stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
همدستی آمریکا در جنایات جنگی اسرائیل در جنگ غزه
واکنش‌ها > مردم آمریکا

معترضان طرفدار فلسطین از حمایت نظامی و دیپلماتیک آمریکا از حمله اسرائیل و اسرائیل به نوار غزه و رفتار جنگی آن که برخی آن را نسل‌کشی خواندند، انتقاد کردند. در ۴ نوامبر ۲۰۲۳، ۱۰۰٬۰۰۰ تا ۳۰۰٬۰۰۰ نفر در «راهپیمایی ملی در واشینگتن: فلسطین آزاد» شرکت کردند، که بزرگ‌ترین تظاهرات حامی فلسطین در تاریخ ایالات متحده بود. معترضان در مقابل خانه آنتونی بلینکن تظاهرات کردند و او را به شرکت در نسل‌کشی متهم کردند.همچنین هزاران نفر در واشینگتن تجمع کردند تا علیه بنیامین نتانیاهو، نخست‌وزیر اسرائیل، که در کنگره آمریکا سخنرانی کرد، اعتراض کنند.ایالات متحده چندین ماه شاهد اعتراضات علیه جنگ اسرائیل در غزه بوده است و معترضان خواستار توقف حمایت آمریکا از جنگ اسرائیل در غزه و لبنان هستند. و معترضان شعارهای «دست‌ها از خاورمیانه بردار» و «فلسطین را آزاد کن» را سر دادند.در تظاهراتی که در مقابل کاخ سفید برگزار شد نیز معترضان شعارهایی به نفع فلسطین سر دادند و جو بایدن رئیس‌جمهور آمریکا و دولت او را مسئول حملات اسرائیل به غزه دانستند. در این تظاهرات با مضمون «مرگ»، گروهی از فعالان، عروسک‌های کفن‌پوشی را در مقابل نرده‌های کاخ سفید به یاد کودکانی که در حملات اسرائیل جان خود را از دست دادند، گذاشتند. بر اساس نظرسنجی فوریه شورای-ایپسوس، اکثریت آمریکایی‌ها گفتند که از محدود کردن کمک‌های نظامی به اسرائیل حمایت می‌کنند، بنابراین اسرائیل نمی‌تواند از این کمک‌ها در عملیات نظامی علیه فلسطینی‌ها استفاده کند (۵۳ درصد).
در ۲۵ فوریه ۲۰۲۴ نیز، آرون بوشنل در مقابل سفارت اسرائیل در واشینگتن دی سی، به صورت زنده در برابر دوربین خودسوزی کرد.
واکنش‌ها > انجمن قلم آمریکا

چندین نویسنده به دلیل نارضایتی از موضع این سازمان در مورد جنگ غزه، درخواست حذف نام آنها از انجمن قلم آمریکا را داده‌اند. از جمله کامونه فلیکس نامزد جین استاین، یوگنیا لی فینالیست شعر و غسان زین الدین نامزد یک داستان کوتاه. در نامه‌ای به امضای نائومی کلاین، لوری مور، تونی کوشنر و ده‌ها تن دیگر اعتراض کردند که PEN «هیچ حمایت هماهنگ قابل توجهی» از فلسطینی‌ها انجام نداده است. کوشنر در مصاحبه با هاآرتص گفت که حمله اسرائیل به غزه «از نظر من مانند پاکسازی قومی است.» او افزود که تاریخ درد و رنج یهودیان نباید «به عنوان بهانه ای برای پروژه غیرانسانی یا سلاخی افراد دیگر» استفاده شود.
واکنش‌ها > گروه‌های حقوق بین‌الملل

به دنبال وتوی قطعنامه دیگری در شورای امنیت سازمان ملل، سازمان‌های بین‌المللی حقوق بشر از جمله دیده‌بان حقوق بشر آمریکا را به دلیل ارائه حمایت نظامی و دیپلماتیک که خطر همدستی در جنایات جنگی را به همراه دارد، محکوم کردند. آگنس کالامار، دبیرکل عفو بین‌الملل، در پاسخ به وتوی ایالات متحده گفت: «وقتی ایالات متحده می‌تواند کار درست را انجام دهد: محافظت از فلسطینی‌ها در برابر خطرات جدی نسل‌کشی، احترام به قوانین بین‌المللی و جهان‌شمول بودن، جلوگیری از کشتارها و رنج‌های گسترده – آن را انتخاب کرد. مسیر مخالف». پزشکان بدون مرز می‌گویند که وتوی ایالات متحده «در تضاد شدید با ارزش‌هایی است که ادعا می‌کند از آن حمایت می‌کند» و ایالات متحده «پوششی دیپلماتیک برای جنایات جاری در غزه» فراهم می‌کند. دیده‌بان حقوق بشر گفت که وتو و حمایت نظامی «خطر همدستی در جنایات جنگی» را به همراه دارد. گروه‌های بین‌المللی حقوق بشر در بیانیه‌ای اعلام کردند: آمریکا با ادامه حمایت نظامی و دیپلماتیک از اسرائیل در حالی که مرتکب جنایات وحشیانه از جمله مجازات دسته جمعی غیرنظامیان فلسطینی در غزه می‌شود، در جنایات جنگی شریک است. کارشناسان حقوق بشر و حقوق هشدار داده‌اند که جابجایی اجباری طبق قوانین بین‌المللی یک جنایت جنگی است و می‌تواند منجر به پاکسازی قومی شود. مایکل فخری، گزارشگر ویژه سازمان ملل در مورد حق غذا، گفت: «ایالات متحده در این قحطی مردم فلسطین در غزه شریک است.» سارا لیا ویتسون، مدیر دموکراسی برای جهان عرب اکنون، گفت که خود بایدن بمباران غزه توسط اسرائیل را «بی‌رویه» توصیف کرده و آن را جنایت جنگی می‌داند و واشینگتن به وضوح تشخیص می‌دهد که اسرائیل مانع کمک رسانی به غزه می‌شود. .
در آوریل ۲۰۲۴، مدیر اجرایی عفو بین‌الملل ایالات متحده آمریکا اعلام کرد که اسرائیل با استفاده از «مهمات ساخت آمریکا» مرتکب جنایات جنگی می‌شود و اعلام کرد که ایالات متحده باید انتقال سلاح به اسرائیل را متوقف کند.
واکنش‌ها > گروه‌های حقوق بین‌الملل > CCR

در واکنش به حمله نسل‌کشی ادعایی اسرائیل به غزه که از اواسط اکتبر ۲۰۲۳ آغاز شد، مرکز حقوق اساسی (CCR)، یک گروه حقوق مدنی ایالات متحده، تحلیل حقوقی خود را از همدستی ایالات متحده در «نسل‌کشی آشکار اسرائیل» علیه فلسطینیان منتشر کرد. CCR گفت که برخی از دادگاه‌ها «ارائه سلاح و سایر مواد به عاملان نسل‌کشی را نوعی همدستی تشخیص داده‌اند. برای مقصر بودن، ارائه‌دهنده نیازی به مشارکت در نیت نسل‌کشی گیرندگان ندارد.» CCR به بایدن، بلینکن و آستین هشدار داد که می‌توانند مسئول عدم جلوگیری و حمایت از جنایات اسرائیل در غزه باشند. CCR به نمایندگی از سازمان حقوق بشر، دفاع از کودکان بین‌المللی - فلسطین شکایت کرد. الحق، یک گروه حقوق بشر فلسطینی مستقر در کرانه باختری؛ و هشت فلسطینی و شهروند آمریکایی به همراه بستگان خود در غزه. سپس در ۳ نوامبر، همراه با سایر سازمان‌های غیرانتفاعی حقوقی فلسطین و کانون ملی وکلای دادگستری، CCR پرونده خود را به کنگره برد. این بیانیه به نمایندگان گفت که اگر به بسته کمکی به اسرائیل رای دهند، «ممکن است با مسئولیت کیفری و مدنی برای کمک و مشارکت در نسل‌کشی، جنایات جنگی و جنایت علیه بشریت مواجه شوند». در یک جلسه توجیهی در اواخر دسامبر به دادگاه، ۷۷ گروه حقوقی و جامعه مدنی در سراسر جهان از این شکایت حمایت کردند.
واکنش‌ها > گروه‌های حقوق بین‌الملل > آفریقای جنوبی

علاوه بر پرونده نسل‌کشی آفریقای جنوبی علیه اسرائیل در دیوان بین‌المللی دادگستری، گروهی از وکلای آفریقای جنوبی نیز اعلام کرده‌اند که قصد دارند علیه دولت‌های آمریکا و انگلیس به دلیل حمایت از اقدامات اسرائیل شکایت مدنی ارائه کنند.
تگال

مکان در 23x15px|border |alt=|link= اندونزی
| تگال | تگال |
| --- | --- |
شهر: شهر
Tegal: Tegal
  مهر:   مهر
تگالموقعیت تگال در نقشهٔ اندونزی: تگالموقعیت تگال در نقشهٔ اندونزی
مختصات: ۶°۵۲′ جنوبی ۱۰۹°۸′ شرقی﻿ / ﻿۶٫۸۶۷°جنوبی ۱۰۹٫۱۳۳°شرقی﻿ / -6.867; 109.133: مختصات: ۶°۵۲′ جنوبی ۱۰۹°۸′ شرقی﻿ / ﻿۶٫۸۶۷°جنوبی ۱۰۹٫۱۳۳°شرقی﻿ / -6.867; 109.133
استان: جاوه مرکزی
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۹٫۶۸ کیلومتر مربع (۱۵٫۳۲ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۰۷): جمعیت (۲۰۰۷)
 • کل: ۲۴۷۰۷۶
 • تراکم: ۶۱۹۳/کیلومتر مربع (۱۶۰۴۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۷ (WIB)
وبگاه: www.tegalkota.go.id tegalcyber.org
تگال (اندونزیایی: Tegal, Central Java) شهری در استان جاوه مرکزی کشور اندونزی است. جمعیت این شهر بر اساس سرشماری سال ۱۹۹۰ میلادی، ۲۲۵٫۶۱۰ نفر و بر اساس سرشماری سال ۲۰۰۰ میلادی، ۲۳۴٫۴۲۳ بوده که در سال ۲۰۰۷ میلادی به ۲۳۷٫۴۸۰ نفر افزایش یافته‌است.
هوش مصنوعی
تاریخچه

مقالهٔ اصلی: تاریخ هوش مصنوعی
هوش مصنوعی توسط فلاسفه و ریاضی‌دانانی نظیر جرج بول که اقدام به ارائهٔ قوانین و نظریه‌هایی در مورد منطق نمودند، مطرح شده بود. با اختراع رایانه‌های الکترونیکی در سال ۱۹۴۳، هوش مصنوعی، دانشمندان آن زمان را به چالشی بزرگ فراخواند. در این شرایط، چنین به‌نظر می‌رسید که این فناوری قادر به شبیه‌سازی رفتارهای هوشمندانه خواهد بود.
با وجود مخالفت گروهی از متفکران با هوش مصنوعی که با تردید به کارآمدی آن می‌نگریستند تنها پس از چهار دهه، شاهد تولد ماشین‌های شطرنج باز و دیگر سامانه‌های هوشمند در صنایع گوناگون شدیم.
حوزه پژوهش در زمینه هوش مصنوعی در یک کارگاه آموزشی در کالج دارتموث در سال ۱۹۵۶ متولد شد. شرکت‌کنندگان آلن نیول (دانشگاه کارنگی ملون)، هربرت سیمون (دانشگاه کارنگی ملون)، جان مک‌کارتی (مؤسسه فناوری ماساچوست)، ماروین منسکی (مؤسسه فناوری ماساچوست) و آرتور ساموئل (آی‌بی‌ام) از بنیان‌گذاران و رهبران پژوهش در زمینه هوش مصنوعی شدند. آن‌ها به همراه دانشجویانشان برنامه‌هایی نوشتند که مطبوعات آن را «شگفت‌آور» توصیف می‌کردند، رایانه‌ها استراتژی‌های بردِ بازی چکرز را فرا می‌گرفتند، سوالاتی در جبر حل می‌کردند، قضیه‌های منطقی اثبات می‌کردند و انگلیسی صحبت می‌کردند. در اواسط دهه ۱۹۶۰ میلادی وزارت دفاع آمریکا سرمایه‌گذاری‌های سنگینی در حوزه پژوهش در زمینه هوش مصنوعی انجام می‌داد، در آن دهه آزمایشگاه‌های فراوانی در سراسر جهان تأسیس شد. بنیانگذاران هوش مصنوعی در مورد آینده خوشبین بودند: هربرت سیمون پیش‌بینی کرد «ماشین‌ها ظرف بیست سال قادر به انجام هر کاری هستند که یک انسان می‌تواند انجام دهد». ماروین مینسکی، نوشت: «در طی یک نسل … مسئله هوش مصنوعی اساساً حل خواهد شد».
نام هوش مصنوعی در سال ۱۹۶۵ میلادی به عنوان یک دانش جدید ابداع گردید. البته فعالیت در این زمینه از سال ۱۹۶۰ میلادی شروع شد. (مرجع۱)
بیشتر کارهای پژوهشی اولیه در هوش مصنوعی بر روی انجام ماشینی بازی‌ها و نیز اثبات قضیه‌های ریاضی با کمک رایانه‌ها بود. در آغاز چنین به نظر می‌آمد که رایانه‌ها قادر خواهند بود چنین فعالیت‌هایی را تنها با بهره گرفتن از تعداد بسیار زیادی کشف و جستجو برای مسیرهای حل مسئله و سپس انتخاب بهترین روش برای حل آن‌ها به انجام رسانند.
اصطلاح هوش مصنوعی برای اولین بار توسط جان مک‌کارتی (که از آن به‌عنوان پدر علم و دانش تولید ماشین‌های هوشمند یاد می‌شود) استفاده شد. وی مخترع یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به نام لیسپ (به انگلیسی: lisp) است. با این عنوان می‌توان به هویت رفتارهای هوشمندانه یک ابزار مصنوعی پی برد. (ساختهٔ دست بشر، غیرطبیعی، مصنوعی) حال آنکه هوش مصنوعی به عنوان یک اصطلاح عمومی پذیرفته شده که شامل محاسبات هوشمندانه و ترکیبی (مرکب از مواد مصنوعی) است.
از اصطلاح "Strong and Weak AI" می‌توان تا حدودی برای معرفی رده‌بندی سامانه‌ها استفاده کرد.
آزمون تورینگ

آزمون تورینگ آزمونی است که توسط آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ در نوشته‌ای به نام «محاسبات و هوشمندی» مطرح شد. در این آزمون شرایطی فراهم می‌شود که شخصی با ماشینی تعامل برقرار کند و پرسش‌های کافی برای بررسی اقدامات هوشمندانهٔ ماشین، از آن بپرسد. چنانچه در پایان آزمایش نتواند تشخیص دهد که با انسان یا با ماشین در تعامل بوده است، آزمون با موفقیت انجام شده است. تاکنون هیچ ماشینی از این آزمون با موفقیت بیرون نیامده است. کوشش این آزمون برای تشخیص درستی هوشمندی یک سامانه است که سعی در شبیه‌سازی انسان دارد.
رویکردهای اصلی به هوش مصنوعی

رویکردهای شاخص به هوش مصنوعی (به ترتیب روند زمانی که مطرح شدند و البته همگی سپس به بقا در حیطه خودشان ادامه دادند):
1- مبتنی بر منطق و Rule
2- مبتنی بر تشخیص الگو / روش‌های احتمالاتی / روش‌های آماری
3- مبتنی بر الگوریتمهای مکاشفه ای (Heuristics)
4- مبتنی بر گراف‌های دانش و هستان‌شناسی‌ها
5- مبتنی بر هوش مصنوعی عامل گرا   و عامل های دیجیتالی
6- مبتنی بر یادگیری ماشین
7- مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق
8- مبتنی بر GAN و Transformers و Encoders و Decoders و هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
9- مبتنی بر مدل‌های بزرگ آموزش داده شده
10- مبتنی بر مدل‌های بزرگ زبانی LLM
11- مبتنی بر دستوردهی به LLMها (یعنی Prompt Engineering)
12- هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI) / اعتماد پذیر / مسئول / جویا (RAG)
13- هوش مصنوعی انسان وار (Human Like) و معماری شناختی
14- هوش مصنوعی عمومی (AGI)
15- ابرهوش مصنوعی (ASI)
16- خِرَد ترکیبی (Hybrid Wisdom)
کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی دارد. تعدادی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی شامل استفاده در وسایل نقلیه خودگردان (مثل پهپادها و اتومبیل‌های خودران)، تشخیص‌های پزشکی، خلق آثار هنری، اثبات قضیه‌های ریاضی، انجام بازی‌های فکری، تعیین هویت تصاویر(تشخیص چهره) و صداها، ذخیره انرژی، جستجوگرهای اینترنتی، تهیه قراردادها و پیش‌بینی آرای قضایی می‌شوند.
کاربردهای هوش مصنوعی > هوش مصنوعی در اقتصاد

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در زمینهٔ تجارت، اقتصاد و کلان داده است. برای مثال، با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان با ضریب خطای پایینی، تغییرات فصلی و بلندمدت در عرضه یا تقاضای محصولات مختلف را پیش‌بینی کرد. این موضوع می‌تواند به شدت در سیاست، اقتصاد کلان و کنترل عرضه و تقاضا مفید واقع شود. همچنین، شرکت‌هایی مانند گوگل خدماتی در زمینهٔ هوش مصنوعی به شرکت‌های بزرگ ارائه می‌دهند که می‌تواند به برنامه‌ریزی، انبارگردانی، پیش‌بینی سیر صعودی یا نزولی فروش در محصولات به خصوص و نیز برندسازی آن‌ها کمک کند.
پیش‌بینی قیمت در بازارها (مانند پیش‌بینی قیمت نفت با هوش مصنوعی) یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در اقتصاد است.
کاربردهای هوش مصنوعی > هوش مصنوعی در ورزش

به‌طور تاریخی، پیش‌بینی فوتبال به انسان‌های ماهری وابسته بود که می‌توانستند سوابق و وضعیت دو تیم و بازیکنان را تحلیل کنند. با انقلاب دیجیتال، سایت‌های شرط‌بندی کار را برای پیش‌بینی آسان و آسان‌تر کردند. اما حتی ظهور سایت‌ها و شرط‌بندی آنلاین هم تأثیری در نحوه شرط‌بندی ایجاد نکرد. همچنان علاقه‌مندان تلاش می‌کنند تا وضعیت طرفین و بازیکنان را بررسی کنند. هوش مصنوعی این را تغییر می‌دهد. اینترنت باعث ظهور سایت‌ها و فروم‌هایی شد که تیپسترهای شرط‌بندی فرم معرفی می‌کنند. با ظهور هوش مصنوعی، فرم شرط‌بندی می‌تواند چیزی فراتر از یک محاسبه انسانی باشد و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بازی را عوض می‌کنند.
کاربردهای هوش مصنوعی > شبکه‌های اجتماعی

در شبکه‌های اجتماعی مطرح مانند توئیتر یا اینستاگرام، برای تشخیص الگوهای رفتاری انسانی، جلوگیری از هرزنامه و انتشار محتوای مجرمانه و نیز شناسایی مخاطبان هدف برای تبلیغات، از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. همچنین، برخی از ربات‌های شبکهُ اجتماعی بر پایهٔ هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند تا در بالاترین سطوح رفتارهای انسانی را شبیه‌سازی نمایند.
کاربردهای هوش مصنوعی > هوش مصنوعی در خدمات حقوقی

کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی به سرعت در حال افزایش است و سیستم‌های نوین مبتنی بر پردازش زبان طبیعی به تدریج در حال به عهده گرفتن بخشی از وظایف حقوق‌دانان هستند. نرم‌افزارهای مبتنی بر تکنولوژی هوش مصنوعی در حال حاضر امکان تهیه قراردادهای دقیق، تحلیل قراردادها و اسناد حقوقی موجود و پیش‌بینی آرای دادگاه‌ها را فراهم کرده‌اند.
کاربردهای هوش مصنوعی > هوش مصنوعی در فرهنگ، میراث فرهنگی و میراث مکتوب

هوش مصنوعی از طریق فناوری‌ها و کاربردهای خود می‌تواند به توسعه فرهنگ، کاربردها و ابزارهای فرهنگی، حفاظت از میراث فرهنگی و میراث مکتوب یاری برساند. مواردی مانند پردازش زبان طبیعی، جست و جوی معنایی، خوانش رایانشی کتابها، متن کاوی، ایده کاوی، روانکاوی رایانشی، قرآن کاوی رایانشی، مدلهای زبانی بزرگ، نویسه خوانی نوری OCR (برای کتب خطی و قدیمی یا چاپی و جدید)، اکتشافات زبانشناسی، اکتشافات فرهنگی، پایگاه‌های داده و دادگان مرجع زبانی و فرهنگی و میراثی، دوقلوی دیجیتال برای میراث فرهنگی، دوقلوی دیجیتال برای میراث مکتوب، واقعیت مجازی هوشمند و واقعیت افزوده هوشمند برای میراث فراهنگی و دیگر موارد.
فلسفه هوش مصنوعی

مقالهٔ اصلی: فلسفه هوش مصنوعی
به‌طور کلی ماهیت وجودی هوش به مفهوم جمع‌آوری اطلاعات، استقراء و تحلیل تجربیات به منظور رسیدن به دانش یا ارائه تصمیم است. در واقع هوش به مفهوم به‌کارگیری تجربه به منظور حل مسائل دریافت شده تلقی می‌شود. هوش مصنوعی علم و مهندسی ایجاد ماشین‌هایی هوشمند با به‌کارگیری از کامپیوتر و الگوگیری از درک هوش انسانی یا حیوانی و نهایتاً دستیابی به مکانیزم هوش مصنوعی در سطح هوش انسانی است.
در مقایسهٔ هوش مصنوعی با هوش انسانی می‌توان گفت که انسان قادر به مشاهده و تجزیه و تحلیل مسائل در جهت قضاوت و اخذ تصمیم است در حالی که هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین و رویه‌هایی از قبل تعبیه شده بر روی کامپیوتر است. در نتیجه علی‌رغم وجود رایانه‌های بسیار کارا و قوی در عصر حاضر ما هنوز قادر به پیاده کردن هوشی نزدیک به هوش انسان در ایجاد هوش‌های مصنوعی نبوده‌ایم.
به‌طور کلّی، هوش مصنوعی را می‌توان از زوایای متفاوتی مورد بررسی و مطالعه قرار داد. مابین هوش مصنوعی به عنوان یک هدف، هوش مصنوعی به عنوان یک رشتهٔ تحصیلی دانشگاهی یا هوش مصنوعی به عنوان مجموعهٔ فنون و راهکارهایی که توسط مراکز علمی مختلف و صنایع گوناگون تنظیم و توسعه یافته است، باید تفاوت قائل بود.
اتاق چینی

اتاق چینی یک آزمایش ذهنی است که اولین بار توسط مقاله جان سرل به‌نام «ذهن‌ها، مغزها، و برنامه‌ها» (به انگلیسی: Minds, Brains, and Programs) در مجله «علوم رفتاری و ذهنی» (به انگلیسی: Behavioral and Brain Sciences) در سال ۱۹۸۰ منتشر شد. وی با این سؤال که آیا یک برنامه هوشمند مترجم که توانایی ترجمه از زبان چینی به زبان انگلیسی را دارد، ضرورتی برای فهم موضوع مورد ترجمه دارد یا خیر و با تشبیه ذهن به یک برنامهٔ هوشمند رایانه‌ای این استدلال را در برابر مواضع فلسفی کارکردگرایی و نظریه محاسباتی ذهن که در آن‌ها، ذهن به عنوان یک محاسبه‌گر یا دستکاری کنندهٔ نماد عمل می‌کند، قرار داد. در واقع نتایج حاصل از آزمایش اتاق چینی حکایت از این دارد که هیچ برنامه‌ای نمی‌تواند به کامپیوتر ذهن، فهم یا آگاهی بدهد. حال آن برنامه هر آنچه می‌خواهد هوشمند باشد و باعث شود کامپیوتر همچون انسان رفتار کند. اگر چه این آزمایش در اصل جوابی برای اظهارات محققان هوش مصنوعی بود، اما این ادعا در برابر اهداف تحقیقات هوش مصنوعی قرار نمی‌گیرد چرا که این موضوع حدی برای هوشمندی کامپیوتر قائل نیست. همچنین این آزمایش مختص رایانه‌های دیجیتال است و دامنه آن همه ماشین‌ها نیستند.
چگونگی استفاده هوش مصنوعی > هوش مصنوعی چگونه استفاده می‌شود؟

به‌طور کلی هوش مصنوعی به دو دسته زیر تفکیک می‌شود:
Narrow AI یا هوش مصنوعی ضعیف: این نوع هوش مصنوعی در یک زمینه محدود عمل می‌کند و شبیه‌سازی هوش انسانی است. هوش مصنوعی ضعیف اغلب بر روی یک کار مشخص تعریف می‌شود و در محدوده تعریفش بسیار عالی عمل می‌کند. شاید این ماشین‌ها بسیار هوشمند به نظر برسند اما حقیقت این است که حتی از ابتدائی‌ترین سطوح هوش انسانی هم ساده‌تر عمل می‌کنند.
Artificial General Intelligence یا هوش مصنوعی عمومی: که با عنوان هوش مصنوعی قوی هم شناخته می‌شود، نوعی از هوش مصنوعی است که بیشتر در فیلم‌ها دیده‌ایم، مانند ربات‌های فیلم Westworld. هوش مصنوعی قوی بسیار شبیه به انسان عمل می‌کند چنان‌که می‌تواند توانایی‌های خود را بر حل مسائلی در حوزه‌های مختلف به کار بگیرد.
مدیریت پیچیدگی

ایجاد و ابداع فنون و تکنیک‌های لازم برای مدیریت پیچیدگی را باید به عنوان هستهٔ بنیادین تلاش‌های علمی و پژوهشی گذشته، حال و آینده در تمامی زمینه‌های علوم رایانه و به ویژه در هوش مصنوعی معرفی کرد. شیوه‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی در واقع، برای حل آن دسته از مسائل به وجود آمده است که به‌طور سهل و آسان توسط برنامه‌نویسی تابعی یا شیوه‌های ریاضی قابل حلّ نبوده‌اند.
در بسیاری از موارد، با پوشانیدن و پنهان ساختن جزئیّات فاقد اهمیت است که بر پیچیدگی فائق می‌آییم و می‌توانیم بر روی بخش‌هایی از مسئله متمرکز شویم که مهم‌تر است. تلاش اصلی در واقع، ایجاد و دستیابی به لایه‌ها و ترازهای بالاتر از هوشمندی انتزاع را نشانه می‌رود تا آنجا که سرانجام، برنامه‌های رایانه‌ای درست در همان سطحی کار خواهند کرد که خود انسان‌ها رسیده‌اند.
به یاری پژوهش‌های گستردهٔ دانشمندان علوم مرتبط، هوش مصنوعی تاکنون راه بسیاری پیموده است. در این راستا، تحقیقاتی که بر روی توانایی آموختن زبان‌ها انجام گرفت و همچنین درک عمیق از احساسات، دانشمندان را در پیشبرد این دانش کمک زیادی کرده است. یکی از اهداف متخصصین، تولید ماشین‌هایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند. این ماشین باید توانایی تعمیم تجربیات قدیمی خود در شرایط مشابه جدید را داشته و به این ترتیب اقدام به گسترش دامنه دانش و تجربیاتش کند.
برای نمونه ربات هوشمندی که بتواند اعضای بدن خود را به حرکت درآورد، نسبت به این حرکت خود آگاه بوده و با آزمون و خطا، دامنه حرکت خود را گسترش می‌دهد و با هر حرکت موفقیت‌آمیز یا اشتباه، دامنه تجربیات خود را وسعت بخشیده و سر انجام راه رفته یا حتی می‌دود یا به روشی برای جابجا شدن دست می‌یابد که سازندگانش برای او متصور نبوده‌اند.
هر چند نمونه بالا ممکن است کمی آرمانی به نظر برسد، ولی به هیچ عنوان دور از دسترس نیست. دانشمندان عموماً برای تولید چنین ماشین‌هایی از وجود مدل‌های زنده‌ای که در طبیعت وجود به ویژه آدمی نیز سود برده‌اند.
هوش مصنوعی اکنون در خدمت توسعه علوم رایانه نیز هست. زبان‌های برنامه‌نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن ساخته‌اند، پایگاه‌های داده‌ای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرم‌افزارها و ماشین‌ها از نتایج پژوهش‌هایی در راستای هوش مصنوعی بوده‌اند.
از زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی می‌توان به لیسپ، پرولوگ، کلیپس و ویپی اکسپرت اشاره کرد.
شاخه‌های هوش مصنوعی در دانش رایانه

شاخه‌های گوناگونی از هوش مصنوعی در دانش‌های رایانه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند، برخی این شاخه‌ها عبارتند از:
یادگیری ماشین (به انگلیسی: Machine Learning)
شبکهٔ عصبی مصنوعی (به انگلیسی: Neural Networks)
بینایی ماشین (به انگلیسی: Machine Vision)
سامانه‌های خبره (به انگلیسی: Expert System)
پردازش زبان طبیعی (به انگلیسی: NLP)
الگوریتم ژنتیک (به انگلیسی: Genetic Algorithm)
مفاهیم مرتبط با روباتیک (به انگلیسی: Robotic)
تکنیک‌ها و زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

عملکرد اولیهٔ برنامه‌نویسی هوش مصنوعی ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبهٔ سمبولیک است. از مهم‌ترین و پرکاربردترین زبان برای هوش مصنوعی می‌توان از پایتون نام برد و در کنار آن زبان‌های برنامه‌نویسی لیسپ و پرولوگ علاوه بر اینکه از مهم‌ترین زبان‌های مورد استفاده در هوش مصنوعی هستند خصوصیات نحوی و معنایی آن‌ها باعث شده که آن‌ها شیوه‌ها و راه حل‌های قوی برای حل مسئله ارائه کنند.
تأثیر قابل توجه این زبان‌ها بر روی توسعه هوش مصنوعی از جمله توانایی‌های آن‌ها به عنوان ابزارهای فکر کردن است. در حقیقت همان‌طور که هوش مصنوعی مراحل رشد خود را طی می‌کند، زبان‌های لیسپ و پرولوگ بیشتر مطرح می‌شوند که این زبان‌ها کار خود را در محدودهٔ توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی در صنعت و دانشگاه‌ها دنبال می‌کنند و طبیعتاً اطلاعات در مورد این زبان‌ها به عنوان بخشی از مهارت هر برنامه‌نویس هوش مصنوعی است.
پرولوگ: یک زبان برنامه‌نویسی منطقی است. یک برنامهٔ منطقی دارای یک سری ویژگی‌های قانون و منطق است. در حقیقت خود این نام از برنامه‌نویسی PRO در LOGIC می‌آید. در این زبان یک مفسر برنامه را بر اساس یک منطق می‌نویسد. ایدهٔ استفادهٔ توصیفی محاسبهٔ اولیه برای بیان خصوصیات حل مسئله یکی از محوریت‌های پرولوگ است که برای علم کامپیوتر به‌طور کلی و به‌طور جزئی برای زبان برنامه‌نویسی هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرند.
لیسپ: اصولاً یک زبان کامل است که دارای عملکردها و لیست‌های لازمه برای توصیف عملکردهای جدید، تشخیص تناسب و ارزیابی معانی است. لیسپ به برنامه‌نویس قدرت کامل برای اتصال به ساختارهای اطلاعاتی را می‌دهد. گر چه لیسپ یکی از قدیمی‌ترین زبان‌های محاسباتی است که هنوز فعال است ولی دقت کافی در برنامه‌نویسی و طراحی توسعه باعث شده است که این یک زبان برنامه‌نویسی فعال باقی بماند. در حقیقت این مدل برنامه‌نویسی طوری مؤثر بوده است که تعدادی از دیگر زبان‌ها مانند اف پی، ام‌ال و اسکیم براساس عملکرد برنامه‌نویسی آن بنا شده‌اند. یکی از مهم‌ترین برنامه‌های مرتبط با لیسپ برنامهٔ اسکیم است که یک تفکر دوباره در بارهٔ زبان در آن وجود دارد که به وسیلهٔ توسعه هوش مصنوعی و برای آموزش و اصول علم کامپیوتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.
استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی یا همان API می‌تواند استفاده از هوش مصنوعی در پروژه‌های برنامه‌نویسی را بسیار ساده‌تر سازد. APIهای هوش مصنوعی، رابط‌های RESTful هستند که به برنامه‌نویس اجازه می‌دهند به کمک مدل‌های از پیش تمرین داده شده شرکت‌های مختلف استفاده کنند و قابلیت‌های مرتبط با هوش مصنوعی نرم‌افزار خود را گسترش دهند در واقع در API برنامه‌ها از قابلیت‌های کاربردی یکدیگر استفاده می‌نمایند تا توانایی خود را افزایش دهند به‌طور مثال برنامه‌های مسیریابی از API نقشه گوگل و مسیریابی ترافیک ماهواره ای گوگل بهره می‌برند و توانایی خود را بسیار بهبود می‌بخشند. برای معرفی برخی از این APIهای هوش مصنوعی می‌توان از Wit.ai, Api.ai و ملیسا نام برد.
عامل‌های هوشمند

مقالهٔ اصلی: کارگزار هوشمند
عامل‌ها (به انگلیسی: Agents) قادر به شناسایی الگوها و تصمیم‌گیری بر اساس قوانین فکر کردن خود هستند. قوانین و چگونگی فکر کردن هر عامل در راستای دستیابی به هدفش، تعریف می‌شود. این سامانه‌ها بر اساس قوانین خاص خود فکر کرده و کار خود را به درستی انجام می‌دهند. پس عاقلانه رفتار می‌کنند، هر چند الزاماً مانند انسان فکر نمی‌کنند.
در بحث هوشمندی اصطلاح پیس (به انگلیسی: PEAS) سرنام واژه‌های "کارایی (به انگلیسی: Performance)"، "محیط (به انگلیسی: Environment)"، "اقدام گر (به انگلیسی: Agent)" و "حسگر (به انگلیسی: Sensor)" است.
سامانه‌های خبره

مقالهٔ اصلی: سیستم‌های خبره
سامانه‌های خبره زمینه‌ای پرکاربرد در هوش مصنوعی و مهندسی دانش است که با توجه به نیاز روزافزون جوامع بر اتخاذ راه حل‌ها و تصمیمات سریع در مواردی که دانش‌های پیچیده و چندگانهٔ انسانی مورد نیاز است و بر اهمیت نقش آن‌ها نیز افزوده می‌شود. سامانه‌های خبره به حل مسائلی می‌پردازند که به‌طور معمول نیازمند تخصص‌های کاردانان و متخصّصان انسانی است. به‌منظور توانایی بر حل مسائل در چنین سطحی (ترازی)، دسترسی هرچه بیشتر این‌گونه سامانه‌ها به دانش موجود در آن زمینه خاص ضروری می‌گردد.
برترین کتاب‌های هوش مصنوعی

بسیاری از متخصصان، دانشجویان و علاقه‌مندان برای یادگیری مفاهیم بنیادی و پیشرفته این حوزه به کتاب‌های معتبر و آموزشی مراجعه می‌کنند. در این بخش، برخی از برترین کتاب‌های هوش مصنوعی که توسط دانشمندان برجسته این حوزه نوشته شده‌اند، معرفی می‌شوند.
کتاب‌های کلاسیک و پایه‌ای
Artificial Intelligence: A Modern Approach – نوشتهٔ استوارت راسل و پیتر نورویگ، این کتاب یکی از پرکاربردترین منابع در دانشگاه‌ها برای یادگیری اصول و مبانی هوش مصنوعی است.
کتاب‌های تخصصی و پیشرفته
Deep Learning – اثر یان لیکان، یوشوا بنجیو و جفری هینتون، که یکی از مراجع معتبر در زمینه یادگیری عمیق محسوب می‌شود.
منابع جدید و کاربردی
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow – نوشتهٔ اورلیان ژرون، که به آموزش عملی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از ابزارهای محبوب می‌پردازد.
منابع بیشتر
برای لیست کامل و بررسی دقیق‌تر بهترین کتاب‌های هوش مصنوعی، می‌توانید به بخش معرفی کتاب‌های هوش مصنوعی در مجله هوش مصنوعی سیمرغ مراجعه کنید.
اخبار جعلی، دیپ فیک و امنیت سیاسی

مفهومی به نام دیپ‌فیک (به انگلیسی: Deepfakes) به هوش‌های مصنوعی اطلاق می‌شود که قادر هستند چهره و صدای افراد را بازسازی و شبیه‌سازی نمایند. امروزه تشخیص نسخه‌های فیک و تقلبی از نسخه‌های اصلی کار بسیار مشکلی است.
این موضوع می‌تواند تهدیدی برای افراد مشهور اعم از هنرمندان، ورزشکاران و سیاست‌مداران باشد و زندگی حرفه‌ای آن‌ها را دچار خدشه و چالش نماید. بازسازی سخنرانی یک رئیس‌جمهور و درج موارد ناخواسته در میان آن یا بازسازی تصاویر سیاست‌مداران در یک فضای خاص می‌تواند نمونه‌ای از این موارد باشد.
به‌طورکلی هوش مصنوعی دیپ‌فیک، یک فناوری تغییر دهنده محتوا محسوب می‌شود. طبق گزارش ZDNet دیپ فیک «چیزی را ارائه می‌دهد که در واقع رخ نداده است». طبق این گزارش ۸۸٪ آمریکایی‌ها معتقدند دیپ فیک بیشتر از فایده باعث آسیب می‌شود اما تنها ۴۷٪ آنها معتقدند که ممکن است مورد هدف قرار گیرند. با اوج‌گیری رقابت‌های انتخاباتی شکل‌گیری فیلم‌های تبلیغاتی جعلی می‌تواند تهدیدی برای سیاست‌مداران محسوب شود.