Până acum termenii legați de dezvoltarea supertehnologiei viitorului, Inteligența artificială, au intrat cu forță în vocabularul nostru, stârnind dezbateri aprinse între experți, politicieni, asociații de consumatori și industriile de înaltă tehnologie. Cetățeanul este dezorientat și ar dori să înțeleagă mai multe despre această revoluție care i-ar putea bulversa în curând viața reală: La bine și la rău depinde de punctul tău de vedere.
de Massimiliano D'Elia
Europa a fost prima care a încercat să reglementeze cuActul IA utilizarea algoritmilor inteligenți. Un regulament binevenit de politicieni și experți, dar care încă lasă îndoieli și solicitări de informații suplimentare din partea asociațiilor de consumatori și a altor organizații departe de dinamica politică și socială. afaceri.
Acordul preliminar dintre Consiliu și Parlamentul European, stabilit la începutul lunii decembrie, a conturat arhitectura legii, dar negocierea dintre instituțiile și companiile europene lider în sectorul AI este încă pe mare.
Aprobarea definitivă a Legii AI este așteptată între martie și mai viitoare. Efectele sale vor fi însă văzute abia în 2025, când legea va intra în vigoare cu scopul de a promova inovația tehnologică și de a proteja drepturile fundamentale ale cetățenilor.
Cadrul de reglementare european privind inteligența artificială, deocamdată, sa bazat pe o abordare „bazat pe risc” cu reguli progresive din ce în ce mai stricte pentru sistemele cu risc ridicat, ai căror dezvoltatori au obligația de a se înregistra și necesitatea de a face datele utilizate în pregătire a algoritmilor. Deși unele țări europene au încercat inițial să protejeze modelele avansate de inteligență artificială de reguli și controale riguroase, acordul final prevedea unele concesii limitate, cum ar fi pentru securitatea națională și, prin urmare, pentru toate acele activități legate de cercetare și cercetare. forțelor de poliție.
Identificarea biometrică și supravegherea în masă sunt restricționate prin autorizarea autorităților naționale dedicate. Acoperirea legală pentru utilizarea tehnologiilor predictive va fi garantată numai forțelor de ordine și de securitate. Prin urmare, legea europeană impune obligații de transparență pentru sistemele de inteligență artificială de uz general înainte de lansarea lor pe piață și o gestionare mai atentă a datelor sensibile.
Intrarea în vigoare a Legii AI va fi urmată de o perioadă de doi ani pentru punerea în aplicare a regulamentului de către statele membre și încă șase luni pentru stabilirea utilizărilor interzise. Mai mult, a Pactul AI, adică un sistem de conformare voluntară care anticipează prevederile europene.
Amenzile pentru încălcarea Legii AI vor varia de la minim 7,5 milioane sau 1,5% din cifra de afaceri până la maximum 35 milioane sau 17% din cifra de afaceri. În lumina numeroaselor variabile interpretative, a intereselor companiilor și asociațiilor de consumatori, reglementarea UE este departe de a fi definită și poate suferi modificări substanțiale, modificând astfel spiritul de colaborare care a animat elaborarea documentului inițial aprobat la începutul lunii decembrie 2023.
Inteligența artificială și impactul ei asupra naturii, asupra aurului albastru
Consumul de apă în serverele de inteligență artificială (AI) este un aspect foarte important atunci când se evaluează impactul general asupra mediului al unui sistem AI sau al unui centru de date. Cu toate acestea, este important de reținut că consumul de apă este adesea un aspect indirect legat de diverși factori, mai degrabă decât o zonă de utilizare directă, ca în cazul energiei. Iată câțiva factori care pot contribui la consumul de apă în serverele AI:
Răcirea centrului de date: Centrele de date, care găzduiesc servere pentru procesarea sarcinilor de lucru AI, necesită sisteme de răcire pentru a menține temperaturile la niveluri acceptabile. Aceste sisteme pot folosi apa pentru a disipa căldura generată de servere.
Productie hardware: Fabricarea hardware-ului dedicat AI, cum ar fi unitățile de procesare grafică (GPU) sau procesoarele specializate, necesită adesea cantități semnificative de apă pentru procesele de producție și răcire.
Producere de energie: Dacă energia utilizată pentru alimentarea serverelor AI provine din surse care necesită cantități mari de apă (cum ar fi centralele pe cărbune sau centralele nucleare), întregul ciclu de viață al sistemului poate afecta consumul total de apă.
Resurse de fabricație hardware: Extragerea resurselor naturale necesare pentru a produce hardware poate avea impact asupra apei, mai ales dacă implică materiale precum siliciul.
Locație geografică: Disponibilitatea și gestionarea resurselor de apă pot varia foarte mult în funcție de locația geografică a centrelor de date. În regiunile cu resurse limitate de apă, consumul de apă poate fi o problemă critică.
Unele companii adoptă strategii pentru a reduce impactul general asupra mediului al sistemelor lor AI, inclusiv consumul de apă. Aceasta poate include adoptarea de tehnologii mai eficiente din punct de vedere energetic, utilizarea sistemelor de răcire inovatoare care necesită mai puțină apă și trecerea la surse regenerabile de energie. Este important de menționat că considerentele de mediu legate de IA, inclusiv consumul de apă, devin din ce în ce mai relevante și multe organizații caută să implementeze practici durabile în proiectarea și gestionarea sistemelor lor de IA.
DECALOGUL
Mai jos este explicația unor termeni care au intrat cu forță în vocabularul nostru și care ne-ar putea perturba viața reală, mai repede decât reglementările legislative emergente.
Superinteligență artificială
„Superinteligența artificială” se referă la un nivel avansat de inteligență artificială (AI) care depășește semnificativ capacitățile cognitive umane în mai multe domenii. Acest termen este adesea asociat cu IA care excelează la diverse sarcini intelectuale, învățarea automată și rezolvarea de probleme complexe. Suprainteligența artificială este o viziune futuristă care sugerează crearea de sisteme inteligente care nu numai că depășesc capacitățile umane de învățare și înțelegere, dar care pot dezvolta și o înțelegere autonomă a lumii, să raționeze, să învețe și să rezolve probleme în moduri care nu sunt la îndemâna lui. inteligența umană.
Astăzi nu am atins încă un nivel de superinteligență artificială, cercetarea și dezvoltarea de astăzi se concentrează pe sisteme de inteligență artificială care pot îndeplini activități sau sarcini specifice mai eficient sau mai precis decât oamenii. Superinteligența artificială este mai mult o perspectivă de viitor care merită o reflecție etică mai profundă asupra posibilității de a crea entități cu o inteligență capabilă să o depășească pe cea a oamenilor.
Inteligența artificială generativă
„Inteligenta artificială generativă” se referă la un subdomeniu al inteligenței artificiale (AI) care se ocupă cu crearea de sisteme care pot genera în mod autonom noi date, conținut sau informații. Aceste sisteme folosesc abordări de învățare automată, în special rețele neuronale generative, pentru a produce date care adesea imită sau nu se pot distinge de cele generate de oameni.
Un exemplu de inteligență artificială generativă este conceptul de „Generative Adversarial Networks” (GAN), în care două rețele neuronale, un generator și un discriminator, sunt antrenate simultan printr-un proces competițional. Generatorul încearcă să creeze date din ce în ce mai realiste, în timp ce discriminatorul încearcă să facă distincția între datele reale și datele generate. Această competiție duce la îmbunătățirea continuă a capacității generatorului de a crea date din ce în ce mai convingătoare.
Aplicațiile inteligenței artificiale generative sunt diverse și includ generarea de imagini, texte, muzică și multe altele. De exemplu, GAN poate fi folosit pentru a crea chipuri umane artificiale care par autentice sau pentru a genera imagini de peisaj care par realiste. Cu toate acestea, este important de menționat că utilizarea unor astfel de tehnologii ridică și întrebări etice, cum ar fi posibilitatea manipulării conținutului sau crearea de informații false de către actori internaționali, cum ar fi teroriști de diferite origini.
Inteligența artificială generală
Inteligența generală artificială (AIG) reprezintă un nivel de inteligență artificială care își propune să înțeleagă, să învețe și să desfășoare orice activitate cognitivă umană într-un mod similar sau chiar superior oamenilor înșiși. Spre deosebire de IA obișnuită, care este concepută pentru a rezolva sarcini specifice sau limitate, IAG aspiră la o formă mai largă și mai flexibilă de IA, capabilă să se adapteze și să învețe în mai multe domenii.
Caracteristicile cheie ale Inteligenței Generale Artificiale includ
Învățare generală: Abilitatea de a învăța dintr-o gamă largă de date și de a aplica aceste cunoștințe în contexte diferite. Acest tip de învățare depășește învățarea specifică a sarcinilor simple.
Raționament analogic: Abilitatea de a rezolva probleme complexe și de a face conexiuni prin raționament analogic, similar modului în care oamenii abordează situații noi bazate pe experiențele trecute.
Înțelegerea contextului: Capacitatea de a înțelege contextul în care se află, luând în considerare factorii de mediu, sociali și culturali. Această abilitate este esențială pentru adaptarea la situații noi și neașteptate.
Constiinta de sine: Conștientizarea existenței și a capacităților cuiva, inclusiv recunoașterea limitărilor și capacitatea de a învăța din greșeli.
Adaptabilitate: Capacitatea de a se adapta la noi sarcini sau medii fără reprogramare semnificativă.
În prezent, IAG este unul dintre cele mai ambițioase și complexe obiective ale inteligenței artificiale. Majoritatea tehnologiilor actuale de inteligență artificială sunt specializate în sarcini specifice și nu posedă flexibilitatea și amploarea cognitivă care ar caracteriza o inteligență artificială generală. Obținerea inteligenței generale artificiale ridică provocări tehnice, etice și de securitate semnificative și rămâne un obiectiv pe termen lung în cercetarea AI.
Neuronii senzoriali în AI
În domeniul inteligenței artificiale, „neuronii senzoriali” poate fi asociat cu componente ale rețelelor neuronale artificiale concepute pentru a procesa date de la senzori, similar modului în care sistemul nervos uman folosește neuronii senzoriali pentru a percepe stimulii externi.
Într-o rețea neuronală artificială, termenul „neuron” se referă la o unitate de calcul care primește intrări, le procesează printr-o funcție de activare și produce o ieșire. În primele straturi ale unei rețele neuronale, care sunt adesea numite „straturi de intrare” sau „straturi senzoriale”, neuronii sunt responsabili pentru primirea și transformarea informațiilor inițiale de la senzori sau datele de intrare.
De exemplu, într-o aplicație de viziune computerizată, neuronii senzoriali pot reprezenta intrarea brută de la pixelii dintr-o imagine. Fiecare neuron din acest strat inițial poate fi asociat cu un anumit pixel și poate fi antrenat să răspundă la anumite modele sau caracteristici din imagine. Cu alte cuvinte, acești neuroni senzoriali învață să recunoască anumite aspecte ale imaginilor, cum ar fi contururile, culorile sau formele.
Neuronii senzoriali sunt doar o parte a unui model AI mai mare, iar rezultatul lor este apoi procesat prin straturi succesive ale rețelei neuronale. Scopul final este ca rețeaua să învețe reprezentări din ce în ce mai complexe și semnificative ale informațiilor prezente în datele de intrare, exploatând structura și arhitectura rețelei neuronale pentru a învăța modele și relații.
Pe scurt, neuronii senzoriali din inteligența artificială joacă un rol cheie în procesarea informațiilor inițiale de la senzori sau date de intrare, permițând rețelei neuronale să învețe și să interpreteze informații complexe în straturile sale ulterioare.
chatbot
Un chatbot, care derivă din combinația cuvintelor „chat” (conversație) și „robot”, reprezintă o aplicație computerizată concepută pentru a simula interacțiunile umane printr-o conversație. Prin exploatarea inteligenței artificiale, chatbot-ul este capabil să interpreteze și să răspundă în mod constant la mesajele utilizatorilor, oferind o experiență interactivă. Acești asistenți virtuali pot fi integrați pe diferite platforme, inclusiv site-uri web, aplicații de mesagerie, rețele sociale și interfețe vocale. Aplicațiile lor sunt diverse și includ asistență automată pentru clienți, furnizarea de informații, gestionarea rezervărilor și multe altele.
Există în principal două tipuri de chatbot:
Bazat pe reguli: Acești chatbot urmează un set predefinit de reguli de programare și răspund conform tiparelor predeterminate. Interacțiunea lor este limitată la logica stabilită în timpul programării.
Cu inteligență artificială (AI): Acești roboti de chat folosesc algoritmi de învățare automată și procesare a limbajului natural (NLP) pentru a înțelege mesajele utilizatorilor. Ei sunt capabili să învețe din experiențele trecute, să se îmbunătățească în timp și să se ocupe mai adaptabil de interacțiuni complexe.
Chatboții au devenit din ce în ce mai populari, jucând un rol vital în domenii precum serviciul pentru clienți, aplicațiile de afaceri și platformele online. Prezența lor urmărește să simplifice interacțiunile utilizator-mașină, îmbunătățind accesibilitatea și oferind o experiență mai intuitivă.
Aboneaza-te la newsletter-ul nostru!