با وجود چالش‌های اقتصادی جهانی که در سال‌های اخیر بر کسب‌وکارها تأثیر گذاشته است، شرکت‌ها همچنان به دنبال فناوری‌های نوظهور و نوآوری‌هایی هستند که پتانسیل متحول کردن جهان را دارند.

اسپارو (SPARROW) یک سیستم هوش مصنوعی توسعه‌یافته در آزمایشگاه AI for Good مایکروسافت است که به محققان در تحلیل داده‌های تنوع زیستی و حفاظت از گونه‌های در معرض خطر انقراض کمک می‌کند.

اکنون زمان خوبی است تا نگاهی به وضعیت فعلی هوش مصنوعی بیندازیم و ببینیم در آینده چه تغییراتی ممکن است رخ دهد.

هوش مصنوعی در همه حوزه‌ها تأثیرگذار است و پژوهش‌های علمی نیز از این قاعده مستثنی نیست. ظهور دانشمندان هوش مصنوعی پرسش‌های مهمی درباره آینده علم و نقش پژوهشگران انسانی ایجاد می‌کند.

پردازش زبان طبیعی یا NLP فرآیندی است که به کامپیوترها امکان درک و تحلیل زبان انسانی را می‌دهد. پیشرفت‌های اخیر در این حوزه، زیربنای توسعه چت‌بات‌های هوش مصنوعی مولد امروزی شده‌اند.

ساخت یک سیستم هوش مصنوعی از صفر ممکن است پیچیده به نظر برسد؛ اما با شکستن فرآیند به وظایف کوچک‌تر و مدیریت پذیرتر، این کار ساده‌تر می‌شود.

در دوره‌ای که هوش مصنوعی به عنوان فناوری پیشتاز آن، بدون وقفه در حال پیشروی است و پیش‌بینی می‌شود بسیاری از مشاغل را حذف کند؛ متخصصان و افراد بیش از پیش نگران آینده شغلی خود خواهند بود.

شرکت‌های سرمایه‌گذاری خصوصی می‌توانند با ادغام هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکارهای خود، به موفقیت‌های بیشتری دست یابند؛ اما آغاز این مسیر نیازمند رویکردی مدبرانه است.

کارشناسان معتقدند که در بسیاری از موارد پاسخ‌های ارائه شده توسط این چت‌بات‌ها درست نبوده و درواقع اطلاعات نادرستی را برای کاربران خود گردآوری می‌کنند.

یادگیری ماشین در حال دگرگون کردن قواعد بازی است به همین دلیل تقاضا برای متخصصان با دانش در زمینه یادگیری ماشین به اوج خود رسیده است.

میزان پتانسیل و اهمیت توکنیزاسیون یا توکن‌سازی در تغییر امور مالی یکی از مباحثی است که امروزه با توجه ویژه‌ی کارشناسان همراه بوده است.

بر اساس مطالعه‌ای که توسط IBM Institute for Business Value انجام شده، ۸۰٪ مدیران اجرایی قصد دارند عملیات شبکه‌های IT خود را طی سه سال آینده به صورت خودکار کنند.

در حالی که همه درباره حفاظت از داده‌ها و ایجاد مدل‌های شفاف هوش مصنوعی صحبت می‌کنند، یک چالش مهم اما کمتر شناخته‌شده به نام یادگیری ماشینی خصمانه (Adversarial Machine Learning) در حال ظهور است.

چه چیزی برای ایجاد محصول هوش مصنوعی که واقعاً نیازهای مشتری را برآورده کند لازم است؟

بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای مراقبت‌های بهداشتی با داده‌های پیچیده و دقیقی مانند سوابق پزشکی، تصاویر تشخیصی، داده‌های ژنومی و اطلاعات گزارش‌شده توسط بیماران کار می‌کنند.

به نظر می‌رسد رقابت برای ساخت مدل‌های زبانی بزرگ به پایان رسیده است و تنها چند برنده واضح در این رقابت باقی‌مانده‌اند.

تحلیل جدیدی از مؤسسه مک‌کینزی تأثیرات دیجیتال و هوش مصنوعی بر کسب‌وکارهای کالاهای مصرفی را بررسی می‌کند و نشان می‌دهد که مدیران این صنایع باید تلاش‌های خود را در کدام حوزه‌ها متمرکز کنند.

در حالی که برخی سازمان‌ها می‌خواهند عامل‌هایی داشته باشند که فقط یک نوع کار را در یک فرآیند خاص انجام دهند، گاهی اوقات این عامل‌ها نیاز دارند با این امید که بتوانند سازگار شوند، به محیط‌های جدید وارد شوند.

سازمان‌ها به طور روزافزونی از مدل‌های یادگیری ماشینی برای تخصیص منابع یا فرصت‌های محدود استفاده می‌کنند.

LlamaIndex به‌عنوان چارچوب محبوب هماهنگی هوش مصنوعی، معماری جدیدی به نام ADW (Agent Document Workflow) معرفی کرده است.

رباتیک یک حوزه فعال و پویا است که مهندسی، علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی را با هم ترکیب می‌کند تا ماشین‌هایی بسازد که توانایی انجام وظایف پیچیده را به‌صورت خودکار یا با کمک انسان دارند.

در حالی که OpenAI، همچنان مدل‌های استدلالی قدرتمندتری مانند سری جدید o3 را معرفی می‌کند، مایکروسافت نیز دست روی دست نگذاشته است. این شرکت در حال توسعه مدل‌های کوچک‌تر و قدرتمندتری است که تحت برند خود عرضه می‌شوند. اخیراً چند تن از  محققان فعلی و سابق مایکروسافت و دانشمندان هوش

با گسترش پروژه‌های هوش مصنوعی در سراسر جهان، دسترسی به داده‌های آموزشی باکیفیت، به یکی از موانع اصلی تبدیل شده است.