Terminy związane z rozwojem supertechnologii przyszłości, sztucznej inteligencji, już na dobre weszły do naszego słownika, wywołując gorące debaty pomiędzy ekspertami, politykami, stowarzyszeniami konsumenckimi i branżami zaawansowanych technologii. Obywatel jest zdezorientowany i chciałby lepiej zrozumieć tę rewolucję, która wkrótce może zakłócić jego prawdziwe życie: Lepiej lub gorzej, zależy od punktu widzenia.
przez Massimiliano D'Elia
Europa jako pierwsza podjęła próbę wprowadzenia regulacjiUstawa IA wykorzystanie inteligentnych algorytmów. Rozporządzenie przyjęte z zadowoleniem przez polityków i ekspertów, ale wciąż pozostawiające wątpliwości i prośby o dalsze informacje ze strony stowarzyszeń konsumenckich i innych organizacji dalekich od dynamiki politycznej i społecznej. biznes.
Wstępne porozumienie między Radą a Parlamentem Europejskim, zawarte na początku grudnia, nakreśliło architekturę prawa, ale negocjacje pomiędzy instytucjami europejskimi i przedsiębiorstwami lider w sektorze AI jest nadal na morzu.
Ostateczne zatwierdzenie ustawy o AI spodziewane jest na przełomie marca i maja przyszłego roku. Jej skutki będą jednak widoczne dopiero w 2025 r., kiedy wejdzie w życie ustawa, której celem będzie promowanie innowacji technologicznych i ochrona podstawowych praw obywateli.
Europejskie ramy regulacyjne dotyczące sztucznej inteligencji opierają się obecnie na podejściu „oparte na ryzyku” z coraz bardziej rygorystycznymi, postępowymi przepisami dotyczącymi systemów wysokiego ryzyka, których twórcy mają obowiązek rejestracji i konieczność udostępniania danych wykorzystywanych w trening algorytmów. Chociaż niektóre kraje europejskie początkowo próbowały chronić zaawansowane modele sztucznej inteligencji przed rygorystycznymi zasadami i kontrolami, ostateczne porozumienie przewidywało pewne ograniczone ustępstwa, np. w zakresie bezpieczeństwa narodowego, a co za tym idzie, wszystkich działań związanych z badaniami i badaniami, innowacjami systemów wojskowych i oddziały policji.
Identyfikacja biometryczna i masowy nadzór podlegają ograniczeniom na mocy zezwolenia wydawanego przez wyspecjalizowane organy krajowe. Ochrona prawna korzystania z technologii predykcyjnych będzie gwarantowana wyłącznie organom ścigania i siłom bezpieczeństwa. Prawo europejskie nakłada zatem obowiązki w zakresie przejrzystości systemów sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia przed ich wprowadzeniem na rynek i ostrożniejszego zarządzania danymi wrażliwymi.
Po wejściu w życie ustawy o AI nastąpi okres dwóch lat na wdrożenie rozporządzenia przez państwa członkowskie i kolejne sześć miesięcy na ustalenie zabronionych zastosowań. Ponadto, A Pakt AI, czyli dobrowolny system zgodności, który wyprzedza przepisy europejskie.
Kary za naruszenia ustawy o AI będą wynosić od minimum 7,5 mln, czyli 1,5% obrotu, do maksymalnie 35 mln, czyli 17% obrotu. W świetle wielu zmiennych interpretacyjnych, interesów firm i stowarzyszeń konsumenckich, unijne rozporządzenie jest dalekie od sprecyzowania i może ulec istotnym zmianom, modyfikując tym samym ducha współpracy, który przyświecał pracom nad pierwotnym dokumentem zatwierdzonym na początku grudnia 2023 r.
Sztuczna inteligencja i jej wpływ na przyrodę, o niebieskim złocie
Zużycie wody w serwerach sztucznej inteligencji (AI) jest bardzo ważnym aspektem przy ocenie ogólnego wpływu systemu AI lub centrum danych na środowisko. Należy jednak pamiętać, że zużycie wody często jest aspektem pośrednim, związanym z różnymi czynnikami, a nie obszarem bezpośredniego wykorzystania jak w przypadku energii. Oto kilka czynników, które mogą przyczynić się do zużycia wody na serwerach AI:
Chłodzenie centrum danych: Centra danych, w których znajdują się serwery do przetwarzania obciążeń AI, wymagają systemów chłodzenia, aby utrzymać temperaturę na akceptowalnym poziomie. Systemy te mogą wykorzystywać wodę do rozpraszania ciepła wytwarzanego przez serwery.
Produkcja sprzętu: Produkcja dedykowanego sprzętu AI, takiego jak procesory graficzne (GPU) lub wyspecjalizowane procesory, często wymaga znacznych ilości wody do procesów produkcyjnych i chłodzenia.
Produkcja energii: Jeśli energia wykorzystywana do zasilania serwerów AI pochodzi ze źródeł wymagających dużych ilości wody (takich jak elektrownie węglowe lub elektrownie jądrowe), pełny cykl życia systemu może mieć wpływ na całkowite zużycie wody.
Zasoby do produkcji sprzętu: Wydobywanie zasobów naturalnych potrzebnych do produkcji sprzętu może mieć wpływ na wodę, zwłaszcza jeśli dotyczy materiałów takich jak krzem.
Położenie geograficzne: Dostępność zasobów wodnych i zarządzanie nimi mogą się znacznie różnić w zależności od położenia geograficznego centrów danych. W regionach o ograniczonych zasobach wodnych zużycie wody może mieć kluczowe znaczenie.
Niektóre firmy przyjmują strategie mające na celu zmniejszenie ogólnego wpływu swoich systemów AI na środowisko, w tym zużycia wody. Może to obejmować przyjęcie bardziej energooszczędnych technologii, zastosowanie innowacyjnych systemów chłodzenia zużywających mniej wody oraz przejście na odnawialne źródła energii. Należy zauważyć, że względy środowiskowe związane ze sztuczną inteligencją, w tym zużycie wody, stają się coraz bardziej istotne, a wiele organizacji pragnie wdrożyć zrównoważone praktyki w projektowaniu swoich systemów sztucznej inteligencji i zarządzaniu nimi.
DEKALOG
Poniżej znajduje się wyjaśnienie niektórych terminów, które na stałe weszły do naszego słownika, a które mogą zakłócić nasze prawdziwe życie szybciej niż pojawiające się regulacje prawne.
Sztuczna superinteligencja
„Sztuczna superinteligencja” odnosi się do zaawansowanego poziomu sztucznej inteligencji (AI), który w kilku obszarach znacznie przewyższa możliwości poznawcze człowieka. Termin ten często kojarzony jest ze sztuczną inteligencją, która specjalizuje się w różnorodnych zadaniach intelektualnych, uczeniu maszynowym i rozwiązywaniu złożonych problemów. Sztuczna superinteligencja to futurystyczna wizja, która sugeruje stworzenie inteligentnych systemów, które nie tylko przewyższają ludzkie możliwości uczenia się i rozumienia, ale mogą również rozwijać autonomiczne rozumienie świata, rozumować, uczyć się i rozwiązywać problemy w sposób wykraczający poza zasięg człowieka. ludzka inteligencja.
Dziś nie osiągnęliśmy jeszcze poziomu sztucznej superinteligencji, dzisiejsze badania i rozwój skupiają się na systemach sztucznej inteligencji, które mogą wykonywać określone czynności lub zadania wydajniej i precyzyjniej niż człowiek. Sztuczna superinteligencja to raczej perspektywa na przyszłość, która zasługuje na głębszą refleksję etyczną nad możliwością tworzenia bytów o inteligencji przewyższającej ludzką.
Generatywna sztuczna inteligencja
„Sztuczna inteligencja generatywna” odnosi się do poddziedziny sztucznej inteligencji (AI), która zajmuje się tworzeniem systemów, które mogą autonomicznie generować nowe dane, treści lub informacje. Systemy te wykorzystują podejścia do uczenia maszynowego, w szczególności generatywne sieci neuronowe, do generowania danych, które często naśladują dane generowane przez człowieka lub są nie do odróżnienia od tych generowanych przez człowieka.
Przykładem generatywnej sztucznej inteligencji jest koncepcja „generatywnych sieci kontradyktoryjnych” (GAN), w których dwie sieci neuronowe, generator i dyskryminator, są szkolone jednocześnie w procesie konkursowym. Generator stara się tworzyć coraz bardziej realistyczne dane, natomiast dyskryminator stara się rozróżnić dane rzeczywiste od danych wygenerowanych. Konkurencja ta prowadzi do ciągłego doskonalenia zdolności generatora do tworzenia coraz bardziej przekonujących danych.
Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji są różnorodne i obejmują generowanie obrazów, tekstów, muzyki i nie tylko. Na przykład GAN można wykorzystać do tworzenia sztucznych twarzy ludzkich, które wyglądają autentycznie, lub do generowania obrazów krajobrazów, które wyglądają realistycznie. Należy jednak zauważyć, że stosowanie takich technologii rodzi również pytania etyczne, takie jak możliwość manipulacji treścią lub tworzenia fałszywych informacji przez podmioty międzynarodowe, takie jak terroryści różnego pochodzenia.
Ogólna sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja ogólna (AIG) reprezentuje poziom sztucznej inteligencji, którego celem jest zrozumienie, uczenie się i wykonywanie dowolnej ludzkiej aktywności poznawczej w podobny lub nawet lepszy sposób niż sami ludzie. W przeciwieństwie do zwykłej sztucznej inteligencji, która ma rozwiązywać określone lub ograniczone zadania, IAG aspiruje do szerszej i bardziej elastycznej formy sztucznej inteligencji, zdolnej do adaptacji i uczenia się w wielu dziedzinach.
Kluczowe cechy sztucznej inteligencji ogólnej obejmują
Ogólne nauczanie: Umiejętność uczenia się na podstawie szerokiego zakresu danych i stosowania tej wiedzy w różnych kontekstach. Ten rodzaj uczenia się wykracza poza konkretną naukę prostych zadań.
Rozumowanie analogiczne: Umiejętność rozwiązywania złożonych problemów i tworzenia powiązań poprzez analogiczne rozumowanie, podobne do sposobu, w jaki ludzie podchodzą do nowych sytuacji w oparciu o przeszłe doświadczenia.
Zrozumienie kontekstu: Umiejętność zrozumienia kontekstu, w którym się znajdujemy, z uwzględnieniem czynników środowiskowych, społecznych i kulturowych. Umiejętność ta jest niezbędna do przystosowania się do nowych i nieoczekiwanych sytuacji.
Samoświadomość: Świadomość własnego istnienia i możliwości, w tym rozpoznawanie ograniczeń i umiejętność uczenia się na błędach.
Zdolność adaptacji: Zdolność do przystosowania się do nowych zadań lub środowisk bez znaczącego przeprogramowania.
Obecnie IAG jest jednym z najbardziej ambitnych i złożonych celów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Większość obecnych technologii sztucznej inteligencji specjalizuje się w konkretnych zadaniach i nie charakteryzuje się elastycznością ani zakresem poznawczym, które charakteryzowałyby ogólną sztuczną inteligencję. Osiągnięcie sztucznej inteligencji ogólnej wiąże się z poważnymi wyzwaniami technicznymi, etycznymi i związanymi z bezpieczeństwem i pozostaje długoterminowym celem badań nad sztuczną inteligencją.
Neurony sensoryczne w AI
W dziedzinie sztucznej inteligencji „neurony czuciowe” można powiązać z elementami sztucznych sieci neuronowych zaprojektowanych do przetwarzania danych z czujników, podobnie jak ludzki układ nerwowy wykorzystuje neurony czuciowe do odbierania bodźców zewnętrznych.
W sztucznej sieci neuronowej termin „neuron” odnosi się do jednostki obliczeniowej, która odbiera dane wejściowe, przetwarza je za pomocą funkcji aktywacji i wytwarza sygnał wyjściowy. W pierwszych warstwach sieci neuronowej, często nazywanych „warstwami wejściowymi” lub „warstwami sensorycznymi”, neurony odpowiadają za odbieranie i przekształcanie początkowych informacji z czujników lub danych wejściowych.
Na przykład w aplikacji do przetwarzania obrazu komputerowego neurony czuciowe mogą reprezentować surowe dane wejściowe z pikseli obrazu. Każdy neuron w tej początkowej warstwie można powiązać z konkretnym pikselem i można go wytrenować, aby reagował na określone wzorce lub cechy obrazu. Innymi słowy, te neurony czuciowe uczą się rozpoznawać pewne aspekty obrazów, takie jak kontury, kolory czy kształty.
Neurony czuciowe stanowią tylko część większego modelu sztucznej inteligencji, a ich dane wyjściowe są następnie przetwarzane przez kolejne warstwy sieci neuronowej. Ostatecznym celem jest uczenie się przez sieć coraz bardziej złożonych i znaczących reprezentacji informacji zawartych w danych wejściowych, wykorzystując strukturę i architekturę sieci neuronowej do uczenia się modeli i relacji.
Podsumowując, neurony czuciowe w sztucznej inteligencji odgrywają kluczową rolę w przetwarzaniu informacji początkowych z czujników lub danych wejściowych, umożliwiając sieci neuronowej naukę i interpretację złożonych informacji w jej kolejnych warstwach.
chatbota
Chatbot, wywodzący się z połączenia słów „czat” (rozmowa) i „robot”, oznacza aplikację komputerową zaprojektowaną w celu symulowania interakcji międzyludzkich poprzez rozmowę. Wykorzystując sztuczną inteligencję, chatbot jest w stanie interpretować wiadomości użytkowników i konsekwentnie na nie odpowiadać, zapewniając interaktywne wrażenia. Tych wirtualnych asystentów można zintegrować z różnymi platformami, w tym stronami internetowymi, aplikacjami do przesyłania wiadomości, mediami społecznościowymi i interfejsami głosowymi. Ich zastosowania są różnorodne i obejmują zautomatyzowaną obsługę klienta, dostarczanie informacji, zarządzanie rezerwacjami i wiele innych.
Istnieją głównie dwa typy chatbotów:
Oparte na regułach: Te chatboty postępują zgodnie z predefiniowanym zestawem zasad programowania i reagują według z góry ustalonych wzorców. Ich interakcja ogranicza się do logiki ustalonej podczas programowania.
Ze sztuczną inteligencją (AI): Te chatboty korzystają z algorytmów uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby zrozumieć wiadomości użytkowników. Potrafią uczyć się na przeszłych doświadczeniach, z biegiem czasu doskonalić się i lepiej radzić sobie ze złożonymi interakcjami.
Chatboty cieszą się coraz większą popularnością, odgrywając kluczową rolę w takich obszarach jak obsługa klienta, aplikacje biznesowe i platformy internetowe. Ich obecność ma na celu uproszczenie interakcji użytkownik-maszyna, poprawę dostępności i zapewnienie bardziej intuicyjnej obsługi.
Zapisz się do naszego newslettera!