Do sada su termini povezani s razvojem super tehnologije budućnosti, umjetne inteligencije, snažno ušli u naš rječnik, izazivajući burne debate između stručnjaka, političara, udruženja potrošača i visokotehnoloških industrija. Građanin je dezorijentisan i želi da sazna više o ovoj revoluciji koja bi uskoro mogla da poremeti njegov stvarni život: U dobru ili u zlu, zavisi od vaše tačke gledišta.
by Massimiliano D'Elia
Evropa je prva pokušala da regulišeIA Act korišćenje inteligentnih algoritama. Uredba koju su političari i stručnjaci pozdravili, ali koja i dalje ostavlja nedoumice i zahtjeve za dodatnim informacijama od udruženja potrošača i drugih organizacija daleko od političke i društvene dinamike. posao.
Preliminarni sporazum između Vijeća i Evropskog parlamenta, uspostavljen početkom decembra, ocrtao je arhitekturu zakona, ali pregovori između evropskih institucija i kompanija lider u AI sektoru je još uvijek na moru.
Konačno odobrenje Zakona o umjetnoj inteligenciji očekuje se između sljedećeg marta i maja. Njegovi efekti će se, međutim, vidjeti tek 2025. godine, kada će zakon stupiti na snagu s ciljem promoviranja tehnoloških inovacija i zaštite osnovnih prava građana.
Evropski regulatorni okvir za umjetnu inteligenciju za sada je zasnovan na pristupu "zasnovan na riziku” sa sve strožijim progresivnim pravilima za visokorizične sisteme, čiji programeri imaju obavezu registracije i potrebu da se podaci koriste u trening algoritama. Iako su neke evropske zemlje u početku pokušavale da zaštite napredne modele veštačke inteligencije od rigoroznih pravila i kontrola, konačni sporazum je predviđao neke ograničene ustupke, kao što je nacionalna bezbednost, a samim tim i za sve one aktivnosti vezane za istraživanje i istraživanje, inovacije vojnih sistema i policijske snage.
Biometrijska identifikacija i masovni nadzor su ograničeni odobrenjem nacionalnih nadležnih organa. Zakonsko pokriće za korištenje prediktivnih tehnologija bit će zagarantovano samo policijskim i sigurnosnim snagama. Evropski zakon stoga nameće obaveze transparentnosti za sisteme veštačke inteligencije opšte namene pre njihovog puštanja na tržište i pažljivije upravljanje osetljivim podacima.
Nakon stupanja na snagu Zakona o veštačkoj inteligenciji sledi period od dve godine za sprovođenje uredbe od strane država članica i narednih šest meseci za utvrđivanje zabranjenih upotreba. Nadalje, a AI Pact, tj. sistem dobrovoljne usklađenosti koji predviđa evropske odredbe.
Kazne za kršenje Zakona o veštačkoj inteligenciji kretaće se od minimalno 7,5 miliona ili 1,5% prometa do maksimalno 35 miliona ili 17% prometa. U svjetlu brojnih interpretativnih varijabli, interesa kompanija i udruženja potrošača, regulativa EU je daleko od definirane i može pretrpjeti bitne promjene, modificirajući tako duh saradnje koji je animirao izradu početnog dokumenta odobrenog početkom decembra 2023. godine.
Umjetna inteligencija i njen utjecaj na prirodu, na plavo zlato
Potrošnja vode u serverima sa umjetnom inteligencijom (AI) je vrlo važan aspekt pri procjeni ukupnog uticaja AI sistema ili centra podataka na životnu sredinu. Međutim, važno je napomenuti da je potrošnja vode često indirektni aspekt vezan za različite faktore, a ne područje direktne upotrebe kao u slučaju energije. Evo nekoliko faktora koji mogu doprinijeti potrošnji vode u AI serverima:
Hlađenje data centra: Data centri, koji hostuju servere za obradu AI radnih opterećenja, zahtevaju sisteme hlađenja kako bi održavali temperature na prihvatljivim nivoima. Ovi sistemi mogu koristiti vodu za odvođenje topline koju generiraju serveri.
Proizvodnja hardvera: Proizvodnja namenskog AI hardvera, kao što su jedinice za grafičku obradu (GPU) ili specijalizovani procesori, često zahteva značajne količine vode za procese proizvodnje i hlađenja.
Proizvodnja energije: Ako energija koja se koristi za napajanje AI servera dolazi iz izvora koji zahtijevaju velike količine vode (kao što su elektrane na ugalj ili nuklearne elektrane), puni životni ciklus sistema može utjecati na ukupnu potrošnju vode.
Resursi za proizvodnju hardvera: Vađenje prirodnih resursa potrebnih za proizvodnju hardvera može uticati na vodu, posebno ako uključuje materijale poput silicijuma.
Geografska lokacija: Dostupnost i upravljanje vodnim resursima može se značajno razlikovati ovisno o geografskoj lokaciji centara podataka. U regijama sa oskudnim vodnim resursima, potrošnja vode može biti kritično pitanje.
Neke kompanije usvajaju strategije za smanjenje ukupnog uticaja svojih AI sistema na životnu sredinu, uključujući potrošnju vode. Ovo može uključivati usvajanje energetski efikasnijih tehnologija, korištenje inovativnih sistema hlađenja koji zahtijevaju manje vode i prelazak na obnovljive izvore energije. Važno je napomenuti da ekološka razmatranja vezana za AI, uključujući potrošnju vode, postaju sve relevantnija, a mnoge organizacije žele implementirati održive prakse u dizajnu i upravljanju svojim AI sistemima.
DEKALOG
U nastavku je objašnjenje nekih pojmova koji su nasilno ušli u naš vokabular i koji bi mogli poremetiti naše stvarne živote, brže od novih zakonskih propisa.
Umjetna superinteligencija
“Vještačka superinteligencija” se odnosi na napredni nivo veštačke inteligencije (AI) koji značajno nadmašuje ljudske kognitivne sposobnosti u nekoliko oblasti. Ovaj termin se često povezuje s umjetnom inteligencijom koja se ističe u različitim intelektualnim zadacima, mašinskom učenju i rješavanju složenih problema. Umjetna superinteligencija je futuristička vizija koja sugerira stvaranje inteligentnih sistema koji ne samo da nadmašuju ljudske sposobnosti učenja i razumijevanja, već koji također mogu razviti autonomno razumijevanje svijeta, razum, učenje i rješavanje problema na načine koji su izvan dosega ljudska inteligencija.
Danas još nismo dostigli nivo veštačke superinteligencije, današnja istraživanja i razvoj se fokusiraju na sisteme veštačke inteligencije koji mogu da obavljaju određene aktivnosti ili zadatke efikasnije ili preciznije od ljudi. Umjetna superinteligencija je više perspektiva budućnosti koja zaslužuje dublje etičko razmišljanje o mogućnosti stvaranja entiteta s inteligencijom koja može nadmašiti ljudsku.
Generativna umjetna inteligencija
“Generativna umjetna inteligencija” se odnosi na podpolje umjetne inteligencije (AI) koje se bavi stvaranjem sistema koji mogu autonomno generirati nove podatke, sadržaj ili informacije. Ovi sistemi koriste pristupe mašinskog učenja, posebno generativne neuronske mreže, za proizvodnju podataka koji često oponašaju ili se ne razlikuju od onih koje generišu ljudi.
Primjer generativne umjetne inteligencije je koncept „Generativne adversarijske mreže“ (GAN), u kojem se dvije neuronske mreže, generator i diskriminator, treniraju istovremeno kroz proces takmičenja. Generator pokušava da stvori sve realističnije podatke, dok diskriminator pokušava da napravi razliku između stvarnih i generisanih podataka. Ovo takmičenje dovodi do kontinuiranog poboljšanja sposobnosti generatora da stvara sve uvjerljivije podatke.
Primjene generativne umjetne inteligencije su raznolike i uključuju generiranje slika, tekstova, muzike i još mnogo toga. Na primjer, GAN se može koristiti za kreiranje umjetnih ljudskih lica koja izgledaju autentično ili za generiranje pejzažnih slika koje izgledaju realno. Međutim, važno je napomenuti da upotreba ovakvih tehnologija postavlja i etička pitanja, kao što je mogućnost manipulacije sadržajem ili stvaranje lažnih informacija od strane međunarodnih aktera kao što su teroristi različitog porijekla.
Opća umjetna inteligencija
Opća umjetna inteligencija (AIG) predstavlja nivo umjetne inteligencije koja ima za cilj razumijevanje, učenje i obavljanje bilo koje ljudske kognitivne aktivnosti na sličan ili čak superiorniji način od samih ljudi. Za razliku od uobičajene AI, koja je dizajnirana za rješavanje specifičnih ili ograničenih zadataka, IAG teži širem i fleksibilnijem obliku AI, sposobnom za prilagođavanje i učenje u više domena.
Ključne karakteristike umjetne opće inteligencije uključuju
Općenito učenje: Sposobnost učenja iz širokog spektra podataka i primjene ovog znanja u različitim kontekstima. Ova vrsta učenja nadilazi specifično učenje jednostavnih zadataka.
Analogno rezonovanje: Sposobnost rješavanja složenih problema i uspostavljanja veza putem analognog zaključivanja, slično načinu na koji ljudi pristupaju novim situacijama na osnovu prošlih iskustava.
Razumijevanje konteksta: Sposobnost razumijevanja konteksta u kojem se čovjek nalazi, s obzirom na okolišne, društvene i kulturne faktore. Ova vještina je neophodna za prilagođavanje novim i neočekivanim situacijama.
samosvijest: Svijest o svom postojanju i sposobnostima, uključujući prepoznavanje ograničenja i sposobnost učenja iz grešaka.
prilagodljivost: Sposobnost prilagođavanja novim zadacima ili okruženjima bez značajnog reprogramiranja.
Trenutno, IAG je jedan od najambicioznijih i najambicioznijih ciljeva u umjetnoj inteligenciji. Većina suvremenih AI tehnologija specijalizirane su za specifične zadatke i ne posjeduju fleksibilnost i kognitivnu širinu koje bi karakterizirale opću umjetnu inteligenciju. Postizanje umjetne opće inteligencije postavlja značajne tehničke, etičke i sigurnosne izazove i ostaje dugoročni cilj u istraživanju umjetne inteligencije.
Senzorni neuroni u AI
U oblasti veštačke inteligencije, “senzornih neurona” može se povezati s komponentama umjetnih neuronskih mreža dizajniranih za obradu podataka sa senzora, slično načinu na koji ljudski nervni sistem koristi senzorne neurone da percipira vanjske podražaje.
U umjetnoj neuronskoj mreži, pojam "neuron" odnosi se na računsku jedinicu koja prima ulaze, obrađuje ih putem aktivacijske funkcije i proizvodi izlaz. U prvim slojevima neuronske mreže, koji se često nazivaju "ulaznim slojevima" ili "senzornim slojevima", neuroni su odgovorni za primanje i transformaciju početnih informacija od senzora ili ulaznih podataka.
Na primjer, u aplikaciji za kompjuterski vid, senzorni neuroni mogu predstavljati sirovi ulaz od piksela na slici. Svaki neuron u ovom početnom sloju može biti povezan sa određenim pikselom i može se trenirati da odgovori na određene obrasce ili karakteristike na slici. Drugim riječima, ovi senzorni neuroni uče da prepoznaju određene aspekte slika, kao što su obrisi, boje ili oblici.
Senzorni neuroni su samo jedan dio većeg AI modela, a njihov izlaz se zatim obrađuje kroz uzastopne slojeve neuronske mreže. Krajnji cilj je da mreža nauči sve složenije i smislenije reprezentacije informacija prisutnih u ulaznim podacima, koristeći strukturu i arhitekturu neuronske mreže za učenje modela i odnosa.
Ukratko, senzorni neuroni u umjetnoj inteligenciji igraju ključnu ulogu u obradi početnih informacija sa senzora ili ulaznih podataka, omogućavajući neuronskoj mreži da nauči i interpretira složene informacije u svojim sljedećim slojevima.
chatbot
Chatbot, koji proizlazi iz kombinacije riječi "chat" (razgovor) i "robot", predstavlja kompjutersku aplikaciju dizajniranu da simulira ljudske interakcije kroz razgovor. Koristeći umjetnu inteligenciju, chatbot je u stanju da interpretira i dosljedno odgovara na korisničke poruke, pružajući interaktivno iskustvo. Ovi virtuelni asistenti mogu se integrirati na različite platforme, uključujući web stranice, aplikacije za razmjenu poruka, društvene mreže i glasovna sučelja. Njihove aplikacije su raznolike i uključuju automatiziranu korisničku podršku, pružanje informacija, upravljanje rezervacijama i još mnogo toga.
Postoje uglavnom dvije vrste chatbotova:
Na osnovu pravila: Ovi chat botovi slijede unaprijed definirani skup programskih pravila i odgovaraju prema unaprijed određenim obrascima. Njihova interakcija je ograničena na logiku uspostavljenu tokom programiranja.
Sa umjetnom inteligencijom (AI): Ovi chat botovi koriste algoritme mašinskog učenja i obrade prirodnog jezika (NLP) za razumijevanje korisničkih poruka. Oni su u stanju da uče iz prošlih iskustava, da se poboljšavaju tokom vremena i da se bolje nose sa složenim interakcijama.
Chatbotovi su postali sve popularniji, igrajući vitalnu ulogu u područjima kao što su korisnička podrška, poslovne aplikacije i online platforme. Njihovo prisustvo ima za cilj da pojednostavi interakcije korisnika i mašine, poboljšajući pristupačnost i nudeći intuitivnije iskustvo.
Pretplatite se na naše novine!