Tähän mennessä tulevaisuuden superteknologian, tekoälyn, kehittämiseen liittyvät termit ovat tulleet voimakkaasti sanavarastoihimme, mikä on herättänyt kiivasta keskustelua asiantuntijoiden, poliitikkojen, kuluttajajärjestöjen ja korkean teknologian teollisuuden välillä. Kansalainen on hämmentynyt ja haluaisi ymmärtää enemmän tästä vallankumouksesta, joka voi pian järkyttää hänen todellista elämäänsä: Paremmin tai huonommin se riippuu näkökulmastasi.
esittäjä (t): Massimiliano D'Elia
Eurooppa oli ensimmäinen, joka yritti säännelläIA laki älykkäiden algoritmien käyttö. Asetus, jota poliitikot ja asiantuntijat ovat pitäneet tervetulleina, mutta joka silti jättää epäilyjä ja lisätietopyyntöjä kuluttajajärjestöiltä ja muilta järjestöiltä, jotka ovat kaukana poliittisesta ja yhteiskunnallisesta dynamiikasta. liiketoiminta.
Joulukuun alussa solmittu neuvoston ja Euroopan parlamentin välinen esisopimus linjasi lain arkkitehtuuria, mutta EU:n toimielinten ja yritysten väliset neuvottelut johtaja AI-sektorilla on edelleen merellä.
Tekoälylain lopullista hyväksyntää odotetaan ensi maaliskuun ja toukokuun välisenä aikana. Sen vaikutukset näkyvät kuitenkin vasta vuonna 2025, jolloin laki astuu voimaan, ja tavoitteena on edistää teknologista innovaatiota ja suojella kansalaisten perusoikeuksia.
Tekoälyä koskeva eurooppalainen sääntelykehys on toistaiseksi perustunut lähestymistapaan "riskiperusteinen" yhä tiukemmat progressiiviset säännöt riskijärjestelmille, joiden kehittäjillä on rekisteröitymisvelvollisuus ja tarve tehdä koulutus algoritmeista. Vaikka jotkin Euroopan maat olivat alun perin yrittäneet suojella kehittyneitä tekoälymalleja tiukoilta säännöiltä ja valvonnalta, lopullinen sopimus sisälsi joitain rajoitettuja myönnytyksiä, kuten kansallisen turvallisuuden ja siten kaiken tutkimukseen ja tutkimukseen liittyvien toimien osalta. poliisivoimat.
Biometrinen tunnistaminen ja joukkovalvonta on rajoitettu kansallisten viranomaisten luvalla. Ennakoivan teknologian käytön oikeudellinen suoja taataan vain lainvalvonta- ja turvallisuusjoukoille. Tästä syystä EU:n lainsäädännössä asetetaan yleiskäyttöisille tekoälyjärjestelmille avoimuusvelvoitteita ennen niiden markkinoille saattamista ja arkaluonteisten tietojen huolellisempaa hallintaa.
Tekoälylain voimaantuloa seuraa kahden vuoden määräaika, jonka kuluessa jäsenvaltiot panevat asetuksen täytäntöön, ja vielä kuusi kuukautta kielletyn käytön määrittämiseen. Lisäksi a AI-sopimus, eli vapaaehtoinen noudattamisjärjestelmä, joka ennakoi eurooppalaisia määräyksiä.
Tekoälylain rikkomisesta määrättävä sakko vaihtelee vähintään 7,5 miljoonasta tai 1,5 prosentista liikevaihdosta enintään 35 miljoonaan euroon tai 17 prosenttiin liikevaihdosta. Lukuisten tulkintamuuttujien, yritysten ja kuluttajajärjestöjen etujen valossa EU-asetus on kaukana määritellystä ja saattaa muuttua oleellisesti, mikä muuttaa yhteistyöhenkeä, joka vauhditti joulukuun 2023 alussa hyväksytyn alkuperäisen asiakirjan laatimista.
Tekoäly ja sen vaikutus luontoon, sininen kulta
Tekoälypalvelimien vedenkulutus on erittäin tärkeä näkökohta arvioitaessa tekoälyjärjestelmän tai datakeskuksen ympäristövaikutuksia. On kuitenkin tärkeää huomata, että vedenkulutus on usein epäsuora, eri tekijöihin liittyvä näkökohta, ei suoran käytön alue, kuten energian tapauksessa. Tässä on joitain tekijöitä, jotka voivat vaikuttaa vedenkulutukseen tekoälypalvelimissa:
Palvelinkeskuksen jäähdytys: Palvelimet, jotka isännöivät tekoälyn työkuormia käsitteleviä palvelimia, vaativat jäähdytysjärjestelmiä pitääkseen lämpötilat hyväksyttävällä tasolla. Nämä järjestelmät voivat käyttää vettä palvelinten tuottaman lämmön haihduttamiseen.
Laitteistotuotanto: Tekoälylaitteiston, kuten grafiikkaprosessoriyksiköiden (GPU) tai erikoisprosessorien, valmistaminen vaatii usein huomattavia määriä vettä valmistus- ja jäähdytysprosesseihin.
Energian tuotanto: Jos tekoälypalvelimien virtalähteeseen käytetty energia tulee lähteistä, jotka vaativat suuria määriä vettä (kuten hiili- tai ydinvoimaloita), järjestelmän koko elinkaari voi vaikuttaa veden kokonaiskulutukseen.
Laitteiston valmistusresurssit: Laitteiston valmistukseen tarvittavien luonnonvarojen talteenotto voi vaikuttaa veteen, varsinkin jos siihen liittyy materiaaleja, kuten piitä.
Maantieteellinen sijainti: Veden saatavuus ja hallinta voivat vaihdella suuresti datakeskusten maantieteellisen sijainnin mukaan. Alueilla, joilla vesivarat ovat niukat, vedenkulutus voi olla kriittinen ongelma.
Jotkut yritykset ottavat käyttöön strategioita tekoälyjärjestelmiensä ympäristövaikutusten, mukaan lukien vedenkulutuksen, vähentämiseksi. Tähän voi sisältyä energiatehokkaampien tekniikoiden käyttöönotto, innovatiivisten jäähdytysjärjestelmien käyttö, jotka vaativat vähemmän vettä, ja siirtyminen uusiutuviin energialähteisiin. On tärkeää huomata, että tekoälyyn liittyvät ympäristönäkökohdat, mukaan lukien vedenkulutus, ovat yhä tärkeämpiä, ja monet organisaatiot haluavat ottaa käyttöön kestäviä käytäntöjä tekoälyjärjestelmiensä suunnittelussa ja hallinnassa.
DEKALOGI
Alla on selitys joistakin termeistä, jotka ovat tulleet sanavarastoon väkisin ja jotka voivat häiritä todellista elämäämme nopeammin kuin uudet lainsäädännölliset määräykset.
Keinotekoinen superäly
"Tekoälyllä" tarkoitetaan tekoälyn (AI) edistynyttä tasoa, joka ylittää merkittävästi ihmisen kognitiiviset kyvyt useilla alueilla. Tämä termi yhdistetään usein tekoälyyn, joka loistaa erilaisissa älyllisissä tehtävissä, koneoppimisessa ja monimutkaisten ongelmien ratkaisemisessa. Keinotekoinen superäly on futuristinen näkemys, joka ehdottaa älykkäiden järjestelmien luomista, jotka eivät vain ylitä ihmisen oppimis- ja ymmärryskyvyt, vaan jotka voivat myös kehittää itsenäistä ymmärrystä maailmasta, järkeillä, oppia ja ratkaista ongelmia tavoilla, jotka ovat ulottumattomissa. ihmisen älykkyyttä.
Tänään emme ole vielä saavuttaneet tekoälyn tasoa, nykypäivän tutkimus- ja kehitystyö keskittyy tekoälyjärjestelmiin, jotka pystyvät suorittamaan tiettyjä toimintoja tai tehtäviä tehokkaammin tai täsmällisemmin kuin ihminen. Keinotekoinen superäly on enemmän tulevaisuudennäkymä, joka ansaitsee syvemmän eettisen pohdinnan mahdollisuudesta luoda kokonaisuuksia, joiden älykkyys pystyy ylittämään ihmisten älykkyyden.
Generatiivinen tekoäly
"Generatiivinen tekoäly" viittaa tekoälyn (AI) osa-alueeseen, joka käsittelee järjestelmien luomista, jotka voivat itsenäisesti tuottaa uutta dataa, sisältöä tai tietoa. Nämä järjestelmät käyttävät koneoppimislähestymistapoja, erityisesti generatiivisia hermoverkkoja, tuottamaan dataa, joka usein jäljittelee ihmisten tuottamaa tietoa tai jota ei voida erottaa siitä.
Esimerkki generatiivisesta tekoälystä on "Generative Adversarial Networks" (GAN) -konsepti, jossa kahta hermoverkkoa, generaattoria ja erottajaa, koulutetaan samanaikaisesti kilpailuprosessin kautta. Generaattori yrittää luoda yhä realistisempaa dataa, kun taas erottaja yrittää erottaa todellisen datan ja generoidun datan. Tämä kilpailu johtaa jatkuvaan parantamiseen generaattorin kyvyssä luoda yhä vakuuttavampaa dataa.
Generatiivisen tekoälyn sovellukset ovat monipuolisia ja sisältävät kuvien, tekstien, musiikin ja paljon muuta. GAN:ia voidaan käyttää esimerkiksi luomaan aidolta näyttäviä keinotekoisia ihmiskasvoja tai luomaan realistisilta näyttäviä maisemakuvia. On kuitenkin tärkeää huomata, että tällaisten teknologioiden käyttö herättää myös eettisiä kysymyksiä, kuten mahdollisuutta manipuloida sisältöä tai luoda vääriä tietoja kansainvälisten toimijoiden, kuten eri alkuperää olevien terroristien, toimesta.
Yleinen tekoäly
Artificial General Intelligence (AIG) edustaa tekoälyn tasoa, jonka tavoitteena on ymmärtää, oppia ja suorittaa mitä tahansa ihmisen kognitiivista toimintaa samalla tai jopa ylivoimaisella tavalla kuin ihminen itse. Toisin kuin normaali tekoäly, joka on suunniteltu ratkaisemaan tiettyjä tai rajoitettuja tehtäviä, IAG pyrkii laajempaan ja joustavampaan tekoälymuotoon, joka pystyy mukautumaan ja oppimaan useilla aloilla.
Yleisen tekoälyn tärkeimpiä ominaisuuksia ovat
Yleinen oppiminen: Kyky oppia laajasta datasta ja soveltaa tätä tietoa eri yhteyksissä. Tämäntyyppinen oppiminen menee pidemmälle kuin yksinkertaisten tehtävien oppiminen.
Analoginen perustelu: Kyky ratkaista monimutkaisia ongelmia ja luoda yhteyksiä analogisen päättelyn avulla, samalla tavalla kuin ihmisten tapa lähestyä uusia tilanteita menneiden kokemusten perusteella.
Kontekstin ymmärtäminen: Kyky ymmärtää kontekstia, jossa hän on, ottaen huomioon ympäristölliset, sosiaaliset ja kulttuuriset tekijät. Tämä taito on välttämätön uusiin ja odottamattomiin tilanteisiin sopeutumiseen.
Itsetuntemus: Tietoisuus olemassaolostaan ja kyvyistään, mukaan lukien rajoitusten tunnustaminen ja kyky oppia virheistä.
Sopeutuvuus: Kyky sopeutua uusiin tehtäviin tai ympäristöihin ilman merkittäviä uudelleenohjelmointia.
Tällä hetkellä IAG on yksi kunnianhimoisimmista ja monimutkaisimmista tekoälyn tavoitteista. Suurin osa nykyisistä tekoälytekniikoista on erikoistunut tiettyihin tehtäviin, eikä niillä ole yleiselle tekoälylle ominaista joustavuutta ja kognitiivista laajuutta. Yleisen tekoälyn saavuttaminen asettaa merkittäviä teknisiä, eettisiä ja turvallisuushaasteita, ja se on edelleen pitkän aikavälin tavoite tekoälytutkimuksessa.
Sensoriset neuronit tekoälyssä
Tekoälyn alalla "sensoriset neuronit" voidaan yhdistää keinotekoisten hermoverkkojen komponentteihin, jotka on suunniteltu käsittelemään sensoreista peräisin olevaa dataa, samalla tavalla kuin ihmisen hermosto käyttää aistihermosoluja havaitakseen ulkoisia ärsykkeitä.
Keinotekoisessa hermoverkossa termi "neuroni" viittaa laskentayksikköön, joka vastaanottaa syötteitä, käsittelee ne aktivointitoiminnon kautta ja tuottaa tulosteen. Hermoverkon ensimmäisissä kerroksissa, joita usein kutsutaan "syöttökerroksiksi" tai "aistikerroksiksi", neuronit ovat vastuussa antureiden tai syöttötiedon lähtötietojen vastaanottamisesta ja muuntamisesta.
Esimerkiksi tietokonenäkösovelluksessa sensoriset neuronit voivat edustaa kuvan pikseleistä tulevaa raakaa syötettä. Jokainen tämän alkukerroksen neuroni voidaan liittää tiettyyn pikseliin ja se voidaan kouluttaa reagoimaan tiettyihin kuvan kuvioihin tai piirteisiin. Toisin sanoen nämä sensoriset neuronit oppivat tunnistamaan kuvien tiettyjä puolia, kuten ääriviivoja, värejä tai muotoja.
Sensoriset neuronit ovat vain osa suurempaa tekoälymallia, ja niiden tuotto käsitellään sitten hermoverkon peräkkäisten kerrosten läpi. Lopullisena tavoitteena on, että verkko oppii yhä monimutkaisempia ja merkityksellisempiä esityksiä syöttötiedoissa olevasta tiedosta, hyödyntäen hermoverkon rakennetta ja arkkitehtuuria mallien ja suhteiden oppimiseen.
Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälyn aistihermosoluilla on keskeinen rooli antureiden tai syöttötietojen käsittelyssä, jolloin hermoverkko voi oppia ja tulkita monimutkaista tietoa myöhemmissä kerroksissaan.
chatbot
Chatbot, joka on johdettu sanojen "chat" (keskustelu) ja "robotti" yhdistelmästä, edustaa tietokonesovellusta, joka on suunniteltu simuloimaan ihmisten vuorovaikutusta keskustelun kautta. Hyödyntämällä tekoälyä chatbot pystyy tulkitsemaan käyttäjien viestejä ja vastaamaan niihin johdonmukaisesti tarjoten interaktiivisen kokemuksen. Nämä virtuaaliset avustajat voidaan integroida eri alustoihin, mukaan lukien verkkosivustot, viestisovellukset, sosiaalinen media ja äänirajapinnat. Niiden sovellukset ovat monipuolisia ja sisältävät automatisoidun asiakastuen, tiedonvälityksen, varausten hallinnan ja paljon muuta.
Chatbotteja on pääasiassa kahdenlaisia:
Sääntöön perustuva: Nämä chatbotit noudattavat ennalta määritettyjä ohjelmointisääntöjä ja reagoivat ennalta määrättyjen mallien mukaisesti. Niiden vuorovaikutus rajoittuu ohjelmoinnin aikana muodostettuun logiikkaan.
Tekoälyllä (AI): Nämä chatbotit käyttävät koneoppimis- ja luonnollisen kielen käsittelyalgoritmeja (NLP) ymmärtääkseen käyttäjien viestejä. He pystyvät oppimaan aiemmista kokemuksista, kehittymään ajan myötä ja selviytymään sopeutuvammin monimutkaisista vuorovaikutuksista.
Chatbotit ovat tulleet yhä suositummiksi, ja niillä on tärkeä rooli esimerkiksi asiakaspalvelussa, yrityssovelluksissa ja verkkoympäristöissä. Niiden läsnäolo pyrkii yksinkertaistamaan käyttäjän ja koneen välistä vuorovaikutusta, parantamaan saavutettavuutta ja tarjoamaan intuitiivisemman käyttökokemuksen.
Tilaa uutiskirjeemme!