سر فصل مطالب دوره:
مقدمه یادگیری با شبکه های عصبی عمیق
آشنایی با مفاهیم نورون های مصنوعی
آشنایی با شبکه های تک لایه و چند لایه متداول MLP و FFNN
آشنایی با مفاهیم شبکه های کانولوشنی CNN و انواع کانولوشن معرفی شده
آموزش شبکه های عمیق، drop out، Batch/Layer/instance Normalization، data augmentation
بررسی ساختارهای شبکه های پیشگام و معروف(Imagenet)
مفهوم transfer learning و نحوه استفاده از آن
آشنایی با محیط یادگیری عمیق متلب
آشنایی با تولید دیتابیس برای آموزش شبکه
معرفی لایه های شبکه های عمیق و ساخت شبکه در محیط Deep Network Designer
استفاده از شبکه های آموزش دیده pretrained network معروف برای تصاویر imagenet  در طبقه بندی تصاویر
انتقال یادگیری شبکه های پیش-آموزش دیده تصویر برای مسایل جدید (تغییر در لایه های خروجی)
ساخت انواع شبکه با دستورات
نحوه استفاده از شبک های پیش آموزش دیده تصویر برای طبقه بندی سیگنالهای حیاتی ECG/EEG
طبقه بندی با سیگنالهای حیاتی با شبکه های کانولوشنی یک بعدی
شبکه های بازگشتی lstm، gru
مکانیزم توجه و توجه به خود
مثالهای از طبقه بندی سیگنالهای حیاتی با شبکه های بازگشتی و توجه
روشهای deep visualization method ,interpretability , explainability(optional)
 
ساختار زمان بندی:
جلسه اول (2ساعت- تئوری): مقدمات بحث، مفاهیم طبقه بندی و رگرسیون، شبکه های عصبی
جلسه دوم (2 ساعت- تئوری): شبکه های MLP, FFNN و CNN ، بررسی آموزش و نکات مرتبط با آن
جلسه سوم (2 ساعت- تئوری): بررسی ساختارهای معروف شبکه های آموزش دیده برای داده های Imagenet و مباحث transfer learning
جلسه چهارم(2 ساعت- تئوری): آشنایی با شبکه های بازگشتی، GRU و LSTM و مکانیزم توجه
جلسه پنجم (2 ساعت – کار با نرم افزار): آشنایی با محیط یادگیری عمیق متلب، لایه های تعریف شده درشبکه های عمیق و ساخت شبکه در محیط Deep Network Designer
جلسه ششم (2 ساعت – کار با نرم افزار): ساخت انواع شبکه با دستورات، پیاده سازی شبکه های ساده برای طبقه بندی MNIST، بکارگیری transfer learning  در مسایل جدید طبقه بندی تصویر
جلسه هفتم (2 ساعت – کار با نرم افزار): نحوه استفاده از شبک های پیش آموزش دیده تصویر برای طبقه بندی سیگنالهای حیاتی ECG/EEG
جلسه هشتم (2 ساعت – کار با نرم افزار): طبقه بندی سیگنالهای حیاتی با شبکه های کانولوشنی یک بعدی، شبکه های بازگشتی و  شبکه های توجه به خود self-attention
آمادگی قبل از کارگاه:
جعبه ابزار شبکه های عمیق نرم افزار متلب نصب باشد.  در کارگاه از matlab2023b استفاده میشود.
دانلود کردن شبکه های پیش آموزش دیده از سایت متلب( برای اینکار باید از سرویس های VPN که کل سیستم را تونل میزنند استفاده کرد. استفاده از افزونه های کروم کارایی ندارد) . فایلهایی دانلود در اختیار قرار میگیرد.
دانلود داده هایی که در کارگاه استفاده میشود از لینکهای مربوطه که در اختیار قرار میگیرند. با توجه به  حجم داده ها که زیاد است دانلودها باید از سرورهای اصلی بصورت مستقیم انجام شود.

▫️گایدلاین FUTURE-AI: اجماع بین‌المللی برای هوش مصنوعیِ قابل اعتماد و قابل استقرار در مراقبت‌های بهداشتی

گروهی متشکل از 117 متخصص بین‌رشته‌ای از 50 کشور جهان، کنسرسیومی به نام FUTURE-AI تأسیس کردند.

آنها گایدلاینی را بر اساس شش اصل بنیادین تدوین کردند: عدالت (fairness)، جامعیت (universality)، قابلیت ردیابی (traceability)، کاربردپذیری (usability)، استحکام (robustness) و تبیین‌پذیری (explainability).

برای عملیاتی کردن هوش مصنوعیِ قابل اعتماد در مراقبت‌های بهداشتی 30 مورد Best Practice تعریف شده است. این توصیه‌ها کل چرخه عمر هوش مصنوعی در سلامت، از طراحی، توسعه و اعتبارسنجی گرفته تا تنظیم‌گری، استقرار و پایش را شامل می‌شود.

مقاله منتشر شده در BMJ را ببینید. یا به سایت اختصاصی این پژوه سر بزنید تا 30 توصیه را ببینید.

عدالت
اصل عدالت بیان می‌کند که ابزارهای AI در پزشکی باید در میان افراد و گروه‌های مختلف، عملکرد یکسانی داشته باشند. همچنین، مراقبت‌های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی باید برای همه شهروندان، فارغ از جنس، جنسیت، قومیت، سن، وضعیت اقتصادی-اجتماعی و (نا) توانایی‌ها، به‌طور برابر ارائه شود. در طراحی ابزارهای AI عادلانه، ضروری است سوگیری‌های بالقوه تا حد امکان کاهش یابند یا در صورت بروز، شناسایی و گزارش شوند.

جامعیت
اصل جامعیت ایجاب می‌کند که ابزار AI پزشکی بتواند فراتر از محیط کنترل‌شده‌ای که در آن توسعه یافته است، عملکرد خود را حفظ کند (قابلیت تعمیم داشته باشد). به بیان دیگر، این ابزار باید در برخورد با بیماران، کاربران و در صورت نیاز، مراکز بالینی جدید نیز کارآمد باقی بماند. بسته به گسترۀ کاربردِ درنظرگرفته‌شده، چنین ابزاری باید تا حد امکان از نظر تبادل‌پذیری (interoperable) و انتقال‌پذیری توانمند باشد تا بتواند در مقیاس وسیع، مزایای خود را در اختیار شهروندان و متخصصان بالینی قرار دهد.

قابلیت ردیابی یا پایش‌پذیری
اصل قابلیت ردیابی تصریح می‌کند که ابزارهای AI در پزشکی باید همراه با مکانیسم‌هایی برای مستندسازی و پایش مسیر کامل آن‌ها، از مرحله توسعه و اعتبارسنجی تا استقرار و استفاده، طراحی شوند. این کار با ارائه اطلاعات جامع و پیوسته در طول چرخۀ عمر ابزارهای AI به بالین‌گران، سازمان‌های بهداشتی، بیماران و شهروندان، توسعه‌دهندگان AI و نهادهای نظارتی، موجب ارتقای شفافیت و مسئولیت‌پذیری می‌شود. همچنین، این قابلیت شرایط را برای ممیزی مداوم مدل‌ها، شناسایی خطرات و محدودیت‌ها و به‌روزرسانی مدل‌ها در صورت نیاز فراهم می‌سازد.

کاربردپذیری
این اصل بر این نکته تأکید دارد که کاربران نهایی باید بتوانند در محیط واقعی خود، با بهره‌گیری از ابزارهای AI، به اهداف بالینی به‌صورت کارآمد و ایمن دست یابند. از یک سو، این به معنای سهولت استفاده از قابلیت‌ها و رابط‌های کاربری AI و کاهش خطاهای احتمالی است. از سوی دیگر، ابزار مورد نظر باید از نظر بالینی مفید و ایمن باشد؛ به‌عنوان مثال، موجب افزایش کارایی پزشکان، بهبود پیامدهای سلامتیِ بیماران و پیشگیری از آسیب شود.

استحکام
این اصل بر توانایی ابزارهای AI پزشکی در حفظ عملکرد و دقتشان در مواجهه با تغییرات قابل پیش‌بینی یا غیرمنتظره در داده‌های ورودی تأکید می‌کند. پژوهش‌ها نشان داده‌اند که حتی تغییرات جزئی و نامحسوس در داده‌های ورودی می‌توانند تصمیمات مدل‌های AI را به خطا بکشانند. از آنجا که داده‌های زیست‌پزشکی و بهداشتی در دنیای واقعی ممکن است دستخوش تغییرات عمده، چه قابل انتظار و چه غیرمنتظره، شوند و در نتیجه بر عملکرد ابزارهای AI تأثیر بگذارند، لازم است این ابزارها به گونه‌ای طراحی و توسعه یابند که در برابر چنین تغییراتی مقاوم باشند و به‌شیوه‌ای مناسب ارزشیابی و بهینه‌سازی شوند.

تبیین‌پذیری
اصل تبیین‌پذیری بر این نکته تأکید دارد که ابزارهای AI در پزشکی باید اطلاعاتی معنادار از نظر بالینی درباره منطقِ تصمیمات خود ارائه دهند. اگرچه حوزه پزشکی، به دلیل حساسیت و ریسک بالا، نیازمند شفافیت، قابلیت اطمینان و پاسخگویی است، اما فنون یادگیری ماشین اغلب به مدل‌های پیچیده و اصطلاحاً جعبه سیاه منجر می‌شوند. از دیدگاه فنی، پزشکی، اخلاقی، حقوقی و بیماران، تبیین‌پذیری ویژگی مطلوبی محسوب می‌شود چون به کاربران نهایی امکان می‌دهد تا مدل AI و خروجی‌های آن را تفسیر کنند، ظرفیت‌ها و محدودیت‌های ابزار را بشناسند و در صورت لزوم مداخله کنند؛ برای مثال، تصمیم بگیرند از آن استفاده کنند یا خیر. با این حال، تبیین‌پذیری فرایندی پیچیده است که چالش‌های خاص خود را دارد و باید در تمامی مراحل توسعه و ارزیابی AI مورد توجه دقیق قرار گیرد تا اطمینان حاصل شود که تبیین‌های ارائه‌شده، از نظر بالینی معنادار و برای کاربران نهایی سودمند هستند.

#AI
#healthcare
#guideline

🆔 @irevidence

در قسمت عملی این کارگاه با استفاده از سیگنالهای ECG و EEG دیتابیسهای موجود و در دو حالت بکارگیری انتقال یادگیری transfer learning شبکه های pretrained و طراحی شبکه هایی با ساختارهای دلخواه، طبقه بندی انجام میشود. کدها و ساختارها برای بکارگیری در سایر پروژها دراختیار شرکت کنندگان قرار می گیرد

طراحی شبکه هایی تلفیقی cnn-lstm برای سیگنالهای EEG و دلیل کارایی این ساختار بحث میشود

The best preprocessing pipeline for EEG/ERP analysis depends on the specific research question, hardware, and data quality. However, a general gold standard preprocessing pipeline includes the following steps:
1. Data Import & Channel Configuration
Load raw EEG/ERP data (e.g., from .bdf, .set, .edf, .cnt, or .vhdr files).
Check and set channel locations based on the standard montage (e.g., 10-20 or 10-10 system).
Remove extra non-EEG channels (e.g., EOG, ECG, EMG, etc.), if not needed.
2. Re-referencing
Common average referencing (CAR): Subtracts the mean of all electrodes.
Linked mastoids (e.g., M1, M2) or nose reference: Common in ERP studies.
REST (Reference Electrode Standardization Technique): A modern method to minimize bias.
3. Bandpass Filtering
High-pass filter (HPF): 0.1 Hz – 1 Hz (for ERP) or 1 Hz (for oscillatory analysis).
Low-pass filter (LPF): 30 Hz – 45 Hz (to remove high-frequency noise).
Notch filter (50/60 Hz): Removes powerline noise.
4. Artifact Rejection & Bad Channel Handling
Automatic & Manual Inspection
Identify and remove bad channels (using variance, correlation, or kurtosis metrics).
Replace bad channels (via spherical interpolation or nearest-neighbor averaging).
Thresholding methods:
Amplitude threshold (e.g., ±100 μV).
Peak-to-peak thresholding.
Z-score-based rejection.
5. Independent Component Analysis (ICA) for Artifact Removal
Run ICA (e.g., FastICA, AMICA, or Infomax ICA) to remove artifacts like:
Eye-blinks (EOG artifacts).
Muscle artifacts (EMG).
Heartbeats (ECG artifacts).
Automated ICA component classification tools:
ICLabel (EEGLAB plugin)
ADJUST (MATLAB)
MARA (MATLAB/Python)
6. Epoching & Baseline Correction
Define epochs relative to event markers (e.g., -200ms to +800ms for ERP).
Baseline correction: Subtract pre-stimulus baseline (e.g., -200ms to 0ms).
7. Time-Frequency Analysis (If Needed)
Short-Time Fourier Transform (STFT).
Wavelet Transform (e.g., Morlet Wavelets).
Hilbert Transform for phase/amplitude extraction.
8. Data Normalization & Smoothing
Z-score normalization to scale data across subjects.
Gaussian smoothing (optional for ERP waveforms).
9. Statistical Analysis
Grand-average ERP computation.
Cluster-based permutation tests (e.g., FieldTrip).
Linear mixed-effects models (for subject variability).
Recommended Preprocessing Pipelines & Tools
PipelineToolsStrengthsEEGLAB (MATLAB)ICA, ICLabel, Artifact Subspace Reconstruction (ASR)Highly customizable, widely used in neuroscienceMNE-PythonICA, autoreject, MaxfilterOpen-source, Python-based, better for ML/AIFieldTrip (MATLAB)Preprocessing, connectivity, cluster-based statsAdvanced statistical modelingBrainstormDipole fitting, connectivity analysisGUI-friendly, suited for source localizationNeuroKit2 (Python)Automated feature extractionGood for physiology-based EEG studies
Best Preprocessing Pipeline Based on Study Type
Study TypePipeline RecommendationERP (Event-Related Potentials)EEGLAB + ICA + Baseline CorrectionBCI (Brain-Computer Interface)MNE-Python + Autoreject + ASRResting-State EEGFieldTrip + ICA + PSD AnalysisClinical EEG (Epilepsy, Sleep)Brainstorm + ICA + ConnectivityMachine Learning EEGMNE-Python + Feature Engineering
Conclusion
EEGLAB (MATLAB) is best for classic EEG/ERP research.
MNE-Python is better for machine learning and deep learning.
FieldTrip is useful for advanced statistics.
Brainstorm is great for source localization.
Would you like a detailed Python or MATLAB noscript for preprocessing?

با سلام و احترام به اساتید محترم

آگاهی دارید که جمع‌آوری داده‌ها و ساختارمند کردن آنها در قالب یک پایگاه داده بومی، و انتشار آن در مجامع بین‌المللی، از ارزش خاصی برای جایگاه علمی کشور برخوردار است. از سوی دیگر، استفاده از داده‌های بومی در تحقیقات و پایان‌نامه‌ها می‌تواند در حل مسائل داخلی ایران عزیزمان راهگشا باشد.

به همین دلیل، این مقاله اخیراً چاپ شده را جهت استحضار ارسال می‌کنم. همچنین در صورت صلاحدید، می‌توان آن را به دانشجویان جهت استفاده در پروژه‌هایشان ارسال نمود. ذکر این نکته مهم است که در این مقاله تنها صد داده به صورت عمومی منتشر شده‌اند؛ حال آنکه پایگاه داده ما شامل بیش از هفتصد کودک است.

چنانچه تمایل وجود داشته باشد که بر روی کل دادگان پردازش انجام شود، آماده همکاری هستم.
با احترام
محمد علی نظری
گروه علوم اعصاب دانشگاه علوم پزشکی ایران

پنجم اسفندماه روز مهندسی و روز بزرگداشت خواجه نصیر الدین طوسی

سه پست زیر در همین زمینه تقدیم می‌شود

خواجه نصیر و "زوج طوسی" و نقش او در توجیه حرکت سیارات
http://t.me/pubethicsmums/1600

خواجه نصیر و برج رادکان که برای بررسی دقیق انقلاب تابستانی و زمستانی طراحی شده است و هنوز پابرجاست

http://t.me/pubethicsmums/1601

خواجه نصیر و نقش او در سقوط بغداد و پایان حکومت عباسی

http://t.me/pubethicsmums/1602

روز مهندس مبارک باد

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340921009355

ECSMP: A dataset on emotion, cognition,
sleep, and multi-model physiological signals

خلاصه مقاله "ECSMP: یک مجموعه داده درباره احساسات، شناخت، خواب و سیگنال‌های فیزیولوژیکی چندگانه"
۱. مقدمه و اهمیت مقاله
این مقاله مجموعه داده‌ای جدید ارائه می‌دهد که شامل سیگنال‌های فیزیولوژیکی چندحالته برای تحلیل ارتباط بین احساسات، شناخت و کیفیت خواب است. داده‌ها از ۸۹ دانشجوی سالم جمع‌آوری شده و شامل اندازه‌گیری‌های EEG، ECG، PPG، EDA، دما و شتاب‌سنج در حالت استراحت، تحریک احساسی و آزمون‌های شناختی است.
۲. داده‌های جمع‌آوری‌شده
سیگنال‌های فیزیولوژیکی: EEG (فعالیت مغزی)، ECG (سیگنال قلبی)، PPG (فوتوپلتیموگرافی)، EDA (فعالیت الکتریکی پوست)، دما (TEMP) و شتاب‌سنج (ACC).
تحریک احساسی: از طریق کلیپ‌های ویدیویی برای ایجاد شش احساس (خنثی، ترس، غم، شادی، خشم و تنفر).
آزمون‌های شناختی: شامل توجه پایدار، مهار پاسخ، حافظه کاری و استراتژی تصمیم‌گیری، با استفاده از ابزار CANTAB.
ثبت کیفیت خواب: ECG خواب برای بررسی کیفیت خواب و تحلیل اثر آن بر شناخت و احساسات.
پرسشنامه‌های تکمیلی: ارزیابی استراتژی‌های تنظیم احساسات، نمره افسردگی، وضعیت روحی اخیر و کیفیت خواب.
۳. ارزش و کاربردهای مجموعه داده
این داده‌ها برای تحقیقات مرتبط با شناخت احساسات از طریق سیگنال‌های فیزیولوژیکی چندحالته مفید هستند.
امکان تحلیل فرآیندهای القای احساسات و بازگشت به حالت عادی.
بررسی ارتباط میان کیفیت خواب، عملکرد شناختی و واکنش‌های احساسی.
داده‌های EEG بدون فیلتر پایین‌گذر ارائه شده‌اند تا بتوان تحلیل‌هایی با تمرکز بر سیگنال‌های فرکانس بالا انجام داد.
۴. روش‌های جمع‌آوری داده
سیگنال‌های EEG: ضبط شده با نرخ نمونه‌برداری ۱۰۰۰ هرتز (کاهش به ۲۵۰ هرتز برای کاهش حجم داده).
سیگنال‌های ECG: جمع‌آوری‌شده با نرخ ۵۱۲ هرتز با دستگاه مانیتورینگ قابل‌حمل ECG.
سایر سیگنال‌ها (PPG، EDA، TEMP، ACC): ضبط شده با مچ‌بند Empatica E4.
تحلیل خواب: با استفاده از الگوریتم تحلیل اتصال قلبی‌ریوی.
تحریک احساسی: با استفاده از فیلم‌های هدفمند برای القای احساسات مختلف.
آزمون‌های شناختی: شامل آزمایش‌های MOT، RVP، SST و SWM از طریق CANTAB.
۵. طراحی آزمایش
مرحله خواب: ثبت ECG خواب شب قبل از آزمایش.
مرحله آزمایشی: اجرای دو وظیفه:
مشاهده فیلم‌های احساسی: اندازه‌گیری پاسخ فیزیولوژیکی و پرسشنامه‌های ارزیابی احساسات.
ارزیابی شناختی: انجام آزمون‌های شناختی در یک محیط کنترل‌شده.
ثبت کلیه سیگنال‌های فیزیولوژیکی در طول آزمایش.
۶. نتیجه‌گیری
این مجموعه داده یک ابزار ارزشمند برای تحلیل روابط بین احساسات، شناخت و خواب ارائه می‌دهد. محققان می‌توانند از این داده‌ها برای توسعه مدل‌های شناسایی احساسات، بررسی اثر کیفیت خواب بر شناخت و احساسات، و تحلیل واکنش‌های فیزیولوژیکی به تحریک‌های احساسی استفاده کنند.
منابع و دسترسی
داده‌ها به‌صورت دسترسی آزاد در Mendeley Data منتشر شده‌اند و می‌توانند برای تحقیقات مرتبط با پردازش سیگنال‌های زیستی، روانشناسی و علوم اعصاب مورد استفاده قرار گیرند.
لینک مجموعه داده:
https://data.mendeley.com/datasets/vn5nknh3mn/

(این یک گزارش جامع و علمی درباره آینده تحقیقات هوش مصنوعی است که شامل بخش‌های مختلفی از جمله استدلال، ایمنی، اخلاق، ارزیابی، و هوش مصنوعی عمومی است.)
۱. استدلال در هوش مصنوعی (AI Reasoning)
توضیحات فایل:
استدلال یکی از ویژگی‌های اصلی هوش انسانی است و در هوش مصنوعی نیز نقش اساسی دارد.
روش‌های استدلال اتوماتیک شامل مدل‌های SAT، SMT، حل‌کننده‌های محدودیت‌ها، و مدل‌های گرافیکی احتمالاتی است که در کاربردهای مهمی مانند بررسی صحت سخت‌افزار و نرم‌افزار، طراحی دارو، و برنامه‌ریزی استفاده می‌شود.
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) پیشرفت‌های چشم‌گیری در استدلال نشان داده‌اند اما هنوز فاقد تضمین دقت و صحت هستند.
تحقیقات جدید روی مدل‌های استدلال بزرگ (Large Reasoning Models) و روش‌های نوروسمبولیک متمرکز شده‌اند تا استدلال‌های قوی‌تر و قابل اطمینان‌تری ایجاد کنند.
۲. قابلیت صحت و اطمینان هوش مصنوعی (AI Factuality & Trustworthiness)
توضیحات فایل:
صحّت در هوش مصنوعی به معنی ارائه پاسخ‌های درست و غیرکاذب است، اما مدل‌های زبانی بزرگ گاهی دچار توهم (hallucination) می‌شوند و اطلاعات نادرست تولید می‌کنند.
روش‌های بهبود صحت شامل:
تنظیم دقیق (Fine-tuning) با استفاده از داده‌های خاص هر حوزه
افزودن ماژول‌های بررسی صحت (Fact-checking tools)
مدل‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
زنجیره تفکر (Chain of Thought - CoT) که پاسخ‌ها را به مراحل کوچک‌تر تقسیم کرده و دقت را افزایش می‌دهد.
قابلیت اطمینان (Trustworthiness) فراتر از صحت است و شامل درک‌پذیری، مقاوم بودن، و همسو بودن با ارزش‌های انسانی می‌شود.
۳. عامل‌های هوشمند و سیستم‌های چندعامله (AI Agents & Multi-Agent Systems)
توضیحات فایل:
سیستم‌های چندعامله (MAS) به طور سنتی روی تعامل عامل‌های هوشمند برای همکاری، هماهنگی، و مذاکره تمرکز داشتند.
عامل‌های مبتنی بر LLM در حال حاضر توجه زیادی را جلب کرده‌اند، زیرا می‌توانند وظایف متنوعی را به صورت خودکار انجام دهند.
چالش‌های مهم:
عدم شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
مسائل امنیتی در تعامل چندین عامل مستقل
هزینه‌های محاسباتی بالای ادغام LLMها در عامل‌ها
روند جدید: استفاده از سیستم‌های چندعامله برای افزایش مقیاس‌پذیری و تعامل‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی.
۴. ارزیابی هوش مصنوعی (AI Evaluation)
توضیحات فایل:
روش‌های سنتی ارزیابی در هوش مصنوعی ناکارآمد هستند و نیاز به چارچوب‌های جدید ارزیابی عملکرد، امنیت، و قابلیت استفاده داریم.
مشکلات رایج:
آزمایش‌های محدود به مجموعه داده‌های مشخص
عدم ارزیابی مداوم سیستم‌ها در دنیای واقعی
مشکل تطابق معیارهای ارزیابی با استفاده‌های عملی
روش‌های جدید: استفاده از تیم‌های تست‌کننده (Red teaming)، ارزیابی عملکرد تعاملی با کاربران، و مدل‌های مبتنی بر معیارهای چندبعدی.
۵. اخلاق و ایمنی هوش مصنوعی (AI Ethics & Safety)
توضیحات فایل:
چالش‌های اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی در تبلیغات، نظارت، سلاح‌های خودمختار، و دستکاری اطلاعات.
چالش‌های ایمنی: خطاهای هوش مصنوعی، حملات سایبری، و تهدیدات مرتبط با هوش عمومی مصنوعی (AGI).
روش‌های پیشنهادی:
ایجاد مکانیسم‌های نظارت مستمر
قوانین سخت‌گیرانه‌تر برای کنترل توسعه AI
پروتکل‌های ایمنی برای مدل‌های زبانی بزرگ
۶. هوش مصنوعی تجسم‌یافته (Embodied AI)
توضیحات فایل:
شامل سیستم‌هایی است که هوش مصنوعی را در تعامل فیزیکی با محیط پیاده‌سازی می‌کنند (مثلاً ربات‌ها).
چالش‌ها:
سازگاری با شرایط غیرقابل پیش‌بینی دنیای واقعی
نیاز به یادگیری خودکار در محیط‌های پویا
مسائل انرژی و کارایی در سیستم‌های فیزیکی
کاربردها: پزشکی، رباتیک صنعتی، حمل‌ونقل هوشمند.
۷. هوش مصنوعی و علوم شناختی (AI & Cognitive Science)
توضیحات فایل:
تعامل میان علوم شناختی و هوش مصنوعی می‌تواند به توسعه سیستم‌هایی با درک بهتر، تفکر انسانی، و تعاملات اجتماعی طبیعی‌تر منجر شود.
چالش‌ها:
فهم نحوه یادگیری مغز و پیاده‌سازی آن در هوش مصنوعی
ایجاد مدل‌هایی که بتوانند دانش را تعمیم دهند و نه صرفاً داده‌های گذشته را تکرار کنند.
۸. سخت‌افزارهای هوش مصنوعی (AI & Hardware)
توضیحات فایل:
افزایش نیاز به سخت‌افزارهای خاص (مانند GPU و TPU) برای اجرای مدل‌های بزرگ.
چالش‌های مرتبط با مصرف انرژی بالا و هزینه‌های سخت‌افزاری.
راهکارهای آینده شامل مدارهای بهینه‌شده و سخت‌افزارهای کم‌مصرف‌تر.
۹. هوش مصنوعی برای خیر اجتماعی (AI for Social Good)
توضیحات فایل:
کاربردهای مثبت AI در حوزه‌های سلامت، محیط‌زیست، و عدالت اجتماعی.