Vesti

StockimgAI Link: Stockimg. aiStockimgAI je alat za generisanje slika koji koristi veštačku inteligenciju za kreiranje visokokvalitetnih fotografija, ilustracija i grafika. Koristan je za dizajnere, marketinške profesionalce i kreatore sadržaja koji trebaju pristup velikoj bazi slika koje mogu prilagoditi specifičnim potrebama. Copy. ai Link: Copy. aiCopy. ai je alat za pisanje sadržaja koji koristi AI za automatsko generisanje tekstova. Namenjen je preduzećima i marketing stručnjacima da brže kreiraju kopije za web sajtove, blogove, reklame i društvene mreže. Ovaj alat omogućava brzu izradu različitih stilova pisanja i prilagodljiv je za različite industrije. SimplifiedAI Link: SimplifiedAISimplifiedAI je platforma za grafički dizajn, pisanje, i društvene mreže. Ona integriše alat za generisanje tekstova pomoću veštačke inteligencije koji pomaže u kreiranju sadržaja za marketinške kampanje, sajtove i društvene mreže. Nudi kolaborativne opcije i sveobuhvatan alat za timove koji rade na više projekata. Gamma. app Link: Gamma. appGamma je alat za stvaranje prezentacija i vizuelnih izveštaja. Koristeći AI, on pomaže korisnicima da organizuju svoje podatke u interaktivne prezentacije, bez potrebe za dizajnerskim veštinama. Fokusira se na jednostavnost i brzo kreiranje vizuelno prijemčivih prezentacija. Vitra. ai Link: Vitra. aiVitra. ai je alat za prevod i lokalizaciju audio i video sadržaja. Uz pomoć veštačke inteligencije, ovaj alat omogućava automatsko prevođenje govora i titlova u realnom vremenu, što ga čini pogodnim za međunarodne kampanje i produkciju multimedijalnog sadržaja. Mutabor. de Link: Mutabor. deMutabor je kreativna agencija koja koristi AI tehnologije u svojim dizajnerskim i brend strategijama. Fokusiraju se na inovativne dizajne i marketinške kampanje, omogućavajući brendovima da koriste AI alate za unapređenje vizuelnih identiteta. StabilityAI Link: Stability. aiStabilityAI je poznat po razvoju otvorenih AI alata za generisanje slika, poput Stable Diffusion. Ovi alati omogućavaju korisnicima da generišu vizuelni sadržaj iz opisa teksta, pružajući fleksibilnost i kreativnu slobodu za različite aplikacije, uključujući umetnost i dizajn. HypotenuseAI Link: HypotenuseAIHypotenuseAI je alat za generisanje sadržaja koji se fokusira na e-commerce i marketinški tekst. Pomaže u brzom pisanju opisa proizvoda, blogova i reklama, koristeći AI kako bi stvorio relevantan sadržaj prilagođen korisnicima i SEO optimizovan. PictoryAI Link: Pictory. aiPictoryAI je alat za kreiranje i montažu video sadržaja. Omogućava korisnicima da automatski generišu video materijal iz tekstualnog sadržaja ili skripti, što olakšava kreiranje promotivnih video snimaka i video zapisa za društvene mreže. DelvAI Link: DelvAIDelvAI je platforma za pretragu podataka i istraživanje koristeći veštačku inteligenciju. Cilj joj je da pomogne istraživačima i profesionalcima da brže pronađu relevantne informacije iz velikih baza podataka i generišu uvide iz njih. PicassoAI Link: PicassoAIPicassoAI omogućava korisnicima da generišu umetnička dela koristeći AI. Namenjen je dizajnerima, umetnicima i entuzijastima, omogućavajući im da brzo stvore vizuelne sadržaje visoke kvalitete na osnovu kratkih opisa ili koncepata. LongshotAI Link: Longshot. aiLongshotAI je alat za generisanje dugih formi tekstualnog sadržaja. Namenjen je za kreiranje blogova, članaka i opširnih tekstova uz pomoć veštačke inteligencije, pomažući kreatorima sadržaja da brže napišu dugačke i informativne tekstove. MurfAI Link: Murf. aiMurfAI je platforma za generisanje sintetičkog govora. Omogućava korisnicima da tekstualni sadržaj pretvore u visokokvalitetne glasovne zapise, što je korisno za pravljenje naracija, reklama ili sadržaja za obuku. Gen. ai Link: Picsart AI GeneratorGen. ai je alat integrisan u Picsart, popularnu platformu za obradu slika, koja koristi veštačku inteligenciju za generisanje vizuelnih sadržaja iz tekstualnih opisa. Koristan je za brzo kreiranje slika za društvene mreže i marketinške potrebe. Midjourney Link: MidjourneyMidjourney je alat za generisanje umetničkih dela koristeći AI. Koristi se za kreiranje složenih i stilizovanih vizualizacija na osnovu unosa u obliku teksta. Postao je popularan među umetnicima, dizajnerima i ljubiteljima vizuelnih umetnosti. GhostwriterAI Link: GhostwriterAIGhostwriterAI pomaže marketinškim timovima da kreiraju personalizovane marketinške kampanje koristeći veštačku inteligenciju. Alat omogućava analizu ponašanja korisnika i generisanje sadržaja koji je prilagođen njihovim potrebama. Wordtune Link: WordtuneWordtune je AI alat za poboljšanje pisanja. Pomaže korisnicima da preformulišu i poboljšaju svoje tekstove, bilo da su u pitanju emailovi, članci ili postovi na društvenim mrežama, dajući različite stilove i tonalitete u pisanju. WriteSonicAI Link: WriteSonicWriteSonicAI je alat za generisanje tekstova optimizovan za marketing, društvene mreže, i SEO. Pomaže u pisanju sadržaja kao što su blogovi, naslovi, opisi proizvoda i reklame, sa naglaskom na brzu produkciju kvalitetnog sadržaja. Ai Home Design Link: Ai Home DesignAI Home Design je alat koji koristi veštačku inteligenciju za dizajniranje enterijera. Korisnicima omogućava da stvore personalizovane dizajnerske planove za uređenje prostora koristeći preporuke AI sistema. Motionshift Link: Motionshift. ioMotionshift je platforma za generisanje i animaciju videa. Koristi AI kako bi automatizovala kreiranje kompleksnih animacija, idealno za promotivne videe, prezentacije i marketinški sadržaj. Ovi alati koriste AI tehnologiju kako bi poboljšali kreativne procese u raznim industrijama, od pisanja i dizajna do multimedijalnih projekata i enterijera.

Šta je strategija u realnom vremenu (RTS)? Strategija u realnom vremenu (Real-Time Strategy) je vrsta video igara u kojoj više igrača istovremeno takmiči, prikupljajući resurse (resources), gradeći zgrade (buildings) i boreći se sa vojnicima (armies). Ciljevi se kreću od poraza protivnika (defeating foes) u borbi do dostizanja određenog broja poena (specific score). Igrači preuzimaju ulogu taktika (tactician) koji komanduje trupama i graditeljima. RTS igre zahtevaju brze reakcije, jer neprijatelji (enemies) često ometaju napredak. Igrači moraju brzo reagovati i prilagoditi strategiju. Iako su PC RTS igre najčešće, postoje i značajni naslovi za konzole. Igrači prikupljaju resurse kako bi formirali vojske koje mogu napadati neprijateljske strukture i jedinice. Neke RTS igre, kao što je Frostpunk, fokusiraju se na preživljavanje (survival), dok online RTS naslovi nude više rasa (races) sa jedinstvenim jedinicama. Najbolje RTS igre nude podršku za više igrača (multiplayer) i pojedinačne kampanje (single-player).

U procesu kreiranja slika možete da koristite stilove koji su ugrađeni u alat DALL-E 3 ili da kreirate sopstvene stilove, spakujete ih u GPT i onda sa lakoćom koristite. Da bismo vam pokazali kako je ovaj način rada veoma koristan i lak za korišćenje kreirali smo naš GPT "Slikanje po stilovima" u koji smo ubacili 46 različitih stilova. Svakom stilu smo dodelili broj i kratak naziv. Iza svakog stila je kraći opis. Na primer, ukoliko od GPT-a "Slikanje po stilovima" tražite da vam opiše stil 5, dobićete sledeći odgovor: Stil 5 se zove "Magična bajkovita fantastika" i sadrži sledeće elemente: Motiv: U ovom stilu, svakodnevni predmeti transformišu se u magične kreacije. Ovaj efekat stvara osećaj bajke u kojem obični objekti oživljavaju i postaju fantastični. Paleta boja: Korišćeni su topli tonovi unutrašnjosti koji kontrastiraju sa hladnim bojama noćne scene. Ovaj kontrast doprinosi bajkovitoj atmosferi. Detalji: Bogata preciznost je primetna u prikazu zvezdanog neba i planina, dodajući dubinu i magični osećaj celokupnom prizoru. Ovaj stil naglašava kombinaciju mašte i stvarnosti kroz detaljan rad i žive kontraste​. Lista svih stilova se dobija komandom: /list Ukoliko želite da grupišete stilove dovoljno je samo da napišete komandu: grupiši stilove prema srodnosti Ova slika je kreirana na bazi upita kojem je dodeljen stil 16 "Piramidalna fantazija prirode": Ukoliko na istu fotografiju primenimo stil 36 "Barokna zamrznuta svetlost", dobićemo sliku sličnu ovoj: Da biste koristili naš GPT "Slikanje po stilovima" koristite link: GPT SLIKANJE PO STILOVIMA Više o ovom GPT-u i ostalim tehnikama i svatima čitajte u našoj najnovijoj knjizi u boji koja izlazi iz štampe prvog dana Sajma knjiga u Beogradu, 19. oktobra: "DALL-E 3 od zabave do zarade" Još je možete rezervisati po pretplatnoj ceni:    

OpenAI je objavio novu seriju AI modela pod nazivom OpenAI o1, koja je dizajnirana da rešava složenije zadatke i probleme u oblastima kao što su nauka, kodiranje i matematika. Ova serija modela donosi značajan napredak u sposobnostima AI-ja da se nosi sa kompleksnijim zadacima u različitim profesionalnim domenima. Model je tokom faze razvoja bio poznat kao Strawberry, a sada je dostupan u formi pregleda za postojeće korisnike ChatGPT-a. Verzije OpenAI o1 modela: o1-preview: Ova verzija je namenjena generalnim korisnicima, ali sa ograničenjem od 50 upita (query-a) nedeljno. Ovo omogućava korisnicima da isprobaju mogućnosti modela, ali sa kontrolisanim brojem interakcija. o1-mini: Ova verzija je specifično razvijena za programere i nudi do 50 upita dnevno. Programeri mogu koristiti ovu verziju kako bi ispitivali model i kreirali kompleksne radne tokove (workflows) kroz AI, obavljajući više zadataka tokom dana. Ključne primene OpenAI o1 modela: Istraživači u zdravstvu: O1 model se može koristiti za napredne zadatke poput anotacije podataka o sekvenciranju ćelija (npr. genomika), što je veoma složena oblast koja zahteva tačnost i razumevanje bioloških procesa. Anotiranje podataka je ključni korak u analizi velikih bioloških dataset-ova, i o1 model bi mogao značajno ubrzati ovaj proces.   Fizičari: O1 model može biti koristan za kreiranje kompleksnih matematičkih formula koje su potrebne u oblastima poput kvantne optike. Fizičari često moraju da rade sa komplikovanim matematičkim izrazima, a o1 model može pomoći u generisanju, proveri i manipulaciji tim formulama, čineći proces efikasnijim. Programeri: Ovaj model je posebno koristan za kreiranje i izvršavanje višestepenih radnih tokova (multi-step workflows) u raznim oblastima razvoja softvera. Programeri mogu koristiti o1 model za automatizaciju složenih zadataka, upravljanje procesima kodiranja, pa čak i za analizu i rešavanje problema unutar kodnog okruženja. Zašto je ovo važno? OpenAI o1 predstavlja značajan korak unapred u AI tehnologiji, jer omogućava rešavanje zadataka koji su do sada bili van domašaja standardnih AI modela. Ovo je naročito korisno za naučne i tehnološke oblasti gde su potrebna napredna analitička i matematička rešenja. Ovaj model može: Generisati i rešavati složene matematičke probleme Obavljati sofisticirane analize podataka Automatski kreirati algoritme i radne tokove bez potrebe za ručnim kodiranjem svakog koraka Ključne prednosti: Složenost zadataka: O1 je dizajniran da rešava složenije zadatke od prethodnih modela. Primena u više domena: Može se primenjivati u različitim profesionalnim oblastima poput zdravstva, fizike, programiranja i inženjeringa. Efikasnost: Sposoban je da ubrza radne procese, čime smanjuje vreme potrebno za analizu podataka i razvoj softverskih rešenja. Ovaj model takođe ukazuje na budući potencijal veštačke inteligencije u rešavanju globalnih izazova u nauci i tehnologiji, omogućavajući korisnicima da koriste moćan alat za rešavanje složenih problema na dnevnoj bazi.

DALL-E 3 kreira sliku na osnovu jednostavnog upita: "Žena u plavoj haljini na litici, sa vetrom u kosi, pod zvezdanim nebom" U procesu korišćenja aplikacija za pretvaranje teksta u slike, kao što je DALL-E 3, korisnici prolaze kroz različite faze razvoja veština i prilagođavanja pristupa. Svaka od ovih faza donosi nove izazove i mogućnosti, a razumevanje svakog koraka pomaže korisniku da postigne maksimalne rezultate. 1. Početno eksperimentisanje U ovoj fazi, korisnici se upoznaju sa osnovnim funkcionalnostima aplikacije i istražuju kako tekstualni opisi mogu da rezultiraju slikama. Cilj je da se stekne osećaj za način na koji aplikacija interpretira tekst i pretvara ga u vizuelni prikaz. Ključne aktivnosti: Istraživanje osnovnih komandi i funkcionalnosti: Upoznavanje sa alatima i mogućnostima aplikacije. Testiranje različitih stilova upita: Eksperimentisanje sa jednostavnim opisima, kao što su „žena na planini“ ili „zalazak sunca u gradu“ kako bi se videlo kako sistem reaguje na osnovne vizuelne koncepte. Igranje sa slučajnim rezultatima: Neformalni pristup gde korisnik unosi nasumične ili apstraktne tekstualne opise kako bi istražio kreativne mogućnosti aplikacije. Cilj: Razvijanje intuitivnog razumevanja o tome kako aplikacija reaguje na različite vrste upita. Sakupljanje prvih ideja i inspiracija za dalje projekte. 2. Faza finog podešavanja Nakon početnih eksperimenata, korisnik počinje da primećuje kako aplikacija odgovara na određene termine, stilove i elemente u tekstu. U ovoj fazi, fokus je na preciznom podešavanju unosa kako bi se dobili kvalitetniji i tačniji rezultati. Ključne aktivnosti: Korišćenje detaljnijih opisa: Dodavanje specifičnosti u upite, na primer: „žena u plavoj haljini na litici, sa vetrom u kosi, pod zvezdanim nebom“. Eksperimentisanje sa stilovima: Pokušaj da se rezultati prilagode određenim stilovima, kao što su „u stilu impresionizma“ ili „kao digitalni poster“. Podešavanje kompozicije: Fokus na rasporedu elemenata u slici – kako određeni atributi (pozadina, osvetljenje, položaj subjekta) utiču na krajnji rezultat.   DALL-E 3 je na prethodnu sliku primenio stil impresionizam.   Cilj: Naučiti kako prilagoditi upite kako bi se postigao željeni vizuelni efekat. Razvijanje veštine preciznog izražavanja kroz tekstualne opise. 3. Analiza i iteracija Ova faza je ključna za prelazak sa „zadovoljavajućih“ na „izvanredne“ rezultate. Korisnik počinje da analizira rezultate slika koje je dobio i vrši ponavljanje (iteraciju) kako bi poboljšao svaki aspekt kreiranog dela. Ključne aktivnosti: Analiziranje kvaliteta slike: Pregled vizuelnih elemenata slika, u smislu boje, osvetljenja, proporcija i kompozicije. Identifikovanje potrebnih poboljšanja: Uočavanje nedostataka i nedoslednosti u slikama – na primer, ako su određeni detalji suviše mutni ili subjekt nije u fokusu. Fino podešavanje upita: Na osnovu analize, korisnik menja određene reči ili dodaje nove opise kako bi postigao bolje rezultate. Na primer, menja se „žena“ u „mlada žena sa dugom, crnom kosom, u plavoj haljini“, kako bi se postigli precizniji rezultati. Cilj: Stalno unapređivanje kvaliteta kreiranih slika kroz iteracije. Razvijanje sposobnosti da se brzo identifikuju potrebne izmene kako bi slike bile što bliže zamišljenom cilju. 4. Napredno korišćenje Kada korisnik postane vešt u osnovnim i finim tehnikama, prelazi u fazu naprednog korišćenja aplikacije. U ovoj fazi, on kombinuje kompleksnije stilove i tehnike kako bi kreirao sofisticiranije vizualizacije. Ključne aktivnosti: Kombinovanje različitih stilova i žanrova: Kreiranje slika koje sadrže elemente različitih umetničkih stilova, na primer kombinacija realizma i apstrakcije u jednoj slici. Napredne tehnike upita: Korišćenje kompleksnijih fraza i specifičnih atributa (osvetljenje, perspektiva, tekstura) da bi se precizno kontrolisali svi elementi slike. Izrada serija slika: Kreiranje povezanih vizualizacija ili serijala ilustracija sa zajedničkom temom ili pričom. Cilj: Kreirati visoko sofisticirane i detaljne slike koje su tehnički i estetski napredne. Postići veću kontrolu nad svakim aspektom generisane slike, koristeći složene upite. 5. Kreativna ekspanzija Poslednja faza rada sa aplikacijama za pretvaranje teksta u slike obuhvata prelazak granica u kreativnosti i istraživanje novih pravaca. Korisnik koristi veštine stečene u prethodnim fazama da kreira potpuno originalne, inovativne projekte. Ključne aktivnosti: Eksperimentisanje sa hibridnim tehnikama: Kombinovanje DALL-E 3 sa drugim alatima ili tehnikama, poput fotomanipulacije ili 3D modelovanja, radi stvaranja jedinstvenih umetničkih dela. Stvaranje potpuno novih stilova: Korisnik razvija svoj jedinstveni umetnički izraz kroz kontinuirano eksperimentisanje sa bojom, svetlom, kompozicijom i teksturama. Kolaboracija sa drugim kreativcima: Korišćenje DALL-E 3 u saradnji sa piscima, muzičarima ili dizajnerima za stvaranje interdisciplinarnih umetničkih dela, poput vizuelnih albuma ili multimedijalnih projekata. Cilj: Istražiti nove umetničke horizonte koristeći veštačku inteligenciju kao katalizator za inovacije. Oslobađanje kreativnog potencijala kroz kombinovanje različitih umetničkih medija i tehnika. Zaključak Ove faze rada sa aplikacijama za pretvaranje teksta u slike pružaju sistematski put od osnovnih eksperimenata do vrhunskih kreativnih postignuća. Svaka faza omogućava korisniku da produbi svoje veštine, razume kako alat funkcioniše i koristi njegove mogućnosti na način koji nadilazi jednostavno korišćenje, stvarajući umetnost koja je zaista originalna i sofisticirana.

Alati za generisanje slika putem veštačke inteligencije (AI) doživeli su neverovatan porast popularnosti u poslednjih nekoliko godina. Ovi alati nude inovativna rešenja za kreiranje vizuelnih sadržaja na način koji je brži, pristupačniji i često kreativniji od tradicionalnih metoda. Ovaj rast popularnosti može se pripisati brojnim razlozima koji su povezani sa tehničkim inovacijama, kao i praktičnim potrebama različitih industrija. Razlozi za rast popularnosti AI alata za generisanje slika Brzina i efikasnost: AI alati za generisanje slika, poput DALL-E, Midjourney ili Stable Diffusion, omogućavaju korisnicima da u samo nekoliko sekundi dobiju visokokvalitetne slike na osnovu tekstualnih opisa (prompts). Ova brzina ne samo da skraćuje vreme potrebno za produkciju vizuelnih sadržaja, već i smanjuje troškove, što ih čini idealnim za brze iteracije u dizajnerskim procesima. Kreativna sloboda i raznolikost stilova: AI alati pružaju mogućnost eksperimentisanja sa različitim stilovima i tehnikama bez potrebe za specijalizovanim veštinama ili znanjem. Korisnici mogu lako kombinovati elemente različitih umetničkih pokreta, kao što su impresionizam, kubizam ili surrealizam, kako bi stvorili jedinstvene i originalne slike. Pristupačnost i demokratičnost: Ovi alati su sve češće dostupni širokoj publici, ne samo profesionalcima. Sa sve većim brojem online platformi koje nude pristup ovim alatima, sve više ljudi, uključujući amatere i hobiste, mogu da isprobaju svoje kreativne ideje i veštine. Personalizacija i adaptabilnost: AI alati mogu generisati prilagođene vizualne sadržaje koji odgovaraju specifičnim potrebama korisnika. Ovo je posebno korisno za brendove koji žele da stvore jedinstvene marketinške materijale ili umetnike koji žele da istraže nove stilove i tehnike bez ograničenja tradicionalnih alata. Tehnološki napredak: Razvoj dubokog učenja i neuronskih mreža omogućio je ovim alatima da generišu slike sa sve većim nivoom detalja i realističnosti. Napredne tehnike kao što su StyleGAN i CLIP doprinose boljem razumevanju tekstualnih upita i stvaranju složenijih vizualnih kompozicija. Primeri primene u različitim industrijama Marketing i oglašavanje: AI alati za generisanje slika omogućavaju brendovima da kreiraju privlačne vizuale za kampanje u rekordnom vremenu. Na primer, brendovi mogu koristiti ove alate za brzo stvaranje prilagođenih ilustracija, infografika ili animacija koje se koriste u digitalnim kampanjama, društvenim mrežama i web sajtovima. Filmska i industrija igara: Filmski studiji i dizajneri video igara koriste AI alate za generisanje konceptualne umetnosti, dizajna likova i pejzaža. Ovo omogućava brže iteracije i kreativne eksperimente tokom faze preprodukcije. Na primer, dizajneri mogu brzo generisati više verzija fantastičnih stvorenja ili futurističkih gradova. Modna industrija: U modnom dizajnu, AI alati se koriste za kreiranje vizuelnih prikaza novih kolekcija ili za istraživanje novih stilova. Alati poput DALL-E mogu generisati slike modela koji nose konceptualne dizajne, što omogućava dizajnerima da brzo vizualizuju i iteriraju na svojim idejama pre nego što ulože resurse u stvarnu produkciju. Arhitektura i unutrašnji dizajn: AI alati se koriste za generisanje rendera arhitektonskih i unutrašnjih prostora. Na osnovu tekstualnog opisa, ovi alati mogu stvoriti realistične prikaze prostorija, zgrada ili pejzaža, omogućavajući arhitektama i dizajnerima enterijera da bolje predstave svoje ideje klijentima. Edukacija i e-learning: AI alati za generisanje slika se koriste u obrazovnim materijalima za kreiranje vizualnih prikaza složenih koncepata, infografika ili ilustracija koje mogu pomoći studentima u učenju. Na primer, naučni kursevi mogu koristiti ove alate za generisanje detaljnih prikaza anatomije ili hemijskih struktura. Novinarstvo i mediji: Novinari i medijske kuće koriste AI alate za generisanje vizuelnog sadržaja koji prati vesti ili članke. Na primer, AI može kreirati ilustracije za naslovne stranice časopisa, infografike koje objašnjavaju složene informacije ili čak vizualizacije podataka u interaktivnim formatima. Kombinovanjem kreativne slobode, tehnološkog napretka i prilagodljivosti, AI alati za generisanje slika postaju nezaobilazni alat u brojnim industrijama. Ovi alati ne samo da unapređuju procese kreiranja vizualnog sadržaja, već i omogućavaju inovacije koje bi inače bile teško ostvarive tradicionalnim metodama.

Definicija i poreklo Lažni dubinski snimak (eng. deepfake) je složenica reči "dubinski" (iz dubokog učenja, vrste veštačke inteligencije) i "lažno". To su sintetički mediji - slike, video ili audio zapisi - stvoreni pomoću AI tehnologije koji prikazuju nešto što ne postoji u stvarnosti ili događaje koji se nikada nisu dogodili. Termin je nastao 2017. godine na Reddit-u, kada je moderator stvorio subreddit "deepfakes" (lažni dubinski snimci) i počeo objavljivati videozapise koji su koristili tehnologiju zamene lica za umetanje slavnih osoba u pornografske sadržaje. Tehnologija iza lažnih dubinskih snimaka (deepfake-ova) Lažni dubinski snimci (deepfake-ovi) se proizvode korišćenjem dva različita AI algoritma dubokog učenja: Generator - stvara najbolju moguću repliku stvarne slike ili videa. Diskriminator - otkriva je li replika lažna i, ako jeste, izveštava o razlikama između nje i originala. Ova dva algoritma rade u ciklusu: Generator stvara sintetičku sliku. Diskriminator daje povratne informacije o tome koliko je uverljiva. Generator prilagođava sliku da izgleda realističnije. Proces se ponavlja dok diskriminator više ne može otkriti lažne elemente. Vrste i primeri lažnih dubinskih snimaka (deepfake-ova) Vrste: Video: Najčešći oblik, gde se lice jedne osobe stavlja na telo druge. Audio: AI generira glas koji oponaša stvarnu osobu. Slike: Stvaranje ili manipulacija fotografija koje izgledaju stvarno. Poznati primeri: Slika pape Franje u puffer jakni. Video Marka Zuckerberga koji govori o moći svoje kompanije. Video kraljice Elizabete koja pleše. Potencijalne zloupotrebe Širenje dezinformacija i političke manipulacije. Stvaranje lažnih pornografskih sadržaja bez pristanka. Cyber-bullying i uznemiravanje. Prevare i krađa identiteta. Pozitivne primene Obrazovanje: Oživljavanje povijesnih ličnosti za imerzivna predavanja. Umetnost: Izložbe poput "Dalí Lives" koje oživljavaju umetnike. Podizanje svesti: Kampanje poput one s Davidom Beckhamom o malariji. Medicina: Poboljšanje tačnosti u prepoznavanju tumora na MRI snimcima. Zabava: Humoristični sadržaji na društvenim mrežama. Etička pitanja Privatnost i pristanak osoba čiji se lik koristi. Potencijal za manipulaciju javnim mnijenjem. Izazovi u razlikovanju stvarnog od lažnog sadržaja. Pravna odgovornost za stvaranje i širenje lažnih dubinskih snimaka (deepfake-ova). Detekcija lažnih dubinskih snimaka (deepfake-ova) Razvijaju se različite metode za otkrivanje sintetičkih medija, uključujući: AI algoritme koji analiziraju suptilne znakove manipulacije. Forenzičke tehnike za analizu metapodataka i artefakata kompresije. Blockchain tehnologije za praćenje porekla i autentičnosti medija. Zakonodavstvo i regulacija Mnoge zemlje razmatraju ili su već uvele zakone koji se bave lažnim dubinskim snimcima (deepfake-ovima), posebno u kontekstu zaštite privatnosti, sprečavanja prevara i reguliranja političkog oglašavanja. Ova tehnologija predstavlja značajan izazov za naše razumevanje stvarnosti u digitalnom dobu i zahteva pažljivo razmatranje etičkih, pravnih i društvenih implikacija. Važno je razvijati digitalnu pismenost i kritičko razmišljanje kako bismo se bolje nosili s ovim izazovima.

Mobilni podaci su ključni za rešenja za posmatranje jer pružaju uvid u korisnička iskustva, performanse aplikacija i zdravlje sistema iz perspektive mobilnih uređaja. Ovi podaci pomažu u identifikaciji i dijagnostikovanju problema koji utiču na krajnje korisnike, osiguravajući besprekorno iskustvo na različitim uređajima i mrežama. Primer: Praćenje korisničkog iskustva: Posmatranje metrike poput padova aplikacija, vremena učitavanja i responzivnosti UI može ukazati na probleme specifične za mobilne korisnike, omogućavajući ciljane poboljšanja. Uobičajeni razlozi za gubitak podataka Nestabilnost mreže: Mobilni uređaji često prelaze između mreža (Wi-Fi, mobilna mreža), što može dovesti do gubitka podataka. Optimizacija baterije: Mobilni operativni sistemi mogu ograničiti procese u pozadini kako bi sačuvali bateriju, što uzrokuje gubitak podataka. Padovi aplikacija: Ako aplikacija padne ili se prisilno zatvori, podaci možda neće biti poslati. Ograničenje podataka: Mobilni operateri mogu ograničiti upotrebu podataka, što dovodi do povremenog gubitka podataka. Primer: Nestabilnost mreže: Mobilni korisnik koji putuje između oblasti sa različitim mrežnim pokrivanjem može iskusiti gubitak podataka dok uređaj prelazi sa 4G na 3G ili Wi-Fi. Uticaj gubitka podataka na nadzor i analizu Gubitak podataka može dovesti do nepotpunog ili netačnog nadzora, što otežava otkrivanje i dijagnostikovanje problema. Ovo može rezultirati odloženim odgovorima na kritične incidente, donošenjem loših odluka i opštim smanjenjem kvaliteta usluge. Primer: Nepotpuni dnevnici: Nedostajući dnevnici od mobilnih korisnika mogu otežati analizu osnovnih uzroka problema sa performansama, odlažući njihovo rešavanje i negativno utičući na zadovoljstvo korisnika. Najbolje prakse za sprečavanje gubitka mobilnih podataka Implementirajte pouzdane protokole za prenos podataka: Koristite protokole koji mogu podneti povremenu povezanost i ponovo pokušati slanje podataka. Optimizujte performanse aplikacije: Osigurajte da je aplikacija efikasna i minimizira padove. Redovno ažurirajte i održavajte aplikaciju: Održavajte aplikaciju ažuriranom sa najnovijim verzijama operativnog sistema i ispravkama grešaka. Koristite edge computing: Obradite podatke bliže izvoru kako biste smanjili šanse za gubitak podataka. Primer: Pouzdani protokoli za prenos podataka: Implementacija HTTP-a sa mehanizmima za ponavljanje osigurava da se podaci na kraju pošalju čak i ako prvi pokušaj ne uspe zbog mrežnih problema. Alati ili softver za praćenje mobilnih podataka Firebase Crashlytics: Za praćenje padova i problema sa performansama. New Relic Mobile: Za praćenje performansi mobilnih uređaja u realnom vremenu. AppDynamics: Za end-to-end praćenje performansi, uključujući mobilne aplikacije. Datadog: Za sveobuhvatno praćenje i analitiku, uključujući mobilne podatke. Primer: Firebase Crashlytics: Pomaže programerima da u realnom vremenu prate i poprave padove aplikacija, poboljšavajući stabilnost aplikacije. Mrežni problemi koji doprinose gubitku podataka Mrežni problemi kao što su slab signal, velika latencija i česti prelazi između mreža mogu dovesti do gubitka podataka. Mobilni uređaji su više podložni ovim problemima u poređenju sa stacionarnim uređajima zbog svoje pokretljivosti i oslanjanja na promenljive mobilne mreže. Primer: Visoka latencija: Mobilni uređaj u prenatrpanom mrežnom području može iskusiti visoku latenciju, što uzrokuje vremenska ograničenja i gubitak podataka. Predlozi za rešavanje problema sa gubitkom podataka Proverite stabilnost mreže: Analizirajte mrežne uslove i pokrivenost. Pratite performanse aplikacije: Koristite alate za praćenje padova i problema sa performansama. Pregledajte dozvole aplikacije: Osigurajte da aplikacija ima potrebne dozvole za rad u pozadini. Implementirajte offline keširanje: Skladištite podatke lokalno i sinhronizujte ih kada je dostupna stabilna povezanost. Primer: Offline keširanje: Mobilna aplikacija koja lokalno kešira podatke i prenosi ih kada se uređaj ponovo poveže sa stabilnom mrežom može sprečiti gubitak podataka tokom kratkih prekida. Uloga integriteta podataka u rešenjima za posmatranje Integritet podataka osigurava tačnost i pouzdanost prikupljenih podataka, što je ključno za efikasan nadzor i analizu. Održavanje integriteta podataka pomaže u pružanju jasne i kompletne slike performansi sistema i korisničkog iskustva, što vodi ka boljem donošenju odluka i bržem rešavanju incidenata. Primer: Tačne metrike: Osiguravanje integriteta podataka znači da metrike performansi kao što su vremena učitavanja i stope grešaka odražavaju stvarno korisničko iskustvo, omogućavajući preciznu dijagnostiku i poboljšanja. Razumevanjem i adresiranjem ovih aspekata, možete poboljšati efikasnost rešenja za posmatranje, osiguravajući pouzdan i sveobuhvatan nadzor mobilnih podataka.

Istorijski događaji 1996. godina: Osnivanje kompanije Hotmail Hotmail, jedna od prvih web-based email usluga, pokrenuta je 4. jula 1996. godine. Osnivači Sabeer Bhatia i Jack Smith su lansirali ovu uslugu koja je kasnije postala deo Microsoft-a, što je značajno uticalo na razvoj i popularizaciju email usluga na internetu. Tehnološke inovacije 1976. godina: Objavljivanje Apple I računara Apple I, prvi računar koji je dizajnirao Steve Wozniak i prodao Steve Jobs, zvanično je predstavljen u julu 1976. godine. Iako nije tačno 4. jula, mesec objave se poklapa sa američkim Danom nezavisnosti, simbolizujući inovaciju i početak revolucije u personalnim računarima. Značajna izdanja knjiga 1984. godina: Objavljivanje knjige "The C Programming Language" "The C Programming Language", poznata knjiga autora Brian Kernighan i Dennis Ritchie, objavljena je u julu 1984. godine. Ova knjiga je postala osnovni resurs za učenje programiranja u C jeziku i imala je ogroman uticaj na generacije programera. Kulture i događaji 2001. godina: Organizacija prvog "CodeFest"-a "CodeFest", jedan od prvih hackathon događaja, održan je 4. jula 2001. godine. Ovaj događaj je okupio programere iz celog sveta kako bi zajedno radili na različitim projektima i delili znanje, postavši preteča modernih hackathon-a. Smrt značajnih ličnosti 1999. godina: Smrt Phillip Katz-a Phillip Katz, tvorac ZIP formata za kompresiju fajlova, preminuo je 4. jula 1999. godine. Njegov doprinos razvoju softverskih alata za kompresiju podataka i dalje je značajan u svetu računara i programiranja.

Pascal BORNET  je na Linkedin platformi objavio članak "AI poput našeg deteta i zašto svi imamo odgovornost da ga pravilno odgajamo". Članak je iz njegove najnovije knjige "IRREPLACEABLE: The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence", koja u septembru izlazi iz štampe. Inspirisan njegovim mišljenjem, ovo je naš mali doprinos kako mi vidimo razvoj veštačke inteligencije. Evo 23 načina kako AI podseća na dete i zašto je naša kolektivna odgovornost da se pobrinemo za njen pozitivan razvoj. 1. Negovanje rasta AI, kao i dete, počinje od osnovnog nivoa i zahteva kontinuirano učenje i unapređenje. Ona zavisi od podataka i ljudskog inputa da bi rasla, što je slično načinu na koji dete zavisi od staratelja za obrazovanje i iskustva. 2. Učenje vrednosti Deca uče vrednosti iz svoje okoline, a AI sistemi upijaju etičke i moralne smernice iz svog programiranja i podataka koje dobijaju. Važno je usaditi pozitivne vrednosti kako bi se osigurali korisni rezultati. 3. Pružanje smernica Vođenje deteta podrazumeva podučavanje šta je ispravno a šta pogrešno, slično tome, AI treba smernice kroz programska pravila, etičke smernice i ljudski nadzor kako bi se osiguralo da funkcioniše ispravno i etički. 4. Podsticanje radoznalosti Podsticanje radoznalosti kod dece vodi do inovacija i kreativnosti. Slično, podsticanje AI da istražuje i uči iz različitih izvora podataka može dovesti do inovativnih rešenja i napretka. 5. Osiguranje bezbednosti Baš kao što dajemo prioritet bezbednosti dece, moramo osigurati da AI sistemi budu zaštićeni od zlonamernih napada i zloupotrebe. Implementacija robustnih sigurnosnih mera je ključna za zaštitu AI i njenih korisnika. 6. Promovisanje raznovrsnosti Izloženost raznovrsnim kulturama i idejama je korisna za decu. AI sistemi takođe imaju koristi od raznovrsnih skupova podataka, što im pomaže da bolje razumeju i zadovolje različite potrebe korisnika. 7. Praćenje razvoja Praćenje razvoja deteta je vitalno za njihovo dobrobit. Slično, kontinuirano praćenje AI sistema osigurava da oni rade kako je predviđeno i pomaže u identifikaciji oblasti koje treba unaprediti. 8. Postavljanje granica Deci su potrebne granice kako bi razumela prihvatljivo ponašanje. AI sistemi zahtevaju ograničenja kako bi se sprečilo da izvršavaju neželjene ili štetne radnje, osiguravajući da rade u okviru etičkih i pravnih granica. 9. Podsticanje nezavisnosti Dok deci treba vođenje, takođe treba da nauče nezavisnost. AI sistemi treba da budu dizajnirani da funkcionišu autonomno, ali sa mehanizmima koji osiguravaju da se pridržavaju etičkih standarda. 10. Podsticanje rešavanja problema Podučavanje dece veštinama rešavanja problema priprema ih za buduće izazove. AI treba da bude opremljena algoritmima koji joj omogućavaju da rešava probleme efikasno i etički. 11. Pružanje obrazovanja Obrazovanje oblikuje budućnost deteta. Slično, obuka AI sa visokokvalitetnim podacima i algoritmima određuje njenu efikasnost i tačnost u obavljanju zadataka. 12. Osiguravanje socijalnih veština Deca trebaju socijalne veštine za pozitivnu interakciju sa drugima. AI sistemi, posebno oni koji interaguju sa ljudima, moraju biti dizajnirani sa socijalnom svesnošću kako bi efikasno i empatično komunicirali. 13. Usaditi odgovornost Podučavanje dece odgovornosti pomaže im da postanu pouzdani odrasli. AI sistemi moraju biti dizajnirani da se ponašaju odgovorno, posebno u kritičnim primenama kao što su zdravstvena zaštita i autonomna vozila. 14. Izgradnja poverenja Poverenje je temeljno u odrastanju deteta. Izgradnja poverenja u AI uključuje transparentnost u njenim procesima i donošenju odluka, osiguravajući da korisnici mogu verovati njenim rezultatima. 15. Učenje prilagodljivosti Deca moraju da nauče da se prilagode promenljivim okruženjima. AI sistemi treba da budu sposobni da se prilagode novim podacima i razvijaju kako bi zadovoljili promenljive potrebe i kontekste korisnika. 16. Promovisanje empatije Empatija pomaže deci da razumeju osećanja drugih. AI sistemi, posebno oni u službi za korisnike i zdravstvenoj zaštiti, trebaju biti programirani da prepoznaju i odgovaraju na ljudske emocije na odgovarajući način. 17. Osiguranje etičkog ponašanja Deca se uče etici kako bi im vodila ponašanje. AI mora biti dizajnirana i regulisana tako da se pridržava etičkih principa, sprečavajući zloupotrebu i štetu. 18. Pružanje podrške Baš kao što deci treba podrška, AI sistemi zahtevaju kontinuiranu podršku i ažuriranja kako bi ostali relevantni i efikasni u svojim zadacima. 19. Podsticanje saradnje Saradničke veštine su ključne za socijalni razvoj dece. AI sistemi treba da budu dizajnirani da efikasno sarađuju sa ljudima i drugim AI sistemima, poboljšavajući njihovu funkcionalnost. 20. Usaditi osećaj svrhe Deca napreduju kada razumeju svoju svrhu. AI sistemi treba da budu razvijeni sa jasnom svrhom, osiguravajući da pozitivno doprinesu društvu. 21. Osiguranje pristupačnosti Deca trebaju pristup resursima za rast. AI treba da bude dostupna raznim sektorima i zajednicama, osiguravajući da njene koristi budu široko rasprostranjene i inkluzivne. 22. Promovisanje održivosti Podučavanje dece o održivosti osigurava bolju budućnost. Razvoj AI treba da uzme u obzir uticaj na životnu sredinu i da promoviše održive prakse. 23. Izgradnja budućnosti Odgajanje dece je ulaganje u budućnost. Slično, odgovoran razvoj AI osigurava da ona postane pozitivna sila za buduće generacije, pokrećući napredak i rešavajući globalne izazove.