من و هوش مصنوعی (3)

پتانسیل اقتصادی هوش مصنوعی چقدر است؟

طبق گفته Accenture، هوش مصنوعی می‌تواند تا سال 2035 نرخ رشد سالانه اقتصاد جهانی را دو برابر کند و احتمالاً به سه روش مختلف این امر را هدایت می‌کند. اول، هوش مصنوعی به دلیل اتوماسیون منجر به افزایش شدید بهره وری نیروی کار (تا 40 درصد) می شود. دوم، هوش مصنوعی قادر به حل مشکلات و خودآموزی خواهد بود. و سوم، اقتصاد از انتشار نوآوری سود خواهد برد.

ChatGPT چیست و چرا فناوری پشت آن بسیار پیشرو است؟

ChatGPT یک ربات چت است که توسط OpenAI توسعه یافته است و می تواند متن منسجمی شبیه انسان تولید کند. این اولین برنامه در نوع خود است که به طور آشکار در دسترس مخاطبان گسترده است. تا به حال هوش مصنوعی می توانست بخواند و بنویسد اما محتوا را درک نمی کرد. مدل‌های مولد هوش مصنوعی مانند ChatGPT آن را تغییر دادند و ماشین‌ها را قادر ساختند زبان انسان را بفهمند و متوالی گفتگو و محتوای انسان‌مانند را تولید کنند.

از آنجایی که ChatGPT می تواند متنی شبیه انسان تولید کند، می توان از آن برای تولید محتوا (مانند نوشتن مقاله، مقالات خبری، پست های رسانه های اجتماعی، محتوای بازاریابی، داستان ها، موسیقی، ایمیل ها و غیره)، استخراج داده، خلاصه کردن متن، بهینه سازی مرورگرهای وب ، ترجمه زبان و برنامه نویسی کامپیوتری استفاده کرد.. برنامه نویسان در حال حاضر از این فناوری برای تولید برنامه یا توضیح کد یا مفاهیم استفاده می کنند.

 این فناوری چگونه قرار است تکامل یابد؟

طبق تحقیقات ، این فناوری احتمالاً فراتر از برنامه‌های کاربردی منفرد (مانند متن و تصاویر) به سمت چندوجهی تکامل می‌یابد - به عنوان مثال، استفاده از متن، تصاویر و/یا ضبط‌های صوتی به عنوان پیام‌هایی برای ایجاد پاسخ از سیستم هوش مصنوعی. استقرار مدل زبان ماهرتر می‌تواند ابزارهای مکالمه را در پردازشگرهای کلمه، جلسات ویدیویی مجازی و سیستم‌های ایمیل تکثیر کند تا امکان تعامل بیشتر کاربران از طریق گفتار را فراهم کند. کاربرد دیگر این است که این فناوری می تواند برای تولید کل برنامه های برنامه نویسی به جای پیشنهاد یا توضیح کد مورد استفاده قرار گیرد. البته بحث در مورد شایستگی های سیستم های چت ربات هوش مصنوعی همچنان وجود دارد که آیا می‌توان آن‌ها را با قابلیت‌ها و پارامترهای فعلی‌شان برای هر صنعت اعمال کرد یا خیر ؟

من و هوش مصنوعی (2)

الگوریتم‌ها، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق - چه تفاوتی با هم دارند؟

الگوریتم ها مجموعه ای از دستورالعمل ها هستند که می توانند برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق استفاده شوند. الگوریتم مجموعه ای محدود از دستورالعمل ها است که برای حل یک مسئله محاسباتی به خوبی تعریف شده استفاده می شود. الگوریتم ها را می توان برای انجام یادگیری ماشینی و عمیق استفاده کرد. رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک نمونه هایی از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند.

یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌های ریاضی کامپیوتری استفاده می‌کند، که می‌تواند از داده‌ها یاد بگیرد و با نوسانات داده‌ها پیشرفت کند. به عبارت دیگر، به جای اینکه انسان ها برنامه ها را بنویسند، رایانه ها خودشان عملکردهای برنامه را از داده ها تعیین می کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به‌طور خودکار محاسبات ریاضی را روی داده های بزرگ اعمال می‌کنند (یعنی مجموعه‌های داده‌ای که بیش از حد بزرگ یا پیچیده هستند که توسط نرم‌افزارهای کاربردی پردازش داده سنتی قابل بررسی نیستند) تا از داده‌های گذشته بیاموزند و به نوبه خود تصمیم‌ها و نتایج قابل‌اعتماد و تکراری تولید کنند. - به عنوان مثال، پیشنهادات ویدیویی بهبود یافته بر اساس فعالیت مشاهده ویدیو در گذشته. به طور کلی، با یادگیری ماشین، اگر داده ها از یک نوع باشند، افزایش مقدار داده منجر به بهبود دقت خروجی می شود.

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است و شامل الگوریتم هایی الهام گرفته از عملکرد و ساختار مغز به نام شبکه های عصبی مصنوعی است. قدرت یادگیری عمیق ناشی از توانایی سیستم برای تعیین روابط داده های اضافی است که شناسایی آنها دشوار است. پس از آموزش کافی، شبکه الگوریتم‌ها دائماً پیش‌بینی‌ها یا تفسیرها را بهبود می‌بخشد - به عنوان مثال، رتبه‌بندی محصولات بهبود یافته بر اساس روابط داده‌هایی که انسان به راحتی نمی‌تواند آن را شناسایی کند.

 

من و هوش مصنوعی (1)

 

هوش مصنوعی چیست و فناوری های کلیدی آن کدامند؟

هوش مصنوعی از مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کند و از الگوریتم‌هایی برای یافتن روابط زیربنایی استفاده می‌کند، که می‌تواند برای ایجاد نتایج جدید یا کسب‌وکار بهتر مورد استفاده قرار گیرد. هوش مصنوعی مولد نوعی فناوری هوش مصنوعی است که می تواند انواع مختلفی از محتوا از جمله متن، تصویر، صدا و داده های مصنوعی تولید کند. برخی از فناوری‌های کلیدی هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین هستند.

طبق تحقیقات جهش در این فناوری به دلیل ترکیبی از چهار عامل قدرتمند است: 1) هماهنگی نمودن  داده ها. 2) پذیرش دسته جمعی بی سابقه؛ 3) توسعه فن آوری با سرعت پیچ و تاب. و 4) فراوانی موارد استفاده تجاری.

چرا به هوش مصنوعی نیاز داریم؟

امروزه داده‌های بیشتری در هر ساعت نسبت به یک سال کامل در دو دهه قبل ایجاد می‌شود و انتظار می‌رود داده‌های جهانی هر سال دو برابر شود . داده هایی که ما ایجاد می کنیم به طور تصاعدی در حال افزایش است و برای تجزیه و تحلیل و تفسیر آن به هوش مصنوعی نیاز داریم، به خصوص زمانی که برنامه های کاربردی جدیدی که به داده های بیشتری نیاز دارند دائما در حال توسعه هستند. متاورس و رابط‌های کامپیوتری مغزی تنها برخی از فناوری‌هایی هستند که داده‌های بسیار سنگینی دارند و هنوز راه‌اندازی نشده‌اند. به طور خلاصه، داده‌ها در سال‌های آینده بسیار سریع‌تر از آنچه در ابتدا انتظار می‌رفت رشد خواهند کرد.

در حال حاضر، ما فقط یک درصد  از داده های جهانی را ذخیره و ارسال می کنیم ، بنابراین، اگر این موارد را در نظر بگیریم: 1) رشد تصاعدی ایجاد داده. 2) با توجه به اینکه 37 درصد از داده های جهانی ذخیره شده و تجزیه و تحلیل شده می تواند در صورت تجزیه و تحلیل مفید باشد (در مقایسه با 1 درصد  تجزیه و تحلیل واقعی امروز). 3) اینکه افراد بیشتری در سطح جهانی آنلاین خواهند بود، به ویژه پس از بحران کووید 19  و 4) نفوذ بیشتر برنامه های کاربردی با داده های سنگین که هنوز راه اندازی نشده است، پس احتمالاً شاهد جذب قابل توجه هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل چنین داده هایی و آموزش الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی در 10 سال آینده خواهیم بود.

هوش مصنوعی و یادگیری

سوال 4 : هوش مصنوعی چگونه یادگیری را تغییر خواهد داد؟

پاسخ: از آنجایی که هوش مصنوعی می‌تواند وظایف بیشتری را که زمانی فکر می‌کردیم به مغز انسان نیاز دارد، انجام دهد، آنچه را که منحصر به خود انسان است ارزشمندتر می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند کارهای خاصی را بهتر از انسان‌ها انجام دهد (یادآوری، محاسبه، تولید اطلاعات و غیره) و این در آینده نزدیک به طرز چشمگیری افزایش خواهد یافت. بنابراین باید از خود بپرسیم که چه چیزی ما را منحصر به فرد می‌کند و چگونه محیط مدرسه را سازماندهی می‌کنیم تا این ویژگی‌ها، مهارت‌ها و توانایی‌ها را برجسته کنیم و در عین حال تاکید بر کسب دانش و یادآوری را کاهش دهیم، که حداقل ارزشی برای فرصت‌های حرفه‌ای در آینده خواهد داشت. برخی از زمینه‌هایی که می‌توان آنها را دو چندان کرد ممکن است شامل تفکر انتقادی و حل مسئله، خلاقیت و نوآوری، هوش هیجانی، مدیریت محتوا، همکاری، مدیریت، سازگاری و انعطاف‌پذیری، و اخلاق و قضاوت اخلاقی باشد.

 

 

هوش مصنوعی و نوشتن طرح درس

سوال 3 : آیا معلمان باید از هوش مصنوعی برای نوشتن طرح درس استفاده کنند؟

پاسخ: یکی از راه‌هایی که می‌توان به هوش مصنوعی فکر کرد، دستیاری است که به شما کمک می‌کند پیش‌نویس اولیه را ایجاد کنید. برنامه های درسی که صرفاً توسط هوش مصنوعی برای معلمان ایجاد می شود، برای دانش آموزان خاص مدرسه شما یا جوامع خاصی که از آنها آمده اند تنظیم نمی شود. این طرح‌های درسی چگونگی ارتباط یا عدم ارتباط این طرح با استراتژی‌ها و اولویت‌های آموزشی در سطح مدرسه را توضیح نمی‌دهند. و این طرح فاقد شخصیت خود معلمان خواهد بود. در نهایت، گاهی اوقات برنامه های درس هوش مصنوعی می توانند حقایق و منابع را به سادگی اشتباه بگیرند. بنابراین، در حالی که می‌تواند اولین شریک پیش‌نویس خوبی باشد، روی برنامه‌های درسی هوش مصنوعی بدون حضور انسان در حلقه به هیچ وجه حساب نکنید.

تقلب و هوش مصنوعی / ویژه مدیران مدارس

سوال 2 : چگونه از تقلب دست برداریم؟

پاسخ: همیشه باید کار فرهنگی را با افزایش آگاهی دانش آموزان در مورد اهمیت درستکاری تحصیلی و عواقب تقلب شروع کنید. در حالی که هوش مصنوعی چالش‌های جدیدی را برای مدارس ایجاد می‌کند، در نهایت ما را تشویق می‌کند تا درباره نحوه ارزیابی یادگیری خود فکر جدیدی بیندیشیم. اساساً، شما واقعاً فقط دو گزینه دارید: تلاش برای حفظ رویکردهای ارزیابی فعلی در یک محیط کاملاً کنترل‌شده و عاری از فناوری، یا تطبیق روش‌های ارزیابی خود. به عنوان مثال، طراحی ارزیابی هایی را در نظر بگیرید که بر تفکر انتقادی، حل مسئله و خلاقیت تمرکز دارند، که تقلب در استفاده از هوش مصنوعی یا سایر ابزارهای دیجیتال دشوار است. سوالات پایان باز، تکالیف مشارکتی مبتنی بر پروژه و فعالیت های درون کلاسی که نیاز به مشارکت فعال دارند را تشویق کنید. این‌ها نه تنها تقلب را برای دانش‌آموزان دشوارتر می‌کنند، بلکه به دانش‌آموزان شما تجربه رویکردهای یادگیری را می‌دهند که با نحوه یادگیری و کار در طول زندگی‌شان هماهنگ‌تر است.

سوالات در حوزه هوش مصنوعی در مدارس

سوال 1 : آیا ابزارها و برنامه های هوش مصنوعی خاصی وجود دارد که باید از آنها اجتناب کنیم؟

پاسخ: بله ، درست مانند وب سایت ها، برخی از برنامه های هوش مصنوعی وجود دارند که ارزش بیشتری نسبت به سایرین دارند. ممکن است وب‌سایت‌های خاصی وجود داشته باشد که شما انتخاب می‌کنید بر اساس محتوا یا تناسب سنی سایت، در مدارس در دسترس نباشند. ممکن است در نظر داشته باشید که یک ابزار چقدر فراگیر و در دسترس است، آیا مقرون به صرفه است، چقدر با سیاست های حریم خصوصی و امنیتی مدارس و مقررات کشور مطابقت دارد ، علاوه بر این، برخی از برنامه‌های هوش مصنوعی فقط برای دانش‌آموزان بالای 13 سال در دسترس هستند ،برخی دیگر ممکن است از نظر رشد برای دانش آموزان شما مناسب نباشند، حتی اگر محدودیت سنی نداشته باشند.

راهبردهای موفقیت در استفاده از هوش مصنوعی در مدارس

 

مدارسی که در وارد کردن هوش مصنوعی به مدارس خود به شیوه‌های هدفمند موفق بوده‌اند، استراتژی‌های مشترکی دارند. سه استراتژی زیر برای فرهنگ هوش مصنوعی موفق در مدرسه شما کاملاً ضروری است.

1. تشویق به کاوش - قبل از بحث در مورد مزایا و چالش های هوش مصنوعی، بسیار مهم است که معلمان فرصتی برای تجربه قابلیت ها و محدودیت های ابزارهای هوش مصنوعی داشته باشند.

به عنوان یک رهبر مدرسه، می توانید تحقیق و پژوهش در مورد هوش مصنوعی را در میان تیم‌های آموزشی خود تشویق کنید. این به معلمان پرمشغله این امکان را می‌دهد تا به جای تکیه بر شنیده‌ها یا درک سطحی، تجربه دست اولی را در استفاده از این فناوری کسب کنند و به این فکر کنند که چگونه می‌توان آن را در کار خود ادغام کرد. پرورش فرهنگی که در آن معلمان برای آزمایش، اشتباه کردن و درس گرفتن از آنها احساس امنیت کنند، مهم است.

2. ارائه آموزش - مانند هر ابزار یا استراتژی جدید، معلمان به آموزش نیاز دارند تا در استفاده از آن احساس راحتی کنند. ارائه کارگاه‌ها یا دوره‌های توسعه حرفه‌ای در زمینه هوش مصنوعی (همراه با فعالیت‌ها و بحث‌های بعدی یا فرصت‌هایی برای همکاری با همکاران) می‌تواند به معلمان در درک توانایی‌ها و محدودیت‌های آن کمک کند. کتاب ها و دوره های زیادی وجود دارد که برای مدیران و معلمان مئارس مناسب هستند و به طور خاص برای معلمان طراحی شده اند.

معلمان را تشویق کنید تا در اکتشاف هوش مصنوعی با یکدیگر همکاری کنند. همکاری به آنها امکان می دهد از تجربیات یکدیگر بیاموزند و یک انجمن حامی برای این موضوع جدید ایجاد می‌کند.

3. شرایط مناسب را آماده کنید - وقتی صحبت از استفاده از هوش مصنوعی یا هر فناوری دیگری در مدرسه شما می شود، ایجاد شرایط برای استفاده موثر بسیار مهم است. خط مشی های مدرسه در مورد حفظ حریم خصوصی داده ها و ملاحظات اخلاقی در هنگام استفاده از هوش مصنوعی، از جمله موارد مربوط به سرقت ادبی و استفاده صحیح از منابع ثانویه را به وضوح بیان کنید. معلمان باید بدانند که از آنها چه انتظاری می رود و مرزهایی که باید در آن فعالیت کنند را مطلع باشند. این شرایط ممکن است شامل استفاده از فناوری برای حمایت از یادگیری و کمک به عضویت در مدرسه و انجمن ها و گروههای آموزشی منطقه و کشور باشد.

 

واحد یادگیری زبان انگلیسی چیست؟

اگر بدانید واحد یادگیری زبان انگلیسی چیست قطعا و یقینا در کوتاه ترین زمان ممکن به سطحی از زبان خواهید رسید که برای شما قابل تصور نیست.

 

#هوش مصنوعی 
#آموزش زبان انگلیسی 

#آموزش زبان انگلیسی براساس مدل هوش مصنوعی 

 

 

سوالات راهنما برای یادگیری مدیران (هوش مصنوعی )

 

در حالی که هنوز به کاوش های زیادی در مورد هوش مصنوعی در آموزش نیاز است، سه سوال اساسی باید برای هر مدیر مدرسه در هنگام تعیین استفاده از هوش مصنوعی مطرح باشد:

• چگونه مدارس می توانند از هوش مصنوعی برای حمایت از یادگیری دانش آموزان استفاده کنند؟

• چگونه مدارس می‌توانند دانش‌آموزان را با مهارت‌هایی آماده کنند تا در دنیایی با هوش مصنوعی رشد کنند؟

• هوش مصنوعی چگونه می‌تواند از معلمان، هم با تدریس و هم با آزاد کردن زمان برای تمرکز بر دانش‌آموزان، حمایت کند؟

مدیران مدارس باید این انتقال را ابتدا با درگیر کردن معلمان خود آغاز کنند. هنگامی که معلمان با این فناوری آشنا شوند، می توانند کاوش های هوش مصنوعی را به طور مناسب با دانش آموزان هدایت کنند. به یاد داشته باشید که بسیاری از ابزارهای مولد هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده هایی آموزش داده شده اند که برای کودکان طراحی نشده اند.

 

 

#انتشارات زبان علم 

#بجنورد 

#خراسان شمالی 

#هوش مصنوعی