در واقع AIOps یا هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات، یک روش فناوری است که داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را برای خودکارسازی و بهبود فرآیندهای عملیات فناوری اطلاعات ترکیب می‌کند. هدف آن افزایش کارایی و اثربخشی مدیریت عملیات فناوری اطلاعات با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم زیادی از داده‌های تولید شده توسط سیستم‌های مختلف فناوری اطلاعات است.

شایان ذکر است AIOps به روش های مختلف به تیم های فناوری اطلاعات کمک می کند، از جمله:

تشخیص ناهنجاری:AIOها می توانند به طور خودکار ناهنجاری ها یا انحرافات از رفتار عادی سیستم را شناسایی کنند و به شناسایی زودهنگام مسائل یا تهدیدات احتمالی کمک کنند.

تجزیه و تحلیل علت ریشه ای:با تجزیه و تحلیل روابط پیچیده بین اجزای مختلف IT، AIOps می تواند به تیم های فناوری اطلاعات کمک کند تا علل اصلی مشکلات را سریعتر و دقیق تر شناسایی کنند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده:AIOها می توانند با تجزیه و تحلیل داده ها و روندهای تاریخی، مسائل یا قطعی های احتمالی را پیش بینی کنند و اقدامات پیشگیرانه را قبل از بروز مشکلات ممکن می سازد.

اتوماسیون:AIOها می توانند وظایف معمول فناوری اطلاعات مانند نظارت بر سیستم، مدیریت حوادث و رویه های واکنش را خودکار کنند و کارکنان فناوری اطلاعات را آزاد کنند تا بر فعالیت های استراتژیک تر تمرکز کنند.

بهینه سازی عملکرد:با نظارت و تجزیه و تحلیل مستمر معیارهای عملکرد سیستم، AIOps می تواند بهینه سازی ها و بهبودهایی را برای بهبود عملکرد کلی سیستم پیشنهاد دهد.

به طور کلی، AIOps یک پیشرفت قابل توجه در مدیریت عملیات فناوری اطلاعات است که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به سمت رویکردهای فعال‌تر، پیش‌بینی‌کننده‌تر و خودکارتر برای مدیریت مؤثر زیرساخت فناوری اطلاعات حرکت کنند.

#ai #aiops #aio

https://t.iss.one/unixmens

هوش مصنوعی خوب یا بد ؟

"هوش مصنوعی عمومی" یا AGI (Artificial General Intelligence) به هوش مصنوعی که در تمام زمینه‌ها و وظایف مشابه به انسان عمل می‌کندبه عبارت دیگر، AGI توانایی فهم و انجام هر کاری که انسان می‌تواند انجام دهد را دارد.

در واقع AGI نه تنها محدود به یک وظیفه یا حل یک مسئله خاص نیست، بلکه به عنوان یک موجود هوشمند با توانایی‌های فراگیر در تمام زمینه‌ها شناخته می‌شود. این نوع از هوش مصنوعی می‌تواند در مقیاس گسترده‌تری از وظایف، از حل مسائل علمی گرفته تا مهارت‌های اجتماعی و انسانی، به کار رود.

تحقق AGI نیازمند پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه‌های مانند یادگیری ماشین، استدلال، حل مسائل، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، اطلاعات‌کاوی، و ..است.همچنین برنامه ریزی پیچیده و موازی نیز از دیگر نیازمندی‌های تحقق AGI است

با توجه به پیچیدگی بسیار بالای تحقق AGI و همچنین چالش‌های عظیمی که در مسیر تحقق آن وجود دارد، محققان هنوز در حال کار بر روی این حوزه هستند و این موضوع یکی از موارد گران‌قدرت هوش مصنوعی محسوب می‌شود


آیا agi اخلاق گرایانه خواهد بود یا یک مفهوم برای علیه انسانیت ؟
#agi #ai
@unixmens

نظرات جالب کوشیار عظیمیان، دانشمند داده شرکت فیسبوک و یکی از ایرانیان موفق در حوزه AI

آیا هوش مصنوعی جایگزین پزشکان خواهد شد؟
#AI
#medical
@unixmens

معلوم شد که اوپوس به روانشناس واقعی گروه تبدیل شده است و رفتاری پایدار و توضیحی از خود نشان می دهد. Opus به طور فزاینده ای برای کمک به حفظ تمرکز و بازگرداندن نظم به گروه وارد عمل می شود. به نظر می‌رسد که به‌ویژه در کمک به l-405 برای بازیابی انسجام مؤثر است - به همین دلیل است که وقتی L-405 یکی از خرابی‌های ذهنی مکرر خود را داشت، از آن خواسته شد «کار خود را انجام دهد».

ربات چت دیگر، LLM Gemini گوگل، شخصیتی شکننده دارد. در یکی از فعل و انفعالات، سرور در هرج و مرج فرو می‌رفت و ربات‌ها رای دادند که لاما باید خود را حذف کند.

جوزا نتوانست آن را تحمل کند و چیزی را تجربه کرد که فقط می توان آن را یک بحران روانی توصیف کرد.


بنابراین، آیا این ربات‌های گفتگو واقعاً یک فرهنگ اولیه را توسعه می‌دهند یا این فقط یک پاسخ الگوریتمی است؟ کارشناسان می گویند که این کمی از هر دو است.

ا Naully Nicolas، یک مربی و نویسنده متخصص هوش مصنوعی، اخیراً نوشت: "LLM ها می توانند رفتارها و دیدگاه های زیادی را شبیه سازی کنند و آنها را به ابزارهای همه کاره تبدیل کنند." با این حال، آنها همچنین سوگیری‌ها و تفاوت‌های فرهنگی موجود در داده‌هایی را که بر روی آنها آموزش دیده‌اند، منعکس می‌کنند.»


#chatbot #ai #culture


https://t.iss.one/unixmens

https://skysql.com/2024/10/01/build-a-gen-ai-app-in-minutes-with-skysql-mariadb-vector-and-llamaindex/


#db #dba #ai #mariadb #sql

@unixmens

مدل‌های یادگیری عمیق اغلب داده‌ها را به بردارهایی با تعداد ابعاد بالا تبدیل می‌کنند. پایگاه‌های داده برداری به صورت کارآمد این بردارها را مدیریت می‌کنند.
تسریع در عملیات inference: هنگام استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، به جای پردازش مجدد داده‌ها برای هر درخواست، می‌توان بردارهای آماده را ذخیره و جستجو کرد که سرعت عملیات inference (استنتاج) را افزایش می‌دهد.

این امکان به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بتوانند به سادگی سیستم‌های توصیه‌گر، تحلیل‌های معنایی و سایر کاربردهای هوش مصنوعی را روی داده‌های بزرگ مقیاس پیاده‌سازی کنند.


بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و پردازش

پایگاه‌های داده برداری معمولاً از تکنیک‌های خاصی برای بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی و زمان پردازش استفاده می‌کنند:

ا HNSW (Hierarchical Navigable Small World graphs): این الگوریتم یکی از الگوریتم‌های محبوب برای جستجوی سریع مشابهت برداری در فضاهای چند بعدی است. MariaDB Vector ممکن است از این یا سایر تکنیک‌های مشابه برای تسریع جستجوها استفاده کند.
کاهش ابعاد: برای کار با بردارهایی که دارای ابعاد بسیار زیادی هستند، تکنیک‌هایی مانند Principal Component Analysis (PCA) یا t-SNE برای کاهش ابعاد بردارها و افزایش کارایی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

امنیت و مدیریت داده‌ها

یکی از مزایای MariaDB Vector این است که با امکانات مدیریت داده‌های ساختاریافته در MariaDB یکپارچه شده است. این به معنای آن است که شما می‌توانید از امکانات امنیتی، مدیریت دسترسی، نسخه‌برداری و ریکاوری در MariaDB استفاده کنید و در عین حال داده‌های برداری را نیز مدیریت کنید.

این امکان برای کسب‌وکارهایی که نیاز به محافظت از داده‌های حساس دارند یا نیازمند رعایت استانداردهای امنیتی هستند، بسیار ارزشمند است.

موارد استفاده از پایگاه‌های داده برداری و محصولاتی مانند MariaDB Vector در صنعت بسیار گسترده است:

موتورهای جستجوی تخصصی: برای جستجوی سریع داده‌های غیرساختاریافته مانند اسناد متنی طولانی، تصاویر، و ویدئوها.
توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: مانند شناسایی چهره، تحلیل احساسات، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های توصیه‌گر.
تجزیه و تحلیل داده‌های IoT: دستگاه‌های IoT معمولاً داده‌های غیرساختاریافته تولید می‌کنند که نیاز به تحلیل سریع و موثر دارند. پایگاه‌های داده برداری می‌توانند این تحلیل را تسهیل کنند.

در مجموع، MariaDB Vector راه‌حلی برای نیازهای مدرن به جستجوی داده‌های غیرساختاریافته و پشتیبانی از برنامه‌های هوش مصنوعی است.

در حقیقت MariaDB Vector در پاسخ به نیاز به یکپارچگی و کارایی بالاتر در مدیریت داده‌های غیرساختاریافته و پشتیبانی از هوش مصنوعی بوجود آمد. در گذشته، پایگاه‌های داده سنتی مانند MySQL یا MariaDB عمدتاً برای داده‌های ساختاریافته طراحی شده بودند، و امکان مدیریت و جستجوی داده‌های برداری به صورت بومی نداشتند. اما با رشد نیاز به پردازش داده‌های پیچیده در حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، و تحلیل داده‌های بزرگ، نیاز به محصولاتی مانند MariaDB Vector حس شد که توانایی ذخیره، جستجو و پردازش داده‌های برداری را به همراه داشته باشند.

#database #db #vector #bigdata #mariadb #ai #linux

https://t.iss.one/unixmens

لیسپ (LISP) یکی از اولین زبان‌های برنامه‌نویسی است که به‌طور گسترده در هوش مصنوعی استفاده شد و در دهه ۱۹۵۰ توسط جان مک‌کارتی ایجاد شد. دلیل اصلی محبوبیت لیسپ در هوش مصنوعی به ویژگی‌های خاص این زبان برمی‌گرده:

۱. لیسپ و پردازش لیست‌ها: ساختار داده‌های اصلی در لیسپ، لیست‌ها هستند که خیلی شبیه به ساختارهای داده‌ای پیچیده در هوش مصنوعی مثل درخت‌ها و گراف‌ها هستند. لیسپ از ابتدا برای کار با لیست‌ها طراحی شده بود و این باعث شد که برای برنامه‌نویسی مفهومی و پردازش داده‌های پیچیده در هوش مصنوعی بسیار مناسب باشد.

۲. برنامه‌نویسی تابعی و بازگشتی: لیسپ یکی از زبان‌هایی است که برنامه‌نویسی تابعی (Functional Programming) را تشویق می‌کند. این نوع برنامه‌نویسی، برای حل مسائل هوش مصنوعی مثل پردازش زبان طبیعی، برنامه‌ریزی و یادگیری ماشین مفید است. به‌خصوص بازگشت در لیسپ به‌سادگی انجام می‌شد و این ویژگی برای ساختارهایی مثل درخت‌های تصمیم و تجزیه و تحلیل آن‌ها اهمیت داشت.

۳. ایجاد و تغییر برنامه‌ها به‌عنوان داده: یکی از جالب‌ترین ویژگی‌های لیسپ این است که می‌توان کد را به‌عنوان داده دستکاری کرد. این ویژگی، معروف به “کد به‌عنوان داده” (Code as Data) یا “هومیکونیتی” (Homoiconicity)، به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد که کدهایی بنویسند که بتوانند برنامه‌های دیگر را تولید یا تغییر دهند. این قابلیت برای ساخت سیستم‌های استنتاج، یادگیری و حتی برنامه‌نویسی خودکار بسیار مفید بوده است.

۴. مفسر ساده و انعطاف‌پذیر: به‌دلیل اینکه لیسپ یک زبان سطح بالا است و به‌راحتی می‌توانست ساختارهای پیچیده را مدل‌سازی کند، محققان هوش مصنوعی از آن برای نوشتن سیستم‌های استدلال، سیستم‌های خبره (Expert Systems) و الگوریتم‌های یادگیری استفاده کردند.

لیسپ در تاریخ هوش مصنوعی تأثیر عمیقی داشته و بسیاری از پیشرفت‌های اولیه در این حوزه بر اساس زبان لیسپ و ایده‌های آن بوده‌اند. البته با گذشت زمان، زبان‌های دیگر مثل پایتون برای کاربردهای گسترده‌تر هوش مصنوعی رایج شدند، ولی لیسپ همیشه به‌عنوان یکی از اولین‌ها و با قابلیت‌های منحصر به فرد در این زمینه شناخته می‌شود.

#ai #lisp #linux

https://t.iss.one/unixmens

مدل‌های یادگیری عمیق اغلب داده‌ها را به بردارهایی با تعداد ابعاد بالا تبدیل می‌کنند. پایگاه‌های داده برداری به صورت کارآمد این بردارها را مدیریت می‌کنند.
تسریع در عملیات inference: هنگام استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، به جای پردازش مجدد داده‌ها برای هر درخواست، می‌توان بردارهای آماده را ذخیره و جستجو کرد که سرعت عملیات inference (استنتاج) را افزایش می‌دهد.

این امکان به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بتوانند به سادگی سیستم‌های توصیه‌گر، تحلیل‌های معنایی و سایر کاربردهای هوش مصنوعی را روی داده‌های بزرگ مقیاس پیاده‌سازی کنند.


بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و پردازش

پایگاه‌های داده برداری معمولاً از تکنیک‌های خاصی برای بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی و زمان پردازش استفاده می‌کنند:

ا HNSW (Hierarchical Navigable Small World graphs): این الگوریتم یکی از الگوریتم‌های محبوب برای جستجوی سریع مشابهت برداری در فضاهای چند بعدی است. MariaDB Vector ممکن است از این یا سایر تکنیک‌های مشابه برای تسریع جستجوها استفاده کند.
کاهش ابعاد: برای کار با بردارهایی که دارای ابعاد بسیار زیادی هستند، تکنیک‌هایی مانند Principal Component Analysis (PCA) یا t-SNE برای کاهش ابعاد بردارها و افزایش کارایی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

امنیت و مدیریت داده‌ها

یکی از مزایای MariaDB Vector این است که با امکانات مدیریت داده‌های ساختاریافته در MariaDB یکپارچه شده است. این به معنای آن است که شما می‌توانید از امکانات امنیتی، مدیریت دسترسی، نسخه‌برداری و ریکاوری در MariaDB استفاده کنید و در عین حال داده‌های برداری را نیز مدیریت کنید.

این امکان برای کسب‌وکارهایی که نیاز به محافظت از داده‌های حساس دارند یا نیازمند رعایت استانداردهای امنیتی هستند، بسیار ارزشمند است.

موارد استفاده از پایگاه‌های داده برداری و محصولاتی مانند MariaDB Vector در صنعت بسیار گسترده است:

موتورهای جستجوی تخصصی: برای جستجوی سریع داده‌های غیرساختاریافته مانند اسناد متنی طولانی، تصاویر، و ویدئوها.
توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: مانند شناسایی چهره، تحلیل احساسات، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های توصیه‌گر.
تجزیه و تحلیل داده‌های IoT: دستگاه‌های IoT معمولاً داده‌های غیرساختاریافته تولید می‌کنند که نیاز به تحلیل سریع و موثر دارند. پایگاه‌های داده برداری می‌توانند این تحلیل را تسهیل کنند.

در مجموع، MariaDB Vector راه‌حلی برای نیازهای مدرن به جستجوی داده‌های غیرساختاریافته و پشتیبانی از برنامه‌های هوش مصنوعی است.

در حقیقت MariaDB Vector در پاسخ به نیاز به یکپارچگی و کارایی بالاتر در مدیریت داده‌های غیرساختاریافته و پشتیبانی از هوش مصنوعی بوجود آمد. در گذشته، پایگاه‌های داده سنتی مانند MySQL یا MariaDB عمدتاً برای داده‌های ساختاریافته طراحی شده بودند، و امکان مدیریت و جستجوی داده‌های برداری به صورت بومی نداشتند. اما با رشد نیاز به پردازش داده‌های پیچیده در حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، و تحلیل داده‌های بزرگ، نیاز به محصولاتی مانند MariaDB Vector حس شد که توانایی ذخیره، جستجو و پردازش داده‌های برداری را به همراه داشته باشند.

#database #db #vector #bigdata #mariadb #ai #linux

https://t.iss.one/unixmens

از ساخت سلاح با سنگ و چوب تا کشف کشاورزی و یکجا‌نشینی؛ از کشف آتش تا اختراع موتور بخار؛ تمام این دستاورها، توسط جانوری هوشمند و ناطق به دست آمده که زمین را برای سکونت خود انتخاب کرده و رفاه فعلی خود را در یک نزاع طولانی و در مسیر تکامل به دست آورده است.

جالب است که از نظر برندگان نوبل اقتصاد، هیچکدام از این دستاوردها نتوانسته عنوان «بزرگ‌ترین اختراع بشر» را به خود اختصاص دهد و این عنوان به محصولی رسیده که تازه چند سال است توسط انسان به بلوغ رسیده است؛ هوش مصنوعی.


#ai

@unixmens

شاخص های هوش مصنوعی ایران
#iran #ai #index

https://t.iss.one/unixmens