در دنیای هوش مصنوعی، اصطلاحات تخصصی و مفاهیم فنی گاهی می‌تونن پیچیده و دور از ذهن به نظر بیان. اما در هوش نیوز، ما باور داریم که فهمیدن این مفاهیم نباید فقط مخصوص متخصص‌ها باشه.
صفحه «واژه‌شناسی AI» با هدف ساده‌سازی و توضیح قابل فهم اصطلاحات رایج در حوزه هوش مصنوعی طراحی شده. در این بخش، شما با واژه‌هایی آشنا می‌شید که در مقالات، پادکست‌ها، ویدیوها و گفت‌وگوهای روزمره درباره AI زیاد شنیده می‌شن—اما شاید معنای دقیقشون رو ندونید.
ما تلاش کردیم هر اصطلاح رو به زبان ساده، همراه با مثال و دسته‌بندی موضوعی ارائه بدیم تا یادگیری براتون هم راحت باشه، هم لذت‌بخش.
اگر تازه وارد دنیای هوش مصنوعی شدید یا دنبال درک بهتر مفاهیم هستید، این صفحه نقطه شروع مناسبیه برای شما.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
دسته ۱: مفاهیم پایه و عمومی هوش مصنوعی
یادگیری ماشین (Machine Learning)
یادگیری ماشین یا Machine Learning روشی که در آن سیستم‌ها با استفاده از داده‌ها، بدون برنامه‌نویسی مستقیم، یاد می‌گیرند و عملکرد خود را بهبود می‌دهند.
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
هوش مصنوعی که در اصطلاح به آن AI نیز گفته می‌شود، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر که تلاش می‌کنه ماشین‌ها مانند انسان فکر کنند، یاد بگیرند و تصمیم بگیرند.
یادگیری عمیق ( Deep Learning )
فرایند بهینه‌سازی تنظیمات مدل (مثل تعداد لایه‌ها یا سرعت یادگیری) برای دستیابی به بهترین عملکرد ممکن.
شبکه عصبی ( Neural Network )
شبکه عصبی مدلی الهام‌گرفته از مغز انسان که اطلاعات را در قالب گره‌ها و ارتباطات پردازش می‌کند.
الگوریتم (Algorithm)
دستورالعملی گام‌به‌گام برای حل یک مسئله یا انجام یک کار خاص است. مانند دستور پخت غذا برای کامپیوتر که می‌گوید چه مراحلی را طی کند تا به نتیجه برسد.
داده (Data)
مواد خامی که سیستم با آن‌ها کار می‌کند؛ مثلاً تصاویر، متون، اعداد یا صداها. داده‌ها پایه‌ی یادگیری ماشین هستند.
مدل (Model)
نتیجه‌ی نهایی فرایند یادگیری ماشین است که پس از آموزش، می‌تواند داده‌های جدید را تحلیل یا پیش‌بینی کند.
پردازش داده (Data Processing)
مجموعه مراحلی برای پاک‌سازی، تغییر و آماده‌سازی داده‌ها قبل از استفاده در آموزش مدل. مثلا حذف داده‌های ناقص یا نرمال‌سازی اعداد.
طبقه‌بندی (Classification)
فرایندی که در آن مدل یاد می‌گیرد داده‌ها را در دسته‌های مشخص قرار دهد؛ مثلا تشخیص اینکه یک تصویر مربوط به گربه است یا سگ.
خوشه‌بندی (Clustering)
روشی برای گروه‌بندی داده‌های مشابه بدون داشتن برچسب از قبل. مانند تقسیم کاربران به گروه‌های رفتاری مشابه.
آموزش مدل (Training)
مرحله‌ای که در آن مدل با استفاده از داده‌های نمونه یاد می‌گیرد الگوها و روابط میان داده‌ها را شناسایی کند.
آزمون مدل (Testing)
مرحله‌ای برای ارزیابی عملکرد مدل با داده‌هایی که قبلا آن‌ها را ندیده تا مشخص شود چقدر درست پیش‌بینی می‌کند.
دقت (Accuracy)
معیاری برای سنجش عملکرد مدل؛ یعنی چند درصد از پیش‌بینی‌ها درست بوده‌اند.
تنظیم پارامتر (Parameter Tuning)
فرایند بهینه‌سازی تنظیمات مدل (مثل تعداد لایه‌ها یا سرعت یادگیری) برای دستیابی به بهترین عملکرد ممکن.
داده‌ی ورودی (Input Data)
داده‌هایی که به مدل، داده می‌شوند تا بر اساس آن‌ها تحلیل یا پیش‌بینی انجام دهد؛ مثل تصویر یا عدد ورودی.
پیش‌بینی (Prediction)
خروجی مدل پس از پردازش داده‌های ورودی؛ مثلا پیش‌بینی قیمت خانه یا تشخیص نوع حیوان در تصویر.
الگوریتم یادگیری (Learning Algorithm)
روش یا قاعده‌ای که مشخص می‌کند مدل چگونه از داده‌ها یاد بگیرد؛ مثل الگوریتم شبکه عصبی یا درخت تصمیم.
ویژگی (Feature)
خصوصیت یا اطلاعات قابل‌استفاده از داده‌ها که به مدل برای یادگیری کمک می‌کند؛ مثل رنگ، اندازه یا سن.
برچسب داده (Label)
نتیجه یا پاسخ درست مربوط به هر داده‌ی آموزشی؛ مثلا برچسب “گربه” برای تصویر یک گربه.
خطا (Error)
تفاوت بین پیش‌بینی مدل و مقدار واقعی. هرچه خطا کمتر باشد، مدل بهتر یاد گرفته است.
تنظیم پارامتر (Parameter Tuning)
فرایند بهینه‌سازی تنظیمات مدل (مثل تعداد لایه‌ها یا سرعت یادگیری) برای دستیابی به بهترین عملکرد ممکن.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
دسته ۲: شاخه‌ها و زمینه‌های کاربردی هوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی (NLP)
پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing (NLP) شاخه‌ای از AI است که به ماشین‌ها کمک می‌کنه زبان انسان را درک، تحلیل و تولید کنند (مثل چت‌بات‌ها یا مترجم‌ها).
بینایی ماشین (Computer Vision)
فناوری‌ای که به ماشین‌ها توانایی دیدن و تفسیر تصاویر و ویدئوها را می‌دهد؛ برای مثال در تشخیص چهره، بررسی کیفیت محصولات یا خودروهای خودران.
رباتیک (Robotics)
ترکیبی از هوش مصنوعی و مهندسی مکانیک برای ساخت ربات‌هایی که می‌توانند وظایف انسانی را انجام دهند؛ از جراحی دقیق تا کاوش در فضا.
سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
مدل‌هایی که بر اساس رفتار و علایق کاربران، پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهند؛ مانند پیشنهاد فیلم در نتفلیکس یا محصولات در آمازون.
تشخیص گفتار (Speech Recognition)
فناوری تبدیل صدای انسان به متن قابل‌درک برای ماشین‌ها، مورد استفاده در دستیارهای صوتی، زیرنویس خودکار و کنترل صوتی دستگاه‌ها.
هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
مدل‌هایی که محتوای جدید مانند متن، تصویر، صدا یا ویدئو تولید می‌کنند؛ مثل ChatGPT برای متن یا DALL•E برای تولید تصویر.
Chatbot (چت‌بات)
برنامه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی که می‌تواند به‌صورت خودکار با کاربران گفتگو کند؛ برای پاسخ‌گویی، پشتیبانی یا فروش آنلاین.
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
روشی برای شناسایی نگرش مثبت، منفی یا خنثی در متن‌ها و نظرات کاربران؛ کاربردی در برندینگ، بازاریابی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی.
ترجمه ماشینی (Machine Translation)
فرایندی که متن را به‌صورت خودکار از یک زبان به زبان دیگر ترجمه می‌کند؛ مانند Google Translate یا مترجم‌های هوشمند زبانی.
شناسایی چهره (Face Recognition)
سیستمی که با تحلیل ویژگی‌های چهره، افراد را شناسایی می‌کند؛ در امنیت، احراز هویت، یا باز کردن قفل تلفن‌های هوشمند کاربرد دارد.
خودرو خودران (Autonomous Vehicle)
وسیله‌ای که با استفاده از سنسورها، بینایی ماشین و الگوریتم‌های تصمیم‌گیری، بدون نیاز به راننده، مسیر را شناسایی و هدایت می‌کند.
شناسایی اشیا (Object Detection)
تکنیکی برای یافتن و نام‌گذاری اشیای موجود در تصاویر یا ویدئوها؛ مورد استفاده در نظارت تصویری، رباتیک و خودروهای هوشمند.
تولید تصویر (Image Generation)
استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای خلق تصاویر واقعی یا هنری جدید بر اساس توصیف متنی یا نمونه تصویری.
تولید متن (Text Generation)
فرایندی که در آن مدل‌های زبانی با تحلیل داده‌های متنی، جملات جدید و منسجم تولید می‌کنند؛ کاربردی در تولید محتوا و چت‌بات‌ها.
واقعیت افزوده (Augmented Reality)
فناوری‌ای که عناصر دیجیتالی را به دنیای واقعی اضافه می‌کند؛ مثل فیلترهای اینستاگرام یا نمایش اطلاعات مجازی روی اشیا واقعی.
واقعیت مجازی (Virtual Reality)
محیطی دیجیتال و شبیه‌سازی‌شده که کاربر را به‌طور کامل در یک دنیای مجازی غوطه‌ور می‌کند؛ مورد استفاده در بازی، آموزش و شبیه‌سازی.
هوش مصنوعی در سلامت (AI in Healthcare)
کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی، پیش‌بینی درمان‌ها و مدیریت داده‌های بیماران برای بهبود خدمات پزشکی.
هوش مصنوعی در آموزش
فناوری‌هایی که یادگیری را هوشمند و شخصی‌سازی می‌کنند؛ از معلمان مجازی تا تحلیل عملکرد دانش‌آموزان و پیشنهاد مسیر یادگیری بهتر.
هوش مصنوعی در بازاریابی
ابزاری برای تحلیل رفتار مشتریان، پیش‌بینی فروش، شخصی‌سازی تبلیغات و بهینه‌سازی کمپین‌های دیجیتال با استفاده از داده و الگوریتم.
دستیار صوتی (Voice Assistant)
برنامه‌ای مجهز به هوش مصنوعی که با درک گفتار انسان، فرمان‌ها را اجرا و پاسخ می‌دهد؛ مانند Siri، Alexa یا Google Assistant.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
دسته ۳: روش‌ها، مدل‌ها و تکنیک‌ها
یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
در این روش، مدل با داده‌هایی آموزش می‌بیند که ورودی و خروجی صحیح (برچسب) از قبل مشخص است. هدف، یادگیری رابطه میان داده‌ها و پاسخ‌ها برای پیش‌بینی داده‌های جدید است؛ مانند تشخیص ایمیل اسپم یا پیش‌بینی قیمت خانه.
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
در این روش داده‌ها برچسب ندارند و مدل تلاش می‌کند الگوها یا ساختارهای پنهان را پیدا کند. پرکاربرد در خوشه‌بندی مشتریان، کاهش ابعاد داده و کشف الگوهای رفتاری ناشناخته است.
یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
ترکیبی از یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت است. در این روش، تنها بخشی از داده‌ها برچسب دارند و مدل با استفاده از آن‌ها، ساختار کلی داده‌های بدون برچسب را یاد می‌گیرد؛ مناسب برای موقعیت‌هایی با داده‌ی محدود.
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
مدلی که از طریق آزمون و خطا و دریافت پاداش یا جریمه از محیط، یاد می‌گیرد بهترین تصمیم را بگیرد. کاربرد در بازی‌ها، ربات‌ها و کنترل سیستم‌ها مانند یادگیری ماشین DeepMind برای بازی Go.
الگوریتم درخت تصمیم (Decision Tree)
مدلی شبیه به نمودار درختی است که بر اساس ویژگی‌های داده، تصمیم‌گیری می‌کند. هر شاخه بیانگر یک شرط و هر برگ، یک خروجی است. ساده، قابل‌تفسیر و کاربردی در طبقه‌بندی و پیش‌بینی.
الگوریتم K-Means
یکی از روش‌های محبوب خوشه‌بندی است که داده‌ها را به K گروه مشابه تقسیم می‌کند. هدف آن یافتن مراکز خوشه‌ها و گروه‌بندی داده‌های مشابه در کنار هم است؛ پرکاربرد در تحلیل مشتریان و تقسیم‌بندی بازار.
شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)
نوعی شبکه عصبی مخصوص تحلیل تصاویر است که با فیلترهای کانولوشنی، ویژگی‌های مهم را شناسایی می‌کند. پایه‌ی بسیاری از سیستم‌های بینایی ماشین مانند تشخیص چهره و اشیاء محسوب می‌شود.
شبکه بازگشتی (RNN)
شبکه‌ای مناسب داده‌های ترتیبی مانند متن یا صدا است. در آن، خروجی هر مرحله به مرحله‌ی بعدی منتقل می‌شود تا وابستگی زمانی حفظ شود؛ کاربردی در ترجمه ماشینی و تحلیل گفتار.
الگوریتم گرادیان نزولی (Gradient Descent)
روشی ریاضی برای بهینه‌سازی مدل است. با اندازه‌گیری میزان خطا، پارامترهای مدل به‌تدریج تغییر می‌کنند تا خطا کم شود. اساس آموزش اغلب شبکه‌های عصبی است.
بیش‌برازش (Overfitting)
وقتی مدل داده‌های آموزشی را بیش از حد حفظ می‌کند و در داده‌های جدید عملکرد ضعیفی دارد. یعنی به‌جای یادگیری الگو، جزئیات خاص داده را حفظ کرده است.
کم‌برازش (Underfitting)
برعکس بیش‌برازش، زمانی است که مدل نتوانسته الگوهای واقعی داده را بیاموزد و هم در آموزش و هم در آزمون عملکرد ضعیفی دارد؛ معمولاً به دلیل سادگی بیش از حد مدل.
Regularization (منظم‌سازی)
تکنیکی برای جلوگیری از بیش‌برازش است که با افزودن جریمه به پارامترهای بزرگ مدل، از یادگیری بیش از حد جزئیات جلوگیری می‌کند؛ روش‌های رایج آن L1 و L2 هستند.
Cross Validation (اعتبارسنجی متقاطع)
روشی برای ارزیابی پایداری مدل با تقسیم داده‌ها به چند بخش و آموزش و آزمون مکرر در بخش‌های مختلف، تا اطمینان حاصل شود مدل به‌خوبی تعمیم می‌یابد.
1Feature Engineering (مهندسی ویژگی)
فرآیند انتخاب، ترکیب یا ساخت ویژگی‌های جدید از داده‌های خام برای بهبود عملکرد مدل. مهندسی ویژگی نقش کلیدی در افزایش دقت مدل‌های یادگیری ماشین دارد.
1Fine-Tuning (تنظیم دقیق مدل)
روشی برای بهبود عملکرد مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده با تنظیم پارامترهای نهایی روی داده‌های جدید یا خاص‌تر. پرکاربرد در یادگیری انتقالی و مدل‌های زبانی بزرگ.
Transfer Learning (یادگیری انتقالی)
روشی که در آن مدلی که روی یک مسئله آموزش دیده، برای مسئله‌ای مشابه دوباره استفاده می‌شود. باعث صرفه‌جویی در زمان، داده و منابع محاسباتی می‌شود.
Transformer
معماری پیشرفتهای در یادگیری عمیق است که بر پایه‌ی مکانیزم توجه (Attention) بنا شده و توانایی درک روابط طولانی در داده‌های متنی را دارد. پایه‌ی مدل‌هایی چون GPT و BERT است.
Attention Mechanism
روشی که به مدل اجازه می‌دهد هنگام پردازش داده‌های ترتیبی، بر بخش‌های مهم‌تر تمرکز کند. این مفهوم موجب جهش بزرگ در ترجمه ماشینی و مدل‌های زبانی شده است.
Generative Model (مدل مولد)
مدلی که می‌تواند داده‌های جدید مشابه داده‌های اصلی تولید کند. این مدل‌ها پایه‌ی هوش مصنوعی مولد هستند و در تولید متن، تصویر و صدا کاربرد دارند.
Embedding (بردار نمایش)
روشی برای تبدیل داده‌های متنی یا دسته‌ای به بردارهای عددی فشرده است که معنای کلمات یا اشیا را حفظ می‌کنند. اساس درک معنایی در مدل‌های زبانی و تصویری است.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
دسته ۴: ابزارها، فناوری‌ها و مدل‌های معروف
ChatGPT
یک مدل گفت‌وگومحور مبتنی بر هوش مصنوعی است که می‌تواند متن تولید کند، به سؤالات پاسخ دهد، محتوا بنویسد، تحلیل ارائه دهد و در برنامه‌نویسی کمک کند. ChatGPT به‌عنوان یک دستیار هوشمند، توانایی درک زبان طبیعی و تولید پاسخ‌های دقیق و سازگار را دارد.
GPT-4 / GPT-5
مدل‌های زبانی پیشرفته‌ی OpenAI هستند که با حجم عظیمی از داده آموزش دیده‌اند و توانایی درک عمیق متن، تولید محتوا، تحلیل، استدلال و حل مسائل پیچیده را دارند. نسخه‌های جدیدتر معمولاً قدرتمندتر، دقیق‌تر و چندحالته‌تر عمل می‌کنند.
Claude
مدل هوش مصنوعی شرکت Anthropic که روی امنیت، دقت، شفافیت و رفتار اخلاقی تمرکز دارد. Claude برای نوشتن متن، تحلیل، برنامه‌نویسی و پردازش اسناد طولانی بسیار قدرتمند و قابل اعتماد است.
Gemini (Google AI)
سری مدل‌های زبانی چندحالته گوگل که می‌توانند متن، تصویر، صدا و ویدئو را تحلیل کنند. Gemini در جست‌وجو، ابزارهای گوگل و اپلیکیشن‌های هوشمند به‌عنوان یک موتور هوش مصنوعی پرقدرت به‌کار می‌رود.
Copilot
ابزار هوش مصنوعی مایکروسافت برای کمک به نوشتن کد، تولید اسناد و انجام کارهای روزمره است. نسخه‌های مختلف آن در GitHub، ویندوز و محیط‌های کاری ادغام شده‌اند و به‌صورت دستیار هوشمند عمل می‌کنند.
DALL•E
مدل تولید تصویر OpenAI که قادر است تصاویر خلاقانه و واقعی را تنها از طریق توضیح متنی خلق کند. از طراحی، ایده‌پردازی، تبلیغات و هنر دیجیتال پشتیبانی می‌کند و توانایی کنترل دقیق سبک و جزئیات دارد.
Midjourney
یک ابزار تولید تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی با کیفیت هنری بسیار بالا است. کاربران با وارد کردن متن، تصاویر مفهومی و سبک‌های هنری شگفت‌انگیزی تولید می‌کنند. در طراحی، هنر مفهومی و برندینگ کاربرد فراوان دارد.
Stable Diffusion
مدل متن‌به‌تصویر متن‌باز که امکان تولید تصویر، ویرایش و ساخت سبک‌های سفارشی را فراهم می‌کند. کاربران می‌توانند مدل را روی سیستم خود اجرا کنند و آزادی کامل برای تنظیم و شخصی‌سازی خروجی‌ها داشته باشند.
TensorFlow
کتابخانه متن‌باز گوگل برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق. در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی کاربرد دارد و به‌ویژه برای شبکه‌های عصبی بزرگ، مدل‌های بینایی ماشین و استقرار مدل‌ها در مقیاس بالا استفاده می‌شود.
PyTorch
کتابخانه‌ی محبوب یادگیری عمیق ساخته‌ی Meta که به دلیل سادگی، سرعت و انعطاف‌پذیری در میان پژوهشگران محبوب است. در ساخت مدل‌های پیشرفته، شبکه‌های عصبی و پروژه‌های تحقیقاتی گسترده به‌کار می‌رود.
Scikit-learn
کتابخانه‌ای قدرتمند برای یادگیری ماشین کلاسیک مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و پیش‌پردازش داده. برای پروژه‌های سبک‌تر و آموزش مفاهیم پایه ML بسیار مناسب است.
Hugging Face
پلتفرمی بزرگ برای مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز، شامل هزاران مدل، دیتاست و ابزار. Transformers این پلتفرم به‌صورت گسترده برای NLP، بینایی ماشین و مدل‌های چندحالته استفاده می‌شود.
LangChain
ابزاری برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر مدل‌های زبانی، مانند چت‌بات‌های پیشرفته، عامل‌های هوشمند و برنامه‌های پردازش اسناد. قابلیت اتصال مدل‌ها به ابزارها، پایگاه داده و API را فراهم می‌کند.
OpenAI API
رابط برنامه‌نویسی OpenAI برای دسترسی به مدل‌های ChatGPT، DALL•E و سایر سرویس‌های هوش مصنوعی. توسعه‌دهندگان می‌توانند با چند خط کد، قابلیت فهم متن، تولید تصویر و تحلیل داده را به اپلیکیشن‌ها اضافه کنند.
Google Colab
پلتفرم رایگان گوگل برای اجرای کدهای پایتون روی محیط ابری با GPU. مخصوص یادگیری ماشین، آموزش مدل‌ها، پردازش داده و اجرای آزمایش‌های سنگین بدون نیاز به سیستم قدرتمند.
AutoML
ابزارهایی برای ساخت خودکار مدل‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به تخصص عمیق در ML. مرحله‌هایی مانند انتخاب مدل، تنظیم پارامتر و ارزیابی را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد؛ مناسب شرکت‌ها و مبتدیان.
MLflow
پلتفرمی برای مدیریت چرخه‌ی عمر مدل‌های یادگیری ماشین؛ شامل ثبت آزمایش‌ها، مدیریت نسخه‌های مدل، ذخیره‌سازی و استقرار. به‌ویژه در تیم‌های داده‌محور برای هماهنگی و مقیاس‌پذیری استفاده می‌شود.
API
رابط برنامه‌نویسی‌ای که اجازه می‌دهد نرم‌افزارها با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. در هوش مصنوعی برای اتصال مدل‌ها به وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها یا سیستم‌های مختلف استفاده می‌شود.
Dataset Repository
مخزن‌ها و پلتفرم‌هایی برای ذخیره، اشتراک و جستجوی دیتاست‌های آموزشی؛ مانند Kaggle یا Hugging Face Datasets. این مخزن‌ها منبع اصلی داده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی هستند.
Prompt Engineering
مهارت طراحی ورودی‌های دقیق و هدفمند برای مدل‌های زبانی و تولیدی. این کار باعث دریافت خروجی‌های بهتر، کنترل‌شده‌تر و حرفه‌ای‌تر می‌شود. یکی از مهارت‌های کلیدی عصر هوش مصنوعی محسوب می‌شود.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
دسته ۵: اخلاق، چالش‌ها و آینده هوش مصنوعی
تبعیض الگوریتمی (Algorithmic Bias)
وقتی مدل‌های هوش مصنوعی به دلیل داده‌های نادرست یا طراحی اشتباه، رفتار ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز نشان می‌دهند. این مشکل می‌تواند بر تصمیم‌گیری‌های مهم مانند استخدام، وام‌دهی یا تشخیص چهره تاثیر منفی بگذارد و نیازمند نظارت و اصلاح است.
حریم خصوصی داده (Data Privacy)
اصولی برای حفاظت از اطلاعات شخصی افراد در سیستم‌های هوش مصنوعی است. شامل کنترل دسترسی، جمع‌آوری حداقلی داده و استفاده شفاف از اطلاعات کاربران. رعایت حریم خصوصی برای ایجاد اعتماد عمومی ضروری است.
شفافیت الگوریتم (Algorithm Transparency)
به این معناست که سازوکار تصمیم‌گیری یک سیستم هوش مصنوعی قابل مشاهده، قابل توضیح و قابل بررسی باشد. شفافیت به کاربران و نهادهای نظارتی کمک می‌کند بفهمند چرا یک مدل تصمیم خاصی گرفته است.
مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی (AI Accountability)
مفهومی که مشخص می‌کند چه کسی در قبال تصمیمات و خروجی‌های یک سیستم هوش مصنوعی پاسخ‌گوست. این موضوع در صنایع حیاتی مانند سلامت، مالی و عدالت اهمیت ویژه دارد تا خطاها قابل پیگیری باشند.
امنیت داده (Data Security)
مجموعه اقداماتی برای محافظت از داده‌ها در برابر هک، دزدیده‌شدن یا دستکاری‌شدن. امنیت داده برای آموزش مدل‌ها، نگهداری اطلاعات کاربران و جلوگیری از حملات هوش مصنوعی ضروری است.
اخلاق هوش مصنوعی (AI Ethics)
مجموعه اصولی که تضمین می‌کند فناوری‌های هوش مصنوعی به شیوه‌ای عادلانه، ایمن، مسئولانه و مطابق ارزش‌های انسانی توسعه یابند. شامل شفافیت، عدالت، احترام به حریم خصوصی و جلوگیری از سواستفاده است.
تبیین‌پذیری مدل (Explainability)
توانایی یک مدل برای توضیح اینکه چگونه و چرا یک نتیجه مشخص ارائه داده است. تبیین‌پذیری برای کاربردهای حساس مانند پزشکی، حقوق یا مالی ضروری است تا تصمیمات مدل قابل اعتماد باشند.
قابل‌اعتماد بودن AI (Trustworthy AI)
به سیستمی اشاره دارد که دقیق، ایمن، قابل‌توضیح، عادلانه و سازگار با ارزش‌های انسانی عمل کند. ایجاد اعتماد در کاربران برای پذیرش گسترده هوش مصنوعی حیاتی است.
هوش عمومی مصنوعی (AGI)
نوعی هوش مصنوعی فرضی که توانایی درک، یادگیری و حل مسئله در سطح انسان یا فراتر از آن را دارد. برخلاف مدل‌های امروزی، AGI می‌تواند در حوزه‌های مختلف عملکردی مشابه انسان داشته باشد.
هم‌ترازی (AI Alignment)
فرآیندی برای اطمینان از اینکه هوش مصنوعی اهداف و رفتارهایش با ارزش‌های انسانی و اخلاقی همسو باشد. این مفهوم در بحث‌های ایمنی و آینده هوش مصنوعی بسیار کلیدی است.
اتوماسیون شغلی (Job Automation)
به استفاده از هوش مصنوعی و روبات‌ها برای انجام وظایف انسانی اشاره دارد. این روند باعث افزایش بهره‌وری می‌شود، اما ممکن است برخی مشاغل را حذف کرده و نیاز به مهارت‌های جدید ایجاد کند.
جایگزینی نیروی انسانی
زمانی رخ می‌دهد که سیستم‌های هوشمند به‌صورت کامل یا جزئی کارهای انسانی را انجام می‌دهند. این پدیده فرصت‌هایی برای کاهش هزینه‌ها ایجاد می‌کند، اما نگرانی‌هایی درباره اشتغال و عدالت اجتماعی به‌وجود می‌آورد.
قوانین و مقررات AI
مجموعه مقرراتی که نحوه جمع‌آوری داده، استفاده از مدل‌ها، مسئولیت‌پذیری و حفاظت از حقوق کاربران را تعیین می‌کند. هدف آن کنترل خطرات و تضمین توسعه امن و اخلاقی هوش مصنوعی است.
هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI)
رویکردی برای توسعه و استفاده از هوش مصنوعی به‌گونه‌ای که ایمن، عادلانه، شفاف و سازگار با استانداردهای اخلاقی باشد. این مفهوم شامل کاهش سوگیری، حفاظت از داده‌ها و رعایت اصول حقوق بشری است.
سوگیری داده (Data Bias)
وقتی داده‌های آموزشی به‌طور نابرابر، ناقص یا یک‌جانبه جمع‌آوری می‌شوند و باعث می‌شوند مدل نتایج اشتباه یا تبعیض‌آمیز تولید کند. شناسایی و اصلاح سوگیری برای ساخت مدل‌های عادلانه ضروری است.
انسان در حلقه (Human-in-the-loop)
رویکردی که انسان و هوش مصنوعی به‌صورت ترکیبی تصمیم می‌گیرند. انسان بر خروجی مدل نظارت کرده، اشتباهات را اصلاح می‌کند و در فرایند یادگیری نقش کلیدی دارد. این روش دقت و ایمنی را افزایش می‌دهد.
آینده هوش مصنوعی
روندی که بیان می‌کند چگونه AI ممکن است جامعه، اقتصاد، آموزش و زندگی روزمره را دگرگون کند. این آینده شامل پیشرفتهای خارق‌العاده و چالش‌هایی مانند اخلاق، امنیت و اشتغال است.
اثرات اجتماعی AI
به پیامدهای هوش مصنوعی بر جامعه، فرهنگ، اقتصاد و روابط انسانی اشاره دارد. این اثرات می‌توانند مثبت باشند (مثل بهبود سلامت و آموزش) یا چالش‌زا، مانند نابرابری و اتوماسیون بیش از حد.
خطرات مدل‌های بزرگ زبانی
مدل‌هایی مانند GPT ممکن است اطلاعات غلط تولید کنند، سوگیری را تقویت کنند، آسیب‌پذیری امنیتی داشته باشند یا برای اهداف مخرب استفاده شوند. مدیریت این خطرات نیازمند قانون‌گذاری و طراحی ایمن است.
همزیستی انسان و ماشین
دیدگاهی که تأکید می‌کند انسان و هوش مصنوعی به‌جای رقابت، می‌توانند همکاری کنند. این همکاری بهره‌وری را افزایش می‌دهد، نقش‌های انسانی را ارتقا می‌دهد و آینده‌ای متوازن‌تر بین توانایی‌های انسان و ماشین می‌سازد.