چارچوب مفهومی هوش مصنوعی توسعه پذیر

با گسترش روزافزون کاربردهای هوش مصنوعی در سامانه های پیچیده و پویای امروزی، ضرورت طراحی چارچوب هایی که از قابلیت توسعه پذیری، مقیاس پذیری و انطباق پذیری برخوردار باشند، بیش از پیش احساس می شود. چارچوب های سنتی هوش مصنوعی اغلب به دلیل ساختارهای ایستا، عدم انعطاف پذیری معماری و ناتوانی در پاسخ گویی به تغییرات محیطی، پاسخ گوی نیازهای سامانه های مدرن نیستند. ازاین رو، پژوهش های اخیر بر ارائه چارچوب های مفهومی نوین با تاکید بر معماری های ماژولار، یادگیری تطبیقی، و قابلیت گسترش تمرکز یافته اند. در این مقاله، با مرور و تحلیل نظام مند پژوهش های پنج سال اخیر، به شناسایی مولفه های کلیدی چارچوب های هوش مصنوعی توسعه پذیر پرداخته می شود. نتایج این بررسی نشان می دهد که استفاده از معماری های ترکیبی، اصول طراحی مقیاس پذیر، بهره گیری از چارچوب های ابری و توزیع شده، و به کارگیری مدل های یادگیری پیوسته، نقش موثری در افزایش کارایی و انعطاف پذیری سامانه های هوشمند دارند. همچنین، توجه به حکمرانی داده، ملاحظات اخلاقی و قابلیت یکپارچه سازی با سامانه های موجود از عوامل تعیین کننده در موفقیت این چارچوب ها محسوب می شود. در نهایت، این پژوهش با ارائه یک چارچوب مفهومی یکپارچه برای هوش مصنوعی توسعه پذیر، تلاش می کند بستری مناسب برای طراحی و پیاده سازی سامانه های هوشمند آینده فراهم آورد. چارچوب پیشنهادی می تواند به عنوان مبنایی برای پژوهش های آتی و توسعه کاربردهای مقیاس پذیر هوش مصنوعی در حوزه های مختلف مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، چارچوب توسعه پذیر ، یادگیری تطبیقی ، معماری ماژولار ، حکمرانی داده