چگونه با مربیگری مؤثر، رشد و شکوفایی تیم خود را به حداکثر برسانیم؟

خیانت در ازدواج، واقعیتی تلخ است که باور به «ازدواج‌های بی‌عیب و نقص» را به چالش می‌کشد. با وجود آرزوهای اجتماعی برای عشق جاودان، ذات انسان و پیچیدگی‌های زندگی نشان می‌دهد که هیچ رابطه‌ای کاملاً از خیانت مصون نیست. درک این مسئله می‌تواند به زوجین کمک کند تا روابطی مستحکم‌تر و پایدارتر بسازند.

واقعیت پیچیده ازدواج

بسیاری با رؤیای شیرین عشق ابدی که با پیمان زناشویی محکم شده، بزرگ می‌شوند. اما با گذر از پیچیدگی‌های زندگی، به‌ویژه در میانه‌ی دهه‌ی سی زندگی، به درکی واقع‌بینانه می‌رسند: هیچ رابطه‌ای کاملاً در امان از خیانت نیست. این ایده شاید نگران‌کننده باشد، اما نشان‌دهنده‌ی ذات غیرقابل پیش‌بینی رفتار انسان و فشارهای زندگی مدرن است.

ازدواج، چیزی فراتر از یک پیوند عاشقانه است. این پیوند بر چند اصل استوار است:

• رابطه جنسی: بر اساس اصل لذت شکل می‌گیرد.
• عشق: بر اساس اصل آرمان‌ها شکل می‌گیرد.
• ازدواج: بر اساس اصل واقعیت شکل می‌گیرد.

این لایه‌ها، چالش‌هایی را که زوج‌ها هنگام تطبیق انتظارات جسمی، عاطفی و اجتماعی خود در یک تعهد طولانی‌مدت با آن مواجه هستند، نشان می‌دهد.

تأثیر هنجارهای اجتماعی

رابرت سیالدینی، روانشناس، مشاهده کرد که افراد اغلب رفتار اکثریت را تقلید می‌کنند. وقتی خیانت در میان دوستان، همکاران یا چهره‌های مشهور رایج به نظر برسد، حتی به صورت ناخودآگاه، ممکن است کم‌کم برای افراد «عادی» شود.

امیل دورکیم، جامعه‌شناس، این ایده را پررنگ‌تر کرد و بیان داشت که رفتارهای اجتماعی رایج، اغلب دلایل ریشه‌ای دارند. آیا شیوع خیانت می‌تواند نشانه‌ی پذیرش آن به عنوان یک هنجار اجتماعی باشد؟ اگرچه این موضوع جای بحث دارد، اما نشان می‌دهد که چگونه برداشت‌های فرهنگی بر انتخاب‌های شخصی تأثیر می‌گذارند.

پویایی قدرت و وسوسه

عدم توازن قدرت در روابط نیز در خیانت مؤثر است. آزمایش‌های استنلی میلگرام درباره‌ی اقتدار نشان می‌دهد افرادی که از قدرت اجتماعی یا اقتصادی بالاتری برخوردارند، ممکن است احساس برتری کنند. این حس برتری گاهی می‌تواند به این باور منجر شود که حق دارند به دنبال روابط خارج از ازدواج باشند.

همچنین رابرت مرتون، جامعه‌شناس، مفهوم پیشگویی خودکامبخش را مطرح کرد. اگر کسی دائماً به همسرش به خیانت مشکوک باشد، این بی‌اعتمادی می‌تواند تنش در رابطه ایجاد کند و در نهایت به همان خیانتی منجر شود که از آن می‌ترسیده است.

جستجوی تازگی

ماروین زاکرمن، روانشناس، بر میل ذاتی انسان به هیجان تأکید کرد. به مرور زمان، ازدواج‌های طولانی‌مدت ممکن است دچار روزمرگی شوند و هیجان خیانت را برای برخی جذاب کند. نیاز به تازگی و هیجان می‌تواند بر ثبات و اعتمادی که ازدواج فراهم می‌کند، سایه افکند.

نظریه‌ی ناهماهنگی شناختی لئون فستینگر توضیح می‌دهد که چرا برخی از افرادی که قبلاً با خیانت مخالف بودند، ممکن است بعداً اعمال خود را توجیه کنند. وقتی رفتار با باورهای شخصی در تضاد باشد، افراد اغلب طرز فکر خود را برای کاهش تناقض درونی تغییر می‌دهند و به توجیهاتی مانند «این فقط یک لغزش لحظه‌ای بود» یا «من لیاقت خوشبختی را دارم» متوسل می‌شوند.

مقابله با خیانت بدون تسلیم

پذیرفتن احتمال خیانت به معنای قبول آن به عنوان امری اجتناب‌ناپذیر نیست. بلکه باید زوج‌ها را تشویق کند تا روابط خود را تقویت کنند و ارتباطات عمیق‌تری برقرار کنند. در اینجا چند راهکار پیشگیرانه ارائه می‌شود:

• گفتگوی آزاد: گفتگوهای صادقانه در مورد احساسات و نگرانی‌ها، اعتماد و شفافیت ایجاد می‌کند.
• حفظ شور و اشتیاق: یافتن راه‌هایی برای جذاب نگه داشتن رابطه می‌تواند با روزمرگی مقابله کند.
• احترام به رشد فردی: ایجاد فضا برای رشد شخصی، احترام و درک متقابل را تقویت می‌کند.
• تعیین مرزها: تعیین مرزهای واضح به هر دو طرف کمک می‌کند تا با چالش‌ها مقابله کنند.
• کمک گرفتن از متخصص: مشاوران می‌توانند ابزارهایی برای مدیریت مسائل قبل از بحرانی شدن آنها ارائه دهند.

یک سفر، نه یک مقصد

ازدواج یک مقصد نهایی نیست، بلکه سفری پیوسته است که نیازمند تلاش و تعهد از سوی هر دو طرف است. همانطور که لئو تولستوی گفته است: «همه خانواده‌های شاد شبیه هم هستند. هر خانواده‌ی ناراضی به روش خود ناراضی است.» منحصربه‌فرد بودن هر رابطه در نحوه‌ی مقابله با چالش‌هایشان نهفته است.

با شناخت نقاط ضعف ذات انسان، زوج‌ها می‌توانند با همدلی و درک بیشتری به یکدیگر نزدیک شوند. این آگاهی، عشق را کم نمی‌کند، بلکه اهمیت تلاش متقابل در حفظ آن را پررنگ‌تر می‌کند.

انتخاب ایمان به عشق

سخنان ایمانوئل کانت، فیلسوف، عمیقاً تأثیرگذار است: «تنها چیزی که نباید ایمان خود را به آن از دست بدهیم، ایمان به خود بشریت است.» در حالی که خیانت ممکن است یک احتمال نگران‌کننده باشد، انتخاب ایمان به عشق، اعتماد و رشد متقابل، زوج‌ها را قادر می‌سازد تا با ناشناخته‌های زندگی روبرو شوند.

در نهایت، قدرت یک رابطه نه در مصونیت آن در برابر خیانت، بلکه در عزم برای تقویت و حفظ آن است. با پذیرفتن این تعهد، زوج‌ها می‌توانند چالش‌ها را به فرصت‌هایی برای رشد تبدیل کنند و پیوندهایی ایجاد کنند که حتی در سخت‌ترین واقعیت‌های زندگی نیز پایدار بمانند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium

در دنیای امروز که اطلاعات به سرعت پخش می‌شوند، حفظ حریم خصوصی اهمیت زیادی دارد. دانستن اینکه چه چیزهایی را نباید با دیگران در میان گذاشت، مانند وضعیت مالی، گلایه‌ها و رازهای شخصی، می‌تواند از قضاوت‌های نادرست و سوءتفاهم‌ها جلوگیری کند. با رعایت این نکات، می‌توانید روابط، عزت نفس و حریم خصوصی خود را به خوبی حفظ کنید.

ده نکته‌ای که برای حفظ آبرویتان باید همیشه خصوصی نگه دارید

امروزه با وجود شبکه‌های اجتماعی و ارتباطات گسترده، مرز بین به اشتراک گذاشتن اطلاعات و فاش کردن بیش از حد آن، کمرنگ شده است. رسانه‌های اجتماعی، گفتگوهای روزمره و پلتفرم‌های دیجیتال، افشای خصوصی‌ترین جزئیات زندگی ما را ساده‌تر از قبل کرده‌اند، گاهی بدون اینکه از عواقب آن باخبر باشیم. اگرچه رک‌گویی می‌تواند ارتباطات را تقویت کند، اما دانستن اینکه چه چیزهایی را نباید با دیگران در میان گذاشت، مهارتی ارزشمند است که احترام و آبرو را حفظ می‌کند. در ادامه ده نکته‌ی مهم را بررسی می‌کنیم که برای حفظ آبرویتان باید آنها را خصوصی نگه دارید.

۱. گلایه‌های شخصی

اختلاف نظر و درگیری، چه با خانواده، چه با دوستان و چه با همکاران، جزئی از زندگی است. اما بیان عمومی گلایه‌های شخصی، چه در رسانه‌های اجتماعی و چه در گفتگوهای روزمره، می‌تواند نتیجه‌ی عکس بدهد.

فرض کنید از همکارتان در فضای مجازی شکایت می‌کنید. ممکن است برای مدتی کوتاه همدردی دیگران را جلب کنید، اما حتی پس از حل اختلاف، حرف‌های شما باقی می‌مانند. افراد بالغ اختلافات خود را مستقیماً و به صورت خصوصی با فرد مورد نظر حل می‌کنند و به این ترتیب هوش هیجانی و احترام خود را نشان می‌دهند. خصوصی نگه داشتن گلایه‌ها، نه تنها روابط را حفظ می‌کند، بلکه آبروی شما را به عنوان فردی که با مسائل با درایت برخورد می‌کند، نیز حفظ خواهد کرد.

۲. جزئیات مالی

پول موضوع حساسی است و می‌تواند به راحتی باعث ناراحتی یا سوء تفاهم شود. به اشتراک گذاشتن حقوق، بدهی‌ها یا سرمایه‌گذاری‌هایتان می‌تواند ناخواسته حسادت، قضاوت یا موقعیت‌های ناخوشایندی را ایجاد کند.

برای مثال، اگر به طور اتفاقی درآمدتان را در یک مهمانی فاش کنید، ممکن است دیگران را معذب کنید یا باعث قضاوت‌های بی‌اساس در مورد شخصیت شما شود. با خصوصی نگه داشتن مسائل مالی، از بررسی‌های بی‌مورد جلوگیری کرده و از اینکه متکبر یا مرموز به نظر برسید، جلوگیری می‌کنید.

۳. دستاوردهای شخصی

اگرچه جشن گرفتن موفقیت‌ها امری طبیعی است، اما صحبت کردن مداوم در مورد دستاوردهایتان می‌تواند شما را متکبر یا خودخواه نشان دهد. تحقیقات Journal of Personality and Social Psychology نشان می‌دهد که خودستایی بیش از حد می‌تواند باعث شود دیگران شما را کمتر دوست داشته باشند.

به جای این کار، بگذارید نتیجه‌ی کارهایتان خودشان گویا باشند. وقتی بی‌سروصدا روی ارائه‌ی کار با کیفیت تمرکز می‌کنید، احتمال اینکه مردم بدون احساس خستگی از خودستایی شما، به دستاوردهایتان احترام بگذارند و آنها را تحسین کنند، بیشتر می‌شود.

۴. مسائل زندگی شخصی

چالش‌های زندگی مانند مشکلات سلامتی، مشکلات روابط یا شکست‌ها، اجتناب‌ناپذیر هستند. درست است که در شرایط سخت نیاز به حمایت دارید، اما انتخاب افرادی که به آنها اعتماد می‌کنید نیز بسیار مهم است.

در میان گذاشتن مسائل شخصی با افراد زیاد، ممکن است باعث شود دیگران شما را فردی بدانند که از جنجال یا بی‌ثباتی لذت می‌برد. به جای این کار، با دوستان نزدیک یا اعضای خانواده‌ی مورد اعتماد خود که واقعاً به شما اهمیت می‌دهند، در میان بگذارید. این کار آبروی شما را به عنوان فردی مقاوم و خونسرد در مواجهه با مشکلات، حفظ می‌کند.

۵. برنامه‌های آینده

اعلام زودهنگام اهداف می‌تواند فشار یا انتظارات بی‌موردی ایجاد کند. برنامه‌ها اغلب تغییر می‌کنند یا با شکست مواجه می‌شوند و به اشتراک گذاشتن زودهنگام آنها می‌تواند باعث شود که اگر همه چیز طبق پیش‌بینی پیش نرود، دیگران به شما اعتماد نکنند.

افراد باهوش با پشتکار و به صورت پنهانی کار می‌کنند و فقط زمانی که برنامه‌هایشان قطعی شد، آنها را با دیگران در میان می‌گذارند. این رویکرد نه تنها اعتبار شما را تضمین می‌کند، بلکه آبروی شما را به عنوان فردی که به اهدافش عمل می‌کند، نیز تثبیت می‌کند.

۶. مسائل خانوادگی

روابط خانوادگی بسیار شخصی و اغلب پیچیده هستند. به اشتراک گذاشتن جزئیات مربوط به رقابت‌های بین خواهر و برادرها، مشکلات فرزندپروری یا مسائل زناشویی می‌تواند منجر به سوء تفاهم و آسیب رساندن به اعتماد در خانواده شود.

با خصوصی نگه داشتن مسائل خانوادگی، به عزیزان خود احترام می‌گذارید و در عین حال تصویری از ثبات و احتیاط را از خود نشان می‌دهید. اعتماد در حلقه‌ی نزدیکان شما، اغلب به نحوه‌ی قضاوت دیگران در مورد صداقت و شخصیت شما تبدیل می‌شود.

۷. اشتباهات گذشته

اشتباهات، فرصت‌های ارزشمندی برای یادگیری هستند، اما صحبت کردن در مورد آنها به صورت عمومی می‌تواند به آبروی شما لطمه بزند. مرور مداوم اشتباهات گذشته می‌تواند باعث شود دیگران در مورد شما قضاوت کنند یا شایستگی‌تان را زیر سوال ببرند، حتی اگر از آن تجربه درس گرفته باشید.

به جای این کار، اشتباهات خود را به صورت خصوصی بپذیرید و روی درس‌هایی که آموخته‌اید تمرکز کنید. این رویکرد تضمین می‌کند که دیگران شما را به عنوان فردی توانمند و در حال رشد می‌بینند، نه کسی که با اشتباهات گذشته‌اش شناخته می‌شود.

۸. اعمال مهربانی

مهربانی واقعی نیازی به تماشاچی ندارد. بازگو کردن اعمال خیریه یا کارهای خوب گاهی اوقات می‌تواند شما را خودخواه نشان دهد تا خیرخواه. ممکن است مردم فکر کنند که شما واقعاً مهربان نیستید و فقط به دنبال تشویق هستید.

کمک بی‌سروصدا به دیگران نه تنها آبروی شما را افزایش می‌دهد، بلکه نشان دهنده‌ی پاکی نیّت شما نیز هست. وقتی مهربانی از قلب نشأت می‌گیرد، تأثیر آن بدون نیاز به تشکر و قدردانی عمومی، احساس می‌شود.

۹. باورهای شخصی

باورهای شما، چه سیاسی، چه مذهبی و چه اجتماعی، بخش جدایی‌ناپذیری از هویت شما هستند، اما می‌توانند مایه اختلاف نیز باشند. بیان آشکار آنها می‌تواند باعث ایجاد اختلافات بی‌مورد شود یا کسانی را که دیدگاه‌های متفاوتی دارند، از شما دور کند.

برخورد محتاطانه و بادرایت با این مباحث، بسیار مهم است. با احترام گذاشتن به دیدگاه‌های مختلف و صحبت کم در مورد باورهای شخصی، تصویری متعادل و با ملاحظه از خود نشان می‌دهید و در عین حال احترام متقابل را تقویت می‌کنید.

۱۰. اسرار شخصی

هر کسی افکار و تجربیات خصوصی دارد که باید محرمانه بمانند. فاش کردن اسرار شما را در معرض قضاوت، شایعات یا خیانت قرار می‌دهد که می‌تواند به طور جبران‌ناپذیری به روابط و آبروی شما آسیب بزند.

محافظت از اسرارتان از دنیای درونی شما محافظت می‌کند و تضمین می‌کند که از آسیب‌پذیری شما سوءاستفاده نشود. رعایت احتیاط اساس حفظ عزت نفس و اعتبار اجتماعی است.

نتیجه‌گیری

در فرهنگی که اغلب رک‌گویی بر حفظ حریم خصوصی ارجحیت دارد، دانستن اینکه چه چیزهایی را باید برای خودتان نگه دارید، مهارتی نادر اما ارزشمند است. با محافظت از گلایه‌های شخصی، دست‌آوردها، برنامه‌ها و باورها، نه تنها از صداقت خود، بلکه از احترامی که دیگران برای شما قائل هستند نیز محافظت می‌کنید. رعایت احتیاط چیزی بیش از اجتناب از افشای بیش از حد اطلاعات است. در واقع به معنای پرورش آبرویی است که ریشه‌ در خرد، بلوغ و اصالت دارد.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: the blog herald

تحقیقات جدید نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) در استدلال واقعی و انجام محاسبات، بیشتر به روش‌های ابتکاری و حفظ کردن متکی هستند تا یادگیری عمیق. با بررسی سازوکارهای درونی این مدل‌ها، محققان مدارهای خاصی را که مسئول عملکرد آن‌ها در وظایف ریاضی هستند شناسایی کرده‌اند و به محدودیت‌های استدلال هوش مصنوعی بینش‌های ارزشمندی افزوده‌اند.

بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ در استدلال و ریاضیات

این پرسش که آیا مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) وظایف استدلالی را از طریق الگوریتم‌های عمومی یا صرفاً حفظ کردن حل می‌کنند، مدت‌هاست ذهن محققان را به خود مشغول کرده است. مطالعه‌ای جدید به این موضوع پرداخته و نشان می‌دهد LLMها اغلب وظایف استدلالی را با استفاده از روش‌های ابتکاری، به‌جای «یادگیری» واقعی، تقریب می‌زنند. این تحقیق با تشریح فرآیندهای درونی LLMها، بر اتکای آن‌ها به مدارهای خاصی که استدلال را شبیه‌سازی می‌کنند اما فاقد انعطاف‌پذیری هستند، تأکید می‌کند. درنتیجه، محدودیت‌های ذاتی این مدل‌ها در دستیابی به هوش عمومی آشکار می‌شود.

اهمیت استدلال در هوش مصنوعی

استدلال برای هوش مصنوعی (AI) ضروری است. استدلال به سیستم‌ها توانایی تصمیم‌گیری، حل مسئله و تقلید فرآیندهای فکری انسان را می‌دهد. مقاله تأثیرگذار فرانسوا شوله در سال ۲۰۱۹، “در مورد سنجش هوش”، هوش را “کارایی کسب مهارت” تعریف می‌کند. او بر انعطاف‌پذیری و تعمیم، به‌جای عملکرد خاص وظیفه، تأکید دارد. این دیدگاه، معیارهای رایج که صرفاً توانایی سیستم را برای انجام وظایف از پیش تعریف‌شده می‌سنجند، به چالش می‌کشد.

برای نزدیک شدن سیستم‌های هوش مصنوعی به هوش عمومی مصنوعی (AGI)، باید توانایی کسب مهارت‌های جدید و حل مسائل جدید را بدون اتکا به دانش قبلی گسترده یا داده‌های آموزشی نشان دهند. معیارهای فعلی اغلب در سنجش این انعطاف‌پذیری ناکام می‌مانند، زیرا بر مهارت‌هایی تمرکز می‌کنند که تحت تأثیر حفظ کردن و حجم داده‌های آموزشی هستند. هوش واقعی، آن‌طور که شوله تعریف می‌کند، در توانایی سیستم برای حل مشکلات جدید با تعمیم از اطلاعات محدود نهفته است – شاهکاری که LLMها در دستیابی به آن با مشکل روبرو هستند.

انواع استدلال و جایی که LLMها کم می‌آورند

استدلال را می‌توان به چندین نوع طبقه‌بندی کرد که هر کدام چالش‌های منحصر به فردی را برای سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند:

• استدلال قیاسی: نتیجه‌گیری خاص از مقدمات کلی. LLMها در این نوع استدلال، وقتی قوانین به‌وضوح تعریف شده باشند، عملکرد نسبتاً خوبی دارند.
• استدلال استقرایی: استنتاج تعمیم‌ها از مشاهدات خاص. در حالی که LLMها می‌توانند الگوها را تقلید کنند، تعمیم‌های آن‌ها اغلب فاقد عمق است.
• استدلال ابداکتیو: فرض محتمل‌ترین توضیح برای داده‌های ناقص. LLMها به دلیل عدم درک واقعی از زمینه، در این نوع استدلال با مشکل مواجه هستند.
• استدلال عقل سلیم: به‌کارگیری دانش روزمره در موقعیت‌های معمولی. LLMها اغلب در وظایفی که نیاز به دانش تجربی یا علّی دارند، شکست می‌خورند.
• استدلال غیر یکنواخت: تجدیدنظر در نتیجه‌گیری بر اساس اطلاعات جدید. LLMها در این نوع استدلال به ویژه ضعیف هستند، زیرا معماری آن‌ها اجازه به‌روزرسانی پویای دانش قبلی را نمی‌دهد.

در میان این موارد، استدلال عقل سلیم و استدلال غیر یکنواخت برای LLMها به‌طور خاص چالش‌برانگیز هستند. اتکای آن‌ها به روابط ایستا بین مفاهیم و فقدان دانش تجربی، مانع از تنظیم پویای آن‌ها با زمینه‌های جدید یا ادغام مؤثر چندین بخش از اطلاعات می‌شود.

نقش روش‌های ابتکاری در عملکرد LLM

برای درک چرایی مشکل LLMها در استدلال واقعی، بررسی مفهوم روش‌های ابتکاری ضروری است.

روش‌های ابتکاری چیست؟

روش‌های ابتکاری، میانبرهای ذهنی یا قواعد سرانگشتی هستند که برای حل سریع مسائل استفاده می‌شوند و اغلب دقت را فدای سرعت می‌کنند. در هوش مصنوعی، روش‌های ابتکاری یافتن راه‌حل‌های “قابل قبول” را بر راه‌حل‌های کامل ترجیح می‌دهند. برای LLMها، روش‌های ابتکاری به شکل الگوهایی که در طول آموزش آموخته می‌شوند، ظاهر می‌شوند و سپس برای تقریب راه‌حل‌ها برای وظایف جدید اعمال می‌شوند.

چگونه روش‌های ابتکاری رفتار LLM را شکل می‌دهند

LLMها به‌شدت به مکانیسم‌های ابتکاری برای شبیه‌سازی استدلال متکی هستند. معماری آن‌ها اساساً برای تشخیص الگو به‌جای درک واقعی طراحی شده است. برای مثال:

• الگوهای عددی را تشخیص می‌دهند (مثلاً تشخیص محدوده‌ها یا دنباله‌ها).
• ارتباط‌های از پیش آموخته‌شده بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را به کار می‌برند.
• از روابط احتمالی برای پیش‌بینی محتمل‌ترین پاسخ بر اساس داده‌های آموزشی استفاده می‌کنند.

در حالی که این روش‌ها می‌توانند نتایج قابل قبولی ایجاد کنند، زمانی که با سناریوهای جدید یا پیچیده‌ای که نیاز به تعمیم واقعی دارند مواجه می‌شوند، ناکام می‌مانند.

رمزگشایی جعبه سیاه: چگونه LLMها حساب را شبیه‌سازی می‌کنند

برای بررسی چگونگی مدیریت وظایف محاسباتی و استدلالی توسط LLMها، محققان از تحلیل علّی برای شناسایی مدارهای عصبی خاص مسئول این عملکردها استفاده کردند. یافته‌های کلیدی عبارتند از:

• نورون‌های ابتکاری: گروه کوچکی از نورون‌ها از روش‌های ابتکاری ساده برای تشخیص الگوهای ورودی عددی و تولید خروجی‌های متناظر استفاده می‌کنند.
• مدار حسابی: این زیرمجموعه کوچک از اجزای عصبی – شامل پرسپترون‌های چندلایه (MLPها) خاص و هدهای توجه – محاسبات حسابی را با مسیریابی اطلاعات عملوند و عملگر انجام می‌دهد.
• استفاده پراکنده: تنها حدود ۱.۵٪ از نورون‌ها در هر لایه به طور فعال در وظایف حسابی درگیر هستند، با این حال آن‌ها ۹۶٪ از دقت حسابی مدل را تشکیل می‌دهند.

وصله‌گذاری فعال‌سازی: شناسایی اجزای حیاتی

محققان از تکنیکی به نام وصله‌گذاری فعال‌سازی برای شناسایی اجزای عصبی ضروری برای عملیات حسابی استفاده کردند. با جایگزینی انتخابی فعال‌سازی‌ها از یک مسئله با مسئله دیگر، آن‌ها مشخص کردند کدام نورون‌ها و هدهای توجه برای حل وظایف خاص حیاتی هستند.

ظهور روش‌های ابتکاری در طول آموزش

این مطالعه مکانیسم “مجموعه‌ای از روش‌های ابتکاری” را نشان داد، جایی که چندین محاسبه مستقل برای تولید نتیجه نهایی ترکیب می‌شوند. این روش‌های ابتکاری در اوایل آموزش ظاهر می‌شوند و در طول آن ثابت می‌مانند، که نشان می‌دهد آن‌ها الگوهای بنیادی هستند نه بهینه‌سازی‌های مرحله آخر.

درک مدارها به تفصیل: تجزیه گام به گام

در اینجا چگونگی پردازش یک مسئله حسابی ساده مانند “۲۲۶–۶۸ =” توسط LLM آمده است:

1. نشانه‌گذاری اولیه: اعداد و عملگرها نشانه‌گذاری می‌شوند و به اجزای عصبی خاص هدایت می‌شوند.
2. فعال‌سازی ابتکاری: نورون‌های مختلف در وظایفی مانند تشخیص محدوده اعداد، مدیریت قرض گرفتن یا تراز کردن ارقام تخصص دارند. برای مثال:
3. نورون A برای اعداد در محدوده ۲۰۰-۳۰۰ فعال می‌شود.
4. نورون B زمانی را که قرض گرفتن لازم است شناسایی می‌کند.
5. نورون C رقم ده‌ها را پس از قرض گرفتن محاسبه می‌کند.
6. ترکیب نهایی: خروجی‌های این نورون‌های تخصصی برای تولید پاسخ نهایی (مثلاً ۱۵۸) ترکیب می‌شوند.

این فرآیند به‌شدت به الگوهای از پیش آموخته‌شده متکی است و زمانی که با مسائلی خارج از توزیع آموزشی مدل، مانند حساب چند رقمی با محدوده اعداد ناآشنا، مواجه می‌شود، شکست می‌خورد.

چرا LLMها از استدلال واقعی کوتاهی می‌کنند

اتکا به مکانیسم‌های ابتکاری، محدودیت اساسی LLMها را آشکار می‌کند: آن‌ها استدلال را تقریب می‌زنند اما واقعاً آن را درک یا تعمیم نمی‌دهند. نقاط ضعف کلیدی عبارتند از:

• فقدان علیت: LLMها روابط علت و معلولی را درک نمی‌کنند و این آن‌ها را مستعد خطا در استدلال منطقی می‌کند.
• پایگاه دانش ایستا: برخلاف انسان‌ها، LLMها نمی‌توانند درک خود را هنگام ارائه اطلاعات جدید یا متناقض به‌طور پویا به‌روز کنند.
• ناتوانی در تعمیم: عملکرد آن‌ها زمانی که با مسائل جدید خارج از داده‌های آموزشی خود مواجه می‌شوند، به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌یابد.

این محدودیت‌ها بر چالش دستیابی به AGI با معماری‌های فعلی مبتنی بر ترانسفورماتور، که کارایی را بر انعطاف‌پذیری واقعی ترجیح می‌دهند، تأکید می‌کند.

نتیجه‌گیری

یافته‌ها واقعیت مهمی را تأیید می‌کنند: LLMهای مبتنی بر ترانسفورماتور به معنای واقعی کلمه استدلال را یاد نمی‌گیرند – آن‌ها آن را از طریق روش‌های ابتکاری پیچیده تقریب می‌زنند. این محدودیت فقط یک مانع فنی نیست، بلکه یک محدودیت اساسی خود معماری است. در حالی که این مدل‌ها در شبیه‌سازی استدلال برای وظایف از پیش تعریف‌شده برتری دارند، زمانی که از آن‌ها خواسته می‌شود به سناریوهای جدید تعمیم دهند یا با آن‌ها سازگار شوند، ناکام می‌مانند.

برای پیشرفت هوش مصنوعی به سمت AGI، محققان باید فراتر از روش‌های ابتکاری نگاه کنند و معماری‌هایی را توسعه دهند که قادر به انتزاع و انعطاف‌پذیری واقعی باشند و شکاف بین عملکرد خاص وظیفه و هوش واقعی را پر کنند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium

کشف کنید که چگونه با ۱۰ عادت ساده‌ی روزانه می‌توانید به طور طبیعی پوستی شفاف، جوان و درخشان را تنها در ۶۰ روز به دست آورید. از نوشیدن آب کافی گرفته تا مراقبت‌های شخصی، این نکات کاربردی به شما کمک می‌کنند تا ضمن پذیرش روند طبیعی پیری، بهترین نسخه از خودتان را احساس و مشاهده کنید.

با این ۱۰ عادت ضروری روزانه به درخشش جوانی دست یابید

جوان‌تر به نظر رسیدن به معنای پنهان کردن سن‌تان نیست. جوان‌تر به نظر رسیدن یعنی انتخاب‌های هوشمندانه‌ای داشته باشید که پوست‌تان را سالم، درخشان و سرشار از زندگی نگه می‌دارد. با رعایت این ۱۰ عادت ساده، می‌توانید به طور طبیعی ظاهر خود را بهبود بخشیده و در پوست خود احساس اعتماد به نفس بیشتری داشته باشید. در ادامه یاد می‌گیرید که چگونه می‌توانید با تغییر روال روزانه‌ی خود، در تنها ۶۰ روز جوان‌تر به نظر برسید و احساس جوانی کنید.

۱. نوشیدن آب کافی را در اولویت قرار دهید

آب اساس پوست سالم است. بدن انسان از حدود ۶۰٪ آب تشکیل شده است. بنابراین، نوشیدن آب کافی به طور مستقیم بر انعطاف‌پذیری و درخشندگی پوست شما تأثیر می‌گذارد. نوشیدن منظم آب کافی، پوست را شاداب و درخشان نگه می‌دارد. کم‌آبی بدن می‌تواند باعث کدری پوست و بیشتر دیده شدن چین و چروک‌های ریز شود.

برای اینکه پوست‌تان از درون مرطوب بماند، روزانه حداقل هشت لیوان آب بنوشید. اگر نوشیدن این مقدار آب برایتان سخت است، می‌توانید به آب خود میوه‌هایی مانند لیمو یا خیار اضافه کنید تا طعم تازه‌ای به آن بدهید. پوست شما از شما متشکر خواهد بود!

۲. از پوست خود در برابر آفتاب محافظت کنید

قرار گرفتن در معرض آفتاب یکی از دلایل اصلی پیری زودرس پوست است. اشعه‌های مضر فرابنفش به کلاژن پوست آسیب می‌رسانند. این آسیب می‌تواند منجر به چین و چروک، لکه‌های خورشیدی و حتی بیماری‌های خطرناکی مانند سرطان پوست شود.

استفاده از کرم ضد آفتاب را به عادت روزانه‌ی خود تبدیل کنید. از کرم ضد آفتاب با SPF ۳۰ یا بالاتر استفاده کنید – حتی در روزهای ابری. این کار از آسیب‌های طولانی مدت جلوگیری می‌کند و به حفظ پوستی صاف و جوان کمک می‌کند.

۳. به اندازه کافی بخوابید

خواب زمانی است که بدن خود را ترمیم می‌کند، و این شامل پوست شما نیز می‌شود. در طول خواب عمیق، تولید کلاژن افزایش می‌یابد و از شل شدن پوست جلوگیری می‌شود. خواب کافی همچنین انعطاف‌پذیری پوست را حفظ می‌کند. علاوه بر این، خواب آرام گردش خون را بهبود می‌بخشد و به پوست شما درخشندگی طبیعی می‌دهد.

کمبود خواب باعث کدری پوست، پف کردگی و پیری زودرس می‌شود. سعی کنید ۷ تا ۹ ساعت در شب بخوابید. یک روال آرامش بخش قبل از خواب داشته باشید تا با ظاهری شاداب و جوان از خواب بیدار شوید.

۴. بیشتر لبخند بزنید

لبخند زدن فقط حال شما را خوب نمی‌کند. لبخند زدن به صورت شما نیز جوانی می‌بخشد! وقتی لبخند می‌زنید، عضلات صورت شما به طور طبیعی سفت می‌شوند و ظاهری جوان‌تر به شما می‌دهند. همچنین، لبخند زدن باعث ترشح اندورفین می‌شود. اندورفین‌ها هورمون‌هایی هستند که استرس را کاهش می‌دهند و سلامت کلی را بهبود می‌بخشند.

در طول روز بهانه‌هایی برای لبخند زدن پیدا کنید. مثلاً با عزیزان خود وقت بگذرانید یا از سرگرمی مورد علاقه‌تان لذت ببرید. یک لبخند واقعی می‌تواند نه تنها چهره‌ی شما، بلکه روحیه‌ی شما را نیز روشن کند.

۵. برای داشتن پوست سالم، غذای سالم بخورید

رژیم غذایی شما نقش مهمی در ظاهر و سلامت پوست شما دارد. غذاهای پر از قند و چربی‌های ناسالم باعث التهاب و پیری زودرس می‌شوند. به جای این غذاها، از غذاهای مغذی مانند موارد زیر استفاده کنید:

• میوه‌ها و سبزیجات: سرشار از آنتی‌اکسیدان هستند که با رادیکال‌های آزاد مبارزه می‌کنند.
• اسیدهای چرب امگا ۳: در ماهی سالمون و گردو وجود دارند و پوست را نرم و مرطوب نگه می‌دارند.
• غلات کامل و پروتئین‌های بدون چربی: به ترمیم و بازسازی سلول‌های پوست کمک می‌کنند.

تغذیه‌ی مناسب از درون، باعث داشتن پوستی صاف‌تر و سالم‌تر می‌شود.

۶. به خودتان برسید

استرس با افزایش سطح کورتیزول، که می‌تواند منجر به جوش و کدری پوست شود، بر پوست شما تأثیر منفی می‌گذارد. مراقبت از خود به شما کمک می‌کند با این اثرات مقابله کنید و سلامت کلی خود را نیز بهبود ببخشید.

در فعالیت‌هایی شرکت کنید که به شما آرامش می‌دهند. مثلاً یوگا، مدیتیشن یا حتی حمام آب گرم. آرامش ذهن باعث بهبود سلامت پوست می‌شود. مراقبت از خود بخش مهمی از هر روال ضد پیری است.

۷. مصرف الکل را محدود کنید

نوشیدن گاه به گاه یک لیوان شراب ممکن است لذت‌بخش باشد، اما مصرف منظم الکل پوست شما را خشک و ملتهب می‌کند. به مرور زمان، این می‌تواند منجر به کدری، قرمزی و پیری زودرس شود.

به جای نوشیدنی‌های الکلی، دمنوش‌های گیاهی یا آب طعم‌دار بنوشید. این نوشیدنی‌ها نه تنها بدن شما را مرطوب می‌کنند، بلکه آنتی‌اکسیدان‌هایی نیز دارند که از درخشندگی پوست حمایت می‌کنند.

۸. روند پیری را بپذیرید

زیبایی واقعی از اعتماد به نفس و پذیرفتن خود سرچشمه می‌گیرد. به جای مبارزه با پیری، خرد و تجربیاتی را که با آن به دست آورده‌اید، جشن بگیرید. مراقبت از پوست به معنای رسیدن به کمال نیست – بلکه به معنای افزایش زیبایی طبیعی شما در هر مرحله از زندگی است.

با پذیرفتن سن خود و تمرکز بر عادات سالم، اعتماد به نفسی از خود نشان می‌دهید که هیچ محصول ضد پیری نمی‌تواند آن را ایجاد کند.

۹. فعال بمانید

ورزش منظم گردش خون را بهبود می‌بخشد که به تغذیه‌ی سلول‌های پوست و درخشندگی آن کمک می‌کند. عرق کردن در حین ورزش همچنین به دفع سموم و شفاف‌تر و شاداب‌تر شدن پوست کمک می‌کند.

چه پیاده‌روی سریع، چه یوگا و چه تمرینات قدرتی، فعالیتی را که از آن لذت می‌برید پیدا کنید و آن را به برنامه‌ی خود اضافه کنید. پوست شما – و سلامت کلی شما – از فعال بودن سود می‌برد.

۱۰. مداومت رمز موفقیت است

راز نتایج ماندگار در مداومت است. چه رعایت مراقبت‌های پوستی باشد، چه خوب غذا خوردن و چه نوشیدن آب کافی، کارهای کوچک روزانه در طول زمان نتیجه می‌دهند.

صبور باشید – پوست شما برای سازگاری با تغییرات مثبت به زمان نیاز دارد. به طور مداوم به این عادات پایبند باشید و متوجه بهبود چشمگیر در ظاهر و بافت پوست خود خواهید شد.

نتیجه: زیبایی یک سفر است

جوان‌تر به نظر رسیدن به معنای برگرداندن زمان نیست. بلکه به معنای رعایت عاداتی است که زیبایی و سلامت طبیعی شما را افزایش می‌دهد. این روش‌های روزانه نه تنها پوست شما را بهبود می‌بخشند، بلکه سلامت کلی شما را نیز تقویت می‌کنند. به یاد داشته باشید، هر خط و چین و چروک داستانی منحصر به فرد از شما تعریف می‌کند – آن را با افتخار بپذیرید و سعی کنید سالم‌ترین نسخه‌ی خود باشید.

با تعهد به این عادات، شما فقط روی پوست جوان سرمایه‌گذاری نمی‌کنید. شما در حال ایجاد سبک زندگی هستید که شادی، اعتماد به نفس و نشاط را در هر سنی افزایش می‌دهد.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: the blog herald

ببینید چرا امنیت ایمیل در سال ۲۰۲۵ برای ۲.۵ میلیارد کاربر جیمیل اهمیت ویژه‌ای دارد. با افزایش تهدیدهای هوش مصنوعی، راهکارهای جدید گوگل، سطح ایمنی ایمیل‌ها را به شکلی بی‌سابقه ارتقا می‌دهند.

ایمیل در ۲۰۲۵: عصر جدید امنیت و دگرگونی

ایمیل، پایه و اساس ارتباطات امروزی، مدام مورد حمله قرار می‌گیرد. گوگل بیش از ۹۹.۹٪ هرزنامه‌ها، فیشینگ و بدافزارها را مسدود می‌کند. اما با وجود این تلاش‌ها، اف‌بی‌آی و متخصصان امنیت سایبری هشدار می‌دهند که با ظهور ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی، تهدیدها پیچیده‌تر می‌شوند. سال ۲۰۲۵ برای ۲.۵ میلیارد کاربر جیمیل، زمان مهمی برای ارزیابی مجدد روش‌های استفاده از ایمیل است. چرا که نوآوری‌های جدید، حفاظت پیشرفته‌ای را نوید می‌دهند، اما چالش‌های جدیدی را نیز ایجاد می‌کنند.

تکامل تهدیدات ایمیل

جیمیل مدت‌هاست که در امنیت ایمیل پیشرو است. این سرویس از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای مسدود کردن محتوای مخرب استفاده می‌کند. این ابزارهای هوش مصنوعی، تشخیص هرزنامه را ۲۰٪ بهبود داده‌اند. همچنین می‌توانند روزانه ۱۰۰۰ برابر بیشتر از هرزنامه‌های گزارش‌شده توسط کاربر را پردازش کنند. اما همین پیشرفت‌های هوش مصنوعی توسط مجرمان سایبری برای ساخت کلاهبرداری‌های شخصی‌سازی‌شده و فریبنده استفاده می‌شود. به گفته McAfee، این کلاهبرداری‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی، منابع مورد اعتماد مانند بانک‌ها، کارفرمایان یا حتی اعضای خانواده را جعل می‌کنند. این باعث می‌شود تشخیص آنها سخت‌تر و موفقیت آنها بیشتر شود.

مقیاس این مشکل نگران‌کننده است. طبق Mailmodo، تنها در ماه دسامبر، هرزنامه ۴۶.۸٪ از ترافیک ایمیل جهانی را تشکیل می‌داد. این آسیب‌پذیری مداوم به دلیل طراحی اولیه ایمیل است: هر کسی که آدرس ایمیل دارد می‌تواند به صندوق ورودی شما دسترسی پیدا کند. این آدرس‌ها اغلب به عنوان شناسه اصلی در کنار رمزهای عبور برای حساب‌های آنلاین استفاده می‌شوند. بنابراین به راحتی جمع‌آوری، افشا و مورد سوءاستفاده قرار می‌گیرند.

راهکارهای نوین در افق

برای رفع این آسیب‌پذیری‌ها، شرکت‌ها در حال معرفی ابزارهای انقلابی هستند. هدف بازگرداندن امنیت به ایمیل است. ویژگی “Hide My Email” اپل به کاربران اجازه می‌دهد نام‌های مستعار ایمیل منحصر به فرد و تصادفی ایجاد کنند. این نام‌های مستعار به حساب اصلی آنها ارسال می‌شوند. این کار آدرس‌های ایمیل واقعی را خصوصی نگه می‌دارد و دریافت هرزنامه را کاهش می‌دهد. گوگل نیز در حال توسعه راهکاری مشابه برای جیمیل به نام “Shielded Email” است. این ویژگی کاربران را قادر می‌سازد نام‌های مستعار یکبار مصرف یا با کاربرد محدود ایجاد کنند.

این ابزارها گام مهمی در حفاظت از اطلاعات شخصی هستند. اما چالش‌هایی را نیز برای بازاریابان ایجاد می‌کنند. زیرا آدرس‌های ایمیل یکبار مصرف می‌توانند تعامل را کاهش دهند و باعث افزایش حساب‌های غیرفعال در پایگاه‌های داده شوند.

چرا یک آدرس ایمیل جدید مهم است

حتی با وجود فناوری‌های پوشاندن پیشرفته مانند Hide My Email و Shielded Email، اگر آدرس ایمیل اصلی شما قبلاً به خطر افتاده باشد، تاثیر این ابزارها کم می‌شود. سال‌ها قرار گرفتن در معرض خطر می‌تواند یک آدرس ایمیل قدیمی را به “تله‌ای” برای هرزنامه و تهدیدات سایبری تبدیل کند. انتقال به یک آدرس ایمیل جدید و خوب محافظت‌شده در سال ۲۰۲۵ می‌تواند تغییر بزرگی ایجاد کند. این کار به کاربران اجازه می‌دهد از ویژگی‌های امنیتی مدرن استفاده کنند و همزمان خطرات را به حداقل برسانند.

برای مدیریت این انتقال، کاربران می‌توانند از این روش‌ها استفاده کنند:
– انتقال تدریجی ارتباطات مهم به آدرس جدید.
– استفاده از پوشه‌ها، قوانین و ارسال مجدد برای مرتب کردن ایمیل‌های حساب قدیمی.
– استفاده از نام‌های مستعار موقت برای فرم‌های آنلاین و اشتراک‌ها.

نقش هوش مصنوعی روی دستگاه

فناوری‌های غربالگری مرکزی همچنان ضروری هستند. اما آینده امنیت ایمیل در هوش مصنوعی روی دستگاه نهفته است. این ابزارها با تجزیه و تحلیل پیام‌های دریافتی به صورت محلی، می‌توانند هرزنامه‌ها و ایمیل‌های مخربی را که از فیلترهای سمت سرور عبور می‌کنند، شناسایی کنند. این رویکرد، پیشرفت‌ها در مرور ایمن و دفاع در برابر بدافزارها را منعکس می‌کند. در این موارد، هوش مصنوعی سطح دستگاه یک لایه حفاظتی اضافی ارائه می‌دهد.

برای مثال، سیستم‌های ایمیل فعلی اغلب نمی‌توانند تفاوت بین آدرس فرستنده واقعی و نام نمایش داده شده را تشخیص دهند. هوش مصنوعی بهبودیافته می‌تواند چنین ناسازگاری‌هایی را بهتر شناسایی کند و از تلاش‌های فیشینگ که نهادهای مورد اعتماد مانند “پشتیبانی اپل” یا “تأیید X” را جعل می‌کنند، جلوگیری کند.

بازنگری معماری ایمیل

مشکل بزرگتر در معماری قدیمی ایمیل است. برخلاف پلتفرم‌های پیام‌رسانی ایمن مانند WhatsApp یا Slack، ایمیل مکانیسم‌های قوی برای تأیید فرستنده و ارتباط انتخابی ندارد. یک بازنگری اساسی لازم است. بازنگری‌ای که حریم خصوصی، سهولت استفاده و سادگی را بدون کاهش سازگاری در اولویت قرار دهد.

پلتفرم “Xmail” پیشنهادی ایلان ماسک نمونه‌ای از این آینده است: ترکیب جهانی بودن ایمیل با سادگی برنامه‌های پیام‌رسان. اما چنین انتقالی پیچیده است و بعید است که به زودی به طور گسترده پذیرفته شود.

مشابه با پیام‌رسانی RCS

چالش‌های پیش روی جیمیل در دنیای پیام‌رسانی RCS (خدمات ارتباطی غنی) هم دیده می‌شود. مانند ایمیل، RCS به هر کسی که شماره تلفن دارد اجازه ارسال پیام می‌دهد. این باعث افزایش هرزنامه می‌شود. Juniper Research پیش‌بینی می‌کند که ترافیک پیام‌رسانی تجاری RCS از ۳۳ میلیارد پیام در سال ۲۰۲۴ به ۵۰ میلیارد در سال ۲۰۲۵ افزایش یابد. این تلاش‌های فیلتر کردن هرزنامه را پیچیده‌تر می‌کند.

پلتفرم‌هایی مانند WhatsApp می‌توانند هرزنامه را از طریق کنترل‌های متمرکز مدیریت کنند. اما RCS همچنان یک پروتکل غیرمتمرکز با نظارت محدود است. این نیاز به راهکارهای نوین front-end، مشابه آنهایی که برای ایمیل توسعه داده می‌شوند را نشان می‌دهد.

کنترل را در سال ۲۰۲۵ به دست بگیرید

تهدیدات سایبری مدام در حال تکامل هستند. بنابراین کاربران باید به طور فعال از هویت دیجیتال خود محافظت کنند. استفاده از فناوری‌های جدید مانند Shielded Email یا Hide My Email اولین گام مهم است. همچنین، ایجاد یک آدرس ایمیل جدید فرصتی برای اجرای بهترین روش‌ها فراهم می‌کند:
– از نام‌های مستعار یکبار مصرف برای ارتباطات غیر ضروری استفاده کنید.
– رمزهای عبور را مرتب به‌روز کنید و احراز هویت دو مرحله‌ای را فعال کنید.
– صندوق ورودی خود را برای فعالیت‌های مشکوک بررسی کنید و تلاش‌های فیشینگ را گزارش دهید.

با پذیرش این تغییرات، کاربران می‌توانند خطرات را کاهش دهند و با تغییرات امنیت ایمیل هماهنگ شوند. با نزدیک شدن به سال ۲۰۲۵، اکنون زمان آن رسیده است که در مورد نحوه استفاده و محافظت از صندوق‌های ورودی خود دوباره فکر کنیم.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: forbes

آیا ذراتی به نام فرمیون، با سفر در بُعد پنجمی پیچ‌خورده، می‌توانند راز ماده تاریک را فاش کنند؟ پژوهشگران بر این باورند که این نظریه نوآورانه می‌تواند گره از یکی از بزرگترین معماهای فیزیک باز کند. بیایید ببینیم چگونه این ایده، ماده تاریک گریزان را به بُعدی کاملاً جدید پیوند می‌دهد.

بُعدی جدید برای شناخت ماده تاریک

ماده تاریک، ماده‌ای اسرارآمیز که حدود ۷۵٪ از کل ماده جهان را تشکیل می‌دهد، مدت‌هاست ذهن دانشمندان را به خود مشغول کرده است. با وجود نقش مهم آن در پدیده‌های گرانشی و حفظ ساختار کیهان، تاکنون مستقیماً مشاهده نشده است. مطالعه‌ای جدید در The European Physical Journal C فرضیه‌ای جذاب را مطرح می‌کند: ماده تاریک می‌تواند با ذراتی که در بُعد پنجمی پیچ‌خورده حرکت می‌کنند، در ارتباط باشد.

این نظریه بر پایه‌ی مدل «بُعد اضافی پیچ‌خورده» (warped extra dimension : WED) بنا شده که اولین بار در سال ۱۹۹۹ ارائه شد. پژوهشگران اسپانیایی و آلمانی این مفهوم را گسترش داده و پیشنهاد می‌کنند که فرمیون‌ها – ذرات زیراتمی مانند الکترون‌ها و کوارک‌ها – می‌توانند با این بُعد اضافی برهم‌کنش داشته باشند. این رویکرد جدید نه‌تنها توضیحی احتمالی برای ماده تاریک ارائه می‌دهد، بلکه به حل برخی دیگر از ابهامات مدل استاندارد فیزیک نیز کمک می‌کند.

فرمیون‌ها و بُعد پنجم: چه نقلی دارند؟

در مرکز این نظریه، این ایده قرار دارد که فرمیون‌ها می‌توانند از دریچه‌ای به بُعد پنجم پیچ‌خورده وارد شوند و چیزی را ایجاد کنند که پژوهشگران آن را «ماده تاریک فرمیونی» می‌نامند. این ذرات می‌توانند جرم خود را به این بُعد اضافی منتقل کنند و بقایای ماده تاریک را تشکیل دهند که خارج از محدوده جهان قابل مشاهده ما وجود دارند.

پژوهشگران تأکید می‌کنند که مدل استاندارد فیزیک، کاندیدای مناسبی برای ماده تاریک ندارد. این محدودیت نشان می‌دهد که برای توضیح پدیده‌های توجیه‌نشده – مانند اینکه چرا ماده تاریک با ذرات معمولی برهم‌کنش ندارد یا رفتار آنها را مختل نمی‌کند – به «فیزیک جدید» نیاز داریم.

این مطالعه با معرفی مفهوم «بخش تاریک» پنج‌بعدی، راهی نو برای حل این ناسازگاری‌ها ارائه می‌دهد. جرم زیاد فرمیون‌ها، که در این فضای پیچ‌خورده ظاهر می‌شوند، می‌تواند کلید درک خواص منحصر به فرد ماده تاریک باشد.

چرا ماده تاریک همچنان گریزان است؟

یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در مطالعه ماده تاریک، نامرئی بودن آن است. برخلاف ماده معمولی، ماده تاریک نور را نه جذب می‌کند و نه ساطع می‌کند، بنابراین با روش‌های معمول قابل تشخیص نیست. به همین دلیل، دانشمندان به شواهد غیرمستقیم – مانند اثرات گرانشی آن بر کهکشان‌ها و ساختارهای کیهانی – تکیه می‌کنند.

این نظریه جدید بیان می‌کند که مشاهده ماده تاریک فرمیونی در بُعد پنجم، نیازمند آشکارسازهای پیشرفته موج گرانشی است. این آشکارسازها، که به‌طور فزاینده‌ای در پژوهش‌های علمی استفاده می‌شوند، می‌توانند ردپاهای ظریف این ذرات را که در ابعاد مختلف سفر می‌کنند، شناسایی کنند.

فراتر از مدل استاندارد

پیامدهای این پژوهش فراتر از ماده تاریک است. مدل استاندارد فیزیک، با وجود موفقیت در توضیح بسیاری از جنبه‌های جهان، در پاسخ به برخی پرسش‌های اساسی ناتوان است. برای مثال، نمی‌تواند «مسئله سلسله مراتب» را به‌طور کامل توضیح دهد؛ این مسئله به این موضوع می‌پردازد که چرا بوزون هیگز، با توجه به مقیاس گرانش، بسیار سبک‌تر از حد انتظار است.

مدل WED با در نظر گرفتن بُعد پنجم، چارچوبی برای پرداختن به این مسائل بی‌پاسخ ارائه می‌دهد. فیزیک جدیدی را معرفی می‌کند که می‌تواند شکاف بین نظریه‌های موجود و پدیده‌های مشاهده‌شده را پر کند و راه را برای اکتشافات آینده هموار سازد.

گامی نزدیک‌تر به حل معما

اگرچه مفهوم بُعد پنجم ممکن است شبیه داستان‌های علمی-تخیلی به نظر برسد، اما راهی امیدوارکننده برای حل یکی از بزرگترین معماهای فیزیک ارائه می‌دهد. اگر این نظریه اثبات شود، می‌تواند درک ما از جهان و اجزای پنهان آن را دگرگون کند.

در حال حاضر، جستجو برای یافتن ماده تاریک فرمیونی ادامه دارد. با پیشرفت در تشخیص موج گرانشی و سایر فناوری‌ها، ممکن است پاسخ معمای ماده تاریک نزدیک‌تر از آنچه تصور می‌کنیم باشد. ایده‌ی ذراتی که از دریچه‌ای به بُعدی دیگر سفر می‌کنند، نه تنها جذاب، بلکه گامی جسورانه برای گشودن اسرار کیهان است.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: popular mechanics

به دنیای پیچیده زنجیره فکری پیشرفته (CoT)، یکی از روش‌های نوآورانه برای استدلال در مدل‌های زبانی بزرگ، وارد می‌شویم. در این بررسی، سیر تحول CoT را از مراحل ابتدایی استدلال گام به گام تا تکنیک‌های پیشرفته‌تر، شامل رمزگشایی و رویکردهای مبتنی بر درخت، دنبال می‌کنیم. همچنین یاد می‌گیریم چگونه این تکنیک‌ها می‌توانند دقت و عمق خروجی‌های مدل را بهبود بخشند.

درک زنجیره فکری (CoT)

زنجیره فکری (Chain of Thought : CoT) روشی برای استدلال است. این روش به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کمک می‌کند تا فرآیند فکری خود را آشکار کنند. CoT که در سال ۲۰۲۲ توسط دیپ‌مایند معرفی شد، مدل‌ها را قادر می‌سازد مسائل پیچیده را به گام‌های منطقی کوچک‌تر تقسیم کنند. این تقسیم‌بندی به دستیابی به پاسخ‌های دقیق‌تر منجر می‌شود. CoT با درخواست از مدل‌ها برای “فکر کردن گام به گام” از توانایی‌های استدلال ذاتی آنها بهره می‌برد. این بهره‌وری چه با رویکرد بدون نمونه (zero-shot) و چه با رویکرد کم‌نمونه (few-shot) امکان‌پذیر است.

به عنوان مثال، اضافه کردن عبارت “بیایید گام به گام فکر کنیم” به یک درخواست، می‌تواند عملکرد بسیاری از LLMها مانند ChatGPT و Claude و سایرین را به طور قابل توجهی بهبود دهد. از آن زمان، این رویکرد الهام‌بخش مجموعه‌ای از تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود و تطبیق CoT با کاربردهای مختلف شده است.

تکامل تکنیک‌های CoT

ساخت زنجیره‌های استدلال

در ابتدا، CoT بر مسیرهای استدلال خطی تمرکز داشت. در این روش، مدل از ابتدا تا انتها در یک رشته واحد روی مسئله کار می‌کرد. اما پیشرفت‌هایی مانند سیستم بنجامین کلیگر، CoT را به سطح جدیدی رسانده است. این سیستم، استدلال را به چندین زنجیره تکراری تقسیم می‌کند. در این سیستم‌ها، هر مرحله بر اساس مرحله قبلی ساخته می‌شود. این تکرار تا زمانی ادامه می‌یابد که مدل به پاسخ خود اطمینان پیدا کند.

برای مثال، در پاسخ به سوال “چند حرف R در کلمه Strawberry وجود دارد؟” این روش تضمین می‌کند که مدل قبل از نتیجه‌گیری، هر مرحله را با دقت بررسی کند. این رویکرد بهبود قابل توجهی در عملکرد، به ویژه با مدل‌های بزرگتر مانند Llama 3.1 70B، در وظایف ریاضی نشان داده است.

تنظیم دقیق برای استدلال

تنظیم دقیق مدل‌های کوچک‌تر روی مجموعه داده‌های CoT برای نزدیک کردن توانایی‌های استدلال آنها به مدل‌های بزرگتر، مورد بررسی قرار گرفته است. اگرچه این مسیر امیدوارکننده است، اما نتایج فعلی هنوز پیشرفت چشمگیری نسبت به مدل‌های پایه نشان نداده‌اند. مخازن متن‌باز حاوی مجموعه داده‌های CoT، منابع زیادی برای آزمایش فراهم می‌کنند. اما برای شکوفا شدن پتانسیل کامل تنظیم دقیق برای استدلال CoT، به مدل‌ها و مستندات بهتری نیاز داریم.

فراتر از درخواست: تکنیک‌های تولید پیشرفته

CoT اغلب به درخواست متکی است. اما روش‌های جایگزینی مانند استراتژی‌های رمزگشایی نیز وجود دارند. این روش‌ها می‌توانند خروجی‌های مدل را بدون نیاز به دستورالعمل‌های صریح بهینه کنند. این روش‌ها عبارتند از:

• رمزگشایی حریصانه (Greedy Decoding): این روش، مدل را مجبور می‌کند در هر مرحله محتمل‌ترین نشانه را انتخاب کند. این امر می‌تواند به پاسخ‌های قطعی‌تر منجر شود.
• نمونه‌گیری دما و Top-p: این پارامترها به ترتیب تصادفی بودن و تنوع انتخاب نشانه را کنترل می‌کنند. برای مثال، دماهای بالاتر خلاقیت را افزایش می‌دهند، اما ممکن است دقت را کاهش دهند. مقادیر پایین‌تر top-p، مجموعه نشانه‌ها را به کاندیداهای با احتمال بالا محدود می‌کنند.

رمزگشایی CoT

رمزگشایی CoT، نوآوری مهمی در روش‌های رمزگشایی است که توسط دیپ‌مایند معرفی شده است. این تکنیک، نمرات اطمینان داخلی مدل را در چندین مسیر استدلال ارزیابی می‌کند. با انتخاب مسیری با بالاترین امتیاز احتمال، رمزگشایی CoT دقیق‌ترین و مطمئن‌ترین پاسخ را ارائه می‌دهد. این روش نتایج بهتری نسبت به رویکردهای ساده‌تر مانند رمزگشایی حریصانه نشان داده است.

ظهور روش‌های مبتنی بر درخت

زنجیره فکری با خودسازگاری (CoT-SC)

CoT-SC چندین مسیر استدلال ایجاد می‌کند و سازگاری آنها را برای انتخاب قابل اعتمادترین پاسخ ارزیابی می‌کند. این رویکرد، بهبود ۱ تا ۸ درصدی را در وظایفی مانند استدلال حسابی نشان داده است.

درخت افکار (ToT)

ToT که توسط دانشگاه پرینستون و دیپ‌مایند در اواخر سال ۲۰۲۳ معرفی شد، رشته‌های استدلال را به صورت پویا در حین پیشرفت ارزیابی می‌کند. برخلاف CoT-SC که مسیرها را تنها پس از تکمیل ارزیابی می‌کند، ToT رشته‌های کم‌امیدکننده را در میانه راه حذف می‌کند و منابع محاسباتی را بر روی راه‌حل‌های عملی متمرکز می‌کند.

ToT را می‌توان با جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS) بهبود بخشید. MCTS، پس انتشار را برای اصلاح تصمیمات قبلی بر اساس اطلاعات جدید معرفی می‌کند. این ترکیب، امکان استدلال کارآمدتر و دقیق‌تر، به ویژه در حوزه‌های حساس که دقت بسیار مهم است، را فراهم می‌کند.

هزینه و کارایی در کاربردهای CoT

تکنیک‌های پیشرفته CoT دقت را بهبود می‌بخشند، اما هزینه‌های محاسباتی و تأخیر را نیز افزایش می‌دهند. برای مثال، برخی از روش‌ها به حداکثر هشت برابر قدرت پردازش بیشتر برای هر سوال نیاز دارند. این امر به هزینه‌های عملیاتی بالاتر برای برنامه‌هایی مانند خدمات مشتری یا تصمیم‌گیری سازمانی منجر می‌شود.

در چنین مواردی، تنظیم دقیق مدل‌ها برای گنجاندن مستقیم استدلال CoT می‌تواند هزینه‌ها را کاهش دهد، اگرچه این همچنان یک حوزه تحقیقاتی فعال است. ایجاد تعادل بین دقت و کارایی، کلید تعیین زمان و نحوه استقرار تکنیک‌های CoT است.

پیاده‌سازی عملی: رمزگشایی CoT

برای نشان دادن کاربرد عملی تکنیک‌های CoT، می‌توان یک سیستم رمزگشایی CoT را با استفاده از یک مدل متن‌باز مانند Llama 3.1 8B پیاده‌سازی کرد. این سیستم به صورت پویا پیچیدگی یک سوال را برای تعیین تعداد مسیرهای استدلال (k) مورد نیاز ارزیابی می‌کند. با استفاده از logits (نمرات اطمینان خام) و ایجاد چندین مسیر استدلال، سیستم مطمئن‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند.

فرآیند پیاده‌سازی شامل موارد زیر است:
1. راه‌اندازی مدل: دانلود و ذخیره وزن‌ها از Hugging Face برای دسترسی سریع.
2. تعریف پارامترها: پیکربندی تنظیمات رمزگشایی مانند مقادیر k و معیارهای ارزیابی.
3. توسعه API: ایجاد یک نقطه پایانی با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند Beam.Cloud برای ارائه مدل و مدیریت درخواست‌های کاربر.

نتیجه یک سیستم هوشمند است که می‌تواند پاسخ‌های دقیق با نمرات اطمینان ارائه دهد و پیچیدگی استدلال خود را بر اساس دشواری سوال تنظیم کند.

افکار نهایی

زنجیره فکری و انواع پیشرفته آن، نشان دهنده جهش بزرگی در قابلیت‌های LLM هستند. از استدلال گام به گام ساده گرفته تا روش‌های پیچیده مبتنی بر درخت، این تکنیک‌ها مدل‌ها را قادر می‌سازند تا با دقت بیشتری به مسائل پیچیده بپردازند. در حالی که چالش‌هایی مانند کارایی هزینه و مقیاس‌پذیری همچنان وجود دارد، CoT به عنوان پایه‌ای برای مهندسی درخواست و استراتژی‌های استدلال هوش مصنوعی در حال تکامل است.

با درک و پیاده‌سازی این چارچوب‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند امکانات جدیدی برای ساخت سیستم‌های هوشمند و انعطاف‌پذیر متناسب با کاربردهای مختلف ایجاد کنند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: towardsdatascience.com

پژوهشگران دانشگاه لینشوپینگ موفق شده‌اند ارتباط نظری بین مکانیک کوانتومی و نظریه اطلاعات را به‌صورت تجربی تأیید کنند. این کشف علمی، اصل مکملیت را با مفهوم عدم قطعیت آنتروپیک پیوند داده و موجب تحولی در درک ما از دوگانگی موج-ذره شده است. این پیشرفت همچنین راه را برای بهبود ارتباطات کوانتومی، رمزنگاری و محاسبات کوانتومی هموار می‌کند.

انقلابی در فهم ما از دوگانگی موج-ذره

پژوهشگران دانشگاه لینشوپینگ، به همراه همکارانی از لهستان و شیلی، اعتبار تجربی یک نظریه ده ساله را نشان داده‌اند. این نظریه، اصل مکملیت مکانیک کوانتومی را با عدم قطعیت آنتروپیک نظریه اطلاعات مرتبط می‌کند. این پژوهش که در Science Advances منتشر شده، فهم ما از مکانیک کوانتومی را ژرف‌تر می‌کند. همچنین، پتانسیل بالایی برای فناوری‌های آینده در ارتباطات کوانتومی، رمزنگاری کوانتومی و مترولوژی کوانتومی دارد.

سفری تاریخی: از نیوتن تا کوانتوم

مفهوم دوگانگی موج-ذره قرن‌هاست که دانشمندان را شگفت‌زده کرده است. در قرن هفدهم، اسحاق نیوتن بیان کرد که نور از ذرات تشکیل شده است. در همان زمان، دانشمندان دیگر بر این باور بودند که نور مانند موج رفتار می‌کند. نیوتن در نهایت پیشنهاد داد که نور ممکن است هر دو ویژگی را داشته باشد، هرچند شواهد قطعی نداشت.

در قرن نوزدهم، آزمایش‌ها ویژگی‌های موجی نور را نشان دادند و ظاهراً به این بحث خاتمه دادند. اما در اوایل قرن بیستم، این دیدگاه تغییر کرد. ماکس پلانک و آلبرت انیشتین نظریه موجی بودن نور را به چالش کشیدند. آنها پیشنهاد کردند که نور ویژگی‌های ذره‌ای نیز دارد. در دهه ۱۹۲۰، آرتور کامپتون شواهدی از انرژی جنبشی نور – یک ویژگی کلاسیک ذره – ارائه داد. این یافته، مفهوم وجود نور هم به صورت موج و هم به صورت ذره را تثبیت کرد. این دوگانگی فراتر از نور است و شامل الکترون‌ها و سایر ذرات بنیادی نیز می‌شود.

اصل مکملیت و عدم قطعیت آنتروپیک

یکی از چالش‌های اصلی در مکانیک کوانتومی، عدم امکان مشاهده همزمان ویژگی‌های موج و ذره در یک فوتون است. این محدودیت توسط اصل مکملیت نیلز بور توضیح داده می‌شود. این اصل در اواسط دهه ۱۹۲۰ معرفی شد. بر اساس این اصل، ترکیب مشاهده شده از ویژگی‌های موج و ذره، صرف‌نظر از روش اندازه‌گیری، ثابت می‌ماند.

در سال ۲۰۱۴، پژوهشگران سنگاپوری به صورت ریاضی اصل مکملیت را با عدم قطعیت آنتروپیک مرتبط کردند. عدم قطعیت آنتروپیک معیاری از اطلاعات ناشناخته در یک سیستم کوانتومی است. آنها نشان دادند که هر ویژگی موج یا ذره اندازه‌گیری نشده سیستم کوانتومی، حداقل یک بیت اطلاعات ناشناخته دارد.

تأیید تجربی در دانشگاه لینشوپینگ

با تکیه بر این بنیان نظری، پژوهشگران دانشگاه لینشوپینگ آزمایشی طراحی کردند تا یافته‌های تیم سنگاپوری را تأیید کنند. در این آزمایش از فوتون‌هایی با تکانه زاویه‌ای مداری – یک حرکت دایره‌ای – استفاده شد. این روش با حرکت نوسانی سنتی متفاوت است. این انتخاب، کاربردی بودن آزمایش را برای آینده افزایش می‌دهد، زیرا تکانه زاویه‌ای مداری می‌تواند اطلاعات بیشتری را رمزگذاری کند.

این آزمایش از یک تداخل‌سنج استفاده کرد. تداخل‌سنج دستگاهی است که معمولاً در تحقیقات کوانتومی استفاده می‌شود. فوتون‌ها به سمت یک تقسیم‌کننده پرتو کریستالی هدایت شدند. این تقسیم‌کننده، مسیر فوتون‌ها را به دو مسیر جداگانه تقسیم می‌کرد. سپس این مسیرها در یک تقسیم‌کننده پرتو دوم منعکس و دوباره ترکیب شدند. در آنجا، اندازه‌گیری‌ها مشخص می‌کردند که آیا فوتون‌ها به صورت موج، ذره یا ترکیبی از هر دو رفتار می‌کنند.

نکته متمایزکننده این آزمایش، توانایی پژوهشگران در قرار دادن جزئی تقسیم‌کننده پرتو دوم در مسیر فوتون بود. این تنظیم خاص به آنها اجازه می‌داد تا ویژگی‌های موج و ذره را همزمان اندازه‌گیری کنند.

پیامدهایی برای فناوری کوانتومی

یافته‌های این پژوهش پیامدهای گسترده‌ای دارد:

• ارتباطات کوانتومی: این تنظیمات تجربی می‌تواند برای توزیع ایمن کلیدهای رمزگذاری استفاده شود. این امر، جنبه مهمی از رمزنگاری کوانتومی است.
• مترولوژی کوانتومی: با استفاده از اصول نشان داده شده در آزمایش، می‌توان به دقت بیشتری در سیستم‌های اندازه‌گیری دست یافت.
• تحقیقات بنیادی: فراتر از کاربردهای عملی، این آزمایش راه‌های جدیدی را برای کاوش در ماهیت بنیادی مکانیک کوانتومی باز می‌کند.

گیلمهر بی خاویر، پژوهشگر دانشگاه لینشوپینگ، توضیح می‌دهد: “این آزمایش راهی مستقیم برای مشاهده رفتار مکانیکی کوانتومی پایه است. در حالی که نمی‌توانیم به طور کامل آنچه را که در داخل آزمایش اتفاق می‌افتد تصور کنیم، پیامدهای آن برای کاربردهای عملی هم جذاب و هم عمیق است.”

نگاهی به آینده

این تیم در حال برنامه‌ریزی آزمایش‌های بعدی است. آنها می‌خواهند چگونگی رفتار فوتون‌ها هنگام تنظیمات کریستال دوم، لحظاتی قبل از رسیدن به آن را بررسی کنند. این می‌تواند کاربرد این تنظیمات را در ارتباطات ایمن و توزیع کلید رمزگذاری بیشتر تأیید کند. دنیل اشپیگل-لکسنه، دانشجوی دکترای درگیر در این پروژه، می‌گوید: “کاربردهای بالقوه این تنظیمات تجربی در فناوری‌های کوانتومی بسیار هیجان‌انگیز است.”

نتیجه‌گیری

آزمایش پیشگامانه دانشگاه لینشوپینگ، دهه‌ها پژوهش نظری و تجربی را به هم پیوند می‌دهد. این آزمایش، بینش‌های جدیدی را در مورد یکی از گیج‌کننده‌ترین پدیده‌های مکانیک کوانتومی، یعنی دوگانگی موج-ذره، ارائه می‌دهد. این پژوهش با ادغام اصول مکانیک کوانتومی با نظریه اطلاعات، فهم ما از دنیای کوانتوم را ژرف‌تر می‌کند. همچنین، زمینه را برای پیشرفت‌های متحول‌کننده در فناوری و علم فراهم می‌کند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: scitechdaily

تراشه‌ی کوانتومی انقلابی گوگل، Willow، می‌تواند تحولی بزرگ در رمزنگاری کوانتومی ایجاد کند. این پیشرفت، سرعت و دقت محاسباتی را به سطحی بی‌سابقه می‌رساند و چالش‌های تازه‌ای را برای امنیت ارزهای دیجیتال به همراه دارد. با اینکه این فناوری هنوز سال‌ها تا کاربرد عملی فاصله دارد، تأثیر بالقوه‌ی آن بر توسعه‌ی راه‌حل‌های مقاوم در برابر کوانتوم بسیار چشمگیر است.

جهشی انقلابی: تراشه‌ی کوانتومی Willow گوگل

معرفی تراشه‌ی محاسبات کوانتومی جدید گوگل، Willow، لحظه‌ای مهم در نوآوری فناوری است. Willow با بهبود قابل توجه سرعت محاسبات و کاهش نرخ خطا، نشانگر پیشرفتی بزرگ در مسیر عملی کردن محاسبات کوانتومی برای کاربردهای دنیای واقعی است. این پیشرفت، به ویژه برای صنایعی که به الگوریتم‌های پیچیده‌ی رمزنگاری متکی هستند، مانند ارزهای دیجیتال، جذابیت خاصی دارد.

محاسبات کوانتومی بر پایه‌ی کیوبیت‌ها عمل می‌کند. کیوبیت‌ها به پردازنده‌ها اجازه می‌دهند تا چندین محاسبه را همزمان انجام دهند. این قابلیت، به رایانه‌های کوانتومی برتری نسبت به سیستم‌های کلاسیک می‌دهد. سیستم‌های کلاسیک باید مسائل را به صورت متوالی حل کنند. دقت و کارایی بهبود یافته‌ی Willow، آن را از تراشه‌های کوانتومی قبلی متمایز می‌کند. این ویژگی، Willow را به عاملی بالقوه برای تغییر زمینه‌های مختلف، از جمله رمزنگاری، تبدیل می‌کند.

نحوه‌ی عملکرد Willow و پیامدهای آن برای رمزنگاری

برای درک نوآوری Willow، قیاس ساده‌ای را که تیم هالبیک، استراتژیست فناوری در DigiCert ارائه داده است، در نظر بگیرید. او محاسبات کلاسیک را به پیمایش یک هزارتو در هر بار یک مسیر، تشبیه می‌کند. در مقابل، محاسبات کوانتومی تمام مسیرهای ممکن را به طور همزمان بررسی می‌کند. این توانایی، سیستم‌های کوانتومی را قادر می‌سازد تا مسائل را به طور نمایی سریع‌تر از سیستم‌های کلاسیک حل کنند.

برای ارزهای دیجیتالی مانند بیت‌کوین، این مزیت کوانتومی نگرانی‌هایی ایجاد می‌کند. ارزهای دیجیتال برای ایمن‌سازی تراکنش‌ها و محافظت از داده‌های کاربر، به الگوریتم‌های رمزنگاری متکی هستند. اگر رایانه‌های کوانتومی به اندازه‌ی کافی قدرتمند شوند، از نظر تئوری می‌توانند این الگوریتم‌ها را رمزگشایی کنند. این امر، امنیت سیستم‌های بلاک چین را به خطر می‌اندازد. با این حال، کارشناسان تأکید می‌کنند که چنین سناریویی هنوز دور از واقعیت است.

محدودیت‌های فعلی محاسبات کوانتومی

با وجود پیشرفت‌های Willow، رایانه‌های کوانتومی هنوز در مراحل ابتدایی خود هستند. کیوبیت‌ها، اجزای اصلی محاسبات کوانتومی، به طور بدنامی ناپایدار و مستعد خطا هستند. Willow برخی از این مشکلات را از طریق قابلیت‌های بهبود یافته‌ی تصحیح خطا برطرف می‌کند. اما هنوز از یک سیستم کاملاً قابل اعتماد فاصله دارد.

به گفته‌ی هالبیک، رایانه‌های کوانتومی عملی که قادر به شکستن الگوریتم‌های رمزنگاری مدرن باشند، حداقل یک دهه با ما فاصله دارند. پیش‌بینی‌های فعلی تخمین می‌زنند که توسعه‌ی چنین سیستم‌هایی به میلیون‌ها کیوبیت نیاز دارد. در حالی که پردازنده‌های کوانتومی امروزی، مانند Willow، در مقیاس حدود ۱۰۰ کیوبیت کار می‌کنند.

فرصت ده ساله‌ی صنعت ارزهای دیجیتال

گوگل در مورد محدودیت‌های Willow در زمینه‌ی امنیت ارزهای دیجیتال شفاف بوده است. سخنگوی این شرکت تأیید کرده است که Willow نمی‌تواند سیستم‌های رمزنگاری مدرن را بشکند. همچنین رایانه‌های کوانتومی که قادر به انجام چنین کارهایی باشند، بعید است که تا ۱۰ تا ۱۵ سال دیگر ظاهر شوند.

حتی اگر Willow بتواند محاسبات خاصی را به طور قابل توجهی سرعت بخشد، کارشناسانی مانند پارک فایرباخ معتقدند که شکستن استانداردهای رمزنگاری امروزی هنوز زمان بسیار زیادی – حتی بیشتر از عمر جهان – طول می‌کشد. این بازه‌ی زمانی طولانی به صنعت ارزهای دیجیتال فرصتی حیاتی برای آماده شدن در برابر تهدیدات بالقوه‌ی کوانتومی می‌دهد.

آمادگی برای آینده‌ای مقاوم در برابر کوانتوم

صنعت ارزهای دیجیتال از قبل شروع به توسعه‌ی الگوریتم‌های رمزنگاری «مقاوم در برابر کوانتوم» کرده است. این کار برای مقابله با ظهور نهایی محاسبات کوانتومی انجام می‌شود. مؤسسه‌ی ملی استاندارد و فناوری (NIST) چندین الگوریتم مقاوم در برابر کوانتوم منتشر کرده است. این الگوریتم‌ها برای مقاومت در برابر حملات از سیستم‌های کلاسیک و کوانتومی طراحی شده‌اند.

گوگل و سایر رهبران فناوری با آزمایش الگوریتم‌های مقاوم در برابر کوانتوم، به طور فعال از این تلاش‌ها حمایت می‌کنند. هدف این ابتکارات، ایجاد روش‌های رمزگذاری مبتنی بر مسائلی ریاضی است که حل آنها برای رایانه‌های کوانتومی دشوار است. همانطور که هالبیک اشاره می‌کند، در حالی که سیستم‌های کوانتومی در شکستن الگوریتم‌های رمزنگاری سنتی برتری دارند، در برابر چالش‌های ریاضی جایگزین، کمتر مؤثر هستند.

فراتر از ارزهای دیجیتال: تأثیر گسترده‌تر محاسبات کوانتومی

در حالی که بخش زیادی از بحث‌های فعلی بر پیامدهای محاسبات کوانتومی برای ارزهای دیجیتال متمرکز است، کاربردهای بالقوه‌ی آن بسیار فراتر از امور مالی دیجیتال است. تقی رضا، استادیار دانشگاه ماساچوست امهرست، آینده‌ای را پیش‌بینی می‌کند که در آن پیشرفت‌های کوانتومی، صنایعی مانند هوش مصنوعی، مراقبت‌های بهداشتی، انرژی و امنیت سایبری را متحول خواهد کرد.

به عنوان مثال، محاسبات کوانتومی می‌تواند روش‌های رمزگذاری فوق‌العاده ایمن را فعال کند. همچنین می‌تواند پیشرفت‌ها را در کشف دارو، مدل‌سازی آب و هوا و یادگیری ماشین تسریع کند. جرمی آلایر، مدیر عامل شرکت ارز دیجیتال Circle، ماهیت دوگانه‌ی محاسبات کوانتومی را هم به عنوان یک خطر و هم به عنوان یک فرصت برجسته می‌کند. او پیش‌بینی می‌کند که این فناوری نه تنها سیستم‌های رمزنگاری موجود را به چالش می‌کشد، بلکه نوآوری را در ایجاد اقدامات امنیتی قوی‌تر نیز هدایت می‌کند.

مسیر پیش رو

تراشه‌ی Willow گوگل، پتانسیل عظیم محاسبات کوانتومی را برجسته می‌کند. در عین حال، بر نیاز به اقدامات پیشگیرانه برای رسیدگی به چالش‌های آن تأکید می‌کند. اگرچه ارزهای دیجیتال در حال حاضر ایمن هستند، اما این صنعت باید به توسعه‌ی راه‌حل‌های مقاوم در برابر کوانتوم برای حفاظت از آینده‌ی خود ادامه دهد.

با تکامل فناوری، تأثیر گسترده‌تر محاسبات کوانتومی احتمالاً بخش‌های متعددی را، از امنیت داده‌ها گرفته تا تحقیقات علمی، دوباره تعریف خواهد کرد. نکته‌ی اصلی واضح است: در حالی که محاسبات کوانتومی خطرات نظری ایجاد می‌کند، فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را برای نوآوری و بهبود زیرساخت دیجیتال ما نیز ارائه می‌دهد.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: cnbc

مدل جدید استدلالی OpenAI o3 نه تنها به نتایج بی‌سابقه‌ای در آزمون ARC-AGI-1 دست یافته است، بلکه با ترکیب پردازش‌های شناختی «سریع» و «کند»، می‌تواند الگوی توسعه‌ی هوش مصنوعی را دگرگون کند. با این حال، چالش‌هایی مانند هزینه، مدیریت خطا و مقیاس‌پذیری همچنان نیازمند توجه ویژه هستند.

معرفی مدل o3 توسط شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI)، شور و شوق و کنجکاوی زیادی را در میان متخصصان هوش مصنوعی برانگیخته است. این مدل که جایگزین مدل o1 شده، پیشرفت چشمگیری در توانایی‌های استدلالی از خود نشان می‌دهد و فرضیات پیشین در مورد محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر را به چالش می‌کشد. در این مقاله، به بررسی دستاوردهای شگفت‌انگیز o3، ارتباط آن با سیستم‌های شناختی انسان، و تأثیر آن بر آینده‌ی هوش مصنوعی می‌پردازیم.

موفقیت در استدلال

مدل o3 شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI) استاندارد جدیدی را در انجام وظایف استدلالی، به‌ویژه با عملکرد خود در آزمون ARC-AGI-1، ارائه داده است. این آزمون، به‌طور خاص برای سنجش هوش عمومی مصنوعی طراحی شده و بسیار دشوار است. در حالی که o1 به امتیاز متوسط ۳۲٪ رسیده بود، o3 امتیاز چشمگیر ۸۸٪ را کسب کرده است. این پیشرفت باورنکردنی، با توجه به تردیدهای موجود در مورد توانایی مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای موفقیت در چنین آزمون‌هایی، بسیار قابل توجه است.

طراحان چالش ARC که جایزه‌ی ۱ میلیون دلاری برای عبور از آزمون خود تعیین کرده بودند، در ابتدا تحت تأثیر o1 قرار نگرفته بودند. اما عرضه‌ی o3 کاملاً نظر آن‌ها را تغییر داد. شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI) در وبلاگ خود از عباراتی مانند «شگفت‌انگیز»، «بدیع» و «دستاوردی بزرگ» برای توصیف توانایی‌های این مدل استفاده کرده است. با وجود این موفقیت، هزینه‌ی زیادی برای آن صرف شده است: کسب امتیاز ۷۶٪ تقریباً ۹۰۰۰ دلار منابع محاسباتی نیاز داشته و کسب امتیاز ۸۸٪، بر اساس اطلاعات اوپن‌ای‌آی (OpenAI)، احتمالاً حدود ۱.۵ میلیون دلار هزینه محاسباتی در پی داشته است.

شباهت با شناخت انسان

مدل o3 ما را به مقایسه‌ی آن با فرآیندهای شناختی انسان، به‌ویژه آنچه در کتاب معروف «تفکر، سریع و کند» نوشته‌ی دنیل کانمن آمده، تشویق می‌کند. کانمن دو سیستم تفکر را معرفی می‌کند:

• سیستم ۱ (سریع): تفکری خودکار، بی‌دردسر، و بر اساس تداعی.
• سیستم ۲ (کند): استدلالی سنجیده، منطقی، و نیازمند تلاش.

این دو سیستم با همکاری یکدیگر، تصمیم‌گیری انسان را شکل می‌دهند. برای مثال، خواندن با صدای بلند ممکن است آسان به نظر برسد (سیستم ۱)، اما درک عمیق و تحلیل مطالب نیازمند تمرکز و انرژی است (سیستم ۲).

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT عمدتاً در حالت «سریع» عمل می‌کنند و وظایف را بدون توقف برای استدلال عمیق‌تر، به صورت پیوسته پردازش می‌کنند. این رویکرد محدودیت‌هایی دارد، مانند تایپ کردن بدون استفاده از دکمه‌ی پاک کردن – چالشی که اندرو نگ، متخصص هوش مصنوعی، به آن اشاره کرده است. اما مدل‌هایی مانند o1 و مدل‌های مشابه (مانند Deepseek R1، QwQ، Gemini 2.0) حالت «کند» را معرفی کرده‌اند که به آن‌ها اجازه می‌دهد مکث کنند و به استدلال سنجیده‌تری بپردازند.

انقلاب مدل کند

ظهور مدل‌های استدلال کند می‌تواند روند اصلی بعدی در توسعه‌ی هوش مصنوعی باشد. ترکیب نقاط قوت سیستم‌های سریع و کند، امکان حل مسئله با دقت و کارایی بیشتر را فراهم می‌کند. برای مثال:

• سیستم‌های سریع: مناسب برای شناسایی سریع و واکنش فوری.
• سیستم‌های کند: مناسب برای برنامه‌ریزی، ارزیابی، و استدلال پیچیده.

نمونه‌ای از این رویکرد دو سیستمی در دستیار کدنویسی Aider AI دیده می‌شود. با استفاده از QwQ به عنوان «معمار» و Qwen 2.5 به عنوان «کدنویس»، Aider AI از طریق فرآیند دو مرحله‌ای «معمار-کد» به عملکرد کدنویسی بهتری دست می‌یابد. این روش مشارکتی نشان‌دهنده‌ی چگونگی تعادل انسان بین شهود و تفکر است.

چالش‌های پیش رو

با وجود امیدبخش بودن، مدل o3 و سیستم‌های مشابه با چندین مانع روبرو هستند:

• خطر تولید اطلاعات نادرست: هنوز مشخص نیست که این مدل‌ها چقدر می‌توانند نادرستی‌ها و خروجی‌های اشتباه را مدیریت کنند.
• محدودیت‌های پنجره‌ی متن: مدل‌های فعلی در نگهداری و پردازش همزمان حجم زیادی از اطلاعات مشکل دارند.
• هزینه‌ی بالا: هزینه‌ی محاسباتی مدل‌های کند، مانعی بزرگ برای گسترش و کاربرد عملی آن‌هاست.
• کاربرد عملی: در حالی که مدل‌های کند در آزمون‌های خاص موفق هستند، هنوز قادر به مدیریت مستقل پروژه‌های بزرگ یا شبیه‌سازی کارآموزان انسانی نیستند.
• پارادوکس موراوک: خودکارسازی وظایفی که نیازمند قضاوت دقیق یا مهارت‌های حرکتی اولیه هستند، همچنان برای سیستم‌های هوش مصنوعی چالش‌برانگیز است.

نگاهی به آینده: تلاقی سرعت و دقت

ترکیب فرآیندهای شناختی سریع و کند در هوش مصنوعی می‌تواند روش ما در یادگیری ماشین و وظایف استدلالی را دگرگون کند. با پیوند این سیستم‌ها، ممکن است امکانات جدیدی در زمینه‌هایی مانند برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری، و حل خلاقانه‌ی مسئله ایجاد شود. با وجود چالش‌ها، این تغییر الگو، چشم‌اندازی از توسعه‌ی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ را نشان می‌دهد: یکپارچگی هماهنگ عمل سریع و تفکر سنجیده.

اینکه آیا مدل‌هایی مانند o3 می‌توانند بر محدودیت‌های فعلی خود غلبه کنند و به‌طور گسترده مورد استفاده قرار گیرند، هنوز مشخص نیست. با این حال، پتانسیل آن‌ها برای تغییر چشم‌انداز هوش مصنوعی غیرقابل انکار است.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: dev community