Home » Posts tagged 'sztuczna inteligencja'
Tag Archives: sztuczna inteligencja
Co powinien zawierać dobry post (Socjologia UJ 2024/2025)
W tym krótki wpisie chciałem zawrzeć informacje, co powinno się znaleźć w dobrze przygotowanym poście na blog popularnonaukowy. Kwestie zarówno będą dotyczyć dodawanych treści, jak również problemów technicznych związanych z edycją posta. (więcej…)
Informacyjny Savoir Vivre i estetyka danych. O czym warto pamiętać przetwarzając dane i projektując systemy sztucznej inteligencji by służyły społeczeństwu.
Jako społeczeństwo produkujemy, przetwarzamy i wykorzystujemy coraz to więcej i więcej danych. Wraz ze wzrostem powszechności dużych zbiorów danych pojawia się potrzeba aby dane te były przechowywane oraz wykorzystywane w sposób etyczny oraz pozwalający na uzyskanie z nich wartościowych informacji. W poniższym artykule chcemy przedstawić pojęcia informacyjnego Savoir Vivre’u oraz estetyki danych a także jak projektować zgodnie z nimi systemy sztucznej inteligencji tak aby służyły społeczeństwu. (więcej…)
Wpływ AI (w tym generatorów), mediów społecznościowych, możliwości narzędzi data science na rynki światowe, giełdy, kursy walut i kryptowalut
Technologie sztucznej inteligencji odgrywają coraz większą rolę na rynkach finansowych, rewolucjonizując sposób, w jaki przeprowadzane są analizy, podejmowane decyzje inwestycyjne oraz zarządzane ryzyko. W artykule przedstawiamy, jak sztuczna inteligencja – od modeli GPT po zaawansowane analizy danych – wpływa na rynki kapitałowe, jakie korzyści przynoszą innowacyjne narzędzia oraz z jakimi wyzwaniami i zagrożeniami wiąże się ich zastosowanie. Ponadto, omówimy znaczenie mediów społecznościowych, narzędzi Data Science, oraz zastosowanie AI w handlu walutami i na rynku kryptowalut, wskazując na dynamiczne zmiany, które już teraz kształtują przyszłość finansów.
Github CoPilot: zbawienie czy potępienie? Jak narzędzia do automatycznego generowania kodu i nie tylko wpłyną na branżę IT.
GitHub Co-pilot jest opartym na sztucznej inteligencji asystentem kodowania. Znacząco upraszcza on proces tworzenia oprogramowania poprzez automatyczne sugestie dotyczące kodu, analizę składni oraz podpowiedzi kontekstowe. Oczywiście za Co-pilotem stoi LLM od OpenAI czyli OpenAICodex lub GPT-4. Głównymi funkcjonalnościami są:
Not black box but black hole. Technologiczna osobliwość i punkt odcięcia. Jeśli AI zacznie się samoprogramować to czy utracimy nad nią kontrolę? Przypadki kiedy przestajemy rozumieć to co dzieje się wewnątrz systemów AI.
Wzrost znaczenia sztucznej inteligencji w codziennym życiu rodzi przed tego typu wyzwania i problemy, które nie były tak głośne i palące w fazie badań akademickich nad nimi. Tymczasem spodziewana wielowymiarowość zadań przejmowanych przez AI i dziedzin życia, w których będzie się pojawiać zmusza do zadania pytania o takie problemy jak rozumienie ich działania, możliwości samoprogramowania się, oraz przede wszystkim o perspektywie utraty kontroli nad systemami AI. Czy to możliwe, że to właśnie poziom zaawansowania sztucznej inteligencji i jej skomplikowanie paradoksalnie sprawi, że brak dostatecznej kontroli nad nią zmusi nas do rezygnacji z przełomów, które obiecujemy sobie po tej technologii?
Sztuka w rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej. Czy jesteśmy gotowi na wirtualne muzea, teatry i koncerty.
Wkraczając coraz głębiej w erę cyfrową, granice między światem rzeczywistym a wirtualnym zaczynają się zacierać. Coraz częściej doświadczamy sztuki, kulturę i rozrywkę poprzez wirtualne środowiska, w których możliwości wydają się nieograniczone. Ale czy jesteśmy naprawdę gotowi na taką rewolucję w sposobie, w jaki odbieramy i tworzymy sztukę? Czy wirtualne muzea, teatry i koncerty są w stanie zastąpić te tradycyjne? Czy może raczej będą się wzajemnie uzupełniać i rozszerzać nasze doświadczenia kulturalne? Przeanalizujmy to zagadnienie, eksplorując sztukę w rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej, oraz pytając, czy nasza kultura jest gotowa na ten nowy sposób ekspresji i doświadczenia.
Moda przyszłości. Wykorzystanie AI, technologii wirtualnych, wearables czy robotów w kontekście projektowania ubiorów przyszłości
Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak technologia przekształca świat mody, który znamy? W dynamicznie zmieniającej się branży fashion, efekty tej rewolucji stają się coraz bardziej widoczne. Technologia zaczyna przeplatać się z noszonymi na co dzień ubraniami, wpływając nie tylko na to, jak są one projektowane i produkowane, ale również na nasze indywidualne doświadczenia związane z ich kupowaniem i noszeniem. Czy jesteś gotów na transformację, która radykalnie zmienia branżę mody? Jesteś ciekaw, jak te innowacje otwierają nowe drzwi dla projektantów i producentów ubrań?
Robot sharing czy robot owning. Przyszłość branży robotycznej – czy będziemy kupować roboty do prac domowych, a do seksu wypożyczać. Perspektywa futurologiczna.
Wstęp
W dobie coraz bardziej zaawansowanej technologii robotyka staje się kluczowym elementem naszej codzienności. Już teraz roboty uczestniczą w wielu aspektach życia społecznego i zawodowego, a przewidywania na przyszłość są jeszcze bardziej rewolucyjne. Rozwój technologii robotycznych przynosi jednak nie tylko obietnice lepszego jutra, ale i wyzwania związane z integracją robotów w społeczeństwie. Czy przyszłość należy do modelu posiadania indywidualnych robotów, czy też kierujemy się ku modelowi współdzielenia tych zaawansowanych maszyn? Z jakimi wyzwaniami i konsekwencjami wiąże się każde z tych rozwiązań? (więcej…)
Miłość i sex: roboty, love chatboty, wirtualne hologramy. Wpływ technologii na ludzką intymność.
Czy byłbyś w stanie zakochać się w hologramie, nawiązać głęboką więź z androidem, lub po prostu wymieniać czułe słowa z chatbotem? Rozwój technologii radykalnie wpływa na nasze rozumienie codzienności, zacierając granice między światem rzeczywistym i wirtualnym. Zaczynamy coraz częściej przenosić coraz więcej obszarów naszego życia do sfery cyfrowej, gdzie codzienna rozmowa ze sztuczną inteligencją staje się normą. Czy to oznacza, że jesteśmy na skraju nowej ery, w której technologia przekształci tradycyjne pojęcia związane z ludzką intymnością? Jaki wpływ mają chatboty na ludzkie postrzeganie związków i relacji? Czy roboty mogą zaspokoić nasze emocjonalne i fizyczne potrzeby?
Prawa autorskie na generatory treści
źródło:
Prawa autorskie stanowią kluczowy element w ochronie dzieł intelektualnych, zapewniając twórcom legalną kontrolę nad ich pracami oraz możliwość czerpania z nich korzyści. W dobie dynamicznego rozwoju technologii, w szczególności narzędzi sztucznej inteligencji (AI), pojawiają się nowe wyzwania dotyczące interpretacji i zastosowania tych praw. Generatory treści oparte na AI, takie jak programy do tworzenia tekstów, obrazów czy muzyki, coraz częściej wkraczają w domenę, którą tradycyjnie zajmowała ludzka kreatywność, rodząc pytania o autorstwo i oryginalność dzieł. (więcej…)
Techniki widzenia komputerowego w systemach AR. Perspektywa etyczno-społeczna związana z prywatnością danych.
Ścisła integracja technologii z naszym życiem codziennym bardzo szybko przestała być odległą przyszłością. Zagadnienia systemów sztucznej inteligencji, VR i AR czy widzenia komputerowego trafiły już pod przysłowiową strzechę. Liczne możliwości rozwoju i zastosowań nowych technologii są już oczywistością. W debacie publicznej co rusz pojawiają się również tematy zagrożeń takich jak zmiany na rynku pracy wynikające z większych możliwości automatyzacji prostych zadań. Jednak aspektem, który może nie zawsze być tak oczywisty są problemy związane z prywatnością danych jakie bez wątpienia łączą się z tymi technologiami i ich rozwojem. Przyzwyczailiśmy się już do wszechobecnych smartfonów, smart zegarków, urządzeń IoT i smart home – być może jeszcze kolejna technologia już nie wzbudza w nas nieufności.
Midjourney i Stable Diffusion. Jak zbudowane są systemy do automatycznego generowania obrazów. Możliwości i słabości, oraz społeczny odbiór.
W dzisiejszych czasach z każdej strony napływają do nas wieści o nowych implementacjach technik sztucznej inteligencji, które mają na celu rozwiązanie coraz to nowszych problemów. Najsłynniejszym tego typu przykładem jest zdecydowanie ChatGPT pozwalający na podstawie pewnego zapytania wręcz masowo generować treści tekstowe. Natomiast co gdyby na podstawie tego samego bądź podobnego opisu móc generować obrazy? Tego typu rozwiązania formalnie można nazwać już naszą codziennością. Pomimo że możemy sobie z tego nie zdawać na pierwszy rzut oka sprawy. Efekty działania narzędzi takich jak Midjourney, Stable Diffusion czy DALL-E są już praktycznie wszędzie. Ale jak właściwie działają tego typu modele? Jakie są ich możliwości i słabości? O tym postaramy się przedstawić w tym poście. (więcej…)
Dezinformacja, plagiat, treść generowana. Perspektywy identyfikowania treści wygenerowanych przez AI: możliwości, ograniczenia, wady i zalety.
W dzisiejszym świecie rozwój sztucznej inteligencji zdaje się nie mieć granic. Dezinformacja, plagiat i treści generowane przez SI stają się coraz większym wyzwaniem dla społeczeństwa. Eksperci ostrzegają, że dezinformacja stanowi największe zagrożenie technologiczne dla ludzkości w najbliższych latach. Choć technologia SI może być narzędziem do tworzenia, to również staje się podstawowym narzędziem szerzenia nieprawdziwych informacji. Jak zatem radzić sobie z tym problemem?
W niniejszym artykule omówimy perspektywy identyfikowania treści generowanych przez SI oraz możliwości i ograniczenia, jakie te technologie niosą dla społeczeństwa. Zastanowimy się, czy dalszy rozwój narzędzi do weryfikacji może być krokiem w dobrym kierunku oraz czy regulacje i narzędzia weryfikacyjne nadążą za rosnącym potencjałem SI. (więcej…)
Nauka “promptowania” dużych modeli językowych: strategie wydawania poleceń systemom sztucznej inteligencji
W dzisiejszych czasach duże modele językowe (ang. large language models, LLM) rewolucjonizują nasze interakcje z sztuczną inteligencją, umożliwiając im rozumienie poleceń i generowanie ludzkich odpowiedzi. Proces tworzenia właściwego zadania dla modelu, zwany “promptowaniem”, stał się kluczowym elementem wykorzystania tych narzędzi. W niniejszym artykule omawiamy różne strategie “promptowania”, które pozwalają na maksymalne wykorzystanie potencjału modeli językowych oraz poprawę jakości uzyskiwanych odpowiedzi. Skupiamy się na technikach usprawniających wnioskowanie, zwiększających wiarygodność odpowiedzi modeli, a także na sposobach dopasowania charakteru odpowiedzi do określonych wymagań. Przedstawiamy również zagrożenia związane z “promptowaniem”, takie jak próby obejścia ograniczeń modeli i wykorzystanie ich w sposób niezgodny z ich przeznaczeniem.
Explainable AI a generatory. W jaki sposób integrować modele wyjaśniania w systemy oparte o GPT
Wraz z dynamicznym rozwojem LLMów (Dużych Modeli Językowych), takich jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), pojawia się cała seria pytań dotyczących ich transparentności i wyjaśnialności. Z racji na coraz większą popularność tych modeli, istnieje rosnące zapotrzebowanie na zrozumienie, dlaczego modele podejmują konkretne decyzje i jakie są mechanizmy, które leżą u ich podstaw. Co więcej, Explainable AI może odgrywać kluczową rolę w zrozumieniu podstawowych przyczyn problemów powiązanych z LLMami, takich jak halucynacje, brak aktualnej wiedzy, czy brak klarowności źródeł z których pochodzą informacje w oparciu o które wygenerowana została dana odpowiedź. Warto jest więc przyjrzeć się właśnie tej stronie tych modeli, a co za tym idzie nie ufać im w ciemno i postawić sobie pytania – Jak? Skąd? i Dlaczego? (więcej…)
Elicit i inne narzędzia w AI w warsztacie naukowca – jak narzędzia uczenia maszynowego pomagają wyszukiwać adekwatne informacje i generować tekst. Odbiór zjawiska przez społeczność akademicką.
W dzisiejszym dynamicznym świecie nauki, w którym informacje rozwijają się w tempie niemalże nie do ogarnięcia, narzędzia sztucznej inteligencji (AI) stają się nieocenionym wsparciem dla badaczy w procesie przetwarzania i analizy ogromnych ilości danych. Jednym z kluczowych obszarów, gdzie potęga sztucznej inteligencji otwiera nowe perspektywy, jest naukowe poszukiwanie informacji oraz generowanie tekstu. W tym kontekście, narzędzia takie jak Elicit stają się prawdziwymi sprzymierzeńcami dla współczesnych naukowców, pomagając im w efektywnym wyszukiwaniu i przetwarzaniu danych, a także w tworzeniu treści o wysokim poziomie merytorycznym.
W niniejszym artykule przyjrzymy się bliżej roli narzędzi sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem Elicit, w warsztacie naukowca. Zastanowimy się, w jaki sposób technologie uczenia maszynowego rewolucjonizują procesy wyszukiwania informacji, jak wpływają na generowanie treści naukowej, oraz jakie rezonanse wywołują w społeczności akademickiej. (więcej…)
Prawa autorskie a generowanie obrazów. Obecne dyskusje.
W świecie cyfrowym, gdzie Sztuczna Inteligencja (SI) staje się coraz bardziej powszechna, tworzenie obrazów za pomocą algorytmów budzi wiele pytań dotyczących praw autorskich. W tym wpisie przyjrzymy się temu, czym jest generowanie obrazów oparte o SI i jakie kontrowersje wywołuje.
(więcej…)
Learning “prompting” in creating professional images. Strategies for issuing commands to artificial intelligence systems to make it effective.
Image generated by Canva. Prompt: “Learning ‘prompting’ in creating professional images. Strategies for issuing commands to artificial intelligence systems to make it effective.”
Introduction
Artificial Intelligence (AI) has become an indispensable tool in today’s world of creating professional images. With the development of generative models, AI offers new possibilities for artists, designers, and visual creators. However, to achieve the desired results, a key issue is the process of “prompting” these systems. (więcej…)
Nauka “promptowania” podczas tworzenia profesjonalnych obrazów. Strategie wydawania poleceń systemom sztucznej inteligencji by było to efektywne
Obraz wygenerowany przez Canva. Prompt: “Nauka “promptowania” podczas tworzenia profesjonalnych obrazów. Strategie wydawania poleceń systemom sztucznej inteligencji by było to efektywne.”
Opanowanie sztuki “promptowania” w tworzeniu profesjonalnych obrazów może być kluczowe dla osiągnięcia doskonałych rezultatów za pomocą systemów sztucznej inteligencji. Artykuł przedstawia strategie i techniki, które pozwolą Ci wydawać skuteczne polecenia, przyczyniając się do tworzenia wysokiej jakości grafik. Zanurz się w temat i odkryj, jakie możliwości kreatywne niesie ze sobą umiejętne wykorzystanie “promptowania”!
Stronniczość w Machine Learning
Stronniczość sztucznej inteligencji mogła zostać uznana za duży problem, mogący oddziaływać na dużą część społeczeństwa prawdopodobnie wraz z rozpowszechnieniem się internetu wśród użytkowników niekomercyjnych. W Polsce miało to miejsce około 20 lat temu. W Stanach Zjednoczonych nie więcej niż kilka lat wcześniej. Wiązało się to bowiem z szerokim wykorzystaniem wydanej w 1998 roku wyszukiwarki Google, która za pomocą sprawnego algorytmu była w stanie zaproponować użytkownikom wyniki odpowiadające zadanym w języku naturalnym zapytaniu. Co jednak jest miarą jakości uzyskanych wyników? Co to oznacza, że są one adekwatne? Czy nie są one tendencyjne, faworyzując pewne wyniki względem innych? I co najważniejsze, jakie mogą być skutki tej stronniczości? (więcej…)
Świetny artykuł! Bardzo dokładnie opisuje zarówno szanse, jak i wyzwania związane z wprowadzeniem kryptowalut, NFT i technologii blockchain do współczesnej…