如今，与未来超级技术发展相关的术语——人工智能——已经强势进入我们的词汇，引发了专家、政治家、消费者协会和高科技行业之间的激烈争论。公民迷失了方向，希望更多地了解这场可能很快就会扰乱他现实生活的革命： 是好还是坏取决于你的观点。
的Massimiliano德礼贤
欧洲是第一个尝试监管的国家信息安全法 使用智能算法。这项规定受到了政治家和专家的欢迎，但仍然引起了质疑，并要求消费者协会和其他远离政治和社会动态的组织提供更多信息。 商业.
理事会与欧洲议会于 XNUMX 月初达成的初步协议概述了法律的架构，但欧洲机构和公司之间的谈判 领导者 AI领域仍处于海上。
《人工智能法案》预计将在明年 2025 月至 XNUMX 月期间获得最终批准。然而，其影响要追溯到 XNUMX 年，届时该法律将生效，旨在促进技术创新和保护公民的基本权利。
目前，欧洲人工智能监管框架基于一种方法“基于风险” 随着高风险系统的渐进规则越来越严格，其开发者有义务注册并需要将所使用的数据用于 训练 算法。尽管一些欧洲国家最初试图保护先进的人工智能模型免受严格的规则和控制，但最终协议做出了一些有限的让步，例如国家安全以及与研究和研究相关的所有活动、军事系统的创新和警察部队。
生物特征识别和大规模监视受到专门国家当局的授权的限制。使用预测技术的法律覆盖范围将仅保证执法和安全部队。因此，欧洲法律对通用人工智能系统在投放市场之前规定了透明度义务，并对敏感数据进行更仔细的管理。
《人工智能法案》生效后，成员国将在两年内实施该法规，并在六个月内确定禁止用途。此外，一个 人工智能契约，即预期欧洲规定的自愿合规体系。
违反《人工智能法》的罚款金额从最低 7,5 万美元或营业额的 1,5% 到最高 35 万美元或营业额的 17% 不等。鉴于许多解释变量、公司和消费者协会的利益，欧盟法规远未明确，可能会发生重大变化，从而改变了推动 2023 年 XNUMX 月初批准的初始文件起草的合作精神。
人工智能及其对自然、蓝金的影响
在评估人工智能系统或数据中心的整体环境影响时，人工智能（AI）服务器的耗水量是一个非常重要的方面。但需要注意的是，水的消耗往往是与各种因素相关的间接方面，而不是像能源那样是直接使用的领域。以下是一些可能导致人工智能服务器耗水的因素：
数据中心冷却： 数据中心托管用于处理人工智能工作负载的服务器，需要冷却系统将温度保持在可接受的水平。这些系统可以使用水来散发服务器产生的热量。
硬件生产： 制造专用人工智能硬件，例如图形处理单元 (GPU) 或专用处理器，通常需要大量的水来进行制造和冷却过程。
能源生产： 如果用于为人工智能服务器供电的能源来自需要大量水的来源（例如燃煤电厂或核电厂），则系统的整个生命周期可能会影响总体用水量。
硬件制造资源： 提取生产硬件所需的自然资源可能会影响水，特别是当涉及硅等材料时。
地理位置： 根据数据中心的地理位置，水资源的可用性和管理可能会有很大差异。在水资源稀缺的地区，水消耗可能是一个关键问题。
一些公司正在采取策略来减少人工智能系统对环境的总体影响，包括水的消耗。这可能包括采用更节能的技术、采用需要更少水的创新冷却系统以及转向可再生能源。值得注意的是，与人工智能相关的环境因素（包括水消耗）变得越来越重要，许多组织正在寻求在其人工智能系统的设计和管理中实施可持续实践。
十诫
以下是对一些术语的解释，这些术语已经强行进入我们的词汇表，这些术语可能比新兴的立法法规更快地扰乱我们的现实生活。
人工超级智能
“人工智能超级智能”是指在多个领域显着超越人类认知能力的先进水平的人工智能（AI）。这个术语通常与擅长各种智力任务、机器学习和解决复杂问题的人工智能相关。人工超级智能是一种未来主义愿景，它建议创建智能系统，不仅超越人类的学习和理解能力，而且还可以发展对世界的自主理解、推理、学习和以超出人类能力范围的方式解决问题。人类智慧。
今天我们还没有达到超级人工智能的水平，今天的研究和开发重点是能够比人类更有效或更精确地执行特定活动或任务的人工智能系统。人工超级智能更多地是一种未来前景，值得对创造具有超越人类智能的实体的可能性进行更深入的伦理反思。
生成式人工智能
“生成人工智能”是指人工智能（AI）的一个子领域，涉及创建能够自主生成新数据、内容或信息的系统。这些系统使用机器学习方法，特别是生成神经网络，来生成通常模仿人类生成的数据或与人类生成的数据难以区分的数据。
生成人工智能的一个例子是“生成对抗网络”（GAN）的概念，其中两个神经网络（生成器和鉴别器）通过竞争过程同时训练。生成器试图创建越来越真实的数据，而鉴别器则试图区分真实数据和生成的数据。这种竞争导致生成器的能力不断提高，创造出越来越有说服力的数据。
生成人工智能的应用多种多样，包括图像、文本、音乐等的生成。例如，GAN 可用于创建看起来真实的人造人脸或生成看起来逼真的风景图像。然而，值得注意的是，此类技术的使用也会引发道德问题，例如不同来源的恐怖分子等国际行为者操纵内容或制造虚假信息的可能性。
通用人工智能
通用人工智能（AIG）代表了人工智能的一个水平，旨在以与人类相似甚至更好的方式理解、学习和执行任何人类认知活动。与旨在解决特定或有限任务的普通人工智能相反，IAG 渴望一种更广泛、更灵活的人工智能形式，能够跨多个领域适应和学习。
通用人工智能的主要特征包括
一般学习： 从广泛的数据中学习并将这些知识应用于不同环境的能力。这种类型的学习超出了简单任务的具体学习。
类比推理： 解决复杂问题并通过类比推理建立联系的能力，类似于人类根据过去的经验处理新情况的方式。
理解上下文： 考虑环境、社会和文化因素，了解自己所处环境的能力。这项技能对于适应新的和意外的情况至关重要。
自我意识： 对自己的存在和能力的认识，包括承认局限性和从错误中学习的能力。
适应性： 无需进行大量重新编程即可适应新任务或环境的能力。
目前，IAG 是人工智能领域最雄心勃勃、最复杂的目标之一。当前大多数人工智能技术都专注于特定任务，不具备通用人工智能所特有的灵活性和认知广度。实现通用人工智能会带来重大的技术、伦理和安全挑战，并且仍然是人工智能研究的长期目标。
人工智能中的感觉神经元
在人工智能领域，“感觉神经元”可以与旨在处理来自传感器的数据的人工神经网络的组件相关联，类似于人类神经系统使用感觉神经元感知外部刺激的方式。
在人工神经网络中，术语“神经元”是指接收输入、通过激活函数处理输入并产生输出的计算单元。在神经网络的第一层（通常称为“输入层”或“感知层”）中，神经元负责接收和转换来自传感器或输入数据的初始信息。
例如，在计算机视觉应用中，感觉神经元可以表示图像中像素的原始输入。该初始层中的每个神经元都可以与特定像素相关联，并且可以被训练以响应图像中的某些模式或特征。换句话说，这些感觉神经元学习识别图像的某些方面，例如轮廓、颜色或形状。
感觉神经元只是更大的人工智能模型的一部分，然后它们的输出通过神经网络的连续层进行处理。最终目标是让网络学习输入数据中存在的信息的日益复杂且有意义的表示，利用神经网络的结构和体系结构来学习模型和关系。
总之，人工智能中的感觉神经元在处理来自传感器或输入数据的初始信息方面发挥着关键作用，使神经网络能够学习和解释后续层中的复杂信息。
聊天机器人
聊天机器人源自“聊天”（对话）和“机器人”这两个词的组合，代表一种旨在通过对话模拟人类交互的计算机应用程序。通过利用人工智能，聊天机器人能够一致地解释和响应用户消息，从而提供交互式体验。这些虚拟助手可以跨不同平台集成，包括网站、消息应用程序、社交媒体和语音界面。他们的应用程序多种多样，包括自动化客户支持、信息提供、预订管理等等。
聊天机器人主要有两种类型：
基于规则： 这些聊天机器人遵循一组预定义的编程规则，并根据预定的模式做出响应。它们的交互仅限于编程期间建立的逻辑。
借助人工智能 (AI)： 这些聊天机器人使用机器学习和自然语言处理 (NLP) 算法来理解用户消息。他们能够从过去的经验中学习，随着时间的推移不断改进，并更适应地处理复杂的互动。
聊天机器人越来越受欢迎，在客户服务、业务应用程序和在线平台等领域发挥着至关重要的作用。它们的存在旨在简化人机交互、提高可访问性并提供更直观的体验。
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