ایلان ماسک به تازگی شرکت هوش مصنوعی جدیدی به نام xAI تاسیس کرده که هدف آن تلاش برای کشف حقیقت و حل مسائل مهم علمی می‌باشد. جالب است بدانید که هوش مصنوعی xAI یک ایده جدید نیست بلکه یک روند رو به رشد در زمینه هوش مصنوعی می‌باشد. در یک رویداد توییتری در عصر چهارشنبه، ماسک برنامه خود را برای ساخت یک هوش مصنوعی ایمن توضیح داد و گفت xAI به جای برنامه‌ریزی در هوش مصنوعی خود، به دنبال ایجاد یک هوش مصنوعی «حداکثر کنجکاو» است.
ایلان ماسک با استفاده از عبارت “xAI”، به دنبال توسعه نوعی از هوش مصنوعی است که بتواند به صورت خودآموز و مستقل از تجربه‌ها و داده‌ها یاد بگیرد و توانایی بیشتری در کشف و بررسی جهان داشته باشد. به جای برنامه‌ریزی صریح، این هوش مصنوعی توجیه پذیر به دنبال حداکثر کنجکاوی است. به عبارت دیگر، هدف اصلی این است که هوش مصنوعی به صورت طبیعی به دنبال کشف و فهم بهتر جهان باشد، بدون اینکه ارزش‌ها و اخلاقیات توسط برنامه‌ریزی انسانی به آن تحمیل شود. این رویکرد باعث می‌شود تا هوش مصنوعی به صورت مستقل و ایمن در جهان واقعی به پشتیبانی کمک کند.
هدف ایلان ماسک از ایجاد شرکت هوش مصنوعی xAI چیست؟
به گفته ایلان ماسک، هدف از ایجاد این شرکت درک ماهیت واقعی جهان است. تیم xAI از افرادی مانند ایگور بابوشکین، مهندس سابق DeepMind در گوگل، تونی وو که در گوگل کار می‌کرد، کریستین سگدی، که یک دانشمند تحقیقاتی در گوگل بود و گرگ یانگ که قبلا در مایکروسافت کار می‌کرد، تشکیل شده است. همچنین ماسک اظهار کرد که امیدوار است این هوش مصنوعی بتواند مسائل مهمی مانند پارادوکس فرمی را حل کند. به عبارت دیگر ما به این موضوع پی ببریم که در جهانی که 13 میلیارد سال عمر دارد، چرا هنوز نتوانسته‌ایم حیات فرازمینی‌ها را مشاهده کنیم. او قصد دارد یک هوش مصنوعی جامع بسازد که با سطح بالایی از حس کنجکاوی به دنبال حقیقت برود. هوش مصنوعی xAI هیچگونه سیاستی اعمال نمی‌کند، بنابراین ممکن است پاسخ‌هایی ارائه دهد که برای همه خوشایند نباشد.
کشف ماهیت ماده تاریک با هوش مصنوعی توجیه پذیر
ایلان ماسک ادعا میکند که هوش مصنوعی توجیه پذیر قادر است به سوالات مربوط به ماهیت ماده تاریک و انرژی تاریک پاسخ دهد. ماهیت ماده تاریک و انرژی تاریک دو مفهومی هستند که وجود آن‌ها تاکنون فقط بر اساس محاسبات نظری شکل گرفته است و ادامه مطلب...
در واقع همان طور که ما برای حفاظت و نگهداری از پول کاغذی به حساب بانکی نیاز داریم در دنیای کریپتوکارنسی برای نگهداری مطمئن از دارایی‌های مجازی به کیف پول مبتنی بر بلاک چین نیاز خواهیم داشت. کیف پول بلاک چین محیط کاربری بسیار ساده و راحتی دارد که برای همه افراد به سادگی قابل استفاده است. با این کیف پول کاربران قادرند طی چند دقیقه و با انجام چند مرحله ساده ارز دیجیتال بخرند. در ابتدا نیاز است که در Blockchain.com احراز هویت کرده و در ادامه یک روش پرداخت به حساب خود اضافه کنید مانند: کارت نقدی/اعتباری، حساب بانکی و با اتصال به درگاه پرداخت ارز دیجیتال قادر به خرید رمز ارز خواهید بود.
تعریف کیف پول بلاک چین
کیف پول بلاکچین یک نرم‌افزار یا سرویس آنلاین است که به کاربران اجازه می‌دهد ارزهای دیجیتال مختلف را مدیریت، نگهداری و تراکنش‌های مرتبط با آن‌ها را انجام دهند. اصطلاح بلاکچین به طرحی اشاره دارد که برای ذخیره و ثبت تراکنش‌ها و اطلاعات مرتبط با ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود. این طرح با استفاده از رمزنگاری برای امن‌تر کردن تراکنش‌ها و اعتماد سازی آن‌ها بین شرکت کنندگان، تا مخاطراتی مثل دزدی ارزها یا دستکاری در تاریخچه تراکنش‌ها را به حداقل می‌رساند. هر بلاکچین و ارز دیجیتالی مانند بیت کوین یا اتریوم نیاز به ذخیره سازی محلی یا آفلاین دارد. این نیاز از طریق نرم‌افزارهای کیف پول بلاکچین برطرف می‌شود. کیف پول بلاکچین به کاربران اجازه می‌دهد که کلیدهای خصوصی خود را که برای دسترسی به ارزهای خود استفاده می‌شود، مدیریت کنند.
انواع کیف پول بلاک چین
بلاکچین یک فناوری توزیع شده است که امنیت و اعتبار را در تراکنش‌ها و انتقال دارایی‌ها تضمین میکند. برای استفاده از بلاکچین و انجام تراکنش‌ها، شما به یک کیف پول بلاکچین نیاز دارید. کیف پول بلاکچین، نرم‌افزارها یا سخت‌افزارهایی هستند که کلیدها و آدرس‌های خصوصی شما را ذخیره می‌کنند و به شما این امکان را می‌دهند تراکنش‌ها را امضا و دارایی خود را مدیریت کنید. در زیر به برخی از انواع کیف پول بلاک چین پرطرفدار اشاره خواهیم کرد:
کیف پول آنلاین (Online Wallets)
کیف پول آنلاین در سرویس‌های آنلاین مانند: بورس‌های ارزهای دیجیتال، صرافی‌ها و پلتفرم‌های مبادله ارزها ارائه می‌شوند. در این حالت کلیدهای خصوصی کاربران بر روی سرورهای سرویس دهنده‌ها ذخیره می‌شوند و کاربران با ورود به ادامه مطلب...
افراد در بسیاری از کارهای روزمره از فناوری‌های سیتریکس استفاده می‌کنند که مثال بارز آن دورکاری است. اما این مفهوم چیزی فراتر از دورکاری است که ما در این مقاله به بررسی عمیق‌تر آن می‌پردازیم. شرکت سیتریکس واقع در ایالات متحده محصولاتی را برای مجازی سازی و شبکه ارائه میکند که Citrix Virtual Apps and Desktops دو مورد از محبوب‌ترین محصولات آن هستند. امروزه سازمان‌ها در سراسر جهان دورکاری را به عنوان عنصری مهم از استراتژی‌های تجاری خود پذیرفته‌اند، اما همچنان با چالش‌هایی مانند دسترسی ایمن و کارآمد به برنامه‌ها و داده‌های حساس مواجه هستند. نرم افزار سیتریکس با ایجاد دورکاری و بهره وری، روش‌های کسب و کارها را متحول کرده است. این مقاله به بررسی ویژگی‌ها، مزایا و تاثیر این نرم افزار بر محیط‌های کاری مدرن می‌پردازد. با ما همراه باشید.
مروری بر قابلیت‌های نرم افزار سیریکس
سیتریکس یک شرکت نرم افزاری است که طیف وسیعی از محصولات و راهکارها را برای مجازی سازی، شبکه و رایانش ابری ارائه می‌دهد. یکی از معروف‌ترین محصولات آن، برنامه‌ها و دسکتاپ‌های مجازی سیتریکس است که قبلا با نام‌های Citrix XenApp و XenDesktop شناخته می‌شد. نرم افزار Citrix مجموعه‌ای جامع از ابزارها و راهکارهایی را ارائه می‌دهد که برای تسهیل دورکاری، مجازی سازی و تحویل برنامه طراحی شده است. سیتریکس با استفاده از فناوری مجازی سازی، محیط دسکتاپ کاربر را از سخت افزار اصلی جدا کرده و آن را روی سرورها یا در فضای ابری متمرکز میکند.
این نرم افزار سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا برنامه‌ها و دسکتاپ را از طریق دستگاه‌های مختلف به کاربر نهایی تحویل دهند. به همین ترتیب، کاربران می‌توانند از راه دور به برنامه‌ها و دسکتاپ خود دسترسی داشته باشند. برنامه سیتریکس ویژگی‌هایی مانند مدیریت جلسه و دسترسی از راه دور را به طور ایمن ارائه می‌دهد. علاوه بر این، سیتریکس از سیستم عامل‌های مختلف از جمله ویندوز، مک، لینوکس و همچنین پلتفرم‌های مختلف موبایل پشتیبانی میکند و ابزارهایی برای نظارت، بهینه سازی عملکرد و تضمین امنیت ارائه می‌دهد.
جدا از برنامه‌های مجازی و دسکتاپ، سیتریکس طیف وسیعی از محصولات و راهکار‌های دیگر را برای اشتراک‌گذاری امن فایل‌ها، بهینه‌سازی شبکه، تحویل برنامه‌ها و خدمات ابری ارائه می‌دهد. به طور کلی، نرم افزار سیتریکس به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا بهره وری را افزایش دهند، مقیاس پذیری را بهبود ببخشند و دسترسی ایمن به برنامه‌ها و داده‌ها را از هر کجا و در هر دستگاهی فراهم کنند.
ویژگی‌های کلیدی سیتریکس
همانطور که اشاره کردیم، نرم افزار سیتریکس به کاربران اجازه می‌دهد تا از راه دور به برنامه‌ها، دسکتاپ و داده‌های خود دسترسی داشته باشند. کارمندان چه در خانه و چه در محل کار می‌توانند به طور ایمن به فضای کار مجازی خود متصل شوند و ادامه مطلب...
مقالات و تحقیقات مربوط به مهندس یادگیری عمیق به عنوان یکی از حوزه‌های پر رونق در زمینه هوش مصنوعی، به سرعت در حال گسترش هستند. یادگیری عمیق یک شاخه از یادگیری ماشین است که به وسیله آن، انسان‌ها قادرند الگوها و نمادهای پیچیده را از داده‌ها استخراج کنند و برای تحلیل، پیش بینی و تفسیر اطلاعات به کار ببرند. این روش بر مبنای معماری شبکه‌های عصبی عمیق بنا شده است و توانایی بالایی در حل مسائل پیچیده مانند: تشخیص تصاویر، ترجمه متون، تشخیص گفتار و تحلیل داده‌های بزرگ را دارد. یادگیری عمیق توانسته است در طی سال‌های اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی را در بسیاری از زمینه‌ها به ارمغان آورد. از برنامه‌های هوشمند تلفن همراه گرفته تا خودروهای خودران و سیستم‌های تشخیص غیر مخرب، این روش برای بهبود عملکرد و افزایش دقت و کارایی استفاده می‌شود.
مهندس یادگیری عمیق چه کسی است؟
مهندس یادگیری عمیق یک فرد متخصص است که تخصص و تجربه لازم را در زمینه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق دارد. این حرفه با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های پیشرفته یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی عمیق را آموزش می‌دهد و بهبود می‌بخشد. مهندسان یادگیری عمیق مسئولیت طراحی، پیاده سازی و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را دارند. آن‌ها باید با معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی عمیق آشنا باشند و توانایی تنظیم و بهینه سازی پارامترهای شبکه را داشته باشند. همچنین آن‌ها باید توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها و استخراج اطلاعات مفید را داشته باشند.
مهندسان یادگیری عمیق در صنایع مختلف مانند: تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تحلیل متن و بسیاری از حوزه‌های دیگر کار می‌کنند. آن‌ها می‌توانند در شرکت‌های فناوری، موسسات پژوهشی و استارتاپ‌ها مشغول به کار شوند. همچنین برخی از مهندسان یادگیری عمیق به صورت مستقل پروژه‌های خود راه‌اندازی می‌کنند و در حوزه‌های جدیدی مانند: هوش مصنوعی، رباتیک و خودرو سازی فعالیت می‌کنند.
وظایف مهندس یادگیری عمیق چیست؟
مهندس یادگیری مسئولیت‌های متنوعی در زمینه طراحی، پیاده سازی و بهینه سازی الگوریتم‌ها و سیستم‌های یادگیری عمیق دارد. نقش اصلی این مهندسان در ادامه مطلب...