ایجاد تحقیق و توسعه هوش مصنوعی: یک چشم‌انداز جهانی

هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال دگرگون کردن صنایع در سراسر جهان است. برای سازمان‌هایی که به دنبال حفظ رقابت‌پذیری و نوآوری هستند، ایجاد یک قابلیت تحقیق و توسعه (R&D) قوی در زمینه هوش مصنوعی دیگر یک گزینه نیست – بلکه یک ضرورت است. این راهنما یک نمای کلی جامع از ملاحظات کلیدی، بهترین شیوه‌ها و چالش‌های مربوط به ایجاد و مدیریت ابتکارات تحقیق و توسعه هوش مصنوعی از منظر جهانی ارائه می‌دهد.

۱. تعریف استراتژی تحقیق و توسعه هوش مصنوعی شما

قبل از شروع سفر تحقیق و توسعه هوش مصنوعی، تعریف یک استراتژی روشن و دقیق ضروری است. این استراتژی باید با اهداف کلی کسب‌وکار سازمان شما همسو باشد و حوزه‌های خاصی را که هوش مصنوعی می‌تواند مزیت رقابتی ایجاد کند، شناسایی نماید. این امر شامل در نظر گرفتن چندین عامل است:

۱.۱ شناسایی چالش‌های کلیدی کسب‌وکار

گام اول، شناسایی فوری‌ترین چالش‌های کسب‌وکار است که هوش مصنوعی به طور بالقوه می‌تواند به آن‌ها رسیدگی کند. این چالش‌ها ممکن است از بهبود کارایی عملیاتی و افزایش تجربه مشتری تا توسعه محصولات و خدمات جدید متغیر باشند. برای مثال:

• تولید: بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، نگهداری پیش‌بینانه، کنترل کیفیت.
• مراقبت‌های بهداشتی: تشخیص بیماری‌ها، شخصی‌سازی برنامه‌های درمانی، کشف دارو.
• امور مالی: تشخیص تقلب، ارزیابی ریسک، معاملات الگوریتمی.
• خرده‌فروشی: توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، بهینه‌سازی زنجیره تأمین، مدیریت موجودی.
• کشاورزی: کشاورزی دقیق، پیش‌بینی عملکرد محصول، کنترل آفات.

۱.۲ همسو کردن هوش مصنوعی با اهداف کسب‌وکار

پس از شناسایی چالش‌های کلیدی، ضروری است که تلاش‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی خود را با اهداف کسب‌وکار مشخص، قابل اندازه‌گیری، قابل دستیابی، مرتبط و زمان‌بندی‌شده (SMART) همسو کنید. این امر تضمین می‌کند که سرمایه‌گذاری‌های شما در هوش مصنوعی بر روی حوزه‌هایی متمرکز شود که بیشترین تأثیر را خواهند داشت. به عنوان مثال، اگر هدف شما کاهش ریزش مشتری به میزان ۱۵٪ در سال آینده است، ممکن است در راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که می‌توانند ریزش را پیش‌بینی و از آن جلوگیری کنند، سرمایه‌گذاری کنید.

۱.۳ تعریف محدوده تحقیق و توسعه هوش مصنوعی شما

محدوده تحقیق و توسعه هوش مصنوعی شما باید به وضوح تعریف شود تا از تخصیص بیش از حد منابع و کاهش تمرکز جلوگیری شود. جنبه‌های زیر را در نظر بگیرید:

• نوع هوش مصنوعی: کدام تکنیک‌های هوش مصنوعی برای نیازهای شما مناسب‌تر هستند (مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، رباتیک)؟
• تمرکز صنعتی: کدام بخش‌های صنعتی را در اولویت قرار خواهید داد (مانند مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی، تولید)؟
• محدوده جغرافیایی: آیا تحقیق و توسعه هوش مصنوعی شما بر مناطق خاصی متمرکز خواهد بود یا در سطح جهانی؟

۱.۴ ایجاد دستورالعمل‌های اخلاقی

اخلاق هوش مصنوعی یک ملاحظه حیاتی است، به ویژه با توجه به افزایش نظارت جهانی بر موضوعاتی چون سوگیری، انصاف و شفافیت. ایجاد دستورالعمل‌های اخلاقی از همان ابتدا بسیار مهم است. این دستورالعمل‌ها باید به مسائلی مانند حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری الگوریتمی و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی بپردازند. بسیاری از سازمان‌های بین‌المللی مانند OECD و اتحادیه اروپا دستورالعمل‌های اخلاقی هوش مصنوعی را منتشر کرده‌اند که می‌توانند به عنوان نقطه شروع مورد استفاده قرار گیرند. ملاحظات نمونه عبارتند از:

• شفافیت: اطمینان از اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی قابل درک و توضیح‌پذیر هستند.
• انصاف: کاهش سوگیری در الگوریتم‌ها و داده‌های هوش مصنوعی.
• پاسخگویی: ایجاد خطوط مشخص مسئولیت برای نتایج هوش مصنوعی.
• حریم خصوصی: حفاظت از داده‌های حساس مورد استفاده در سیستم‌های هوش مصنوعی.
• امنیت: محافظت از سیستم‌های هوش مصنوعی در برابر حملات مخرب.

۲. ساخت تیم تحقیق و توسعه هوش مصنوعی شما

یک ابتکار موفق در زمینه تحقیق و توسعه هوش مصنوعی نیازمند یک تیم با استعداد و چند رشته‌ای است. این تیم باید شامل افرادی با تخصص در زمینه‌های مختلف باشد، از جمله:

۲.۱ دانشمندان داده

دانشمندان داده مسئول جمع‌آوری، پاکسازی، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها هستند. آن‌ها دارای مهارت‌های قوی در آمار و یادگیری ماشین بوده و به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R مسلط هستند. آن‌ها می‌توانند از ابزارهایی مانند TensorFlow، PyTorch و scikit-learn استفاده کنند.

۲.۲ مهندسان یادگیری ماشین

مهندسان یادگیری ماشین بر استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین تمرکز دارند. آن‌ها در مهندسی نرم‌افزار، رایانش ابری و شیوه‌های DevOps تخصص دارند. آن‌ها از نزدیک با دانشمندان داده کار می‌کنند تا نمونه‌های اولیه تحقیقاتی را به سیستم‌های آماده برای تولید تبدیل کنند.

۲.۳ پژوهشگران هوش مصنوعی

پژوهشگران هوش مصنوعی تحقیقات بنیادی در زمینه هوش مصنوعی انجام می‌دهند و الگوریتم‌ها و تکنیک‌های جدید را بررسی می‌کنند. آن‌ها اغلب دارای مدرک دکترا در علوم کامپیوتر یا رشته‌های مرتبط هستند. آن‌ها از طریق انتشارات و ارائه‌ها در کنفرانس‌های دانشگاهی به پیشرفت دانش هوش مصنوعی کمک می‌کنند.

۲.۴ متخصصان حوزه

متخصصان حوزه، دانش و بینش صنعتی خاصی را به تیم تحقیق و توسعه هوش مصنوعی می‌آورند. آن‌ها به شناسایی مشکلات تجاری مرتبط کمک کرده و اطمینان حاصل می‌کنند که راه‌حل‌های هوش مصنوعی با نیازهای دنیای واقعی همسو هستند. به عنوان مثال، یک تیم تحقیق و توسعه هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی از داشتن متخصصان پزشکی با تخصص در بیماری‌ها یا حوزه‌های درمانی خاص بهره‌مند خواهد شد.

۲.۵ مدیران پروژه

مدیران پروژه نقش مهمی در هماهنگی و مدیریت پروژه‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. آن‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که پروژه‌ها به موقع، در چارچوب بودجه و با استانداردهای کیفی مورد نیاز تحویل داده می‌شوند. آن‌ها همچنین ارتباط و همکاری بین اعضای تیم را تسهیل می‌کنند.

۲.۶ جذب استعداد در سطح جهانی

با توجه به کمبود جهانی استعداد در زمینه هوش مصنوعی، سازمان‌ها اغلب نیاز به جذب استعداد از سراسر جهان دارند. این امر می‌تواند شامل ایجاد مشارکت با دانشگاه‌ها و موسسات تحقیقاتی در کشورهای مختلف، شرکت در کنفرانس‌ها و مسابقات بین‌المللی هوش مصنوعی و ارائه بسته‌های حقوق و مزایای رقابتی باشد. حمایت مالی برای ویزا و کمک هزینه جابجایی نیز می‌تواند عوامل مهمی در جذب استعدادهای بین‌المللی باشد.

۲.۷ پرورش فرهنگ نوآوری

ایجاد فرهنگ نوآوری برای جذب و حفظ استعدادهای برتر هوش مصنوعی ضروری است. این امر شامل فراهم کردن فرصت‌هایی برای یادگیری و توسعه کارکنان، تشویق به آزمایش و ریسک‌پذیری، و به رسمیت شناختن و پاداش دادن به نوآوری است. برای پرورش فرهنگ خلاقیت و همکاری، اجرای هکاتون‌های داخلی، اعطای کمک‌های مالی تحقیقاتی و برنامه‌های مربیگری را در نظر بگیرید.

۳. ساخت زیرساخت تحقیق و توسعه هوش مصنوعی شما

یک زیرساخت قوی تحقیق و توسعه هوش مصنوعی برای پشتیبانی از توسعه، آزمایش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی ضروری است. این زیرساخت باید شامل موارد زیر باشد:

۳.۱ منابع محاسباتی

تحقیق و توسعه هوش مصنوعی اغلب به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد، به ویژه برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق. سازمان‌ها می‌توانند انتخاب کنند که در سخت‌افزارهای داخلی مانند پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و شتاب‌دهنده‌های تخصصی هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند، یا از خدمات رایانش مبتنی بر ابر مانند Amazon SageMaker، Google Cloud AI Platform و Microsoft Azure Machine Learning بهره‌برداری کنند. راه‌حل‌های مبتنی بر ابر، مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری را ارائه می‌دهند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهند تا به سرعت منابع را بر حسب نیاز افزایش یا کاهش دهند. هنگام انتخاب زیرساخت محاسباتی خود به نکات زیر توجه کنید:

• مقیاس‌پذیری: توانایی افزایش یا کاهش آسان منابع بر حسب نیاز.
• مقرون‌به‌صرفه بودن: هزینه منابع محاسباتی، شامل سخت‌افزار، نرم‌افزار و نگهداری.
• عملکرد: عملکرد منابع محاسباتی، به ویژه برای آموزش و استنتاج.
• امنیت: امنیت زیرساخت محاسباتی، شامل رمزگذاری داده‌ها و کنترل‌های دسترسی.

۳.۲ ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها

داده‌ها، خون حیات تحقیق و توسعه هوش مصنوعی هستند. سازمان‌ها برای مدیریت حجم عظیم داده‌های مورد نیاز برای آموزش و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی، باید قابلیت‌های قوی ذخیره‌سازی و مدیریت داده داشته باشند. این شامل دریاچه‌های داده، انبارهای داده و خطوط لوله داده است. هنگام ساخت زیرساخت داده خود، جنبه‌های زیر را در نظر بگیرید:

• کیفیت داده: اطمینان از اینکه داده‌ها دقیق، کامل و سازگار هستند.
• امنیت داده: حفاظت از داده‌های حساس در برابر دسترسی غیرمجاز.
• حاکمیت داده: ایجاد سیاست‌ها و رویه‌های روشن برای مدیریت داده‌ها.
• یکپارچه‌سازی داده: ادغام داده‌ها از منابع مختلف در یک پلتفرم داده یکپارچه.

۳.۳ ابزارهای توسعه هوش مصنوعی

مجموعه‌ای از ابزارهای توسعه هوش مصنوعی برای پشتیبانی از توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در دسترس هستند. این ابزارها عبارتند از:

• چارچوب‌های یادگیری ماشین: TensorFlow، PyTorch، scikit-learn.
• ابزارهای مصورسازی داده: Tableau، Power BI، Matplotlib.
• ابزارهای استقرار مدل: Docker، Kubernetes، AWS Lambda.
• ابزارهای همکاری: GitHub، Slack، Jira.

۳.۴ ردیابی و مدیریت آزمایش‌ها

تحقیق و توسعه هوش مصنوعی شامل آزمایش‌های زیادی است. داشتن ابزارها و فرآیندهایی برای ردیابی و مدیریت آزمایش‌ها، از جمله کد، داده‌ها، هایپرپارامترها و نتایج، بسیار مهم است. این امر به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا به راحتی آزمایش‌ها را بازتولید کرده و رویکردهای مختلف را مقایسه کنند. ابزارهایی مانند MLflow، Weights & Biases و Comet قابلیت‌های ردیابی و مدیریت آزمایش را فراهم می‌کنند.

۴. مدیریت پروژه‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی

مدیریت پروژه مؤثر برای اطمینان از تحویل موفقیت‌آمیز پروژه‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی حیاتی است. این شامل موارد زیر است:

۴.۱ متدولوژی‌های توسعه چابک

متدولوژی‌های توسعه چابک، مانند Scrum و Kanban، برای پروژه‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی بسیار مناسب هستند. این متدولوژی‌ها بر توسعه تکراری، همکاری و بهبود مستمر تأکید دارند. آن‌ها به تیم‌ها اجازه می‌دهند تا به سرعت با الزامات در حال تغییر سازگار شوند و بازخورد ذینفعان را لحاظ کنند.

۴.۲ شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)

تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) روشن برای اندازه‌گیری موفقیت پروژه‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی ضروری است. این KPIها باید با اهداف کلی کسب‌وکار همسو باشند و بینش‌هایی در مورد پیشرفت و تأثیر ابتکارات هوش مصنوعی ارائه دهند. نمونه‌هایی از KPIها عبارتند از:

• دقت مدل: دقت مدل هوش مصنوعی بر روی یک مجموعه داده آزمایشی.
• زمان آموزش: زمان مورد نیاز برای آموزش مدل هوش مصنوعی.
• تأخیر استنتاج: زمان مورد نیاز برای انجام یک پیش‌بینی با استفاده از مدل هوش مصنوعی.
• صرفه‌جویی در هزینه: صرفه‌جویی در هزینه‌های حاصل از استفاده از هوش مصنوعی.
• تولید درآمد: درآمد حاصل از استفاده از هوش مصنوعی.
• رضایت مشتری: رضایت مشتریان از محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی.

۴.۳ مدیریت ریسک

پروژه‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی شامل ریسک‌های ذاتی مانند مشکلات کیفیت داده، سوگیری الگوریتمی و آسیب‌پذیری‌های امنیتی هستند. شناسایی و کاهش فعالانه این ریسک‌ها بسیار مهم است. این امر شامل انجام ارزیابی‌های منظم ریسک، اجرای کنترل‌های امنیتی و ایجاد سیاست‌های حاکمیت داده است.

۴.۴ ارتباطات و همکاری

ارتباطات و همکاری مؤثر برای موفقیت پروژه‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی ضروری است. این شامل پرورش فرهنگ شفافیت، تشویق به ارتباطات باز بین اعضای تیم و ارائه به‌روزرسانی‌های منظم به ذینفعان است. برای تسهیل ارتباطات و همکاری از ابزارهای همکاری مانند Slack، Microsoft Teams یا Google Workspace استفاده کنید.

۵. ملاحظات جهانی برای تحقیق و توسعه هوش مصنوعی

هنگام ایجاد و مدیریت ابتکارات تحقیق و توسعه هوش مصنوعی، توجه به زمینه جهانی مهم است. این شامل موارد زیر است:

۵.۱ مقررات حریم خصوصی داده‌ها

مقررات حریم خصوصی داده‌ها در کشورها و مناطق مختلف به طور قابل توجهی متفاوت است. رعایت کلیه قوانین مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، مانند مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) در اروپا و قانون حریم خصوصی مصرف‌کننده کالیفرنیا (CCPA) در ایالات متحده، بسیار مهم است. این امر شامل کسب رضایت از افراد قبل از جمع‌آوری و استفاده از داده‌هایشان، اجرای تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها و فراهم کردن حق دسترسی، اصلاح و حذف داده‌هایشان برای افراد است. نمونه‌هایی از بهترین شیوه‌های انطباق عبارتند از:

• به حداقل رساندن داده‌ها: جمع‌آوری تنها داده‌هایی که برای هدف خاص ضروری است.
• محدودیت هدف: استفاده از داده‌ها تنها برای هدفی که برای آن جمع‌آوری شده‌اند.
• محدودیت ذخیره‌سازی: نگهداری داده‌ها فقط تا زمانی که لازم است.
• اقدامات امنیتی: اجرای اقدامات فنی و سازمانی مناسب برای محافظت از داده‌ها در برابر دسترسی، استفاده یا افشای غیرمجاز.

۵.۲ حفاظت از مالکیت فکری

حفاظت از مالکیت فکری (IP) برای حفظ مزیت رقابتی در زمینه هوش مصنوعی حیاتی است. این شامل ثبت اختراع برای الگوریتم‌ها و تکنیک‌های نوین هوش مصنوعی، حفاظت از اسرار تجاری و اجرای قوانین کپی‌رایت است. همچنین آگاهی از قوانین مالکیت فکری در کشورها و مناطق مختلف مهم است. استراتژی‌های نمونه برای حفاظت از مالکیت فکری عبارتند از:

• ثبت اختراع: اخذ پتنت برای الگوریتم‌ها، مدل‌ها و معماری‌های نوین هوش مصنوعی.
• حفاظت از اسرار تجاری: محافظت از اطلاعات محرمانه، مانند کد منبع، داده‌های آموزشی و نتایج تجربی.
• حفاظت از کپی‌رایت: محافظت از نرم‌افزار و سایر آثار خلاقانه در برابر کپی و توزیع غیرمجاز.
• توافق‌نامه‌های قراردادی: استفاده از توافق‌نامه‌های محرمانگی و عدم افشا برای حفاظت از مالکیت فکری هنگام همکاری با اشخاص ثالث.

۵.۳ تفاوت‌های فرهنگی

تفاوت‌های فرهنگی می‌توانند بر ارتباطات، همکاری و تصمیم‌گیری در تیم‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی تأثیر بگذارند. آگاهی از این تفاوت‌ها و پرورش فرهنگ فراگیری و احترام مهم است. این شامل ارائه آموزش‌های بین فرهنگی، ترویج تنوع و شمول، و تشویق به ارتباطات باز است. ملاحظات کلیدی عبارتند از:

• سبک‌های ارتباطی: درک سبک‌ها و ترجیحات ارتباطی مختلف.
• فرآیندهای تصمیم‌گیری: آگاهی از فرآیندها و سلسله مراتب مختلف تصمیم‌گیری.
• مدیریت زمان: شناخت نگرش‌های متفاوت نسبت به زمان و مهلت‌ها.
• تعادل کار و زندگی: احترام به هنجارهای فرهنگی متفاوت در مورد تعادل کار و زندگی.

۵.۴ جذب استعداد جهانی

همانطور که قبلاً ذکر شد، جذب و حفظ استعدادهای برتر هوش مصنوعی اغلب نیازمند یک استراتژی جهانی است. این شامل درک بازارهای کار در کشورهای مختلف، ارائه بسته‌های حقوق و مزایای رقابتی، و فراهم کردن حمایت مالی برای ویزا و کمک هزینه جابجایی است. رویکردهای نمونه عبارتند از:

• رویدادهای استخدام بین‌المللی: شرکت در کنفرانس‌های بین‌المللی هوش مصنوعی و نمایشگاه‌های کار.
• مشارکت با دانشگاه‌ها: همکاری با دانشگاه‌ها و موسسات تحقیقاتی در کشورهای مختلف.
• سیاست‌های کار از راه دور: ارائه گزینه‌های کار از راه دور برای جذب استعدادها از مکان‌های مختلف.

۵.۵ کنترل‌ها و مقررات صادراتی

برخی از فناوری‌های هوش مصنوعی ممکن است مشمول کنترل‌ها و مقررات صادراتی باشند. رعایت کلیه قوانین کنترل صادرات قابل اجرا، مانند مقررات اداره صادرات (EAR) در ایالات متحده، مهم است. این شامل اخذ مجوز صادرات برای فناوری‌های خاص و اطمینان از عدم استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی برای اهداف ممنوعه است. این امر اغلب نیازمند بررسی حقوقی و برنامه‌های انطباق قوی است.

۶. آینده تحقیق و توسعه هوش مصنوعی

حوزه هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تحول است و پیشرفت‌ها و نوآوری‌های جدید با سرعت زیادی در حال ظهور هستند. سازمان‌هایی که می‌خواهند در خط مقدم تحقیق و توسعه هوش مصنوعی باقی بمانند، باید از آخرین روندها آگاه بوده و در فناوری‌های پیشرفته سرمایه‌گذاری کنند. برخی از روندهای کلیدی که باید مراقب آن‌ها بود عبارتند از:

• هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که شفاف و قابل توضیح باشند.
• یادگیری فدرال: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی منابع داده غیرمتمرکز.
• هوش مصنوعی مولد: ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی که می‌توانند داده‌های جدیدی مانند تصاویر، متن و موسیقی تولید کنند.
• محاسبات کوانتومی: بهره‌برداری از کامپیوترهای کوانتومی برای تسریع الگوریتم‌های هوش مصنوعی.
• هوش مصنوعی لبه (Edge AI): استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های لبه، مانند گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های اینترنت اشیا.

۷. نتیجه‌گیری

ایجاد و مدیریت ابتکارات تحقیق و توسعه هوش مصنوعی یک کار پیچیده است، اما برای سازمان‌هایی که می‌خواهند در عصر هوش مصنوعی شکوفا شوند، ضروری است. با تعریف یک استراتژی روشن، ساختن یک تیم با استعداد، سرمایه‌گذاری در زیرساخت مناسب و مدیریت مؤثر پروژه‌ها، سازمان‌ها می‌توانند پتانسیل تحول‌آفرین هوش مصنوعی را آزاد کرده و مزیت رقابتی کسب کنند. علاوه بر این، تمرکز بر بهترین شیوه‌های جهانی، ملاحظات اخلاقی و همکاری بین‌المللی برای موفقیت در دنیای به طور فزاینده متصل هوش مصنوعی ضروری است.

این راهنما یک نمای کلی جامع از ملاحظات کلیدی و بهترین شیوه‌ها برای ایجاد ابتکارات تحقیق و توسعه هوش مصنوعی از منظر جهانی ارائه داده است. با پیروی از این دستورالعمل‌ها، سازمان‌ها می‌توانند قابلیت‌های تحقیق و توسعه قوی در زمینه هوش مصنوعی ایجاد کرده و نوآوری را در صنایع مربوطه خود به پیش ببرند. پذیرش یادگیری و انطباق مستمر برای پیمایش در چشم‌انداز همیشه در حال تغییر هوش مصنوعی و تضمین جایگاهی پیشرو در انقلاب جهانی هوش مصنوعی، امری حیاتی است.