ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟
#الذكاء_الاصطناعي (AI) باختصار، هو فرع من فروع علوم الحاسوب يسعى إلى بناء آلات يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم وحل المشكلات والتعرف على الأنماط وفهم اللغة الطبيعية واتخاذ القرارات.
الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع يشمل فروعًا فرعية مختلفة مثل تعلم الآلة والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
يسمح تعلم الآلة للخوارزميات بالتعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة صريحة.
الشبكات العصبية هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية الدماغ البشري وتستخدم لحل المشكلات المعقدة مثل التعرف على الصور والصوت.
تمكّن معالجة اللغة الطبيعية أجهزة الكمبيوتر من فهم وإنتاج اللغة البشرية.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانيات كبيرة لتغيير العالم ويستخدم حاليًا في العديد من الصناعات مثل الرعاية الصحية والنقل والتمويل.
ولكن هذه التكنولوجيا لها أيضًا تحديات، بما في ذلك المخاوف بشأن الأخلاق والتحيز وتأثيرها على الوظائف.
يعد فهم المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لأي شخص يريد الحصول على معلومات حول مستقبل التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع.
لمزيد من المعلومات حول تعريف الذكاء الاصطناعي، يمكنك الرجوع إلى ويكيبيديا الفارسية.
هل تعلم أن التصميم الضعيف للمتجر عبر الإنترنت يمكن أن يطرد ما يصل إلى 70٪ من عملائك المحتملين؟ تُحدث رسـاوب ثورة في مبيعاتك من خلال تصميم مواقع المتاجر الاحترافية وسهلة الاستخدام.
✅ زيادة كبيرة في المبيعات والإيرادات
✅ تحسين كامل لمحركات البحث والجوال
⚡ [احصل على استشارة مجانية من رسـاوب]
أنواع الذكاء الاصطناعي من حيث القدرة والتطبيق
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي من جوانب مختلفة.
أحد التصنيفات الأكثر شيوعًا يعتمد على قدرة الذكاء الاصطناعي، والذي يتضمن ثلاثة أنواع رئيسية: الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي العام (General AI) والذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI).
تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضيق، والذي يُعرف أيضًا بالذكاء الاصطناعي الضعيف، لأداء مهمة معينة.
تشمل أمثلة الذكاء الاصطناعي الضيق المساعدين الصوتيين مثل Siri و Alexa وأنظمة التوصية وخوارزميات التعرف على الوجه.
الذكاء الاصطناعي العام، والذي يُعرف أيضًا بالذكاء الاصطناعي القوي، لديه القدرة على فهم المعرفة وتعلمها وتطبيقها في مجموعة واسعة من المهام، تمامًا مثل الإنسان.
يتجاوز الذكاء الاصطناعي الفائق الذكاء البشري ويمكن أن يتفوق على البشر في أي مجال، بما في ذلك الإبداع وحل المشكلات والمعرفة العامة.
التصنيف الآخر للذكاء الاصطناعي يعتمد على تطبيقه.
يستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا في العديد من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية (تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية) والتمويل (الكشف عن الاحتيال والمعاملات الخوارزمية) والنقل (السيارات ذاتية القيادة وتحسين المسار) والتصنيع (الأتمتة ومراقبة الجودة).
يتطلب كل من هذه التطبيقات نوعًا معينًا من الذكاء الاصطناعي وخوارزميات محددة.
على سبيل المثال، في مجال السيارات ذاتية القيادة، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في اكتشاف الأشياء واتخاذ القرارات بشأن المسار والاستجابة لظروف الطريق المختلفة.
دور تعلم الآلة في تطوير الذكاء الاصطناعي
تعلم الآلة (Machine Learning) هو أحد أهم الفروع الفرعية للذكاء الاصطناعي التي تسمح للآلات بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
تتضمن هذه العملية تدريب الخوارزميات على مجموعة من البيانات لتحديد الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات.
هناك أنواع مختلفة من خوارزميات تعلم الآلة، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزمية باستخدام بيانات مُصنَّفة، مما يعني أن لكل مدخل مخرج مطابق.
الهدف من الخوارزمية هو بناء نموذج يمكنه التنبؤ بالمخرج الصحيح للمدخلات الجديدة.
في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزمية باستخدام بيانات غير مُصنَّفة.
الهدف من الخوارزمية هو تحديد الأنماط والهياكل المخفية في البيانات.
التعلم المعزز هو أسلوب تعلم يتعلم فيه عامل كيفية التصرف في بيئة ما لتعظيم المكافأة.
يستخدم هذا النهج عادة في الألعاب والروبوتات.
يلعب تعلم الآلة دورًا حيويًا في تطوير الذكاء الاصطناعي ويتيح للآلات أداء مهام معقدة مثل التعرف على الصور والتعرف على الصوت وترجمة اللغة.
يقدم الجدول التالي مقارنة بين الأنواع المختلفة لتعلم الآلة:
| نوع التعلم | الوصف | التطبيقات |
|---|---|---|
| التعلم الخاضع للإشراف | التدريب ببيانات مُصنَّفة | التعرف على الصور، التنبؤ |
| التعلم غير الخاضع للإشراف | التدريب ببيانات غير مُصنَّفة | التجميع، تقليل الأبعاد |
| التعلم المعزز | التعلم من خلال التفاعل مع البيئة | الألعاب، الروبوتات |
Click here to preview your posts with PRO themes ››
التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية
يتغلغل الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في حياتنا اليومية وتتوسع تطبيقاته.
أحد أكثر التطبيقات شيوعًا هو المساعدون الصوتيون مثل Siri و Alexa، والتي تتيح لنا التحكم في أجهزتنا باستخدام الصوت والحصول على المعلومات وإنجاز مهام مختلفة.
تقترح أنظمة التوصية، التي تستخدمها شركات مثل Amazon و Netflix، منتجات ومحتوى جديد قد نهتم به من خلال تحليل البيانات المتعلقة بأذواقنا وسلوكنا.
تتمتع السيارات ذاتية القيادة، التي لا تزال في مراحل التطوير، بإمكانيات كبيرة لتغيير صناعة النقل ويمكن أن تزيد من السلامة والكفاءة.
في مجال الرعاية الصحية، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم الرعاية الشخصية.
يمكن لخوارزميات التعرف على الوجه، التي تُستخدم في كاميرات المراقبة وأنظمة المصادقة، التعرف على الأشخاص ومنع الوصول غير المصرح به.
هذه ليست سوى أمثلة قليلة للتطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية، ومع تقدم التكنولوجيا، سنشهد المزيد من التطبيقات.
تأثير الذكاء الاصطناعي على حياتنا لا يمكن إنكاره، وفي المستقبل القريب، سيزداد هذا التأثير.
لمزيد من المعلومات حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يمكنك الرجوع إلى هذه المقالة.
هل تعلم أن موقع الشركة الضعيف يفقدك الكثير من الفرص يوميًا؟ مع تصميم موقع الشركة الاحترافي من قبل رساوب، حل هذه المشكلة إلى الأبد!
✅ إنشاء صورة قوية وموثوقة لعلامتك التجارية
✅ جذب عملاء جدد مستهدفين وزيادة المبيعات
⚡ [احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع الويب]
التحديات الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي
مع التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي، ظهرت أيضًا العديد من التحديات الأخلاقية والاجتماعية.
أحد أهم المخاوف هو التحيز في الخوارزميات.
إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب الخوارزميات متحيزة، فستكون الخوارزمية متحيزة أيضًا وقد تتخذ قرارات غير عادلة.
على سبيل المثال، قد تكون خوارزميات التعرف على الوجه أقل دقة في التعرف على وجوه الأشخاص ذوي البشرة الداكنة.
هناك قلق آخر بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف.
مع أتمتة العديد من المهام، قد تختفي العديد من الوظائف ويصبح العديد من الأشخاص عاطلين عن العمل.
بالإضافة إلى ذلك، هناك مخاوف بشأن الخصوصية وأمن المعلومات.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لجمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات الشخصية، مما قد يؤدي إلى انتهاك الخصوصية.
أيضًا، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض ضارة مثل بناء أسلحة آلية وتنفيذ هجمات إلكترونية.
لمواجهة هذه التحديات، هناك حاجة إلى صياغة قوانين وأنظمة أخلاقية لتطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي.
أيضًا، من الضروري التثقيف والتوعية العامة حول مخاطر وفوائد الذكاء الاصطناعي.
لمعرفة المزيد حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، يمكنك الاطلاع على هنا.
مستقبل الذكاء الاصطناعي – الآفاق والاحتمالات
يبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرقًا ومثيرًا للغاية.
مع تقدم التكنولوجيا، سنشهد تطوير أنظمة أكثر ذكاءً يمكنها أداء مهام أكثر تعقيدًا.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا في حل العديد من المشكلات الكبيرة في العالم مثل تغير المناخ والأمراض المستعصية والفقر.
في مجال الرعاية الصحية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تطوير أدوية جديدة وتشخيص الأمراض في وقت مبكر وتقديم رعاية شخصية.
في مجال الطاقة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين استهلاك الطاقة وتطوير مصادر الطاقة المتجددة وتقليل انبعاثات غازات الاحتباس الحراري.
في مجال التعليم، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في توفير تعليم شخصي وزيادة الوصول إلى التعليم وتحسين نتائج التعلم.
ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية، هناك حاجة إلى الاستثمار في البحث والتطوير وصياغة قوانين وأنظمة أخلاقية وتدريب قوة عاملة ماهرة.
أيضًا، يجب معالجة التحديات الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي واتخاذ خطوات للتخفيف من مخاطره.
في الوقت الحالي، يُعرف الذكاء الاصطناعي بأنه أحد المحركات الرئيسية للابتكار في العالم.
تأثير الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد وسوق العمل
سيكون للذكاء الاصطناعي تأثير عميق على الاقتصاد وسوق العمل.
من ناحية، يمكن أن تؤدي أتمتة العديد من المهام إلى زيادة الإنتاجية وخفض التكاليف وخلق فرص عمل جديدة.
من ناحية أخرى، قد تختفي العديد من الوظائف ويصبح العديد من الأشخاص عاطلين عن العمل.
أظهرت الدراسات أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على القضاء على ملايين الوظائف حول العالم، ولكنه يمكن أن يخلق أيضًا ملايين الوظائف الجديدة.
تشمل الوظائف الأكثر عرضة لخطر الأتمتة الوظائف المتكررة والروتينية مثل عمال خط الإنتاج ومشغلي الهاتف والمحاسبين.
تشمل الوظائف الأقل عرضة لخطر الأتمتة الوظائف الإبداعية التي تتطلب مهارات اجتماعية مثل الفنانين والمعلمين والمديرين.
للاستعداد لهذه التغييرات، هناك حاجة إلى الاستثمار في التعليم والتدريب على المهارات ودعم ريادة الأعمال وإنشاء شبكات أمان اجتماعي.
أيضًا، يجب إيلاء الاهتمام لتوزيع أكثر عدالة للثروة والدخل لمنع زيادة عدم المساواة.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
يوضح الجدول التالي الوظائف المعرضة للخطر والوظائف الجديدة الناتجة عن تطوير الذكاء الاصطناعي:
| الوظائف المعرضة للخطر | الوظائف الجديدة |
|---|---|
| عمال خط الإنتاج | متخصصو الذكاء الاصطناعي |
| مشغلو الهاتف | محللو البيانات |
| المحاسبون | متخصصو الروبوتات |
| سائقو سيارات الأجرة | مطور برامج ذكية |
الذكاء الاصطناعي في إيران – الوضع الحالي والتحديات
إيران، مثل البلدان الأخرى، تدرك بشكل متزايد أهمية #الذكاء_الاصطناعي وقد بذلت جهودًا لتطوير هذه التكنولوجيا في البلاد.
ومع ذلك، تواجه إيران العديد من التحديات في هذا الصدد.
أحد أهم التحديات هو نقص الاستثمار في البحث والتطوير.
الميزانية المخصصة للبحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي منخفضة للغاية مقارنة بالدول الرائدة في هذا المجال.
التحدي الآخر هو نقص القوى العاملة الماهرة.
عدد متخصصي الذكاء الاصطناعي في إيران محدود وهناك حاجة إلى تدريب واستقطاب المزيد من القوى العاملة الماهرة.
بالإضافة إلى ذلك، تواجه إيران تحديات تتعلق بالبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والقوانين واللوائح وثقافة الابتكار.
للتغلب على هذه التحديات، هناك حاجة إلى استراتيجية وطنية لتطوير الذكاء الاصطناعي تتضمن الاستثمار في البحث والتطوير وتدريب القوى العاملة الماهرة وإنشاء بنية تحتية مناسبة وصياغة قوانين وأنظمة داعمة.
أيضًا، يجب تعزيز ثقافة الابتكار في البلاد ودعم التعاون بين الجامعات والصناعة والحكومة.
للحصول على آخر الأخبار المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في إيران، يمكنك زيارة هذا الموقع.
هل موقع الويب الخاص بشركتك احترافي وموثوق كما ينبغي؟ مع تصميم موقع الشركة المتخصص من قبل رساوب، قم بإنشاء حضور عبر الإنترنت يمثل مصداقيتك ويجذب المزيد من العملاء.
✅ بناء صورة قوية ومهنية لعلامتك التجارية
✅ تحويل الزوار إلى عملاء حقيقيين
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!
دور البيانات الكبيرة في تقدم الذكاء الاصطناعي
تلعب البيانات الكبيرة (Big Data) دورًا مهمًا للغاية في تقدم #الذكاء_الاصطناعي.
تحتاج خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وخاصةً خوارزميات تعلم الآلة، إلى كميات كبيرة من البيانات للتدريب والتعلم.
كلما توفرت المزيد من البيانات، يمكن للخوارزميات تحديد الأنماط والعلاقات الأكثر تعقيدًا والعمل بشكل أفضل.
يمكن جمع البيانات الكبيرة من مصادر مختلفة، بما في ذلك الشبكات الاجتماعية وأجهزة الاستشعار وأجهزة الهاتف المحمول وقواعد البيانات.
يمكن أن تتضمن هذه البيانات معلومات حول سلوك العميل وأداء المعدات والظروف البيئية وما إلى ذلك.
لاستخدام البيانات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة إلى أدوات وتقنيات لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها وتحليلها.
تشمل هذه الأدوات والتقنيات قواعد بيانات NoSQL و Hadoop و Spark ومكتبات تعلم الآلة.
باستخدام البيانات الكبيرة، يمكن تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة في مجالات مختلفة.
على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأنماط المخفية في البيانات الكبيرة إلى تحسينات كبيرة في مجالات مختلفة.
هل الذكاء الاصطناعي يشكل تهديدًا للإنسان؟
أحد الأسئلة المهمة والمثيرة للجدل حول #الذكاء_الاصطناعي هو ما إذا كانت هذه التكنولوجيا تشكل تهديدًا للإنسان أم لا.
يعتقد بعض الناس أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على الخروج عن سيطرة الإنسان ويصبح تهديدًا وجوديًا للبشرية.
يشير هؤلاء الأشخاص إلى أفلام الخيال العلمي التي تظهر فيها الآلات وهي تثور على البشر.
ومع ذلك، يعتقد العديد من خبراء الذكاء الاصطناعي أن هذه المخاوف مبالغ فيها.
يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي لا يزال في المراحل الأولى من تطوره ولا يمكنه الوصول إلى مستوى الذكاء البشري في أي وقت قريب.
بالإضافة إلى ذلك، يعتقدون أنه من خلال التصميم والتطوير المسؤول للذكاء الاصطناعي، يمكن منع المخاطر المحتملة.
على سبيل المثال، يمكن تصميم الخوارزميات التي تلتزم بالقيم الإنسانية وتمنع التحيز.
أيضًا، يمكن إنشاء آليات للتحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي ومراقبتها.
في النهاية، تعتمد الإجابة على هذا السؤال على كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه.
إذا تم تطوير الذكاء الاصطناعي بمسؤولية ومع مراعاة القيم الإنسانية، فيمكن أن يصبح أداة قوية لحل المشكلات الكبيرة في العالم وتحسين حياة الإنسان.
خلاف ذلك، قد نواجه مخاطر جدية.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
لمزيد من المناقشة حول مخاطر الذكاء الاصطناعي، يمكنك الرجوع إلى هذا المصدر.
أسئلة شائعة
| السؤال | الإجابة |
|---|---|
| 1. ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟ | هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى إنشاء آلات قادرة على محاكاة الذكاء البشري وأداء مهام تتطلب تفكيرًا بشريًا، مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات. |
| 2. ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي الرئيسية؟ | يمكن تصنيفها إلى ذكاء اصطناعي ضعيف (Narrow AI) يركز على مهمة محددة، وذكاء اصطناعي عام (General AI) يمتلك قدرات بشرية شاملة، وذكاء اصطناعي فائق (Super AI) يتجاوز الذكاء البشري. |
| 3. اذكر بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة في حياتنا اليومية. | تشمل المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية (مثل نتفليكس وأمازون)، السيارات ذاتية القيادة، أنظمة التعرف على الوجه، وفلاتر البريد العشوائي. |
| 4. ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Machine Learning)؟ | الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الأوسع لإنشاء آلات ذكية، بينما التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على تمكين الأنظمة من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة. |
| 5. ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟ | هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات (الشبكات العصبية العميقة) لمعالجة البيانات واكتشاف الأنماط المعقدة، ويُستخدم في التعرف على الصور والكلام. |
| 6. ما هي أبرز فوائد الذكاء الاصطناعي؟ | تحسين الكفاءة والإنتاجية، أتمتة المهام المتكررة، اتخاذ قرارات أفضل بناءً على تحليل البيانات الضخمة، وتطوير حلول لمشكلات معقدة في مجالات مثل الطب والعلوم. |
| 7. ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي؟ | تشمل الحاجة إلى كميات هائلة من البيانات عالية الجودة، قضايا الخصوصية والأمن، التحيز في البيانات والخوارزميات، وتكاليف التطوير والصيانة المرتفعة. |
| 8. هل يثير الذكاء الاصطناعي مخاوف أخلاقية أو اجتماعية؟ | نعم، يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية، التحيز الخوارزمي، فقدان الوظائف بسبب الأتمتة، والمسؤولية عن الأخطاء التي ترتكبها الأنظمة الذكية، والحاجة إلى إطار تنظيمي. |
| 9. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على مستقبل سوق العمل؟ | يمكن أن يؤدي إلى أتمتة بعض الوظائف الروتينية، ولكنه أيضًا سيخلق وظائف جديدة تتطلب مهارات متقدمة في تطوير وتشغيل وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي. |
| 10. ما هي بعض التقنيات الحديثة أو الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي؟ | تتضمن معالجة اللغات الطبيعية (NLP) المتقدمة (مثل نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT)، الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI). |
و دیگر خدمات آژانس تبلیغاتی رسا وب در زمینه تبلیغات
بهینهسازی نرخ تبدیل هوشمند: طراحی شده برای کسبوکارهایی که به دنبال مدیریت کمپینها از طریق استفاده از دادههای واقعی هستند.
توسعه وبسایت هوشمند: راهکاری حرفهای برای افزایش نرخ کلیک با تمرکز بر تحلیل هوشمند دادهها.
رپورتاژ هوشمند: خدمتی نوین برای افزایش جذب مشتری از طریق برنامهنویسی اختصاصی.
نرمافزار سفارشی هوشمند: بهینهسازی حرفهای برای تحلیل رفتار مشتری با استفاده از طراحی رابط کاربری جذاب.
بازاریابی مستقیم هوشمند: افزایش نرخ کلیک را با کمک طراحی رابط کاربری جذاب متحول کنید.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی
المصادر
تطبيق الذكاء الاصطناعي لمستقبل العمل
,تحديات الذكاء الاصطناعي في سوق العمل
,الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية
,الذكاء الاصطناعي والمستقبل
? لتحقيق ذروة عملك في العالم الرقمي، تقدم وكالة التسويق الرقمي رساوب آفرین خدمات مثل تصميم موقع سهل الاستخدام، تحسين محركات البحث الاحترافي وإدارة الشبكات الاجتماعية، وتمهيد طريق نجاحك.
📍 طهران، شارع ميرداماد، بجانب البنك المركزي، زقاق كازرون الجنوبي، زقاق رامين، رقم 6
