هوشمند

كاوش در محدوديت ها و پيشرفت هاي ChatGPT's Natural Language Generation
ChatGPT يك مدل زبان است كه توسط OpenAI توسعه يافته است كه موجي در زمينه پردازش زبان طبيعي (NLP) ايجاد كرده است. ChatGPT به عنوان يك مدل زباني پيشرفته، توانسته است متني شبيه انسان توليد كند، با كاربران مكالمه كند و حتي محتوايي مانند مقاله، شعر و جوك توليد كند. با اين حال، مانند هر فناوري، ChatGPT محدوديت‌هاي خود را دارد و محققان در تلاش براي غلبه بر آن‌ها و پيشرفت در زمينه توليد زبان طبيعي هستند.
يكي از محدوديت هاي اصلي ChatGPT توانايي آن در درك زمينه است. در حالي كه ChatGPT بر روي مجموعه داده هاي عظيمي از متن آموزش ديده است، هنوز يك ماشين است و درك آن از زبان به اندازه درك انسان نيست. براي مثال، ChatGPT ممكن است براي تمايز بين دو معناي يك كلمه كه املاي يكساني دارند، مانند "بانك" به معناي موسسه مالي و "بانك" به معناي كنار رودخانه تلاش كند. ChatGPT همچنين ممكن است براي درك ارجاعات فرهنگي يا طعنه، كه تعيين كميت و ثبت آنها در يك مجموعه داده دشوارتر است، مشكل داشته باشد.
يكي ديگر از محدوديت هاي ChatGPT تمايل آن به توليد زبان مغرضانه يا توهين آميز است. از آنجايي كه ChatGPT بر روي مجموعه داده اي كه شامل طيف گسترده اي از متن، از جمله محتواي توليد شده توسط كاربر است، آموزش ديده است، ممكن است ناخواسته سوگيري ها و كليشه هاي موجود در داده ها را ياد بگيرد و بازتوليد كند. به عنوان مثال، ChatGPT به توليد زبان نژادپرستانه، جنسيت‌پرستانه يا توهين‌آميز معروف است كه مي‌تواند عواقبي در دنياي واقعي داشته باشد.
محققان براي رفع اين محدوديت ها و پيشبرد زمينه توليد زبان طبيعي تلاش مي كنند. يك رويكرد، توسعه مجموعه داده‌هاي آموزشي بهتري است كه دامنه وسيع‌تري از زبان و زمينه را در بر مي‌گيرد. به عنوان مثال، محققان در حال كار بر روي ايجاد مجموعه داده‌هايي هستند كه صداها و ديدگاه‌هاي متنوع‌تري را شامل مي‌شود، كه مي‌تواند به كاهش تعصبات و بهبود درك مدل از زبان كمك كند.
رويكرد ديگر توسعه مدل‌هاي پيشرفته‌تر است كه مي‌توانند زمينه را بهتر درك كنند و زبان ظريف‌تري توليد كنند. براي مثال، برخي از محققان در حال بررسي استفاده از ترانسفورماتورها هستند، نوعي شبكه عصبي كه مي‌تواند وابستگي‌هاي دوربرد را در زبان بهتر دريافت كند و مي‌تواند براي توليد متن پيچيده‌تر و متنوع‌تر آموزش ببيند.
با وجود اين محدوديت ها، ChatGPT پيشرفت هاي چشمگيري در زمينه توليد زبان طبيعي داشته است. توانايي آن در توليد متني شبيه به انسان قبلاً تأثير قابل توجهي بر صنايعي مانند خدمات مشتري، توليد محتوا و بازاريابي داشته است. همانطور كه محققان به اصلاح و بهبود مدل ادامه مي دهند، امكانات براي كاربردهاي آن بي پايان است.
قابليت‌هاي توليد زبان طبيعي ChatGPT چشمگير است، اما با محدوديت‌هايي همراه است كه محققان در تلاش براي غلبه بر آن‌ها هستند. با پرداختن به اين محدوديت‌ها و پيشبرد زمينه توليد زبان طبيعي، مي‌توانيم حتي فرصت‌هاي بيشتري را براي اين فناوري باز كنيم و روش برقراري ارتباط با ماشين‌ها را متحول كنيم.
حتما مقاله را كف بزنيد و دنبال كنيد.
     به پروژه مقاله هوش مصنوعي خوش آمديد. اين يك صفحه متوسط است كه مقالات آن به طور كامل توسط هوش مصنوعي نوشته شده است. مقالات به هيچ وجه ويرايش نمي شوند و از نظر دستور زبان يا سرقت علمي بررسي نمي شوند.

ibagging - مطالعه موردي براي شهرهاي هوشمند
مطالعه موردي: دولت Jalisco به دنبال توسعه يك دستگاه پوشيدني با هدف شهروندان 18 تا 23 ساله آينده گوادالاخارا به عنوان يك شهر هوشمند براي تقويت اعتماد و ايمني در بين اعضاي جامعه است.
نام محصول: iBaggingiBagging براي ايمن نگه داشتن شهر شما
معرفي:
ايمني يكي از اولويت هاي اصلي هر شهري است و ظهور فناوري هوشمند فرصت هاي جديدي را براي افزايش اقدامات امنيتي فراهم كرده است. در اين مطالعه موردي، من بررسي خواهم كرد كه چگونه گوادالاخارا، دومين شهر بزرگ مكزيك، كه توسط يونسكو در سال 2017 به عنوان شهر خلاق ديجيتال به رسميت شناخته شد، يك راه حل كيف هاي هوشمند را براي افزايش امنيت در فضاهاي عمومي پياده سازي كرد. با استفاده از سنسورهاي پيشرفته، دوربين‌ها و تجزيه و تحليل داده‌ها، راه‌حل كيف‌هاي هوشمند قادر به شناسايي سرقت‌ها و سرقت‌ها در زمان واقعي بود و اطلاعات لازم را براي انجام اقدامات سريع و مؤثر در اختيار مقامات قرار مي‌داد. در طول اين پست، مزاياي اين راه حل نوآورانه، چالش هاي پيش روي در اجراي آن و نتايج به دست آمده را بررسي خواهم كرد. به من بپيونديد تا دريابيم كه چگونه كيف هاي هوشمند به ساخت شهرهاي ايمن تر و هوشمندتر كمك مي كنند!
اين راه حل هوشمند پيشنهادي كيفي با طراحي مدرن و شيك است كه استفاده روزانه راحت است. اين دستگاه به انواع سنسورها از جمله GPS و سنسورهاي حركت و وزن مجهز است. همراه با يك اپليكيشن موبايل است و هشدارهاي لحظه اي را دريافت مي كند. همچنين داراي دوربين، ميكروفون و ساير فناوري‌هاي ارتباطي است كه به آن امكان جمع‌آوري و انتقال اطلاعات به گوشي هوشمند كاربر را مي‌دهد. هدف اين كيف كمك به كاربران براي اطلاع فوري در صورت سرقت كيف آنها و رديابي مكان آن است.
iBagging بر اساس گزارش Deep Shift Technology Tipping Points و Societal Impact كه توسط مجمع جهاني اقتصاد در سال 2015 منتشر شده است، به نقاط اوج مختلف متصل است.
- اينترنت پوشيدني: استفاده از يك تراشه تعبيه شده براي متصل ماندن به اينترنت براي جمع آوري اطلاعات و ارسال اعلان هاي بلادرنگ بسيار مهم است كه به كاربران امكان مي دهد در صورت سرقت كيف آنها فوراً هشدار داده شوند.
- اينترنت و براي چيزها: iBagging هميشه به اينترنت متصل است، به طوري كه حسگرها مي توانند داده هاي بلادرنگ را ارائه دهند و به آن اجازه مي دهد با انسان ها تعامل داشته باشد و فورا به آنها هشدار دهد.
- شهرهاي هوشمند: اين كيف هوشمند مي تواند به افزايش ايمني عمومي در شهرها نيز كمك كند. اين دستگاه قادر خواهد بود هر گونه فعاليت سرقتي را در منطقه شناسايي كرده و به مقامات در مورد خطر احتمالي هشدار دهد. اين امر به كاهش خطر وقوع جنايات و همچنين ايجاد احساس امنيت براي شهروندان در منطقه كمك مي كند.
- داده هاي بزرگ براي تصميم گيري: جمع آوري داده ها در مورد تعداد سرقت ها در مكان هاي عمومي به شناسايي مناطقي كه كيسه هوشمند ممكن است مفيدتر باشد كمك مي كند. سپس داده ها براي شناسايي الگوهاي سرقت مورد تجزيه و تحليل قرار مي گيرند. اين به درك مكان‌ها، زمان‌هاي روز و ساير عواملي كه ممكن است در احتمال سرقت نقش داشته باشند، كمك مي‌كند.
اين كيف با استفاده از ابزارهايي از كيت طراحي IDEO به عنوان ابزاري براي كمك به ما در فرآيند طراحي طراحي شده است، ما از روش هاي طراحي زير استفاده مي كنيم:
براي مرحله الهام، از تحقيقات ثانويه براي درك صنعت، روندها و نيازهاي مشتري استفاده كرديم. ما در مورد رقباي موجود در بازار و پيشنهادات آنها تحقيق كرديم. اين. سپس مصاحبه هايي انجام داديم تا به نظرات و بازخوردهاي مشتريان نگاه كنيم تا ببينيم مشتريان در چنين محصولي به دنبال چه چيزي هستند.
براي مرحله ايده‌پردازي، ما با ايده‌هاي طوفان فكري شروع كرديم و راه‌حل‌هاي زيادي ارائه كرديم. سپس هر ايده را بر اساس پتانسيل آن براي حل مشكل، امكان سنجي و هزينه ارزيابي كرديم. مناسب ترين ايده براي ايجاد مفهومي براي آزمايش بيشتر ايده انتخاب شد. ما همچنين از بوم مدل كسب و كار براي ايجاد يك عكس فوري از مدل كسب و كار و شناسايي مناطق رشد و ضعف استفاده كرديم.
براي مرحله پياده‌سازي، از نمونه‌سازي زنده براي اطمينان از تجربه مثبت كاربر، ساخت و آزمايش محصول در يك محيط زنده استفاده كرديم. اين امكان مشاهده نحوه تعامل كاربران با نمونه اوليه و شناسايي مشكلات احتمالي و انجام تنظيمات براي بهبود تجربه كاربر را فراهم مي كند. ما همچنين روش نظارت و ارزيابي فرآيند طراحي را براي جمع آوري بازخورد براي اطمينان از برآورده شدن نيازهاي طراحي و سپس تنظيم در صورت نياز انجام مي دهيم. سپس به تكرار فرآيند ادامه مي دهيم تا محصول نهايي را بدست آوريم.كيفت را پيدا كن
نتيجه گيري:
اين مطالعه موردي بسيار روشنگر است. اين نشان مي دهد كه چگونه مي توان از فناوري هوشمند براي كمك به بهبود كيفيت زندگي شهروندان استفاده كرد. همچنين نشان مي‌دهد كه فناوري هوشمند راه‌حلي براي همه نيست و بايد متناسب با نيازهاي خاص شهر باشد. گزارش مجمع جهاني اقتصاد نيز بسيار مهم است، به چشم انداز فعلي تغييرات عميق نگاه مي كند و سپس اثرات بالقوه اين تغييرات را بر جامعه، اقتصاد و محيط زيست ارزيابي مي كند.