وبلاگ / Large Action Models(LAM): وقتی هوش مصنوعی از حرف زدن به عمل کردن می‌رسد

Large Action Models(LAM): وقتی هوش مصنوعی از حرف زدن به عمل کردن می‌رسد

Large Action Models(LAM): وقتی هوش مصنوعی از حرف زدن به عمل کردن می‌رسد

مقدمه

تصور کنید به دستیار هوش مصنوعی خود بگویید "یک بلیط هواپیما برای سفر هفته آینده به استانبول رزرو کن" و او نه تنها درخواست شما را درک کند، بلکه مستقیماً وارد وب‌سایت‌های مختلف شود، قیمت‌ها را مقایسه کند، بهترین گزینه را انتخاب کرده و رزرو را نهایی کند. این دقیقاً همان چیزی است که Large Action Models یا LAMs قرار است به واقعیت تبدیل کنند.
در حالی که مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT و Claude در تولید متن و پاسخ به سوالات مهارت دارند، LAMها گام بعدی تکامل هستند. آن‌ها نه تنها می‌فهمند که چه می‌خواهید، بلکه آن را برای شما انجام می‌دهند. این تحولی است که می‌تواند نحوه تعامل ما با فناوری را به طور بنیادین تغییر دهد.

LAM چیست و چگونه کار می‌کند؟

Large Action Model یک سیستم هوش مصنوعی پیشرفته است که قادر به درک قصد انسان و تبدیل آن به اقدامات عملی در محیط‌های دیجیتال است. برخلاف مدل‌های زبانی که عمدتاً روی تولید محتوا تمرکز دارند، LAMها برای اجرای کارها طراحی شده‌اند.

تفاوت اساسی LLM و LAM

تفاوت بین LLM و LAM را می‌توان به این شکل توضیح داد:
  • LLM (مدل زبانی بزرگ): "برای رزرو بلیط هواپیما، می‌توانید به سایت‌های Skyscanner، Booking یا Google Flights مراجعه کنید و مراحل زیر را دنبال کنید..."
  • LAM (مدل عمل بزرگ): "بلیط شما رزرو شد. پرواز ترکیش ایرلاینز ساعت ۱۰ صبح، قیمت ۴۵۰ دلار. تاییدیه به ایمیلتان ارسال شد."
این تفاوت کوچک اما بنیادی است. LLM به شما اطلاعات می‌دهد، LAM عمل می‌کند.

معماری و ساختار LAM

LAMها بر پایه مدل‌های ترنسفورمر و شبکه‌های عصبی عمیق ساخته می‌شوند، اما با یک تفاوت کلیدی: آن‌ها به صورت خاص برای تولید اقدامات به جای کلمات آموزش دیده‌اند.
ساختار کلی یک LAM شامل چند لایه است:
  1. لایه درک: تحلیل قصد کاربر از طریق پردازش زبان طبیعی
  2. لایه برنامه‌ریزی: تجزیه وظیفه به اقدامات قابل اجرا
  3. لایه اجرا: تعامل با رابط‌های کاربری، APIها یا محیط‌های دیجیتال
  4. لایه بازخورد: یادگیری از نتایج و بهبود عملکرد
این معماری به LAM اجازه می‌دهد تا نه تنها دستورات ساده را اجرا کند، بلکه کارهای پیچیده چندمرحله‌ای را نیز مدیریت کند.

فناوری‌های پشت LAM: از داده تا عمل

آموزش LAM: یادگیری از تعاملات انسانی

آموزش یک LAM فرآیندی پیچیده است که بر اساس یادگیری تقویتی و مشاهده رفتار انسانی انجام می‌شود. محققان از تکنیک‌های زیر استفاده می‌کنند:
۱. یادگیری تقلیدی (Imitation Learning): مدل با تماشای میلیون‌ها ساعت تعامل انسانی با رابط‌های گرافیکی یاد می‌گیرد که چگونه کارها انجام می‌شوند. مثلاً یاد می‌گیرد که برای خرید آنلاین، باید روی دکمه "افزودن به سبد خرید" کلیک کند، فرم آدرس را پر کند و روش پرداخت را انتخاب کند.
۲. یادگیری از بازخورد: LAM از نتایج اقداماتش یاد می‌گیرد. اگر عملی موفقیت‌آمیز باشد، آن الگو تقویت می‌شود. این فرآیند شبیه به نحوه یادگیری انسان‌هاست.
۳. آموزش چندوظیفه‌ای: مدل بر روی طیف وسیعی از وظایف آموزش می‌بیند - از رزرو رستوران تا مدیریت ایمیل - تا بتواند به طور کلی با محیط‌های دیجیتال مختلف تعامل داشته باشد.

تکنیک‌های پیشرفته در LAM

LAMهای مدرن از چندین تکنیک پیشرفته بهره می‌برند:
  • Vision-Language Models: ترکیب بینایی ماشین و درک زبان برای تعامل با رابط‌های گرافیکی
  • Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): بهبود عملکرد بر اساس بازخورد کاربران واقعی
  • Multi-modal Understanding: توانایی پردازش همزمان متن، تصویر و صدا
  • Chain-of-Thought Reasoning: استفاده از زنجیره استدلال برای حل مسائل پیچیده

کاربردهای عملی LAM: از تئوری تا واقعیت

Rabbit R1: پیشگام LAM در دنیای واقعی

یکی از برجسته‌ترین نمونه‌های اجرایی LAM، دستگاه Rabbit R1 است. این دستیار هوشمند جیبی که در اوایل سال ۲۰۲۴ معرفی شد، نشان داد که LAMها چگونه می‌توانند در دنیای واقعی کار کنند.
Rabbit R1 می‌تواند:
  • سفارش غذا: با تماشای نحوه سفارش شما از اپلیکیشن‌های مختلف، یاد می‌گیرد و بعداً خودش سفارش می‌دهد
  • رزرو خدمات: از رزرو Uber گرفته تا خرید بلیط سینما
  • مدیریت خانه هوشمند: کنترل دما، روشنایی و دستگاه‌های متصل
  • انجام وظایف وب: ثبت دامنه، خرید آنلاین، بازی‌های تحت وب
در اکتبر ۲۰۲۴، Rabbit قابلیت LAM Playground را منتشر کرد - اولین عامل وب عمومی که می‌تواند در وب‌سایت‌های مختلف ناوبری کند، اطلاعات را بررسی و اقدامات را انجام دهد. این یک نقطه عطف مهم بود که نشان داد LAMها می‌توانند فراتر از محیط‌های کنترل‌شده کار کنند.

LAM در صنایع مختلف

۱. خدمات مشتری و پشتیبانی
LAMها می‌توانند نقش عوامل هوشمند مشتری را بازی کنند که نه تنها به سوالات پاسخ می‌دهند، بلکه مشکلات را حل می‌کنند:
  • تغییر تنظیمات حساب کاربری
  • پردازش بازگشت و جایگزینی محصولات
  • رفع مشکلات فنی با راهنمایی مرحله‌به‌مرحله عملی
  • مدیریت اشتراک‌ها و پرداخت‌ها
۲. بازاریابی دیجیتال و تجارت الکترونیک
در حوزه بازاریابی دیجیتال و تبلیغات، LAMها می‌توانند:
  • کمپین‌های تبلیغاتی را در پلتفرم‌های مختلف راه‌اندازی و بهینه‌سازی کنند
  • محتوای بازاریابی را تولید و منتشر کنند
  • عملکرد را تحلیل کرده و تغییرات لازم را اعمال کنند
  • فرآیند خرید را برای مشتریان تسهیل کنند
۳. منابع انسانی و استخدام
LAMها می‌توانند فرآیند استخدام را متحول کنند:
  • جستجو و فیلتر خودکار رزومه‌ها در سایت‌های مختلف
  • برنامه‌ریزی مصاحبه‌ها
  • ارسال ایمیل‌های پیگیری
  • بررسی اولیه مدارک و مستندات
۴. مدیریت سلامت
در حوزه تشخیص و درمان، LAMها می‌توانند:
  • رزرو نوبت پزشکی
  • یادآوری مصرف دارو و پیگیری درمان
  • مدیریت پرونده‌های الکترونیک سلامت
  • هماهنگی بین مراکز درمانی مختلف
۵. امور مالی و سرمایه‌گذاری
LAMها در تحلیل مالی و معاملات می‌توانند:
  • اجرای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
  • مدیریت پرتفوی
  • انجام تراکنش‌های مالی
  • تحلیل بازار و اجرای معاملات

چالش‌ها و محدودیت‌های LAM

مسائل فنی و معماری

۱. پیچیدگی محیط‌های دیجیتال
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های LAMها، تنوع عظیم رابط‌های کاربری است. هر وب‌سایت و اپلیکیشن طراحی منحصر به فردی دارد. LAM باید بتواند با این تنوع کنار بیاید - از وب‌سایت‌های ساده گرفته تا اپلیکیشن‌های پیچیده.
۲. هزینه محاسباتی بالا
آموزش و اجرای LAMها نیاز به منابع محاسباتی قابل توجهی دارد. برخلاف LLMهایی که فقط باید متن تولید کنند، LAMها باید:
  • رابط‌های گرافیکی را بینایی پردازش کنند
  • تصمیمات پیچیده بگیرند
  • با محیط تعامل داشته باشند
  • از نتایج یاد بگیرند
این فرآیند می‌تواند ۱۰ تا ۱۰۰ برابر گران‌تر از یک LLM معمولی باشد.
۳. مشکلات برنامه‌ریزی و اجرا
LAMها گاهی در برنامه‌ریزی کارهای پیچیده چندمرحله‌ای دچار مشکل می‌شوند. اگر یک مرحله شکست بخورد، ممکن است کل فرآیند به هم بریزد. این مشابه مشکلاتی است که در عوامل هوشمند دیده می‌شود.

چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی

۱. دسترسی به اطلاعات حساس
LAMها برای انجام کارها نیاز به دسترسی گسترده دارند - حساب‌های بانکی، ایمیل، اطلاعات شخصی. این نگرانی‌های جدی درباره امنیت سایبری ایجاد می‌کند.
۲. خطر سوءاستفاده
یک LAM هک‌شده می‌تواند فاجعه‌بار باشد - خرید غیرمجاز، انتقال وجه، دسترسی به اطلاعات محرمانه. به همین دلیل، توسعه‌دهندگان باید سیستم‌های امنیتی چندلایه پیاده‌سازی کنند.
۳. ردیابی و نظارت
LAMها قادرند فعالیت‌های آنلاین کاربران را به طور کامل ردیابی کنند. این مسئله توهم حریم خصوصی را تشدید می‌کند.

چالش‌های اخلاقی و اجتماعی

۱. مسئولیت‌پذیری
اگر LAM اشتباه کند چه؟ اگر پول را به حساب اشتباه منتقل کند یا اطلاعات نادرست را منتشر کند، چه کسی مسئول است؟ این یکی از بزرگ‌ترین سوالات اخلاق در هوش مصنوعی است.
۲. تأثیر بر اشتغال
LAMها می‌توانند بسیاری از کارهای اداری، پشتیبانی مشتری و وظایف دیجیتال را خودکار کنند. این به معنای تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل و احتمال جابجایی نیروی کار است.
۳. وابستگی و کاهش مهارت‌های انسانی
هرچه بیشتر به LAMها اعتماد کنیم، ممکن است مهارت‌های خود را در انجام کارهای روزمره از دست بدهیم - مشابه وابستگی ما به GPS که باعث شده توانایی مسیریابی ذهنی را از دست بدهیم.

آینده LAM: به کجا می‌رویم؟

تکامل معماری‌های LAM

محققان بر روی معماری‌های جدیدتری کار می‌کنند که کارآمدتر و قدرتمندتر هستند:
۱. مدل‌های ترکیبی (Mixture of Experts)
استفاده از معماری MoE می‌تواند به LAMها کمک کند تا کارهای مختلف را بهتر انجام دهند. در این روش، مدل‌های متخصص مختلفی برای کارهای خاص آموزش می‌بینند و یک سیستم هماهنگ‌کننده، مناسب‌ترین متخصص را برای هر کار انتخاب می‌کند.
۲. یادگیری فدرال (Federated Learning)
با استفاده از یادگیری فدرال، LAMها می‌توانند بدون به اشتراک گذاشتن داده‌های حساس کاربران، از تجربیات جمعی یاد بگیرند. این به حفظ حریم خصوصی کمک می‌کند.
۳. مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
توسعه مدل‌های زبانی کوچک (SLMs) که می‌توانند روی دستگاه‌های محلی اجرا شوند، آینده‌ای را وعده می‌دهد که در آن LAMها بدون نیاز به ارسال داده به سرورهای ابری کار کنند.

ادغام با فناوری‌های نوظهور

۱. LAM و اینترنت اشیا (IoT)
ترکیب LAM با IoT می‌تواند خانه‌های هوشمند را به سطح جدیدی برساند. تصور کنید LAM شما با تحلیل الگوهای زندگی شما، به طور خودکار:
  • دمای خانه را تنظیم کند
  • لیست خرید را بسازد و سفارش دهد
  • بهترین زمان برای استفاده از لوازم برقی را تعیین کند
۲. LAM و متاورس
در دنیای متاورس، LAMها می‌توانند نقش آواتارهای هوشمند را بازی کنند که برای شما در دنیاهای مجازی فعالیت می‌کنند، معاملات انجام می‌دهند و با دیگر کاربران تعامل دارند.
۳. LAM و بلاک‌چین
ادغام LAM با بلاک‌چین می‌تواند شفافیت و امنیت را افزایش دهد. هر اقدام LAM می‌تواند در یک دفترکل غیرمتمرکز ثبت شود، که قابلیت ممیزی و مسئولیت‌پذیری را فراهم می‌کند.

سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems)

آینده احتمالاً متعلق به سیستم‌های چندعاملی است - جایی که چندین LAM با یکدیگر همکاری می‌کنند:
  • یک LAM مختص کارهای مالی
  • یک LAM برای مدیریت سلامت
  • یک LAM برای شبکه‌های اجتماعی
  • یک LAM هماهنگ‌کننده که بین آن‌ها ارتباط برقرار می‌کند
این رویکرد عاملان مستقل هوش مصنوعی می‌تواند انعطاف‌پذیری و تخصص بیشتری ارائه دهد.

LAM و مسیر به سمت AGI

یکی از سوالات جذاب این است که آیا LAMها ما را به هوش مصنوعی عمومی (AGI) نزدیک‌تر می‌کنند؟ برخی محققان معتقدند که توانایی عمل کردن در دنیای واقعی یک گام حیاتی به سمت هوش واقعی است.
AGI نیاز به تعامل با محیط، یادگیری از تجربه و تطبیق با شرایط جدید دارد - دقیقاً همان چیزی که LAMها در حال یادگیری آن هستند. اگرچه هنوز راه درازی تا AGI در پیش است، اما LAMها یک پل مهم هستند.

راهنمای عملی: چگونه از LAM استفاده کنیم؟

برای کاربران عادی

اگر می‌خواهید امروز از قابلیت‌های LAM بهره ببرید:
۱. استفاده از پلتفرم‌های موجود
  • Rabbit R1 را امتحان کنید
  • از LAM Playground در وب استفاده کنید
  • ابزارهای خودکارسازی مبتنی بر LAM را بررسی کنید
۲. شروع با کارهای ساده
  • رزرو رستوران
  • یادآوری‌ها و مدیریت تقویم
  • جستجو و خرید محصولات
۳. تدریجی پیچیده‌تر کنید
  • خودکارسازی گردش کار روزانه
  • مدیریت چند پلتفرم همزمان
  • کارهای پیچیده چندمرحله‌ای

برای توسعه‌دهندگان

اگر می‌خواهید LAM بسازید، مسیر شما شامل:
۱. آشنایی با ابزارها
۲. جمع‌آوری داده
  • ضبط تعاملات انسانی با UI
  • لیبل‌گذاری اقدامات
  • ساخت مجموعه داده متنوع
۳. آموزش و ارزیابی
۴. توجه به امنیت
  • پیاده‌سازی احراز هویت قوی
  • محدودیت دسترسی‌ها
  • رمزنگاری داده‌ها
  • ممیزی مداوم

نکات کلیدی برای آینده

۱. شفافیت و قابلیت توضیح
LAMها باید قابل توضیح باشند. کاربران باید بدانند چرا یک LAM تصمیم خاصی گرفته یا اقدام خاصی انجام داده است.
۲. کنترل انسانی
حتی با پیشرفت‌ترین LAMها، باید گزینه "تایید انسان" برای کارهای حساس وجود داشته باشد. هرگز نباید کنترل کامل را از دست بدهیم.
۳. استانداردسازی
صنعت نیاز به استانداردهای مشترک برای LAMها دارد - پروتکل‌های امنیتی، فرمت‌های داده، رابط‌های API.
۴. آموزش کاربران
مردم باید درباره قابلیت‌ها و محدودیت‌های LAMها آموزش ببینند تا انتظارات واقع‌بینانه داشته باشند و به درستی از این فناوری استفاده کنند.

مقایسه LAM با سایر مدل‌های هوش مصنوعی

LAM در مقابل LLM

در حالی که مدل‌های زبانی جدید مانند GPT-5، Claude 4، و Gemini در تولید محتوا استثنایی هستند، LAMها بر اجرا تمرکز دارند. این تفاوت کلیدی است:
ویژگی LLM LAM
خروجی اصلی متن، کد، تحلیل اقدامات عملی
تعامل با محیط محدود گسترده
نیاز به ابزار خارجی بله خیر (خودکفا)
پیچیدگی آموزش متوسط بالا
هزینه اجرا کم تا متوسط متوسط تا بالا

LAM و مدل‌های چندوجهی (Multimodal)

مدل‌های چندوجهی می‌توانند تصویر، صوت و متن را همزمان پردازش کنند. LAMها از این قابلیت برای درک بهتر محیط استفاده می‌کنند، اما گام فراتر می‌روند: آن‌ها عمل می‌کنند.

LAM و مدل‌های استدلال

مدل‌های استدلالی مانند O3 Mini و O4 Mini در حل مسائل پیچیده منطقی قوی هستند. LAMها این توانایی استدلال را با قابلیت اجرا ترکیب می‌کنند - نه تنها راه‌حل را پیدا می‌کنند، بلکه آن را اجرا هم می‌کنند.

LAM در اکوسیستم هوش مصنوعی جدید

نقش LAM در Web 4.0

LAMها می‌توانند نقش محوری در Web 4.0 ایفا کنند - نسلی از وب که هوشمند، خودکار و شخصی‌سازی شده است. در این دنیای جدید:
  • وب‌سایت‌ها با LAMها بهینه‌سازی می‌شوند
  • تجربه کاربری کاملاً شخصی‌سازی می‌شود
  • کارها به صورت پیش‌فعال انجام می‌شوند

LAM و هوش مصنوعی فیزیکی (Physical AI)

ترکیب LAM با هوش مصنوعی فیزیکی و رباتیک می‌تواند انقلابی در صنایع ایجاد کند:
  • تولید: رباتی که نه تنها دستورات را اجرا می‌کند، بلکه خودش تصمیم می‌گیرد
  • کشاورزی: کشاورزی هوشمند که خودکار کاشت، داشت و برداشت را مدیریت می‌کند
  • ساختمان‌سازی: رباتی که برنامه‌های معماری را می‌خواند و خودش می‌سازد

LAM در شهرهای هوشمند

در شهرهای هوشمند آینده، LAMها می‌توانند:
  • ترافیک را بهینه‌سازی کنند
  • مصرف انرژی را مدیریت کنند
  • خدمات عمومی را هماهنگ کنند
  • واکنش به بحران‌ها را خودکار کنند

چالش‌های پیش رو و راه‌حل‌ها

مشکل توهم (Hallucination)

LAMها نیز مانند LLMها ممکن است دچار توهم شوند - یعنی اقداماتی انجام دهند که منطقی به نظر می‌رسند اما نادرست هستند. راه‌حل‌ها شامل:
  • سیستم‌های تایید چندلایه: قبل از انجام کارهای حساس، بررسی مجدد
  • بازخورد فوری: نمایش اقدامات به کاربر قبل از اجرا
  • یادگیری مداوم: تصحیح خطاها و جلوگیری از تکرار

هزینه و دسترسی‌پذیری

LAMهای پیشرفته فعلاً گران هستند. برای دموکراتیک کردن این فناوری:
  • بهینه‌سازی مدل: کاهش هزینه محاسباتی
  • مدل‌های لایه‌ای: نسخه‌های مختلف برای نیازهای مختلف
  • اشتراک منابع: استفاده از پردازش ابری مشترک

مسائل قانونی و مقرراتی

LAMها نیاز به چارچوب‌های قانونی دارند:
  • مسئولیت: چه کسی پاسخگوی اشتباهات LAM است؟
  • حریم خصوصی: چگونه داده‌های کاربران محافظت می‌شود؟
  • رضایت: کاربران باید آگاهانه از LAM استفاده کنند

فرصت‌های کسب‌وکار با LAM

استارتاپ‌های LAM

LAM فرصت‌های بی‌نظیری برای استارتاپ‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند:
۱. LAM به عنوان سرویس (LAMaaS)
  • ارائه LAM از طریق API
  • مدل درآمدی مبتنی بر تعداد اقدامات
  • قیمت‌گذاری سطح‌بندی شده
۲. LAMهای صنعت-خاص
  • LAM اختصاصی برای پزشکی
  • LAM برای حقوقی و قضایی
  • LAM برای املاک و مستغلات
۳. پلتفرم‌های توسعه LAM
  • ابزارهایی برای ساخت LAM سفارشی
  • مارکت‌پلیس LAM
  • آموزش و مشاوره

بازار LAM

تخمین زده می‌شود بازار LAM تا سال ۲۰۳۰ به ۵۰ میلیارد دلار برسد. حوزه‌های پرسود:
  • خودکارسازی فرآیندهای کسب‌وکار
  • مدیریت تجربه مشتری
  • تحلیل و تصمیم‌گیری هوشمند
  • خدمات شخصی‌سازی شده

آینده‌نگری: LAM در دهه آینده

پیش‌بینی‌ها

تا سال ۲۰۳۵، احتمالاً شاهد خواهیم بود:
۱. LAMهای همه‌کاره: یک LAM واحد که تمام نیازهای دیجیتال شما را مدیریت می‌کند
۲. LAMهای احساسی: استفاده از هوش مصنوعی احساسی برای درک بهتر حالات انسانی
۳. LAMهای خودبهبود: استفاده از مدل‌های خودبهبود که مدام در حال یادگیری هستند
۴. LAMهای اجتماعی: عواملی که در شبکه‌های اجتماعی برای شما فعالیت می‌کنند
۵. LAMهای همکار: سیستم‌هایی که با دیگر LAMها برای حل مسائل پیچیده همکاری می‌کنند

تحول کار و زندگی

LAMها ممکن است آینده کار را دگرگون کنند:
  • هفته کاری کوتاه‌تر: خودکارسازی کارهای تکراری
  • تمرکز بر خلاقیت: انسان‌ها روی کارهای خلاقانه و استراتژیک تمرکز می‌کنند
  • مهارت‌های جدید: نیاز به مهارت مدیریت و نظارت بر LAM

جمع‌بندی: عصر جدید تعامل انسان-ماشین

Large Action Models نشان‌دهنده یک تحول پارادایمی در هوش مصنوعی هستند. ما از عصر "هوش مصنوعی‌ای که فکر می‌کند" به "هوش مصنوعی‌ای که عمل می‌کند" وارد شده‌ایم. این تغییر عمیق‌تری از آنچه به نظر می‌رسد است - نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند واقعاً با دنیای فیزیکی و دیجیتال تعامل داشته باشد.
LAMها هنوز در مراحل اولیه هستند. چالش‌های زیادی - از امنیت گرفته تا اخلاق، از هزینه گرفته تا دسترسی‌پذیری - باید حل شوند. اما پتانسیل آن‌ها انکارناپذیر است. در آینده‌ای نه چندان دور، ممکن است هر فردی یک دستیار LAM شخصی داشته باشد که بخش بزرگی از کارهای دیجیتال روزانه را مدیریت می‌کند.
سوال این نیست که آیا LAMها آینده ما خواهند بود - بلکه این است که چگونه می‌توانیم این آینده را به گونه‌ای شکل دهیم که برای همه مفید، امن و منصفانه باشد. با توجه هوشمندانه به چالش‌ها، سرمایه‌گذاری در تحقیقات، و همکاری بین توسعه‌دهندگان، سیاست‌گذاران و جامعه، می‌توانیم از LAMها برای ساختن دنیایی بهتر استفاده کنیم.
آینده دیجیتال دیگر فقط درباره گرفتن اطلاعات نیست - بلکه درباره انجام کارها است. و LAMها دقیقاً همین را ممکن می‌سازند.