cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
شبه‌اندام مغزی
ایجاد مدل
استفاده از سلول‌های بنیادی پرتوان برای ایجاد شبه اندام‌های مغزی به پژوهشگران این اجازه را می‌دهد تا مکانیسم‌های تکوینی فعلی بافت عصبی و همین‌طور ریشه‌های بیماری‌ها نورولوژیک را به‌طور مختصر بیان کنند. شبه اندام‌های مغزی ابزارهای مناسبی جهت فهم پاتولوژی بیماری هستند. شبه اندام‌ها می‌توانند برای آزمایش‌هایی مورد استفاده قرار گیرند که مدل‌های in vitro فعلی قابلیت انجام آن را ندارند یا برای آن‌ها بیش از حد ساده می‌باشند و علاوه بر آن قابلیت انطباق بیشتری با انسان دارند تا موش یا سایر مدل‌های پستاندار. بر اساس تاریخ، پیشرفت‌ها اصلی که در رابطه با چگونگی کار مغز حاصل شده‌است ناشی از آسیب‌ها یا بیماری‌های عملکردی مغز بوده که منجر به فهم عملکرد نواحی مختلف مغز شده‌است. یک مدل in vitro مغز می‌تواند منجر به موج دیگری از فهم مغز انسان شود.
بیماری
می‌توان از شبه اندام‌ها برای بررسی مراحل حیاتی و اولیه تکوین مغز، بررسی داروها و به علت این که از سلول‌های زنده تشکیل شده‌اند می‌توان از آن‌ها برای مطالعه بیماران به طورت فردی کرد.
میکروسفالی
در یک مورد، پس از ایجاد یک شبه اندام از یک بیمار با میکروسفالی نشان داده شد که علت ایجاد علائم بیماری تکوین سریع مغز و در پی آن کاهش رشد آن می‌باشد. میکروسفالی یک نقص تکوینی می‌باشد که منجر به کاهش سایز مغز می‌شود و در نتیجه آن کاهش سایز سر اتفاق می‌افتد. میکروسفالی برای مدل‌های موشی مناسب نمی‌باشد زیراکه نمی‌توانند این شرایط را شبیه‌سازی کنند. به نظر می‌رسد فرم اولیه بیماری ناشی از یک جهش در ژن میکروسفالین باشد. ایجاد این بیماری در مدل‌های موشی سخت می‌باشد زیرا موش‌ها فاقد مراحل تکوینی بزرگ شدن قشر مغز می‌باشند. طبیعتاً بیماری ای را که این مرحله از تکوین را تحت تأثیر قرار می‌دهد نمی‌توان در مدلی که فاقد آن می‌باشد، بررسی کرد. برای استفاده از ارگانوییدهای مغزی در مدل کردن میکروسفالی در انسان، گروهی از محققین سلول‌های فیبروبلاست بیماران را گرفتند و آن‌ها را با استفاده از چهار فاکتور معروف، دستکاری کرده و به حالت پرتوان مجدداً بازگرداندند. این فاکتورها شامل: oct4,sox2,c-myc,klf4 می‌باشد. سلول‌های پرتوان جدید دوباره کشت داده شدند و به ارگانوییدهای مغزی طی فرایندی که در پایین توضیح داده شده آیت تبدیل شدند. ارگانوییدهای مغزی به دست آمده کاهش سلول‌های پروژنیتور و همین‌طور بافت‌های کوچک‌تری را از خود نشان دادند. بعلاوه بافت‌های به دست آمده از بیماران بافت‌های نورواپی تلیالی ساخته شده از پروژنیتور کمتر، کاهش سلول‌های بنیادی گلیال شعاعی و افزایش نورون‌ها را نشان دادند. این نتایج نشان دهنده این بود که ایجاد این بیماری، ناشی از تمایز زودرس سلول‌های بنیادی به نورون‌ها می‌باشد که منجر به نقص در سلول‌های گلیال شعاعی می‌شود.
بیماری آلزایمر
پاتولوژی بیماری آلزایمر هم با استفاده از این شبه اندام‌ها مدل شده‌است. سلول‌های بنیادی پرتوان افراد مبتلا برای ایجاد ارگانوییدها مورد استفاده قرار گرفت و با مدل‌های کنترل که از افراد سالم به دست آمده بود مقایسه شد. مشخص شد که در مدل‌های مبتلا ساختارهای مشابه پلاک‌های آمیلوئید بتا و نوروفیبریلاری تانگل‌ها که عامل ایجاد علائم بیماری می‌باشند ایجاد می‌شود. تلاش‌های قبلی برای مدل‌سازی این بیماری با دقت بالا موفق نبودند و داروهایی که بر اساس اثرگذاری بر مدل‌های پرکلینیکال مانند موش ایجاد شده بودند نیز تأثیری در کارآزمایی‌های بالینی انسان نداشتند.
اوتیسم
به‌طور مشابهی، از طریق مقایسه ارگانوییدهای مغزی سالم و غیر سالم مورد مطالعه قرار گرفته‌است. بررسی هر دو مدل نشان دهنده افزایش میزان بیان فاکتور رونویسی FOXG1 که منجر به افزایش تعداد نورون‌های گابائرژیک در مدل‌های مبتلا می‌شود، بود. اهمیت استفاده از این شبه اندام‌های مغزی، تقویت نظریه عدم تعادل نورون‌های تحریکی/مهاری در بیماری اوتیسم می‌باشد که اگر ثابت شود می‌تواند به پیدایش اهداف دارویی در درمان بیماری کمک‌کننده باشد.
ساخت ارگانوییدها
برای ایجاد یک شبه اندام، امبریوئید یا شبه جنینی (بافتی که برخی خصوصیات جنینی را حفظ کرده‌است) که از بافت عصبی ایجاد شده‌است مورد استفاده قرار می‌گیرد. جنین از سه لایه اندودرم، مزودرم و اکتودرم تشکیل می‌شود. هر کدام از این لایه‌ها بخش‌های مختلف بدن را می‌سازند. سیستم عصبی از اکتودرم ایجاد می‌شود (که سازنده اپی درم پوست و مینای دندان نیز می‌باشد). سلول‌های اکتودرمال در قطراتی از ژل گزاشته شده و در مایع حاوی مواد مغذی در یک بیورآکتور چرخشی که رشد سلول‌ها را پشتیبانی می‌کند گذاشته شدند. پس از ده روز ارگانویید نورون‌ها را ایجاد کرد. پس از ۳۰ روز نواحی ایجاد کرد که به بخش‌های خاصی از مغز شباهت داشتند. بدون حضور گردش خون به اندازه حدو ۴ میلی‌متر می‌رسند و می‌توانند تا یک سال یا بیشتر زنده بمانند. کل فرایند می‌تواند به پنج مرحله تقسیم شود. در ابتدا سلول‌های بنیادی پرتوان انسانی کشت داده می‌شوند. به آن‌ها اجازه داده می‌شود که یک امبریوئید بادی (ساختارهای کروی چند سلولی و پرتوان) ایجاد کنند. پس از آن کشت سلولی به سمت نورواکتودرم القا می‌شود. پس از آن نورواکتودرم در یک قطره ماتریژل رشد می‌کند. ماتریژل مواد غذایی مورد نیاز را فراهم می‌کند و نورواکتودرم شروع می‌کند به رشد و تکثیر. اما نبود ساختارهای عروقی اندازه و سایزی که شبه اندام می‌تواند رشد کند را محدود می‌سازد. این محدودیت اصلی در ساخت ارگانوییدها می‌باشد اما با این حال تکنیک‌های جدید مثل استفاده از بیورآکتورهای چرخشی میزان مواد غذایی بیشتری در اختیار سلول‌های درونی ارگانویید قرار می‌دهند. این مرحله یعنی آخرین مرحله پیشرفت اصلی در ایجاد ارگانوییدها می‌باشد. بیورآکتورهای چرخشی به‌طور افزاینده ای در کشت سلول‌ها و تکثیر بافت‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. رآکتور منجر به تسریع زمان دو برابر شدن سلول‌ها، افزایش تکثیر سلولی و افزایش اجزای ماتریکس خارج سلولی در مقایسه با سلول‌های کشت شده به صورت استاتیک می‌شود.
شکل: این فلوچارت نشان دهنده مراحل اییجاد یک شبه اندام مغزی می‌باشد که چند این فرایند به طول می‌انجامد و عامل محدودکننده اندازه آن عدم تغذیه سلول‌های داخلی می‌باشد. این تکنیک در ابتدا توسط مادالین لنکستر ارائه شد و تا به امروز دچار تغییراتی نیز شده‌است. روش‌های جدید تر این امکان را یه وجود آورده‌اند که بتوان ارگانوییدهای مغزی-عروقی را ایجاد کرد.
تمایز
نشان داده شده‌است که ارگانوییدهای مغزی که از طریق بیورآکتورهای چرخشی ایجاد می‌شوند، به بخش‌های مختلف بافت عصبی از جمله کاپ بینایی، هیپوکامپ، قسمت‌های شکمی تلنسفال و قشر خلفی مغز تمایز می‌یابند. سلول‌های بنیادی/پروژنیتور عصبی بسیار متمایز می‌باشند از این جهت که قابلیت خودنوزایی دارند و چندتوان می‌باشند. این به این معنی است که می‌توانند نورون‌ها و سلول‌های گلیال را که در جز اصلی از سیستم عصبی می‌باشند را ایجاد کنند. سرنوشت این سلول‌ها توسط عوامل متعددی که بر روی فرایند تمایز اثر می‌گذارند، کنترل می‌شود. ویژگی‌های مکانی و زمانی سلول‌های پروژنیتور می‌تواند بر این که این سلول‌ها به نورون یا سلول گلیال تبدیل شوند، تأثیر بگذارد. پس از آن تمایز بیشتر تحت تأثیر شرایط خارج سلولی و سیگنالینگ یا پیامدهی سلولی می‌باشد. شرایط و تحریکات مورد نیاز برای تبدیل سلول‌های پروژنیتور عصبی به بافت‌های ویژه عصبی مانند هیپوکامپ، عصب بینایی، قشر مغز و… به‌طور دقیق نامشخص است. گمان می‌رود استفاده از شبه اندام‌های عصبی می‌تواند این مسیرهای تکوینی کمک‌کننده باشد.
بیان ژن
برای بررسی این موضوع که آیا سلول‌های بنیادی یا پروژنیتور عصبی در حال تمایز به بافت‌های عصبی خاصی هستند، می‌توان از نشانگر (مارکر)های ژنی خاصی استفاده کرد. دو مارکر ژنی که در دوران پرتوانی سلول بیان می‌شوند، شامل OCT4 و NANOG می‌باشد. بیان این دو نشانگر در حین تکامل سلول‌ها به ارگانویید، کاه می‌یابد. مارکرهای عصبی، که نشان دهنده القا و تمایز موفق به بافت عصبی می‌باشند، شامل SOX1 و PAX6 می‌باشد که در حین تکامل ارگانویید افزایش می‌یابند. این تغییرات در بیان ژن‌ها بیانگر این موضوع است که تمایز ارگانوییدها به نوعی یک تمایز خود هدایت شونده یا ذاتی می‌باشد. مارکرهای موجود برای مغز پسین و مغز پیشین نیز می‌تواند مورد آزمایش قرار گیرد. مارکرهای مغز پیشین شامل FOXG1 و SIX3 می‌باشد که در طی تمایز ارگانویید به میزان بالا بیان می‌شوند. اما مارکرهای مغز پسین که شامل EGR2 و ISL1 می‌باشد در ابتدا وجود دارند اما در مراحل بعدی کاهش می‌یابند. این عدم تعادل به سمت ایجاد مغز پیشین مشابه این اتفاق در انسان در دوران جنینی می‌باشد که منجر به گسترش بافت مغز پیشین می‌شود. برای بررسی این که آیا ارگانوییدها دچار تمایز بیشتر به سمت نواحی خاص قشر می‌شوند از ماکرهای قشر مغز و لوب پس سری (اکسیپیتال) استفاده شده‌است. بسیاری از نواحی که مارکر مغز پیشین یعنی FOXG1 را بیان می‌کردند، در واقع به عنوان نواحی از قشر مغز شناخته می‌شدند، علاوه بر آن برای مارکر قشر خلفی یعنی EMX1 نیز مثبت بودند. این نواحی می‌توانستند با مارکرهای بیشتری نیز اختصاصی شوند مانند AUTS2، TSHZ2 و LMO4 که اولی نمایانگر قشر مغز و دو مارکر بعدی نشان دهنده لوب پس سری می‌باشند. مارکرهای ژنی برای هیپوکامپ، قسمت شکمی مغز پیشین و شبکه کوروئید نیز در ارگانوییدهای مغزی دیده شده‌است اما ساختار و شکل کلی این نواحی هنوز ایجاد نشده‌است.
عملکردی
شبه اندام‌های مغزی بعلاوه، نورون‌های قشری دارای عملکرد را نیز ایجاد می‌کنند. این نورون‌ها باید بر روی یک صفحه قشری سازماندهی شده شعاعی ایجاد شوند. مارکر TBR1 در صفحه ابتدایی، که پیش ساز صفحه قشری (کورتیکال) می‌باشد، به همراه MAP2 که یک مارکر عصبی می‌باشد، در ارگانوییدهای ۳۰ روزه بیان می‌شوند. این مارکرها نشان دهنده ایجاد لایه قاعده ای عصبی همانند صفحه ابتدایی می‌باشند. این سلول‌ها به صورت راسی مجاور ناحیه خنثی می‌باشند و ریلین مثبت می‌باشند که نشان دخنده حضور سلول‌های کژل-رتزیوس می‌باشد (Cajal-Retzius). این سلول‌ها برای ابجاد ساختار صفحه قشری مهم می‌باشند. صفحه قشری معمولاً به صورت داخل به خارج ایجاد می‌شود، وو پس از آن نورون‌هایی که بعداً به وجود می‌آیند (جوانتر) به سمت لایه‌های سطحی و بالایی می‌آیند. این سازماندهی در ارگانوییدهای مغزی هم بر اساس مارکرهای ژنی وجود دارد. نورون‌هایی که در ابتدا به وجود می‌آیند، مارکر CTIP2 را بیان می‌کنند و در مجاورت سلول‌های صفحه ابتدایی که TBR1 را بیان می‌کنند قرار می‌گیرند. نورون‌هایی که بعداً ایجاد می‌شوند حاوی مارکرهای SATB2 و BRN2 می‌باشند در لایه‌های سطحی قرار می‌گیرند، بسیار دور تر از صفحه ایتدایی نسبت به نورون‌هایی که در ابتدا ایجاد می‌شوند و این نشان دهنده سازماندهی صفحه قشری می‌باشد. بعلاوه ارگانوییدهای مغزی پس از گذشت ۷۵ روز از تشکیل آن‌ها یک ناحیه ابتدایی و حاشیه ای و بدون سلول را نشان می‌دهند. تشکیل ساختار لایه ای در صفحه قشری در ارگانوییدها بسیار ابتدایی می‌باشد و نشان دهنده این موضوع می‌باشد که عوامل و فاکتورهای مورد نیاز برای القای تشکیل لایه‌های دوم تا ششم وجود ندارد. نورون‌های ارگانوییدهای عصبی می‌توانند تشکیل آکسون نیز بدهند، همان‌طور که از طریق رنگ آمیزی با GFP نشان داده شد. آکسون‌های رنگ آمیزی شده حاوی شاخه زایی پیچیده و مخروط رویشی بودند. بعلاوه تصویر برداری با استفاده از رنگ کلسیم نشان داد که ارگانوییدهای مغزی دارای نوسانات کلسیم و پتانسیل‌های خود به خودی در سلول‌های عصبی می‌باشد. پیامرسانی کلسیم می‌تواند از طریق گلوتامات تسهیل و از طریق تترودوتوکسین مهار شود.
فیزیکی
هنوز کاملاً مشخص نشده‌است که بافت‌هایی که از سلول‌های بنیادی ایجاد می‌شوند چگونه پس از تعامل با بافت‌های اطراف منجر به ایجاد ارگان می‌گردند. اما این قضیه نشان داده شده‌است که تمایز بیشتر بافت‌ها نیازمند برهمکنش با بافت‌های اطراف است و این بستگی به فاکتورهای قابل انتشار و القایی دارد که یه می‌توانند باعث القای تمایز یا مهار آن شوند. تمایز ارگانوییدهای مغزی کاملاً لوکالیزه و متمرکز می‌باشد. مارکرهایی که در بخش قبل برای مغز پیشین و پسین شرح داده شد، از نظر فیزیکی کاملاً لوکالیزه می‌باشند و به صورت دسته ای پدیدار می‌شوند. این نشان دهنده این است که با آزادسازی محرک‌ها به صورت موضعی یک یا تعداد بیشتری سلول به سمت نوع خاصی تمایز می‌یابند که این در تضاد با مسیرهای تصادفی در بافت می‌باشد. مارکرهای اختصاصی شدن برای لوب‌های مغز، قشر پرفرونتال و لوب پس سری، از نظر فیزیکی لوکالیزه و مشخص شده‌اند. اما سلول‌های هیپوکامپ و بخش‌های شکمی مغز پیشین از نظر فیزیکی لوکالیزه نیستند و در ارگانوییدهای مغزی به صورت تصادفی قرار گرفته‌اند. ارگانوییدهای مغزی عروق خونی ندارند و از نظر اندازه به علت کم رسیدن مواد غذایی به سلول‌های عمقی محدود شده‌اند. بیرآکتورهای چرخشی و تکنیک‌های تولید داربست سه بعدی که می‌توانند منجر به افزایش اندازه و سایز ارگانوییدها از طریق ادغام سیستم‌های انتقال مواد غذایی in vitro شوند، احتمالاً پرش بعدی در ساخت و توسعه شبه اندام‌های مغزی محسوب می‌شوند.
اصول اخلاقی
نگرانی‌های اخلاقی برای استفاده از ارگانوییدهای مغزی به عنوان مدل‌هایی برای بیماری به عنوان توانایی بالقوه آن‌ها برای ادراک درد یا توانایی ایجاد هشیاری افزایش یافته‌است. در حال حاضر بعید است که بتوان مدل‌های ساده فعلی را با پیچیدگی‌های مغز انسان مقایسه کرد، با این حال مدل‌هایی نیز ایجاد شده‌اند که می‌توانند به تحریکات ناشی از نور پاسخ دهند در نتیجه می‌توان گفت که مدل‌های فعلی تا حدی توانایی پاسخ به برخی تحریکات را دارند. اگر وجود این گونه حواس و ادراکات در این مدل‌ها قابل اثبات باشد آن موقع می‌توان می‌توان نسبت به موارد اخلاقی مشکوک بود. اقدامات زیادی در حال انجام برای حل این سوالات می‌باشد مانند سمپوزیومی در دانشگاه آکسفورد که برای حل نگارانی‌های اخلاقی در رابطه با این فناوری جدید برگزار شد. به‌طور مشابه پروژه‌هایی مانند brainstorm از دانشگاه کیس وسترن که هدف آن‌ها بررسی پیشرفت‌های حاصل در این شاخه با بررسی آزمایشگاه‌هایی که با ارگانوییدهای مغزی کار می‌کنند، می‌باشد تا بتوانند چارچوب فلسفی کار با این فناوری را در آینده ایجاد کنند.
منابع
Content in this edit is from the existing English Wikipedia article at en:cerebral organoid; see its history for attribution.
علی‌اکبر معصوم‌بیگی
علی‌اکبر معصوم‌بیگی مترجم، نویسنده و زندانیِ سیاسیِ سابق اهل ایران است. حوزه تخصصی ترجمه‌هایش، ادبی است ولی در حوزه‌های نقد ادبی، تاریخ و سیاسی هم کتاب‌هایی را ترجمه کرده‌است. او عضوِ کانونِ نویسندگانِ ایران است.
زندگی
علی‌اکبر معصوم‌بیگی ۲۸ اسفندِ ۱۳۲۹ در محله جوادیه تهران زاده شد. او در دبستان پرورش و دبیرستان‌های رستاخیز، دیانت و رهنما همین محله تحصیل کرد.
فعالیت سیاسی و زندان
علی‌اکبر معصوم‌بیگی در ۱۷ سالگی از سال ۱۳۴۶ به اندیشه‌های چپ و مرام سوسیالیستی گرایش پیدا کرد و وارد مبارزه سیاسی شد. او در ۱۳۴۹ به مبارزه سازمان‌یافته پیوست. در ۴ اسفند ۱۳۵۰ به سبب فعالیت‌های سیاسی به وسیله مأموران مشترک شهربانی و ساواک (کمیته مشترک ضدخرابکاری) دستگیر شد. در خرداد ۱۳۵۱ در دادگاه بدوی نخست به هفت سال حبس با اعمال شاقه محکوم شد ولی در دادگاه تجدیدنظر این حکم به چهار سال تقلیل یافت. او دوران بازداشت و حبس خود را در بازداشتگاه‌های کمیته مشترک، زندان اوین، زندان قصر و سرانجام زندان عادل‌آباد شیراز گذراند. هنگامی که موعد آزادی او در اواخر سال ۱۳۵۴ فرارسید، برای او قرار بازداشت مجدد صادر و به زندان بازگردانده شد و به این ترتیب ۹ ماه دیگر تا اواخر سال ۱۳۵۵ را در زندان سپری کرد.
او پس از انقلاب نیز در ۲۰ مهر ۱۳۶۱ دستگیر شد که این بازداشت تا اواخر سال ۱۳۶۳ ادامه پیدا کرد.
وی در مورد فعالیت‌هایش می‌گوید: «در تمام زندگی من همواره دو دغدغه و فکر راهنمایم بوده: یکی سیاست، که منظورم سیاست فعال و همراه با پراتیک اجتماعی است نه سیاست‌شناسی دانشگاهی که من هیچ نسبتی با آن ندارم، و دیگری فرهنگ.»
فعالیت و دیدگاه های ادبی
علی‌اکبر معصوم‌بیگی ترجمه را از زندان آغاز کرد. وی در سال ۱۳۵۸ برای برخی روزنامه‌ها ترجمه می‌کرد، در سال ۱۳۶۰ به همراه همسرش، نسترن موسوی دو کتاب در زمینه ادبیات داستانی ترجمه کرد: کتابی از ری بردبری و مجموعه‌ای از داستان‌های کوتاه نویسندگان آمریکای لاتین. او در گفتگویی پیرامون ترجمه هایش می گوید: «گرایشِ اصلی من این بوده که در دو حوزه کار کنم. در زمینه علوم انسانی و ادبیات. ادبیات هم عمدتاً رمان بود و نقد ادبی. منتها رمان به دلیل اینکه پشت سدهای مختلف گیر می‌کرد از یک تاریخ مشخص به بعد کمتر به طرفش رفتم وگرنه از «زول»ا سه رمان ترجمه کردم که هر سه رمان منتشر شدند. علایق من متوجه این دو حوزه است. حوزه ی ادبیات و علوم انسانی، یعنی فلسفه، زیبایی شناسی و نقد ادبی.» او ترجمه را گزارشی از زبانی به زبان دیگر می داند و عنوان می کند:« طبیعی است شما تا حد امکان سعی می‌کنید از چیزی که به ترجمه رنگ ملی و داخلی بدهد خودداری کنید. ولی چون ترجمه را در درجه اول معادل زبانی به زبان دیگر می‌دانید، ناچارید ببینید که در زبان خودتان چه معادلی برای آن زبان پیدا می‌کنید. من در ترجمه «پول» سعی کردم آنچه را به‌عنوان مراتب زبانی در کار زولا بوده رعایت کنم. زولا زمانی که خودش صحبت می‌کند زبان خودش را دارد که طبیعتا زبان آدم‌های تحصیل‌کرده است. ولی وقتی از زبان آدم‌های داستانش حرف می‌زند، ما با مراتب زبانی آن آدم‌ها سروکار داریم. به‌عبارت‌دیگر یکی اشراف‌زاده است، دیگری دربان، آن‌یکی شرخر و دیگری تاجر و غیره. فکر می‌کنم کلماتی در زبان است که هیچ چیزی نمی‌تواند جای آنها را پر کند.» او از سال ۱۳۶۵ به‌طور جدی، مستمر و حرفه‌ای به ترجمه و نوشتن پرداخت. نخستین ترجمه او «زندگی و هنر ونگوگ» در سال ۱۳۶۶ منتشر شد.
معصوم‌بیگی در دو دوره نیز در دهه ۱۳۷۰ در نشریه آدینه به کار پرداخت.
کانون نویسندگان ایران
او در سال ۱۳۷۴ به عضویت کانون نویسندگان ایران درآمد و در سال ۱۳۷۷ به مجمع عمومی کانون دعوت شد. در حول و حوش همین ایام نیروهای خودسر وزارت اطلاعات دو تن از اعضای برجسته کانون نویسندگان ایران، محمد مختاری و محمدجعفر پوینده را به قتل رساندند و بدین ترتیب مجمع عمومی در این سال برگزار نشد. او بیست روز پس از قتل جعفر پوینده در جمع مشورتی کانون شرکت کرد و چندی بعد در ۱۳ اسفند ۱۳۷۷ به عضویت هیئت دبیران موقت کانون درآمد و از آن پس چندین دوره به عضویت در هیئت دبیران کانون نویسندگان ایران انتخاب شده‌است.
ادیرنا کاپی
ادیرنا کاپی (Edirnekapı) یک محله در استانبول و در ناحیه فاتح است.
تیراندازی (فیلم ۱۹۹۲)
تیراندازی (The Shootout) یک فیلم در ژانر زوج هنری و رزمی است که در سال ۱۹۹۲ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به آرون کووک اشاره کرد.
خطوط دفاعی شاهنشاهی ساسانی
خطوط دفاعی ساسانی شبکه‌ای از دژها، دیوارها و گودال‌هایی بودند که در بخش‌هایی از مرز ایران ساخته شده بودند. این استحکامات بخشی از تاکتیک و استراتژی نظامی ساسانی‌ها به‌شمار می‌آمدند. این خطوط دفاعی امروزه بر اساس یافته‌های باستان‌شناسی شناخته شده‌اند.
مرز غربی
در اوایل برپایی پادشاهی ساسانی، تعدادی کشور حائل میان پادشاهی ساسانی و امپراتوری روم قرار داشتند و نقش مهمی در روابط بین این دو امپراتوری داشتند. هردو امپراتوری به تدریج این کشورهای حائل را جذب کردند و آن‌ها را با خطوط دفاعی ای جایگزین کردند که مستقیماً توسط دولت مرکزی اداره می‌شدند. از جمله این شهرهای مرزی دارا، نصیبین، آمد، سینگارا، هترا، رها، بزبده، قرقیسیا، رأس عین، الرصافه، رقه، دورا اروپوس، حلبیه، صورا، ارزروم، و سربان بودند.
ریچارد فرای باور دارد گسترش استحکامات دفاعی ساسانی به دستور شاپور دوم، تقلیدی از ساخت خطوط دفاعی رومی در سوریه و بین‌النهرین در دهه‌های پیشین توسط دیوکلسین بوده‌است. خطوط دفاعی رومی در مرز زمین‌های کشاورزی در مقابل بیابان شام قرار داشتند.
در امتداد رود فرات استحکامات دفاعی سنگینی قرار داشت.
دیوار اعراب
در نخستین سال‌های پادشاهی شاپور دوم، قبایل غارتگر عرب به بخش‌های جنوبی ایران حمله کردند. شاپور دوم پس از شکست تازی‌ها و ایمن کردن مرزهای جنوبی ایران، سیستم دفاعی‌ای را در میان‌رودان پایه‌گذاری کرد کرد تا مانع از اینگونه حملات در آینده شود. این خط دفاعی در فارسی میانه وَر ی تازیگان و در عربی خندق سابور نام داشت (وَر به هر دو معنی دیوار و دریاچه است). این خط دفاعی بین بصره امروزی و خلیج فارس قرار داشت و احتمالاً شامل خندقی بزرگ و دیواری در سمت ایران بوده‌است.
این ناحیه و خط دفاعی آن به احتمال زیاد توسط یک مرزبان اداره می‌شده‌است. در نیمه دوم فرمانروایی ساسانی‌ها، لخمیان اداره این ناحیه را در دست گرفتند. وظیفه آن‌ها محافظت از این ناحیه در مقابل حملات رومی‌ها و غسانیان و نیز مراقبت از زمین‌های کشاورزی دل ایران‌شهر از غارتگری‌های اعراب بادیه‌نشین بود.
ساسانی‌ها در نهایت نگهداری از این خط دفاعی را متوقف کردند، زیرا در آن زمان مشغول جنگ در دیگر مرزهای ایران بودند. اگرچه بعدها تازیان از همین نقطه به ایران حمله کردن و سقوط امپراتوری ساسانی را رقم زدند.
در قفقاز
در هنگام پادشاهی قباد یکم و خسرو انوشیروان در واکنش به فشارهای مردم شمال کشور مانند الان‌ها، استحکامات نظامی گسترده‌ای در مرز قفقاز مستقر شده بود. تنها نقاط قابل عبور این سیستم دفاعی، گذرگاه‌های در الان و دربند بودند. نظام جدید حکومتی‌ای نیز در این ناحیه توسط خسرو انوشیروان پایه‌گذاری شد که به موجب آن حاکمان محلی مسئول نگهداری از این استحکامات می‌شدند. این حاکمان محلی با عناوینی مانند شروان‌شاه، تبرسراشاه، الان‌شاه/اران‌شاه و لیازشاه شناخته می‌شدند.
گذرگاه دربند
گذرگاه دربند باریکه‌ای سه کیلومتری در قفقاز شمالی در میان دریای خزر و کوه‌های قفقاز بود. این گذرگاه پس از پیروزی شاپور یکم بر اشکانی‌ها، تحت تسلط ساسانی‌ها قرار گرفت. در هنگامی که ساسانی‌ها مشغول جنگ با بیزانس‌ها و درگیری با هپتال‌ها بودند، قبیله‌های شمالی موفق به پیشروی در شمال شدند.
ساخت دیواری خشتی (حداکثر ضخامت ۸ متر و ارتفاع ۱۶ متر) به یزدگرد دوم نسبت داده شده‌است. هدف ساخت این دیوار بستن گذرگاه دربند بود. این دیوار در شورش‌هایی در سال ۴۵۰ نابود شد.
ابزود کواد
مکان جغرافیایی: 41.133°N, 49.052°W. تلاش دوم ساسانی‌ها برای بازسازی استحکامات قفقاز در زمان سلطنت قباد یکم رخ داد (۴۹۸–۵۳۱). در این دوران دیوارهای بش برمک (که در منابع اسلامی از آن با نام دیوار برمکی یاد شده‌است) و دیوار شروان (که در منابع عربی از آن با نام سور الطین به معنی حصار گلی یاد شده‌است) همچنین در منابع ارمنی از آن با نام اپزوت کَوات یاد شده‌است؛ ریشه این نام از ابزود کواد در زبان فارسی میانه به معنی فر یا کامکار شدن است. این دیوار از ترکیبی از خشت، سنگ و آجر ساخته شده بود. ساخت این دیوار تا پایان پادشاهش خسرو انوشیروان ادامه داشت اما هرگز کامل نشد. این دیوار از کوه‌های قفقاز در جنوب‌غربی تا ساحل دریای خزر امتداد داشت.
دیوار دربند
دیوار دربند با طول ۳٬۶۵۰ متر در بخش شمالی و ۳٬۵۰۰ متر در بخش جنوبی دارای هفت دروازه، سنگرهای خارجی و برج‌های دیواری مستطیلی و دایره‌ای بود. امروزه بخش شمالی و دیوارهای اصلی شهر باقی مانده‌اند؛ اما بیشتر دیوار جنوبی از بین رفته‌است. تکنیک‌های به‌کار رفته در ساخت این دیوار شبیه به تکنیک‌های به‌کار رفته در ساخت تخت سلیمان است؛ این دو بنا در یک دوره ساخته شده‌اند. دربند همچنین توسط مرزبان ساسانی اداره می‌شد.
گذرگاه دربند مهم‌ترین سازه دفاعی ساسانی در قفقاز بود. تاریخ‌دانان عرب تمامی این خط دفاع را به خسرو انوشیروان نسبت دادند و آن را به عنوان یکی از عجایب جهان به‌شمار می‌آوردند. در قرون وسطا، بستن گذرگاه دربند برای جلوگیری از یورش یأجوج و مأجوج، به اسکندر نسبت داده می‌شد. گذرگاه دربند با نام‌های دروازه اسکندر و دروازه‌های خزر نیز شناخته می‌شود.
تنگه داریال
تنگه داریال که در پارسی میانه به آن اَرانان در به معنی دروازه اَران‌ها می‌گویند در سرزمین قفقاز واقع شده‌است و در سال‌های ۲۵۲/۲۵۳ به دست ساسانی‌ها افتاد. استحکامات ساخته شده در ین تنگه با نام‌های دروازه اَلان‌ها، دروازه‌های ایبریا و دروازه‌های قفقاز شناخته می‌شدند.
دیوار بزرگ گرگان
دیوار بزرگ گرگان یا دیوار بزرگ اسکندر یا دیوار سرخ که در متون قدیمی با نام مار سرخ نیز نامیده شده‌است دیواری تاریخی است که از کنار دریای خزر در ناحیه گمیشان آغاز شده و تا کوه‌های گلیداغ در شمال شرق کلاله ادامه می‌یافته‌است. هم‌اکنون تقریباً تمام این دیوار از میان رفته‌است و تنها بخش‌های کوچکی از آن که در زیر خاک مدفون مانده، باقی است. دیوار تاریخی گرگان پس از دیوار چین (به طول شش هزار کیلومتر)، بزرگترین دیوار دفاعی جهان است. این دیوار عظیم تاریخی که ۲۰۰ کیلومتر طول دارد در ۲۹ تیرماه سال ۱۳۷۸ به ثبت ملی رسیده‌است.
بیشتر تاریخ‌نگاران براین باورند انوشیروان ساسانی این دیوار را بنا نهاده، اما گردیزی در زین الخبار آغاز بنای آن را به یزدگرد اول و اتمام آن را به انوشیروان نسبت می‌دهد. مارکوارت نیز در شهرستان‌های ایران به ساخت این دیوار توسط یزدگرد و بنای شهر دهستان توسط نرسی اشکانی و کمش تپه توسط آژی‌دهاک اشاره می‌کند. سعید نفیسی هم در تاریخ تمدن ایران ساسانی از تعمیر آن توسط مازیار فرمانروای طبرستان خبر می‌دهد.
دیوار تمیشه
این دیوار با طول ۱۱ کیلومتر از خلیج گرگان تا رشته‌کوه‌های البرز امتداد داشت. همچنین درگذشته دیواری به طول ۲۲ کیلومتر موازی با دیوار تمیشه میان شهرهای بندر گز و بهشهر قرار داشته‌است.
دیوار تمیشه دومین خط دفاعی پس از دیوار بزرگ گرگان بوده‌است.
موتور محمد داد کریمی
موتور محمد داد کریمی، روستایی از توابع بخش نصرت‌آباد شهرستان زاهدان در استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت
این روستا در دهستان نصرت‌آباد قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن زیر سه خانوار بوده‌است.
یوآنا پوکویسکا
یوآنا پوکویسکا (Joanna Pokojska؛ زادهٔ ۲۹ ژوئن ۱۹۷۷) بازیگر اهل لهستان است. وی دانش‌آموختۀ مدرسه ملی فیلم ووچ بود.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به چه خوب و چه بد، در خیابان سپولنی، طایفه، دهن‌به‌دهن، رز کوچک، قانون حقیقی، رنگ‌های خوشبختی و دوستان اشاره نمود.
لیدی (فیلم کوتاه)
لیدی یک فیلم کوتاه کلمبیایی‌ست که در سال ۲۰۱۴ به کارگردانی سیمون مسا سوتو ساخته شد. فیلم در ژانر درام است و در جشنواره فیلم کن ۲۰۱۴ برنده نخل طلای فیلم کوتاه شده است.
خلاصه داستان
لیدی با مادر و کودک نوزادش زندگی می کند. چند روز است که از دوست‌پسرش، الکسیس، خبری نیست. تا این که در یک صبح آفتابی، لیدی کودکش را حمام می‌کند و برای خرید موز سبز از خانه بیرون می‌رود. پسری به او می گوید که الکسیس را با دختر دیگری دیده است. لیدی تا زمانی که پدر فرزندش را پیدا نکند به خانه برنمی‌گردد.
کامیک (ناحیه لیتومیریتسه)
کامیک یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری چک است که در ناحیه لیتومیریتسه واقع شده‌است. کامیک ۵٫۷۷ کیلومتر مربع مساحت و ۱۳۹ نفر جمعیت دارد و ۳۰۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
آندریاس هافمن (بازیکن فوتبال)
آندریاس هافمن (Andreas Hofmann؛ زادهٔ April 13, 1986) بازیکن فوتبال اهل آلمان است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال گروتر فورث و باشگاه فوتبال وی‌اف‌آر آلن اشاره کرد.
آنجلینا گرون
آنجلینا گرون (Angelina Grün؛ زادهٔ December 2, 1979 در شهر دوشنبه، اتحاد جماهیر شوروی) بازیکن والیبال اهل آلمان است. آنجلینا عضو تیم ملی آلمان در بازی های المپیک تابستانی سال ۲۰۰۰ سیدنی و ۲۰۰۴ آتن بوده است.
دهانه باغی
دهانه باغی یا دهان باغی روستایی در دهستان نصرت‌آباد بخش نصرت‌آباد شهرستان زاهدان استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت
بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این روستا کمتر از ۳ خانوار بوده‌است.
کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی، تعریف شده به عنوان هوشمندی قابل ملاحظه در ماشین‌ها، کاربردهای بسیاری درجامعه امروزی یافته‌است. دقیق‌تر بگوییم، این هوش مصنوعی ضعیف است که کاربردیست، گونه‌ای که برای انجام وظایف خاص طراحی شده و من جمله رده گسترده فعالیت‌هایی که در آن بکار گرفته می‌شود عبارتند از تشخیص‌های پزشکی، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، کنترل ربات و دورسنجی (remote sensing).
AI یا هوش مصنوعی، برای خلق و توسعه زمینه‌های تخصصی و صنایع بسیاری شامل امور مالی، بهداشت و درمان، آموزش، حمل و نقل و بیش از اینها بکار گرفته شده‌است.
AI برای کمک به بشر
هوش مصنوعی برای نیکی (به انگلیسی: AI for Good) عنوان نهضتی است که در آن نهادها از هوش مصنوعی برای برطرف ساختن برخی از بزرگترین چالش‌های بشریت بهره می‌جویند. به طورمثال، دانشگاه کالیفرنیای جنوبی «مرکز هوش مصنوعی در جامعه» را براه انداخت تا هدف استفاده ازAI برای پرداختن به مسائل حائز اهمیت اجتماعی مانند بی‌خانمانی را دنبال کند. در استنفورد محققان از AI استفاده می‌کنند تا تصاویر ماهواره‌ای را تحلیل کنند که دریابند کدام نواحی دارای بیشترین سطوح فقرمی‌باشند.
AI برای کشاورزی
در حوزه کشاورزی، پیشرفت‌های جدید هوش مصنوعی، بهبودهایی را در محصول‌برداری و پیشبرد تحقیقات پیرامون پرورش گیاهان به بار آورده‌است. هم‌اکنون هوش مصنوعی نوین می‌تواند زمان رسیده شدن و آمادگی برای برداشت محصولاتی همانند گوجه‌فرنگی را پیش‌بینی کند و بدین نحو بازدهی کشاورزی را بالا برد. پیشرفت‌ها البته بدین‌جا ختم نمی‌شود و دیگر مواردی از قبیل نظارت بر خاک و محصول، ربات‌های کشاورزی و تحلیل داده پیش‌بیننده (predivtive analytics). نظارت بر خاک و محصول از الگوریتم‌های جدید و داده‌ای گردآورده از زمین زراعی بهره‌برداری می‌کند سلامت کشت را تضمین کند و بدین صورت کشاورزی را کم‌هزینه‌تر و پایدارتر سازند.
مثال‌هایی دیگر از AI کارآموخته در کشاورزی را می‌توان مواردی چون اتوماسیون، شبیه‌سازی، مدل‌سازی و تکنیک‌های بهینه‌سازی گلخانه‌ها برشمرد.
درپی فزونی‌یافتن جمعیت و رشد تقاضا برای خوراک در آینده برای تأمین این نیاز به حداقل ۷۰ درصد افزایش باروری کشاورزی می‌باشد. هرروزه قشر بیشتری از عموم بدین باور می‌رسد که بکارگرفتن این تکنیک‌های جدید و استفاده از AI ما را برای رسیدن به آن هدف یاری خواهد داد.
هوانوردی
گروهان عملیات‌های هوایی(AOD) ارتش ایالات متحده AIرا برای ساخت سیستم‌های متخصص(expert systems) قانون‌محور بکارمیبندد. AI برای AOD کاربست‌هایی دارد اعم از در نقش متصدی جانشین در شبیه‌سازهای تمرینی و پیکار، دستیار مدیریت مأموریت، سامانه‌های پشتیبان برای تصمیم‌گیری‌های تاکتیکی و پس‌پردازش داده‌های شبیه‌ساز و تبدیلشان به خلاصه‌نامه‌های سمبولیک.
کاربست AI در شبیه‌سازها برای AODبسیار مفید نموده‌است. شبیه‌سازهای هواپیما برای پردازش داده‌های حاصل از پروازهای شبیه‌سازی شده از AI بهره می‌گیرند. به غیر از پرواز شبیه‌سازی شده، مورد رویارویی شبیه‌سازی شدهٔ هواگردها (aircrafts) نیز هست. رایانه‌ها علاوه بر اینکه قادرند تا بهترین سناریوهای پیروزی را در این شرایط تولید نمایند؛ می‌توانند استراتژی‌هایی مبنی بر قرارگیری، ابعاد، سرعت و قدرت نیروهای حمله و ضد حمله طرح کنند. رایانه‌ها می‌توانند درحین درگیری خلبانان را یاری رسانند. هوش مصنوعی نه تنها در توان دارد که اطلاعات را دسته‌بندی کرده و بهترین مانورها را در اختیار خلبان قرار دهد بلکه مانورهای خارج از عهده انسان را نیز کنار می‌گذارد. برای دستیابی به تقریب‌هایی مناسب از برخی محاسبات، داده‌های پرواز چندین هواگرد لازمند که ایجاب می‌کند خلبان‌های شبیه‌سازی شده مورد استفاده قرار گیرند. این خلبان‌های شبیه‌سازی شده همچنین برای تمرین دادن کنترل‌کننده‌های ترافیک هوایی آینده کاربردی‌اند.
سیستمی که به وسیله AOD به منظور اندازه‌گیری عملکرد استفاده می‌شد، یک سیستم IFDIS (سیستم تشخیص خطای متقابل و ایزوله) بود. این یک سیستم کارشناس مبتنی بر قواعد است که داده‌ها را از اسناد TF-30 و از نظر کارشناسانه مهندسان مکانیکی که بر روی TF-30 کار می‌کنند، جمع‌آوری می‌کند. این سیستم طراحی شد تا برای توسعه TF-30 به RAAF F-111C استفاده شود. سیستم عملکرد نیز برای جایگزین کردن کارگران تخصصی استفاده شد. این سیستم به کارگران معمولی اجازه می‌داد که با سیستم ارتباط برقرار کنند و از اشتباهات و اشتباهات محاسباتی یا صجبت با کارگران تخصصی اجتناب کنند.
هوش مصنوعی ای که طراحی هواپیما را پشتیبانی می‌کند (یا همان AIDA) برای کمک به طراحان در پروسه طراحی مصور هواپیما استفاده می‌شود. نرم‌افزار همچنین به کاربر اجازه می‌دهد تمرکز کمتری بر روی ابزار نرم‌افزار داشته باشد. AIDA از یک سیستم مبتنی بر قواعد برا محاسبه داده‌هایش استفاده می‌کند. این یک دیاگرام از آرایش مد. ل‌های AIDA است. اگرچه ساده است، برنامه اثبات کرده که مؤثر است.
در سال ۲۰۰۳، مرکز تحقیقات پروازی آرمسترانگ ناسا، و بسیاری از شرکت‌های دیگر، نرم‌افزاری طراحی کردند که قادر می‌سازد یک هواپیما آسیب دیده، به پروازش ادامه دهد تا زمانی که به منطقه امن برای فرود دست یابد. برنامه با تیکه بر اجزای آسیب ندیده، تمام قسمت‌های آسیب دیده را تعدیل می‌کند. شبکه عصبی استفاده شده در نرم‌افزار، اثبات کرده که مؤثر است و یک پیروزی برای هوش مصنوعی به حساب می‌آید.
سیستم یکپارچه مدیریت سلامت دستگاه که به وسیله ناسا بر روی هواپیما استفاده می‌شود، باید داده‌های دریافت شده از سنسورهای تعبیه شده در هواپیما را، پردازش و تفسیر کند.
سیستم باید بتواند یکپارچگی ساختاری هواپیما را تعیین کند.
این سیستم همچنین نیاز به پیاده‌سازی پروتوکل‌ها در صورت هر گونه آسیب ناشی از وسیله نقلیه دارد.
سیستم خلبان اتوماتیک هوشمند، اصول دوره کارآموزی را به همراه روش‌های دیگری ترکیب می‌کند. روش‌هایی که به وسیله آنها، خلبان حرکات سطح پایینی که برای حرکت دادن هواپیما نیاز است را مشاهده می‌کند و استراتژی سطح بالایی برای به کار بردن آن حرکات استفاده می‌کند. پیاده‌سازی سیستم خلبان اتوماتیک (IAS) فازهای زیر را به کار می‌برد: جمع‌آوری داده‌های خلبان، آموزش و کنترل مستقل و خودمختار. هدف بائومر و بتینی، ساخت یک خلبان اتوماتیک خودمختارتر است تا به خلبانان در پاسخ به شرایط اورژانسی کمک کنند.
علم کامپیوتر
محققان هوش مصنوعی، ابزارهای زیادی را برای حل سخت‌ترین مسئله‌ها در علم کامپیوتر ساخته‌اند. بسیاری از ابداع‌های آنها به وسیله علم کامپیوتر اقتباس شده و دیگر به عنوان بخشی از هوش مصنوعی درنظر گرفته نمی‌شود. طبق گفته راسل و نووینگ در کتاب هوش مصنوعی منتشر شده در سال ۲۰۰۳، مفاهیمی همچون اشتراک زمانی، زبان‌های تفسیری، رابط کاربر گرافیکی، ماوس، توسعه سریع محیط‌های نرم‌افزار، لیست پیوندی ساختمان داده، مدیریت ذخیره‌سازی خودکار، زبان برنامه‌نویسی نسل سوم، برنامه‌نویسی تابعی، برنامه‌نویسی پویا و برنامه‌نویسی شی گرا، همگی در آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی توسعه یافتند.
هوش مصنوعی می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد تا به صورت بالقوه، توسعه دهنده‌های باینری را شناسایی کند.
هوش مصنوعی می‌تواند برای ساخت دیگر انواع هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرد. برای مثال، در حوالی نوامبر ۲۰۱۷، گوگل در پروژه AutoMl، تپولوژی‌های جدیدی از شبکه‌های عصبی را ایجاد کرد به نام شبکه‌های عصبی NAS، سیستمی بهینه‌سازی شده برای پروژه ایمیج نت و COCO. به گفته گوگل، عملکرد شبکه‌های عصبی NAS فراتر بود از تمام عملکردهای پیشین منتشر شده از ایمیج نت.
Deepfake
در ژوین ۲۰۱۶، یک تیم تحقیقاتی از گروه پردازش تصویر دانشگاه مونیخ و دانشگاه استنفورد، اپلیکیشن «فیس تو فیس» را توسعه دادند. یک برنامه که چهره شخص مورد نظر را با جابجا کردن حالات چهره از یک منبع خارجی به صورت کارتونی شبیه‌سازی می‌کند. این تکنولوژی در بازسازی لب‌های افرادی مانند «باراک اوباما)) و((ولادیمیر پوتین» نشان داده شده‌است. از آن زمان روش‌های دیگری بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق (deep) شرح داده شده‌اند که نام دیپ فیک از اینجا گرفته شده‌است.
در سپتامبر ۲۰۱۸ سناتور ایالات متحده، مارک وارنر، پیشنهاد کرد که شرکت‌های رسانه جمعی ای که اجازه اشتراک گذاری اسناد دیپ فیک را روی پلت فرمشان می‌دهند، جریمه شوند.
))وینسنت موزیچ «یک پژوهشگر از))موسسه جاست پارت مونج راهی پیدا کرد تا بوسیله تحلیل حرکات پلک چشم، اسناد (ویدیوها) دستکاری شده را شناسایی کند. دارپا (یک گروه تحقیقاتی مرتبط با وزارت دفاع ایالات متحده)، ۶۸ میلیون دلار برای کار بر روی شناسایی دیپ فیک، اختصاص داده‌است. در اروپا برنامه افق ۲۰۲۰ منابع مالی برای نرم‌افزار اینوی را تأمین کرده‌است، نرم‌افزاری که طراحی شده‌است تا به روزنامه نگاران برای شناسایی اسناد دیپ فیک کمک کند.
تحصیلات
آینده هوش مصنوعی در کلاس‌های درس
در مورد آینده هوش مصنوعی در آموزش، بر اساس آنچه که بوسیله روزنامه نیویوک تایمز به عنوان «بیداری بزرگ هوش مصنوعی» چاپ شده‌است، احتمالات جدید زیادی وجود دارد. یکی از این احتمالات که توسط روزنامه فوربز ذکر شده‌است، شامل تهیهٔ برنامه‌های یادگیری تطبیقی است که احساسات و اولویت‌های یادگیری دانش آموز را ارزیابی می‌کند و به آنها واکنش نشان می‌دهد. پیشرفت دیگر شامل ارائه داده‌های عملکرد و روش‌های غنی سازی به صورت فردی است. در برنامه درسی، هوش مصنوعی می‌تواند به تعیین اینکه آیا در متون و دستورالعمل‌های پیش فرض وجود دارد یا خیر، کمک کند. برای معلمان، هوش مصنوعی به زودی می‌تواند اطلاعات را در رابطه با اثربخشی مداخلات آموزشی مختلف از یک پایگاه اطلاعاتی بالقوه جهانی ارسال کند. به‌طور کلی، هوش مصنوعی توانایی تأثیرگذاری بر آموزش را با در نظر گرفتن داده‌های منطقه ای، ایالتی، ملی و جهانی در نظر بگیرد، زیرا هدف از آن ایجاد تعادل در یادگیری برای همه افراد است. اگر چه هوش مصنوعی می‌تواند دارایی‌های زیادی را در یک کلاس درس فراهم کند، بسیاری از متخصصان هنوز نمی‌پذیرند که می‌توانند جایگزین معلم شوند.
بسیاری از معلمان ترس از جایگزین شدن AI به جای آنها در کلاس را دارند مخصوصاً با ایده جدید AI که دستیار شخصی برای هر دانش آموز ایجاد می‌کند. واقعیت این است که AI می‌تواند محیط زیست را توسط اثرات غیرعمدی به مکانی بدتر تبدیل کند؛ و این به معنای این است که این تکنولوژی مانع پیشرفت جامعه وباعث اثرات ناخواسته و منفی بر جامعه می‌شود. از جمله این اثرات ناخواسته استفاده بیش از حد از تکنولوژی است که مانع تمرکز دانش اموزان به جای یادگیری و پیشرفت می‌شود. همچنین AI منجر به از دست دادن قابلیت اراده و تفکر شخصی انسان‌ها و همزمانی می‌شود. اگر دانش اموزان صرفاً به معلمان AI، که از الگوریتم‌ها و سیم‌ها تشکیل شده‌است، تکیه کنند آنها توانایی شان را برای کنترل تحصیلات و یادگیری از دست خواهند داد. همچنین اگر ما از دستیار AI برای ساخت دروس دانش اموزان هر روز استفاده کنیم با توجه به اینکه تکنولوژی‌های AI باید همزمان کار کنند ممکن است خرابی سیستمی منجر به خرابی کل یک مدرسه بشود. اینکه AI در کلاس‌ها در سال‌های اتی استفاده شود اجتناب ناپذیر است بنابراین ضروری است که روی این نواوری‌های جدید کار شود قبل از اینکه معلمان تصمیم بگیرند ان را در برنامه روزانه خود قرار دهند.
تجارت الگوریتمی
معامله الگوریتم‌ها تشکیل شده از استفاده از الگوریتم پیچیده AI تا تصمیم‌های تجارتی را چندین برابر سرعتی که انسان در روز می‌تواند انجام دهد را بگیرد. غالباً میلیون‌ها دادوستد بدون هیچ دخالت انسانی را انجام می‌دهد. چنین معاملاتی معاملات فرکانس بالا نامیده می‌شود و نشان دهنده یکی از سریعترین بخش‌های در حال رشد در معاملات مالی است. بسیاری از بانک‌ها و منابع مالی و تجارت‌های اختصاصی شرکت‌ها الان اوراق بهاداری دارند که کاملاً و فقط توسط سیستم‌های AI سازماندهی می‌شوند. سیستم‌های تجارت اتوماتیک معمولاً توسط سرمایه گذاران بزرگ سازمانی استفاده می‌شود. اما در سال‌های اخیر شاهد هجوم شرکت‌های کوچک و خصوصی با سیستم‌های AI خودشان بوده‌ایم.
چندین سازمان بزرگ مالی روی سیستم‌های AI سرمایه‌گذاری کرده‌اند تا در سرمایه‌گذاری کمکشان کنند. موتورAI Black Rock وعلادین هردو داخل شرکت و مشتریان برای کمک به تصمیم‌های مالی استفاده می‌شود. آن شامل طیف گسترده از قابلیت‌ها و همچنین قابلیت پردازش زبان طبیعی تا برای خواندن اخبار گزارش دلال‌ها و رسانه‌های اجتماعی استفاده شود. سپس تمایل خود را به شرکت‌هایی که ذکر شدند می‌سنجد و به آنها امتیاز می‌دهد. بانک‌هایی مانند UBS و Deutsche از موتوری استفاده می‌کند که Sqreem)مدل کاهش و استخراج کوانتمی) که می‌تواند به گسترش پروفایل مصرف‌کنندگان و یافتن محصولات مالی که آنها می‌خواهند از داده‌ها (داده کاوی) به دست آورد. گلدمن ساکس از «کنشو» استفاده می‌کند که برنامه (پلتفرم) تجزیه و تحلیل بازار است که هر دو قابلیت محاسبات حجیم اماری و پردازش زبان طبیعی را داراست. این سیستم‌های یادگیری ماشین داده‌ها را از طریق داده‌های موجود در وب و ارزیابی ارتباط بین رویدادهای جهانی و تأثیر ان بر قیمت دارایی‌ها به دست می‌آورد. استخراج اطلاعات بخشی از هوش مصنوعی است که برای استخراج اطلاعات از اخبار زنده خبری وکمک به تصمیمات سرمایه‌گذاری استفاده می‌شود.
امور مالی شخصی
محصولات متعددی در حال ظهور هستند که از AI برای کمک به مردم در امور شخصی خود استفاده می‌کنند. برای مثال Digit یه نرم‌افزار طراحی شده توسط هوش مصنوعی است که به مصرف‌کنندگان کمک می‌کند تا مصرف و پس‌انداز خود را بر اساس عادات و اهداف شخصی خود بهینه کنند. این نرم‌افزار می‌تواند فاکتورهایی مانند درآمد ماهانه، موجودی فعلی و خرج‌های عادتی) خرج‌هایی که تکرار می‌شود) را تجزیه و تحیل کند و سپس می‌تواند تصمیم‌های خود را بگیرد و پول را به حساب‌های پس‌انداز منتقل کند. Wallet.AI یک استارتاپ در San Francisco که به زودی خواهد آمد عواملی ایجاد کرده‌است که داده‌هایی مانند چیزهایی که مصرف‌کنندگان پشت سر گذشته از جمله چک کردن گوشی هوشمند از اینستاگرام تا توییتر تجزیه تحلیل کند تا به اطلاع مصرف‌کنندگان رفتار مصرفی آنها را برساند.
مدیریت دارایی‌ها
مشاوران روبو در حال حاضر به‌طور گسترده در صنعت مدیریت سرمایه استفاده می‌شود. مشاوران روبو مشاوره مالی و مدیریت دارایی‌ها با حداقل مداخلهٔ انسانی را ارایه می‌کنند. این نمونه از مشاوران مالی براساس الگوریتم‌هایی ساخته شده‌است که به‌طور خودکار دارایی مالی را با توجه به اهداف سرمایه‌گذاری و تحمل ریسک مشتریان ایجاد می‌کنند. آن (مشاوران روبو) می‌تواند بر اساس تغییرات انی در بازار تنظیم شود و به اقتضای ان دارایی‌ها را تنظیم کند.
امضای اسناد
یک وام دهنده آنلاین، Upstart، اطلاعات زیادی از مصرف‌کننده را تجزیه و تحلیل می‌کند و از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند که مدل‌های مالی ریسک که میزان احتمال انرا به‌طور معمول پیش‌بینی می‌کند، ایجاد کند. این تکنولوژی برای بانک‌ها مجاز خواهد بود که آنها را برای استفاده از فرایندهای حقوقی خود (امضا کردن) نیز مورد استفاده قرار دهند.
ZestFinance پلتفورم Zest Automated Machine Learning را ایجاد کرده‌است که مخصوص امضای اسناد مالی است. این پلتفورم از یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا ده‌ها هزار متغیر قدیمی و جدید (از معاملات مالی تا اینکه چگونه مشتری یک فرم را پر می‌کند) که در امور مالی استفاده می‌شود تا به وام گیرندگان امتیاز دهد. این پلتفورم مخصوص نمره دادن به افراد با پیشینه اعتبار محدود است مانند هزاره‌ها.
تاریخچه
دهه ۸۰ حقیقتاً آغاز درخشش هوش مصنوعی در اقتصاد جهانیست؛ و این امر موقعیست که سیستم‌های خبره به محصولات تجاری تر در زمینه اقتصادی تبدیل شدند"به عنوان مثال، دوپونت ۱۰۰ سیستم متخصص ایجاد کرده‌است که به آنها کمک کرد تا نزدیک به ۱۰ میلیون دلار در سال صرفه جویی کنند”. یکی از اولین سیستم‌ها سیستم حرفه ای Protrader بود که توسط KC چن و Ting-peng لیان طراحی شد که توانست پیش بینی کاهش ۸۷ درصدی در میانگین صنعتی DOW Jones در سال ۱۹۸۶ را داشته باشد."اتصالات اصلی سیستم نظارت بر حق بیمه در بازار، تعیین استراتژی سرمایه‌گذاری بهینه، انجام معاملات در صورت لزوم و تغییر پایگاه دانش از طریق یک مکانیزم یادگیری است."یکی از اولین سیستم‌های متخصص که به برنامه‌های مالی کمک می‌کرد، توسط سیستم‌های متخصص کاربردی (APEX) به نام PlanPower ایجاد شد. در سال ۱۹۸۶ بود که برای اولین بار به صورت تجاری عرضه شد.
عملکرد آن کمک به ارائه برنامه‌های مالی برای افراد با درآمد بیش از ۷۵٬۰۰۰ $ در سال است؛ که سپس منجر به سیستم حساب مشتری شد به طوریکه برای درآمدهایی از ۲۵هزار دلار تا ۲۰۰هزار دلار در سال استفاده شد. دهه ۱۹۹۰ سیستم تشخیص تقلب خیلی بیشتر بود. یکی از سیستم‌هایی که در سال ۱۹۹۳ آغاز شد، سیستم هوش مصنوعی FinCEN (FAIS) بود. ان سیستم قادر بود بیش از ۲۰۰۰۰۰ معامله را در هفته بررسی کند و بیش از دو سال به شناسایی ۴۰۰ مورد احتمالی پولشویی که برابر با یک میلیارد دلار بود، کمک کرد. اگر چه سیستم‌های متخصص در دنیای مالی قدیم نبوده، اما این کار در استفاده کردن از AIدر کمک به آنچه امروز هست کمک می‌کند
دولت
یکی از استفاده‌های هوش مصنوعی در دولت است. به این ترتیب که دولت‌های با استفاده از هوش مصنوعی بروکراسی رل کاهش می‌دهد
صنعت سنگین
مقاله اصلی: هوش مصنوعی در صنعت سنگین
رباتها در بسیاری از صنایع رایج شده و اغلب کارهایی را انجام می‌دهند که برای انسانها خطرناک است. روبات‌ها در شغل‌هایی که بسیار تکراری هستند، که ممکن است منجر به اشتباه یا حوادث ناشی از عدم تمرکز باشد و مشاغل دیگری که انسانها ممکن است دچار تحقیر شوند، اثر به سزایی دارند.
در سال ۲۰۱۴، چین، ژاپن، ایالات متحده، جمهوری کره و آلمان با همدیگر ۷۰ درصد کل حجم فروش روبات‌ها را تشکیل می‌دهند. در صنعت خودرو سازی، در بخشهایی با درجه بالایی از اتوماسیون، ژاپن دارای بیشترین تراکم رباتهای صنعتی در جهان بود: ۱۴۱۴ نفر در هر ۱۰۰۰۰ کارمند.
بیمارستان‌ها و دارو
شبکه عصبی مصنوعی به عنوان سیستم پشتیبانی بالینی تصمیمی برای تشخیص پزشکی استفاده می‌شود، مانند تکنولوژی پردازش مفهوم در نرم‌افزار EMR.
وظایف دیگر در پزشکی که به‌طور بالقوه توسط هوش مصنوعی انجام می‌شود و شروع به توسعه می‌کنند عبارتند از:
اولین راه حل IDx, IDx-DR، اولین سیستم تشخیصی مستقل مبتنی بر AI است که مجوز تجاری توسط FDA مجاز است.
منابع انسانی و استخدام
کاربرد دیگر هوش مصنوعی در منابع انسانی و استخدام فضا است. سه راه وجود دارد که هوش مصنوعی توسط منابع انسانی و استخدام حرفه ای‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد: برای نمایش رزومه‌ها و رتبه‌بندی نامزدها با توجه به سطح صلاحیتشان، پیش‌بینی موفقیت نامزدی در نقش‌های خاص از طریق پلتفرم‌ها (سکوها) ی مطابق با شغل، و در حال حاضر راه اندازی ربات‌های چت استخدام است که می‌توانند وظایف ارتباطی تکراری را خودکار کند.
به‌طور معمول، بازنویسی رزومه شامل یک استخدام کننده یا دیگر نمایش حرفه ای منابع انسانی از طریق یک پایگاه داده از رزومه‌ها می‌شود. در حال حاضر راه اندازی‌های جدید مثل Pomato در حال ایجاد الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای خودکار کردن فرایندهای نمایش رزومه است. هوش مصنوعی نمایش رزومه Pomato روی خودکار کردن اعتبار سنجی متقاضیان فنی برای شرکت‌های خدمات فنی تمرکز می‌کند.
هوش مصنوعی Pomato بیش از ۲۰۰۰۰۰ محاسبات را در هر رزومه در ثانیه انجام می‌دهد و سپس یک مصاحبه فنی سفارشی بر اساس مهارت‌های استخراج شده طراحی می‌کند. راه حل‌های KE، که در سال ۲۰۱۴ تأسیس شده‌است، سیستم‌های توصیه شده برای رتبه‌بندی شغل‌ها برای نامزدها، و رتبه‌بندی رزومه‌ها برای کارفرمایان را توسعه داده‌است. Jobster.io، که توسط راه حل هایKE توسعه یافته، از جستجوی مبتنی بر مفهوم استفاده می‌کند که دقت را ۸۰٪ در مقایسه با روش سنتی ATS افزایش داده‌است. این به کارکنان کمک می‌کند تا بر موانع فنی غلبه کنند.
از سال ۲۰۱۶ تا سال ۲۰۱۷، شرکت کالاهای مصرفی Unilever از هوش مصنوعی برای نمایش همه کارکنان در سطح ابتدایی استفاده کرد. هوش مصنوعی Unilever از بازی‌های مبتنی بر علوم اعصاب، مصاحبه‌های ضبط شده، و تجزیه و تحلیل صورت و گفتار برای پیش‌بینی موفقیت استخدام استفاده کرد. Unilever با Hirevue و Pymetrics همکاری کرد تا غربالگری مبتنی بر هوش مصنوعی خود را فعال کند و متقاضیان خود را در یک سال از ۱۵۰۰۰ به ۳۰۰۰۰ افزایش داد. استخدام با هوش مصنوعی تولید شده Unilever " متنوع‌ترین کلاس تا به امروز است ".Unilever همچنین زمان استخدام را از ۴ ماه به ۳ هفته و نیم کاهش داد و ۵۰۰۰۰ ساعت زمان استخدام را نجات داد.
جستجوی کار
بازار کار تغییر قابل توجهی را در پیاده‌سازی هوش مصنوعی دیده‌است. این روند برای هردو استخدام کنندگان و جویندگان کار ساده شده‌است (یعنی، گوگل کردن برای شغل‌ها و درخواست آنلاین). به گفته 65Raj Mukherjee درصد از مردم در طول ۹۱ روز از استخدام دوباره جستجوی شغلی را آغاز می‌کنند. موتور محرک هوش مصنوعی پیچیدگی شکار شغل را با اطلاعات عملیاتی در مورد مهارت‌های شغل، حقوق، و گرایش‌های کاربر، مطابقت دادن مردم با مرتبط‌ترین موقعیت‌ها ساده می‌سازد. هوش مصنوعی محاسبه می‌کند که چه دستمزد برای یک کار خاص مناسب است، اطلاعات را برای استخدام کنندگان با استفاده از پردازش زبان طبیعی خلاصه می‌کند و لغات مرتبط و عبارت‌ها را با استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی از متن استخراج می‌کند.
یک کاربرد دیگر، سازنده رزومه هوش مصنوعی است که نیاز به ۵ دقیقه برای گردآوری یک رزومه دارد، به غیر از صرف زمان انجام همان کار. [نیازمند استناد] در عصر ربات‌های چت هوش مصنوعی به بازدید کنندگان وبسایت کمک می‌کنند و جریان‌های روزانه را حل می‌کنند. ابزار انقلابی هوش مصنوعی مکمل مهارت‌های افراد است و به مدیران منابع انسانی اجازه می‌دهد که بر روی وظایف اولویت بالاتر تمرکز کنند.
با این حال، اثر هوش مصنوعی بر روی تحقیقات شغلی نشان می‌دهد که تا سال ۲۰۳۰ عوامل و ربات‌های هوشمند ۳۰٪ از کار انسانی جهان را از بین ببرند. علاوه بر این، تحقیقات ثابت می‌کند که اتوماسیون بین ۴۰۰ تا ۸۰۰ میلیون کارگر جایگزین خواهد شد. گزارش تحقیق Glassdoor می‌گوید که استخدام و منابع انسانی، انتظار می‌رود که تصویب هوش مصنوعی در بازار کار ۲۰۱۸ و فراتر از آن را بسیار گسترده ببینند.
رسانه و تجارت الکترونیک
برخی از کاربردهای هوش مصنوعی به سمت تجزیه و تحلیل محتوای رسانه‌های سمعی و بصری مانند فیلم، برنامه‌های تلویزیونی، فیلم‌های تبلیغاتی یا محتوای تولید شده توسط کاربر هدایت می‌کنند. این راه حل‌ها اغلب شامل چشم‌انداز کامپیوتری هستند که یک زمینهٔ عظیمی از کاربرد هوش مصنوعی است.
سناریوهای مورد استفاده معمول شامل تجزیه و تحلیل تصاویر با استفاده از روش‌های تشخیص شیء یا تکنیک‌های تشخیص چهره، یا تجزیه و تحلیل ویدئو برای شناسایی صحنه‌های مرتبط، اشیاء یا چهره‌ها است. انگیزه برای استفاده از تجزیه و تحلیل رسانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند – در میان چیزهای دیگر – تسهیل جستجوی رسانه ای، ایجاد مجموعه ای از کلمات کلیدی توصیفی برای یک آیتم (مورد) رسانه‌ها، نظارت بر سیاست محتوای رسانه ای (مثل تأیید مناسب بودن محتوا برای یک زمان خاص مشاهدهٔ تلویزیون)، گفتار به متن برای آرشیو یا سایر اهداف، و شناسایی آرم‌ها، محصولات یا چهره‌های مشهور برای قرار دادن تبلیغات مربوط به آن.
تجزیه و تحلیل رسانه‌های شرکت‌های هوش مصنوعی اغلب خدمات خود را بر روی یک REST API فراهم می‌کنند که دسترسی اتوماتیک مبتنی بر دستگاه را فعال می‌کند و اجازه می‌دهد تا خواندن نتایج را به صورت خودکار انجام دهد. به عنوان مثال شرکت ویدیوئی هوش مصنوعی Valossa, Microsoft,IBMو Amazon با استفاده از RESTful APIs اجازه دسترسی به تکنولوژی تشخیص رسانه را می‌دهد.
هوش مصنوعی همچنین به‌طور گسترده در صنعت تجارت الکترونیک برای کاربردهایی مثل جستجوی بصری، توصیه بصری مشابه، ربات‌های چت، برچسب گذاری خودکار محصولات و غیره استفاده می‌شود. یکی دیگر از کاربردهای عمومی، افزایش یافتن قابلیت جستجو و ساختن محتوای رسانه‌های اجتماعی است.
موسیقی
در میان تلاش‌های ابتدایی قابل ذکر، دیود کوپ هوش مصنوعی ای را خلق کرد به نام امیلی هاول که توانست در زمینه موسیقی کامپیوتری الگوریتمی به شهرت برسد. الگوریتم امیلی هاول به عنوان حق انحصاری ثبت اختراع در آمریکا ثبت شده‌است.
هوش مصنوعی لاموس اولین آلبوم کامل کلاسیک را که به‌طور کامل توسط کامپیوتر ساخته شده بود، در سال ۲۰۱۲ خلق کرد.
تلاش‌های دیگر، مانند AIVA (هوش مصنوعی هنرمند مجازی)، بر خلق موسیقی سمفونی و عمدتاً خلق موسیقی کلاسیک برای نمرات فیلمها تمرکز می‌کنند. با تبدیل شدن به اولین آهنگساز مجازی، مقام اول را (از این حیث) در جهان کسب کرد تا به عنوان انجمن حرفه ای موسیقی شناخته شود.
هوش مصنوعی حتی می‌تواند موزیک قابل استفاده در یک محیط پزشکی را با تلاش ملومیک برای استفاده از موسیقی تولید شده توسط کامپیوتر برای استرس و تسکین درد، تولید کند.
علاوه بر این، ابتکارهایی مانند گوگل مگنتا، که توسط تیم برین گوگل انجام می‌شود، می‌خواهند بدانند که آیا هوش مصنوعی صلاحیت خلق هنر گیرا را دارد یا خیر.
در آزمایشگاه تحقیقاتی سونی CSL، نرم‌افزار فلوماشینز آنها آهنگ‌های پاپی را با یادگیری سبک‌های موسیقی از یک پایگاه داده بزرگ از آهنگ‌ها خلق کرده‌است. با تجزیه و تحلیل ترکیب منحصر به فرد از سبک‌ها و بهینه‌سازی تکنیک‌ها، می‌تواند در هر سبک اثری خلق کند.
پروژه انشاء موسیقی دیگری به کمک هوش مصنوعی، واستون بیت بوده، که توسط آی بی ام ریسرچ نوشته شده‌است، نیازی به یک پایگاه داده عظیمی از موسیقی مانند پروژه‌های گوگل مگنتا یا فلوماشینز ندارد. چرا که از شبکه‌های تقویت یادگیری و یادگیری عمیق استفاده می‌کند تا نغمه ساده ورودی و سبک انتخابی را به موسیقی تبدیل کند. از آنجایی که این نرم‌افزار منبعی باز می‌باشد، موسیقیدانانی چون تریان ساوثرن با این پروژه برای خلق موسیقی همکاری می‌کرده‌اند.
اخبار، نشر و نویسندگی
شرکت نریتیو سانینس اخبار و گزارش‌ها را به صورت تجاری و قابل دسترس به صورت رایانه ای تولید می‌کند که شامل خلاصه رویدادهای ورزشی گروهی بر اساس اطلاعات آماری از بازی به زبان انگلیسی می‌شود. همچنین گزارش‌های مالی و تحلیل املاک و مستغلات را ارائه می‌دهد. به‌طور مشابه، شرکت اتومات اینسایتس پیش نمایش‌ها و مرورهای اختصاصی برای یاهو اسپورتس فانتزی فوتبال تولید می‌کند. این شرکت پیش‌بینی می‌کند که در سال ۲۰۱۴ یک میلیارد داستان تولید کند به طوریکه بیش از ۳۵۰ میلیون در سال ۲۰۱۳ نوشته شود.