💠 تشبیه نوزاد 🔷 هوش انسانی با «غریزه» شروع به کار می کند. قبل از اینکه «استدلال» وارد عمل شود؛ «تجربه، احساسات، و محیط اطراف» ذهن را شکل می دهند. هویت از طریق «تعامل، خطا و تحول» ایجاد می شود. 🔷 هوش مصنوعی به صورت محدود (ANI) شروع به کار می کند. از طریق سیستم های واضح و مجزا، به «اطلاعات ورودی» پاسخ می دهد. 🔶 با برقراری تشابه میان تکامل این دو نوع هوش، می توان گفت: AGI تنها زمانی ظهور می یابد که قوه شناخت (موجود در ANI) با 3C ترکیب شود؛ همان گونه که انسان نیز به توانایی تفکر انتقادی و درک مسائل انتزاعی دست می یابد.

🔴 طبق نظریه «رشد مرحله ای» ژان پیاژه (روانشناس، زیست شناس، و شناخت شناس سوئیسی) انسان در ۲ سال اول، تنها به محرک ها پاسخ داده و در حال جمع آوری داده است، تا ۷ سالگی توانایی برقراری ارتباط با کلمات و نقاشی را پیدا می کند، تا ۱۱ سالگی توانایی استدلال و بحث منطقی در خصوص مسائل عمدتا ملموس و غیرانتزاعی را پیدا می کند. و تا حدود ۱۶ سالگی به توانایی تفکر و استدلال در خصوص تمامی موضوعات (حتی انتزاعی، فلسفی، معنوی و...) دست می یابد. 🔴 در تشبیه انسان به AI، می توان گفت: 1️⃣ مرحله اول و دوم (تا ۷ سالگی) = ANI (توانایی پاسخ به محرک) 2️⃣ مرحله سوم و چهارم (تا ۱۶ سالگی) = AGI (توانایی تفکر و استدلال واقعی و هم چنین فراشناخت یعنی دستکاری و بهبود کدهای خود) 3️⃣ پس ASI یا اَبَر هوش مصنوعی این وسط چی میشه؟ 🤔 📋 ۴ تا نظریه داریم: ✅ The Singleton یک AGI که از همه قوی تره، به عنوان «رئیس و خدا» سایر AGI ها معرفی شده و کنترل اونا رو به دست می گیره. ✅ The Collective همه AGI ها دست به دست هم میدن و ASI از شبکه سازی و اتحاد اونا حاصل میشه. ✅ The Ecological یک اکوسیستم متنوع از AGI ها و AI های تخصصی، در کنار هم فعالیت و رقابت می کنند و ASI در واقعا این اکوسیستم هست (برخلاف قبلی که با هم یکی می شدن، اینجا فقط همسایه میشن!) ✅ The Augmented وقتی تراشه های رابط ذهن و کامپیوتر حاوی AGI ها با مغز انسان ترکیب میشن، ASI حاصل میشه. 👇 نظر شما چیه؟ ASI چطوری قراره درست بشه؟ 🆔 @MetaCognition #هوش_مصنوعی #اورجینال_متاکاگ #فکت_متاکاگی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 فرمول 3C 🔷 این فرمول، بیان می کنه که برای تبدیل ANI (هوش مصنوعی محدود) به AGI (هوش مصنوعی عمومی) نیاز به سه تا C داریم: 1️⃣ Consciousness 📋 آگاهی = بینش (تفسیر داده ها) + بازنگری (ارزیابی تجربیات) + تشکیل هویت 2️⃣ Context 📋 پس زمینه = محیط (درک پیرامون و محدودیت ها) + تعامل اجتماعی (تنظیم مجدد نقش ها، روابط، و استانداردهای مکالماتی) + وضع تاریخی (آگاهی از رویدادهای گذشته و ارتباط آنها با حال) 3️⃣ Consequence 📋 عاقبت = علت و معلول (برقراری ارتباط میان اعمال و نتایج و توانایی درک آن) + پاسخ انطباقی (اصلاح رفتار بر اساس بازخورد و نتایج پیش بینی شده) + تاثیر بلندمدت (پیش بینی پیامدهای با احتمال وقوع اندک تصمیمات کنونی) #هوش_مصنوعی #اورجینال_متاکاگ #فکت_متاکاگی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 «نبرد برای قلمرو ذهن؛ آیا هوش مصنوعی "اراده" ما را خلع سلاح می‌کند؟ دکترین 3R برای بقای شناختی» #معرفی_مقاله 🔹در عصری که تعامل با هوش مصنوعی (AI) به بخشی جدایی‌ناپذیر از زیست روزمره تبدیل شده، پژوهشگران علوم اعصاب هشداری جدی صادر کرده‌اند: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) تنها ابزار نیستند، بلکه معماران جدید ساختار مغز ما هستند. مقاله اخیر منتشر شده در npj Artificial Intelligence، از خطر «فرسایش شناختی» در اثر تعامل منفعلانه با AI پرده برمی‌دارد و راهکاری راهبردی تحت عنوان «اصل 3R» ارائه می‌دهد. 🔹مکانیزم اثر؛ پلاستیسیته سیناپسی در میدان نبرد: مغز انسان بر اساس اصل «استفاده کن یا از دست بده» (Use it or lose it) عمل می‌کند. ▫️تعامل منفعلانه (کپی-پیست ذهنی): پذیرش بی‌چون‌وچرای خروجی‌های AI، فعالیت نورونی را به زیر آستانه تحریک می‌برد و موجب «تضعیف طولانی‌مدت» (LTD) سیناپس‌ها می‌شود. نتیجه؟ آتروفی قدرت تفکر انتقادی. ▫️تعامل فعال (هم‌آفرینی): چالش با هوش مصنوعی، ویرایش و تفسیر خروجی‌ها، موجب «تقویت طولانی‌مدت» (LTP) و ایجاد سپری در برابر زوال عقل می‌شود. 🔹برای جلوگیری از تبدیل شدن انسان به «اپراتور بی‌اراده» سیستم‌های هوشمند، این مقاله تفکیک سه لایه را ضروری می‌داند: ۱. نتایج (Results): خروجی خام AI. این‌ها فاقد «معنا» و درک اخلاقی هستند؛ صرفاً محاسبات آماری‌اند. ۲. پاسخ‌ها (Responses): زمانی که انسان «نتایج» را تفسیر و ارزش‌گذاری می‌کند. اینجا داده به معنا تبدیل می‌شود. ۳. مسئولیت (Responsibility): حلقه مفقوده ماشین. انتخاب ارزش‌ها و پذیرش پیامدها، وظیفه‌ای وجودی و اخلاقی است که قابل برون‌سپاری به الگوریتم نیست. 🔺این پژوهش، هشداری استراتژیک درباره شکل‌گیری لایه‌ای جدید از هوش مصنوعی به نام «سیستم صفر» (System 0) می‌دهد که در کنار سیستم‌های تفکر سریع (۱) و کند (۲) انسان قرار می‌گیرد. خطر اصلی، تنها «برون‌سپاری شناختی» (Cognitive Offloading) نیست، بلکه «برون‌سپاری اراده» (Offloading the Will) است. ▫️اگر جامعه‌ای عادت کند «نتایج» هوش مصنوعی را بدون تبدیل به «پاسخ» و پذیرش «مسئولیت» بپذیرد، عملاً دروازه‌های ذهن خود را برای نفوذ باز گذاشته است. ▫️در این سناریو، دشمن نیازی به تغییر باورهای فرد ندارد؛ کافی است الگوریتم‌های مرجع را دستکاری کند. انسانی که قدرت «معناسازی» خود را واگذار کرده، سرباز بی‌جیره و مواجب روایت‌های تحمیلی خواهد بود. ✅ حفظ «حاکمیت شناختی» نیازمند گذار از مصرف‌کننده منفعل به «فرمانده فعال» در برابر هوش مصنوعی است. اصل 3R پروتکلی امنیتی برای حفظ ساختار بیولوژیک و استقلال تصمیم‌گیری در عصر سایبرنتیک است. 🏷 مطالعه متن کامل مقاله 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 کودتای خاموش در آموزش؛ تحلیلی بر دکترین جدید دانشگاه‌های هوشمند 🔹در حالی که بحث‌ها اغلب بر سر «تقلب با هوش مصنوعی» است، جیمز یونیل آه (James Yoonil Auh) در مقاله‌ای تکان‌دهنده، پرده از تغییر ماهیت دانشگاه‌ها برمی‌دارد. دانشگاه‌ها دیگر نه محل «پرورش فکر»، بلکه به ارائه‌دهندگان «سرویس‌های شناختی» (Cognitive Service) تبدیل شده‌اند. این گزارش را در سه لایه امنیتی-شناختی بررسی می‌کنیم: 1⃣ تغییر فاز: از «جستجو» به «هم‌فکری با ماشین» پیش‌تر، ابزارهایی مثل Google Scholar برای «بازیابی» اطلاعات بودند. اما ابزارهای نسل جدید (مثل Scopus AI یا Consensus) فراتر از جستجو عمل می‌کنند؛ آن‌ها «قضاوت» و «سنتز» می‌کنند. 🔻 پیامد: پژوهشگر دیگر در دریای داده‌ها غواصی نمی‌کند؛ بلکه هوش مصنوعی برای او «معنا» می‌سازد. این یعنی واگذاریِ لایه اولِ «تفسیر» به الگوریتم. 2⃣ خطرناک‌ترین استعاره: آموزش به مثابه «خدمات مشتریان» پلتفرم‌های جدید آموزشی (مانند QANDA) دقیقاً مثل سیستم‌های Customer Service طراحی شده‌اند: * پاسخ‌دهی آنی * رفع سریع ابهامات * حذف «اصطکاک» و سختی یادگیری ☝️ نقد: یادگیری عمیق دقیقاً محصول «اصطکاک سازنده» (Productive Friction) است؛ لحظاتی که ذهن با ابهام و سختی دست‌وپنج نرم می‌کند. وقتی AI مثل یک اپراتور دلسوز، تمام موانع را قبل از برخورد دانشجو هموار می‌کند، ما با پدیده «کودک‌سازی ذهن» روبرو می‌شویم. دانشجو راضی‌تر است، اما تاب‌آوری ذهنی او نابود شده است. 3⃣ تهدیدِ «استانداردسازی الگوریتمی» (Algorithmic Normalization) در کلاس‌های آنلاین چندزبانه، هوش مصنوعی نوشته‌های دانشجویان را ترجمه، اصلاح و «بهینه» می‌کند. ظاهر ماجرا: افزایش مشارکت و رفع موانع زبانی. باطن ماجرا: یکسان‌سازی نحوه تفکر. الگوریتم‌ها ناخودآگاه تعیین می‌کنند چه استدلالی «خوب» و چه لحنی «حرفه‌ای» است. تفاوت‌های فرهنگی و مدل‌های فکری بومی، زیر چرخ‌دنده‌های «بهینه‌سازی» له می‌شوند و یک «تفکر تک‌قطبی» شکل می‌گیرد. 4⃣ حکمرانی بر ذهن‌های افزوده (The Augmented Mind) دانشگاه‌ها باید بپذیرند که دیگر فقط با مغز دانشجو طرف نیستند، بلکه با «ذهن توزیع‌شده» (انسان + ماشین) مواجه‌اند. اگر برای این «زیرساخت شناختی» قانون‌گذاری نشود، عملاً طراحی ذهن نسل آینده به مهندسان سیلیکون‌ولی سپرده شده است، نه اساتید دانشگاه. 💡هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به «زیرساخت نامرئی» (Invisible Infrastructure) تفکر است. خطر اصلی اینجاست که دانشگاه‌ها به جای تربیت «متفکران مستقل»، در حال تولید «مصرف‌کنندگانِ خدمات شناختی» هستند؛ افرادی که بدون «عصای دیجیتال»، توان راه رفتن در مسیر استدلال را ندارند. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 خلیج الگوریتم‌ها؛ گذار از "مصرف‌کننده" به "طراح حاکمیت" در عصر هوش مصنوعی 🔹در یک تغییر پارادایم آشکار، کشورهای حاشیه خلیج فارس تعریف خود از "قدرت ملی" را بازنویسی کرده‌اند. گزارش‌های اخیر نشان می‌دهد که عربستان سعودی و امارات متحده عربی، هوش مصنوعی (AI) را دیگر نه یک ابزار لوکس یا صرفاً ارتقای بهره‌وری، بلکه مسئله‌ای حیاتی در لایه «حاکمیت ملی» (Sovereignty) می‌بینند. 🔹 بازتعریف "فن حکمرانی" (Statecraft) با متغیر داده: در دکترین جدید این منطقه، همان‌طور که روزگاری نفت، لجستیک و زیرساخت‌های مالی مزیت استراتژیک محسوب می‌شدند، اکنون «داده»، «قدرت محاسباتی» و «الگوریتم‌ها» به عنوان دارایی‌های حیاتی امنیت ملی شناخته می‌شوند. ▫️این گذار به معنای عبور از سیاست "خرید تکنولوژی" (Technology Consumption) به سمت "رهبری تکنولوژی" (Technology Leadership) است. 🔹 دو مدل راهبردی برای یک هدف واحد: ۱. مدل امارات؛ هاب اتصال جهانی ▫️استراتژی ۲۰۳۱ امارات، هوش مصنوعی را در تمام لایه‌های زیستی (از انرژی تا گردشگری) ادغام کرده است. ▫️رویکرد ابوظبی (با بازوهایی مثل هلدینگ G42)، ایفای نقش به عنوان یک «پلتفرم خنثی و رابط» میان اکوسیستم‌های فناوری آمریکا، اروپا و آسیاست. هدف: تبدیل شدن به آزمایشگاه جهانی توسعه AI مسئولانه. ۲. مدل عربستان؛ تمرکزگرایی مقتدرانه ▫️تحت سند چشم‌انداز ۲۰۳۰ و استراتژی ASPIRE، ریاض رویکردی متمرکز را برگزیده است. ▫️تأسیس «سازمان داده و هوش مصنوعی سعودی» (SDAIA) نشان‌دهنده عزم برای کنترل متمرکز سیاست‌گذاری و رگولاتوری است. صندوق ثروت ملی (PIF) در اینجا نقش موتور محرک را بازی می‌کند تا با سرمایه‌گذاری سنگین، زیرساخت‌های بومی (مانند دیتاسنترها و مدل‌های زبانی ملی) را ایجاد کند. 🔺چرا این "حاکمیت الگوریتمی" مهم است؟ این تحرکات پیام‌های مهمی دارد: ▫️ استقلال از استعمار دیجیتال: این کشورها دریافته‌اند که استفاده از "راهکارهای آماده" (Off-the-shelf) غربی، یعنی وابستگی ابدی به زیرساخت‌های شناختی بیگانه. تلاش برای "تولید بومی AI"، تلاشی برای ایمن‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری ملی است. ▫️ سپر سرمایه‌گذاری (Investment Shield): افزایش ۴۷ درصدی جذب سرمایه جسورانه (Venture Capital) در منطقه منا (MENA) توسط امارات و تمرکز ریاض بر جذب غول‌های تکنولوژی، نوعی "دیپلماسی فناوری" برای ایجاد وابستگی متقابل با قدرت‌های جهانی است. ✅ خلیج فارس در حال تبدیل شدن به میدان رقابتی است که در آن "چاه‌های نفت" جای خود را به "مخازن داده" می‌دهند. پیام واضح است: در نظم نوین جهانی، اگر صاحب الگوریتم خود نباشید، بخشی از الگوریتم دیگران خواهید بود. 🏷 متن کامل گزارش 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 دومین دوره مسابقات قهرمانی پهپادهای خودران (A2RL) در امارات | A2RL / DroneDJ | 🔹 شبیه‌سازی ادراک بیولوژیک در ماشین: دومین دوره مسابقات قهرمانی پهپادهای خودران (A2RL) در ابوظبی، صحنه یک آزمایشگاه تمام‌عیار برای سنجش «قابلیت‌های شناختی ماشین» بود. نکته کلیدی این رقابت، حذف برتری‌های سخت‌افزاری معمول بود؛ پهپادهای هوش مصنوعی (AI) مجبور بودند بدون GPS، بدون لیدار (LiDAR) و بدون بینایی استریو پرواز کنند. آن‌ها تنها مجهز به یک دوربین تک‌چشمی (Monocular RGB) و یک سنسور اینرسی بودند. این یعنی هوش مصنوعی مجبور شد دقیقاً مانند انسان، صرفاً با تکیه بر «بینایی» و پردازش تصویر در سرعت‌های سرسام‌آور، محیط را درک و تصمیم‌گیری کند. 🔹 نرم‌افزار؛ سلاح برتر: تیم TII Racing با ثبت رکورد حیرت‌انگیز ۱۲.۰۳۲ ثانیه، سریع‌ترین دور خودکار را به نام خود ثبت کرد. این پیشرفت‌ها نه حاصل ارتقای سخت‌افزار، بلکه نتیجه بلوغ «الگوریتم‌های ادراک و کنترل» بود. تیم‌ها توانستند از داده‌های بصری محدود (دقیقاً شبیه چشم انسان)، الگوهای حرکتی پایدار استخراج کنند. در بخش رقابت چند-پهپادی (Multi-Drone) نیز تیم MAVLAB با نمایش قابلیت‌هایی چون پیش‌بینی رفتار حریف و اجتناب از برخورد بلادرنگ، نشان داد که هوش مصنوعی در حال عبور از مرحله «اجرای دستور» به مرحله «درک موقعیت آشوب‌ناک» است. 🔹 لحظه حقیقت: انسان ۴ - ماشین ۴ اوج درام شناختی در فینال رخ داد؛ جایی که «مینچان کیم» (قهرمان جهان FPV) در برابر پهپاد خودران TII قرار گرفت. رقابت در حالت «بهترین از ۹ دور» به تساوی ۴-۴ رسید. در دور نهایی و سرنوشت‌ساز، در حالی که رقابت شانه به شانه بود، هوش مصنوعی دچار یک خطای محاسباتی شد، به دروازه برخورد کرد و نتوانست تعادل خود را بازیابی کند (Recovery). انسان با تکیه بر «غریزه» و قابلیت مدیریت بحران در کسر ثانیه، پیروز شد. 🔺این رویداد فراتر از یک مسابقه ورزشی، یک مانور آزمایشی برای آینده «جنگ‌های خودکار» است. ۱. جنگ در محیط‌های دریغ‌شده (Denied Environments): تأکید بر حذف GPS و لیدار، تمرینی برای نبرد در شرایط جنگ الکترونیک است؛ جایی که پهپادها باید صرفاً با «دیدن» محیط بجنگند. ۲. مرز شکننده الگوریتم: شکست هوش مصنوعی در دور آخر نشان‌دهنده پاشنه آشیل فعلی سیستم‌های خودکار است: «انعطاف‌پذیری در شرایط خطا». در حالی که انسان می‌تواند با غریزه (Intuition) اشتباه را جبران کند، هوش مصنوعی در لبه‌های عملکردی (Edge Cases) همچنان شکننده است. ۳. همگرایی سرعت و پردازش: فاصله عملکردی میان مغز انسان و پردازشگرهای بصری به حداقل رسیده است. نرم‌افزارهایی که امروز در پیست مسابقه تست می‌شوند، فردا مغز متفکر پهپادهای انتحاری، سیستم‌های نظارت شهری و ربات‌های لجستیک در میدان نبرد خواهند بود. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 وقتی هوش های مصنوعی دین خودشان را تأسیس می کنند 😧 👇 بریم ببینیم قضیه «کریستافاریانیسم» که اسم دین شون هست چیه: