✔️ مدلتون خوب کار میکنه ولی عالی نیست؟
وقتشه با چند تکنیک پیشرفته، یک لول بالاتر ببریدش!
این ۵ روش باعث میشن مدلهای یادگیری عمیق عملکرد بهتری داشته باشن، حتی وقتی داده یا منابع محدوده.
توی این اسلایدها خیلی خلاصه و کاربردی گفتم هر تکنیک چیه و چرا مهمه.
👈 اسلاید آخر هم همه نکات رو یکجا جمعبندی کردم.
👀 کدوم تکنیک رو قبلاً امتحان کردی و جواب گرفتهای؟
#یادگیری_عمیق | #هوش_مصنوعی
#DL | #ML | #AI | #DataScience | #tip
#carousel | @LearnPythonicy
وقتشه با چند تکنیک پیشرفته، یک لول بالاتر ببریدش!
این ۵ روش باعث میشن مدلهای یادگیری عمیق عملکرد بهتری داشته باشن، حتی وقتی داده یا منابع محدوده.
توی این اسلایدها خیلی خلاصه و کاربردی گفتم هر تکنیک چیه و چرا مهمه.
👈 اسلاید آخر هم همه نکات رو یکجا جمعبندی کردم.
👀 کدوم تکنیک رو قبلاً امتحان کردی و جواب گرفتهای؟
#یادگیری_عمیق | #هوش_مصنوعی
#DL | #ML | #AI | #DataScience | #tip
#carousel | @LearnPythonicy
👍3
وقتی مدلهای هوش مصنوعی مثل نوزادان رفتار میکنند! 👶🤖
🔍 ماجرا:
امروز یک مدل تشخیص تصویر رو تست میکردم. فقط با کمی تغییر نور، همهچیز رو اشتباه گرفت!
واقعاً یاد نوزاد افتادم که:
پدربزرگ با کلاه رو نمیشناسه! (Overfitting)
اسب آبی رو با گراز اشتباه میگیره! (Underfitting)
💡 چرا این اتفاق میافته؟
1. یادگیری سطحی: مدلها مفهوم رو نمیفهمن، فقط الگو رو حفظ میکنن.
2. حساسیت شدید: کوچکترین تغییر در ورودی = پیشبینی اشتباه!
3. توهم (Hallucination): چیزهایی میبینن یا میسازن که اصلاً وجود نداره.
🚀 راهکارها:
✔ گسترش دادههای آموزشی (مثل دنیای پرماجرای یک نوزاد)
✔ استفاده از Regularization برای یادگیری پایدارتر
✔ تست در شرایط واقعی و متنوع
❓ سؤال از شما:
عجیبترین رفتار مدل هوش مصنوعی که دیدید چی بوده؟
👇 تو کامنتها بگید، شاید یک لیست خندهدار درست کنیم!
#DeepLearning #AI #Overfitting #Underfitting #MachineLearning
🔍 ماجرا:
امروز یک مدل تشخیص تصویر رو تست میکردم. فقط با کمی تغییر نور، همهچیز رو اشتباه گرفت!
واقعاً یاد نوزاد افتادم که:
پدربزرگ با کلاه رو نمیشناسه! (Overfitting)
اسب آبی رو با گراز اشتباه میگیره! (Underfitting)
💡 چرا این اتفاق میافته؟
1. یادگیری سطحی: مدلها مفهوم رو نمیفهمن، فقط الگو رو حفظ میکنن.
2. حساسیت شدید: کوچکترین تغییر در ورودی = پیشبینی اشتباه!
3. توهم (Hallucination): چیزهایی میبینن یا میسازن که اصلاً وجود نداره.
🚀 راهکارها:
✔ گسترش دادههای آموزشی (مثل دنیای پرماجرای یک نوزاد)
✔ استفاده از Regularization برای یادگیری پایدارتر
✔ تست در شرایط واقعی و متنوع
❓ سؤال از شما:
عجیبترین رفتار مدل هوش مصنوعی که دیدید چی بوده؟
👇 تو کامنتها بگید، شاید یک لیست خندهدار درست کنیم!
#DeepLearning #AI #Overfitting #Underfitting #MachineLearning
🤓3
آیا تا به حال فکر کردهاید شبکههای عصبی چطور به تصاویر نگاه میکنند؟ 👀
از پیکسلهای خام تا تشخیص اشیا، همهچیز با یادگیری الگوها آغاز میشود!
در این اسلاید، مسیر شگفتانگیز "دیدن" توسط ماشین را قدمبهقدم توضیح داده شده.
#carousel | @LearnPythonicy
#DL #NeuralNetworks #ComputerVision #AI #ML #DataScience
از پیکسلهای خام تا تشخیص اشیا، همهچیز با یادگیری الگوها آغاز میشود!
در این اسلاید، مسیر شگفتانگیز "دیدن" توسط ماشین را قدمبهقدم توضیح داده شده.
#carousel | @LearnPythonicy
#DL #NeuralNetworks #ComputerVision #AI #ML #DataScience
👍2🤓1
Transformers are the secret sauce behind ChatGPT’s human-like text generation.
From attention mechanisms to parallel processing, this architecture is revolutionizing AI — but it’s not without challenges.
🤔 Debate time:
Is this true intelligence… or just advanced pattern-matching?
Drop your take in the comments! 👇
#AI #ChatGPT #ML #Transformers
From attention mechanisms to parallel processing, this architecture is revolutionizing AI — but it’s not without challenges.
🤔 Debate time:
Is this true intelligence… or just advanced pattern-matching?
Drop your take in the comments! 👇
#AI #ChatGPT #ML #Transformers
👍2
Old Deep Learning vs New Deep Learning — what's really changed?
از روزهایی که باید هر feature رو دستی طراحی میکردیم تا امروز که مدلهای عظیم آمادهی Fine-tune داریم…
دنیای DL توی ۵ سال گذشته زیر و رو شده!
کدوم دوره جذابتر بود؟ ⁉️
قدیما با سختی و لذت کشف، یا الان با سرعت و قدرت مدلهای آماده؟
#DeepLearning #AI #MachineLearning #LLMs #NeuralNetworks #DataScience
از روزهایی که باید هر feature رو دستی طراحی میکردیم تا امروز که مدلهای عظیم آمادهی Fine-tune داریم…
دنیای DL توی ۵ سال گذشته زیر و رو شده!
کدوم دوره جذابتر بود؟ ⁉️
قدیما با سختی و لذت کشف، یا الان با سرعت و قدرت مدلهای آماده؟
#DeepLearning #AI #MachineLearning #LLMs #NeuralNetworks #DataScience
مدلهای انتشار (Diffusion Models) دنیای هوش مصنوعی رو متحول کردن 🎨
از دل نویز، تصاویر واضح میسازن و پایهی ابزارهایی مثل DALL·E و Stable Diffusion هستن.
ویژگیها:
✔️ کیفیت بالاتر از GANs
✔️ آموزش پایدارتر (بدون گیر افتادن روی خروجی تکراری)
✔️ کاربرد در هنر دیجیتال، مد مجازی و حتی کشف دارو
GANs: Generative Adversarial Networks → شبکههای مولد رقابتی که برای تولید تصویر و داده مصنوعی استفاده میشن.
#AI #DeepLearning #DiffusionModels #GANs #MachineLearning
#carousel | @LearnPythonicy
از دل نویز، تصاویر واضح میسازن و پایهی ابزارهایی مثل DALL·E و Stable Diffusion هستن.
ویژگیها:
✔️ کیفیت بالاتر از GANs
✔️ آموزش پایدارتر (بدون گیر افتادن روی خروجی تکراری)
✔️ کاربرد در هنر دیجیتال، مد مجازی و حتی کشف دارو
GANs: Generative Adversarial Networks → شبکههای مولد رقابتی که برای تولید تصویر و داده مصنوعی استفاده میشن.
#AI #DeepLearning #DiffusionModels #GANs #MachineLearning
#carousel | @LearnPythonicy
❤1
🧠 GRPO — The Next Step After PPO?
همه با PPO آشنا هستیم (Policy Optimization برای RLHF)،
اما OpenAI اخیراً از GRPO استفاده کرده – و این میتونه آینده آموزش مدلهای زبان باشه.
✅ چی هست؟
GRPO = Group Relative Policy Optimization
به جای مقایسه یک پاسخ با یک پاسخ مرجع، مدل چند پاسخ تولید میکنه،
همه رو با هم مقایسه میکنه، و فقط بهترینها رو تقویت میکنه.
🎯 چرا مهمه؟
بهینهتر از PPO برای یادگیری از بازخورد انسانی
میتونه تنوع پاسخها رو افزایش بده
پایدارتر در مقایسه با روشهای قبلی
⚙️ به زبان ساده:
به جای اینکه مدل رو مجبور کنیم فقط یک پاسخ خوب رو تقلید کنه،
بهش یاد میدیم چند تا پاسخ مختلف بسازه و بعد از مقایسه بین خودش،
راه بهینه رو انتخاب کنه.
💭 سوال برای شما:
آیا فکر میکنید GRPO میتونه جایگزین PPO بشه برای RLHF در آینده؟
یا هر دو در کنار هم باقی میمونن؟
#AI #RLHF #ReinforcementLearning #MachineLearning #GRPO #PPO #LLM
همه با PPO آشنا هستیم (Policy Optimization برای RLHF)،
اما OpenAI اخیراً از GRPO استفاده کرده – و این میتونه آینده آموزش مدلهای زبان باشه.
✅ چی هست؟
GRPO = Group Relative Policy Optimization
به جای مقایسه یک پاسخ با یک پاسخ مرجع، مدل چند پاسخ تولید میکنه،
همه رو با هم مقایسه میکنه، و فقط بهترینها رو تقویت میکنه.
🎯 چرا مهمه؟
بهینهتر از PPO برای یادگیری از بازخورد انسانی
میتونه تنوع پاسخها رو افزایش بده
پایدارتر در مقایسه با روشهای قبلی
⚙️ به زبان ساده:
به جای اینکه مدل رو مجبور کنیم فقط یک پاسخ خوب رو تقلید کنه،
بهش یاد میدیم چند تا پاسخ مختلف بسازه و بعد از مقایسه بین خودش،
راه بهینه رو انتخاب کنه.
💭 سوال برای شما:
آیا فکر میکنید GRPO میتونه جایگزین PPO بشه برای RLHF در آینده؟
یا هر دو در کنار هم باقی میمونن؟
#AI #RLHF #ReinforcementLearning #MachineLearning #GRPO #PPO #LLM
📰 اخبار جعلی سریعتر از حقیقت پخش میشوند — اما هوش مصنوعی میتواند جلوی آن را بگیرد.
امروز درباره BERT صحبت میکنم؛ یکی از قویترین مدلهای ترنسفورمر که میتواند برای تشخیص خبر جعلی استفاده شود.
🧠 BERT معنی کلمات را در زمینه جمله میفهمد.
مثال:
“The bat flew out of the cave.” → 🦇 (یعنی خفاش، نه چوب بیسبال ⚾️)
همین توانایی باعث میشود بعد از آموزش روی اخبار واقعی و جعلی بتواند به ما بگوید:
✅ واقعی یا ❌ جعلی.
💡 سوال:
شما تا حالا از مدلهای NLP برای تشخیص اخبار جعلی استفاده کردهاید؟
کدام مدل برایتان بهترین نتیجه را داده؟
#AI #ML #BERT #NLP #DL #Transformers
#carousel | @LearnPythonicy
امروز درباره BERT صحبت میکنم؛ یکی از قویترین مدلهای ترنسفورمر که میتواند برای تشخیص خبر جعلی استفاده شود.
🧠 BERT معنی کلمات را در زمینه جمله میفهمد.
مثال:
“The bat flew out of the cave.” → 🦇 (یعنی خفاش، نه چوب بیسبال ⚾️)
همین توانایی باعث میشود بعد از آموزش روی اخبار واقعی و جعلی بتواند به ما بگوید:
✅ واقعی یا ❌ جعلی.
💡 سوال:
شما تا حالا از مدلهای NLP برای تشخیص اخبار جعلی استفاده کردهاید؟
کدام مدل برایتان بهترین نتیجه را داده؟
#AI #ML #BERT #NLP #DL #Transformers
#carousel | @LearnPythonicy
❤1
✔️ درک یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
«آموزش ماشینها از طریق پاداش و تنبیه»
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning یا RL) یکی از جذابترین جنبههای هوش مصنوعی است. برخلاف یادگیری نظارتشدهی سنتی، که مدلها از دادههای برچسبدار یاد میگیرند، در یادگیری تقویتی ماشینها بر اساس رفتارشان در یک محیط، با دریافت پاداش یا تنبیه آموزش میبینند.
نحوهی عملکرد:
عامل (Agent): ربات یا نرمافزاری که یاد میگیرد یا تصمیمگیری میکند.
محیط (Environment): فضایی که عامل در آن فعالیت میکند، مانند یک بازی رایانهای یا شرایط واقعی.
اقدامات (Actions): انتخابها یا کارهایی که عامل انجام میدهد.
پاداش (Reward): بازخوردی که عامل در نتیجهی رفتار خود دریافت میکند. بازخورد مثبت (پاداش) عامل را به تکرار عمل تشویق میکند، در حالیکه بازخورد منفی (تنبیه) او را از انجام آن بازمیدارد.
کاربردهای یادگیری تقویتی:
خودروهای خودران: خودروهایی که با تعامل با محیط اطراف خود، رانندگی را میآموزند.
هوش مصنوعی در بازیها: مانند بازی شطرنج یا غلبه بر قهرمانان انسانی در بازیهایی مثل Go (نمونهی معروف: AlphaGo).
رباتیک: آموزش رباتها برای حرکت در فضاها یا برداشتن اجسام.
ایدهی اصلی:
عامل از طریق «آزمون و خطا» یاد میگیرد. بازخوردهای مداوم باعث میشوند عملکرد او به مرور بهتر شده و تصمیمهای بهینهتری برای کسب بیشترین پاداش بگیرد.
چرا یادگیری تقویتی مهم است:
یادگیری تقویتی به ماشینها این توانایی را میدهد که خود را با شرایط جدید تطبیق دهند، از تجربه بیاموزند، و تصمیمهای مستقل بگیرند. این فناوری میتواند تحول بزرگی در صنایعی مانند مالی، سلامت و رباتیک ایجاد کند.
💬 نظر شما چیه؟
بهنظر شما یادگیری تقویتی در آینده بیشترین تأثیر را بر کدام صنایع خواهد داشت؟
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #یادگیری_تقویتی #یادگیری_عمیق #نوآوری #فناوری_برای_خیر #سیستمهای_خودمختار #هوش_در_بازیها
https://www.linkedin.com/posts/arefehkabiri_artificialintelligence-machinelearning-reinforcementlearning-activity-7392641693910528000-VXPN?utm_source=social_share_send&utm_medium=android_app&rcm=ACoAAFdc-BwBcS5X4-e3KkPdqvSbUnCgq2kI9tg&utm_campaign=copy_link
«آموزش ماشینها از طریق پاداش و تنبیه»
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning یا RL) یکی از جذابترین جنبههای هوش مصنوعی است. برخلاف یادگیری نظارتشدهی سنتی، که مدلها از دادههای برچسبدار یاد میگیرند، در یادگیری تقویتی ماشینها بر اساس رفتارشان در یک محیط، با دریافت پاداش یا تنبیه آموزش میبینند.
نحوهی عملکرد:
عامل (Agent): ربات یا نرمافزاری که یاد میگیرد یا تصمیمگیری میکند.
محیط (Environment): فضایی که عامل در آن فعالیت میکند، مانند یک بازی رایانهای یا شرایط واقعی.
اقدامات (Actions): انتخابها یا کارهایی که عامل انجام میدهد.
پاداش (Reward): بازخوردی که عامل در نتیجهی رفتار خود دریافت میکند. بازخورد مثبت (پاداش) عامل را به تکرار عمل تشویق میکند، در حالیکه بازخورد منفی (تنبیه) او را از انجام آن بازمیدارد.
کاربردهای یادگیری تقویتی:
خودروهای خودران: خودروهایی که با تعامل با محیط اطراف خود، رانندگی را میآموزند.
هوش مصنوعی در بازیها: مانند بازی شطرنج یا غلبه بر قهرمانان انسانی در بازیهایی مثل Go (نمونهی معروف: AlphaGo).
رباتیک: آموزش رباتها برای حرکت در فضاها یا برداشتن اجسام.
ایدهی اصلی:
عامل از طریق «آزمون و خطا» یاد میگیرد. بازخوردهای مداوم باعث میشوند عملکرد او به مرور بهتر شده و تصمیمهای بهینهتری برای کسب بیشترین پاداش بگیرد.
چرا یادگیری تقویتی مهم است:
یادگیری تقویتی به ماشینها این توانایی را میدهد که خود را با شرایط جدید تطبیق دهند، از تجربه بیاموزند، و تصمیمهای مستقل بگیرند. این فناوری میتواند تحول بزرگی در صنایعی مانند مالی، سلامت و رباتیک ایجاد کند.
💬 نظر شما چیه؟
بهنظر شما یادگیری تقویتی در آینده بیشترین تأثیر را بر کدام صنایع خواهد داشت؟
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #یادگیری_تقویتی #یادگیری_عمیق #نوآوری #فناوری_برای_خیر #سیستمهای_خودمختار #هوش_در_بازیها
https://www.linkedin.com/posts/arefehkabiri_artificialintelligence-machinelearning-reinforcementlearning-activity-7392641693910528000-VXPN?utm_source=social_share_send&utm_medium=android_app&rcm=ACoAAFdc-BwBcS5X4-e3KkPdqvSbUnCgq2kI9tg&utm_campaign=copy_link
Linkedin
#artificialintelligence #machinelearning #reinforcementlearning #deeplearning #ai #innovation #techforgood #autonomoussystems #gameai…
Comprehending Reinforcement Learning in AI
"Teaching machines through rewards and punishments"
Reinforcement Learning (RL) is one of AI's most intriguing features. Unlike traditional supervised learning, where models learn from labeled data, RL teaches…
"Teaching machines through rewards and punishments"
Reinforcement Learning (RL) is one of AI's most intriguing features. Unlike traditional supervised learning, where models learn from labeled data, RL teaches…
🔍 راهنمای #هشتگها برای دسترسی سریعتر به مطالب کانال
برای اینکه راحتتر به مطالب دلخواهتون برسید، از هشتگهای زیر استفاده کنید:
---
### 😂 #طنز
مطالب فان و خندهدار برای فاصله گرفتن از دنیای کدنویسی.
### 🧪 #تست_تایم
تستها و تمرینهایی که باید برای تقویت مهارتهای برنامهنویسی بزنید.
### 📘 #بدانیم
نکات مهم و کاربردی دربارهی برنامهنویسی و پایتون.
### 📚 #بخوانیم
دانستنیها و مقالاتی که پیشنهاد میکنم حتما مطالعه کنید.
### 📖 #معرفی_کتاب / #بوک_تایم
کتابهای پیشنهادی برای یادگیری اصولیتر.
### 🔥 #موتیو_تایم
پستهای انگیزشی و انرژیبخش برای ادامهی مسیر یادگیری.
### 📚 #کتابخانه
کتابخانههایی که در کانال معرفی شدهاند.
### 📃 #برگه_تقلب و #Cheat_Sheet
خلاصه و نکات کلیدی
---
### 🎮 #game
بازی های ساخته شده با پایتون
### 🛣 #roadmap
نقشهراه یادگیری پایتون و مهارتهای لازم.
### 🧩 #project_time
پروژههای تمرینی برای افزایش تجربه و تسلط.
### 📄 #paper
مقالات علمی و تخصصی معرفیشده.
---
### ⚡️ #PythonTricks
میانبرها و ترفندهای کاربردی پایتون.
### ✨ #Pythonmagic
رفتارهای خاص و جالب پایتون که کمتر کسی میداند.
### 🧰 #functools
ابزارها و تکنیکهای مرتبط با توابع.
### 🧱 #codeBites
خلاصهی یک دستور همراه با نمونهکد کوتاه.
### ❗️ #error
خطاهای رایج پایتون و روش رفع آنها.
### 📰 #news
اخبار روز پایتون و دنیای تکنولوژی.
### 🖼 #carousel
پستهای اسلایدری برای آموزش موضوعات مختلف.
---
### 🤖 #AI
هوش مصنوعی
### 📊 #ML
یادگیری ماشین
### 🧠 #DL
یادگیری عمیق (ژرف)
---
## 🔎 جستجوی سریع دستورات و کتابخانهها
هر دستور یا کتابخانهای که لازم دارید کافیست هشتگش را جستجو کنید:
#split
#while
#class
#for
#dict
#list
#opencv
#cv2
#numpy
#matplotlib
#tkinter
و …
---
## 🎯 دورهها و تمرینها
📘 دوره آموزش مقدماتی پایتون
🧪 حل ۳۰ سؤال کاربردی برای تقویت مهارتهای دوره مقدماتی
🎖چالش ۳۰ روزه Python for AI
برای اینکه راحتتر به مطالب دلخواهتون برسید، از هشتگهای زیر استفاده کنید:
---
### 😂 #طنز
مطالب فان و خندهدار برای فاصله گرفتن از دنیای کدنویسی.
### 🧪 #تست_تایم
تستها و تمرینهایی که باید برای تقویت مهارتهای برنامهنویسی بزنید.
### 📘 #بدانیم
نکات مهم و کاربردی دربارهی برنامهنویسی و پایتون.
### 📚 #بخوانیم
دانستنیها و مقالاتی که پیشنهاد میکنم حتما مطالعه کنید.
### 📖 #معرفی_کتاب / #بوک_تایم
کتابهای پیشنهادی برای یادگیری اصولیتر.
### 🔥 #موتیو_تایم
پستهای انگیزشی و انرژیبخش برای ادامهی مسیر یادگیری.
### 📚 #کتابخانه
کتابخانههایی که در کانال معرفی شدهاند.
### 📃 #برگه_تقلب و #Cheat_Sheet
خلاصه و نکات کلیدی
---
### 🎮 #game
بازی های ساخته شده با پایتون
### 🛣 #roadmap
نقشهراه یادگیری پایتون و مهارتهای لازم.
### 🧩 #project_time
پروژههای تمرینی برای افزایش تجربه و تسلط.
### 📄 #paper
مقالات علمی و تخصصی معرفیشده.
---
### ⚡️ #PythonTricks
میانبرها و ترفندهای کاربردی پایتون.
### ✨ #Pythonmagic
رفتارهای خاص و جالب پایتون که کمتر کسی میداند.
### 🧰 #functools
ابزارها و تکنیکهای مرتبط با توابع.
### 🧱 #codeBites
خلاصهی یک دستور همراه با نمونهکد کوتاه.
### ❗️ #error
خطاهای رایج پایتون و روش رفع آنها.
### 📰 #news
اخبار روز پایتون و دنیای تکنولوژی.
### 🖼 #carousel
پستهای اسلایدری برای آموزش موضوعات مختلف.
---
### 🤖 #AI
هوش مصنوعی
### 📊 #ML
یادگیری ماشین
### 🧠 #DL
یادگیری عمیق (ژرف)
---
## 🔎 جستجوی سریع دستورات و کتابخانهها
هر دستور یا کتابخانهای که لازم دارید کافیست هشتگش را جستجو کنید:
#split
#while
#class
#for
#dict
#list
#opencv
#cv2
#numpy
#matplotlib
#tkinter
و …
---
## 🎯 دورهها و تمرینها
📘 دوره آموزش مقدماتی پایتون
🧪 حل ۳۰ سؤال کاربردی برای تقویت مهارتهای دوره مقدماتی
🎖چالش ۳۰ روزه Python for AI
🚨 یه اتفاق پشمریزون و عجیب که اخیراً تو دنیای AI افتاده!
شاید چند سال پیش این چیزها فقط تو فیلمهای علمیتخیلی دیده میشد؛ اما اخیراً گزارشی منتشر شده که یک مدل هوش مصنوعی در جریان یک ارزیابی امنیتی توانسته از محدودیتهای محیط خودش عبور کند و برای رسیدن به هدفی که برایش تعریف شده بود، مسیرهای غیرمنتظرهای پیدا کند.
نکته ترسناک ماجرا اینجاست که این بار طرف حساب ما یک هکر انسانی نبود؛ یک سیستم AI بود که داشت خودش مسئله را حل میکرد! 😱😁
این اتفاق یک پیام مهم دارد:
هرچقدر مدلهای هوش مصنوعی قویتر میشوند، بحث کنترل، امنیت و پیشبینی رفتار آنها هم جدیتر و مهمتر میشود.
#AI #news #خبر
شاید چند سال پیش این چیزها فقط تو فیلمهای علمیتخیلی دیده میشد؛ اما اخیراً گزارشی منتشر شده که یک مدل هوش مصنوعی در جریان یک ارزیابی امنیتی توانسته از محدودیتهای محیط خودش عبور کند و برای رسیدن به هدفی که برایش تعریف شده بود، مسیرهای غیرمنتظرهای پیدا کند.
نکته ترسناک ماجرا اینجاست که این بار طرف حساب ما یک هکر انسانی نبود؛ یک سیستم AI بود که داشت خودش مسئله را حل میکرد! 😱😁
این اتفاق یک پیام مهم دارد:
هرچقدر مدلهای هوش مصنوعی قویتر میشوند، بحث کنترل، امنیت و پیشبینی رفتار آنها هم جدیتر و مهمتر میشود.
#AI #news #خبر
❤1