استنفورد و گارتنر پیش بینی می كنند دوران وعده های بزرگ در مورد هوش مصنوعی تمام شد! به گزارش گروه هوش مصنوعی، بعد از دو سال هیجان و وعده های بلندپروازانه، هوش مصنوعی در آستانهی بزرگ ترین تحول خود قرار دارد؛ عبور از مرحلهی آزمایشی به استقرار حقیقی. مؤسسات معتبر جهانی، از استنفورد و گارتنر تا مک کینزی، در تحلیل بیشتر از 2000 پیشبینی علمی به این نتیجه رسیده اند که سال 2026 برای این فناوری، سال اثبات است، نه وعده. به گزارش گروه هوش مصنوعی به نقل از ایسنا، ماه گذشته در یکی از نشست های تخصصی هوش مصنوعی دانشگاه استنفورد، یکی از محققان ارشد جمله ای بیان کرد که چارچوب تحولات آینده این حوزه را به خوبی نشان می دهد: «دو سال قبل را صرف پرسیدن این سؤال کردیم که هوش مصنوعی چه کارهایی می تواند انجام دهد. در سال ۲۰۲۶، بالاخره زمان آن رسیده است که اندازه گیری نماییم این فناوری واقعا چه نتایجی عرضه می کند.» این تغییر رویکرد، از امکان سنجی به نتیجه سنجی، دقیقا همان محور اصلی است که تمامی مؤسسات پژوهشی معتبر در پیشبینی های خود بر آن تاکید دارند. این گزارش بر مبنای تحلیل بیشتر از ۲۰۰۰ پیشبینی علمی از مؤسسات تحقیقاتی پیشرو جهان تهیه شده است و تصویر جامعی از مسیر واقعی تحول هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۶ عرضه می کند.پایان رویای AGI: چرخش نگاه صنعت گری مارکوس، محقق برجسته هوش مصنوعی و یکی از منتقدان سرشناس این صنعت، اخیراً اظهار نظری کرد که ماه ها پیش بحث برانگیز بود اما حال به اجماعی علمی نزدیک شده است: دستیافتن به هوش مصنوعی عمومی (AGI) در سالیان ۲۰۲۶ یا ۲۰۲۷ محقق نخواهد شد. این تغییر دیدگاه تنها محدود به مارکوس نیست. چهره های تأثیرگذاری همچون ایلیا ساتسکور و ریچارد ساتن که اسامی آنها در تاریخ توسعه ی هوش مصنوعی جایگاه ویژه ای دارد نیز به صراحت درباره ی محدودیت های مسیر فعلی ابراز نگرانی کرده اند. این تحول در نگرش، نشان دهنده ی بلوغ فکری صنعت است. حوزه ی هوش مصنوعی درحال گذار از فاز «چه اتفاقی ممکن است» به «چه راهکاری عملی است» قرار دارد، و تجربه نشان داده که پیشرفت های پایدار در همین مسیر واقع گرایانه شکل می گیرند.جهش ۴۰ درصدی در ظهور عامل های هوش مصنوعی یکی از مهم ترین پیشبینی های گارتنر (موسسه تحقیقاتی که پیشبینی های آن به طور معمول با دقت بالایی محقق می شوند) نشان میدهد که تا انتهای سال ۲۰۲۶، ۴۰ درصد از نرم افزارهای سازمانی از عامل های هوش مصنوعی تخصصی بهره خواهند برد. این رقم در سال ۲۰۲۵ کمتر از ۵ درصد بوده است. این آمار نشان دهنده ی یک تحول بنیادین است، نه فقط رشد تدریجی. طرز کارکرد سازمان ها درحال تعریف مجدد شدن است. تمایز میان دو مفهوم دستیار و عامل هوش مصنوعی از اهمیت راهبردی برخوردار است: دستیار هوش مصنوعی در انتظار دریافت دستور از کاربر است و سپس به انجام وظیفه مشخص شده می پردازد. عامل هوش مصنوعی توانایی تصمیم گیری مستقل، تعامل با سایر سیستم ها، انجام کامل گردش کار، و ارایه نتایج غائی را دارد. تحقیقات PwC این روند را تأیید می کند. مطالعات این موسسه با شرکتهای فورچون ۵۰۰ نشان میدهد که پیاده سازی های موفق هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۶ دارای خاصیت های مشترکی هستند: مراکز هماهنگ کننده متمرکز، چارچوب های قابل استفاده مجدد، و معیارهای دقیق برای سنجش بازگشت سرمایه. بدین جهت است که دوران پروژه های آزمایشی بدون نتیجه ملموس به پایان رسیده است.تحول ۱۵ تریلیون دلاری در تجارت B2B گارتنر پیشبینی می کند که تا سال ۲۰۲۸، ۹۰ درصد از معاملات تجاری بین شرکتها (B2B) توسط عامل های هوش مصنوعی واسطه گری خواهد شد. این بدان معناست که بیشتر از ۱۵ تریلیون دلار از هزینه های تجاری از راه سیستم های خودکار جریان خواهد یافت. نتایج این تحول گسترده شامل موارد زیر است: - بهینه سازی موتورهای جستجو (SEO) بشکل سنتی کارآمدی خویش را از دست خواهد داد - توضیحات محصولات باید برای خوانش ماشینی طراحی شوند، نه فقط برای مخاطب انسانی - فرایند تدارکات بسمت تعاملات ماشین به ماشین تغییر خواهد کرد این تحول نیازمند «بهینه سازی برای عامل های هوش مصنوعی» است؛ پارادایمی کاملا جدید که شرکتهای فعال در عرصه B2B باید از همین حال به آن توجه داشته باشند.چالش امنیتی و قانونی یکی از جدی ترین هشدارهای گارتنر مربوط به مسایل ایمنی و قانونی می باشد. این موسسه پیشبینی می کند که تا انتهای سال ۲۰۲۶، بیشتر از ۲۰۰۰ پرونده حقوقی در رابطه با خسارات ناشی از سیستم های هوش مصنوعی ثبت خواهد شد. این موارد شامل طیف وسیعی از حوادث است: - تشخیص های ناصحیح پزشکی با نتایج جدی - تصمیمات خطرناک خودرو های خودران - نقص های امنیتی با تبعات گسترده - لطمه های مالی ناشی از الگوریتم های معیوب قانون گذاران در سرتاسر جهان درحال تدوین مقررات سخت گیرانه هستند. چندین کشور درحال تصویب قوانینی هستند که نقص های سیستم های هوش مصنوعی را در زمره مسئولیت های محصول قرار می دهند. شرکت هایی که چارچوب مناسب حاکمیت و نظارت بر هوش مصنوعی ندارند، نه فقط با شکایت های مدنی، بلکه با پیگرد کیفری نیز روبرو خواهند شد.بحران مهارت های شناختی اریک برینجولفسون، مدیر لابراتوار اقتصاد دیجیتال دانشگاه استنفورد، در تحقیقات خود به یافته ای نگران کننده دست یافته است: کارکنان تازه کار در مشاغلی که در معرض هوش مصنوعی قرار دارند، حالا شرایط استخدامی و درآمدی ضعیف تری را تجربه می کنند. در این راستا، گارتنر پیشبینی می کند که تا سال ۲۰۲۶، ۵۰ درصد از سازمان های جهانی اجرای ارزیابی های مهارتی «بدون استفاده از هوش مصنوعی» را الزامی خواهند کرد. علت این امر چیست؟ مطالعات نشان می دهد که استفاده گسترده از ابزارهای هوش مصنوعی مولد موجب تضعیف مهارت های تفکر انتقادی شده است. تا سال ۲۰۲۷، ۷۵ درصد از فرآیندهای استخدام شامل ارزیابی توانایی های هوش مصنوعی خواهد بود، نه فقط برای سنجش مهارت استفاده از این ابزارها، بلکه برای تأیید توانایی تفکر مستقل بدون وابستگی به آنها.پارادوکس بهره وری محققان دانشگاه استنفورد انتظار دارند که در سال ۲۰۲۶ شاهد افزایش اعتراف شرکتها به این واقعیت باشیم که هوش مصنوعی افزایش بهره وری وعده داده شده را ارایه نداده است. به استثنای حوزه های خاصی همچون برنامه نویسی و مراکز ارتباط با مشتری، بازگشت سرمایه در خیلی از کاربردها هنوز به سطح مورد انتظار نرسیده است. این مشاهدات با گزارش های مدیران فناوری سازمان های متوسط هم خوانی دارد. پروژه های ناموفق هوش مصنوعی به تعداد قابل توجهی وجود دارند، و درسهای ارزشمندی از این تجربیات آموخته شده است. سؤال کلیدی برای سال ۲۰۲۶ این است: آیا سازمان ها این یافته ها را در استراتژی های خود لحاظ خواهند کرد، یا همان خطاها را تکرار خواهند نمود؟ همچنین، در صورتیکه توجه رسانه ها بسمت چت بات ها و ابزارهای مصرفی معطوف است، هوش مصنوعی درحال ایجاد تحولی عمیق در تحقیقات علمی است. جیمز لندی، مدیر مشترک موسسه هوش مصنوعی محور انسان دانشگاه استنفورد، به مفهوم جدیدی با عنوان «باستان شناسی شبکه های عصبی» اشاره می کند یعنی فهم نه فقط خروجی مدلهای هوش مصنوعی، بلکه فرآیندهای داخلی که به آن نتایج منجر می شوند. این رویکرد در عرصه های مختلف کاربرد دارد: - کشف دارو: شبیه سازی مولکولی مبتنی بر هوش مصنوعی مدت زمان آزمایش های بالینی را ۱۵ تا ۳۰ درصد می کاهد، که برپایه تحقیقات مک کینزی، ارزش اقتصادی قابل توجهی به وجود خواهد آورد. - علم مواد: مدل سازی کوانتومی و هوش مصنوعی امکان طراحی مواد جدید با خاصیت های مشخص را فراهم می آورد. - پیشبینی اقلیمی: مدلهای پیچیده آب وهوایی که بر روی زیرساخت بهینه شده با هوش مصنوعی اجرا می شوند، پیشبینی های دقیق تری برای سیاستگذاری ارایه می دهند. - فیزیک بنیادی: تشخیص الگوی مبتنی بر هوش مصنوعی در مجموعه داده های عظیم، پدیده هایی را شناسایی می کند که ممکنست از دید انسان پنهان بمانند.استقرار مدلهای زبانی کوچک تیم هوش مصنوعی شرکت AT&T پیشبینی هایی ارایه کرده که بر مبنای تجربیات عملی شکل گرفته اند: مدلهای زبانی کوچک و تنظیم شده برای کاربردهای خاص، استقرارهای سازمانی را در سال ۲۰۲۶ تسلط خواهند گرفت. این مدلها با چالش سنتی «سریع، ارزان، با کیفیت" مقابله می کنند و هر سه خاصیت را همزمان ارایه می دهند. آنها بر روی داده های متمرکز آموزش دیده، برای وظایف تخصصی طراحی شده، و از نظر سرعت و هزینه عملکرد بهتری نسبت به مدلهای عمومی دارند. مثال عملی از گزارش AT&T: یک چارچوب کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی توانست یک محصول داده را در ۲۰ دقیقه تولید کند؛ فرآیندی که به روش سنتی شش هفته طول می کشید. این خروجی نه یک نمونه اولیه، بلکه کدی باکیفیت تولید بود که تمامی معیارهای کیفیت، امنیت و انطباق را برآورده می کرد.داشبوردهای اقتصادی هوش مصنوعی تیم برینجولفسون در دانشگاه استنفورد درحال توسعه چیزی است که آنرا «داشبوردهای اقتصادی هوش مصنوعی» می نامند؛ سیستمی برای ردیابی بلادرنگ تأثیرات هوش مصنوعی در سطح وظایف و مشاغل. این ابزار نشان خواهد داد که هوش مصنوعی در کجا بهره وری را بیشتر می کند، در کجا کارگران را جابجا می کند، و در کجا نقش های جدید بوجود می آورد. پروژه تحقیقاتی «قناری های معدن زغال سنگ» که با شرکت ADP انجام شده، حالا تأثیرات بر کارکنان تازه کار را نشان میدهد. در سال ۲۰۲۶، این فاکتورها به شکل ماهانه بروزرسانی خواهند شد، نه با تأخیر چند ساله. برای اولین بار، داده های عینی و دقیق در اختیار خواهیم داشت، نه فقط روایتهای رقیب.راهبردهای پیشنهادی برای سازمان ها بر مبنای اجماع تحقیقاتی مؤسسات پیشرو، سازمان هایی که در سال ۲۰۲۶ با هوش مصنوعی کار می کنند باید این اصول را رعایت کنند: ۱. تمرکز بر نتایج قابل اندازه گیری: دوران سرمایه گذاری های اکتشافی در هوش مصنوعی پایان یافته است. هر دلار هزینه شده باید به نتایج کسب وکار قابل سنجش منجر شود. ۲. آمادگی برای چارچوب های قانونی: ادعاهای «مرگ توسط هوش مصنوعی» فرضی نیستند. چارچوب های حقوقی و الزامات انطباق درحال تشکیل هستند. ۳. سرمایه گذاری بر قابلیت های انسانی: سازمان های موفق آن هایی خواهند بود که از هوش مصنوعی برای تقویت قضاوت انسانی استفاده کنند، نه جایگزینی کامل آن. ۴. رویکرد سفارشی سازی: مدل های طراحی شده برای کاربردهای خاص اغلب عملکرد بهتری نسبت به مدلهای عمومی عظیم دارند. ۵. جدیت در حاکمیت هوش مصنوعی: تحقیقات IBM نشان میدهد که ۸۳ درصد از مدیران ارشد اجرایی، هوش مصنوعی را اولویت راهبردی می دانند. سازمان هایی که این جدیت را ندارند، در معرض خطر عقب ماندگی یا مواجهه با مسایل حقوقی قرار دارند. جان کلام این که پیام مؤسسات تحقیقاتی برجسته همچون استنفورد، گارتنر و مک کینزی این نیست که هوش مصنوعی درحال کند شدن است. پیام آنها این است که سال ۲۰۲۶ نقطه عطف گذار از مرحله آزمایشی به استقرار عملیاتی است؛ از پروژه های آزمایشی به تولید انبوه، از تبلیغات به ارزیابی دقیق، از وعده به اثبات. و این واقعیت هیجان انگیزتر از هر چرخه تبلیغاتی است برای اینکه در این مرحله است که خواهیم فهمید هوش مصنوعی واقعا چه توانایی هایی دارد. این گزارش بر مبنای مرور بیشتر از ده ها پیشبینی علمی و از منابعی تهیه شده که بعضی از آنها در ادامه می آید: Stanford Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI) – گزارش پیشبینی های ۲۰۲۶ Gartner، Inc. – گزارش پیشبینی های راهبردی برای ۲۰۲۶ و فراتر از آن McKinsey Global Institute – تحلیل وضعیت هوش مصنوعی و تأثیرات اقتصادی PricewaterhouseCoopers (PwC) – پیشبینی های کسب وکار هوش مصنوعی ۲۰۲۶ IBM Research – شاخص تحقیقات و تحلیل هوش مصنوعی "Gartner Top Strategic Predictions for 2026 and Beyond" "PwC AI Business Predictions 2026" "McKinsey State of AI Report 2025" "IBM X-Force Threat Intelligence Index 2025" "AT&T Innovation Report: Six AI Predictions for 2026" Visual Capitalist – "Prediction Consensus: What the Experts See Coming in 2026" Gary Marcus، "Six (or seven) predictions for AI 2026 from a Generative AI realist" (Substack) Axis Intelligence، "AI Predictions 2026: Stanford & Gartner Research Analysis" Journeybee، "The Top 14 AI Trends and Predictions to Watch in 2026" منبع: iagrp.ir 1404/10/08 08:56:00 5.0 / 5 9 تگها: آزمایش , آموزش , پژوهش , تبلیغات مطلب را می پسندید؟ (1) (0) تازه ترین مطالب مرتبط مرورگرهای هوش مصنوعی شاید در مقابل حملات تزریق پرامپت صدمه پذیر بمانند هوش مصنوعی، چشم نابینایان می شود سرمایه گذاری 19 میلیارد دلاری ژاپن روی هوش مصنوعی مصرف آب هوش مصنوعی از کل آب معدنی های جهان فراتر رفت نظرات بینندگان در مورد این مطلب لطفا شما هم در مورد این مطلب نظر دهید = ۲ بعلاوه ۱ نظر دادن