Nüüdseks on tuleviku supertehnoloogia, tehisintellekti, arenguga seotud terminid jõuliselt meie sõnavarasse sisenenud, tekitades tuliseid vaidlusi ekspertide, poliitikute, tarbijaühenduste ja kõrgtehnoloogiatööstuse vahel. Kodanik on segaduses ja soovib sellest revolutsioonist rohkem aru saada, mis võib peagi tema tegelikku elu häirida: Kas heas või halvas oleneb see teie vaatenurgast.
poolt Massimiliano D'Elia
Euroopa oli esimene, kes üritas sellega reguleeridaIA seadus intelligentsete algoritmide kasutamine. Määrus, mida poliitikud ja eksperdid tervitasid, kuid mis jätab endiselt kahtlusi ning jätab tarbijaühendustelt ja muudelt poliitilisest ja sotsiaalsest dünaamikast kaugel olevad organisatsioonid küsima täiendavat teavet. äri.
Detsembri alguses sõlmitud nõukogu ja Euroopa Parlamendi vaheline eelleping tõi välja seaduse ülesehituse, kuid läbirääkimised Euroopa institutsioonide ja ettevõtete vahel. juht AI sektoris on endiselt merel.
Tehisintellekti seaduse lõplik heakskiitmine on oodata järgmise aasta märtsist maini. Selle mõjusid nähakse aga alles 2025. aastal, mil jõustub seadus, mille eesmärk on edendada tehnoloogilist innovatsiooni ja kaitsta kodanike põhiõigusi.
Euroopa tehisintellekti reguleeriv raamistik on praegu põhinenud lähenemisviisil "riskipõhine" järjest karmistuvate progressiivsete reeglitega kõrge riskitasemega süsteemidele, mille arendajatel on registreerimiskohustus ja vajadus muuta süsteemides kasutatavad andmed. koolitus algoritmidest. Kuigi mõned Euroopa riigid olid algselt püüdnud kaitsta arenenud tehisintellekti mudeleid rangete reeglite ja kontrollide eest, nähti lõplikus kokkuleppes ette mõned piiratud mööndused, näiteks riigi julgeoleku ja seega kõigi nende tegevuste jaoks, mis on seotud teadusuuringute ja sõjaliste süsteemide innovatsiooniga. politseijõud.
Biomeetriline identifitseerimine ja massiline jälgimine on piiratud riiklike ametiasutuste loaga. Ennustavate tehnoloogiate kasutamise õiguskaitse tagatakse ainult õiguskaitse- ja julgeolekujõududele. Seetõttu kehtestatakse Euroopa õigusega üldotstarbelistele tehisintellektisüsteemidele läbipaistvuskohustused enne nende turule laskmist ja tundlike andmete hoolikam haldamine.
Tehisintellekti seaduse jõustumisele järgneb kaks aastat aega määruse rakendamiseks liikmesriikides ja veel kuus kuud keelatud kasutusviiside kehtestamiseks. Lisaks a AI pakt, st vabatahtlik vastavussüsteem, mis näeb ette Euroopa sätteid.
Tehisintellekti seaduse rikkumiste eest määratakse trahvid minimaalselt 7,5 miljonist ehk 1,5% käibest kuni maksimaalselt 35 miljonini ehk 17% käibest. Arvestades paljusid tõlgendusmuutujaid, ettevõtete ja tarbijaühenduste huve, ei ole ELi määrus kaugeltki määratletud ja võib läbida olulisi muudatusi, muutes seega koostöövaimu, mis ajendas 2023. aasta detsembri alguses heaks kiidetud esialgse dokumendi koostamist.
Tehisintellekt ja selle mõju loodusele, sinisel kullal
Tehisintellekti (AI) serverite veetarbimine on tehisintellektisüsteemi või andmekeskuse üldise keskkonnamõju hindamisel väga oluline aspekt. Siiski on oluline märkida, et veetarbimine on sageli kaudne, erinevate teguritega seotud aspekt, mitte otsese kasutuse valdkond nagu energia puhul. Siin on mõned tegurid, mis võivad AI-serverite veetarbimist kaasa aidata:
Andmekeskuse jahutus: Andmekeskused, mis majutavad servereid tehisintellekti töökoormuse töötlemiseks, nõuavad jahutussüsteeme, et hoida temperatuur vastuvõetaval tasemel. Need süsteemid võivad kasutada vett serverite tekitatud soojuse hajutamiseks.
Riistvara tootmine: Spetsiaalse tehisintellekti riistvara, näiteks graafikaprotsessorite (GPU) või spetsiaalsete protsessorite tootmine nõuab sageli tootmis- ja jahutusprotsesside jaoks märkimisväärses koguses vett.
Energia tootmine: Kui tehisintellektiserverite toiteks kasutatav energia pärineb allikatest, mis nõuavad suures koguses vett (nt kivisöe- või tuumaelektrijaamad), võib süsteemi kogu elutsükkel mõjutada üldist veetarbimist.
Riistvara tootmise ressursid: Riistvara tootmiseks vajalike loodusvarade kaevandamine võib mõjutada vett, eriti kui see hõlmab materjale nagu räni.
Geograafiline asukoht: Veevarude kättesaadavus ja haldamine võib olenevalt andmekeskuste geograafilisest asukohast olla väga erinev. Piirkondades, kus veevarud on piiratud, võib veetarbimine olla kriitiline probleem.
Mõned ettevõtted võtavad kasutusele strateegiad, et vähendada oma tehisintellektisüsteemide üldist keskkonnamõju, sealhulgas veetarbimist. See võib hõlmata energiatõhusamate tehnoloogiate kasutuselevõttu, uuenduslike jahutussüsteemide kasutamist, mis nõuavad vähem vett, ja üleminekut taastuvatele energiaallikatele. Oluline on märkida, et tehisintellektiga seotud keskkonnakaalutlused, sealhulgas veetarbimine, muutuvad üha olulisemaks ning paljud organisatsioonid soovivad rakendada oma tehisintellektisüsteemide kujundamisel ja haldamisel jätkusuutlikke tavasid.
DEKALOOG
Allpool on selgitused mõnele terminile, mis on jõuliselt meie sõnavarasse sattunud ja mis võivad meie tegelikku elu häirida kiiremini kui tekkivad seadusandlikud määrused.
Kunstlik superintellekt
"Tehislik superintellekt" viitab tehisintellekti (AI) kõrgetasemelisele tasemele, mis ületab mitmes valdkonnas oluliselt inimese kognitiivseid võimeid. Seda terminit seostatakse sageli tehisintellektiga, mis paistab silma mitmesuguste intellektuaalsete ülesannete, masinõppe ja keeruliste probleemide lahendamisega. Tehissuperintellekt on futuristlik nägemus, mis soovitab luua intelligentseid süsteeme, mis mitte ainult ei ületa inimese õppimis- ja mõistmisvõimet, vaid suudavad arendada ka autonoomset arusaama maailmast, arutada, õppida ja lahendada probleeme viisil, mis on väljaspool inimese käeulatust. inimese intelligentsus.
Tänaseks ei ole me veel jõudnud tehisintellekti tasemele, tänane teadus- ja arendustegevus keskendub tehisintellektisüsteemidele, mis suudavad konkreetseid tegevusi või ülesandeid täita inimesest tõhusamalt või täpsemalt. Tehissuperintellekt on pigem tulevikuväljavaade, mis väärib sügavamat eetilist mõtisklust võimaluse üle luua entiteete, mille intelligentsus on võimeline ületama inimeste oma.
Generatiivne tehisintellekt
„Generatiivne tehisintellekt” viitab tehisintellekti (AI) alamvaldkonnale, mis tegeleb süsteemide loomisega, mis suudavad autonoomselt genereerida uusi andmeid, sisu või teavet. Need süsteemid kasutavad masinõppe lähenemisviise, eriti generatiivseid närvivõrke, et toota andmeid, mis sageli jäljendavad inimeste loodud andmeid või on neist eristamatud.
Generatiivse tehisintellekti näide on kontseptsioon “Generative Adversarial Networks” (GAN), mille puhul koolitatakse võistlusprotsessi kaudu samaaegselt kahte närvivõrku, generaatorit ja diskriminaatorit. Generaator püüab luua üha realistlikumaid andmeid, samas kui diskrimineerija püüab teha vahet tegelike andmete ja genereeritud andmete vahel. See konkurents viib generaatori võimekuse pideva paranemiseni üha veenvamate andmete loomisel.
Generatiivse tehisintellekti rakendused on mitmekesised ja hõlmavad piltide, tekstide, muusika ja muu genereerimist. Näiteks saab GAN-i kasutada autentsete inimnägude loomiseks või realistlike maastikupiltide genereerimiseks. Siiski on oluline märkida, et selliste tehnoloogiate kasutamine tõstatab ka eetilisi küsimusi, näiteks võimalust sisuga manipuleerida või valeinfot luua rahvusvaheliste osalejate, näiteks erineva päritoluga terroristide poolt.
Üldine tehisintellekt
Tehisintellekt (AIG) kujutab endast tehisintellekti taset, mille eesmärk on mõista, õppida ja teostada mis tahes inimese kognitiivset tegevust inimese endaga sarnasel või isegi kõrgemal viisil. Vastupidiselt tavalisele tehisintellektile, mis on loodud konkreetsete või piiratud ülesannete lahendamiseks, ihkab IAG laiemat ja paindlikumat tehisintellekti vormi, mis on võimeline kohanema ja õppima mitmes valdkonnas.
Tehisintellekti peamised omadused hõlmavad järgmist
Üldine õpe: Võimalus õppida mitmesugustest andmetest ja rakendada neid teadmisi erinevates kontekstides. Seda tüüpi õppimine läheb kaugemale lihtsate ülesannete õppimisest.
Analoogiline arutluskäik: Oskus lahendada keerulisi probleeme ja luua seoseid analoogilise arutlemise kaudu, sarnaselt sellega, kuidas inimesed lähenevad uutele olukordadele varasemate kogemuste põhjal.
Konteksti mõistmine: Oskus mõista, millisesse konteksti satub, arvestades keskkonna-, sotsiaalseid ja kultuurilisi tegureid. See oskus on hädavajalik uute ja ootamatute olukordadega kohanemiseks.
Eneseteadvus: Teadlikkus oma olemasolust ja võimalustest, sh piirangute teadvustamine ja oskus vigadest õppida.
Kohanemisvõime: Võimalus kohaneda uute ülesannete või keskkondadega ilma olulise ümberprogrammeerimiseta.
Praegu on IAG tehisintellekti üks ambitsioonikamaid ja keerukamaid eesmärke. Enamik praeguseid tehisintellekti tehnoloogiaid on spetsialiseerunud konkreetsetele ülesannetele ja neil ei ole üldist tehisintellekti iseloomustavat paindlikkust ja kognitiivset laiust. Üldise tehisintellekti saavutamine tekitab olulisi tehnilisi, eetilisi ja turvalisusega seotud väljakutseid ning jääb tehisintellektiuuringute pikaajaliseks eesmärgiks.
Sensoorsed neuronid AI-s
Tehisintellekti valdkonnas "sensoorsed neuronid” võib seostada tehisnärvivõrkude komponentidega, mis on loodud andurite andmete töötlemiseks, sarnaselt sellele, kuidas inimese närvisüsteem kasutab sensoorseid neuroneid väliste stiimulite tajumiseks.
Tehisnärvivõrgus viitab termin "neuron" arvutusüksusele, mis võtab vastu sisendeid, töötleb neid aktiveerimisfunktsiooni kaudu ja toodab väljundit. Närvivõrgu esimestes kihtides, mida sageli nimetatakse "sisendkihtideks" või "sensoorseteks kihtideks", vastutavad neuronid anduritelt või sisendandmetelt esialgse teabe vastuvõtmise ja teisendamise eest.
Näiteks arvutinägemise rakenduses võivad sensoorsed neuronid kujutada kujutise pikslite toorsisendit. Selle algkihi iga neuroni saab seostada konkreetse piksliga ja neid saab treenida reageerima pildi teatud mustritele või funktsioonidele. Teisisõnu, need sensoorsed neuronid õpivad ära tundma piltide teatud aspekte, nagu piirjooned, värvid või kujundid.
Sensoorsed neuronid on vaid üks osa suuremast AI mudelist ja nende väljundit töödeldakse seejärel närvivõrgu järjestikuste kihtide kaudu. Lõppeesmärk on, et võrk õpiks sisendandmetes sisalduva teabe üha keerukamaid ja tähendusrikkamaid esitusi, kasutades mudelite ja suhete õppimiseks ära närvivõrgu struktuuri ja arhitektuuri.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et tehisintellekti sensoorsed neuronid mängivad võtmerolli anduritest või sisendandmetest pärineva algteabe töötlemisel, võimaldades närvivõrgul õppida ja tõlgendada keerulist teavet oma järgnevates kihtides.
chatbot
Vestlusbot, mis tuleneb sõnade "vestlus" (vestlus) ja "robot" kombinatsioonist, kujutab endast arvutirakendust, mis on loodud vestluse kaudu inimestevahelise suhtlemise simuleerimiseks. Tehisintellekti ära kasutades on vestlusbotil võimalik kasutajate sõnumeid tõlgendada ja neile järjepidevalt vastata, pakkudes interaktiivset kogemust. Neid virtuaalseid assistente saab integreerida erinevatele platvormidele, sealhulgas veebisaitidele, sõnumsiderakendustele, sotsiaalmeediale ja häälliidestele. Nende rakendused on mitmekesised ja hõlmavad automatiseeritud kliendituge, teabe edastamist, broneeringute haldamist ja palju muud.
Vestlusboteid on peamiselt kahte tüüpi:
Reeglipõhine: Need vestlusrobotid järgivad eelnevalt määratletud programmeerimisreegleid ja reageerivad vastavalt etteantud mustritele. Nende koostoime piirdub programmeerimise käigus loodud loogikaga.
Tehisintellektiga (AI): Need vestlusrobotid kasutavad kasutajate sõnumite mõistmiseks masinõppe ja loomuliku keele töötlemise (NLP) algoritme. Nad on võimelised varasematest kogemustest õppima, aja jooksul paranema ja kohaneda keerukamate suhtlustega.
Vestlusbotid on muutunud üha populaarsemaks, mängides olulist rolli sellistes valdkondades nagu klienditeenindus, ärirakendused ja veebiplatvormid. Nende kohaloleku eesmärk on lihtsustada kasutajate ja masinate suhtlust, parandada juurdepääsetavust ja pakkuda intuitiivsemat kogemust.
Telli meie uudiskiri!