Vesti – Veštačka inteligencija

"AI: Alat za Izjednačavanje Sposobnosti" se odnosi na sposobnost veštačke inteligencije (AI) da smanji razlike u sposobnostima i resursima među različitim grupama ili pojedincima. Ovaj koncept može se primeniti u različitim kontekstima, uključujući obrazovanje, zapošljavanje, zdravstvo i svakodnevni život. 10 Načina za AI: Alat za Izjednačavanje Sposobnosti Automatizacija procesa: AI može automatizovati zadatke koji se ponavljaju, čime se oslobađa vreme zaposlenih za kreativnije i strateškije poslove. Na primer, uvođenje chatbotova za korisničku podršku može smanjiti potrebu za ljudskim resursima i ubrzati odgovor korisnicima. Personalizacija korisničkog iskustva: Korišćenjem algoritama za mašinsko učenje, AI može analizirati podatke o korisnicima i pružiti personalizovane preporuke i sadržaje. Na primer, e-commerce sajtovi koriste AI za preporuku proizvoda na osnovu prethodnih kupovina i pretraga. Analiza podataka: AI može analizirati velike količine podataka brže i preciznije od ljudi, otkrivajući obrasce i trendove koji mogu biti korisni za donošenje poslovnih odluka. Na primer, finansijske institucije koriste AI za detekciju prevara analizom transakcijskih podataka. Prediktivna analitika: AI može predvideti buduće trendove i ponašanja na osnovu istorijskih podataka. Ovo se koristi u različitim industrijama, kao što je predviđanje zaliha u maloprodaji ili analiza tržišta u finansijskom sektoru. Povećanje pristupačnosti: AI tehnologije, kao što su govor u tekst (speech-to-text) i tekst u govor (text-to-speech), mogu pomoći osobama sa invaliditetom da pristupe informacijama i komuniciraju efikasnije. Na primer, softveri za prepoznavanje glasa mogu pomoći slepim osobama da koriste računar ili mobilni telefon. Optimizacija resursa: AI može optimizovati upotrebu resursa, kao što su energija i materijali, što može dovesti do smanjenja troškova i povećanja efikasnosti. Na primer, AI se koristi u pametnim mrežama za optimizaciju potrošnje energije u realnom vremenu. Unapređenje bezbednosti: AI se može koristiti za nadzor i analizu sigurnosnih snimaka, detekciju nepravilnosti i prevenciju incidenata. Na primer, AI sistemi za prepoznavanje lica mogu pomoći u identifikaciji sumnjivih osoba u realnom vremenu. Razvoj proizvoda: AI može ubrzati proces istraživanja i razvoja novih proizvoda analizom podataka iz različitih izvora i simulacijom različitih scenarija. Na primer, farmaceutske kompanije koriste AI za otkrivanje novih lekova analizom velikih setova bioloških podataka. Personalizovana medicina: Korišćenjem AI, lekari mogu pružiti personalizovane tretmane na osnovu analize genetskih informacija i istorije bolesti pacijenta. Na primer, AI algoritmi mogu pomoći u predikciji kako će pacijent reagovati na određeni lek. Obrazovanje: AI može poboljšati obrazovne procese pružanjem prilagođenih programa učenja i analize napretka učenika. Na primer, platforme za online učenje koriste AI za prilagođavanje sadržaja potrebama svakog učenika na osnovu njihovog učinka i interesovanja.

Šta je AI empatija i kako se razlikuje od ljudske empatije? AI empatija je sposobnost veštačke inteligencije da prepozna i odgovori na ljudske emocije na način koji oponaša ljudsku empatiju. Razlika je u tome što AI ne oseća stvarne emocije, već koristi podatke i algoritme za simulaciju odgovora koji bi bili prikladni u emocionalnim situacijama. Kako AI može da prepozna i razume ljudske emocije? AI koristi tehnologije kao što su analitika teksta, prepoznavanje govora, analiza tona glasa i prepoznavanje lica da bi identifikovao emocionalne signale. Ovi signali se analiziraju i klasifikuju kako bi AI mogao da razume kontekstualne emocije. Na koji način AI koristi društvene mreže i razgovore sa korisnicima za prepoznavanje emocija? AI analizira tekstualni sadržaj, komentare, postove i privatne poruke na društvenim mrežama kako bi identifikovao emocije izražene u pisanom obliku. Korišćenjem prirodnog jezika procesiranja (NLP), AI može da prepozna emocije kao što su sreća, tuga, bes i slično. Kako AI analizira fizičke gestove da bi razumeo emocije? Korišćenjem kamera i softvera za prepoznavanje pokreta, AI može da prati i analizira fizičke gestove, kao što su izrazi lica, pokreti ruku i držanje tela. Ovi podaci se zatim koriste za procenu emocionalnog stanja osobe. Koji su izazovi u razvoju AI koji može da predvidi ljudske emocije? Izazovi uključuju složenost ljudskih emocija, varijabilnost emocionalnih izraza među različitim kulturama i pojedincima, kao i etička pitanja vezana za privatnost i korišćenje emocionalnih podataka. Koje tehnologije su ključne za razvoj AI sa sposobnošću razumevanja emocija? Ključne tehnologije uključuju mašinsko učenje, duboko učenje, analitiku podataka, prirodno jezičko procesiranje (NLP), prepoznavanje lica i govornih obrazaca. Da li je moguće da AI razvije istinsku emocionalnu svest ili samo simulira empatiju? Trenutno, AI može samo da simulira empatiju koristeći algoritme i podatke za prepoznavanje i odgovaranje na emocije. Istinska emocionalna svest, koja podrazumeva osećanje emocija, ostaje izvan dosega savremene tehnologije. Kako AI može da pomogne ljudima da se osećaju bolje bez da zaista oseća emocije? AI može da koristi tehnike kao što su personalizovani odgovori, empatijski ton komunikacije i odgovarajući saveti kako bi pružio podršku i utehu korisnicima, zasnovano na analizi njihovih emocionalnih stanja. Koje su etičke implikacije razvoja AI sa empatijskim sposobnostima? Etičke implikacije uključuju pitanja privatnosti, mogućnost manipulacije emocijama korisnika, odgovornost za emocionalne ishode i transparentnost u vezi sa načinom na koji AI koristi emocionalne podatke. Kako AI može da koristi predviđanje emocija u korisničkoj podršci? AI može da identifikuje frustraciju ili nezadovoljstvo korisnika tokom interakcije sa korisničkom podrškom i pružiti odgovarajuće rešenje ili preusmeriti poziv na ljudskog agenta kako bi se rešio problem na zadovoljavajući način. Koje su prednosti i mane AI empatije u poređenju sa ljudskom empatijom? Prednosti uključuju stalnu dostupnost, doslednost u odgovoru i sposobnost obrade velikih količina podataka. Mane uključuju nedostatak istinskog emocionalnog razumevanja i mogućnost pogrešnog tumačenja emocionalnih signala. Na koji način AI može da doprinese mentalnom zdravlju ljudi kroz razumevanje emocija? AI može da pruži podršku kroz aplikacije za mentalno zdravlje, koje koriste analizu emocija za pružanje personalizovanih saveta, terapijskih vežbi i praćenje emocionalnog stanja korisnika. Kako se AI trenira da prepozna suptilne emocije iz fizičkih gestova i izraza lica? AI se trenira na velikim skupovima podataka koji sadrže različite izraze lica i gestove povezane sa određenim emocijama. Korišćenjem ovih podataka, AI modeli uče da prepoznaju suptilne razlike u fizičkim gestovima. Kakva je uloga mašinskog učenja u razvoju AI empatije? Mašinsko učenje omogućava AI da analizira velike količine podataka, prepoznaje obrasce i donosi zaključke o emocionalnim stanjima korisnika. Kroz iterativni proces učenja, AI postaje sve bolji u razumevanju i predviđanju emocija. Koje su praktične primene AI empatije u svakodnevnom životu? Praktične primene uključuju poboljšanu korisničku podršku, personalizovane marketinške kampanje, pomoć u obrazovanju kroz prilagođavanje nastavnih materijala emocionalnom stanju učenika, i podršku mentalnom zdravlju kroz aplikacije koje pružaju emocionalnu podršku.

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.

Kao i prethodnih godina, Sajam je našem štandu odredio mesto na galeriji u Hali I. Dobra vest je da pokretne stepenice rade. Da bismo vas nagradili smislili smo malu akciju koja će vam se možda svideti. AKO KUPUJETE DVE KNJIGE, JEFTINIJA JE SAMO 1. 200 DINARA Dodatni popust od 10% za dve i više kupljenih knjiga i dalje važi. Pitali smo ChatGPT kako da vas pozovemo da učestvujete u našoj nagradnoj akciji. Evo predloga: PREDLOG BROJ 1: Zaronite u svet kompjuterske literature sa našom neodoljivom ponudom na Sajmu knjiga! Korak 1: Pretražujte, istražujte i izaberite dve knjige koje vas najviše zanimaju. Korak 2: Drugu, jeftiniju knjigu, odnesite za SAMO 1. 200 dinara, nezavisno od njene stvarne cene. Korak 3: Postanite lice našeg sajma! Dopustite nam da vas uslikamo sa vašim novim književnim blagom za našu online zajednicu. Ovo je prilika koju ne smete propustiti!" PREDLOG BROJ 2: Zamislite da hodate Sajmom knjiga, očarani novim naslovima i željno iščekujući da se upustite u svet kompjuterske literature. Imamo specijalnu ponudu za vas! Korak 1: Izaberite dve knjige koje vas najviše privlače. Korak 2: Jeftiniju knjigu platite SAMO 1. 200 dinara, bez obzira na njenu originalnu cenu. Korak 3: Uz malu protivuslugu - dopustite nam da vas uslikamo sa vašim novim knjigama za naše društvene platforme. Ne propustite ovu jedinstvenu priliku da obogatite svoju kolekciju i postanete deo naše digitalne priče! PREDLOG BROJ 3: Ako ste pasionirani čitalac kompjuterskih knjiga, naša ponuda na Sajmu knjiga je kao stvorena za vas! Sve što treba da uradite je: Odaberite dva naslova koja vas najviše zanimaju. Platite drugu, jeftiniju knjigu samo 1. 200 dinara, bez obzira na njenu originalnu cenu! Kao mali znak zahvalnosti za vašu kupovinu, želimo da vas uslikamo s vašim novim knjigama i da tu fotografiju objavimo na našim društvenim mrežama. Posetite nas, uživajte u odličnoj literaturi i postanite deo naše online priče!

Korišćenje Amazon Bedrock API-ja Bedrock pruža standardizovan API koji omogućava kreiranje AI aplikacija bez složenih podešavanja infrastrukture. Postupak: Registrujte se za Amazon Bedrock. Pristupite API ključu. Koristite dokumentaciju za integraciju API-ja u svoje aplikacije. Primer upita: „Kako mogu da koristim Amazon Bedrock API za kreiranje AI aplikacije za preporuke proizvoda?” Fino podešavanje modela sa Amazon SageMakerom i Bedrockom Fino podešavanje, ili prilagođavanje, pomaže modelima da bolje odgovaraju specifičnim zadacima. Postupak: Pripremite podatke za obuku. Koristite Amazon SageMaker za podešavanje parametara modela. Primenite prilagođeni model koristeći Bedrock. Primer upita: „Kako da koristim SageMaker za fino podešavanje modela za analizu recenzija korisnika?” Implementacija RAG (Retrieval-Augmented Generation) RAG tehnike omogućavaju poboljšanje tačnosti odgovora AI modela povlačenjem informacija iz baza podataka. Postupak: Pripremite bazu podataka sa relevantnim informacijama. Konfigurišite model za povlačenje podataka tokom generisanja odgovora. Testirajte model u realnim situacijama. Primer upita: „Kako da implementiram RAG za optimizaciju odgovora modela u Amazon Bedrocku?” Integracija agenata za interaktivne AI aplikacije Integrisanje agenata povećava interaktivnost aplikacije, omogućavajući korisnicima da direktno komuniciraju s modelima na dinamičan način. Postupak: Definišite uloge agenata i njihove funkcionalnosti. Koristite Bedrock za integraciju agenata u aplikaciju. Podesite logiku interakcije između korisnika i agenata. Primer upita: „Kako da integrišem AI agente u Bedrocku za interaktivne odgovore korisnika?” Optimizacija performansi modela pomoću AWS Step Functions i Lambdi AWS Step Functions i Lambda funkcije omogućavaju poboljšanje performansi kroz automatizovane radne tokove i odgovore na zahteve u realnom vremenu. Postupak: Konfigurišite AWS Step Functions za automatizaciju zadataka. Definišite Lambda funkcije za brzu obradu zahteva. Povežite ih sa AI modelom u Bedrocku. Primer upita: „Kako Step Functions može poboljšati performanse aplikacija na Bedrock platformi?” Praktične vežbe i tutorijali Kroz knjigu, čitaoci imaju pristup praktičnim primerima, kao što su kreiranje AI chatbotova za preporuku hrane ili analiza finansijskih podataka. Postupak: Pratite korak-po-korak tutorijale za kreiranje konkretnih aplikacija. Podesite AI modele prema datim primerima. Testirajte rezultate na različitim skupovima podataka. Primer upita: „Kako da napravim chatbot za preporuku hrane koristeći Bedrock?” Upravljanje privatnošću i sigurnošću Bedrock platforma obezbeđuje ugrađene mehanizme za sigurnost i privatnost. Postupak: Konfigurišite bezbednosne postavke unutar Bedrocka. Aktivirajte opcije za enkripciju podataka. Redovno pratite sigurnosne protokole i ažurirajte ih po potrebi. Primer upita: „Koji su bezbednosni protokoli u Amazon Bedrocku za zaštitu korisničkih podataka?” Korišćenje AI za različite industrije Bedrock podržava AI primene u različitim sektorima, od edukacije do finansija. Postupak: Identifikujte specifične potrebe industrije. Konfigurišite AI model koji odgovara tim zahtevima. Prilagodite izlaze i testirajte efikasnost u realnim poslovnim scenarijima. Primer upita: „Kako mogu koristiti Bedrock za automatizaciju korisničke podrške u sektoru bankarstva?” Vizuelizacija sa Stable Diffusion Bedrock može koristiti Stable Diffusion za generisanje slika, pružajući kreativan način za AI vizuelne prikaze. Postupak: Pripremite podatke i koncept slike. Koristite Stable Diffusion unutar Bedrocka za generisanje vizuala. Prilagodite parametre za željeni stil. Primer upita: „Kako koristiti Stable Diffusion za kreiranje promotivnih vizuala u Bedrocku?” Poboljšanje sigurnosti s AI zaštitnim mehanizmima Amazon Bedrock integriše sigurnosne mehanizme za minimiziranje rizika pri korišćenju AI u osetljivim aplikacijama. Postupak: Aktivirajte zaštitne funkcije u Bedrock platformi. Testirajte otpornost na različite vrste napada. Implementirajte dodatne AI zaštitne mehanizme za kritične aplikacije. Primer upita: „Koje su AI sigurnosne funkcije dostupne u Amazon Bedrocku?” Integracija s AWS alatima kao što su DataZone i SageMaker Korišćenjem dodatnih AWS alata, korisnici mogu efikasno upravljati podacima i treniranjem modela. Postupak: Povežite Amazon Bedrock sa AWS DataZone ili SageMakerom. Konfigurišite protok podataka između alata. Koristite SageMaker za obuku i optimizaciju modela. Primer upita: „Kako SageMaker poboljšava mogućnosti za obuku AI modela u Bedrocku?” Prilagođavanje AI modela poslovnim potrebama Bedrock omogućava jednostavno prilagođavanje modela specifičnim poslovnim zahtevima. Postupak: Definišite poslovne zahteve i ciljeve. Prilagodite AI model koristeći opcije u Bedrocku. Testirajte efikasnost prilagođenog modela i iterativno ga poboljšavajte. Primer upita: „Kako mogu prilagoditi Bedrock model za analizu podataka o ponašanju kupaca?”

Gemma je nova porodica modela otvorenog koda koje je Google razvio koristeći istu tehnologiju i istraživanja kao i za Gemini. Trenutno su dostupne verzije od 2B i 7B parametara. Šta Gemma nudi? Otvorenost: Model je dostupan svima, bez ikakvih ograničenja. Performanse: Gemma je trenirana na ogromnom skupu podataka teksta i koda, što joj daje izvanredne performanse u raznim zadacima. Skalabila: Model je dostupan u verzijama različitih veličina, tako da možete da odaberete onu koja odgovara vašim potrebama. Jednostavnost korišćenja: Gemma je integrisana sa popularnim frameworkovima za strojno učenje, što olakšava početak rada. Šta možete da radite sa Gemmom? Gemma se može koristiti za širok spektar zadataka, uključujući: Generisanje teksta: Gemma može da generiše tekst u raznim formatima, kao što su članci, blogovi, pesme, pa čak i kod. Prevođenje jezika: Gemma može da prevodi tekst sa jednog jezika na drugi. Odgovaranje na pitanja: Gemma može da odgovori na pitanja o raznim temama. Sumiranje teksta: Gemma može da sažme tekst u kraće i sažetije verzije. Klasifikacija teksta: Gemma može da klasifikuje tekst u različite kategorije. Kako da počnete sa Gemmom? Gemma je dostupna na Kaggle-u, gde možete da pronađete: Implementacije: Implementacije Gemme u 8 različitih frameworkova (uključujući Keras, PyTorch i Transformers) sa primerima koda. Alat za zaključivanje: Alat za demonstraciju različitih varijacija direktno na stranici sa karticom modela. Takmičenje: Kaggle takmičenje koje izaziva učesnike da koriste Gemmu za izgradnju korisnog AI pomoćnika za zadatke nauke o podacima. Za više informacija o Gemmi, posetite sledeće resurse: Stranica sa dokumentacijom: [uklonjen nevažeći URL] Kaggle repozitorijum: [uklonjen nevažeći URL] Blog post: [uklonjen nevažeći URL]

Pitanje kontrole između AI (veštačke inteligencije) i ljudi je kompleksno i izaziva duboka etička i filozofska pitanja o budućnosti tehnologije i društva. Na osnovu izloženog teksta, autor Russell ukazuje na nekoliko ključnih tačaka: Strah od tehnoloških inovacija: Istorijski gledano, svaka tehnološka inovacija izazvala je strah među ljudima. To je prirodna reakcija na nepoznato, ali važno je razumeti da se tehnološki napredak ne može zaustaviti samo zato što izaziva strah. Koristi i izazovi AI: Istraživanje veštačke inteligencije ne može i ne treba biti zaustavljeno zbog potencijalnih koristi koje može doneti društvu ako se razvija na pravi način. Međutim, potrebno je biti svestan i potencijalnih rizika koje nosi nekontrolisani razvoj AI. Pristup razvoju AI: Autor sugeriše da AI ne bi trebalo da bude isključivo orijentisan na ciljeve bez uzimanja u obzir ljudskih vrednosti i etičkih smernica. Veštačka inteligencija treba da bude dizajnirana tako da uključuje ljudske inpute i saglasnosti kada su u pitanju rešenja i odluke koje utiču na ljudski život. Složenost ljudske prirode: Russell naglašava složenost ljudske prirode, ukazujući na to da ljudska bića nisu uvek racionalna i mogu imati negativne osobine kao što su zavist i iracionalnost. Ovo dodaje sloj složenosti u razvoj i implementaciju AI, jer tehnologija ne može biti isključivo zasnovana na pretpostavci o racionalnom ponašanju. Zloupotreba tehnologije: Uvek će biti pojedinaca ili grupa koji će zloupotrebljavati nove tehnološke dostignuća. Ovo zahteva pažljivo razmatranje i implementaciju sigurnosnih mera koje mogu sprečiti zloupotrebu AI. U suštini, Russell predlaže balansirani pristup razvoju veštačke inteligencije, koji uvažava kako njene potencijalne koristi, tako i rizike. Ključno je da se AI razvija na način koji uvažava ljudske vrednosti, etiku i sigurnost, umesto da teži isključivo ka ostvarivanju specifičnih ciljeva bez obzira na moguće posledice.  

Iz sveta računarstva Na današnji dan, 16. aprila 1959. godine, svet programiranja je upoznao jedan od najuticajnijih programskih jezika u oblasti veštačke inteligencije — LISP. Ovaj jezik kreirao je Džon Mekarti (John McCarthy), i on je od tada imao veliki uticaj na razvoj i napredak veštačke inteligencije. Karakteristike jezika LISP LISP se odlikuje svojom fleksibilnošću u organizaciji koda, što programerima omogućava izuzetnu prilagodljivost. Njegove ključne osobine uključuju: Rekurzivne funkcije: LISP je bio jedan od prvih programskih jezika koji je podržavao rekurziju, omogućavajući funkcijama da pozivaju same sebe. Simbolička obrada: Mogućnost efikasnog rukovanja simbolima umesto samo brojevima omogućila je napredak u razvoju algoritama za veštačku inteligenciju. Makro sistemi: Daju mogućnost proširenja i prilagođavanja jezika specifičnim potrebama projekta. LISP u razvoju veštačke inteligencije LISP je brzo našao primenu u različitim oblastima veštačke inteligencije, od automatskog dokazivanja teorema do obrade prirodnog jezika. Njegova struktura i sposobnost da efikasno manipuliše listama i drugim strukturiranim podacima činili su ga idealnim za prototipiranje složenih AI sistema. Nasleđe i uticaj LISP-a Iako su se vremenom pojavili novi programski jezici, LISP i njegovi potomci, kao što su Scheme i Common Lisp, i dalje imaju važnu ulogu u razvojnom okruženju veštačke inteligencije. Mekartijev doprinos kroz LISP ostaje jedan od temelja na kojima je izgrađena savremena veštačka inteligencija. ----- 1346. - U Skoplju je srpski kralj Dušan Stefan Nemanjić krunisan za cara. Istovremeno je proglašena srpska patrijaršija sa prvim srpskim patrijarhom Joanikijem. 1828. - U Francuskoj, gde je boravio u dobrovoljnom egzilu od 1824, umro je španski slikar Francisko de Goja (Francisco, Goya). Kao dvorski slikar napravio je čuvene portrete članova kraljevske porodice, dvorjana i uglednih ličnosti, a među najpoznatije njegove slike ubrajaju se "Odevena Maja" i "Gola Maja". 1844. - Rođen je francuski književnik Anatol Frans (Francois-Anatole Thibault), član Francuske akademije, dobitnik Nobelove nagrade za književnost 1921. godine. ("Epikurov vrt", "Zločini Silvestra Bonara", "Pobuna anđela"). 1850. - Umrla je francuska vajarka Mari Tiso (Marie Tussaud), koja je 1802. osnovala čuveni londonski Muzej voštanih figura. 1856. - Usvojena je Pariska deklaracija o pomorskom pravu za vreme rata. 1859. - Umro je francuski političar i istoričar Aleksis Klerel Tokvil (Aledžis Clerel Tocljueville), čije delo je imalo značajan uticaj na razvoj građanske demokratije ("Američka demokratija"). 1867. - Rođen je američki pilot i konstruktor aviona Vilbur Rajt (Wilbur Wright) koji je 1903. sa bratom Orvilom (Orville) izveo prvi let avionom. Let je trajao 59 sekundi, a avion je preleteo 285 metara. Braća Rajt osnovali su 1909. kompaniju za proizvodnju aviona. 1872. - Rođena je srpska slikarka nemačkog porekla Beta Vukanović. Bila je profesor na beogradskoj Umetničkoj školi i jedan je od osnivača društva srpskih umetnika, slikara i vajara "Cvijeta Zuzorić". 1879. - Umrla je Berandet Subiru čija je vizija Device Marije prethodila stvaranju svetilišta u Lurdu u Francuskoj. 1889. - Rođen je engleski filmski glumac, scenarista, režiser i producent Čarli Čaplin. Karijeru je napravio u SAD, a 1952. emigrirao je u Švajcarsku gde je umro 1977. godine. Tokom 40 godina snimio je 75 kratkih i dugometražnih filmova, a 1972. je dobio Oskara za životno delo. ("Svetlosti velegrada", "Moderna vremena", "Veliki diktator", "Svetlosti pozornice"). Google slavi 122 godine od rođenja Čaplina. 1922. - Nemačka i SSSR potpisali su Rapalski ugovor kojim je Nemačka priznala Sovjetski Savez i kojim su obnovljeni diplomatski i trgovinski odnosi. 1939. - Boris Dvornik (Split, 16. april 1939 — Split, 24. mart 2008) je bio hrvatski pozorišni i filmski glumac, reditelj i scenarista. Boris Dvornik je rođen 16. aprila 1939. u Splitu u porodici drvoseče. Svoj talenat za glumu je otkrio u detinjstvu, dok je nastupao u dečjim predstavama. Nakon učenja za električara, počeo je da se profesionalno bavi glumom. Završio je Srednju glumačku školu u Novom Sadu, a kasnije se upisao na Kazališnu akademiju Univerziteta u Zagrebu. 1940. - Rođena je danska kraljica Margareta II. Kraljica je postala 1972. i bila je prva žena koja je nakon 600 godina sela na danski presto. 1944. - Saveznička avijacija bombardovala je Beograd u Drugom svetskom ratu. Poginulo je više od 1. 200 ljudi, više hiljada je povređeno, a razoreno je oko 600 zgrada. 1945. - Američke trupe su u Drugom svetskom ratu ušle u nemački grad Nirnberg. 1947. - U gradu Teksas u istoimenoj državi SAD poginulo je više od 500 ljudi u eksploziji francuskog kamiona napunjenog nitritom. 1948. - U Parizu je osnovana Organizacija za ekonomsku saradnju i razvoj (OEEC). 1964. - Devetoro ljudi u Britaniji osuđeno je na kazne zatvora od 25 do 30 godina zbog učešća u velikoj pljački voza 1963. Jedan od glavnih aktera "pljačke stoleća" Ronald Bigz uspeo je da pobegne iz zatvora i da stigne u Brazil, gde je živeo do maja 2001. kada se predao Skotland Jardu. 1970. - Pod snežnom lavinom, koja je zatrpala dečji sanatorijum u mestu Salanš u francuskim Alpima, poginule su 72 osobe. 1975. - Umro je indijski filozof i državnik Sarvepali Radakrišnan (Servepalli Radhakrishnan), predsednik Indije od 1962. do 1967. 1982. - Britanska kraljica Elizabeta proklamovala je novi kanadski ustav na osnovu kojeg su prekinute poslednje kolonijalne veze Kanade sa Britanijom. 1988. - U Tunisu je ubijen Halil al Vazir (Khalil, Wazir) poznat kao Abu Džihad (Jihad), vojni komandant Palestinske oslobodilačke organizacije. 1992. - Košarkaši beogradskog "Partizana" postali su u Istanbulu prvaci Evrope pobedom nad "Žoventutom" iz Barselone rezultatom 71:70 (40:34). 1996. - Bivšeg premijera Italije Betina Kraksija (Bettino Craxi) italijanski sud je, na osnovu optužnice koja ga je teretila za korupciju, osudio u odsustvu na osam godina i tri meseca zatvora. Kraksi je pobegao u Tunis gde će ostati do smrti. 2001. - Bivši predsednik Filipina Džozef Estrada predao se antikorupcijskom sudu, nakon što je taj sud izdao nalog za njegovo hapšenje zbog korupcije i lažnog svedočenja. Estrada se povukao s mesta predsednika 20. januara pod pritiskom uličnih demonstracija i vojske. 2002. - Holandska vlada i načelnik Generalštaba holanske vojske podneli su ostavke. Pad vlade izazvao je zvanični holandski izveštaj o Srebrenici, u kome je ocenjeno da holandske mirovne trupe i UN snose deo odgovornosti za pad te enklave (juli 1995) u ruke Vojske Republike Srpske (VRS) i masakr oko 7. 500 Muslimana. 2003. - U Beču je uhapšen Dragan Nikolić Gagi i izručen vlastima u Srbiji. Nikolić je u odsustvu osuđen na 15 godina zatvora kao saizvršilac u ubistvu vođe paravojne formacije Željka Ražnatovića Arkana. IZVOR.

Na današnji dan, 20. februara 1947. godine, pionir računarstva Alan Turing na predavanju u Londonskom matematičkom društvu izložio je revolucionarnu ideju o treniranju veštačke inteligencije za igru šaha. Turing je zastupao mišljenje da računari, baš kao i ljudi, moraju proći kroz obuku pre nego što se može meriti njihov IQ. Uporedio je ovaj proces sa dugotrajnom obukom koju prolaze matematičari, sugerisajući da treniranje veštačke inteligencije može biti slično stavljanju instrukcija u mašinu. Ova ideja predstavlja jedan od ranih koraka ka razvoju koncepta veštačke inteligencije kakvu danas poznajemo. ------------ 1631. Nemački protestantski knezovi sklopili savez sa švedskim kraljem Gustavom II, Švedska ušla u Tridesetogodišnji rat. 1707. Umro poslednji veliki mogul Indije Aurangzeb. 1658. zbacio oca, pogubio braću i uzurpirao presto. Osvojio Dekan, Kandahar i Kabul i nazvao se Alamgir, Osvajač Sveta. Podsticao umetnost i nauku, osnivao škole i fanatički širio islam, progoneći hinduizam. Njegovom smrću počelo slabljenje mogulske države. 1790. Umro austrijski car Jozef II, najstariji sin Marije Terezije i njen suvladar od 1765. do 1780. Kao pobornik prosvećenog apsolutizma, sproveo značajne reforme, 1781. uveo državnu kontrolu nad papskim bulama i doneo Edikt o toleranciji, kojim je priznao slobodu veroispovesti u austrijskom carstvu. 1809. Francuzi posle duže opsade zauzeli Saragosu, koja je odbila da Napoleonov brat Žozefa bude kralj Španije. 1860. U Novom Sadu izašao prvi broj Danice, najznačajnijeg književnog časopisa srpskog romantizma, koji je pokrenuo i uređivao Đorđe Popović. Danica okupila stotinak srpskih pisaca, među njima Jakova Ignjatovića, Đuru Jakšića, Jovana Jovanovića Zmaja, Lazu Kostića i Ljubu Nenadovića. 1886. Rođen mađarski revolucionar Bela Kun, jedan od osnivača Komunističke partije Mađarske, vođa mađarske sovjetske revolucije 1919. Streljan u staljinističkim čistkama u SSSR-u 1939, rehabilitovan po Staljinovoj smrti. 1908. Umro pisac Simo Matavulj, član Srpske kraljevske akademije, jedan od najistaknutijih predstavnika srpskog realizma. Njegovo najznačajnije delo roman "Bakonja fra Brne". 1920. Umro američki istraživač, admiral Robert Edvin Piri, prvi čovek koji je, u aprilu 1909, stigao na Severni pol. Ispitao najseverniji deo Grenlanda, oplovio ga i 1901. ustanovio da je ostrvo. 1930. Rođen je Miodrag Bulatović (Okladi, Bijelo Polje, 20. februar 1930 — Igalo, 15. mart 1991). Bio je jedan od najpoznatijih pisaca moderne srpske književnosti. Neredovno se školovao. Gimnaziju je završio u Kruševcu 1950. godine, a na Beogadskom univerzitetu je studirao psihologiju i književnost. Neko vreme je radio kao novinar. Tokom devedesetih godina bio je angažovan u SPS-u, gde je branio ideologiju Slobodana Miloševića u trenucima raspada Jugoslavije. Dobitnik je Ninove nagrade 1975. godine za roman Ljudi sa četiri prsta. 1938. Šef diplomatije Velike Britanije Entoni Idn podneo ostavku u znak protesta zbog popustljive politike premijera Nevila Čemberlena prema nemačkom diktatoru Adolfu Hitleru. 1942. Japanci u Drugom svetskom ratu napali ostrvo Bali u holandskoj Istočnoj Indiji. 1962. Posle uspešnih podorbitalnih letova s ljudskom posadom, SAD u orbitu oko Zemlje lansirale svemirski brod Merkjuri-Atlas 6, kojim je prvi astronaut SAD Džon Glen tri puta obleteo oko Zemlje. Let trajao četiri sata, 55 minuta i 23 sekunde. 1967. Predsednik Indonezije Ahmet Sukarno predao svu izvršnu vlast generalu Suhartu, zadržavši titulu predsednika. 1967. - Rođen je Kurt Donald Kobejn (engl. Kurt Donald Cobain; Aberdin, 20. februar 1967 — Sijetl, 5. april 1994) je bio frontmen, tekstopisac i gitarista grandž grupe iz Sijetla, pod imenom Nirvana. Bio je ne samo frontmen grupe, već i njen vođa i duhovno središte. Sa uspehom benda, Kobejn je i sam stekao ogromnu slavu koju je teško prihvatao, jer je imao teškoća da se navikne na sve što ona nosi. 1979. U erupciji indonežanskog vulkana Sinira život izgubilo 175 ljudi. 1985. U Irskoj, i pored žestokog protivljenja Rimokatoličke crkve, legalizovana prodaja kontraceptivnih sredstava. 1986. Verski sukobi hindusa, muslimana i sika zahvatili Indiju, u tri indijske države zaveden policijski čas. 1991. Usvajanjem amandmana 99 na Ustav, kojim je Slovenija definisana kao samostalna država, Skupština Slovenije pokrenula inicijativu za izdvajanje iz SFRJ. 1991. Vlada Hrvatske podnela Saboru dopunu Ustava po kojoj u Hrvatskoj važe samo zakoni te republike, čime je suspendovan Ustav SFRJ. 1996. Zetovi predsednika Iraka Sadama Huseina, general Husein Kamel Hasan i njegov brat Sadam Kamel, vratili se s porodicama u Irak iz šestomesečnog izbeglištva u Jordanu. Husein ih pomilovao, ali su tri dana kasnije obojica ubijena. 1999. Na Kosovu, na područjima Podujeva, Orahovca i Suve Reke, pojačani oružani sukobi srpskih snaga bezbednosti i pripadnika Oslobodilačke vojske Kosova. 2000. Srpska policija tokom sedam dana privela 24 aktivista studentske organizacije Otpor zbog lepljenja plakata i ispisivanja grafita antirežimskog sadržaja. Hapšenje aktivista Otpora i onemogućavanje rada nezavisnih medija obeležili naredni period sve do izbora u septembru, na kojima je, pobedom Demokratske opozicije Srbije, srušen režim Slobodana Miloševića. 2002. U najvećoj železničkoj nesreći u Egiptu poginula 373 putnika, 66 putnika povređeno, u požaru u vozu na liniji Kairo-Luksor. 2003. U požaru koji je izbio na koncertu grupe Grejt vajt u jednom noćnom klubu u Vest Vorviku, na ostrvu Roud, SAD, poginulo 100, povređeno 200 osoba. 2003. Komandant vazdušnih snaga Pakistana Mušaf ali Mir, njegova žena i 15 osoba poginuli kada se vojni avion "foker 27" srušio blizu Kohata, na severozapadu zemlje. 2005. Vlada Izraela donela odluku o povlačenju iz pojasa Gaze i etapnom iseljavanju jevrejskih naselja, koja su u toj oblasti više od 37 godina. 2006. U bečkoj palati Daun Kinski počeli dvodnevni razgovori predstavnika Beograda i Prištine o decentralizaciji vlasti na Kosovu. Time zvanično počeli direktni pregovori o statusu Kosova. 2006. Umro je penzionisani nadbiskup Pol Marčinkus, bliski saradnik mnogih papa, čiji je dugogodišnji staž na čelu Vatikanske banke obeležen velikih finansijskim skandalima, misterioznim smrtima i kriminalom. LINK.

Za nama je veoma uspešna godina u kojoj smo objavili 14 novih knjiga. Ovo su najtraženiji kompleti knjiga: 3 knjige "ujka Boba"   Cena kompleta: 4. 960 dinara LINK ZA NARUČIVANJE KOMPLET ALGORITMI Cena kompleta: 2. 800 dinara LINK ZA NARUČIVANJE  DIGITALNI MARKETING Cena kompleta: 2. 800 dinara LINK ZA NARUČIVANJE C++ KOMPLET Cena kompleta: 3. 450 dinara LINK ZA NARUČIVANJE  ANGULAR I TYPESCRIPT CENA KOMPLETA: 3. 000 dinara LINK ZA NARUČIVANJE   Funkcionalno programiranje za kroćenje složenog softvera. Funkcionalno programiranje je paradigma za razvoj softvera sa boljim performansama.     VIŠE O KNJIGAMA I LINK ZA NARUČIVANJE KOMPLET ARHITEKTURA SOFTVERA Usavršite najbolju praksu za kreiranje ponovo upotrebljivih. NET radnih okvira, biblioteka i komponenti. Izgradnja softverskih rešenja upotrebom mikroservisa, DevOps-a i projektnih obrazaca za Azure VIŠE O KNJIGAMA I LINK ZA NARUČIVANJE  KOMPLET OSNOVE VEŠTAČKE INTELIGECIJE I MAŠINSKOG UČENJA Kreirajte AI aplikacije u Pythonu i postavite temelje vašoj karijeri u nauci o podacima „Python mašinsko učenje (treće izdanje)“ je sveobuhvatan vodič za mašinsko učenje i duboko učenje upotrebom Pythona. VIŠE O KNJIGAMA I KORPA ZA NARUČIVANJE

Razmatranje mogućnosti i prepoznavanje prilika u svetu tehnologije često se shvata tek nakon što neka inovacija postane uspešna i široko prihvaćena. Google, Facebook i YouTube su primeri koji savršeno ilustruju ovu poentu. Kada su ove platforme tek bile u idejnoj fazi ili u ranim danima razvoja, malo ko je mogao predvideti koliko će duboko transformisati način na koji komuniciramo, radimo i konzumiramo informacije i zabavu. Google je osnovan 1998. godine od strane Larija Pejdža i Sergeja Brina kao projekat doktoranata na Univerzitetu Stanford. Cilj im je bio da organizuju informacije sveta i učine ih univerzalno dostupnim i korisnim. U to vreme, internet pretraživači su već postojali, ali Googleov algoritam za rangiranje stranica, PageRank, donosio je revolucionarnu preciznost i relevantnost rezultata pretrage. Facebook, koji je Mark Zakerberg pokrenuo 2004. godine iz svoje studentske sobe na Harvardu, prvobitno je bio platforma ograničena samo na studente ovog univerziteta. Tek kasnije je postao dostupan široj javnosti, transformišući se u globalnu društvenu mrežu koja omogućava povezivanje, deljenje i komunikaciju na nivou kakav ranije nije bio moguć. YouTube, osnovan 2005. godine od strane Stiva Čena, Čada Harlija i Džaveda Karima, omogućio je korisnicima da jednostavno otpremaju, dele i gledaju video sadržaj. Platforma je brzo privukla veliku publiku zahvaljujući svojoj jednostavnosti i širokom spektru sadržaja, od obrazovnih video materijala do zabave. Analizirajući ove primere, možemo uvideti da su ključni faktori uspeha ovih platformi bili inovativnost, pravilno tajming i sposobnost da se zadovolje stvarne potrebe korisnika. U trenutku kada su se pojavile, internet tehnologije su već bile u ekspanziji, ali ove platforme su uspele da pronađu jedinstvene načine da unaprede postojeće modele i ponude nove vrednosti. Za one koji danas razmišljaju o inovacijama i teže da budu preteča u tehnološkom svetu, lekcija je jasna: nije dovoljno samo pratiti postojeće trendove. Potrebno je vizionarski razmišljati, prepoznati prilike koje drugi ne vide i biti spreman na rizik. Budući uspesi u tehnologiji verovatno leže na mestima koja trenutno izgledaju neistraženo ili nedovoljno razvijeno. Razumevanje potreba korisnika, težnja ka inovacijama i hrabrost da se probaju nove stvari su ključni za prepoznavanje i iskorišćavanje prilika koje će definisati budućnost, baš kao što su to uradili Google, Facebook i YouTube.

Autori koji su pisali o podacijskoj pismenosti Podacijska pismenost se odnosi na sposobnost pojedinaca da razumeju, interpretiraju i koriste podatke u svom radu i u svakodnevnom životu. Evo nekoliko najpoznatijih autora koji su napisali o ovom važnom konceptu: David Hand - profesor statistike i bivši predsednik Royal Statistical Society-a, autor nekoliko knjiga o statistici i podacima, uključujući "The Improbability Principle" i "Dark Data: Why What You Don't Know Matters". Edward Tufte - bivši profesor političke nauke i vizualne umetnosti, autor nekoliko knjiga o vizualizaciji podataka, uključujući "The Visual Display of Quantitative Information" i "Envisioning Information". Alberto Cairo - profesor vizualnog novinarstva i autor knjiga o vizualizaciji podataka, uključujući "The Functional Art" i "The Truthful Art". Cathy O'Neil - matematičarka i autorka knjige "Weapons of Math Destruction", koja se bavi pitanjem kako algoritmi i analiza podataka mogu dovesti do nepravde i diskriminacije. Hans Rosling - profesor internacionalne zdravstvene statistike i autor knjige "Factfulness", koja promoviše pozitivan stav prema podacima i činjenicama. Cole Nussbaumer Knaflic - autorka knjiga "Storytelling with Data" i "Storytelling with Data: Let's Practice!", koje se bave pitanjem kako vizualizirati podatke na način koji će biti lako razumljiv i privlačan. Nate Silver - autor knjige "The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail — but Some Don't", koja se bavi pitanjem kako razumeti i koristiti podatke za predviđanje budućih događaja. Daniel Kahneman - nobelovac za ekonomiju i autor knjige "Thinking, Fast and Slow", koja se bavi pitanjem kako ljudi donose odluke i interpretiraju informacije. Steven Levitt i Stephen Dubner - autori knjige "Freakonomics: A Rogue Economist Explores the Hidden Side of Everything", koja se bavi pitanjem kako koristiti podatke i statistiku za otkrivanje neočekivanih uzročno-posljedičnih veza u društvu. Ben Fry - autor knjige "Visualizing Data: Exploring and Explaining Data with the Processing Environment", koja se bavi pitanjem kako vizualizovati i prezentovati podatke na kreativan i efektivan način. Hadley Wickham - programer i autor knjige "R for Data Science", koja se bavi pitanjem kako koristiti programski jezik R za analizu i vizualizaciju podataka. Kenneth Cukier i Viktor Mayer-Schönberger - autori knjige "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think", koja se bavi pitanjem kako velike količine podataka mijenjaju način na koji živimo i radimo. David Hand David Hand - profesor statistike i bivši predsjednik Royal Statistical Society-a, autor nekoliko knjiga o statistici i podacima, uključujući "The Improbability Principle" i "Dark Data: Why What You Don't Know Matters". Evo nekoliko citata iz knjiga Davida Handa: "U svakodnevnom životu susrećemo se s mnogim događajima koji se čine nemogućim. Međutim, ako uzmete u obzir činjenicu da se ti događaji javljaju u velikom broju prilika, postaje jasno da su takve stvari zapravo vrlo verojatne. " - iz knjige "The Improbability Principle" "U današnjem svetu količina podataka eksponencijalno raste, a istovremeno se povećava i količina informacija koje ne razumemo ili ne prepoznajemo. To je ono što zovemo 'tamni podaci' - oni su tamo, ali ih ne vidimo. " - iz knjige "Dark Data: Why What You Don't Know Matters" "Statistika je ključni alat u razumevanju sveta oko nas. Bez nje, sve što bismo znali bilo bi ograničeno na naša osobna iskustva i intuiciju, što je često nepouzdano i subjektivno. " - iz knjige "The Improbability Principle" "Upravljanje rizikom je jedno od najvažnijih područja primene statistike. Bez statistike, ne bismo imali način da razumemo verovatnoću događaja koji se javljaju u našim životima i poslovanju. " - iz knjige "Dark Data: Why What You Don't Know Matters" "Statistika se ne bavi samo brojkama, već i ljudima. U krajnjem slučaju, statistika je alat za razumevanje i poboljšanje sveta u kom živimo. " - iz knjige "The Improbability Principle" "U svakom skupu podataka postoje izuzeci, ali to ne znači da se radi o nečemu čudnom ili neobičnom. " - The Improbability Principle "Razumevanje verovatnoće nije samo važno za statističare, već za svakoga ko želi doneti odluke bazirane na informacijama. " - The Improbability Principle "Mnoge stvari koje se čine neverojatnim su zapravo vrlo verovatne. " - The Improbability Principle "Ponekad najvažnije stvari nisu ono što znamo, već ono što ne znamo. " - Dark Data "Svaki put kad nešto merimo, podaci koje dobijemo su zaraženi greškama. " - The Improbability Principle "Mnogi ljudi greše misleći da ako nešto ima malu verovatnoću da se nikada neće dogoditi. " - The Improbability Principle "Podaci mogu biti vrlo moćni, ali samo ako su pravilno prikupljeni, obradjeni i interpretirani. " - Dark Data "Ako podaci nisu prikupljeni na odgovarajući način, možemo doći do pogrešnih zaključaka. " - Dark Data "Podaci nam pružaju mogućnosti za otkrivanje novih spoznaja, ali isto tako mogu nas i dovesti do zabluda. " - Dark Data "Nema savršenih podataka, a to znači da uvijek moramo biti oprezni u njihovoj interpretaciji. " - Dark Dat Edward Tufte Edward Tufte - bivši profesor političke nauke i vizualne umjetnosti, autor nekoliko knjiga o vizualizaciji podataka, uključujući "The Visual Display of Quantitative Information" i "Envisioning Information". "Dobra vizualizacija omogućava gledaocu da vidi ono što autor nije ni znao da je tamo. " - The Visual Display of Quantitative Information "Kvalitetna grafika bi trebalo da prikazuje mnogo podataka na malom prostoru, čineći ih jasnim, preciznim i iznad svega, lako razumljivim. " - The Visual Display of Quantitative Information "Dizajn nije samo o tome kako nešto izgleda i kako se oseća. Dizajn je kako nešto radi. " - Envisioning Information "Dobro osmišljen grafički prikaz može odgovoriti na mnoga pitanja koja se ne mogu postaviti u rečima. " - The Visual Display of Quantitative Information "Grafika bi trebalo da prikaže ne samo ono što je izravno merljivo, već i ono što se može razumeti samo posredno. " - Envisioning Information "Uvek postoji nešto novo da se nauči iz grafičkih prikaza, čak i onda kada smo već upoznati sa podacima. " - The Visual Display of Quantitative Information "Cilj vizualizacije podataka je da se čitalac upozna s podacima, a ne da impresionira autora. " - The Visual Display of Quantitative Information "Grafika bi trebala biti lepa, ali i jasna i funkcionalna. " - Envisioning Information "Nije dovoljno samo prikazati podatke, treba ih i interpretirati. " - The Visual Display of Quantitative Information "Dizajn vizualizacije podataka bi trebao biti u službi podataka, a ne obratno. " - Envisioning Information Alberto Cairo Alberto Cairo je poznati vizualni novinar i profesor vizualnog novinarstva na Sveučilištu u Miamiju. Rođen je u Španiji 1974. godine, a diplomirao je novinarstvo na Sveučilištu u Navarri. Nakon toga, radio je kao novinar u Španiji i Brazilu, a zatim se preselio u SAD i počeo se baviti vizualnim novinarstvom. Njegova stručnost u ovom području proizašla je iz njegova rada na projektima koji su uključivali vizualizaciju podataka za medije poput The New York Timesa i National Geographic-a. Cairo je autor nekoliko knjiga o vizualizaciji podataka, uključujući "The Functional Art" i "The Truthful Art". Također predaje na mnogim konferencijama i radionicama o vizualizaciji podataka širom svijeta. Smatra se jednim od najuticajnijih stručnjaka u ovom području i često se citira u medijima kada se raspravlja o vizualizaciji podataka i vizualnom novinarstvu. "Vizualizacija je jezik, a ne dekoracija. " - The Truthful Art "Vizualizacija podataka ne može zameniti analizu podataka, ali može olakšati analizu i interpretaciju podataka. " - The Functional Art "Vizualizacija nije samo umetnički izraz, već i sredstvo komunikacije. " - The Truthful Art "Cilj vizualizacije nije impresionirati, već edukovati. " - The Functional Art "Vizualizacija podataka je alat za istraživanje, analizu, komunikaciju i, iznad svega, za razumevanje sveta oko nas. " - The Truthful Art "Vizualizacija podataka je proces koji počinje izborom prave pripovedačke strukture. " - The Functional Art "Vizualizacija podataka bi trebala osvetliti tajne koje se kriju u podacima, a ne ih zamagljivati. " - The Truthful Art "Vizualizacija podataka treba biti jednostavna i intuitivna, ali istovremeno i elegantna i efikasna. " - The Functional Art "Dobar dizajn vizualizacije podataka je dizajn koji radi. " - The Truthful Art "Vizualizacija podataka je umetnost i nauka koja zahteva puno strpljenja, predanosti i, iznad svega, kreativnosti. " - The Functional Art Cathy O'Neil Cathy O'Neil je matematičarka, data naučnica i autorka koja se bavi pitanjem kako algoritmi i analiza podataka mogu dovesti do nepravde i diskriminacije. Diplomirala je matematiku na UC Berkeley-u, a doktorirala na Harvardu. Radila je kao kvantitativni analitičar na Wall Streetu, a kasnije se posvetila pisanju knjiga i predavanjima o etičkoj i odgovornoj upotrebi podataka i algoritama. Najpoznatija je po svojoj knjizi "Weapons of Math Destruction", koja se bavi kritikom upotrebe algoritama u područjima poput zapošljavanja, kreditiranja, osiguranja i pravosuđa. "Sve više se oslanjamo na matematičke modele kako bi donosili odluke koje imaju ozbiljne posledice po živote ljudi, ali te modele retko proveravamo ili kritikujemo na način na koji to zaslužuju. " "Algoritmi su moćni alati koji mogu poboljšati društvo, ali mogu i pogoršati nepravdu. " "Čak i najnapredniji algoritmi ne mogu nadoknaditi osnovne društvene probleme, poput nejednakosti u obrazovanju i zdravstvenoj staranje. " "Matematika ne može zameniti moralne vrednosti koje su ključne za odluke koje utiču na živote ljudi. " "Mnoge firme i organizacije koriste algoritme koji su nepravedni i diskriminatorski, a tehnološka zajednica ima odgovornost da se bori protiv takvih nepravdi. " "Umesto da se oslanjamo na slepo verovanje u algoritme, moramo razviti kritički stav prema njihovoj upotrebi i proveriti njihovu etiku i pravdu. " "Podaci koji se koriste za trening algoritama su podložni greškama i pristranostima, a ti nedostaci mogu se odraziti u konačnim odlukama koje se donose na temelju tih algoritama. " "Upravljanje algoritmima nije samo tehničko pitanje, već i političko pitanje koje zahteva društvenu debatu i zakonodavni okvir. " "Kada se radi s osetljivim podacima o ljudima, poput medicinskih podataka ili kreditne istorije, potrebno je provesti stroge sigurnosne mere kako bi se osigurala privatnost i sigurnost tih podataka. " "Naša odgovornost kao društva nije samo da razvijemo bolje algoritme, već da razvijemo bolje i pravednije društvo koje će te algoritme koristiti na odgovoran način. " Hans Rosling Hans Rosling bio je švedski profesor internacionalne zdravstvene statistike i poznati zagovornik upotrebe podataka u promociji pozitivnih promena u svetu. Bio je osnivač organizacije Gapminder koja promoviše zdravlje i ekonomski razvoj, kao i autor knjige "Factfulness" koja promoviše pozitivan stav prema podacima i činjenicama. "Čim razumemo da je svet mnogo bolji nego što izgleda, započinjemo promenu ka boljem. " "Svi smo ponekad toliko zauzeti gledanjem stvari koje se pogoršavaju da ne vidimo stvari koje se poboljšavaju. " "Kada je reč o novostima, glavna vest nije ono što se dogodilo, već da se promenilo mnogo manje nego što smo mislili da će se promeniti. " "Pogrešno je razmišljati o svetu kao o podeljenom na bogate zapadne zemlje i siromašne druge. Svetska populacija se u suštini deli na dve grupe: veoma siromašne i nešto manje siromašne. " "Podaci ne mogu rešiti sve probleme, ali to je bolji početak nego problemi bez podataka. " "Čak i u zemljama sa ekonomskim problemima, većina ljudi živi srednji život, a ne u krajnjoj siromaštvu. " "Nikada nemojte verovati jednoj priči o nekom delu sveta. Uvek tražite više priča, a zatim gledajte kako se te priče uklapaju u slike koje dobijate iz podataka. " "Jedan od najčešćih uzroka lošeg razumevanja sveta jeste preterana pojednostavljenost. " "Svet nije podeljen na dva dela - razvijeni zapad i nerazvijeni svet. Umesto toga, postoji spektar zemalja koje se razvijaju brzo, nešto sporije ili gotovo nikako. " "Nauka je ključna za bolje razumevanje sveta, ali nauka ne može sama doneti odluke. Moramo donositi odluke koristeći našu procenu vrednosti. " Cole Nussbaumer Knaflic Cole Nussbaumer Knaflic je autorka knjiga "Storytelling with Data" i "Storytelling with Data: Let's Practice!", koje se bave pitanjem kako vizualizirati podatke na način koji će biti lako razumljiv i privlačan. Neki od citata iz njenih knjiga su: "Vizualizacija je način da se podaci pretvore u priču koju ljudi mogu razumeti i upamtiti. " "Vizualizacija podataka treba da bude jednostavna, intuitivna i efikasna. " "Kada vizualiziramo podatke, ne smemo zaboraviti da su to stvarni ljudi s kojima se bavimo. " "Pre nego što započnete vizualizaciju podataka, razmislite o svrsi i ciljevima koje želite postići. " "Vizualizacija podataka nije samo alat za komuniciranje informacija, već i alat za otkrivanje novih znanja. " "Pravi cilj vizualizacije podataka je da pomogne ljudima da donose bolje odluke na osnovu podataka. " "Vizualizacija podataka ne bi trebala biti samo lijepa, već bi trebala imati smisla i biti funkcionalna. " "Vizualizacija podataka može biti vrlo moćan alat za pričanje priča. " "Vizualizacija podataka nije samo stvar tehnologije, već i kreativnosti i umeća komunikacije. " "Vizualizacija podataka može biti alat za rešavanje složenih problema na način koji je razumljiv svima. " Nate Silver Nate Silver je američki statističar, novinar i autor knjiga, najpoznatiji po svojoj stranici i knjizi "The Signal and the Noise". Njegova posebnost je u korišćenju statističkih metoda za predviđanje izbornih rezultata, sportskih događaja i drugih društvenih pojava. Evo 10 citata Nate Silvera: "Najvažnije pravilo u predviđanju je ne prihvatiti stvari kakve jesu. " "Najbolje što možemo učiniti je učiniti vjerojatno ono što je moguće. " "Najveća greška koju statističari čine je pretpostavka da su njihovi podaci stvarni. " "Statistika ne govori istinu, već govori istinu u okviru statističkih granica. " "U svakom odnosu između količine podataka i kvalitete podataka, količina pobjeđuje. " "Ključno je znati kada nešto ne znate. " "Statistika nam pomaže da shvatimo koliko su složene stvari zaista složene. " "Svaka situacija je jedinstvena i zahtijeva različite pristupe, ali ako imate jasan sistem vrijednosti i nekoliko osnovnih principa, možete se prilagoditi. " "Možemo biti pametni u grupi, iako su pojedinci ne baš tako pametni. " "Istina nije ono što želite da bude; to je ono što su podaci pokazali. " Daniel Kahneman Daniel Kahneman je izraelsko-američki psiholog i ekonomist, dobitnik Nobelove nagrade za ekonomiju 2002. godine. Poznat je po svojim radovima u oblasti psihologije prosuđivanja, donošenja odluka i ponašanja u uslovima neizvesnosti. Njegova najpoznatija knjiga je "Thinking, Fast and Slow". Evo 10 citata iz njegovih knjiga: "Ako niste spremni da pogrešite, nikada nećete naučiti ništa novo. " "Optimizam je normalan, a pesimizam je racionalan u svetu u kojem se stvari popravljaju. " "Ljudi retko misle ono što kažu, a nikada ne kažu ono što misle. " "Jedna od glavnih funkcija mozga jeste da ublažava iznenađenja koja nam priređuje svet. " "Mi ne možemo da zamislimo alternativu onome što znamo. " "Ljudi ne osećaju konačnu količinu novca koju imaju; oni osećaju promene. " "Smatramo da smo objektivni, ali zapravo smo pristrasni prema svojim željama. " "Naše odluke nisu samo rezultat racionalnog razmišljanja, već su često oblikovane emocijama i intuitivnim procesima. " "Nismo svesni mnogih stvari koje utiču na naše odluke. " "Ograničena je naša sposobnost da predvidimo budućnost, jer ne razumemo dovoljno prošlost. " Steven Levitt i Stephen Dubner Steven Levitt i Stephen Dubner su američki autori knjiga o ekonomiji i statistici. Najpoznatiji su po knjizi "Freakonomics" i njenim nastavcima. Ovde je 10 citata iz njihovih knjiga: "Ako zanemarimo svu ostalu buku koja okružuje jedno istraživanje, podaci su zapravo glasni. " - Steven Levitt, "Freakonomics" "Čak i ako ne volite brojeve, brojevi vole vas. " - Steven Levitt, "Freakonomics" "Sve što radite ili ne radite ima trošak, čak i ako ne vidite taj trošak. " - Stephen Dubner, "Freakonomics" "Problem sa ponavljanjem istih grešaka je u tome što one često postaju navika. " - Steven Levitt, "Think Like a Freak" "Kada stvari idu po zlu, morate biti iskreni prema sebi, ali ne smete se prestati boriti. " - Stephen Dubner, "Think Like a Freak" "Malo podataka može biti lošije od nimalo podataka. " - Steven Levitt, "Freakonomics" "Ne možete biti oštar ako ste konstantno iscrpljeni. " - Stephen Dubner, "Think Like a Freak" "Ljudi koji su stekli neko znanje, a zatim prestali učiti, često su najopasniji od svih. " - Steven Levitt, "Think Like a Freak" "Pogrešno je misliti da je svaki problem jedinstven i da za njega postoji jedinstveno rešenje. " - Stephen Dubner, "Think Like a Freak" "Najbolji način da naučite nešto je da to objasnite nekome drugome. " - Steven Levitt, "Think Like a Freak" Ben Fry Ben Fry je američki softverski dizajner, umetnik i programer. Najpoznatiji je po svom radu na području vizualizacije podataka, uključujući knjigu "Visualizing Data" i razvoj softvera za vizualizaciju podataka, poput alata Processing. Evo 10 citata Bena Frya: "Uspostavljanje odnosa između ljudi i podataka je ono što je vizualizacija podataka zaista, stvarno uzbudljivo. " "Vizualizacija podataka je proces otkrivanja priča u podacima. " "Vizualizacija podataka može biti moćan način otkrivanja skrivenih uzoraka i informacija koje bi inače mogle ostati neprimećene. " "Ključno je razumeti podatke koje vizualizujemo i prikazati ih na način koji će biti jasan i relevantan za publiku. " "Vizualizacija podataka može biti korisna ne samo za analizu podataka, već i za komunikaciju i podučavanje drugih o složenim konceptima. " "Jedna od glavnih prednosti vizualizacije podataka je što nam omogućava da brzo i lako identifikujemo trendove i obrasce u podacima. " "Ključna komponenta vizualizacije podataka je dizajn. Dobro osmišljen dizajn može pomoći u prenošenju složenih informacija na jasan i efektivan način. " "Vizualizacija podataka nije samo tehnološki zadatak - zahtijeva kreativnost, razumijevanje publike i ciljeva projekta. " "Vizualizacija podataka može biti korisna u gotovo svakom sektoru, od zdravstvene zaštite do poslovanja, a može nam pomoći u donošenju boljih odluka na temelju činjenica. " "Vizualizacija podataka nije samo o stvaranju lijepih grafikona i dijagrama - to je otkrivanje priča koje su skrivene u podacima i prenošenje tih priča na publiku na jasan i uvjerljiv način. " Hadley Wickham Hadley Wickham je novozelandski programer i statističar, poznat po svojim doprinosima u području statističkog programiranja i vizualizacije podataka. "Ovaj svet je niz podataka. Mi smo ti koji ih moraju razumeti. " "Samo zato što možete nešto izmeriti, ne znači da to i treba da uradite. " "Programiranje je jezik vizualizacije podataka. " "Kada se usredsredite samo na statistiku, zaboravljate da su ljudi ti koji se nalaze iza podataka. " "Dobra vizualizacija omogućava nam da pričamo priče iz podataka koje inače ne bismo videli. " "Obrada podataka nije samo za programere. Svi bi trebali da nauče kako da razumeju i koriste podatke. " "Analiza podataka nije samo o softveru, već i o tome kako mislimo o podacima. " "Statistika ne bi trebala biti misterija, već nešto što ljudi mogu razumeti i primeniti. " "Analiza podataka bi trebalo da bude kao kuvanje. Potrebna vam je dobra kuhinja (softver), ali i osnovna znanja o sastojcima (statistika) i procesima (metodologija). " "Vizualizacija podataka nije samo o estetici, već o tome kako ljudi razumeju informacije. " Kenneth Cukier i Viktor Mayer-Schönberger Kenneth Cukier i Viktor Mayer-Schönberger su autori knjige "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think". Ovo je 10 citata iz njihove knjige na srpskom jeziku: "Big Data je revolucija koja će promeniti način na koji živimo, radimo i razmišljamo. " "U svetu Big Data, sposobnost da brzo analizirate i koristite podatke je ključna. " "Big Data se ne bavi samo količinom podataka, već i raznolikošću, brzinom i vrednošću. " "Big Data je poput svetlosti koja otkriva nove aspekte stvarnosti. " "Big Data nas tera da razmišljamo o stvarima na nove načine i da pronađemo nove načine za rešavanje problema. " "Big Data može biti snažan alat za promene u oblastima kao što su medicina, energetika i obrazovanje. " "Big Data omogućava da se rešavaju problemi na način koji je prethodno bio nemoguć. " "Big Data je kao novi element koji se pojavio u periodnom sistemu elemenata, otkrivajući nove načine na koje se svet sastoji. " "Big Data zahteva novu vrstu saradnje između naučnika, inženjera, preduzetnika i političara. " "Big Data može doneti značajne prednosti i inovacije, ali i izazove i opasnosti ako se ne koristi odgovorno i transparentno. " NAPOMENA: Za prikupljanje podata je korišćen ChatGPT. Svaka vaša primedba bi bila od velike koristi.  

Poslednje dve godine su doneli veliku paniku, nesigurnost i osećaj bespomoćnosti na tržištu rada, što je rezultiralo masovnim otpuštanjima u najvećim tehnološkim kompanijama. Amazon, Google, Microsoft i Meta su zajedno otpustili desetine hiljada zaposlenih, što ilustruje razmere izazova sa kojima se industrija suočava. Ova situacija je deo šireg trenda digitalne transformacije i automatizacije, koji prema Svetskom ekonomskom forumu može dovesti do gubitka preko 85 miliona radnih mesta do 2025. godine. Ovaj proces nije samo odraz trenutnih ekonomskih poteškoća, već i dugoročne promene u načinu na koji poslujemo i radimo, gde tehnologije poput veštačke inteligencije (AI) preuzimaju sve veću ulogu. Da biste se snašli u ovom turbulentnom periodu, ključno je da ne gajite strah prema AI, već da je prihvatite i integrišete u svoj profesionalni razvoj. Umesto da se bojite zamene, fokusirajte se na sticanje veština koje će vas učiniti nezamenljivim u eri veštačke inteligencije. To uključuje učenje kako da koristite AI alate, razumevanje osnova AI tehnologija i razvijanje veština koje AI trenutno ne može replicirati, kao što su kreativno razmišljanje, emocionalna inteligencija i kompleksno rešavanje problema. Prihvatanje veštačke inteligecncije Prihvatanje veštačke inteligencije značajno prevazilazi puko usvajanje novih tehnoloških alata; to zahteva temeljnu promenu u načinu na koji pristupamo radu i razvoju karijere. U eri koju karakteriše stalna evolucija tehnologije, sposobnost da se kontinuirano uči i prilagođava postaje ključna za održavanje profesionalne relevantnosti i otpornosti. Usvajanje novih veština i znanja Usvajanje AI ne znači samo naučiti kako koristiti nove programe ili alate; podrazumeva i razvijanje dubokog razumevanja novih tehnologija, njihovih potencijala i ograničenja. Ovo uključuje sticanje veština u oblastima poput obrade podataka, mašinskog učenja, analize podataka i programiranja, koje postaju sve cenjenije u mnogim industrijama. Razvoj mekih veština Pored tehničkih veština, meke veštine poput kritičkog razmišljanja, kreativnosti, emocionalne inteligencije i prilagodljivosti postaju sve važnije. Ove veštine omogućavaju radnicima da inoviraju, efikasno rešavaju probleme i uspešno sarađuju u timovima, čineći ih neprocenjivim u radnom okruženju koje se neprestano menja. Stalno učenje i obrazovanje Kultura stalnog učenja postaje neophodna u savremenom radnom okruženju. Ovo znači da profesionalci treba da budu otvoreni za stalno usavršavanje, bilo kroz formalno obrazovanje, online kurseve, radionice ili samostalno učenje. Sposobnost da se brzo uči i prilagođava novim informacijama i veštinama postaje jedan od najvažnijih aspekata profesionalnog razvoja. Prilagodljivost i fleksibilnost Prilagodljivost i fleksibilnost postaju ključni faktori uspeha, omogućavajući pojedincima da efikasno reaguju na promene u industriji i radnom mestu. Ovo podrazumeva sposobnost da se brzo prelazi sa jednog zadatka na drugi, prilagođavanje novim radnim procesima i tehnologijama, kao i sposobnost da se inovira i eksperimentiše. Saradnja i timski rad Kako AI tehnologije postaju sve prisutnije, sposobnost za efikasnu saradnju sa mašinama, kao i sa ljudima, postaje sve važnija. Razvoj veština u oblasti interdisciplinarne saradnje, komunikacije i timskog rada omogućava profesionalcima da maksimalno iskoriste potencijal AI alata i tehnologija. Prihvatanje veštačke inteligencije, dakle, podrazumeva razvoj novog skupa veština i pristupa radu, koji zajedno omogućavaju pojedincima ne samo da ostanu relevantni u brzo promenljivom tehnološkom pejzažu, već i da napreduju i ostvaruju uspeh u svojim karijerama.

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.  

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.