دوقلوی دیجیتال انسان

دوقلوهای دیجیتال در تولید، دوقلوهای مجازی و فیزیکی برای تولید پیشرفته

مقدمه

دوقلوی دیجیتال، ساختار اطلاعاتی دوقلوی فیزیکی است. هدف دوقلوی دیجیتال این است که بتواند همان اطلاعات یا اطلاعات بهتری را نسبت به آنچه که با در اختیار داشتن فیزیکی دوقلوی فیزیکی می‌توان به دست آورد، ارائه دهد. دوقلوهای دیجیتال انسانی یا HDTها یک مفهوم نوظهور و تحول‌آفرین هستند که به عنوان امتدادی از مفهوم سنتی دوقلوهای دیجیتال (DTs) معرفی می‌شوند. ویژگی متمایز HDTها این است که موجودیت همزاد آن‌ها یک انسان است.

اطلاعات عمومی خوبی از دوقلوی دیجیتال انسانی در وب سایتهای ایرانی مطرح می شوند که در دسته های زیر خلاصه می شوند: و مطالعه آنها خالی از لطف نیست: الف-دوقلوی دیجیتال انسان نمایشی گونه مطرح می کنند او را نسخه ای شبیه سازی شده از تصویر انسانی ما که می تواند تقلید از دیگران کند آواز بخواند یا برقصد ورزشهای خاص بکند و از این قبیل

ب- برخی شعارگونه است همچون

بررسی پتانسیل دوقلوهای دیجیتال انسان برای شکستن مرزها در تعاملات اجتماعی و ارتباطات دوقلوهای دیجیتال انسانی پتانسیل‌های امیدوارکننده مختلفی برای ایجاد روابط اجتماعی جدید، غلبه بر محدودیت‌های زمان و مکان و حتی غلبه بر مفهوم مرگ در ارتباطات بین‌فردی نشان داده‌اند. جالب‌تر اینکه با کمک چنین سیستم پیچیده‌ای، می‌توان با یک شخصیت تاریخی، یک عزیز گمشده یا حتی با خود در گذشته یا آینده گفت‌وگو کرد.

ج-برخی از سایتها کاربردهای مرتبط با رفاه انسانی را مطرح می کنند سیستم‌های بهداشت و درمان: فناوری دوقلوی دیجیتال برای شبیه‌سازی و نظارت بر سلامت هر بیمار استفاده می‌شود. با ترکیب داده‌های دستگاه‌های پوشیدنی، سوابق الکترونیکی سلامت و سایر منابع، ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند یک دوقلو دیجیتال شخصی ایجاد کنند که می‌تواند به آنها در شناسایی مشکلات بالقوه سلامتی و توسعه برنامه‌های درمانی شخصی کمک کند.

د-بدنبال ساخت رفتار انسان هستند- این گروه می گویند مدتهاست تکنولوژی generative AIکار خود را شروع کرده و ما با یک نسخه انسانی که تشخیص آن گاه غیرممکن می نماید شروع کردیم آنها LLM , VLM, MLM, (به پیوست مراجعه کنید ) هستند در این دسته ارتقا از چنین موجوداتی که گروه را مدل می کنند به مدل سازی افراد را HDT می گویند

حرکت از کاربران مصنوعی که همان مولدهای هوش مصنوعی مثل مدلهای زبانی بزرگ (پیوست را ببینید) هستند که جمع را مدل کرده اند به سمت مدل سازی فردی یا دو قلوی انسانی

این گروه مدعی هستند که HDT چنین سخن می گوید: من، یک دوقلوی دیجیتال انسانی، یک مدل هوش مصنوعی مولد هستم که برای شبیه‌سازی رفتار و ترجیحات یک فرد خاص طراحی شده‌ام. من نماینده یک فرد منحصر به فرد هستم، داده‌های شخصی مانند ویژگی‌های جمعیت‌شناختی، پاسخ‌های قبلی به نظرسنجی‌ها، مصاحبه‌ها و داده‌های رفتاری منبع تغذیه من هستند. کاربردهای من شامل پیش‌بینی ترجیحات فردی است. با این حال،باید بدانید که من هنوز کامل نیستم؛ گاهی اوقات نمی‌توانم پیچیدگی‌های رفتار انسانی واقعی را به درستی درک کنم.

ه- کاربرد در سلامت انسان:

این گروه چنین شعاری دارند: «ما در حال زندگی در انقلاب داده در زمینه زیست‌پزشکی هستیم. تحقیقات علمی با سرعتی بی‌سابقه در حال پیشرفت برای بهبود طب مدرن است. یکی از جنبه‌های کلیدی چنین طبّی، شخصی‌سازی درمان‌ها برای هر بیمار است که با تحلیل تغییرات خاصی که منجر به بیماری شده و همچنین ویژگی‌های منحصر به فردی که فرد با آن‌ها متولد شده، انجام می‌شود.

ما امروزه دارای توالی‌یابی سریع و کامل ژنوم و ابرکامپیوترهایی برای تحلیل داده‌ها هستیم که ابزارها و تکنیک‌های جدیدی را به دست می‌دهند و دانشی را فراهم می‌کنند که قبلاً در دسترس نبود.»

برای مثال، این گروه از سلول‌ها که رفتارشان به نظر طبیعی می‌رسد، به جای اینکه مانند برنامه‌ریزی شده از بین بروند، توموری را تشکیل می‌دهند. این یک شبیه‌سازی کامپیوتری است، دوقلوی دیجیتال یک بیمار.

برای درک اینکه چگونه به اینجا رسیدیم، باید به سطح کوچک‌تری سفر کنیم. تفاوت‌های بین ژنوم‌های ما ویژگی‌های فیزیکی ما را تعریف می‌کنند، مانند رنگ چشم‌هایمان یا گروه خونی‌مان، اما همچنین شانس ابتلا به بیماری، مانند دیابت یا سرطان. برای یافتن همبستگی بین ژنوتیپ و بیماری، ما هزاران موقعیت را در ژنوم تحلیل می‌کنیم برای هزاران بیمار، که این تنها به لطف مقدار روزافزون داده‌های ژنومی و قدرت محاسباتی ابرکامپیوترها امکان‌پذیر است. درک علت بیماری‌ها در این سطح می‌تواند به ما در توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده کمک کند. ما می‌توانیم با استفاده از شبیه‌سازی‌های کامپیوتری داروهای بهتری طراحی کنیم اگر بدانیم کدام پروتئین‌ها در یک بیماری نقش دارند. این ویدیو برخی از تحقیقات انجام شده در دپارتمان علوم زیستی مرکز ابرکامپیوتری بارسلونا را به نمایش می‌گذارد که به درک بهتر بدنمان در سلامت و بیماری کمک می‌کند و به آینده‌ای منجر می‌شود که در آن یک دوقلوی دیجیتال انسانی می‌تواند به زندگی سالم‌تر و طولانی‌تر کمک کند.

و- آینده نزدیک

در پزشکی، دوقلوهای دیجیتال یک تغییردهنده بازی هستند. برای مثال، رویکردهایی مبتنی بر دوقلوی دیجیتال قلب، عملکرد قلب هر بیمار را با جزئیات چشمگیری شبیه‌سازی می‌کنند و به پزشکان اجازه می‌دهند واکنش یک قلب خاص به آریتمی یا درمان مشخص را پیش‌بینی کنند، بدون آنکه بیمار واقعی را در معرض خطر قرار دهند. این ترکیب مدل‌سازی مجازی و داده‌های بالینی درهای پزشکی پیش‌بینی‌گرتر، شخصی‌تر و امن‌تر را باز می‌کند. اما اگر این فناوری را برای مغز انسان به کار بگیریم چه می‌شود؟

سلامت شناختی و روانی ستون فقرات رفاه انسان هستند، اما شکننده نیز هستند و کاهش مرتبط با سن، افسردگی، اضطراب و اختلالات neurodegenerative همچنان چالش‌های بزرگی برای پزشکی محسوب می‌شوند. اینجاست که هوش مصنوعی (AI) پنجره‌ای از امید باز می‌کند. با یکپارچه‌سازی و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به تشخیص زودتر بیماری‌ها کمک کند، بیماران مناسب را برای آزمایش‌های بالینی انتخاب کند و حتی پیشرفت هر فرد را با استفاده از دوقلوهای دیجیتال شبیه‌سازی کند. یک تیم از دانشمندان دانشگاه دوک، دانشگاه کلمبیا، دانشگاه نبریا و CogniFit به تازگی یک چارچوب جدید برای داشتن سلامت روان افراد از طریق دوقلوهای شناختی دیجیتال توسعه داده‌اند. این‌ها نمایندگی‌های مجازی هستند که داده‌های مغز، فعالیت رفتاری، عادات روزمره و پاسخ‌های عاطفی ما را یکپارچه می‌کنند و با استفاده از هوش مصنوعی، این مدل‌های پویا می‌توانند با هر تعامل جدید یاد بگیرند و خود را به‌روز کنند. ما تصور می‌کنیم که هر فرد می‌تواند دوقلوی شناختی خود را داشته باشد که بتواند پیش‌بینی کند حافظه یا توجه او چگونه تکامل خواهد یافت و فعالیت‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای برای آموزش ذهن قبل از بروز یک مشکل جدی را پیشنهاد کند.

کلید این انقلاب در یکپارچه‌سازی دستگاه‌هایی است که بسیاری از ما از قبل داریم – مانند ساعت‌های هوشمند، ردیاب‌های فعالیت و سنسورهای خواب – تا اطلاعات مداوم در مورد بدن ما را فراهم کنند. داده‌های مرتبط با ضربان قلب، کیفیت خواب، سطح فعالیت و استرس می‌توانند داده‌های را به یک «دوقلوی دیجیتال» تزریق کنند که از این سیگنال‌ها یاد می‌گیرد و توصیه‌ها یا آموزش‌های شناختی را با توجه به وضعیت جسمی و روانی ما در هر لحظه تنظیم می‌کند. نقش هوش مصنوعی مانند رهبر ارکستر خواهد بود که تمام این داده‌ها را هماهنگ کرده و در یک سیستم یکپارچه می‌کند که نه تنها واکنش نشان می‌دهد، بلکه حتی نیازهای ما را پیش‌بینی می‌کند.

تاکنون، «آموزش مغز» دیجیتال عمدتاً به بازی‌های سرگرم‌کننده محدود شده است. دوقلوهای شناختی یک چیز کاملاً متفاوت هستند؛ فراتر از مجموعه‌ای از تمرینات کلی، یک اکوسیستم پویا را ارائه می‌دهند که در زمان واقعی برای هر فرد تنظیم می‌شود، تحت نظارت متخصصان بهداشت و با پشتوانه شواهد علمی. این یک تغییر پارادایم است، از رویکرد «یک اندازه برای همه» به پزشکی واقعاً شخصی‌سازی‌شده و پیشگیرانه.

دوقلوهای دیجیتال قرار است یکی از انقلاب‌های بزرگ در پزشکی و علوم شناختی این قرن باشند. چند سال دیگر، داشتن یک دوقلوی شناختی که همراه ما باشد و از ما مراقبت کند، به همان اندازه طبیعی خواهد بود. (پس چه کسی بهتر از دوقلوی دیجیتال خودمان می‌تواند به ما کمک کند تا خودمان را درک، پیش‌بینی و مراقبت کنیم؟)

🧬 تعریف و ماهیت دوقلوها

دوقلوها به عنوان نمایش‌های دیجیتال پیوسته و دقیق از یک فرد عمل می‌کنند. آن‌ها مدل‌های مجازی پویا هستند که به طور پیوسته تغییرات در عوامل پیچیده انسانی را منعکس می‌کنند؛ این عوامل شامل موارد زیر می‌شوند:

• عوامل مولکولی
• عوامل فیزیولوژیکی
• عوامل عاطفی
• عوامل سبک زندگی
• و از این قبیل

بیان عملکرد دو قلوی دیجیتال با یک دیاگرام ساده:

اجزا و ارتباطات درون دوقلوی دیجیتال

🏛️ چارچوب مفهومی و طبقه‌بندی HDTها

منابع، ابهام مفهومی موجود در تعریف HDTها را یک موضوع کلیدی می‌دانند. برای ایجاد تمایز، یک چارچوب بر اساس سطح یکپارچگی داده‌ها بین موجودیت فیزیکی (فردی انسانی) و شیء دیجیتال معرفی شده است:

مفهوم	جریان داده از انسان فیزیکی به شیء دیجیتال	بازخورد خودکار از شیء دیجیتال به انسان فیزیکی	نقش کنترلی
مدل‌های دیجیتال انسانی	خیر	خیر	خیر
سایه‌های دیجیتال انسانی	دارد (یک طرفه)	خیر	خیر
دوقلوهای دیجیتال انسانی (HDT)	دارد (دو طرفه)	دارد (دو طرفه)	دارد

نکته کلیدی: تنها دوقلوهای دیجیتال انسانی دارای جریان‌های داده خودکار و یکپارچه در هر دو جهت (دو طرفه) هستند و می‌توانند به عنوان یک نهاد کنترلی عمل کنند.

🔬 کاربردهای اصلی HDTها

HDTها پتانسیل گسترده‌ای در حوزه‌های زیر دارند:

• مراقبت‌های بهداشتی:
  • پزشکی شخصی‌سازی شده (Precision Medicine)
  • تشخیص و درمان فردی
  • مدل‌سازی اندام‌ها و بافت‌ها
  • مدیریت بیماری‌های مزمن (مانند دیابت و سرطان)
  • پایش مستمر و پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی

دوقلوی دیجیتال برای بیمار اسکولیوز

• صنعت:
  • افزایش ایمنی و رفاه کارگران
  • ارزیابی ارگونومی
  • بهبود فرآیندهای همکاری انسان و ربات (Human-Robot Collaboration)
  • مراقبت و مدیریت شبکه توزیع نیروی برق

مکانیزم what-if دوقلوی دیجیتال در کنکاش در شرکت توزیع نیروی برق

دوقلوی دیجیتال انسانی (Human Digital Twin)

مفهوم دوقلوی دیجیتال انسانی (HDT) به عنوان یک فناوری نوظهور مطرح شده است که هدف آن بازنمایی و شبیه‌سازی یک فرد واقعی در قالب یک مدل مجازی پویا و در حال به‌روزرسانی است. این مدل می‌تواند خصوصیات جسمی، رفتاری، شناختی و محیطی فرد را دریافت کرده و با تحلیل و پردازش مستمر، نوعی پشتیبانی شخصی‌سازی‌شده برای او فراهم کند. این فناوری نوعی زیرشاخه از دوقلوهای دیجیتال است، اما با ماهیت کاملاً انسانی موجودیت دوقلوزده، پیچیدگی‌های بیشتری را در بر می‌گیرد.

چارچوب HDT

تعریف، ویژگی‌ها و مؤلفه‌های اصلی

HDT یک نسخه آینه‌ای دیجیتال از انسان است که تلاش می‌کند به‌صورت زمان‌واقعی (یا نزدیک به آن) رفتار، حالات، واکنش‌ها و ویژگی‌های فرد را تقلید یا پیش‌بینی کند. ساختار اصلی HDT همان سه‌گانه شناخته‌شده دوقلوی دیجیتال است: موجودیت فیزیکی (خود انسان)، شیء دیجیتال (نمایش مجازی او)، و یک جریان داده دوطرفه که امکان همگام‌سازی و بازخورد خودکار را فراهم می‌کند. در اغلب کاربردها، موجودیت دوقلوزده مستقیماً یک فرد انسانی است و نه یک سامانه فنی.

مراحل و معماری ساخت HDT

فرایند ساخت دوقلوی دیجیتال انسانی معمولاً در قالب یک چرخه سه‌مرحله‌ای تصور می‌شود: جمع‌آوری داده، مدل‌سازی و پردازش، و در نهایت بازخورد و پشتیبانی.

تشخیص دقیق-درمان کاملاً شخصی‌سازی شده-سند زیست‌نامه‌ای کامل

۱. جمع‌آوری داده و ادراک

این مرحله شامل ثبت گسترده‌ترین انواع داده از فرد است. برخلاف ماشین‌ها که حسگرهای داخلی دارند، جمع‌آوری داده از انسان بیشتر به حسگرهای خارجی، دستگاه‌های پوشیدنی، یا ورودی دستی وابسته است. داده‌های مورد نیاز شامل اطلاعات فیزیکی و فیزیولوژیکی مانند ضربان قلب و ترکیب بدنی، داده‌های رفتاری مانند سبک زندگی، داده‌های شناختی و احساسی نظیر تحلیل چهره و صدا، و داده‌های محیطی نظیر دما و رطوبت است. این تنوع، اهمیت طراحی یک لایه ادراک مطمئن را دوچندان می‌کند.

۲. مدل‌سازی و پردازش

تمام داده‌های گردآوری‌شده در محیطی دیجیتال پردازش می‌شوند. این مرحله بر مدل‌های محاسباتی تکیه دارد که با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، کلان‌داده، و حتی محاسبات لبه تلاش می‌کنند نمایشی دقیق و پویا از فرد ایجاد کنند. مدل‌سازی در HDT در دو سطح کلی رخ می‌دهد:
مدل‌سازی فیزیکی، که شامل شبیه‌سازی اندام‌ها و فرایندهای فیزیولوژیکی است؛ و مدل‌سازی رفتاری، که رفتارها، تعاملات، عادات و الگوهای فعالیت را مدل می‌کند. این مدل‌ها با گذشت زمان از ترجیحات فرد یاد می‌گیرند و تکامل می‌یابند، به‌طوری‌که HDT هرچه بیشتر با شخص واقعی هماهنگ می‌شود.

نمایش بصری از دیدگاههای مختلف از انسان در HDT

۳. بازخورد و پشتیبانی

مرحله بازخورد عنصر تعیین‌کننده‌ای است که HDT را از مدل‌های ساده یا سایه‌های دیجیتال متمایز می‌کند. در اینجا، سیستم نه‌تنها داده دریافت می‌کند، بلکه باید به شکل خودکار و پیوسته پیام‌ها، هشدارها یا توصیه‌هایی را به انسان منتقل کند. این بازخورد معمولاً غیرمستقیم است؛ زیرا برخلاف سیستم‌های فنی،HDT نمی‌تواند انسان را کنترل کند و تنها می‌تواند اثرگذاری نرم و آگاهانه داشته باشد. با این حال، وجود این چرخه بازخورد شرط اصلی برای تبدیل شدن مدل به یک دوقلوی دیجیتال واقعی است.

چالش‌های اصلی در توسعه HDT

ساخت دوقلوی دیجیتال انسانی با موانع قابل توجهی همراه است. مهم‌ترین چالش در جمع‌آوری داده‌های عمیق انسانی است، زیرا اندازه‌گیری فرایندهای شناختی و احساسی بسیار دشوار و گاه تهاجمی است. چالش دیگر، مدل‌سازی تمام‌نگر از بدن و ذهن انسان است که به دلیل پیچیدگی ذاتی انسان فعلاً به‌صورت کامل ممکن نیست.
از سوی دیگر، مسائل اخلاقی و اجتماعی مانند حفظ حریم خصوصی، امنیت داده‌ها، ضرورت رضایت آگاهانه و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها از موانع مهم پذیرش HDT در مقیاس گسترده به شمار می‌روند. استفاده از این دوقلوها در تصمیم‌گیری‌های خودکار نیز نگرانی‌هایی درباره انصاف، عدالت و امکان تبعیض ایجاد می‌کند.

جمع‌بندی

HDT تلاش می‌کند نسخه‌ای دیجیتال از یک انسان بسازد که داده‌های متنوع او را به‌صورت مداوم جمع‌آوری کرده، آن را با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی تحلیل کند و سپس بازخوردهای خودکار و کاربردی در اختیار فرد قرار دهد. بااین‌حال، محدودیت‌های فنی، پیچیدگی ماهیت انسان، و چالش‌های اخلاقی و اجتماعی، توسعه این فناوری را دشوار و حساس کرده است.

تمثیل

می‌توان ساخت یک دوقلوی دیجیتال انسانی را به ساخت یک شبیه‌ساز پرواز بسیار پیچیده و تمام‌عیار تشبیه کرد. در این شبیه‌ساز، باید همه ویژگی‌های هواپیما (بدن و فیزیولوژی انسان)، شرایط محیطی (سبک زندگی و محیط)، و حتی افکار و تصمیم‌های خلبان (فرایندهای شناختی) به‌طور مداوم سنجیده و بازنمایی شوند. با این تفاوت مهم که برخلاف هواپیما، انسان همواره اختیار دارد توصیه‌های سیستم را بپذیرد یا رد کند. این آزادی تصمیم‌گیری، HDT را بسیار پیچیده‌تر از دوقلوهای دیجیتال سنتی می‌سازد.

چرخه‌عمر عملیاتی و زیرساخت‌های اجرای دوقلوی دیجیتال انسانی

ساخت و بهره‌برداری از یک دوقلوی دیجیتال انسانی تنها با مدل‌سازی و ارتباط داده‌ای کامل نمی‌شود، بلکه نیازمند یک چرخه‌عمر عملیاتی و مجموعه‌ای از زیرساخت‌های محاسباتی، ارتباطی و مدیریتی است که امکان پایایی، مقیاس‌پذیری و قابلیت استفاده در محیط‌های واقعی را فراهم کند. این لایه عملیاتی معمولاً در مرورهای مفهومی کمتر مورد توجه قرار می‌گیرد، اما برای تبدیل HDT از یک نمونه پژوهشی به یک سامانه قابل اتکا ضروری است. چرخه‌عمر عملیاتی شامل سه محور اصلی است: مدیریت داده در زمان واقعی، زیرساخت محاسباتی چابک، و یکپارچگی با سایر سامانه‌های فنی یا بالینی.

نرخ ناهمگون داده

در گام نخست، HDT باید قادر باشد داده‌ها را با نرخ‌های متفاوت و از منابع ناهمگون مدیریت کند. این چالش زمانی پررنگ می‌شود که جریان داده‌های حسگرهای پوشیدنی، تحلیل‌های ویدئویی، ورودی‌های محیطی و داده‌های پزشکی در یک ظرف داده واحد با سرعت‌های مختلف ثبت شوند. برای رفع این مشکل، HDT معمولاً از لایه‌های میانی پردازش جریان استفاده می‌کند تا داده‌های سری‌زمانی سریع (مانند ضربان قلب) و داده‌های کندتر (مانند تصاویر پزشکی) به شکلی هماهنگ وارد مدل شوند. این هماهنگی برای جلوگیری از «ناهم‌زمانی معنایی» ضروری است؛ وضعیتی که در آن مدل رفتاری یا فیزیولوژیک بر اساس داده‌های قدیمی تصمیم‌گیری کند.

زیرساخت محاسباتی

HDT به دلیل نیاز به پردازش پیوسته، پیش‌بینی لحظه‌ای و اجرای مدل‌های عمیق یا فیزیک‌محور، بر ترکیبی از محاسبات ابری، لبه و گاهی محاسبات محلی تکیه می‌کند. مدل‌هایی که برای تحلیل شناختی یا احساسی استفاده می‌شوند، معمولاً نیازمند پردازش ابری با منابع گسترده هستند، در حالی که مدل‌های بیومکانیکی یا پایش زنده حرکت باید نزدیک به منبع داده و بر روی گره‌های لبه اجرا شوند تا تأخیر به حداقل برسد. این تقسیم‌کار محاسباتی باعث می‌شود HDT بتواند در محیط‌های متنوع، از خانه و باشگاه ورزشی گرفته تا کلینیک و اتاق عمل، با قابلیت اطمینان بالا عمل کند.

قابلیت یکپارچه‌سازی با سامانه‌های بیرونی

در کاربردهای سلامت، HDT باید بتواند با پرونده الکترونیک سلامت، سیستم‌های تصویربرداری، دستگاه‌های پوشیدنی و حتی سامانه‌های تصمیم‌یار بالینی تبادل داده داشته باشد. این موضوع نه‌تنها استانداردسازی تعاملات داده‌ای را ضروری می‌کند، بلکه نیازمند سیاست‌های حاکمیت داده و کنترل دسترسی نیز هست. HDT بدون این زیرساخت‌ها، صرفاً یک مدل تئوریک باقی می‌ماند و نمی‌تواند ارزش واقعی خود را در محیط‌های صنعتی، بالینی یا ورزشی به نمایش بگذارد.

گسترش دامنه زمانی و زیستی دوقلوی دیجیتال انسان

این بخش، نسبت به مباحث پیشین، یک زاویه کاملاً جدید درباره دوقلوی دیجیتال انسانی (HDT) ارائه می‌کند؛ زیرا HDT را تنها یک مدل پویا و وابسته به داده‌های لحظه‌ای نمی‌بیند، بلکه آن را یک موجودیت مادام‌العمر می‌داند که از بدو تولد آغاز شده و حتی شامل ویژگی‌های زیستی و ژنتیکی ارثی فرد است. در این نگاه، HDT با یک شناسه‌ی یکتا در طول زندگی همراه فرد باقی می‌ماند و تداوم نسخه دیجیتال را تضمین می‌کند. علاوه بر این، مطرح می‌شود که HDT باید توانایی ادغام پروفایل‌های ژنتیکی و داده‌های چندوجهی تشخیصی را داشته باشد تا ریشه‌های ارثی و تمایلات خانوادگی به بیماری‌ها را منعکس کند. این رویکرد، HDT را از یک مدل صرفاً وضعیت‌ محور، به یک سند زیستی ـ زندگینامه‌ای کامل تبدیل می‌کند که مسیر تکاملی فرد را نیز در بر می‌گیرد. همچنین ایده‌ی مهم دیگری مطرح می‌شود: تلاش برای کمی‌سازی علائم ذهنی مانند درد و اضطراب؛ چیزی که می‌تواند HDT را به ابزار قدرتمندتری برای تشخیص دقیق و درمان کاملاً شخصی‌سازی‌شده تبدیل کند.

دوقلوی دیجیتال جهانی و دانش HDT به عنوان یک منبع مشترک

این بخش در مقایسه با مطالعات مروری پیشین، افق مفهومی عمیق‌تری را معرفی می‌کند؛ زیرا تمرکز را از معماری‌ها و چالش‌های فنی به سمت مدل کل‌نگر دوقلوی دیجیتال جهانی و اقتصاد سیاسی داده‌ها منتقل می‌سازد. در این رویکرد، انسان نه فقط از طریق دوقلوهای دیجیتالی حوزه‌ای، بلکه از طریق یک HDT یکپارچه و جهانی بازنمایی می‌شود که شامل دو کد بنیادی است: کد ژنتیکی که ریشه‌های زیستی و وراثتی فرد را آشکار می‌کند و کد بیوگرافی که تمام داده‌های گردآوری‌شده در طول زندگی را در خود نگه می‌دارد. قدرت این مدل در توانایی پیوند دادن داده‌های ژنتیکی و بیوگرافی و ایجاد دانش پیش‌بینی‌کننده‌ای نهفته است که می‌تواند بر انتخاب‌های زندگی، سلامت و رفتار اثر بگذارد. افزون بر آن، این منبع HDT را در چارچوب منابع مشترک تحلیل می‌کند؛ بدین معنا که دانش تولیدشده از تجمیع داده‌های میلیون‌ها نفر، یک سرمایه جمعی است که همگان در آن مشارکت دارند و از منافع آن بهره‌مند می‌شوند. با این حال، این منبع مشترک با دو خطر جدی مواجه است: تضعیف اعتماد و نقض حریم خصوصی در صورت بهره‌برداری بیش از حد داده‌ها، و کاهش اثربخشی علمی در صورت اعمال مقررات محدودکننده‌ای که جلوی ادغام داده‌های چندمنبعی را می‌گیرد. در نهایت، اگرچه این رویکرد مانند منابع پیشین بر ناممکن بودن مدل‌سازی آزادی اراده تأکید دارد، اما این محدودیت را در زمینه‌ی HDT جهانی و ظرفیت پیش‌بینی آن مطرح کرده و نشان می‌دهد که حتی کامل‌ترین مدل دیجیتال انسان نیز نمی‌تواند اختیار انسانی را در خود جای دهد.

تشخیص دقیق-درمان کاملاً شخصی‌سازی شده-سند زیست‌نامه‌ای کامل

بُعد انسانی، روانشناختی و تربیتی در دوقلوهای دیجیتال انسانی

این بخش در مقایسه با مباحث پیشین، زاویه‌ای تکاملی و مکمل درباره دوقلوهای دیجیتال انسانی ارائه می‌کند؛ زیرا به‌جای تمرکز بر لایه‌های فنی و زیستی، توجه را به پیچیدگی‌های روانشناختی، شناختی، تربیتی و اخلاق انسانی معطوف می‌سازد. در این چارچوب، HDT نه صرفاً یک مدل زیستی–فیزیولوژیکی، بلکه یک سازه چندلایه انسانی در نظر گرفته می‌شود که می‌تواند وضعیت‌های احساسی، شناختی و ذهنی افراد را شبیه‌سازی کرده و در ارزیابی سلامت روان، مدیریت استرس و ایجاد تعاملات همدلانه بین انسان و ماشین نقش داشته باشد. افزون بر این، HDTها در محیط‌های آموزشی به‌عنوان همراه دیجیتال برای یادگیری شخصی‌سازی‌شده، مدیریت شایستگی‌ها و پشتیبانی از کارگران در فضاهای آنلاین به کار می‌روند و در نتیجه جنبه تربیتی–عملکردی قابل‌توجهی پیدا می‌کنند. از سوی دیگر، این رویکرد انسانی ضرورت توجه به ارزش‌های محوری مانند آزادی اراده، عدالت ادراکی در تصمیم‌گیری‌های خودکار، مالکیت داده، حفظ حریم خصوصی و جلوگیری از نظارت مداوم را برجسته می‌کند. در مجموع، این مباحث نشان می‌دهد که مدل‌سازی HDT یک تلاش میان‌رشته‌ای است که برای موفقیت، باید هم‌زمان به فیزیولوژی، ذهن، احساسات، حقوق و کرامت انسانی توجه کند تا سیستم‌های دیجیتال، واقعاً به ارتقای رفاه و عدالت انسانی کمک نمایند.

از کجا شروع کنیم

شما لازم نیست از ماشین پیاده بشوید و ادرس بپرسید کافی است به موبایل خود مراجعه کنید

1- نصب پایتون 3.12

2-نصب vscode

3-گرفتن اشتراک مجانی با کارت هیات علمی و دانشجویی از کوپایلوت

4-شروع برنامه نویسی با چت جی پی تی-دیپ سیک-کلود ای آی -جمینای-گراک-کرسرو …

یک مثال ببینیم

برای نتیجه یک دو قلوی دیجیتال انسانی در حیطه تربیتی کلیک کنید

پیوست ها

LLM, VLM , …

در ادامه چند نمونه از مخفف‌های مشابه در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آورده شده‌اند:

1. LLM – Large Language Model
   مدل زبانی بزرگ: مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر که روی حجم عظیمی از داده متنی آموزش دیده‌اند و می‌توانند متن تولید و درک کنند (مثل GPT-4).

2. VLM – Vision-Language Model
   مدل بینایی-زبانی: مدل‌هایی که داده‌های تصویری و متنی را به طور همزمان پردازش می‌کنند و می‌توانند وظایفی مانند توصیف تصویر یا پاسخ به سوالات درباره تصویر را انجام دهند (مثل CLIP).

3. SLM – Small Language Model
   مدل زبانی کوچک: مدل‌های زبانی با پارامترهای کمتر (معمولاً زیر ۱۰ میلیارد) که کارایی قابل قبولی دارند و نیاز به منابع محاسباتی کمتری دارند (مثل Phi-3).

4. MLM – Masked Language Modeling
   مدل‌سازی زبان پوشیده: یک روش پیش‌آموزش در پردازش زبان طبیعی که در آن بخشی از ورودی پوشانده می‌شود و مدل باید آن را پیش‌بینی کند (مورد استفاده در BERT).

5. MMLU – Massive Multi-task Language Understanding
   درک زبان چندوظیفه‌ای عظیم: یک معیار ارزیابی برای سنجش دانش و استدلال مدل‌های زبانی در حوزه‌های مختلف.

6. MLLM – Multimodal Large Language Model
   مدل زبانی بزرگ چندوجهی: مدل‌های زبانی بزرگی که قابلیت پردازش چندین نوع داده (متن، تصویر، صوت) را دارند (مثل GPT-4V).

7. LM – Language Model
   مدل زبانی: مدلی که توزیع احتمالی دنباله‌ای از کلمات را مدل‌سازی می‌کند.

8. NLP – Natural Language Processing
   پردازش زبان طبیعی: شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به تعامل بین کامپیوتر و زبان انسان می‌پردازد.

9. ASR – Automatic Speech Recognition
   تشخیص خودکار گفتار: فناوری تبدیل گفتار به متن.

10. TTS – Text-To-Speech
    متن به گفتار: فناوری تبدیل متن نوشتاری به گفتار طبیعی.