنوعی به عنوان Artificial intelligence in plain language for children ماده در باشگاه ها ذکر نشده است. علاوه بر این، از دانش‌آموزان شد تا فرار کنند

تعریف هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) شاخه ای گسترده از هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان علوم کامپیوتر است که هدف آن ساخت ماشین هایی است که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. در حالی که هوش مصنوعی یک علم بین رشته‌ای با رویکردهای متعدد است، پیشرفت‌ها در یادگیری ماشینی و یادگیری هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان عمیق، به‌ویژه در حال ایجاد یک تغییر پارادایم در تقریباً هر صنعتی است.

هوش مصنوعی به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا توانایی‌های ذهن انسان را مطابقت دهند یا حتی آن‌ها را بهبود بخشند. از توسعه خودروهای خودران تا گسترش ابزارهای مولد هوش مصنوعی، هوش هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان مصنوعی به طور فزاینده ای به بخشی از زندگی روزمره تبدیل می شود.

هوش مصنوعی چیست، چرا اهمیت دارد، فواید و معایب آن چگونه کار می کند، کاربردها و نمونه های امروز و فردا تاریخچه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی چیست، چرا مهم است، چگونه کار می کند

چشمی که از یک و صفر تشکیل شده است

تصویر: شاتر استاک

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که قادر به هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان انجام وظایفی هستند که به طور سنتی با هوش انسانی مرتبط هستند - مانند پیش‌بینی، شناسایی اشیاء، تفسیر گفتار و تولید زبان طبیعی. سیستم های هوش مصنوعی می آموزند که چگونه این کار را با پردازش حجم عظیمی از داده ها و جستجوی الگوهایی برای مدل سازی در تصمیم گیری خود انجام دهند. در بسیاری از موارد، انسان‌ها بر فرآیند یادگیری هوش مصنوعی نظارت می‌کنند، تصمیم‌های خوب را تقویت می‌کنند و از تصمیم‌های بد جلوگیری می‌کنند، اما برخی از سیستم‌های هوش مصنوعی برای یادگیری بدون نظارت طراحی شده‌اند.

با گذشت زمان، سیستم‌های هوش مصنوعی عملکرد خود را هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان در انجام وظایف خاص بهبود می‌بخشند و به آن‌ها اجازه می‌دهند با ورودی‌های جدید سازگار شوند و بدون برنامه‌ریزی صریح برای انجام این کار تصمیم‌گیری کنند. در اصل، هوش مصنوعی به ماشین‌ها آموزش می‌دهد که مانند انسان‌ها فکر کنند و یاد بگیرند، با هدف خودکارسازی کار و حل مشکلات به طور موثرتر.

چرا هوش مصنوعی مهم است؟

هدف هوش مصنوعی ارائه ماشین‌ها با قابلیت‌های پردازش و تجزیه و تحلیل مشابه انسان‌ها است که هوش مصنوعی را به یک همتای مفید برای مردم در زندگی روزمره تبدیل می‌کند. هوش مصنوعی قادر است داده ها را در مقیاس تفسیر و مرتب کند، مشکلات پیچیده را حل کند و وظایف مختلف را به طور همزمان خودکار کند، که می تواند باعث صرفه جویی در زمان و پر کردن شکاف های عملیاتی از دست رفته توسط انسان شود.

هوش مصنوعی به عنوان پایه ای برای یادگیری کامپیوتر ع هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان مل می کند و تقریباً در هر صنعتی - از مراقبت های بهداشتی و مالی گرفته تا تولید و آموزش - استفاده می شود تا به تصمیم گیری های مبتنی بر داده ها و انجام کارهای تکراری یا محاسباتی فشرده کمک کند.

بسیاری از فناوری های موجود از هوش مصنوعی برای افزایش قابلیت ها استفاده می کنند. ما آن را در گوشی های هوشمند با دستیارهای هوش مصنوعی، پلتفرم های تجارت الکترونیک با سیستم های توصیه و وسایل نقلیه با توانایی های رانندگی مستقل می بینیم. هوش مصنوعی همچنین با اجرای آزمایشی سیستم‌های تشخیص تقلب به صورت آنلاین و ربات‌ها برای مشاغل خطرناک و همچنین تحقیقات پیشرو در مراقبت‌های بهداشتی و ابتکارات آب و هوایی به محافظت از مردم کمک می‌کند.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

سیستم های هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم ها و داده ها کار هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان می کنند. ابتدا، حجم عظیمی از داده ها جمع آوری شده و برای مدل های ریاضی یا الگوریتم ها اعمال می شود، که از اطلاعات برای شناسایی الگوها و پیش بینی در فرآیندی به نام آموزش استفاده می کنند. هنگامی که الگوریتم ها آموزش داده شدند، در برنامه های مختلف مستقر می شوند، جایی که به طور مداوم از داده های جدید یاد می گیرند و با آنها سازگار می شوند. این به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا وظایف پیچیده‌ای مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان و تجزیه و تحلیل داده‌ها را با دقت و کارایی بیشتر در طول زمان انجام دهند.

فراگیری ماشین

رویکرد اولیه برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی از طریق یادگیری ماشینی (ML) است، جایی که رایانه‌ها از مجموعه داده‌های بزرگ با شناسایی الگوها و روابط درون داده‌ها یاد می‌گیرند. یک الگوریتم یادگیری ماشینی از تکنیک های آماری استفاده می کند تا به آن کمک کند تا «بیاموزد» که چگونه به تدریج در یک کار بهتر شود، بدون اینکه لزوماً برای آن کار خاص برنامه ریزی شده باشد. از داده های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می کند. یادگیری ماشینی هم از یادگیری نظارت شده (جایی که خروجی مورد انتظار برای ورودی به لطف مجموعه داده های برچسب دار مشخص است) و هم از یادگیری بدون نظارت (که در آن خروجی های مورد انتظار به دلیل استفاده هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان از مجموعه داده های بدون برچسب ناشناخته هستند) تشکیل شده است.

شبکه های عصبی

یادگیری ماشینی معمولاً با استفاده از شبکه‌های عصبی انجام می‌شود، مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها که داده‌ها را با تقلید از ساختار مغز انسان پردازش می‌کنند. این شبکه‌ها از لایه‌هایی از گره‌های به هم پیوسته یا «نورون‌ها» تشکیل شده‌اند که اطلاعات را پردازش کرده و بین یکدیگر ارسال می‌کنند. با تنظیم قدرت اتصالات بین این نورون‌ها، شبکه می‌تواند الگوهای پیچیده درون داده‌ها را تشخیص دهد، بر اساس ورودی‌های جدید پیش‌بینی کند و حتی از اشتباهات درس بگیرد. این باعث می شود شبکه های عصبی برای تشخیص تصاویر، درک گفتار انسان و ترجمه کلمات بین زبان ها مفید باشند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیرمجموعه مهمی از یادگیری ماشینی است. از نوعی شبکه عصبی مصنوعی به نام شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌کند که حاوی تعدادی لایه پنهان است که داده‌ها از طری Artificial intelligence in plain language for children ق آنها پردازش می‌شوند و به ماشین اجازه می‌دهند در یادگیری و تشخیص خود «عمق» پیش بروند.

هوش مصنوعی برای کودکان

از Scratch با پسوندهای بلوک AI سفارشی استفاده می کند که از دوربین هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان و میکروفون شما برای گرفتن عکس و گفتار استفاده می کند. بچه ها می توانند بازی های ساختمانی، ربات های برنامه نویسی و آموزش مدل های هوش مصنوعی را تمرین کنند. شروع کار آسان است و پروژه ها و آموزش های ساده ای برای بچه ها بدون تجربه وجود دارد.

هوش مصنوعی تنسورفلو برای کودکان

زمین بازی تنسورفلو

بچه ها می توانند درست در مرورگر خود یاد بگیرند و با شبکه های عصبی بازی کنند. Tensorflow Playground از نمایش بصری داده ها، ویژگی ها، لایه ها و خروجی ها استفاده می کند. برای هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان بچه‌هایی که در مورد هوش مصنوعی یاد می‌گیرند، این جعبه ماسه‌ای عالی برای آزمایش آموخته‌هایشان است.

هوش مصنوعی ماشینی قابل آموزش

ماشین قابل آموزش

با Teachable Machine، بچه‌ها می‌توانند رایانه را برای تشخیص تصاویر، صداها و ژست‌های خودشان آموزش دهند. این یک راه سریع و آسان برای ایجاد مدل های یادگیری ماشین است و نیازی ب هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ه تخصص یا کدنویسی ندارد. چند آموزش برای دانش آموزان و طرح درس برای والدین و معلمان وجود دارد.

پلتفرم های آموزشی برای یادگیری هوش مصنوعی

آزمایشات گوگل، هوش مصنوعی

آزمایش های هوش مصنوعی با گوگل

آزمایش‌های هوش مصنوعی ویترینی برای آزمایش‌های ساده هوش مصنوعی است و بچه‌ها حتی می‌توانند آزمایش‌های خود را ارسال کنند. شروع به کاوش یادگیری ماشینی را آسان تر می کند. آزمایش هایی د هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ر زمینه نوشتن، یادگیری، طراحی، موسیقی و موارد دیگر وجود دارد!

آزمایشگاه یادگیری دالتون، آموزش هوش مصنوعی

AI 4 کودکان

AI 4 Children با استفاده از Scratch، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان به بچه ها آموزش می دهد. آنها می توانند نمونه های اولیه ای را امتحان کنند که ScratchX را با توابع یادگیری ماشین ترکیب می کند.

یادگیری ماشینی برای کودکان و هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی برای بچه ها

در این سایت به کامپیوتر آموزش بازی می دهید. بچه‌ها می‌توانند نمونه‌هایی را جمع‌آوری کنند، رایانه را برای تشخیص نمونه‌ها آموزش دهند، سپس با استفاده از Scratch یک بازی بسازند. نمونه هایی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان از مدل های از پیش آموزش دیده و آموزش های گام به گام برای بچه ها وجود دارد تا خودشان را بسازند.

آموزش هوش مصنوعی با بازی

بازی هوش مصنوعی Quickdraw برای بچه ها

قرعه کشی سریع

این بازی شبیه Pictionary است اما کامپیوتر در حال حدس زدن است. بچه‌ها نقاشی می‌کنند و یک شبکه عصبی سعی می‌کند حدس بزند چه چیزی می‌کشند. آنها همچنین می توانند با افزودن آثار هنری شما به بزرگترین مجموعه داده های doodling جهان به آموزش این مدل کمک کنند.

بازی هوش مصنوعی هنر سایه برای کودکان

هنر سایه

بچه ها می توانند با کمک کمی از هوش مصنوعی دست خود را هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان در نمایش عروسکی سایه امتحان کنند. آنها یک عروسک سایه برای دوربین خواهند ساخت تا نشان دهنده زودیاک آنها باشد.

بازی هوش مصنوعی emoji scavenger برای بچه ها

Emoji Scavenger Hunt

در این بازی، بچه ها باید ایموجی هایی که در دنیای واقعی به آنها نشان داده می شود را با دوربین گوشی خود پیدا کنند. یک شبکه عصبی سعی می کند آنچه را که می بیند حدس بزند.

بازی هوش مصنوعی فردی متر برای بچه ها

فردی متر

بچه ها می توانند سعی کنند مانند فردی مرکوری در بازی به سبک کارائوکه آواز بخوانند. چالش آواز مبتنی بر هوش مصنوعی برای اینکه بفهمید چقدر تن صدا، آهنگ و ملودی شما به Freddie نزدیک است.

هوش مصنوعی آینده است

پتانسیل هوش مصنوعی تازه در حال ظهور است. این رشته ای است که به سرعت در حال رشد است و در بسیاری از موقعیت های زندگی واقعی کاربرد دارد.

اگر هوش مصنوعی به کودک شما علاقه مند است، یادگیری کدنویسی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان اولین قدم عالی است. در یک کلاس برنامه نویسی برای بچه ها شرکت کنید تا پایه ای در تفکر محاسباتی ایجاد کنید تا کودک خود را برای یادگیری هوش مصنوعی آماده کنید.

بچه های امروزی هر روز با هوش مصنوعی در تعامل هستند، پس چرا آنها نباشند که پیشرفت بزرگ بعدی را انجام دهند؟

مارگارت چوی

مقاله توسط

مارگارت چوی

مربی و مدیر بازاریابی در CodeWizardsHQ از سال 2019. او موضو Artificial intelligence in plain language for children عات مربوط به برنامه نویسی و زبان های برنامه نویسی خاص را برای کودکان توضیح می دهد.

کدنویسی برای ثبت نام در خبرنامه وبلاگ بچه ها

در سایت «کودکان و رسانه» اطلاعات و نکاتی را برای هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان مهاجران تازه وارد و اقلیت های زبان در نروژ ارائه می دهیم.

در زبان انگلیسی، هوش مصنوعی به اختصار «AI» خوانده می شود. در نروژی معمولا از حروف «KI» استفاده می شود.

هوش مصنوعی برنامه های کامپیوتری بسیار پیشرفته ای است هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان که بر روی خواندن تعداد بسیار زیادی کتاب و وب سایت آموزش دیده اند.

نمونه هایی از هوش مصنوعی:

ChatGPT

گیجی

جوزا

توصیه هایی برای والدین در مورد هوش مصنوعی

محدودیت سنی را بررسی کنید: کودکان مجاز به استفاده از هوش مصنوعی نیستند زیرا ارائه دهندگان معمولاً از کاربران می خواهند که بزرگسال باشند. با این حال، برخی از مدارس نروژی به دانش هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان آموزان اجازه می دهند تا از هوش مصنوعی استفاده کنند زیرا ارائه دهندگان محدودیت سنی را برای مدارس حذف می کنند.

در اپلیکیشن اسنپ چت نیز هوش مصنوعی وجود دارد که محدودیت سنی 13 سال دارد.

تقریباً مانند یک انسان عمل می کند: هوش مصنوعی طوری هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان طراحی شده است که فرد بتواند با آن مکالمه داشته باشد. به عنوان مثال، کودکان می توانند بپرسند که پایتخت نروژ چیست و او پاسخ می دهد «اسلو».

بسیار مفید: هوش مصنوعی می تواند شعر بنویسد، فیلم بسازد، تصاویر بسازد، ترجمه کند، خلاصه کند، کدهای داده ایجاد کند، زبان در متون را ساده کند، محاسبه کند، ایده هایی برای چیزهای مختلف ارائه دهد، مثلاً از کدام مکان ها در برگن به عنوان گردشگر بازدید کنید یا چگونه در یک قرار رفتار کنیم

اطلاعات شخصی را ارائه نکنید: یک توصیه مهم این است که هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان کودکان و بزرگسالان نباید رازهایی را به هوش مصنوعی بدهند، زیرا آنها مکالمات را ذخیره می کنند. از گفتگوها، در میان چیزهای دیگر، برای نمایش تبلیغات بعدا استفاده می شود. کارمندان همچنین می توانند مکالمات را بخوانند.

می تواند توصیه های خطرناک بدهد: هوش مصنوعی آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان می تواند توصیه های خطرناکی در مورد سلامتی، امور مالی و موضوعات مشابه بدهد. کودکان ممکن است لزوماً تجربه کافی در زندگی نداشته باشند تا بفهمند توصیه ممکن است خطرناک یا بد باشد.

هوش مصنوعی همچنین می تواند واقعیت هایی را تصور هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان کند که اصلاً واقعیت نیستند.

اعلان: دانش‌آموزان در سال‌های آینده چیزهای زیادی در مورد سریع یاد خواهند گرفت. این در مورد چگونگی دادن سوالات یا وظایف دقیق به هوش مصنوعی است. در نروژی «ledetekster» نامیده می شود.

والدین می توانند از هوش مصنوعی بهره مند شوند: وقتی به فرزندتان در انجام تکالیف به زبان نروژی کمک می کنید، می توانید از هوش مصنوعی بخواهید که به زبان شما ترجمه کند. همچنین هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان می توانید از آن بخواهید که اطلاعات بیشتری در مورد موضوع تکلیف ارائه دهد.

همچنین می‌توانید از آن بخواهید که یک مسابقه در مورد موضوع ایجاد کند، تا تکالیف را سرگرم‌کننده‌تر کند. فقط به یاد داشته باشید که گاهی اوقات هوش مصنوعی کاملا اشتباه است. بنابراین، بررسی ادعاها مهم است.

برای نوشتن نامه های دشوار کمک بگیرید: آیا هنگام نوشتن نامه ب هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ه مدرسه با زبان نروژی مشکل دارید؟ می توانید از هوش مصنوعی برای متن پیشنهاداتی بخواهید. ابتدا از آن بخواهید به زبان شما بنویسد. وقتی راضی شدید، از آن بخواهید به نروژی ترجمه کند.

شکارچیان و کلاهبرداران همچنین می توانند از هوش مصنوعی استفاده کنند: به فرزند خود بگویید که کلاهبرداران می توانند از هوش مصنوعی برای فریب دیگران استفاده کنند. به عنوان مثال، کودکان ممکن است پیام هایی دریافت کنند که بسیار درست به نظر می رسند، زیرا پیام از نام کودک استفاده می کند و در مورد علایق کودک صحبت می کند. اما پس از آن این یک کلاهبرداری است. مراقب باش!

اجازه ندهید هوش مصنوعی تکالیف کودک را انجام دهد: استفاده از هوش مصنوعی برای کمک گرفتن از تکالیف خوب است. اما اگر هوش مصنوعی همه چیز را انجام دهد، کودک کمی یاد می گیرد.

همچنین، به یاد داشته باشید که هوش مصنوعی در پاسخ‌های خودهوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان کاملاً خنثی نیست، بلکه بر اساس آنچه خوانده و قوانینی است که توسعه‌دهندگان وضع کرده‌اند.

اطلاعات بیشتر را در سایت «کودکان و رسانه» بخوانید.

Relaterte artikler

عکس: Shutterstock / fizkes.

کودکان نروژی و گوشی ها و برنامه هایشان

آیا شما یک مهاجر هستید؟ تقریباً همه کودکان نروژی بین 9 تا 11 سال تلفن همراه خود را دارند. اگر به نروژ نقل مکان کرده اید، ممکن است از کشوری آمده باشید که در آن معمول است که بچه هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ها قبل از اینکه تلفن خودشان را بگیرند خیلی بزرگتر شوند.

بازی برای کودکان و والدین: مجوز استفاده از تلفن

از این تمرین بازیگوشی که برای کمک به کودکان در مورد استفاده Artificial intelligence in plain language for children از تلفن همراه ایجاد شده است استفاده کنید و از انتخاب هوشمندانه آگاه شوند - خواه از قبل تلفن همراه خود را داشته باشند یا بخواهند.

زمان پزشکان با بیماران به دلیل بار نظارتی، اسناد و هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان صورت‌حساب، مسئولیت‌های اداری و نیروهای بازار به طور فزاینده‌ای محدود شده است. این عوامل زمان پزشکان را برای ارائه توضیحات کامل به بیماران محدود می کند. OpenNotes به عنوان یک ابتکار تحقیقاتی برای بررسی توانایی به اشتراک گذاری یادداشت های پزشکی با بیماران برای کمک به بیماران برای درک مراقبت های بهداشتی خود آغاز شد. نشان داده شده است که فراهم کردن دسترسی بیماران به یادداشت های پزشکی آنها دارای مزایای بسیاری از جمله بهبود رضایت بیمار و نتایج بالینی است. OpenNotes از آن زمان به یک جنبش ملی تبدیل شده است که به پزشکان کمک می کند تا یادداشت ها را با بیماران به اشتراک بگذارند. با این حال، یک مانع مهم برای پذیرش گسترده OpenNotes نگرانی پزشکان است که OpenNotes ممکن است زمان بیشتری برای اصلاح سردرگمی بیمار در مورد زبان پزشکی هزینه کند. پیشرفت‌های اخیر هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان در فناوری هوش مصنوعی (AI) ممکن است با تبدیل یادداشت‌های پزشکی به زبان ساده و با حداقل زمان مورد نیاز پزشکان، به رفع این نگرانی کمک کند.

هدف، واقعگرایانه:

این مطالعه آزمایشی درک بیمار و مزایا، نگرانی‌ها و بینش‌های درک شد هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ه در مورد یادداشت ساده‌شده با هوش مصنوعی را از طریق سؤالات درک مطلب و مصاحبه هدایت‌شده ارزیابی می‌کند.

مواد و روش ها:

Synthea، یک مولد بیمار مصنوعی، برای ایجاد یادداشت استاندارد شده برای بیمار به زبان پزشکی استفاده شد که سپس با استفاده از نرم افزار هوش مصنوعی ساده شد. یک پرسشنامه ارزیابی درک چند گزینه ای با ورودی پزشک تهیه شد. شرکت کنندگان در مطالعه از بیماران بستری در بیمارستان دانشگاه کلرادو انتخاب شدند. شرکت‌کنندگان به‌طور تصادفی برای درک نسخه استاندارد شده به زبان پزشکی یا نسخه زبان ساده یادداشت بیمار ایجاد شده هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان توسط هوش مصنوعی قرار گرفتند. به دنبال آن، شرکت کنندگان نسخه مخالف یادداشت را بررسی کردند و در یک مصاحبه هدایت شده شرکت کردند. آزمون t Student برای ارزیابی تفاوت‌ها در نمرات ارزیابی درک مطلب بین گروه‌های یادداشت زبان ساده و زبان پزشکی انجام شد. مدل سازی چند متغیره برای ارزیابی تأثیر متغیرهای جمعیت شناختی بر هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان درک مطلب انجام شد. پاسخ های مصاحبه به صورت موضوعی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت.

نتایج:

بیست بیمار موافقت کردند که شرکت کنند. میانگین تعداد سوالات ارزیابی درک مطلب که به درستی پاسخ داده شده بودند در گروه زبان ساده در مقایسه با گروه زبان پزشکی بیشتر بود. با این حال، آزمون t Student برای تعیین اینکه آیا این معنادار بود، ضعیف بود. سن، قومیت و سواد سلامت با مدلسازی چند متغیره تأثیر قابل توجهی بر نمرات درک مطلب دارند. تجزیه و تحلیل موضوعی مصاحبه‌های هدایت‌شده، مزایای درک شده، نگرانی‌ها و پیشنهادات بیماران را در مورد چنین یادداشت‌هایی برجسته کرد. مضامین اصلی مزایا این بود که یادداشت‌های ساده‌شده به زبان ساده هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان ممکن است (۱) قابل استفاده‌تر از یادداشت‌های زبان پزشکی ساده‌نشده باشند، (۲) رابطه بیمار و پزشک را بهبود بخشند، آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان و (۳) بیماران را از طریق درک بهتر مراقبت‌های بهداشتی خود توانمند کنند.

نتیجه گیری:

نرم‌افزار هوش مصنوعی ممکن است یادداشت‌های پزشکی را به هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان یادداشت‌هایی به زبان ساده ترجمه کند که برای بیماران مفید است. محدودیت‌ها شامل اندازه نمونه، تنظیمات فقط بستری و عوامل مخدوش‌کننده احتمالی بود. برای ارزیابی درک مطلب به مطالعات بزرگتری نیاز است. بینش از پاسخ های بیمار به مصاح Artificial intelligence in plain language for children به های هدایت شده می تواند مطالعه و توسعه آینده این فناوری را هدایت کند.

آموزش. LLM ها از تکنیک های پردازش هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان زبان طبیعی (NLP) برای یادگیری تشخیص الگوها و شناسایی روابط بین کلمات استفاده می کنند. درک این روابط به LLM ها کمک می کند تا پاسخ هایی را تولید کنند که به نظر انسانی می رسد - این نوع مدلی است که چت ربات های هوش مصنوعی مانند ChatGPT را تقویت می کند.

یادگیری ماشینی (ML): نوعی از هوش مصنوعی که از الگوریتم‌هایی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان استفاده می‌کند که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا از شواهد (اغلب داده‌های تاریخی) یاد بگیرند و انطباق دهند، بدون اینکه صراحتاً برای یادگیری آن چیز خاص برنامه‌ریزی شوند.

پردازش زبان طبیعی (NLP): توانایی ماشین‌ها برای استفاده از الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی متن، که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد مکالمه انسانی را شبیه‌سازی کنند و زبان انسان را بفهمند و با آن کار کنند.

شبکه عصبی: یک تکنیک یادگیری عمیق که ساختار مغز انسان را تقلید هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان می کند. همانطور که مغز دارای نورون های به هم پیوسته است، یک شبکه عصبی دارای گره های کوچک به هم پیوسته ای است که برای پردازش اطلاعات با هم کار می کنند. شبکه های عصبی با بازخورد و آموزش بهبود می یابند.

Token: بلوک ساختاری متنی که یک چت بات برای پردازش و تولید پاسخ استفاده می کند. مثلا جمله «امروز چطوری؟» ممکن است به نشانه‌های زیر تقسیم شود: ["چگونه"، "هستید"، "شما"، "امروز"، "؟"]. Tokenization به چت بات کمک می کند تا ساختار و معنای ورودی را درک کند.

هوش مصنوعی به توانایی ماشین‌ها و رایانه‌ها برای انجام وظایفی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان اشاره دارد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل مواردی مانند شناخت الگوها و پیش‌بینی می‌شود. در نهایت، این جادو نیست. این ریاضی است

برای درک آنچه که امروز با هوش مصنوعی می‌گذرد، فکر کردن به هوش مصنوعی در مراحل توسعه مفید است. سیستم‌های هوش مصنوعی اولیه ماشین‌هایی بودند که یک ورودی دریافت می‌کردند - هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان داده‌هایی که توسط انسان‌ها تغذیه می‌شدند - و سپس یک توصیه تولید می‌کردند. این پاسخ بر اساس روش آموزش سیستم و الگوریتم‌هایی (ریاضی!) است که به سیستم می‌گوید با داده‌ها چه کند. این رایانه هایی هستند که می توانند چکرز یا شطرنج بازی کنند. این نتفلیکس است که می‌داند شما «Karate Kid» را دوست دارید و پیشنهاد می‌کند «Cobra Kai» را تماشا کنید.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند

هوش مصنوعی مولد گامی رو به جلو در مرحله توسعه است هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان . به جای اینکه فقط به داده های ورودی واکنش نشان دهد، سیستم داده ها را دریافت می کند و سپس از الگوریتم های پیش بینی (مجموعه ای از دستورالعمل های گام به گام) برای ایجاد محتوای اصلی استفاده می کند. در مورد یک مدل زبان بزرگ (LLM)، آن محتوا می‌تواند به شکل شعرهای اصلی، آهنگ‌ها، فیلمنامه‌ها و موارد مشابه تولید شده توسط ربات‌های چت هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Google Bard باشد. "بزرگ" در LLM ها نشان می دهد که مدل زبان بر روی حجم عظیمی از داده ها آموزش داده شده است. اگرچه نتیجه به نظر می رسد که رایانه درگیر بیان خلاقانه است، سیستم در واقع هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان فقط مجموعه ای از نشانه ها را پیش بینی می کند و سپس یکی را انتخاب می کند.

"مدل فقط کلمه بعدی را پیش بینی می کند. راید غنی، استاد آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان یادگیری ماشین در کالج سیستم‌های اطلاعاتی و سیاست عمومی دانشگاه کارنگی ملون توضیح می‌دهد که نمی‌فهمد. اما به‌عنوان کاربری که با آن بازی می‌کند، به نظر می‌رسد که قابلیت‌های شگفت‌انگیزی دارد، در هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان حالی که نقاط کور بسیار بزرگی دارد.»

مدل هایی مانند ChatGPT برای انتخاب نشانه یا کلمه بعدی برنامه ریزی شده اند، اما لزوماً رایج ترین کلمه بعدی را انتخاب نمی کنند. ربات‌های چت ممکن است - برای مثال - چهارمین کلمه رایج را در یک تلاش انتخاب کنند. هنگامی که کاربر دفعه بعد دقیقاً همان درخواست را به ربات چت ارسال می کند، ربات چت می تواند به طور تصادفی دومین کلمه رایج را برای تکمیل عبارت انتخاب کند. به همین دلیل است که ما انسان ها می توانیم از یک چت بات سوال مشابهی بپرسیم و هر بار پاسخ های متفاوتی دریافت کنیم.

ابزارهایی مانند Copilot و ChatGPT از این فرآیند رمز برای نوشتن کد رایانه استفاده می کنند. اگرچه همیشه کامل نیست، اجماع اولیه در صنعت فناوری نشان می‌دهد که این ابزارها می‌توانند ساعت‌ها کار هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان خسته‌کننده کدنویس‌ها را ذخیره کنند.

مدل های تبدیل متن به تصویر مانند DALL-E و Stable Diffusion به طور مشابه کار می کنند. این برنامه بر روی تعداد زیادی از تصاویر و توضیحات مربوط به آنها آموزش داده شده است. یاد می گیرد که الگوها را تشخیص دهد و روابط بین کلمات و عناصر بصری را درک کند. بنابراین وقتی به آن دستوری می‌دهید که تصویری را توصیف می‌کند، از آن الگوها و روابط برای ایجاد یک تصویر جدید متناسب با توضیحات استفاده می‌کند. در نتیجه، این مدل‌ها می‌توانند هنری را خلق کنند که قبلاً دیده نشده است. درخواستی برای "رقص اسکاتی سگ دانشگاه کارنگی ملون، به سبک پوینتیلیسم" این جواهر سرگرم کننده را ایجاد کرد:

تصویر سگ اسکاتی توسط Stable Diffusion، ابزار هوش مصنوعی هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان برای ایجاد تصاویر ایجاد شده است.

فیلسوفان، هنرمندان و افراد خلاق به طور فعال در حال بحث هستند که آیا این فرآیندها خلاقیت هستند یا سرقت ادبی.

هوش مصنوعی چه چیزی نیست

علیرغم مکالمه وحشتناک اکنون مشهور بین کوین روز، نویسنده نیویورک تایمز و چت ربات بینگ مایکروسافت، ما هنوز وارد فاز هوش مصنوعی یا هوش عمومی مصنوعی (AGI) نشده ایم. AGI هنوز یک ایده نظری است. برخلاف هوش مصنوعی مولد، که به نظر می‌رسد قادر به انجام برخی از کارهایی است که انسان‌ها انجام می‌دهند، Artificial intelligence in plain language for children سیستم‌های AGI در واقع هوش انسان را تقلید می‌کنند یا از آن پیشی می‌گیرند. ماشین‌ها به خودآگاهی می‌رسند و انضمامی دارند

یادگیری

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین اغلب به هوش مصنوعی حل تکالیف جای یکدیگر استفاده می شوند، اما یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از دسته وسیع تر هوش مصنوعی است.

در این زمینه، هوش مصنوعی به توانایی کلی رایانه ها برای تقلید از افکار هوش مصنوعی حل تکالیف انسان و انجام وظایف در محیط های واقعی اشاره دارد، در حالی که یادگیری ماشینی به فناوری ها و الگوریتم هایی اشاره دارد که سیستم ها را قادر می سازد الگوها را شناسایی کنند، تصمیم بگیرند و خود را از طریق تجربه بهبود بخشند. و داده ها

برنامه نویسان رایانه و توسعه دهندگان نرم افزار هوش مصنوعی حل تکالیف رایانه ها را قادر می سازند تا داده ها را تجزیه و تحلیل کنند و مشکلات را حل کنند - اساساً آنها سیستم های هوش مصنوعی ایجاد می کنند - با استفاده از ابزارهایی مانند:

فراگیری ماشین

یادگیری عمیق

شبکه های عصبی

بینایی کامپیوتری

پردازش زبان طبیعی

در زیر به تفکیک تفاوت‌های بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی و همچنین نحوه استفاده از آنها در سازمان‌های بزرگ و کوچک امروزی می‌پردازیم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی حوزه توسعه رایانه‌ها و روبات‌هایی است که هوش مصنوعی حل تکالیف می‌توانند به گونه‌ای رفتار کنند که هم تقلید و هم فراتر از توانایی‌های انسان باشد. برنامه‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را برای ارائه اطلاعات تجزیه و تحلیل و زمینه‌سازی کنند یا به‌طور خودکار اقداماتی را بدون دخالت انسان آغاز کنند.

امروزه هوش مصنوعی قلب بسیاری از فناوری‌هایی است که ما استفاده می‌کنیم، از جمله دستگاه‌های هوشمند و دستیارهای صوتی مانند سیری در دستگاه‌های اپل. شرکت‌ها از تکنیک‌هایی مانند هوش مصنوعی حل تکالیف پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری - توانایی رایانه‌ها برای استفاده از زبان انسان و تفسیر تصاویر - برای خودکارسازی وظایف، تسریع در تصمیم‌گیری و فعال کردن مکالمات مشتری با چت‌بات‌ها استفاده می‌کنند.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی راهی به سوی هوش مصنوعی است. این زیرمجموعه هوش مصنوعی از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند تا به‌طور خودکار بینش‌ها را بیاموزد و الگوها را از داده‌ها تشخیص دهد و از این یادگیری برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کند.

برنامه نویسان با مطالعه و آزمایش یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی حل تکالیف محدودیت هایی را برای بهبود درک، شناخت و عملکرد یک سیستم کامپیوتری آزمایش می کنند.

یادگیری عمیق، یک روش پیشرفته برای یادگیری ماشین، یک گام فراتر می رود. مدل‌های یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی بزرگ - شبکه‌هایی که مانند مغز انسان برای تجزیه و تحلیل منطقی داده‌ها عمل می‌کنند - برای یادگیری الگوهای پیچیده و پیش‌بینی مستقل از ورودی انسان استفاده می‌کنند.

چگونه شرکت ها از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده می کنند

برای موفقیت تقریباً در هر صنعتی، سازمان ها باید بتوانند هوش مصنوعی حل تکالیف داده های خود را به بینش عملی تبدیل کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سازمان‌ها این مزیت را می‌دهد که انواع فرآیندهای دستی شامل داده‌ها و تصمیم‌گیری را خودکار کنند.

با گنجاندن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سیستم ها و برنامه های استراتژیک خود، رهبران می توانند بینش های مبتنی بر داده را با سرعت و کارایی بیشتر درک کنند و بر اساس آن عمل کنند.

هوش مصنوعی در صنعت تولید

بهره وری کلید موفقیت یک سازمان در صنعت تولید است. هوش مصنوعی می تواند به رهبران تولید کمک کند تا فرآیندهای تجاری خود را با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین برای برنامه هایی مانند موارد زیر خودکار کنند:

شناسایی خطاهای تجهیزات قبل از وقوع نقص، با استفاده از اینترنت اشیا (IoT)، تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین

استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی در دستگاهی واقع در کارخانه، که ماشین تولیدی را نظارت می‌کند و زمان تعمیر و نگهداری را پیش‌بینی می‌کند تا در اواسط شیفت از کار نیفتد.

مطالعه الگوهای مصرف انرژی HVAC و استفاده از یادگیری ماشینی برای تنظیم بهینه صرفه جویی انرژی و سطح راحتی

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بانکداری

حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها به ویژآموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان ه در صنعت بانکداری بسیار مهم است. رهبران خدمات مالی می توانند داده های مشتری را ایمن نگه دارند و در عین حال کارایی را با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به چندین روش افزایش دهند:

استفاده از یادگیری ماشینی برای شناسایی و جلوگیری از هوش مصنوعی حل تکالیف کلاهبرداری و حملات امنیت سایبری

ادغام بیومتریک و بینایی کامپیوتر برای احراز هویت سریع کاربر و اسناد پردازش

ترکیب فناوری‌های هوشمند مانند ربات‌های گفتگو و دستیارهای صوتی برای خودکارسازی عملکردهای اولیه خدمات مشتری

کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

حوزه مراقبت های بهداشتی از حجم عظیمی از داده ها استفاده می کند و به طور فزاینده ای به انفورماتیک و تجزیه و تحلیل برای ارائه خدمات بهداشتی دقیق و کارآمد متکی است. ابزارهای هوش مصنوعی می توانند به بهبود نتایج بیماران، صرفه جویی در زمان و حتی به ارائه دهندگان کمک کنند تا از فرسودگی شغلی جلوگیری کنند:

تجزیه و تحلیل داده های سوابق الکترونیکی سلامت کاربران از طریق یادگیری ماشینی برای ارائه پشتیبانی تصمیم بالینی و بینش خودکار

یکپارچه سازی یک سیستم هوش مصنوعی که نتایج بازدید از بیمارستان را برای جلوگیری از بستری مجدد و کوتاه کردن مدت زمان نگهداری بیماران در بیمارستان ها پیش بینی می کند.

ضبط و ثبت تعاملات ارائه دهنده و بیمار در امتحانات یا قرار ملاقات های بهداشتی از راه دور با استفاده از درک زبان طبیعی

درباره اینکه چگونه هوش مصنوعی دنیای Artificial intelligence to solve homework مراقبت های بهداشتی را تغییر می دهد بیشتر بدانید.

هوش مصنوعی چیست و چگونه از آن استفاده می شود؟

هوش مصنوعی (AI) قرار است یک "تعر هوش مصنوعی حل تکالیف یف کننده فناوری آینده" باشد، اما هوش مصنوعی دقیقاً چیست و چگونه بر زندگی ما تأثیر می گذارد؟

هوش مصنوعی توانایی یک ماشین برای نمای هوش مصنوعی حل تکالیف ش قابلیت های انسان مانندی مانند استدلال، یادگیری، برنامه ریزی و خلاقیت است.

هوش مصنوعی سیستم‌های فنی را قادر می‌سازد تا هوش مصنوعی حل تکالیف محیط خود را درک کنند، با آنچه درک می‌کنند مقابله کنند، مشکلات را حل کنند و برای رسیدن به یک هدف خاص اقدام کنند. کامپیوتر داده هایی را دریافت می کند - از قبل آماده یا جمع آوری شده از طریق حسگرهای خود مانند دوربین - آنها را پردازش می کند و پاسخ می دهد.

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه هوش مصنوعی حل تکالیف و تحلیل اثرات اقدامات قبلی و کار مستقل، رفتار خود را تا حدی تطبیق دهند.

چرا هوش مصنوعی مهم است؟

برخی از فناوری‌های هوش مصنوعی بیش از هوش مصنوعی حل تکالیف 50 سال است که وجود دارند، اما پیشرفت‌ها در قدرت محاسباتی، در دسترس بودن مقادیر بسیار زیاد داده و الگوریتم‌های جدید منجر به پیشرفت‌های بزرگ هوش مصنوعی در سال‌های اخیر شده است.

هوش مصنوعی به عنوان محوری برای تحول دیجیتال جامعه دیده می شود و به اولویت اتحادیه اروپا تبدیل شده است.

انتظار می رود برنامه های کاربردی آینده تغییرات عظیمی ایجاد کنند، اما هوش مصنوعی در حال حاضر در زندگی روزمره ما وجود دارد.

درباره فرصت‌های ارائه شده توسط هوش مصنوعی و هوش مصنوعی حل تکالیف قانون هوش مصنوعی که اتحادیه اروپا روی آن کار می‌کند، بیشتر بخوانید

انواع هوش مصنوعی

نرم افزار: دستیار مجازی، نرم افزار تجزیه و تحلیل تصویر، موتورهای جستجو، سیستم های تشخیص گفتار و چهره

هوش مصنوعی "مجسم": روبات ها، ماشین های خودران، هواپیماهای بدون سرنشین، اینترنت اشیا

هوش مصنوعی در زندگی روزمره

در زیر برخی از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی وجود هوش مصنوعی حل تکالیف دارد که ممکن است متوجه نباشید که دارای هوش مصنوعی هستند:

خرید و تبلیغات اینترنتی

هوش مصنوعی به طور گسترده ای برای ارائه توصیه های شخصی به افراد استفاده می شود، به عنوان مثال بر اساس جستجوها و خریدهای قبلی آنها یا سایر رفتارهای آنلاین. هوش مصنوعی در تجارت بسیار مهم است: بهینه سازی محصولات، برنامه ریزی موجودی، تدارکات و غیره.

جستجوی وب

موتورهای جستجو از ورودی وسیع داده‌هایی که توسط کار هوش مصنوعی حل تکالیف برانشان برای ارائه نتایج جستجوی مرتبط ارائه می‌شود، یاد می‌گیرند.

دستیارهای شخصی دیجیتال

گوشی های هوشمند از هوش مصنوعی برای ا آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان رائه خدماتی که تا حد امکان مرتبط و شخصی هستند استفاده می کنند. دستیاران مجازی پاسخ دادن به سؤالات، ارائه توصیه‌ها و کمک به سازماندهی روال‌های روزمره در همه جا حاضر شده‌اند.

ترجمه ماشینی

نرم افزار ترجمه زبان، چه بر اساس متن نوشتاری یا گفتاری، برای ارائه و بهبود ترجمه به هوش مصنوعی متکی است. این امر در مورد عملکردهایی مانند زیرنویس خودکار نیز صدق می کند.

خانه های هوشمند، شهرها و زیرساخت ها

ترموستات‌های هوشمند از رفتار ما برای صرفه‌جویی در مصرف انرژی یاد می‌گیرند، در حالی که توسعه‌دهندگان شهرهای هوشمند امیدوارند ترافیک را برای بهبود اتصال و کاهش ترافیک تنظیم کنند.

ماشین ها

در حالی که وسایل نقلیه خودران هنوز استاندارد نیستند، خودروها در حال حاضر از عملکردهای ایمنی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می کنند. برای مثال اتحادیه اروپا به تامین مالی VI-DAS، حسگرهای خودکاری که موقعیت‌ها و حوادث خطرناک احتمالی را تشخیص می‌دهند، کمک کرده است.

ناوبری عمدتاً مبتنی بر هوش مصنوعی است.

امنیت سایبری

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به شناسایی و مبارزه با حملات سایبری و سایر تهدیدات سایبری بر اساس ورودی مداوم داده‌ها، شناسایی الگوها و عقب‌نشینی حملات کمک کنند.

هوش مصنوعی در برابر کووید-19

حمل و نقل

هوش مصنوعی می‌تواند ایمنی، سرعت و کارایی تراف Artificial intelligence to solve homework یک ریلی را با به حداقل رساندن اصطکاک چرخ‌ها، به حداکثر رساندن سرعت

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) توسعه، استقرار و نگهداری س هوش مصنوعی حل تکالیف یستم‌های محاسباتی است که می‌تواند انواع خاصی از هوش انسانی را تکرار کند. در حال حاضر، این جنبه از علم کامپیوتر بر ایجاد الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین برنامه‌نویسی (ML) متمرکز است که می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌ها را برای به دست آوردن بینش و تصمیم‌گیری مستقل از داده‌محور تجزیه و تحلیل کند.

آگهی ها

اساساً، ابتکارات هوش مصنوعی عناصری از ریاضیات و علو هوش مصنوعی حل تکالیف م اعصاب محاسباتی را برای شبیه‌سازی و/یا بهبود فرآیندهای فکری انسان ترکیب می‌کند. هدف مهم این زمینه تحقیقاتی، بررسی چگونگی استفاده از فناوری برای انجام وظایف شناختی است که برای انسان خسته کننده یا چالش برانگیز است.

هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری مخرب در نظر گرفته می‌شود، ز هوش مصنوعی حل تکالیف یرا نحوه دسترسی افراد و پردازش اطلاعات، انجام کارهای خود و درک ماهیت خلاقیت و اصالت را تغییر می‌دهد.

Techopedia معنای هوش مصنوعی را توضیح می دهد

بیشتر تعاریف هوش مصنوعی جنبه‌های مثبت استفاده از هوش مصنوعی هوش مصنوعی حل تکالیف را برای تقویت هوش انسانی و کمک به مردم برای بهره‌وری بیشتر توضیح می‌دهند.

البته باید توجه داشت که منتقدان این فناوری ابراز نگرانی کرده‌اند که مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمند به زودی می‌توانند از هوش انسانی پیشی بگیرند و در نهایت به تهدیدی برای بشریت تبدیل شوند.

پیشرفت کنترل نشده هوش مصنوعی و پتانسیل این فناوری برای شتاب ف هوش مصنوعی حل تکالیف راتر از کنترل انسان، گاهی اوقات به عنوان تکینگی شناخته می شود. پتانسیل نظری برای واقعی شدن The Singularity تنها یکی از دلایلی است که دولت‌ها، بخش‌های صنعتی و شرکت‌های بزرگ برای به حداقل رساندن خطر و اطمینان از استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی، نرده‌های محافظ هوش مصنوعی را ایجاد می‌کنند.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند

امروزه، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی معمولاً از الگوریتم‌های ی هوش مصنوعی حل تکالیف ادگیری ماشینی پیشرفته و مقادیر زیادی قدرت محاسباتی برای پردازش، تجزیه و تحلیل و یادگیری از داده‌ها به روش‌هایی استفاده می‌کنند که جنبه‌های خاصی از شناخت انسانی مانند تشخیص الگو و استدلال استقرایی را تقلید می‌کنند.

اولین گام هنگام توسعه یک مدل هوش مصنوعی که از ML استفاده می کند، شامل جمع آوری داده است. نوع داده خاص توسط عملکرد مورد نظر هوش مصنوعی تعیین می شود. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی حل تکالیف مدل تشخیص تصویر به مجموعه داده عظیمی از تصاویر دیجیتال نیاز دارد.

هنگامی که داده ها جمع آوری شد، دانشمندان داده می توانند الگوریتم هایی هوش مصنوعی حل تکالیف را برای تجزیه و تحلیل داده ها انتخاب یا توسعه دهند. الگوریتم‌ها - که اساساً مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها هستند آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان - مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها هستند که به رایانه می‌گویند چگونه داده‌ها را پردازش کند و به یک خروجی برسد.

بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله الگوریتم‌های یادگیری عمیق، برای استفاده تکراری طراحی شده‌اند. آنها در معرض داده‌ها قرار می‌گیرند، پیش‌بینی/تصمیم‌گیری می‌کنند و سپس بازخورد دریافت می‌کنند تا فرآیندهای داخلی خود را تنظیم کنند. فرآیند اجازه دادن به الگوریتم ها برای بهبود خروجی های خود در طول هوش مصنوعی حل تکالیف زمان به عنوان یادگیری ماشین (ML) نامیده می شود.

بسته به اینکه داده‌ها چگونه ارائه می‌شوند و برنامه‌نویسی هوش مصنوعی برای رسیدن به چه هدفی قرار دارد، فرآیند یادگیری می‌تواند تحت نظارت یا بدون نظارت باشد.

با یادگیری نظارت شده، مدل هوش مصنوعی از مجموعه داده ای که هم و هوش مصنوعی حل تکالیف رودی و هم خروجی مورد نظر را شامل می شود، یاد می گیرد. با یادگیری بدون نظارت، الگوریتم الگوها، روابط یا ساختارها را در داده هایی که دریافت می کند شناسایی می کند و سپس از تجزیه و تحلیل برای پیش بینی خروجی ها استفاده می کند.

هنگامی که یک مدل هوش مصنوعی بتواند خروجی های داده های آموزشی نادیده را با محدوده قابل قبولی از دقت پیش بینی کند، می توان آن را با داده های دنیای واقعی آزمایش کرد. در این مرحله، مدل هوش مصنوعی حل تکالیف یا بازآموزی می‌شود یا مستقر می‌شود و به طور مداوم برای رانش مدل نظارت می‌شود.

H3: تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

در حالی که AI و ML اغلب به عنوان مترادف استفاده می شوند، معنای هوش مصنوعی یک اصطلاح چتر است و یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است. اساساً، هر برنامه ML را می ت هوش مصنوعی حل تکالیف وان به عنوان AI نامید، اما همه برنامه های هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی استفاده نمی کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی نمادین مبتنی بر قانون در زیر چتر هوش مصنوعی قرار می‌گیرد، اما این یک نمونه واقعی از یادگیری ماشینی نیست، زیرا مانند ML از داده‌ها یاد نمی‌گیرد.

نمونه هایی از فناوری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی امروزی اغلب از یادگیری ماشین در ارتباط با سایر تکنی ر ک ها و فناوری های محاسباتی استفاده می کند. یک رویکرد ترکیبی به سیستم‌های هوش مصنوعی ظریف‌تر و قوی‌تر اجازه می‌دهد.

به عنوان مثال، یادگیری عمیق یک رویکرد تکراری برای هوش مصنوعی است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین را در سلسله مراتبی از پیچیدگی و انتزاع افزایش می‌دهد. در حال حاضر این پیچیده ترین معماری هوش مصنوعی در حال استفاده است.

سایر تکنیک ها و فناوری های شناخته شد Artificial intelligence to solve homework ه هوش مصنوعی عبارتند از:

برای تشخیص بهتر از علائم و موارد حیاتی بیمار. هوش مصنوعی حل تکالیف هوش مصنوعی می‌تواند بیماران را طبقه‌بندی کند، سوابق پزشکی را حفظ و پیگیری کند، و با ادعاهای بیمه سلامت رسیدگی کند.

خط پایین

هوش مصنوعی (AI) یک فناوری در حال تکامل است ک هوش مصنوعی حل تکالیف ه سعی می کند هوش انسانی را با استفاده از ماشین ها شبیه سازی کند. هوش مصنوعی شامل زیرشاخه‌های مختلفی از جمله یادگیری ماشینی (ML) و یادگیری عمیق است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا به روش‌های جدیدی از داده‌های آموزشی یاد بگیرند و تطبیق دهند. کاربردهای گسترده ای در صنایع مختلف مانند مراقبت های بهداشتی، مالی و حمل و نقل دارد. هوش مصنوعی حل تکالیف در حالی که هوش مصنوعی پیشرفت های قابل توجهی را ارائه می دهد، نگرانی های اخلاقی، حریم خصوصی و اشتغال را نیز افزایش می دهد.

منابع مقاله

شرایط مرتبط

هوش مصنوعی ضعیف (هوش مصنوعی): مثال‌ها و محدودیت‌ها

هوش مصنوعی ضعیف یک هوش ماشینی است که به یک منطقه خاص محدود می شود. بیشتر

هوش عمومی مصنوعی (AGI): تعریف، نحوه کار و مثال ها

محققانی که بر روی هوش عمومی مصنوعی (AGI) کار می کنند، هوش مصنوعی حل تکالیف قصد دارند در نهایت نوعی از هوش مصنوعی با هوش در سطح انسان تولید کنند. AGI در حالت ایده‌آل می‌تواند بدون نظارت یا مداخله انسان یاد بگیرد، خود آموزش دهد و وظایف عمومی را انجام دهد. بیشتر

هوش مصنوعی مولد: چگونه کار می کند، تاریخچه، و مزایا و معایب

در عرض چند ثانیه، هوش مصنوعی مولد می تواند در پاسخ به درخواست کاربر، محتوای جدیدی مانند متن، تصاویر، ویدئو و کد تولید کند. بیشتر

شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی مجموعه ای از الگوریتم ها است که به دنبال هوش مصنوعی حل تکالیف شناسایی روابط در یک مجموعه داده از طریق فرآیندی است که نحوه عملکرد مغز انسان را تقلید می کند. بیشتر

تجارت الگوریتمی: تعریف، نحوه کار، مزایا و معایب

معاملات الگوریتمی از مدل های ریاضی پیشرفته برای تصمیم گیری معاملات در بازارهای مالی استفاده می کند. بیشتر

محاسبات کوانتومی: تعریف، نحوه استفاده از آن، و مثال

یک کامپیوتر کوانتومی، بر خلاف کامپیوترهای کلاسیک، ا هوش مصنوعی حل تکالیف ز بیت کوانتومی یا کیوبیت استفاده می کند. در مورد کامپیوترهای کوانتومی و شرکت هایی که آنها را می سازند بیاموزید. بیشترلطفاً از ابزارهای اشتراک گذاری که از طریق دکمه اشتراک گذاری در بالا یا کنار مقاله ها یافت می شود استفاده کنید. کپی کردن مقالات برای اشتراک گذاری با دیگران نقض قوانین و مقررات FT.com و خط مشی حق نسخه برداری است. برای خرید حقوق اضافی به licensing@ft.com ایمیل بزنید. مشترکین می توانند حداکثر 10 یا 20 مقاله در ماه را با هوش مصنوعی حل تکالیف استفاده از سرویس مقاله هدیه به اشتراک بگذارند. اطلاعات بیشتر را می توانید در https://www.ft.com/tour بیابید.

نظر هوش مصنوعی افزودن به myFT

هوش عمومی مصنوعی کجاست؟ حدس پدربزرگ من به اندازه شما خوب است

این هیجان همه امواج دیگر را دنبال می کند و به ن هوش مصنوعی حل تکالیف رم افزار بیشتر و اتوماسیون بیشتر تبدیل می شود

BENEDICT EVANSA به myFT اضافه کنید

اتوماسیون همیشه درد اصطکاکی ایجاد کرده است، به زمان Luddites © Pravin Chakravarty/Dreamstime

هوش عمومی مصنوعی کجاست؟ حدس پدربزرگ آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان من به خوبی حدس شما در x است (در یک پنجره جدید باز می شود)

هوش عمومی مصنوعی کجاست؟ حدس پدربزرگ من به خوبی حدس شما در فیس بوک است (در یک پنجره جدید باز می شود)

هوش عمومی مصنوعی کجاست؟ حدس پدربزرگ من به هوش مصنوعی حل تکالیف خوبی حدس شما در لینکدین است (در یک پنجره جدید باز می شود)

صرفه جویی

پیشرفت فعلی 100%

بندیکت ایوانز 13 آوریل 2024

192

این صفحه را چاپ کن

با به روز رسانی های رایگان مطلع شوید

به سادگی در خلاصه هوش مصنوعی myFT ثبت نام کنید -- مستقیماً به صندوق ورودی شما تحویل داده می شود.

نویسنده یک تحلیلگر فناوری است

در سال 1946، پدربزرگ من، با عنوان «موری لینستر» هوش مصنوعی حل تکالیف ، داستانی علمی تخیلی به نام «منطقی به نام جو» منتشر کرد. در آن، هر کس یک کامپیوتر (یک «منطق») متصل به یک شبکه جهانی دارد که همه کارها را از بانک گرفته تا روزنامه و تماس های ویدیویی انجام می دهد. یک روز، یکی از این منطق ها، جو، شروع به دادن پاسخ های مفید به هر درخواستی در هر نقطه از شبکه می کند: مثلاً یک سم غیرقابل کشف اختراع کنید، یا بهترین راه را برای سرقت از بانک پیشنهاد دهید. وحشت ایجاد می شود - "مدارات سانسور خود را بررسی کنید!" - تا زمانی که بفهمند چه چیزی را از برق بکشند.

تا زمانی که به کامپیوترها فکر می‌کردیم، به ساخت "هوش مصنوعی" فکر می‌کردیم و فکر می‌کردیم که این چه معنایی دارد. یک شوخی قدیمی وجود دارد که می گوید هوش مصنوعی چیزی است که هنوز کار نمی کند، زیرا زمانی که کار می کند فقط یک نرم افزار است. ماشین‌حساب‌ها ریاضیات مافوق هوش مصنوعی حل تکالیف بشری انجام می‌دهند، و پایگاه‌های اطلاعاتی حافظه مافوق بشری دارند، اما آنها نمی‌توانند کار دیگری انجام دهند، و نمی‌دانند چه می‌کنند، بیش از اینکه ماشین ظرفشویی ظرف‌ها را بفهمد. پایگاه های داده مافوق بشری هستند، اما آنها فقط نرم افزار هستند. اما مردم چیز متفاوتی دارند، و به همین ترتیب، در مقیاسی، سگ‌ها، شامپانزه‌ها و اختاپوس‌ها و بسیاری از موجودات دیگر نیز چنین هستند Artificial intelligence to solve homework . محققان هوش مصنوعی این را "هوش عمومی" می نامند.