فصلنامه تمدن حقوقی

فصلنامه تمدن حقوقی

تاریخچه مختصری از هوش مصنوعی: گذشته، حال و آینده هوش مصنوعی

نوع مقاله : ترجمه ای

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری و مدرس مدعو حقوق، دانشگاه فردوسی، مشهد، ایران (مترجم مسئول)
2 کارشناسی فقه و مبانی حقوق اسلامی، دانشگاه فردوسی، مشهد، ایران
3 کارشناسی حقوق، دانشکده حقوق و علوم سیاسی دانشگاه فردوسی، مشهد، ایران
10.22034/lc.2024.409037.1379
چکیده
مقدمه این ویژه­نامه هوش مصنوعی را مورد بحث قرار می‌دهد که معمولاً به عنوان «توانایی یک سیستم برای پردازش صحیح داده‌های خارجی، یادگیری از همان داده‌ها و استفاده از آن دانش از طریق سازگاری و انعطاف‌پذیری برای دستیابی به اهداف و وظایف خاص» تعریف می‌شود. این مقاله هفت پژوهش منتشر شده در این ویژه نامه از چندین متخصص برجسته جهان که دیدگاه‌های متنوعی در مورد هوش مصنوعی ارائه می‌کنند را خلاصه می‌کند و با ارائه یک چشم انداز جامع در مورد آینده هوش مصنوعی و با ترسیم چشم اندازهای خرد و کلان به پایان می‌رسد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence

نویسندگان English

Amin Hajivand 1
Ali Khosh Manzar 2
Saber Sayari Zuhan 3
1 Doctoral student and guest lecturer of law, Ferdowsi University, Mashhad, Iran (Responsible Translator)
2 Bachelor of Jurisprudence and Fundamentals of Islamic Law, Ferdowsi University, Mashhad, Iran
3 Bachelor of Laws, Faculty of Law and Political Sciences, Ferdowsi University, Mashhad, Iran
چکیده English

This introduction to this special issue discusses artificial intelligence (AI), commonly defined as “a system’s ability to interpret external data correctly, to learn from such data, and to use those learnings to achieve specific goals and tasks through flexible adaptation.” It summarizes seven articles published in this special issue that present a wide variety of perspectives on AI, authored by several of the world’s leading experts and specialists in AI. It concludes by offering a comprehensive outlook on the future of AI, drawing on minor, and macro-perspectives.

کلیدواژه‌ها English

Artificial Intelligence
Big Data
Regulation
Strategy
Machine-Based Learning