ناترازی انرژی را نمی‌توان صرفاً به‌عنوان یک عدم‌تعادل فنی میان عرضه و تقاضا تفسیر کرد؛ این پدیده بیش از آنکه ریشه در کمبود منابع داشته باشد، محصول ضعف در حکمرانی انرژی، فقدان عقلانیت سیستمی و غلبه تصمیم‌های کوتاه‌مدت بر نگاه راهبردی است. در چنین بستری، راهکارهایی که با نیت دلسوزانه اما بدون اتکای کافی به تحلیل‌های کارشناسانه ارائه می‌شوند، نه‌تنها مسئله را حل نمی‌کنند، بلکه با بازتولید ناکارآمدی، هزینه‌های پنهان و بلندمدت ایجاد می‌کنند.

تحول دیجیتال انرژی، امکان عبور از این چرخه معیوب را فراهم می‌سازد، مشروط بر آنکه به‌عنوان ابزاری برای شناخت، شفاف‌سازی و تصمیم‌سازی داده‌محور فهم شود، نه صرفاً مجموعه‌ای از فناوری‌ها. این تحول می‌تواند بنیان سیاست‌گذاری و مدیریت انرژی را از واکنش‌های مقطعی به مداخلات عقلانی و نظام‌مند ارتقا دهد.

با این حال، یکی از بزرگ‌ترین موانع سرمایه‌گذاری در حوزه مدیریت انرژی، ساختار قیمت و ارزان بودن نسبی انرژی در کشورهای دارای منابع غنی است. در چنین شرایطی، هدررفت انرژی از منظر اقتصادی ارزان‌تر از سرمایه‌گذاری برای بهره‌وری تلقی می‌شود. این مسئله زمانی تشدید می‌شود که انرژی در سبد تصمیم‌گیری بنگاه‌ها و سیاست‌گذاران، نه به‌عنوان یک دارایی راهبردی، بلکه صرفاً به‌مثابه یک کالای هزینه‌ای دیده می‌شود.

غلبه این نگاه هزینه‌محور، انگیزه سرمایه‌گذاری در مدیریت و بهره‌وری انرژی را تضعیف کرده و هم‌زمان ضرورت فرهنگ‌سازی، آموزش و ارتقای دانش را پررنگ‌تر می‌سازد. تغییر این پارادایم فکری، پیش‌شرط شکل‌گیری تصمیم‌های عقلانی و پایدار در مواجهه با ناترازی انرژی است

🏮 عبور از مدل به سیستم عامل هوش مصنوعی

در دو سال گذشته، تقریباً تمام گفت‌وگوهای عمومی درباره هوش مصنوعی حول یک محور می‌چرخید: مدل.
مدل بزرگ‌تر، داده بیشتر، پارامتر بیشتر، بنچمارک بالاتر.اما در یک ماه اخیر، نشانه‌ها کاملاً روشن شده‌اند:
واحد اصلی نوآوری در حال تغییر است.دیگر «مدل» مرکز ثقل نیست؛ بلکه سیستم است.
و دقیق‌تر: چیزی شبیه به یک سیستم‌عامل هوش مصنوعی (AI Operating System) .

مدل‌ها به سقف نزدیک شده‌اند، سیستم‌ها نه

https://nextbrain.ir/2026/02/04/ai-operating-system/
🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

📌گفتگوی تحول دیجیتال

گفت و گوی تخصصی با موضوع تحول دیجیتال با بیست شخصیت برجسته علمی و اجرایی کشور

🚩مشاهده آرشیو کامل برنامه

https://nextbrain.ir/digital-transformation-talk/

#هوش_مصنوعی #تحول_دیجیتال
#گفتگوی_تحول_دیجیتال


🌑 مغز آینده |  NextBrain

@NextBrain_ir

🏮 اقتصاد ضد تورم با هوش مصنوعی


در این سخنرانی، سم آلتمن، مدیرعامل @openai، @sama، استدلال می‌کند که هوش مصنوعی با کاهش چشمگیر هزینه‌های هوش و نیروی کار، اقتصاد جهانی را «به شدت ضد تورمی» خواهد کرد.

او پیش‌بینی می‌کند که تا اواخر سال ۲۰۲۶، کسی که فقط ۱۰۰ تا ۱۰۰۰ دلار دارد می‌تواند نرم‌افزاری بسازد که زمانی به یک تیم مهندسی کامل نیاز داشت.

تا سال ۲۰۲۷، هوش مصنوعی پیشرفته می‌تواند ۱۰۰ برابر ارزان‌تر از امروز باشد.

آلتمن این را باعث ایجاد فراوانی عظیم و دادن فرصت عادلانه به افراد بیشتر برای ایجاد شرکت‌ها یا پیشرفت علم می‌داند.

با این حال، او هشدار می‌دهد که بدون سیاست‌های مناسب، هوش مصنوعی می‌تواند ثروت و قدرت را متمرکز کند.

در جهانی که خلق کردن ارزان می‌شود، او معتقد است که توجه انسان منبع کمیاب اصلی خواهد بود و بازاریابی و ارتباط انسانی را ارزشمندتر از ساختن خود می‌کند.

🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

📌 هوش مصنوعی ، بزرگ‌ترین آزمایش روانشناختی و اجتماعی تاریخ بشر

یووال نوح هراری، مورخ، هوش مصنوعی را بزرگترین آزمایش روانشناختی و اجتماعی در تاریخ بشر توصیف کرده و هشدار داده است که بشریت در حال استقرار سیستم‌هایی است که می‌توانند بر افکار، احساسات و رفتار در مقیاس بزرگ تأثیر بگذارند. هراری در مصاحبه‌ها و گفتگوها استدلال کرده است که قدرت هوش مصنوعی نه تنها در اتوماسیون، بلکه در توانایی آن در شکل‌دهی روایت‌ها، توجه و تصمیم‌گیری نهفته است.

نگرانی هراری بر سرعت و عدم آمادگی متمرکز است. جوامع، هوش مصنوعی را سریع‌تر از آنچه می‌توانند اثرات بلندمدت آن را بر اعتماد، هویت و دموکراسی مطالعه کنند، به کار می‌گیرند و عملاً آن را همزمان روی میلیاردها نفر آزمایش می‌کنند. او می‌گوید خطر، از دست دادن عاملیت قبل از درک عواقب آن است.

آیا ما برای این آزمایش آماده‌ایم؟


🌑 مغز آینده |  NextBrain

@NextBrain_ir

🏮 هوش مصنوعی در مقابل ذهن انسان

بدون شک هوش مصنوعی با سرعت دیوانه‌واری در حال تکامل است. اما وقتی دقیق‌تر نگاه کنید، هوش انسانی هنوز در سطح کاملاً متفاوتی عمل می‌کند.

#aivshuman #explore #fyp #ai #airevolution

🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

مغز انسان با تقریباً 20 وات قدرت، تعامل عصبی را انجام می‌دهد. در عین حال، به سازگاری ادامه می‌دهد - خود را از طریق یادگیری، استراحت و تجربه زیسته تغییر شکل می‌دهد. این سطح از کارایی چیزی است که ماشین‌ها هنوز نمی‌توانند به آن دست یابند.

آنچه هوش زیستی را منحصر به فرد می‌کند، محاسبات خام نیست. بلکه ادغام است.

بینایی 👀، منطق 🧩، حافظه 🧠، احساسات ❤️ و حرکت 🚶، همه به عنوان یک سیستم واحد با هم کار می‌کنند - که توسط میلیاردها سال تکامل اصلاح شده است.

از سوی دیگر، هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های ریاضی لایه‌ای، شناخت را تقلید می‌کند. این سیستم برای انجام وظایفی که زیست‌شناسی به طور طبیعی انجام می‌دهد، به مجموعه داده‌های عظیم، محاسبات سنگین و مصرف انرژی زیاد متکی است.

شکاف واقعی مربوط به سرعت یا مقیاس نیست - بلکه مربوط به معماری است. سیستم‌های بیولوژیکی خود را التیام می‌بخشند، خود را بهینه‌سازی می‌کنند، در حوزه‌های مختلف تعمیم می‌دهند و به طور یکپارچه با دنیای فیزیکی تعامل دارند 🌍. هوش مصنوعی مدرن در مسائل محدود و به خوبی تعریف شده می‌درخشد، اما هنوز فاقد این هوش عمیق و جامع است.

این تضاد، پیشرفت هوش مصنوعی را کم‌اهمیت جلوه نمی‌دهد 🚀 - محدودیت‌های آن را روشن می‌کند. و درک این شکاف اگر می‌خواهیم به سمت پیشرفت در یادگیری ماشین، علوم اعصاب، رباتیک و در نهایت، هوش عمومی واقعی حرکت کنیم، بسیار مهم است.

🏮 چیستی‌ زبان و چگونگی اکتساب آن توسط انسان

نکته‌ی هینتون درباره‌ی چیستی زبان و چگونگی اکتساب آن توسط انسان‌ها است.

چامسکی و دیگر زبان‌شناسان نظریه‌ای دارند که توسط LLMها کاملاً به چالش کشیده شده است: اینکه یک دستور زبان جهانی و ذاتی وجود دارد که آموخته نمی‌شود (LLMها زبان را از ابتدا و با استخراج الگوها یاد می‌گیرند - هیچ چیز ذاتی نیست). هینتون این گزاره را بی‌معنی می‌داند (بدیهی است که زبان آموخته می‌شود).

چامسکی که حاضر به کنار گذاشتن نظریه‌اش نبود، در مارس 2023 مقاله‌ای مشترک در نیویورک تایمز منتشر کرد که در آن LLMها را با شناخت انسان مقایسه می‌کند و استدلال می‌کند که انسان‌ها دارای یک «دستور زبان جهانی» ذاتی و کارآمد هستند که امکان توضیحات خلاقانه از حداقل داده‌ها را فراهم می‌کند، در حالی که LLMها الگوهای brute-force را از مجموعه داده‌های عظیم بدون درک قوانین یا علیت ارائه می‌دهند.

چامسکی بعداً در پاسخ‌ها از این موضوع دفاع کرد و موفقیت‌های LLM را سطحی و بی‌ربط به زبان‌شناسی دانست.

🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

🚩 پیش بینی حذف ۸۰ درصد برنامه های کاربردی

کسی که ClawdBot را ساخته، پیش‌بینی جسورانه‌ای در مورد مسیر نرم‌افزارها ارائه داده است.

او فکر می‌کند که اکثر برنامه‌هایی که امروزه استفاده می‌کنیم، زمانی که هوش مصنوعی به اندازه کافی خوب شود که بتواند وظایف خود را به تنهایی انجام دهد، ناپدید خواهند شد.

ایده اصلی او این است که دیگر برای همه چیز به برنامه‌های جداگانه نیاز نخواهیم داشت.

به جای اینکه برنامه بانکی خود را برای بررسی موجودی یا برنامه تحویل غذا را برای سفارش شام باز کنید، فقط به یک عامل هوش مصنوعی بگویید که چه چیزی نیاز دارید و او همه چیز را برای شما انجام می‌دهد.

عامل در سرویس‌های مختلف کار خواهد کرد بدون اینکه مجبور باشید بین برنامه‌ها جابجا شوید.

این مانند یک تغییر بزرگ از نحوه استفاده ما از فناوری در حال حاضر به نظر می‌رسد.

در حال حاضر همه چیز در برنامه کوچک خود با رابط کاربری خاص خود زندگی می‌کند.

اما اگر عامل‌ها واقعاً بتوانند آنچه را که او توصیف می‌کند انجام دهند، بسیاری از آن برنامه‌ها ممکن است دیگر هدف زیادی نداشته باشند.


🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence