بله | کانال شبکه موفقیت کارنیل

۱۱ مهر

Shahab Mozaffari - Man (320) (1).mp3

۰۳:۴۸-۸.۷۲ مگابایت

کیست این من، این منِ با من ز من بیگانه‌تراین منِ من‌من کنِ از من کمی دیوانه‌تر
@mojnegaar

۱۷:۴۳

۲۸ مهر

مشکل من نیست
اثر لوکا پونزاتو
@karnil

۱۸:۵۱

۷ آبان

@karnil

۱۸:۱۵

۱۲ آبان

دانشمندان با ریاضیات ثابت کردند: جهان ما شبیه‌سازی کامپیوتری نیست

پژوهشگران دانشگاه بریتیش کلمبیا با استفاده از قضایای ناتمامیت گودل نشان داده‌اند که جهان نمی‌تواند یک شبیه‌سازی کامپیوتری باشد. آنها توضیح می‌دهند که عمیق‌ترین لایه‌های واقعیت بر پایه درک غیرالگوریتمی بنا شده است، در حالی که هر شبیه‌سازی کامپیوتری ذاتاً الگوریتمی است. این یافته ایده «زندگی در ماتریکس» را رد می‌کند و نشان می‌دهد که واقعیت فراتر از محاسبات و الگوریتم‌هاست.

مطالعه تأکید می‌کند که توصیف کامل واقعیت فیزیکی با یک نظریه محاسباتی گرانش کوانتومی غیرممکن است و هیچ نظریه همه‌چیز صرفاً از محاسبات مشتق نمی‌شود. پژوهشگران نتیجه گرفتند که برای درک جهان باید یک «فرا-نظریه همه‌چیز» توسعه یابد که لایه غیرالگوریتمی را نیز در بر بگیرد. دکتر لاورنس کراوس این نتایج را دارای پیامدهای عمیق برای فیزیک بنیادی دانست. یافته‌ها در ژورنال Holography Applications in Physics منتشر شده است.
@karnil

۱۵:۱۰

۱۵ آبان

خلق کردن اکسیژن روح است.تا زمانی که خلق می‌کنیم احساس زنده بودن می‌کنیم.تنها راه اتصال به جهانی که دائما خلق می‌کند همین است.

@mojnegaar

۱۵:۲۳

۱۷ آبان

پایان اضطراب برد خودروهای برقی؛ ساخت بزرگراهی در فرانسه که باتری خودرو را شارژ می‌کند

فرانسه نخستین بزرگراه شارژکننده خودروهای برقی را آزمایش کرده است؛ در این مسیر ۱.۵ کیلومتری، چهار خودروی برقی شامل کامیون، ون، سواری و اتوبوس توانستند در حال حرکت با قدرت ۳۰۰ کیلووات شارژ شوند. این فناوری که توسط Electreon، Wireless و Vinci Group توسعه یافته، امکان شارژ بی‌سیم پویا را فراهم می‌کند. توان انتقالی این سیستم به‌طور متوسط بیش از ۲۰۰ کیلووات است که مشابه سوپرشارژرهای تسلا عمل می‌کند. این نوآوری نگرانی‌ها درباره برد خودروهای برقی را کاهش می‌دهد.

رانندگان برای استفاده از این فناوری تنها کافی است از خط ویژه شارژ عبور کنند و نیازی به توقف یا اتصال کابل ندارند. این روش می‌تواند زمان شارژ را به چند دقیقه کاهش دهد و برد خودرو را به‌طور هم‌زمان افزایش دهد.
@karnil

۱۹:۱۰

۱۸ آبان

زیرنویس مغزی؛ دانشمندان راهی برای تبدیل افکار به متن با اسکن MRI پیدا کردند

دانشمندان آزمایشگاه علوم ارتباطات کاناگاوا ژاپن تکنیکی به نام «زیرنویس ذهنی» (Mind Captioning) توسعه داده‌اند که می‌تواند افکار انسان را با تحلیل اسکن MRI به متن تبدیل کند. این روش با ترکیب چندین مدل #هوش_مصنوعی ساخته شده است؛ ابتدا یک مدل زبانی عمیق متن‌های زیرنویس بیش از ۲۰۰۰ ویدیو کوتاه را تحلیل کرده و امضای معنایی ایجاد کرده است. سپس مدل دیگری براساس اسکن‌های مغزی شش شرکت‌کننده که همان ویدیوها را تماشا کرده‌اند آموزش دیده و امضاهای معنایی مرتبط با فعالیت مغزی آنها تولید شده است.

نتایج نشان داد که مدل هوش مصنوعی می‌تواند افکار را به متن نزدیک به واقعیت تبدیل کند. در یک نمونه، هنگام مشاهده ویدیوی پرش فردی از آبشار، مدل ابتدا واژه «جریان بهاری» را پیش‌بینی کرد، سپس آن را به «آبشار سریعی درحال پایین ریختن» تغییر داد و در نهایت عبارت دقیق‌تر «یک نفر از آبشار مرتفع در لبه کوه می‌پرد» را تولید کرد. این فرایند نشان می‌دهد که مدل با چندین تلاش می‌تواند از مفاهیم کلی به توصیف دقیق‌تر برسد.
@karnil

۱۹:۵۸

گوگل Nested Learning را معرفی کرد — رویکردی نوین در یادگیری مداوم، شبیه مغز انسان
گوگل در پژوهش تازهٔ خود، پارادایم جدیدی به نام Nested Learning یا یادگیری تودرتو ارائه کرده است؛ روشی که اجازه می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی دانش جدید را درون ساختار قبلی خود لایه‌بندی کنند، بدون اینکه مهارت‌ها و اطلاعات پیشین را از دست بدهند.

رویکرد Nested Learning چیست؟در این رویکرد، هر مرحلهٔ جدید آموزش درون لایه‌های قبلی قرار می‌گیرد؛ درست مثل لایه‌گذاری دانش در ذهن انسان.به‌جای بازنویسی یا جایگزینی اطلاعات قبلی، مدل:توانایی‌های گذشته را حفظ می‌کندقابلیت سازگاری با وظایف جدید را به‌دست می‌آوردبهتر تشخیص می‌دهد در چه حالت و چه زمینه‌ای باید پاسخ دهد

چه مزایایی دارد؟
1) یادگیری بی‌پایان بدون فراموشیمدل می‌تواند به صورت مداوم یاد بگیرد، بدون آنکه دانش قبلی پاک یا تضعیف شود.این یعنی پایان مشکل «فراموشی فاجعه‌بار» در یادگیری ماشینی.
2) فهم عمیق‌تر از بافت و زمینهروش Nested Learning کمک می‌کند مدل بداند در چه وضعیتی قرار دارد — مثلاً آیا در حالت استدلال است؟ خلاصه‌سازی؟ ترجمه؟این منجر به رفتار هوشمندانه‌تر و سازگارتر می‌شود.
3) نزدیک‌تر شدن به شیوه یادگیری انساناین روش یادگیری را مرحله‌ای، تدریجی و پویا می‌کند — شبیه همان چیزی که در مغز انسان می‌بینیم.

@karnil

۲۰:۲۸

برایان چسکی، مدیرعامل Airbnb، در مصاحبه‌ای با ABC News به دانشجویان توصیه کرده که به جای ترس از هوش مصنوعی (AI)، روی مهارت‌های انسانی پایدار تمرکز کنند – چون این‌ها هرگز جایگزین‌پذیر نیستند و AI نمی‌تونه خلاقیت یا روابط انسانی رو کاملاً تقلید کنه.
⦁ حل مسئله: همیشه یاد بگیرید مسائل رو حل کنید، چون AI در افکار تازه و خلاقانه مشکل داره.⦁ رهبری: مهارت‌های رهبری رو تقویت کنید؛ یک مدیر خوب ارتباط مؤثر، اهداف واضح و سازماندهی بالا داره.⦁ تفکر انتقادی: این مهارت کلیدی‌ست و AI نمی‌تونه جایگزینش بشه.⦁ ارتباط: مردم همیشه به روابط اجتماعی و ارتباط نیاز دارن، که AI کامل نمی‌تونه پوشش بده.
او هشدار داده که شرکت‌ها نباید مشاغل سطح مبتدی رو با AI جایگزین کنن، حتی اگر AI بتونه کارهای کارآموزی رو انجام بده؛ این کار نسل جوان (Gen Z) رو از بازار کار حذف می‌کنه و در آینده، رهبری استراتژیک رو مختل می‌کنه.
در نهایت، پیش‌بینی صنایع ایمن از AI بی‌فایده‌ست، پس فقط به جلو حرکت کنید و مهارت‌های جاودانه رو پرورش بدید!
@karnil

۲۰:۲۸

۲۹ آبان

۱۹:۲۷

آیا ما مهارت‌های قرن ۲۱ را بیش از حد پیچیده کرده‌ایم؟
گستردگی اصطلاحات، تعاریف و ابزارهای سنجش مهارت‌ها، موجب سردرگمی در استخدام، آموزش و توسعه نیروی انسانی شده است.یک مطالعه جدید با رویکردی سه‌مرحله‌ای – مرور نظام‌مند ادبیات، تحلیل معنایی نهفته (LSA)، و تحلیل خوشه‌ای سلسله‌مراتبی – تلاش کرده است میزان هم‌پوشانی معنایی و #روانسنجی مهارت‌های قرن ۲۱ را اندازه‌گیری کند.
یافته‌های اصلی این پژوهش:پژوهشگران برای تنها ۴۰ مهارت، با ۴۴۶ تعریف متفاوت و ۴۵۷ ابزار سنجش گوناگون مواجه شدند که نشان‌دهنده آشفتگی در این حوزه است.مغالطه جنگل (Jangle Fallacy): تحلیل‌ها همپوشانی بسیار بالایی را میان مهارت‌ها نشان داد. این یعنی بسیاری از مهارت‌هایی که نام‌های جداگانه دارند (مثل «کار تیمی-teamwork-» و «همکاری-collaboration-»)، در واقع یک چیز را می‌سنجند و ابزارهای اندازه‌گیری یکسانی دارند.خوشه‌بندی مفاهیم: مهارت‌هایی نظیر رهبری، ارتباطات و آگاهی موقعیتی، همگی در یک خوشه واحد (مهارت‌های بین‌فردی) قرار می‌گیرند و مرزهای معنایی نزدیکی دارند.در مقابل، برخی مهارت‌ها مثل تفکر محاسباتی (Computational Thinking)، مدیریت زمان (Time Management)، فراشناخت (Metacognition)، تحمل ابهام (Uncertainty Tolerance) و تفکر سیستمی (Systems Thinking) از نظر معنایی نسبت به بسیاری از دیگر مهارت‌ها متمایز بودند و این بر منحصربه‌فرد بودن آن‌ها تأکید می‌کند.

لینک مقاله اصلی
@karnil

۱۹:۲۷

ابرکارمند (Superworker) در عصر هوش مصنوعی
حسین حسینی پناه
در دنیایی که هوش مصنوعی (AI) با سرعتی خیره‌کننده در حال دگرگون کردن مشاغل و صنایع است، مرز میان توانایی‌های انسان و ماشین روزبه‌روز کمرنگ‌تر می‌شود. در دل این تحول، مفهومی نو در عرصه‌ی مدیریت منابع انسانی پدیدار شده است؛ مفهومی که آینده‌ی کار را بازتعریف می‌کند: ابرکارمند (Superworker) .ابرکارمند کسی است که به‌جای نادیده گرفتن هوش مصنوعی، آن را به‌عنوان دستیار هوشمند خود می‌پذیرد و از آن برای تقویت توانمندی‌های انسانی بهره می‌گیرد.در عصری که هر کارمند می‌تواند در کنار خود یک دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی داشته باشد، ابرکارمند کسی است که می‌داند چگونه از این فناوری به‌صورت هدفمند، خلاقانه و استراتژیک استفاده کند تا:ـ ارزشی افزون‌تر برای سازمان بیافریند،ـ تصمیم‌های دقیق‌تر و سریع‌تری بگیرد،ـ و زمان خود را صرف کارهایی کند که اثرگذاری بیشتری دارند.ابرکارمند در واقع کسی است که با تکیه بر هوش مصنوعی، برای خود «مغز دوم» ساخته است؛ مغزی که وظایف تکراری و زمان‌بر را انجام می‌دهد تا او بتواند بر تفکر، نوآوری و تصمیم‌سازی تمرکز کند.به بیان دیگر، ابرکارمند با ترکیب هوشمندانه‌ی مهارت‌های انسانی (خلاقیت، همدلی، تفکر انتقادی) و قدرت هوش مصنوعی، به سطوح جدیدی از بهره‌وری و خلق ارزش دست می‌یابد.
اگر در گذشته، بهره‌وری به معنای «انجام کار بیشتر در زمان کمتر» بود، امروزه بهره‌وری یعنی «خودکارسازی کارهای تکراری» برای آزادسازی ظرفیت ذهنی انسان جهت انجام کارهای عمیق‌تر.ابرکارمند بر «خلق ارزش» تمرکز دارد، نه صرفاً «انجام وظیفه».
ویژگی‌های ابرکارمندان
ذهنیت یادگیرنده: ابرکارمند همواره در حال یادگیری و آزمودن روش‌های نو برای بهبود عملکرد خود است.تفکر داده‌محور: تصمیم‌هایش بر پایه‌ی تحلیل و شواهد است، نه صرفاً احساس یا عادت.خلاقیت در حل مسئله: از فناوری برای گشودن مسیرهای جدید و نوآورانه استفاده می‌کند.چابکی ذهنی: به‌سرعت با تغییرات محیط کار سازگار می‌شود و از فرصت‌ها بهره می‌گیرد.خودمدیریتی بالا: زمان، تمرکز و انرژی خود را به‌شکلی هدفمند هدایت می‌کند.
نقش سازمان‌ها در پرورش ابرکارمندان
تحول به‌سوی ابرکارمندی تنها مسئولیت افراد نیست؛ بلکه تغییری راهبردی در سطح سازمان است. برای پرورش ابرکارمندان، سازمان‌ها باید:تعریف مشاغل و مدل‌های کاری را بازطراحی کنند تا تعامل انسان و فناوری به‌شکلی هوشمند و سازنده انجام گیرد.یادگیری مداوم را به بخش جدایی‌ناپذیر فرهنگ سازمانی تبدیل کنند.توسعه‌ی مهارت‌های دیجیتال، تحلیلی و سیستمی را در مسیر رشد کارکنان بگنجانند.سیستم‌های #منابع_انسانی را بازآفرینی کنند تا از انسان‌ها به‌عنوان شرکای استراتژیک در مسیر تحول دیجیتال حمایت نمایند.
در عصر #هوش_مصنوعی، برنده‌ی واقعی نه فناوری، بلکه انسانی است که می‌آموزد چگونه از آن به بهترین شکل استفاده کن .@karnil

۱۹:۴۴

چهار مسیر پیش روی سازمان‌ها در عصر هوش مصنوعی
هوش مصنوعی دیگر یک واژه تخصصی در دنیای فناوری نیست؛ بلکه یک نیروی دگرگون‌کننده است که در حال بازتعریف نحوه کار، رقابت و رشد سازمان‌هاست. اما همه شرکت‌ها به یک شکل از این فناوری استقبال نمی‌کنند.سوال کلیدی این نیست که «آیا» از هوش مصنوعی استفاده کنیم، بلکه این است که «چگونه» آن را در سازمان خود بکار بگیریم.ماتریس نشان داده شده در تصویر پیوست، که بر اساس تحلیل‌های گروه مشاوران بوستون (BCG) شکل گرفته، چهار رویکرد یا «کهن‌الگو» متمایز را نشان می‌دهد که سازمان‌ها در استفاده از هوش مصنوعی در پیش می‌گیرند.این چارچوب بر اساس دو محور کلیدی تعریف می‌شود: تمرکز استراتژیک (محور عمودی): آیا سازمان می‌خواهد از هوش مصنوعی برای بهتر و سریع‌تر انجام دادن کارهای فعلی استفاده کند یا می‌خواهد با آن کارهای کاملاً جدیدی انجام دهد؟فلسفه استعداد (محور افقی): آیا سازمان می‌خواهد ساختار و نقش‌های فعلی کارمندان را حفظ کند یا آماده است که تیم‌ها و شغل‌ها را برای هماهنگی با هوش مصنوعی از نو تعریف کند؟
پاسخ به این دو سؤال، سازمان را در یکی از چهار مسیر زیر قرار می‌دهد:
مسیر اول: مقیاس‌پذیر (The Scaler) در این مسیر، هوش مصنوعی مانند یک «ابزار کمکی پرقدرت» به کارمندان داده می‌شود. هدف این نیست که ساختار سازمان تغییر کند، بلکه این است که تیم فعلی بتواند کارها را سریع‌تر و با کیفیت بیشتری انجام دهد.مثال: یک تیم بازاریابی را در نظر بگیرید که به جای صرف چند روز برای تحلیل داده‌های مشتریان، با کمک هوش مصنوعی این کار را در چند دقیقه انجام می‌دهد. نقش تحلیل‌گر سر جایش است، اما ابزارش بسیار قوی‌تر شده.مسیر دوم: آینده‌ساز (The Horizon Builder) در این مسیر، به هوش مصنوعی به چشم یک آزمایشگاه نوآوری نگاه می‌شود. بدون اینکه کل سازمان درگیر تغییرات بزرگ شود، از آن برای تست ایده‌های جدید، ساخت محصولات نوآورانه و ورود به بازارهای تازه استفاده می‌شود.
مثال: یک شرکت تولیدی را تصور کنید که خط تولید اصلی خود را دست‌نخورده نگه می‌دارد، اما یک تیم کوچک و جداگانه را مأمور می‌کند تا با استفاده از هوش مصنوعی، یک محصول هوشمند کاملاً جدید طراحی کند.مسیر سوم: ساده‌ساز (The Streamliner) در این مسیر، از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی و چابک‌سازی سازمان استفاده می‌شود. کارهایی که قبلاً توسط چند نفر انجام می‌شد، حالا با کمک هوش مصنوعی توسط یک نفر انجام می‌شود. این کار باعث حذف بروکراسی، کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت می‌شود

.مثال: به جای داشتن نقش‌های جداگانه برای «نویسنده محتوا»، «طراح گرافیک» و «کارشناس شبکه‌های اجتماعی»، یک «متخصص بازاریابی دیجیتال» استخدام می‌شود که با کمک ابزارهای هوش مصنوعی، تمام این کارها را به تنهایی انجام می‌دهد.مسیر چهارم: بازآفرین (The Reinventor) این جسورانه‌ترین مسیر است. در اینجا، سازمان قدیمی بهبود نمی‌یابد، بلکه کاملاً بازآفرینی شده و یک سازمان کاملاً جدید بر پایه همکاری انسان و هوش مصنوعی ساخته می‌شود. هوش مصنوعی دیگر یک ابزار نیست، بلکه بخشی از تیم است.مثال: به جای یک شرکت تبلیغاتی سنتی، یک آژانس خلاقیت ساخته می‌شود که در آن استراتژیست‌ها، هنرمندان و هوش مصنوعی در کنار هم برای خلق کمپین‌های تبلیغاتی کار می‌کنند. شغل‌های جدیدی مثل «متخصص بهینه‌سازی دستورات هوش مصنوعی (Prompt Engineer)» در این سازمان تعریف م
@karnil

۱۹:۴۴

۳۰ آبان

نگاه ماست که ظرفیت‌مان را تعیین می‌کند.

کسی که می‌گوید «من همه‌چیز را می‌دانم» در واقع فرصت یادگیری را از خودش می‌گیرد؛اما کسی که می‌پرسد «چه چیز دیگری می‌توانم یاد بگیرم؟» همیشه در مسیر رشد، پیشرفت و تحول باقی می‌ماند.

@karnil

۱۸:۴۹

۷ آذر

آینده جهان نه تنها در میدان‌های نبرد، بلکه در آزمایشگاه‌های داروسازی و کدهای برنامه‌نویسی نوشته می‌شود؛ جایی که نوآوری خاموش، مرزهای قدرت را پرسر و صداتر از هر سلاحی جابه‌جا می‌کند."

مجله اکونومیست 29 نوامبر 2025( 8 آذر ماه 1404 )
The EconomistNovember 29th 2025
@karnil

۹:۱۸

The_Economist_11_29_2025_web_economag.pdf

۲۴.۵۴ مگابایت

@karnil

۹:۱۹

۲۴ آذر

#OKR
تمرکز رادیکال!
در متدولوژی OKR، کلید دستیابی به نتایج چشمگیر، «تمرکز رادیکال» است؛ به این معنی که در هر فصل، شجاعتِ «نه» گفتن به انبوهی از ایده‌های خوب را داشته باشید تا بتوانید تمام انرژی و منابع خود را تنها بر روی حیاتی‌ترین هدف متمرکز کنید.
@karnil

۸:۰۴

#OKR

«مالکیت مشترک، یعنی عدم پاسخگویی؛ برای تضمین اجرا، هر نتیجه کلیدی (KR) را تنها به یک فرد مشخص بسپارید.»
@karnil

۸:۳۴

۲۷ آذر

Mohammad-Motamedi-Chelleh-Neshin-320.mp3

۰۲:۵۹-۷.۱۳ مگابایت

Mohammad Motamedi

Chelleh Neshin#MohammadMotamedi
برگشته ام از شبای بی تودیدن ندارد دنیای بی توچرا پایان ندارد این تشنگی هابگو باران ببارد صحرا به صحراصحرا به صحرا
به عشق تو اشک بی اختیارمسرا پا جنون سر به صحرا گذارمکه یه چله در هوایت ببارم
به عشق تو اشک بی اختیارمسرا پا جنون سر به صحرا گذارمکه یه چله در هوایت ببارم
همه عشقی عقل سرخی توهمه شوقم موج آبم منتوهم آغازی و هم پایانهمیشه در نیمه راهم من
به عشق تو اشک بی اختیارمسرا پا جنون سر به صحرا گذارمکه یه چله در هوایت ببارم
به عشق تو اشک بی اختیارمسرا پا جنون سر به صحرا گذارمکه یه چله در هوایت ببارم

@karnil

۱۸:۳۶