🔬 هوش مصنوعی نه‌تنها سرعت تحقیقات علمی را بالا برده، بلکه در تشخیص و درمان بیماری‌ها هم انقلابی ایجاد کرده است!
✅ تشخیص سرطان پروستات با دقت ۹۶٪:
هوش مصنوعی با بررسی بیش از ۱۰۰ نشانگر زیستی در خون و ادرار، توانسته خیلی زودتر از روش‌های سنتی این بیماری را شناسایی کند! 🩺
✅ شناسایی سرطان پانکراس ۴۷۵ روز زودتر:
محققان کلینیک مایو با استفاده از هوش مصنوعی مدلی ساختند که می‌تواند این سرطان خطرناک را بیش از یک سال زودتر تشخیص دهد! 🎗️
✅ درمان شخصی‌سازی‌شده برای انواع سرطان:
دانشگاه هاروارد ابزاری ساخته که نه‌تنها نوع سرطان را تشخیص می‌دهد، بلکه بهترین روش درمان و حتی پیش‌بینی وضعیت بیمار را هم ارایه می‌کند. 🏥
🚀 اکنون گوگل با معرفی دستیار هوشمند خود، «همکار دانشمند»، پا به این عرصه گذاشته است! این ابزار به محققان کمک می‌کند فرضیه‌های علمی بسازند و شکاف‌های دانشی را پیدا کنند. در نتیجه ما شاهد کشف مکانیزم‌های ژنی جدید و پیشنهاد درمان‌هایی برای بیماری‌هایی مثل فیبروز کبدی خواهیم بود!
🤔 حالا این نگرانی مطرح است که آیا هوش مصنوعی می‌تواند در آینده جایگزین پزشکان شود یا فقط در حد یک دستیار باقی خواهد ماند؟

در روز پنجشنبه ۹ ، از توشه دریافت کنید👇

◀️ایران دهه ۵۰ بخش دو
◀️کتاب رمان صوتی همسایه‌ها، نوشته احمد محمود
◀️مستند پلاک قرمز، مکان‌های ممنوعه در تهران

از طریق توشه محتوای به‌روز را از ماهواره و بدون اینترنت دریافت کنید.
برای شروع «راهنمای توشه» را ببینید.
لینک رهنما:
https://www.toosheh.org/step-by-step

📣نظرات و پیشنهاداتتون برای برنامه ها رو برای ما ارسال کنید:
@TooshehShoma

🗯لیست کامل فایل‌های این هفته رو هم می‌تونید اینجا ببینید:

https://t.me/TooshehApp/7915

مدل‌های هوش مصنوعی به‌ویژه مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، می‌توانند رفتاری از خود نشان دهند که تحت تاثیر لحن ورودی‌های کاربر است؛ پدیده‌ای که گاهی اوقات به عنوان «دستکاری عاطفی» از آن یاد می‌شود. در حالی که این مدل‌های هوش مصنوعی دارای آگاهی یا احساسات واقعی نیستند، پاسخ‌های آنها می‌تواند براساس زمینه احساسی ارائه شده متفاوت باشد.


مطالعات نشان داده‌اند که چارچوب‌بندی احساسی دستورات می‌تواند به طور قابل‌توجهی بر خروجی‌های تولید شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی تأثیر بگذارد. در یک تحقیق در سال ۲۰۲۴، بررسی شد که چگونه LLM های Open AI هنگام تولید اطلاعات نادرست به درخواست‌های دارای بار احساسی پاسخ می‌دهند. این مطالعه نشان داد که وقتی کاربران از لحن مودبانه در پیام‌های خود استفاده می‌کنند، مدل‌ها بیشتر احتمال دارد اطلاعات نادرست تولید کنند و برعکس، درخواست‌های بی‌ادبانه یا درخواست‌های با لحن و کلمات تند اغلب مدل‌ها را از تولید اطلاعات نادرست باز می‌دارد.

این یافته‌ها نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند تفاوت‌های احساسی/عاطفی ورودی‌های کاربر را تفسیر کرده و به آن واکنش نشان دهند و خروجی‌های خود را بر این اساس تنظیم کنند.

📣همراهان عزیز توشه در افغانستان!
🖋️ما برای بهبود محتوای ارسالی توشه و اطلاع از نیازهای کاربران افغانستان، علاقه‌مند به شنیدن نظرات شما هستیم.

🖋️به ما پیام دهید و از تجربه استفاده از توشه و تاثیر آن در زندگیتان برای ما بنویسید و پیشنهادات خود برای بهبود سرویس توشه را با ما در میان بگذارید.
@tooshehapp