0%

# مصاحبه‌ها و ویدئوها

مجموعه‌ای از مصاحبه‌ها، سخنرانی‌ها و ویدئوهای آموزشی در حوزه فناوری اطلاعات و تحول دیجیتال.

▶

#### مصاحبه با رسانه تخصصی آی نو درباره بحران تجاری سازی هوش مصنوعی در ایران، نیاز فوری به نقشه راه و زیرساخت ابری

تاریخ: ۴ مهر ۱۴۰۴

در مصاحبه‌ای که داشتم، به یک نکته‌ی مهم اشاره کردم: بدون نقشه راه هوش مصنوعی و توسعه‌ی زیرساخت ابری، ایران در مسیر شکست تجاری گرفتار خواهد شد. سرمایه‌گذاری در این حوزه فقط مالی نیست، حمایت معنوی و ورود جدی بخش خصوصی و اپراتورها هم ضروریه. اگر همین امروز برای این مسیر اقدام نکنیم، فرصت تبدیل شدن به قطب منطقه‌ای هوش مصنوعی در ۵ تا ۱۰ سال آینده رو از دست می‌دیم. سه اولویت حیاتی: توسعه زیرساخت ابری تحول نظام آموزشی دانشگاهی ایجاد نقشه راه و دیپلماسی فناوری تنها در این صورت می‌تونیم از مصرف‌کننده صرف، به تولیدکننده و صادرکننده فناوری تبدیل بشیم.

▶

#### پنل در نمایشگاه الکامپ درباره تجاری‌سازی هوش‌مصنوعی و ارائه خدمات به‌صورت سرویس ابری

تاریخ: ۳ مهر ۱۴۰۴

در نمایشگاه الکامپ امسال، فرصتی داشتم تا درباره‌ی یکی از موضوعات مهم و آینده‌ساز یعنی تجاری‌سازی هوش مصنوعی و ارائه‌ی خدمات هوش مصنوعی به‌صورت سرویس ابری (AI as a Service) صحبت کنم. در این گفت‌وگو سعی کردم به این نکته اشاره کنم که مسیر موفقیت در هوش مصنوعی، تنها در توسعه‌ی الگوریتم‌ها خلاصه نمی‌شود، بلکه در توانایی ما برای تبدیل دانش فنی به خدمات قابل استفاده، مقیاس‌پذیر و اقتصادی است. اشاره کردم که زیرساخت‌های ابری می‌توانند این فرایند را تسهیل کنند و بستری فراهم آورند تا شرکت‌ها و استارتاپ‌ها بدون هزینه‌های سنگین، از ظرفیت‌های هوش مصنوعی در کسب‌وکار خود بهره‌مند شوند. همچنین درباره‌ی ضرورت شکل‌گیری اکوسیستمی منسجم بین بخش خصوصی، دانشگاه و نهادهای سیاست‌گذار برای توسعه‌ی این خدمات صحبت کردم تا هوش مصنوعی در ایران از سطح تحقیق و نمایش، به سطح کاربرد و ارزش‌آفرینی واقعی برسد.

▶

#### مصاحبه با شبکه چهار در برنامه چرخ درباره تحلیل و بررسی شرایط کنونی ایران در زمینه هوش مصنوعی

تاریخ: ۱۳ مرداد ۱۴۰۴

در یکی از قسمت‌های برنامه‌ی «چرخ» از شبکه‌ی چهار سیما، فرصتی داشتم تا درباره‌ی تحلیل و بررسی وضعیت کنونی ایران در زمینه‌ی هوش مصنوعی گفت‌وگو کنم. در این گفت‌وگو، سعی کردم تصویری واقع‌بینانه از شرایط فعلی کشور در حوزه‌ی هوش مصنوعی ارائه کنم؛ از ظرفیت‌های موجود گرفته تا چالش‌هایی مثل زیرساخت داده، سیاست‌گذاری، آموزش و ارتباط صنعت و دانشگاه. همچنین به این نکته پرداختم که اگرچه مسیر پیش‌رو آسان نیست، اما ایران با تکیه بر نیروی انسانی متخصص و نوآور می‌تواند سهم مؤثری در آینده‌ی هوش مصنوعی در منطقه داشته باشد. به نظرم، گفت‌وگوهای این‌چنینی فرصتی است برای آگاهی‌رسانی، تبادل تجربه و ترسیم نقشه‌ی راهی واقعی‌تر برای توسعه‌ی فناوری‌های هوشمند در کشور.

▶

#### مصاحبه با مجله زاویه درباره راهکارهای ورود قدرتمند ایران به رقابت جهانی هوش مصنوعی

تاریخ: ۱۸ خرداد ۱۴۰۴ | منبع: مجله تخصصی زاویه

با توجه به نقش روز افزون هوش مصنوعی در آینده اقتصاد و امنیت کشورها،ورود قدرتمند به این عرصه نه تنها یک انتخاب، بلکه یک ضرورت است. در این گفتگو به موضوعات مهمی پرداختم، از جمله، بررسی ابعاد ژئوپلیتیک فناوری هوش مصنوعی، مؤلفه‌های رقابت فناورانه هوش مصنوعی در عرصه جهانی، نقاط قوت و ضعف ایران در رقابت جهانی هوش مصنوعی و الزامات موفقیت ایران در ورود قدرتمند به رقابت جهانی هوش مصنوعی

▶

#### مصاحبه با شبکه آموزش در برنامه هوش مصنوعی درباره هوش مصنوعی و آینده خلاقیت انسانی

تاریخ: ۲۰ اردیبهشت ۱۴۰۴ | منبع: صدا و سیما

در گفت‌وگویی با برنامه «هوش مصنوعی» از شبکه آموزش، درباره یکی از چالش‌برانگیزترین موضوعات عصر دیجیتال صحبت کردیم: آیا هوش مصنوعی می‌تواند خلاقیت انسانی را بازتعریف کند یا تنها آن را تسهیل می‌کند؟ در این مصاحبه، به بررسی نقش هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، الگوریتم‌های خلاق، و روندهای نوظهور در سینما، هنر، موسیقی و ادبیات پرداختم. تلاش شد نگاهی روشن، علمی و کاربردی نسبت به آینده خلاقیت در دوران همزیستی انسان و ماشین ارائه شود.

▶

#### مصاحبه با شبکه آموزش در برنامه هوش مصنوعی درباره نقش مدل های مولد و یادگیری عمیق در تحول صنعت سینما

تاریخ: ۱۸ اردیبهشت ۱۴۰۴ | منبع: صدا و سیما

در این برنامه، به بررسی کاربردهای نوین مدل‌های مولد (Generative Models)، شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و پردازش زبان طبیعی (NLP) در زنجیره ارزش صنعت سینما پرداختم. از تحلیل ساختار روایی فیلمنامه‌ها با استفاده از LLMها، تا مدل‌سازی چهره و حرکت بازیگران توسط GANها و حتی ایجاد جلوه‌های ویژه بصری مبتنی بر یادگیری ماشین، همه نشانگر ورود جدی هوش مصنوعی به قلمرو تولید محتوای خلاقانه هستند. با توجه به پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های multi-modal مانند GPT-4 وSora، مرز میان انسان و ماشین در فرآیند آفرینش هنری بیش از پیش کمرنگ شده است.

▶

#### مصاحبه با شبکه آموزش در برنامه هوش مصنوعی درباره هوش مصنوعی در سلامت و تأثیر آن بر پیشگیری و درمان‌های شخصی‌سازی شده

تاریخ انتشار: ۱۲ اسفند ۱۴۰۳ | منبع: صدا و سیما

در این برنامه، به رژیم‌های غذایی شخصی‌سازی شده و داروهای شخصی‌سازی‌شده اشاره کردم که با استفاده از داده‌های فردی، وضعیت سلامتی و نیازهای خاص هر شخص طراحی می‌شوند. همچنین درباره دوقلوهای دیجیتال، درخت‌های تصمیم، XGBoost، Random Forest و GNN صحبت کردم. هوش مصنوعی به ما این امکان را می‌دهد که رژیم‌های غذایی بهینه را برای هر فرد بسته به ویژگی‌ها، وضعیت سلامت و اهدافش ایجاد کنیم. همچنین در دنیای داروها، با استفاده از مدل‌های پیشرفته، می‌توان داروهایی طراحی کرد که دقیقاً متناسب با ویژگی‌های ژنتیکی و بیولوژیکی هر فرد باشند، به طوری که اثربخشی درمان‌ها را افزایش داده و عوارض جانبی را کاهش دهد. هوش مصنوعی نه تنها به پیش‌بینی دقیق‌تر بیماری‌ها کمک می‌کند بلکه می‌تواند به طراحی درمان‌ها و رژیم‌های غذایی شخصی بپردازد تا بهترین نتایج برای هر فرد حاصل شود. هوش مصنوعی به ما این قدرت را می‌دهد که به فرد، درمان و رژیم غذایی مختص به خودش را ارائه دهیم و به این ترتیب، سلامتی بهینه‌تری را تجربه کنیم.

▶

#### مصاحبه با شبکه آموزش در برنامه هوش مصنوعی درباره هوش مصنوعی و آینده شهرهای هوشمند

تاریخ انتشار: ۱۱ اسفند ۱۴۰۳ | منبع: صدا و سیما

در این برنامه فرصتی داشتم تا در اولین شب درباره هوش مصنوعی و شهرهای هوشمند صحبت کنم. از چالش‌ها و فرصت‌های این فناوری گرفته تا بررسی فنی مولدهای شبکه‌های عصبی که همراه داشتم، مباحثی جذاب و کاربردی مطرح شد. توسعه شهرهای هوشمند بدون استفاده از هوش مصنوعی غیرممکن است. از مدیریت ترافیک و بهینه‌سازی انرژی گرفته تا تحلیل داده‌های شهری، همه و همه با کمک الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری عمیق مسیر جدیدی را برای آینده شهرهای ما ترسیم می‌کنند. در این برنامه همچنین به بررسی مدل‌های عصبی پیشرفته پرداختیم: از GAN (شبکه‌های مولد تخاصمی) که در شبیه‌سازی و بهینه‌سازی محیط‌های شهری کاربرد دارند، تا Transformerها که تحلیل داده‌های کلان شهری را متحول کرده‌اند. همچنین درباره شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) که در تحلیل تصاویر دوربین‌های شهری نقش کلیدی دارند و شبکه‌های بازگشتی (RNN, LSTM) که برای پیش‌بینی ترافیک و مدیریت حمل‌ونقل هوشمند استفاده می‌شوند، صحبت شد. علاوه بر این، به مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) اشاره شد که می‌توانند سناریوهای پیچیده شهری را پیش‌بینی و مدیریت کنند. شهرهای آینده، نه با بتن و آسفالت، بلکه با داده و الگوریتم‌ها ساخته خواهند شد.