Veze, linkovi
Kompjuter biblioteka
Korpa

 

Access

ALGORITMI

Alternativna učenja

Analiza podataka

Android

Animacija

Antropologija

Apple - MAC OS X

Arheologija

Arhitektura

Astrologija

Astronomija

Audio kursevi + knjige

Audio, Multimedia, Video

Autobiografija

AutoCad, ArchiCAD, SolidWorks, Catia, Pro/Engineer

Automobili

Bajke

Baze podataka

Biografija

Biološke nauke

Blockchain

Botanika

C, C++ i C#

ChatGPT

CSS

Dečije knjige

Delphi

Digitalna fotografija

Dizajn

Django

Domaće pripovetke

Domaći roman

Drama

E-knjiga

E-komerc

ECDL

Ekologija

Ekonomija

Elektrotehnika

Enciklopedija

Esejistika

Etika

Fantastika

Film

Filologija

Filozofija

Fizika

Fotografija

FULL STACK DEVELOPMENT

Funkcionalno programiranje

Generativna veštačka inteligencija

Geografija

Geologija

Git i GitHub

GOOGLE

GPT

Grafika, Dizajn, Štampa

Građevinarstvo

Hardver

Hemija

Hidrotehnika

Hobi

Horor

Humor

Internet

Intervju

Istorija

Istorija i teorija književnosti

Istorija umetnosti

Istorijski roman

Java

JavaScript

Joomla

jQuery

Knjiga posle posla - Beletristika i ostala izdanja

Knjižare i naše knjige

Književna kritika

Kuvari, hrana i piće

Leksikografija

Lingvistika

Ljubavni roman

logo

Magija

Marketing

Mašinsko učenje

Mašinstvo

Matematika

Medicina

Memoari

Menadžment

Modeliranje podataka

Monografija

Mreže

MS Office

Muzika

Nagrađivanje knjige

Naučna fantastika

Obrada teksta

OFFICE 2013

OpenOffice.org

Operativni sistemi

Oracle

Organizacione nauke

Pedagogija

PHP I MYSQL

Pisci u medijima

Ples

Poezija

Politika

Poljoprivreda

Popularna medicina

Popularna nauka

Popularna psihologija

Posao

Poslovanje

Pozorište

Pravo

Pravoslavlje

Primenjene nauke

Pripovetke

Prirodne nauke

Priručnik

Programiranje

Projektovanje softvera

Psihologija

Publicistika

Putopis

Python programiranje

Računarstvo u oblaku

Raspberry PI

Razvoj

Rečnici

Religija

Robotika

Roman

Ruby i Ruby on Rails

Satira

Saveti

Serija Roberta C. Martina

Sertifikati

Slikarstvo

Socijalna mreža - Facebook

Sociologija

Sport

Sport i hobi

SQL

Statistika

Strip

Tabele

Tableti

Tehnologija

Telekomunikacije

Triler

Turizam

Twitter

Udžbenici

Umetnost

Unix, Linux

Urbanizam

UX DIZAJN

Veštačka inteligencija

Visual Basic .NET, VBA, V. Studio

Web design

Windows

Windows 7

Windows 8

WordPress

Zaštita i sigurnost

Zoologija

 

Vesti – GPT

Ukupno: 74, strana 4 od 4

Novi modeli ChatGPT-a, o1-preview i o1-mini

 

 

 

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.
 
   

Od Jungove misli do pitanja i odgovora uz korišćenje GPT-a Text Question Generatora

 

 

 

Kreirali smo GPT koji alalizirajući jednu rečenicu: Postavlja pitanja Odgovara na pitanja Kreira kratak članak GPT smo nazvali: Text Question Generator Ukoliko sa GPT-em komunicirate na srpskom jeziku, dobijaćete odgovore na srpskom jeziku. Upit: "Razmišljanje je teško, zato većina ljudi sudi. " - Karl Jung Nakon što pritisnete Enter taster dobićete sledeći odgovor: Korak 1: Generisanje Povezanih Pitanja Šta je Karl Jung mislio kada je rekao "Razmišljanje je teško"? Zašto ljudi imaju tendenciju da sude umesto da duboko razmišljaju, prema Jungu? Kako se kritičko razmišljanje razlikuje od prosuđivanja? Koje su psihološke posledice preferiranja prosuđivanja nad razmišljanjem? Na koje načine ljudi mogu poboljšati svoje veštine razmišljanja? Koje su posledice društva koje favorizuje prosuđivanje nad razmišljanjem? Kako se Jungova izjava odnosi na moderne psihološke teorije? Kakvu ulogu kognitivni napor igra u procesu prosuđivanja naspram razmišljanja? Može li se razmišljanje olakšati, i ako može, kako? Kako pristrasnosti utiču na našu tendenciju da sudimo radije nego da razmišljamo? Koji su neki istorijski primeri gde je prosuđivanje zasenilo temeljnu analizu? Kako ovaj citat odražava Jungove šire filozofske i psihološke stavove? Kakav uticaj obrazovanje ima na sposobnost pojedinca da razmišlja radije nego da sudi? Postoje li situacije u kojima prosuđivanje može biti korisnije od razmišljanja? Kako prakse svesnosti mogu pomoći u smanjenju prosuđivanja i podsticanju razmišljanja? Koje su prepreke efikasnom razmišljanju u savremenom društvu? Kako društveni mediji utiču na našu tendenciju da sudimo radije nego da razmišljamo? Kako neko može uspostaviti ravnotežu između neophodnog prosuđivanja i temeljnog razmišljanja? Koje tehnike psiholozi preporučuju za podsticanje dubljeg razmišljanja? Kako emocionalna inteligencija utiče na sposobnost razmišljanja radije nego prosuđivanja? Korak 2: Davanje Ekspertskih Odgovora Šta je Karl Jung mislio kada je rekao "Razmišljanje je teško"? Jung je isticao mentalni napor i disciplinu potrebnu za duboko, refleksivno razmišljanje. Verovao je da pravo razmišljanje uključuje suočavanje sa složenim idejama i preispitivanje sopstvenih pristrasnosti i pretpostavki. Zašto ljudi imaju tendenciju da sude umesto da duboko razmišljaju, prema Jungu? Jung je sugerisao da je prosuđivanje neposredniji i manje kognitivno zahtevajući odgovor. Omogućava ljudima da brzo kategorizuju i reaguju na situacije bez mentalnog napora potrebnog za dublju analizu. Kako se kritičko razmišljanje razlikuje od prosuđivanja? Kritičko razmišljanje uključuje analiziranje i evaluaciju informacija i argumenata na disciplinovan način, sa ciljem da se razumeju i reše problemi. Prosuđivanje, s druge strane, često je brza, definitivna odluka formirana bez rigoroznog ispitivanja. Koje su psihološke posledice preferiranja prosuđivanja nad razmišljanjem? Preferiranje prosuđivanja može dovesti do površnog razumevanja, jačanja pristrasnosti i lošeg donošenja odluka. Takođe može doprineti društvenoj podeljenosti i nedostatku empatije i razumevanja. Na koje načine ljudi mogu poboljšati svoje veštine razmišljanja? Ljudi mogu poboljšati svoje veštine razmišljanja kroz prakse kao što su svesnost, intelektualne diskusije, široko čitanje, refleksija o sopstvenim misaonim procesima i traženje novih i izazovnih iskustava. Koje su posledice društva koje favorizuje prosuđivanje nad razmišljanjem? Društvo koje favorizuje prosuđivanje nad razmišljanjem može postati polarizovano i sklono konfliktima. To može rezultirati lošim donošenjem politika, društvenom nepravdom i nedostatkom inovacija i napretka. Kako se Jungova izjava odnosi na moderne psihološke teorije? Moderne psihološke teorije, kao što je kognitivna psihologija, podržavaju Jungovu ideju pokazujući kako kognitivne pristrasnosti i heuristike mogu dovesti do brzih prosuđivanja. One naglašavaju važnost metakognicije i veština kritičkog razmišljanja. Kakvu ulogu kognitivni napor igra u procesu prosuđivanja naspram razmišljanja? Kognitivni napor je ključan u razmišljanju jer uključuje namerne mentalne aktivnosti kao što su rasuđivanje i refleksija. Prosuđivanje često zaobilazi ove procese, oslanjajući se umesto toga na automatske, heurističke odgovore. Može li se razmišljanje olakšati, i ako može, kako? Razmišljanje se može olakšati kroz strukturirane pristupe kao što su okviri za kritičko razmišljanje, metodologije za rešavanje problema i obrazovni alati koji uče veštine rasuđivanja i analize. Kako pristrasnosti utiču na našu tendenciju da sudimo radije nego da razmišljamo? Pristrasnosti mogu dovesti do brzih prosuđivanja jačajući postojeća verovanja i stereotipe, otežavajući razmatranje alternativnih perspektiva i angažovanje u temeljnom razmišljanju. Koji su neki istorijski primeri gde je prosuđivanje zasenilo temeljnu analizu? Istorijski primeri uključuju lov na veštice tokom suđenja vešticama u Salemu i crvenu paniku tokom ere Makartizma, gde su strah i prosuđivanje nadvladali racionalnu analizu. Kako ovaj citat odražava Jungove šire filozofske i psihološke stavove? Ovaj citat odražava Jungovo verovanje u važnost samosvesti i individuacije, koje zahtevaju duboko, introspektivno razmišljanje umesto površnog prosuđivanja. Kakav uticaj obrazovanje ima na sposobnost pojedinca da razmišlja radije nego da sudi? Obrazovanje može poboljšati veštine kritičkog razmišljanja, učiti važnost rasuđivanja zasnovanog na dokazima i pružati alate za ispitivanje i analizu informacija, smanjujući oslanjanje na prosuđivanje. Postoje li situacije u kojima prosuđivanje može biti korisnije od razmišljanja? U situacijama koje zahtevaju brze odluke, kao što su hitni slučajevi, prosuđivanje zasnovano na intuiciji i iskustvu može biti efikasnije od dugotrajnog razmišljanja. Kako prakse svesnosti mogu pomoći u smanjenju prosuđivanja i podsticanju razmišljanja? Prakse svesnosti pomažu pojedincima da postanu svesniji svojih misli i reakcija, omogućavajući im da se zaustave i angažuju u refleksivnijem razmišljanju umesto impulzivnog prosuđivanja. Koje su prepreke efikasnom razmišljanju u savremenom društvu? Prepreke uključuju preopterećenje informacijama, odjeke na društvenim mrežama, vremenski pritisak i kulturni naglasak na brza rešenja i trenutnu satisfakciju. Kako društveni mediji utiču na našu tendenciju da sudimo radije nego da razmišljamo? Društveni mediji često promovišu brze, reakcione odgovore i mogu pojačati pristrasnosti i grupno mišljenje, obeshrabrujući temeljnu analizu i nijansirane diskusije. Kako neko može uspostaviti ravnotežu između neophodnog prosuđivanja i temeljnog razmišljanja? Uspostavljanje ravnoteže uključuje prepoznavanje kada su brza prosuđivanja dovoljna i kada su situacije koje zahtevaju dublju analizu, i negovanje navika refleksivnog razmišljanja i otvorenog uma. Koje tehnike psiholozi preporučuju za podsticanje dubljeg razmišljanja? Tehnike uključuju preispitivanje pretpostavki, angažovanje u metakognitivnim praksama, korišćenje strukturiranih pristupa za rešavanje problema i izlaganje različitim perspektivama. Kako emocionalna inteligencija utiče na sposobnost razmišljanja radije nego prosuđivanja? Emocionalna inteligencija uključuje razumevanje i upravljanje sopstvenim emocijama, što može pomoći u smanjenju impulsivnih prosuđivanja i promovisanju refleksivnih, empatičnih odgovora. Korak 3: Kreiranje Stručnog Članka Kompleksnost Misli: Karl Jung o Razmišljanju i Prosuđivanju Karl Jung, jedan od najuticajnijih psihologa 20. veka, izneo je duboko zapažanje: "Razmišljanje je teško, zato većina ljudi sudi. " Ova izjava sažima fundamentalnu istinu o ljudskoj kogniciji i ponašanju. U našem brzom svetu, gde trenutne reakcije često imaju prednost nad refleksivnim mišljenjem, Jungove reči odjekuju sa značajnim implikacijama za pojedince i društvo. Izazov Razmišljanja Razmišljanje, kako je Jung istakao, zahteva značajan mentalni napor. To uključuje suočavanje sa složenim idejama, evaluaciju dokaza i preispitivanje sopstvenih pristrasnosti i pretpostavki. Ovaj kognitivni rad može biti zastrašujući, što mnoge navodi da preferiraju prosuđivanje, koje je brže i manje mentalno zahtevno. Prosuđivanje omogućava neposrednu kategorizaciju i odgovor, zaobilazeći rigorozan proces analize i refleksije. Prosuđivanje vs. Kritičko Razmišljanje Prosuđivanje i kritičko razmišljanje su različiti kognitivni procesi. Dok prosuđivanje pruža brzu i definitivnu odluku, često pod uticajem kognitivnih pristrasnosti, kritičko razmišljanje zahteva disciplinovanu analizu i evaluaciju. Kritičko razmišljanje ima za cilj razumevanje i rešavanje problema, tražeći nove informacije i perspektive za formiranje razumnih zaključaka. Nasuprot tome, prosuđivanje se često oslanja na heuristike—mentalne prečice koje pojednostavljuju donošenje odluka, ali mogu dovesti do grešaka i jačanja predrasuda. Psihološke i Društvene Implikacije Preferencija za prosuđivanje nad razmišljanjem ima duboke psihološke implikacije. Može dovesti do površnog razumevanja i lošeg donošenja odluka, kao i do društvene podeljenosti i nedostatka empatije. Društvo koje favorizuje prosuđivanje sklono je polarizaciji i konfliktima, gde nijansirane diskusije i temeljna analiza bivaju zasenjeni impulsivnim reakcijama i ukorenjenim pristrasnostima. Poboljšanje Veština Razmišljanja Poboljšanje veština razmišljanja je ključno za lično i društveno blagostanje. Prakse kao što su svesnost, intelektualne diskusije, široko čitanje i refleksivno razmišljanje mogu podstaći dublje kognitivne sposobnosti. Obrazovanje igra vitalnu ulogu u ovom procesu, pružajući alate i okvire neophodne za kritičko razmišljanje i rasuđivanje zasnovano na dokazima. Prepreke Efikasnom Razmišljanju Savremeno društvo predstavlja brojne prepreke efikasnom razmišljanju. Preopterećenje informacijama, odjeci na društvenim mrežama i vremenski pritisak doprinose kulturnom naglasku na brza rešenja i trenutnu satisfakciju. Ovi faktori obeshrabruju duboko, refleksivno razmišljanje koje Jung zagovara. Balansiranje Prosuđivanja i Razmišljanja Iako postoje situacije u kojima je brzo prosuđivanje neophodno, kao što su hitni slučajevi, važno je negovati ravnotežu između prosuđivanja i razmišljanja. Prepoznavanje kada je potrebna temeljna analiza i negovanje navika refleksivnog razmišljanja može dovesti do boljih odluka i empatičnijeg, razumljivijeg društva. Zaključak Zapažanje Karla Junga ostaje relevantno i danas. U svetu gde lakoća prosuđivanja često nadmašuje izazov razmišljanja, moramo se truditi da prigrlimo težak zadatak pravog razmišljanja. Time možemo prevazići pristrasnosti, donositi bolje odluke i negovati promišljeno i saosećajno društvo.  
 
   

OpenAI Deep Research - Kraj ljudske ekspertize?

 

 

 

Uvod Razvoj veštačke inteligencije (AI), posebno modela koje razvija OpenAI, postavlja fundamentalna pitanja o ulozi ljudske ekspertize u budućnosti. Sa sve naprednijim algoritmima za analizu podataka, donošenje odluka i kreativno izražavanje, dolazimo do ključnog pitanja: Da li AI označava kraj ljudske ekspertize, ili je samo alat koji proširuje naše sposobnosti? Dok se jedni pribojavaju scenarija u kojem AI preuzima ekspertske uloge u ključnim oblastima poput medicine, prava i inženjeringa, drugi veruju da će veštačka inteligencija samo unaprediti ljudsku sposobnost rešavanja složenih problema. Ova analiza istražuje kako OpenAI Deep Research menja paradigmu ekspertize i kakve posledice možemo očekivati u budućnosti. 1. OpenAI Deep Research: Šta to znači? OpenAI Deep Research odnosi se na napore organizacije OpenAI da razvije sofisticirane modele veštačke inteligencije koji mogu autonomno istraživati, analizirati i donositi zaključke na osnovu ogromnih količina podataka. Ovi modeli ne funkcionišu samo kao alati za pomoć istraživačima, već postaju aktivni učesnici u naučnim otkrićima, pisanju akademskih radova i čak donošenju odluka u kritičnim oblastima. Primeri OpenAI Deep Research primene Medicine: AI može analizirati stotine hiljada medicinskih studija i predložiti terapije koje ljudski lekari možda ne bi uzeli u obzir. Na primer, AI sistem AlphaFold (razvijen od strane DeepMind-a, ali sličan OpenAI-jevom istraživanju) revolucionisao je istraživanje strukture proteina. Pravo: AI alati već sada analiziraju pravne slučajeve i pomažu advokatima da brže pronađu relevantne presedane. Ekonomija i finansije: OpenAI modeli mogu predviđati ekonomske trendove na osnovu istorijskih podataka i aktuelnih tržišnih pokazatelja. 2. Evolucija AI-a u istraživačkom radu AI se nije uvek koristio za naučna istraživanja. Njegova evolucija u ovom kontekstu može se pratiti kroz nekoliko faza: Automatizacija osnovnih zadataka (2000-2010) AI je korišćen za analizu podataka, ali u ograničenom obimu. Najčešće su se koristili sistemi za statističku analizu i rudarenje podataka (data mining). Eksplozija dubokog učenja (2010-2020) Pojava algoritama dubokog učenja (deep learning) omogućila je AI-u da razume i generiše tekst, analizira slike i obavlja kompleksne kognitivne zadatke. AI kao istraživač (2020 – danas) OpenAI i slični istraživački centri razvijaju modele koji ne samo da analiziraju podatke već sami generišu naučne hipoteze, pišu akademske radove i vrše kompleksna istraživanja. Primer: AI kao naučnik U 2023. godini, istraživači su koristili AI modele za predikciju novih materijala sa visokim stepenom provodljivosti, čime su značajno ubrzali razvoj superprovodnika. Ovi rezultati sugerišu da AI može direktno doprineti naučnim otkrićima, ne samo analizirati postojeće podatke. 3. Prednosti OpenAI modela u odnosu na ljudsku ekspertizu OpenAI-jev Deep Research pristup donosi brojne prednosti u naučnim i poslovnim istraživanjima: Prednost Objašnjenje Brzina i obim analize AI može obraditi milione naučnih radova u sekundi, dok ljudima to može trajati godinama. Bezemotivno donošenje odluka AI nije podložan kognitivnim pristrasnostima poput ljudske sklonosti potvrdi (confirmation bias). Neumornost i preciznost AI može raditi neprekidno i bez grešaka, čime eliminiše ljudske slabosti poput zamora ili nepažnje. Sinteza informacija iz različitih disciplina AI može analizirati podatke iz različitih oblasti (npr. biologije i informatike) i generisati inovativna rešenja. Međutim, postavlja se pitanje – da li AI ove prednosti pretvara u pretnju za ljudsku ekspertizu? 4. Da li AI ugrožava ljudsku ekspertizu? Ovo pitanje se može sagledati kroz dva suprotstavljena scenarija: Scenario 1: AI kao zamena za eksperte U ovom scenariju, veštačka inteligencija preuzima uloge tradicionalnih stručnjaka, što može imati ozbiljne posledice: Automatizacija visokoobrazovanih profesija – Advokati, lekari i istraživači mogli bi izgubiti posao ako AI može obavljati njihove zadatke efikasnije. Smanjenje vrednosti formalnog obrazovanja – Ako AI može dati odgovore na sva pitanja, da li će univerzitetsko obrazovanje i dalje biti relevantno? Scenario 2: AI kao alat za proširenje ekspertize U ovom scenariju, AI postaje partner ljudima, a ne zamena, donoseći sledeće koristi: Efikasnija istraživanja – AI analizira podatke, dok ljudi interpretiraju rezultate i donose strateške odluke. Podrška u donošenju odluka – AI može pomoći lekarima da postave bolje dijagnoze, ali krajnju odluku donosi čovek. Unapređenje obrazovanja – AI može personalizovati učenje i učiniti kompleksne teme pristupačnijima. 5. Granice i rizici AI ekspertize Iako AI ima ogroman potencijal, postoje i značajna ograničenja: Nedostatak razumevanja konteksta – AI može analizirati podatke, ali ne može uvek razumeti širi društveni i etički kontekst. Problem odgovornosti – Ako AI donese pogrešnu odluku u medicini ili pravu, ko snosi odgovornost? Mogućnost manipulacije – Ako AI postane dominantan izvor znanja, kako ćemo osigurati da informacije nisu pristrasne? Primer iz prakse: OpenAI i Google u borbi protiv dezinformacija Velike AI kompanije već sada razvijaju algoritme za prepoznavanje lažnih informacija, ali problem ostaje nerešen – kako osigurati objektivnost podataka koje AI koristi? Zaključak OpenAI Deep Research ne znači kraj ljudske ekspertize, već njenu transformaciju. Dok AI može preuzeti određene zadatke, ljudsko kritičko razmišljanje, etika i kreativnost ostaju nezamenjivi. Konačna budućnost AI-a zavisiće od toga kako ga budemo koristili – kao zamenu ili kao alat za unapređenje ljudskog znanja.
 
   

OpenAI i Reddit partneri u obučavanju veštačke inteligencije

 

 

 

GPT koji smo kreirali, Text Question Generator, nam je ponudio zanimiljiva pitanja i odgovore na osnovu sledećeg teksta: Upit: OpenAI partners with Reddit to use posts and comments for AI training  Tražili smo da komuiniciramo na srpskom jeziku. Dobili smo sledeće odgovore: Povezana pitanja Koja je svrha partnerstva između OpenAI i Reddita za obuku veštačke inteligencije? Kako će postovi i komentari sa Reddita biti korišćeni u obuci veštačke inteligencije od strane OpenAI? Koje su potencijalne prednosti korišćenja podataka sa Reddita za razvoj veštačke inteligencije? Da li postoje zabrinutosti u vezi sa privatnošću povezane sa korišćenjem podataka sa Reddita od strane OpenAI? Kako Reddit obezbeđuje privatnost svojih korisnika dok sarađuje sa OpenAI? Koje vrste podataka sa Reddita će biti korišćene za obuku veštačke inteligencije? Kako bi ovo partnerstvo moglo uticati na budućnost razvoja veštačke inteligencije? Koji su neki primeri primene veštačke inteligencije obučene sa podacima sa Reddita? Kako ovo partnerstvo utiče na sadržaj korisnika Reddita? Postoje li ograničenja u vezi sa podacima koje OpenAI može koristiti sa Reddita? Koje mere su uvedene kako bi se sprečila zloupotreba podataka dobijenih sa Reddita? Kako ova saradnja usklađuje sa misijom i ciljevima OpenAI? Da li će ovo partnerstvo uticati na vrste sadržaja koji se deli na Redditu? Koju ulogu igra pristanak korisnika u ovom partnerstvu između OpenAI i Reddita? Kako će ova saradnja uticati na proces obuke veštačke inteligencije u OpenAI? Odgovori na ekspertskom nivou Koja je svrha partnerstva između OpenAI i Reddita za obuku veštačke inteligencije? Svrha partnerstva između OpenAI i Reddita je da se iskoristi ogromna količina konverzacijskih podataka dostupnih na Redditu kako bi se unapredila i poboljšala obuka modela veštačke inteligencije. Ova saradnja ima za cilj da stvori sofisticiranije i nijansiranije AI sisteme sposobne da razumeju i generišu tekst sličan ljudskom. Kako će postovi i komentari sa Reddita biti korišćeni u obuci veštačke inteligencije od strane OpenAI? Postovi i komentari sa Reddita će biti korišćeni kao podaci za obuku kako bi se modeli veštačke inteligencije naučili različitim konverzacijskim obrascima, stilovima jezika i raznovrsnim temama. Ovi podaci će pomoći AI da razume kontekst, humor, sarkazam i druge suptilnosti ljudske komunikacije. Koje su potencijalne prednosti korišćenja podataka sa Reddita za razvoj veštačke inteligencije? Potencijalne prednosti uključuju poboljšane sposobnosti obrade prirodnog jezika, tačnije i kontekstualno svesnije odgovore AI modela, kao i sposobnost da se bavi širokim spektrom tema i konverzacijskih nijansi zbog raznovrsnog sadržaja na Redditu. Da li postoje zabrinutosti u vezi sa privatnošću povezane sa korišćenjem podataka sa Reddita od strane OpenAI? Da, postoje zabrinutosti u vezi sa privatnošću u vezi sa korišćenjem ličnih podataka i obezbeđivanjem da se privatne informacije korisnika ne otkriju ili zloupotrebe. Ključno je primeniti stroge tehnike anonimizacije podataka i zaštite privatnosti kako bi se ove zabrinutosti ublažile. Kako Reddit obezbeđuje privatnost svojih korisnika dok sarađuje sa OpenAI? Reddit obezbeđuje privatnost korisnika anonimizacijom podataka pre nego što ih podeli sa OpenAI. Ovo uključuje uklanjanje lično identifikovanih informacija (PII) i bilo kog osetljivog sadržaja koji bi potencijalno mogao identifikovati pojedinačne korisnike. Koje vrste podataka sa Reddita će biti korišćene za obuku veštačke inteligencije? Vrste podataka koji će biti korišćeni uglavnom uključuju javne postove i komentare iz raznih subreddita. Podaci će obuhvatati širok spektar tema, diskusija i interakcija kako bi se obezbedio sveobuhvatan materijal za obuku AI modela. Kako bi ovo partnerstvo moglo uticati na budućnost razvoja veštačke inteligencije? Ovo partnerstvo bi moglo značajno unaprediti sposobnost AI-a da razume i generiše tekst sličan ljudskom, što bi dovelo do intuitivnijih i interaktivnijih AI aplikacija u korisničkoj podršci, kreiranju sadržaja, obrazovanju i još mnogo toga. Koji su neki primeri primene veštačke inteligencije obučene sa podacima sa Reddita? Veštačka inteligencija obučena sa podacima sa Reddita mogla bi se koristiti u chatbotovima, virtuelnim asistentima, automatskoj moderaciji sadržaja, personalizovanim preporukama i naprednim uslugama prevođenja jezika, između ostalog. Kako ovo partnerstvo utiče na sadržaj korisnika Reddita? Iako partnerstvo uključuje korišćenje sadržaja Reddit korisnika za obuku AI-a, ono ne utiče na vlasništvo ili prava Reddit korisnika nad njihovim sadržajem. Korisnici Reddita zadržavaju kontrolu nad svojim postovima i komentarima. Postoje li ograničenja u vezi sa podacima koje OpenAI može koristiti sa Reddita? Da, ograničenja uključuju ne korišćenje privatnih poruka, podataka iza paywall-a, ili bilo kojeg sadržaja koji krši uslove korišćenja ili politiku privatnosti Reddita. Samo javno dostupni podaci su uzeti u obzir za korišćenje. Koje mere su uvedene kako bi se sprečila zloupotreba podataka dobijenih sa Reddita? Mere uključuju stroge politike upravljanja podacima, redovne revizije, usklađenost sa propisima o zaštiti podataka, i primenu naprednih sigurnosnih protokola kako bi se sprečio neovlašćeni pristup i zloupotreba podataka. Kako ova saradnja usklađuje sa misijom i ciljevima OpenAI? Ova saradnja se usklađuje sa misijom OpenAI-a da osigura da veštačka opšta inteligencija (AGI) koristi celom čovečanstvu. Korišćenjem raznovrsnih i opsežnih skupova podataka kao što je Reddit, OpenAI ima za cilj da stvori robusnije i svestranije AI sisteme. Da li će ovo partnerstvo uticati na vrste sadržaja koji se deli na Redditu? Partnerstvo verovatno neće uticati na vrste sadržaja koji se dele na Redditu, jer se uglavnom koristi postojeći javni sadržaj. Međutim, svest o partnerstvu može učiniti neke korisnike opreznijim u vezi sa njihovim postovima. Koju ulogu igra pristanak korisnika u ovom partnerstvu između OpenAI i Reddita? Pristanak korisnika je ključan, i uslovi korišćenja Reddita uključuju klauzule koje omogućavaju korišćenje javnog sadržaja u istraživačke i razvojne svrhe. Korisnici pristaju na ove uslove kada se pridruže platformi. Kako će ova saradnja uticati na proces obuke veštačke inteligencije u OpenAI? Ova saradnja će obezbediti bogatiji i raznovrsniji skup podataka za obuku, što će dovesti do poboljšanja sposobnosti AI-a da razume kontekst, generiše relevantne odgovore i efikasno se bavi raznovrsnim temama i stilovima komunikacije. Ekspertski članak Uticaj partnerstva OpenAI i Reddita na razvoj veštačke inteligencije U revolucionarnom potezu, OpenAI je sklopio partnerstvo sa Redditom kako bi iskoristio ogromnu količinu sadržaja generisanog od strane korisnika na platformi za obuku veštačke inteligencije. Ova saradnja ima za cilj da poboljša sposobnosti AI modela izlaganjem raznovrsnim konverzacijskim obrascima i jezičkim nijansama koje se nalaze u postovima i komentarima na Redditu. Ovde istražujemo implikacije ovog partnerstva, prednosti i mere koje su preduzete kako bi se rešile zabrinutosti u vezi sa privatnošću. Unapređenje sposobnosti veštačke inteligencije sa raznovrsnim podacima Reddit, poznat po svojim širokim diskusijama i živahnim zajednicama, nudi neuporediv skup podataka za obuku AI modela. Korišćenjem ovih podataka, OpenAI može značajno poboljšati svoje sisteme za obradu prirodnog jezika (NLP). AI modeli mogu naučiti da razumeju kontekst, prepoznaju sarkazam, humor i druge suptilne elemente ljudske komunikacije. Ovo unapređeno razumevanje je ključno za razvoj intuitivnijih i interaktivnijih AI aplikacija, kao što su virtuelni asistenti, chatbotovi i sistemi za automatsku moderaciju sadržaja. Privatnost i sigurnost podataka Iako su prednosti ovog partnerstva značajne, neophodno je adresirati zabrinutosti u vezi sa privatnošću. Reddit i OpenAI su se obavezali na stroge prakse anonimizacije podataka kako bi obezbedili da privatne informacije korisnika ostanu zaštićene. Ovo uključuje uklanjanje lično identifikovanih informacija (PII) i bilo kojih drugih osetljivih podataka pre nego što se koriste za obuku. Dodatno, uzimaju se u obzir samo javni postovi i komentari, čime se osigurava da privatne komunikacije i ograničeni sadržaji ostanu sigurni. Buduće implikacije za razvoj veštačke inteligencije Saradnja između OpenAI i Reddita ima potencijal da značajno utiče na budućnost razvoja veštačke inteligencije. Uključivanjem raznovrsnog i obimnog skupa podataka, AI modeli mogu postići viši nivo sofisticiranosti i tačnosti. Ovo će omogućiti stvaranje AI sistema koji su sposobniji da se nose sa stvarnim aplikacijama, od korisničke podrške i personalizovanih preporuka do naprednog prevođenja jezika i dalje. Pristanak korisnika i etičke razmatranja Pristanak korisnika je ključan aspekt ovog partnerstva. Uslovi korišćenja Reddita uključuju odredbe koje omogućavaju korišćenje javnog sadržaja u istraživačke i razvojne svrhe. Korisnici se slažu sa ovim uslovima kada se pridruže platformi, pružajući implicitni pristanak za korišćenje njihovih podataka na ovaj način. Ipak, održavanje transparentnosti i etičkih standarda je od suštinskog značaja za obezbeđenje poverenja korisnika i očuvanje integriteta obe organizacije uključene u partnerstvo. Zaključak Partnerstvo OpenAI i Reddita predstavlja značajan korak napred u oblasti razvoja veštačke inteligencije. Korišćenjem bogatih i raznovrsnih podataka dostupnih na Redditu, OpenAI može obučiti naprednije i sposobnije AI modele. Iako zabrinutosti u vezi sa privatnošću moraju biti pažljivo upravljane, potencijalne prednosti za AI aplikacije su ogromne, otvarajući put za sofisticiranije i sličnije ljudskoj interakciji veštačke inteligencije u budućnosti.  
 
   

OpenAI i robot Figure 01 ili ChatGPT u telu robota

 

 

 

U videu robot "Figure 01" je prikazan kao humanoidni, konverzacijski robot koji je privukao pažnju na internetu zbog svog zapanjujućeg demonstracionog snimka. Način na koji je opisan može da asocira na scene iz naučnofantastičnog filma, kao što je "Ja, robot", zbog čega komentator izražava iznenađenje što scena nije izbrisana iz nekog sličnog filma. U demonstraciji, robotu "Figure 01", koji koristi tehnologiju OpenAI, postavljeno je pitanje šta može "videti". Pokazujući svoju sposobnost vizuelnog prepoznavanja, ovaj napredni robot precizno objašnjava šta se nalazi ispred njega: crvena jabuka, sušilica za sudove sa posuđem i čovek koji mu je postavio pitanje. Ova sposobnost robota da vizuelno prepozna i artikuliše šta vidi demonstrira napredak u oblasti veštačke inteligencije i robotike, omogućavajući robotima da na sličan način kao ljudi interpretiraju svoje okruženje. Demonstracija sposobnosti robota "Figure 01" može delovati pomalo neobično ili nerealno, ali koncept nije nešto što već nismo videli. Na primer, Google je prethodne godine demonstrirao kako njihov AI model Gemini može da prepozna različite predmete postavljene ispred sebe, od plave gumene patkice do raznih ručno crtanih ilustracija. Iako je kasnije otkriveno da su sposobnosti ovog modela donekle preuveličane kroz sofisticirano uređivanje, ideja o mašinama koje mogu vizuelno prepoznati i reagovati na predmete u svom okruženju nije nova. Međutim, scena gde robot "Figure 01" uzima jabuku i pruža je čoveku na zahtev "Mogu li dobiti nešto za jelo?" predstavlja napredak u interakciji robota i ljudi. Robot je jasno prepoznao da je jabuka jedini jestivi objekat na stolu i adekvatno reagovao na postavljeno pitanje, što sugeriše sofisticiran nivo razumevanja i prilagođavanja. Osnovni mehanizam koji omogućava "Figure 01" da tako glatko interaguje sa ljudima je novi Vizuelno-jezički model (VLM). Ovaj model transformiše "Figure 01" iz običnog sklopa metala u futurističkog robota koji deluje gotovo previše slično ljudima. VLM je rezultat saradnje između OpenAI i startup kompanije Figure, koja stoji iza robota "Figure 01". Vizuelno-jezički modeli kombinuju sposobnosti vizuelnog prepoznavanja sa obradom prirodnog jezika, omogućavajući robotu ne samo da "vidi" i identifikuje objekte u svojoj okolini, već i da razume jezičke upite i odgovara na njih na relevantan način. Ova integracija vizuelnih i lingvističkih podataka čini "Figure 01" izuzetno sposobnim za interakciju sa ljudima na načine koji prevazilaze osnovne komande, unoseći elemente konteksta, prepoznavanja namera i prilagođavanja akcija na osnovu tih informacija. Nakon što je predao jabuku, robot "Figure 01" pokazuje da može obavljati više zadataka istovremeno kada mu je postavljeno pitanje zašto je dao jabuku dok istovremeno treba da pokupi smeće. Robot uspešno prepoznaje šta je smeće (a šta nije) i pravilno smešta predmete u ono što identifikuje kao kantu za smeće, istovremeno objašnjavajući da je ponudio čoveku jabuku jer je to bila jedina stvar ispred njega koja se mogla pojesti. To pokazuje impresivnu sposobnost multitaskinga! Na kraju, kada ga čovek pita kako misli da se snašao, robot odgovara na razgovorni način: "Mislim da sam se snašao prilično dobro. Jabuka je pronašla svog novog vlasnika, smeće je uklonjeno, a posuđe je tamo gde mu je mesto. " Prema rečima Breta Adkoka, osnivača kompanije Figure, "Figure 01" koristi kamere koje pružaju podatke VLM-u (Vizuelno-jezičkom modelu), što mu omogućava da "razume" scenu ispred sebe i omogućava glatku interakciju sa ljudima. "Figure 01" je rezultat zajedničkog rada ključnih ljudi iz kompanija kao što su Boston Dynamics, Tesla, Google Deep Mind i Archer Aviation. Adkok se osvrće na Elona Muskovog robota Optimusa, naglašavajući da "Figure 01" nije teleoperisan. Drugim rečima, za razliku od Optimusa, koji je postao viralan zbog savijanja majice, "Figure 01" može samostalno da funkcioniše. Krajnji cilj Adkoka? Da obuči super-napredni AI sistem koji će upravljati milijardama humanoidnih robota, potencijalno revolucionarišući više industrija. Izgleda da je "Ja, Robot" mnogo realniji nego što smo mislili.  
 
   

Pet ključnih AI trendova koji će oblikovati 2025. godinu

 

 

 

U 2025. godini, veštačka inteligencija (AI) nastavlja da transformiše različite sektore, uvodeći inovacije koje će redefinisati način na koji radimo, učimo i komuniciramo sa tehnologijom. U nastavku predstavljamo pet ključnih AI trendova koji će oblikovati budućnost. 1. Ekspanzija AI agenata AI agenti postaju sve prisutniji i autonomniji u izvršavanju složenih zadataka. Ovi inteligentni sistemi će: Automatizovati poslovne procese – smanjujući potrebu za ručnim radom i povećavajući efikasnost. Optimizovati radne tokove – omogućavajući kompanijama da ubrzaju donošenje odluka. Unaprediti korisničko iskustvo – kroz brže i inteligentnije odgovore u komunikaciji sa korisnicima. Predviđa se da će AI agenti postati ključni alati u oblastima kao što su finansije, marketing, IT podrška i logistika. 2. Generativna AI postaje standard Generativna AI, koja omogućava kreiranje teksta, slika, muzike i drugih sadržaja, postaće sastavni deo mnogih industrija. Njena primena proširiće se na: Personalizovano obrazovanje – AI generiše prilagođene kurseve i interaktivne materijale. Naučna istraživanja – automatizacija analiza i simulacija smanjuje vreme potrebno za eksperimente. Realne simulacije – AI će pomoći u razvoju hiperrealističnih okruženja u video igrama, filmovima i virtualnim treninzima. Sve veća dostupnost alata poput ChatGPT-a, Midjourney-a i Stable Diffusion-a učiniće generativnu AI nezamenjivom u kreativnim i analitičkim procesima. 3. Uspon Edge AI tehnologije Edge AI omogućava obradu podataka direktno na uređajima, umesto da se oslanja na centralizovane servere. Ova tehnologija donosi brojne prednosti: Poboljšana privatnost – osigurava da podaci ostanu lokalni, smanjujući rizik od curenja informacija. Manje kašnjenje (latency) – omogućava trenutne odgovore u aplikacijama kao što su autonomna vozila i pametni domovi. Efikasnija potrošnja energije – smanjuje potrebu za stalnim povezivanjem sa cloud servisima. Industrije poput zdravstva, automobilske industrije i IoT (Internet of Things) tehnologija već intenzivno koriste Edge AI za pametnije i brže odlučivanje. 4. AI unapređuje korisničko iskustvo Preduzeća sve više koriste AI kako bi poboljšala interakciju sa korisnicima i povećala zadovoljstvo kupaca. U tom kontekstu, AI donosi: Prediktivne preporuke – na osnovu ponašanja korisnika, AI može unapred ponuditi relevantne proizvode i usluge. Omnikanalnu podršku – AI chatbotovi i glasovni asistenti pružaju konzistentnu uslugu na svim platformama. Automatizaciju korisničke podrške – smanjujući vreme čekanja i poboljšavajući kvalitet interakcije. Uz AI, kompanije će moći da kreiraju personalizovanije i intuitivnije korisničke doživljaje. 5. AI transformiše zdravstvenu industriju Uloga AI u medicini značajno se proširuje, pružajući napredne mogućnosti u oblasti dijagnostike, lečenja i praćenja pacijenata. Neke od ključnih AI inovacija uključuju: AI dijagnostiku – algoritmi će analizirati medicinske snimke i laboratorijske rezultate sa velikom preciznošću. Planiranje terapije – personalizovani planovi lečenja zasnovani na podacima o pacijentu. Nosivi AI uređaji – pametni senzori i uređaji za daljinsko praćenje zdravlja postaju standard. Ova tehnologija će omogućiti ranije otkrivanje bolesti, poboljšane medicinske odluke i bolje zdravstvene ishode za pacijente širom sveta. Zaključak Veštačka inteligencija će u 2025. godini igrati ključnu ulogu u transformaciji poslovanja, edukacije, zdravstva i svakodnevnog života. Ekspanzija AI agenata, rast generativne AI, razvoj Edge AI-a, poboljšanja u korisničkom iskustvu i inovacije u medicini samo su neki od trendova koji će oblikovati budućnost. Preduzeća i pojedinci koji budu usvojili ove tehnologije na vreme imaće konkurentsku prednost u sve digitalizovanijem svetu.
 
   

Počeo je sa radom GTPstore, prodavnica GPT-a

 

 

 

Novi horizonti za korisnike ChatGPT Plus, Team i Enterprise   1. Uvod i Razvoj GPT-a    - Dva meseca nakon najave GPT-a (customized versions of ChatGPT), korisnici su kreirali preko 3 miliona prilagođenih verzija.    - Mnogi korisnici su podelili svoje GPT verzije sa zajednicom.   2. Predstavljanje GPT Prodavnice    - GPT prodavnica se uvodi za korisnike ChatGPT Plus, Team i Enterprise.    - Cilj: olakšati pronalaženje korisnih i popularnih GPT-a.    - GPT prodavnica dostupna na chat. openai. com/gpts.   3. Otkrijte Trendove u Prodavnici    - Prodavnica sadrži raznolik spektar GPT-a razvijenih od strane partnera i zajednice.    - Kategorije uključuju DALL·E, pisanje, istraživanje, programiranje, obrazovanje i životni stil.    - Pregled popularnih i trendi GPT-a na zajedničkoj rang listi.   4. Novi Istaknuti GPT-i Svake Nedelje    - Redovno isticanje korisnih i uticajnih GPT-a.    - Prvi istaknuti GPT-i uključuju: Personalizovane preporuke staza od AllTrails, pretraga i sinteza rezultata iz 200M akademskih radova sa Consensus, razvoj veština kodiranja sa Khan Academy’s Code Tutor, dizajn prezentacija ili društvenih objava sa Canva, pronalaženje sledeće knjige sa Books, učenje matematike i nauke bilo kada i bilo gde sa CK-12 Flexi AI tutor.   5. Kako Uključiti Vaš GPT u Prodavnicu    - Kreiranje vlastitog GPT-a je jednostavno i ne zahteva veštine kodiranja.    - Za deljenje GPT-a u prodavnici potrebno je: sačuvati GPT za sve (linkovi dostupni svima, neće biti prikazani u prodavnici) i verifikovati profil graditelja (Settings → Builder profile → Omogućiti vaše ime ili verifikovanu web stranicu).   6. Pravila Korišćenja i Smernice Brendiranja    - Molimo pregledajte najnovija pravila korišćenja i smernice brenda GPT-a kako biste osigurali usklađenost vašeg GPT-a.    - Uveden je novi sistem pregleda uz postojeće mere bezbednosti u našim proizvodima.    - Proces pregleda uključuje ljudsku i automatizovanu kontrolu, a korisnici takođe mogu prijavljivati GPT-e.
 
   

Prava moć veštačke inteligencije nije u tekstu ili slikama – već u robotici

 

 

 

Uvod Veštačka inteligencija (AI) je postala sinonim za generisanje teksta i slika, ali njena prava moć leži u sposobnosti da upravlja fizičkim sistemima. AI u robotici donosi revoluciju u način na koji mašine obavljaju zadatke, prelazeći granice klasične automatizacije i omogućavajući inteligentne, prilagodljive i autonomne sisteme. Ova knjiga istražuje kako AI transformiše robotiku i otvara vrata budućnosti gde pametne mašine aktivno oblikuju naš svet. Razvoj AI u robotici Tradicionalni roboti su funkcionisali na osnovu unapred programiranih pravila, ali AI je omogućila nov nivo autonomije. Ključni tehnološki pomaci uključuju: Mašinsko učenje i neuronske mreže – omogućavaju robotima da uče iz podataka i poboljšavaju svoje sposobnosti kroz iskustvo. Kombinacija senzora i računarske percepcije – kamere, LiDAR i drugi senzori omogućavaju robotima da razumeju i prilagođavaju se realnom svetu. Napredne metode planiranja i donošenja odluka – AI algoritmi omogućavaju robotima da rešavaju probleme u realnom vremenu, čineći ih efikasnijima i fleksibilnijima. Primena AI u robotici 1. Industrijska robotika – Pametne fabrike AI omogućava robotima u proizvodnim halama da prilagođavaju svoje zadatke u zavisnosti od potreba proizvodnje. Primer: Tesla koristi AI u svojim robotima za automatsku montažu vozila, što poboljšava efikasnost i smanjuje greške. 2. Autonomna vozila i dronovi AI omogućava robotima da se kreću kroz složene okoline bez ljudske intervencije. Primer: Waymo koristi AI za autonomna vozila koja mogu da prepoznaju saobraćajne znakove, predvide ponašanje drugih učesnika u saobraćaju i donose bezbedne odluke. 3. Medicinska robotika AI-pokretani hirurški roboti omogućavaju preciznije i sigurnije operacije. Primer: Da Vinci robotski hirurški sistem koristi AI asistenciju za minimalno invazivne zahvate, omogućavajući preciznije operacije uz brži oporavak pacijenata. 4. Roboti u logistici i skladištima AI omogućava optimizaciju skladišnog poslovanja i automatizovanu dostavu robe. Primer: Amazon koristi AI u svojim skladišnim robotima koji samostalno organizuju, premeštaju i sortiraju pakete, povećavajući brzinu isporuke. 5. Pametni asistenti i kućni roboti AI omogućava robotima da pomažu ljudima u svakodnevnim zadacima. Primer: Boston Dynamics razvija robote kao što je Spot, koji može da se koristi za nadzor, inspekciju i pomoć u različitim okruženjima. Budućnost AI u robotici Sa napretkom tehnologije, očekuje se da će AI u robotici doneti: Autonomne fabrike – potpuno samostalni proizvodni pogoni bez ljudske intervencije. Personalizovane robote – asistente koji razumeju ljudske potrebe i ponašanja. Naprednu humanoidnu robotiku – robote koji mogu da rade složene zadatke poput ljudi. Međutim, ovaj napredak donosi i izazove, uključujući etička pitanja, privatnost podataka i sigurnosne aspekte autonomnih sistema. Zaključak Iako su tekst i slike trenutno najvidljivije primene veštačke inteligencije, njena prava moć leži u robotici. Kombinacija AI i robotike menja način na koji proizvodimo, transportujemo i obavljamo svakodnevne zadatke, otvarajući put ka budućnosti u kojoj inteligentne mašine aktivno učestvuju u oblikovanju sveta.
 
   

Prilagođeni GPT-ovi dostupni korisnicima besplatne verzije ChatGPT-a

 

 

 

Prilagođeni GPT-ovi su sada dostupni za korisnike besplatne verzije ChatGPT-a. Ovo predstavlja značajnu promenu u odnosu na ranije, kada su prilagođeni GPT-ovi bili dostupni samo za korisnike koji su plaćali za ChatGPT Plus. Sada, korisnici besplatne verzije mogu pristupiti pretražujućim GPT-4o i stotinama hiljada prilagođenih GPT-ova koje su kreirali kompanije i pojedinci. Kako korisnici besplatne verzije mogu pristupiti prilagođenim GPT-ovima Korisnici besplatne verzije mogu pristupiti prilagođenim GPT-ovima kroz GPT Store, koji je sada dostupan za sve korisnike, ne samo za korisnike koji plaćaju za ChatGPT Plus. Korisnici besplatne verzije ne mogu kreirati vlastite prilagođene GPT-ove, ali mogu koristiti one koje su dostupne u GPT Storeu. Korisnici besplatne verzije mogu koristiti GPT-4o, koji je dostupan za sve korisnike, ne samo za korisnike koji plaćaju za ChatGPT Plus. Razlike između besplatne i plaćene verzije Korisnici besplatne verzije mogu koristiti GPT-4o, ali ne mogu kreirati vlastite prilagođene GPT-ove, dok korisnici koji plaćaju za ChatGPT Plus mogu kreirati vlastite prilagođene GPT-ove. Korisnici besplatne verzije ne mogu koristiti funkcionalnost generisanja slika pomoću DALL-E, dok korisnici koji plaćaju za ChatGPT Plus mogu koristiti ovu funkcionalnost. Uticaj na korisnike besplatne verzije Korisnici besplatne verzije sada mogu koristiti GPT-4o, što omogućava bolji i brži pristup informacijama. Iako korisnici besplatne verzije mogu koristiti GPT-4o, oni ne mogu kreirati vlastite prilagođene GPT-ove, što je omogućeno korisnicima koji plaćaju za ChatGPT Plus. Uticaj na korisnike plaćene verzije Korisnici koji plaćaju za ChatGPT Plus mogu kreirati vlastite prilagođene GPT-ove, što im omogućava bolji i brži pristup informacijama. Korisnici koji plaćaju za ChatGPT Plus mogu koristiti funkcionalnost generisanja slika pomoću DALL-E, što korisnici besplatne verzije ne mogu. Uticaj na razvoj prilagođenih GPT-ova Povećana dostupnost GPT-4o za korisnike besplatne verzije može doprineti bržem razvoju i unapređenju prilagođenih GPT-ova. Iako korisnici besplatne verzije mogu koristiti GPT-4o, oni ne mogu kreirati vlastite prilagođene GPT-ove, što može uticati na brzinu prilagođavanja ovih modela specifičnim potrebama korisnika. Uticaj na razvoj DALL-E Korisnici besplatne verzije ne mogu koristiti funkcionalnost generisanja slika pomoću DALL-E, dok korisnici koji plaćaju za ChatGPT Plus mogu. Zaključak Otvaranje prilagođenih GPT-ova za korisnike besplatne verzije ChatGPT-a predstavlja značajan korak ka demokratizaciji pristupa naprednim AI alatima. Međutim, postoje jasne razlike u funkcionalnostima koje su dostupne besplatnim korisnicima u odnosu na one koji plaćaju, posebno u pogledu mogućnosti kreiranja prilagođenih GPT-ova i korišćenja DALL-E za generisanje slika.
 
   

Slike nastale u DALL-E 3 na našem štandu

 

 

 

Upiti su naši. DALL-E 3 je autor. Ove godine smo za sve posetioce našeg štanda pripremili i desetak slika koje će se nalaziti na našem štandu. Inspiracija je Sajam knjiga. Upiti su naši. Koristili smo naš GPT model "Slikar po stilovima". Tako je nastala čitava serija slika koja ilustruje koliko je DALL-E 3 napredovao poslednjih godinu dana. Svaka slika je formata 30x30 cm. Štampana je u studiju "Apollo" na slikarskom platnu i zategnuta na blind ram. Ovo su neki od motiva koje smo kreirali zajedno sa modelom DALL-E 3: "Pustinjski grad izgrađen od peska i senki iz zatvorene knjige" – Zatvorena knjiga leži u pesku, a iz nje izlazi vetar koji formira zgrade od peska i senki. Stil: Nebeski otisci peščanih oluja   "Knjiga koja otvara portal u kristalni svet" – Kako bi izgledao svet napravljen od kristala i svetlosti, otkriven kroz knjigu? Predloženi stil: Stil 8: Kristalna bajkovita elegancija "Knjiga koja oživljava mesečeve vile" – Zamislite knjigu iz koje izlaze figure mesečevih vila obasjane srebrnim svetlom. Predloženi stil: Stil 34: Šuma mesečevih senki   "Knjiga koja vodi u grad mašina" – Kako bi izgledao grad izgrađen od mehaničkih delova i zupčanika, gde knjige daju život mašinama? Predloženi stil: Stil 30: Beživotna mašinska utopija Uskoro još slika sa Sajma knjiga Više o tehnikama koje možete da primenite u radu sa DALL-E 3. NARUČITE JOŠ DANAS.
 
   

Startapi sa kojima biste mogli da unapredite vaše poslove

 

 

 

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.
 
   

Svet nije spreman za AGI - Opštu veštačku inteligenciju

 

 

 

Uvod S obzirom na ubrzan razvoj tehnologije, svet se suočava s pitanjem da li je spreman za opsežnu primenu AGI-a (Opšte Veštačke Inteligencije). AGI donosi složene izazove u pogledu etike, sigurnosti i adaptacije, koji prevazilaze one sa kojima se suočavamo kod postojećih AI sistema. Ključno je da li smo kao društvo dovoljno spremni za odgovorno korišćenje AGI tehnologije. U nastavku su neki od ključnih razloga zbog kojih društvo možda još nije spremno za AGI: Etika i kontrola: Kao što robot može precizno zavrnuti šrafove u proizvodnji, ali ne može razumeti zašto je važno da proizvod bude bezbedan za korisnike, tako i AGI može davati odgovore bazirane na podacima, ali bez razumevanja ljudskih vrednosti ili kulturnog konteksta. Postoji zabrinutost kako će AGI poštovati etičke norme koje su suptilne i često zahtevaju duboko razumevanje. Sigurnost podataka i privatnost: Kao što otvoren sef može privući neželjene posetioce, tako i AGI, sa svojim pristupom ogromnim količinama podataka, nosi rizik zloupotrebe i ugrožavanja privatnosti. Bez adekvatnih zaštitnih mehanizama, može doći do neželjenih posledica zbog nepredvidivog načina korišćenja podataka. Ekstremna snaga odlučivanja: Kao što autonomni sistem za kočenje u automobilu može samostalno odlučiti kada će zaustaviti vozilo, AGI može donositi odluke koje značajno utiču na ljude, ali bez empatije i razumevanja konteksta. Takve odluke, od zdravstvenih preporuka do pravosudnih presuda, zahtevaju stroge granice i ljudski nadzor kako bi se izbegle neželjene posledice. Rizik od autonomije bez razumevanja posledica: Kao što dete može koristiti alat bez razumevanja svih rizika, AGI može samostalno unapređivati svoje sposobnosti bez jasnog uvida u dugoročne posledice, što može izazvati ozbiljne i nepredviđene probleme. Različiti nivoi znanja i pristupa: Kao što nije svako sposoban da upravlja sofisticiranim medicinskim uređajem bez adekvatne obuke, tako i primena AGI-a zahteva specifične veštine koje većina ljudi još uvek nema. Tehnologija može biti složena i često zahteva dodatno učenje i prilagođavanje. Adaptacija zakonodavnog okvira: Kao što zakonodavstvo mora da se prilagođava novim oblicima digitalnih transakcija, tako i pravila za AGI zahtevaju razvoj i prilagođavanje. Svetski zakonodavci pokušavaju da uspostave regulativu koja će osigurati bezbednost i odgovornost. Prilagođavanje infrastrukture: Kao što je za izgradnju železničke mreže potrebna posebna infrastruktura, tako i AGI zahteva ogromne računarske resurse i pouzdanu infrastrukturu koja možda još nije dostupna u svim delovima sveta. Bez toga, rizikujemo neuspehe i neefikasnost. Izazovi u obrazovanju: Kao što se obrazovni sistem mora prilagoditi kako bi učenici razumeli osnove novih tehnologija, tako i šira javnost mora steći osnovno znanje o veštačkoj inteligenciji pre nego što se upusti u interakciju sa AGI-em. Trenutno, većina populacije nema adekvatno znanje za korišćenje ni osnovne AI tehnologije, a kamoli AGI. Nedostatak poverenja javnosti: Kao što su ljudi prvobitno sumnjali u elektronske novčanike zbog straha od krađe, tako i nedostatak poverenja u AGI zbog straha od gubitka posla, privatnosti i etičkih problema može kočiti njegovu primenu. Poverenje se mora graditi transparentnošću i edukacijom. Potencijalna nezaposlenost i ekonomski uticaji: Kao što je automatizacija tokom industrijske revolucije dovela do gubitka radnih mesta, tako i AGI može izazvati velike promene na tržištu rada. Automatizacija mnogih poslova može dovesti do visoke nezaposlenosti i socioekonomskih promena na koje društva nisu spremna. Zaključak Uzimajući u obzir sve prethodno rečeno, izazovi povezani sa AGI-jem su višestruki i složeni. Namerno smo koristili analogije u opisima, jer kao društvo još uvek nismo spremni za sve što AGI donosi. Za odgovorno i bezbedno uvođenje AGI-a, neophodan je koordinisan pristup stručnjaka, zakonodavaca i šire javnosti kako bismo adekvatno pripremili svet za ovu tehnologiju.
 
   

Učenje iz iskustva i eksperimentisanja, lekcije za klimatske promene

 

 

 

"Ljudi najbolje uče iz iskustva i eksperimenta. Ali kada je u pitanju klimatska kriza, iskustvo dolazi prekasno, a eksperimentisanje je nemoguće. " Ova misao Džona Stermana sa Masačusetskog instituta za tehnologiju (MIT) ukazuje na suštinski izazov našeg vremena: kako delovati proaktivno u situaciji gde klasični modeli učenja nisu dovoljni da spreče katastrofe globalnih razmera. Zašto je iskustvo ključno za učenje? Ljudi prirodno uče kroz iskustvo, bilo da je reč o ličnim ili kolektivnim greškama i posledicama donesenih odluka. Ovo je osnovni princip ljudskog razvoja i napretka. Međutim, klimatske promene predstavljaju poseban izazov jer: Posledice su odložene: Efekti poput topljenja glečera, porasta nivoa mora ili promene vremenskih obrazaca razvijaju se sporo i postaju vidljivi tek nakon nekoliko decenija. Nepovratnost posledica: Kada se dostignu kritične tačke (npr. kolaps ledenih ploča na Arktiku), posledice postaju nepovratne, bez mogućnosti vraćanja na prethodno stanje. Detaljan primer: U regionima poput subsaharske Afrike, dugotrajne suše uzrokovane klimatskim promenama već sada uzrokuju nestašice hrane, masovne migracije i konflikte. Iako su ovo iskustva koja jasno ukazuju na potrebu za hitnim delovanjem, ona su prekasna za sprečavanje štete koja je već nastala. Eksperimentisanje: Nemogućnost u globalnom kontekstu Eksperimentisanje je drugi ključni način učenja. Nauka se oslanja na testiranje hipoteza kroz različite scenarije kako bi se identifikovali problemi i razvila najbolja rešenja. Međutim, u kontekstu klimatskih promena, ovo je teško ili nemoguće jer: Planeta nema alternativu: Nemamo "rezervnu Zemlju" na kojoj bismo mogli testirati posledice emisije gasova staklene bašte ili globalnog zagrevanja. Ogromni rizici: Eksperimenti sa tehnologijama poput geoinženjeringa nose nepredvidive posledice koje mogu dodatno pogoršati situaciju. Detaljan primer: Tehnologija solarnog geoinženjeringa, koja podrazumeva smanjenje količine sunčeve radijacije kroz raspršivanje aerosola u atmosferi, nosi rizik promene globalnih vremenskih obrazaca. Ovo bi moglo dovesti do smanjenja padavina u nekim regionima, što bi imalo katastrofalne posledice po poljoprivredu i vodne resurse. Alternativni pristupi za delovanje bez iskustva i eksperimentisanja S obzirom na ograničenja tradicionalnih metoda učenja, neophodno je razviti inovativne pristupe za rešavanje klimatske krize. 1. Modelovanje i simulacije Napredni matematički modeli omogućavaju simulaciju različitih scenarija i predviđanje posledica raznih politika i aktivnosti. Primer: Modeli koje razvija Međuvladin panel za klimatske promene (IPCC) pružaju detaljne procene o tome kako različite strategije, poput smanjenja emisije ugljen-dioksida, mogu uticati na globalnu klimu. Ovi modeli pomažu vladama i organizacijama da donesu informisane odluke. 2. Princip predostrožnosti U situacijama gde postoji velika neizvesnost i visoki rizici, princip predostrožnosti nalaže delovanje pre nego što posledice postanu očigledne. Primer: Mnoge zemlje ulažu u obnovljive izvore energije, poput solarnih i vetrogeneratora, kako bi smanjile zavisnost od fosilnih goriva. Ove mere se preduzimaju iako fosilna goriva nisu još iscrpljena, jer su njihove posledice po klimu već sada vidljive. 3. Podizanje svesti i obrazovanje Obrazovanje i širenje svesti o hitnosti klimatskih promena ključno je za mobilizaciju javnosti i kolektivnu akciju. Primer: Pokret „Petkom za budućnost“ (Fridays for Future), koji je osnovala mlada švedska aktivistkinja Greta Tunberg, inspirisao je milione ljudi širom sveta da se zalažu za klimatsku pravdu i traže od vlada hitne mere za smanjenje emisija. 4. Tehnološke inovacije Razvoj novih tehnologija, kao što su sistemi za hvatanje i skladištenje ugljen-dioksida, ključan je za ublažavanje efekata klimatskih promena i stvaranje održive budućnosti. Primer: Projekti poput razvoja "pametnih gradova" sa nultom emisijom ugljen-dioksida postaju sve popularniji. Gradovi poput Masdara u Ujedinjenim Arapskim Emiratima služe kao modeli za održivi urbani razvoj. Zaključak Klimatske promene zahtevaju promenu načina na koji učimo i delujemo. Nemamo vremena da čekamo iskustvo ili eksperimente – potrebno je odmah preduzeti mere zasnovane na naučnim predviđanjima, preventivnim strategijama i kolektivnoj odgovornosti. Svaka odložena akcija dodatno komplikuje rešavanje problema i povećava rizik nepovratnih posledica. Najbolje prakse i saveti: Ulaganje u nauku i tehnologiju: Podržavati razvoj naprednih simulacija i prediktivnih modela. Preventivne politike: Primena principa predostrožnosti kroz smanjenje emisija i prelazak na obnovljive izvore energije. Obrazovanje i javni angažman: Edukovati javnost o posledicama klimatskih promena i uključiti ih u procese donošenja odluka. Podrška inovacijama: Podržavati razvoj i implementaciju tehnologija koje omogućavaju smanjenje emisije gasova staklene bašte. Inovacija: Kreirati globalnu mrežu "virtuelnih eksperimenata" gde bi naučnici, vlade i kompanije sarađivale na testiranju različitih klimatskih politika i tehnologija kroz simulacije. Ova platforma mogla bi pomoći u donošenju informisanih odluka bez ugrožavanja stvarnog ekosistema.
 
   

Usvajanje generativne veštačke inteligencije naglo se povećava i počinje da donosi vrednost

 

 

 

Uvod Usvajanje generativne veštačke inteligencije (Gen VI) doživelo je značajan porast u poslednjih nekoliko godina. Ova tehnologija, koja koristi mašinsko učenje za kreiranje sadržaja, počela je da pokazuje značajnu vrednost u različitim industrijama. Od generisanja teksta i slika do kreiranja muzike i kodiranja, Gen VI transformiše način na koji preduzeća posluju i inoviraju. Ovaj članak istražuje ključne činjenice iza ovog porasta, implikacije za različite sektore i inovacije koje obećava da donese. Brzi rast tržišta: Tržište Gen VI predviđa se da raste po složenoj godišnjoj stopi rasta (CAGR) od preko 30%, pokretano napretkom u AI tehnologiji i povećanim investicijama iz privatnog i javnog sektora. Raznovrsne primene: U zdravstvenoj zaštiti, Gen VI se koristi za otkrivanje lekova i personalizovanu medicinu. U finansijama, pomaže u otkrivanju prevara i upravljanju rizikom. Zabavne industrije ga koriste za kreiranje sadržaja, dok ga marketing sektori koriste za personalizovano oglašavanje. Efikasnost i ušteda troškova: Automatsko generisanje izveštaja, chatboti za korisničku podršku i prediktivno održavanje samo su neki primeri kako Gen VI štedi vreme i smanjuje operativne troškove. Kreativna poboljšanja: Umetnici i pisci koriste Gen VI za razmišljanje ideja, komponovanje muzike i pisanje priča, čime pomeraju granice tradicionalnih kreativnih procesa. Poboljšana korisnička iskustva: Gen VI omogućava kreiranje personalizovanih preporuka i dinamičkog sadržaja, značajno poboljšavajući angažman i zadovoljstvo korisnika. Uvidi zasnovani na podacima: Procesuiranjem i analizom velikih količina podataka, Gen VI pomaže preduzećima da otkriju obrasce i trendove koji informišu strateške odluke i omogućavaju konkurentsku prednost. Etička razmatranja: Pitanja kao što su pristrasnost AI, sigurnost podataka i gubitak radnih mesta su ključna pitanja koja treba rešiti kako bi se osigurala odgovorna upotreba AI. Tehnološki napredak: Razvoj sofisticiranijih neuronskih mreža i dostupnost moćnih GPU-ova čine Gen VI pristupačnijim i efikasnijim. Potencijal za saradnju: Alati kao što su asistenti za kolaborativno pisanje i softver za dizajn su primeri kako Gen VI može povećati ljudsku produktivnost i kreativnost. Regulatorni okvir: Inicijative poput Povelje o pravima AI i GDPR oblikuju okvir u kojem Gen VI funkcioniše, osiguravajući etičke i fer prakse. Predložene Inovacije AI u obrazovanju: Implementirajte Gen VI za kreiranje personalizovanih planova učenja i resursa za učenike. Dijagnostika u zdravstvu: Koristite Gen VI za poboljšanje dijagnostičkih alata, čineći ih bržim i tačnijim. Održivi razvoj: Iskoristite Gen VI za optimizaciju upotrebe resursa i promovisanje održivih praksi u industrijama kao što su poljoprivreda i energija. Pametni gradovi: Integrirajte Gen VI u urbanističko planiranje kako biste poboljšali infrastrukturu, transport i javne usluge. Kreativne saradnje: Razvijte platforme koje olakšavaju saradnju između umetnika i Gen VI alata za stvaranje jedinstvenih umetničkih dela. Poboljšana bezbednost: Primijenite Gen VI u sajber bezbednosti kako bi se efikasnije predvideli i suzbili potencijalni pretnje. Inkluzivni AI: Fokusirajte se na stvaranje Gen VI sistema koji su inkluzivni i predstavljaju različite populacije kako bi se smanjila pristrasnost. AI Etički programi: Uspostavite sveobuhvatne AI etičke programe unutar organizacija kako bi se proaktivno rešavala etička pitanja. Proširena stvarnost (AR): Koristite Gen VI za kreiranje interaktivnijih i imerzivnijih AR iskustava. AI-Upravljano istraživanje: Implementirajte Gen VI u naučnim istraživanjima kako bi se ubrzala otkrića i inovacije. Zaključak Nagli porast usvajanja Gen VI transformiše industrije i donosi značajnu vrednost. Njegove primene su raznovrsne, od poboljšanja efikasnosti i uštede troškova do povećanja kreativnosti i korisničkih iskustava. Međutim, etička razmatranja i regulatorni okvir moraju se pažljivo navigirati kako bi se osigurala odgovorna i pravedna upotreba ove moćne tehnologije. Kako Gen VI nastavlja da evoluira, obećava da će doneti revolucionarne inovacije koje će dalje transformisati naš svet. Brzi rast tržišta Tržište generativne veštačke inteligencije (Gen VI) predviđa se da će rasti po složenoj godišnjoj stopi rasta (CAGR) od preko 30%. Ovaj značajan rast pokreću dva glavna faktora: napredak u AI tehnologiji i povećane investicije iz privatnog i javnog sektora. Napredak u AI tehnologiji: Poboljšanje algoritama: Najnoviji napreci u algoritmima mašinskog učenja i dubokog učenja omogućavaju Gen VI sistemima da generišu sve realističniji i kompleksniji sadržaj. Ovo uključuje ne samo tekst i slike, već i audio, video, pa čak i 3D modele. Računarska snaga: Dostupnost snažnijih i pristupačnijih računarskih resursa, kao što su grafičke procesorske jedinice (GPU) i specijalizovani hardver za AI, ubrzava treniranje i implementaciju Gen VI modela. Obrada velikih podataka: Sposobnost Gen VI sistema da analiziraju i uče iz ogromnih količina podataka omogućava im da stalno unapređuju svoje performanse i prilagodljivost. Povećane investicije: Privatni sektor: Kompanije prepoznaju potencijal Gen VI tehnologije za transformaciju njihovog poslovanja. Investicije dolaze iz različitih industrija, uključujući marketing, zabavu, zdravstvo i finansije. Ove kompanije ulažu u razvoj i integraciju Gen VI rešenja kako bi poboljšale efikasnost, smanjile troškove i stvorile nove prilike za prihod. Javni sektor: Vlade širom sveta takođe investiraju u Gen VI tehnologiju, prepoznajući njen potencijal za unapređenje javnih usluga, kao što su zdravstvo, obrazovanje i infrastruktura. Ove investicije obuhvataju finansiranje istraživanja, razvoj regulatornih okvira i promovisanje saradnje između akademskih institucija i industrije. Startup ekosistem: Povećanje broja startup kompanija koje se fokusiraju na Gen VI tehnologiju dodatno doprinosi rastu tržišta. Ove mlade kompanije često uvode inovativna rešenja i brzo se prilagođavaju novim tehnološkim trendovima, što dodatno ubrzava razvoj i primenu Gen VI tehnologija. Kombinacija ovih faktora stvara povoljan ekosistem za rast Gen VI tržišta, postavljajući temelje za buduće inovacije i široko prihvatanje ove transformativne tehnologije.
 
   
Strane: 1 2 3 4

 

Veze, linkovi
Linkedin Twitter Facebook
 
     
 
© Sva prava pridržana, Kompjuter biblioteka, Beograd, Obalskih radnika 4a, Telefon: +381 11 252 0 272