🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: معیار تورینگ: آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: فلسفه هوش و آگاهی ماشینی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آغاز سفری در دنیای هوش مصنوعی
• 2. مفهوم بنیادین هوش
• 3. تعریف سنتی هوش
• 4. تاریخچه فلسفی اندیشه
• 5. فلاسفه یونان و ذهن
• 6. ارسطو و طبقه‌بندی موجودات
• 7. دکارت و دوگانگی ذهن و بدن
• 8. مکانیسم‌گرایی قرن هفدهم
• 9. لاک و تجربه حسی
• 10. هیوم و شک‌گرایی
• 11. کانت و عقل فراطبیعی
• 12. هگل و روح مطلق
• 13. ظهور علوم شناختی
• 14. پیشرفت‌های رایانه
• 15. تورینگ و ایده ماشین جهانی
• 16. آزمون تورینگ: چالش اصلی
• 17. پیش‌زمینه آزمون تورینگ
• 18. اجرای آزمون تورینگ
• 19. اهداف پنهان آزمون تورینگ
• 20. مفهوم "تقلید" در آزمون تورینگ
• 21. موانع و محدودیت‌های آزمون تورینگ
• 22. انتقادات اولیه به آزمون تورینگ
• 23. چالش اتاق چینی سِرل
• 24. استدلال سِرل: درک واقعی در مقابل پردازش نماد
• 25. واکنش‌ها به اتاق چینی
• 26. قوانین ارگانیک سِرل
• 27. مسئله "ذهن" و "خودآگاهی"
• 28. خودآگاهی چیست؟
• 29. نظریه‌های خودآگاهی
• 30. خودآگاهی در مقابل صرفاً شبیه‌سازی
• 31. تجربیات ذهنی (Qualia)
• 32. آیا ماشین‌ها می‌توانند احساس کنند؟
• 33. نظریه‌های پردازش اطلاعات
• 34. مدل‌های محاسباتی ذهن
• 35. ارتباط ذهن و مغز
• 36. رابطه نوروساینس و هوش مصنوعی
• 37. یادگیری ماشینی: پایه‌های عملی
• 38. یادگیری نظارت شده
• 39. یادگیری بدون نظارت
• 40. یادگیری تقویتی
• 41. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 42. ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی
• 43. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 44. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
• 45. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 46. کاربرد شبکه‌های عصبی در بینایی ماشین
• 47. موفقیت‌های چشمگیر هوش مصنوعی
• 48. شطرنج‌بازان ماشینی
• 49. روندهای فعلی در هوش مصنوعی
• 50. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 51. موانع رسیدن به AGI
• 52. چالش‌های مفهومی AGI
• 53. مسئله "تفسیرپذیری" مدل‌های AI
• 54. چرا مدل‌های AI "جعبه سیاه" هستند؟
• 55. اهمیت تفسیرپذیری
• 56. اخلاق در هوش مصنوعی
• 57. سوگیری (Bias) در الگوریتم‌های AI
• 58. عدالت و برابری در AI
• 59. مسئولیت‌پذیری ماشین‌ها
• 60. مسائل حقوقی و قانونی
• 61. آینده هوش مصنوعی
• 62. اثرات اجتماعی اقتصادی AI
• 63. خطر احتمالی هوش مصنوعی فوق‌العاده
• 64. آیا AGI خطرناک خواهد بود؟
• 65. هوش مصنوعی و جایگاه انسان
• 66. نگرش‌های فلسفی به AGI
• 67. تفاوت‌های بنیادین بین هوش انسان و ماشین
• 68. نظریه "ذهن" به مثابه "مدل"
• 69. آیا ماشین‌ها می‌توانند "درک" کنند؟
• 70. استدلال درباره "آگاهی"
• 71. آیا آزمون تورینگ برای سنجش آگاهی کافی است؟
• 72. بازنگری در آزمون تورینگ
• 73. تست‌های جایگزین برای هوش و آگاهی
• 74. آزمون پِتزوالد
• 75. آزمون کُرات
• 76. آزمون دِنیِت
• 77. آزمون هُفمان
• 78. اهمیت "قصد" (Intentionality)
• 79. آیا ماشین‌ها می‌توانند "قصد" داشته باشند؟
• 80. قصد و باور در انسان
• 81. پیامدهای فلسفی قصد در ماشین‌ها
• 82. نظریه "بدن‌مند" (Embodied) هوش
• 83. ضرورت تعامل با محیط
• 84. یادگیری از طریق تجربه فیزیکی
• 85. نقش حواس پنج‌گانه
• 86. آیا ماشین‌ها بدون بدن می‌توانند هوشمند باشند؟
• 87. آگاهی چگونه ظهور می‌کند؟
• 88. نظریه‌های زیست‌شناختی آگاهی
• 89. مسئله "مشکل سخت" آگاهی
• 90. آیا AGI می‌تواند "مشکل سخت" را حل کند؟
• 91. ارتباط بین هوش و آگاهی
• 92. آیا هوش بدون آگاهی ممکن است؟
• 93. آیا آگاهی بدون هوش ممکن است؟
• 94. نقش "تجربه" در هوش
• 95. تجارب ذهنی (Qualia) و ماشین‌ها
• 96. آیا ماشین‌ها می‌توانند "رنج" ببرند؟
• 97. هوش مصنوعی و "ارزش" (Value)
• 98. آیا ماشین‌ها می‌توانند "اخلاقی" باشند؟
• 99. مسئله "هم‌ترازی ارزش" (Value Alignment)
• 100. چگونه ارزش‌های انسانی را به ماشین‌ها منتقل کنیم؟