Putem ovog linka pristupite u interakciju sa Umjetnom inteligencijom - UI
Chat GPT stvara nove mogućnosti za komunikaciju s umjetnom inteligencijom te otvara vrata u poljima istraživanja, sadržaja, programiranja i drugima. Ovaj univerzalni alat, razvijen od strane kompanije OpenAI, revolucionarno je promijenio svijet umjetne inteligencije zahvaljujući sposobnosti generiranja prirodnog jezika. Chat GPT jedan je od najnaprednijih jezičnih modela dostupnih na tržištu s velikim potencijalom primjene u uslugama za klijente, istraživanjima i stvaranju sadržaja. Međutim, važno je napomenuti da ovaj model nije bez svojih ograničenja te treba biti pažljiv pri ozbiljnim istraživanjima i postavljanju pitanja. S kontinuiranim ažuriranjima, Chat GPT postaje sve bolji i učinkovitiji.
Može li umjetna inteligencija pomoći održivosti i potaknuti cjeloživotno učenje ?
U idealnom bi slučaju umjetna inteligencija trebala biti korisna svim ljudima, uključujući i buduće generacije.
ODGOVOR: Da, umjetna inteligencija može biti izuzetno korisna u održivosti i poticanju cjeloživotnog učenja. Uz pomoć umjetne inteligencije, moguće je analizirati i razumjeti velike količine podataka o okolišu, promjenama klime i drugim relevantnim faktorima. Na taj način, može se razviti inteligentan sustav za praćenje i predviđanje utjecaja ljudskih aktivnosti na okoliš te se na temelju toga može planirati održiviji način života.
Umjetna inteligencija također može biti korisna u poticanju cjeloživotnog učenja. Mnoge platforme za učenje danas koriste umjetnu inteligenciju kako bi personalizirale nastavni plan i prilagodile ga individualnim potrebama i preferencijama korisnika. Također, umjetna inteligencija može pružiti pristup novim znanjima i vještinama putem interaktivnih virtualnih treninga i edukativnih igara.
U idealnom slučaju, umjetna inteligencija bi trebala biti razvijena na način da koristi tehnologiju za poboljšanje ljudskog života i omogućavanje održivosti za buduće generacije.
Koliko je resursa potrebno umjetnoj inteligenciji za neometan rad ?
ODGOVOR: To je odlično pitanje i vrlo važno za razumijevanje ekološke održivosti umjetne inteligencije. Sustavi umjetne inteligencije, osobito oni koji koriste duboko učenje, zahtijevaju ogromne količine računalne snage i memorije kako bi bili učinkoviti. S obzirom na to, to može dovesti do velike potrošnje energije i stvaranja visokog ugljičnog otiska.
Osim toga, stvaranje, održavanje i korištenje fizičke infrastrukture, poput računalnih centara i servera, također može biti vrlo resursno zahtjevno i negativno utjecati na okoliš. Stoga je važno da se sustavi umjetne inteligencije razvijaju na način koji minimalizira njihov utjecaj na okoliš, na primjer, korištenjem energetski učinkovitih računalnih sustava i obnovljivih izvora energije.
Ukratko, umjetna inteligencija može zahtijevati značajne resurse za rad, ali je moguće razviti sustave umjetne inteligencije koji su ekološki prihvatljivi i energetski učinkoviti.
Chat GPT Tutorijali: Kako koristiti ChatGPT na najbolji način ???
Da biste dobili najbolje odgovore od ChatGPT, važno je naučiti kako koristiti ovaj UI alat na efikasan način. Prvo, postavite situaciju i objasnite kontekst vašeg upita. Također, pokušajte ChatGPT-u pristupiti kao stručnjaku za određenu temu i recite mu da imate problem koji želite riješiti.
Evo primjera naredbe koju možete unijeti u ChatGPT:
Pretvaraj se da si stručnjak za digitalni marketing koji ima dugogodišnje iskustvo u pomaganju ljudima u promoviranju svojih proizvoda i usluga na internetu. Sada se susrećem s problemom pronalaska najboljih marketinških strategija za svoj novi proizvod. Molim te, možeš li mi dati nekoliko savjeta za uspješan digitalni marketing? Također, želim te pitati, razumiješ li što tražim od tebe?
Nakon što ChatGPT odgovori na vaše pitanje, možete nastaviti daljnju komunikaciju s njim kako biste dobili što bolje savjete i rješenja za svoj problem.
Putem ovog linka pristupite u interakciju sa Umjetnom inteligencijom - UI
Društvo i demokracija
Uvođenje sustava umjetne inteligencije u društvo zahtijeva procjenu šireg društvenog utjecaja, ne samo na pojedinca već i na ustanove, demokraciju i društvo u cjelini. Dizajn, razvoj i implementacija takvog sustava trebaju biti praćeni kontinuiranim kritičkim razmišljanjem stručnjaka i dionika u neovisnom think tanku. Kroz takav proces možemo iskoristiti umjetnu inteligenciju kao alat za propitivanje status quo i kreiranje bolje sadašnjosti i budućnosti za sve, ne samo na poslovnom nego i na osobnom planu. Ovaj trenutak razvoja ljudske civilizacije pruža nam priliku da koristimo tehnologiju kao sredstvo napretka, prosperiteta i uključenosti cijelog društva.
Tako, u idealnom slučaju, umjetna inteligencija bi trebala biti korisna svim ljudima i donositi napredak ne samo u sadašnjosti, već i za buduće generacije. To znači da bi umjetna inteligencija trebala biti razvijana i primijenjena na način koji će poboljšati kvalitetu života ljudi, riješiti njihove probleme i izazove te pridonijeti društvenom i ekonomskom razvoju. Također je važno osigurati da se umjetna inteligencija razvija na održiv način koji neće naštetiti okolišu, društvu ili budućim generacijama. Stoga je važno da se razvoj i primjena umjetne inteligencije pažljivo nadziru i reguliraju kako bi se osiguralo da njezin utjecaj bude pozitivan i dugoročan.
Tehnologija ima veliki potencijal za poboljšanje života ljudi, ali istovremeno postoji i mogućnost da se upotrijebi na način koji nije u skladu s našim vrijednostima i ciljevima. Stoga je važno da razvoj i primjena sustava umjetne inteligencije budu praćeni etičkim načelima i vodeći se principima odgovornosti prema društvu u cjelini. Uvođenje novih tehnologija uvijek je izazov, ali uz pravilan pristup i suradnju između stručnjaka, donositelja odluka i civilnog društva, možemo osigurati da se tehnologija koristi na način koji odgovara našim vrijednostima i ciljevima.
Mi ljudi smo po prirodi lijeni te izreka: “Ako želiš najbrže riješiti neki problem, daj ga najljenijem od nas”, opet rezonira uvjerljivo i u ovom slučaju, ali je upravo zato izazov dati jedan ekstra push i prilikom osmišljavanja, razvoja i uvođenja sustava umjetne inteligencije kroz novo inovativno tehnološko rješenje propitati kakav rezultat dobivamo i korespondira li on s našim razlozima uvođenja tog sustava te naravno vodi li društvu koje želimo. Tehnologija nam upravo to omogućava uz minimalne napore i s nevjerojatno velikim učinkom, ali od nas traži da budemo susretljivi, otvoreni i spremni promijeniti stav i odustati ili uvesti novine u naše ponašanje, kako bismo postigli svoj cilj.
Etičke smjernice za pouzdanu umjetnu inteligenciju
Ludditi su bili radnički pokret koji je djelovao u Engleskoj početkom 19. stoljeća. Članovi pokreta su se zvali ludditi ili luddisti, a borili su se protiv promjena koje je donijela industrijska revolucija. Bili su nezadovoljni uvjetima rada i smatrali su da su njihova radna mjesta ugrožena zbog strojeva koji su zamjenjivali ručni rad. Zbog toga su često prosvjedovali i uništavali strojeve. Naziv pokreta vjerojatno potječe od imena izmišljenog vođe, Neda Ludda. Pokret je djelovao uglavnom u tekstilnoj industriji u Engleskoj i postojao je između 1811. i 1816. godine.
Putem ovog linka pristupite u interakciju sa Umjetnom inteligencijom - UI
Šta je ChatGPT ? AI koji nam oduzima radno mesto ili alat koji nas čini više efikasnim ?
7 AI Alata Boljih Od CHAT GPT-a
Iako je ChatGPT snažan i koristan alat, postoje i drugi alati koji mogu biti jednako korisni u određenim područjima. Evo sedam primjera:
TensorFlow: TensorFlow je open source platforma za strojno učenje koju je razvio Google. Koristi se za razvoj i obuku umjetnih neuronskih mreža, dubokih modela učenja i drugih vrsta algoritama za analizu podataka.
IBM Watson: IBM Watson je AI sustav koji koristi prirodni jezik i kognitivno računanje za analizu podataka. To omogućuje tvrtkama da stvore personalizirane korisničke interakcije, poboljšaju procese upravljanja i automatiziraju poslovne zadatke.
Amazon SageMaker: Amazon SageMaker je platforma za strojno učenje koja omogućuje tvrtkama da brzo i jednostavno razvijaju, treniraju i implementiraju svoje modele strojnog učenja. Nudi širok spektar alata i usluga, uključujući podršku za TensorFlow i Apache MXNet.
H2O.ai: H2O.ai je open source platforma za strojno učenje koja nudi alate za razvoj i implementaciju različitih modela strojnog učenja. Uključuje automatsko strojno učenje, što omogućuje korisnicima da brzo razviju i testiraju modele bez potrebe za programiranjem.
Keras: Keras je high-level API za razvoj neuronskih mreža u programskom jeziku Python. Nudi jednostavan i intuitivan sučelje koje olakšava razvoj i obuku modela strojnog učenja.
Apache Spark: Apache Spark je distribuirani okvir za obradu podataka koji omogućuje brzu i jednostavnu analizu velikih količina podataka. Uključuje podršku za strojno učenje, što omogućuje korisnicima da razviju i implementiraju različite modele strojnog učenja.
Microsoft Azure: Microsoft Azure je cloud platforma koja nudi širok spektar usluga za razvoj, implementaciju i upravljanje aplikacijama i servisima. Uključuje podršku za strojno učenje i AI, što omogućuje korisnicima da brzo razviju i implementiraju modele strojnog učenja i drugih vrsta AI aplikacija.
100 tagova za Umjetnu Inteligenciju - UI - AI - KI
- AI
- Machine Learning
- Deep Learning
- Neural Networks
- Natural Language Processing
- Robotics
- Computer Vision
- Expert Systems
- Fuzzy Logic
- Genetic Algorithms
- Artificial Neural Networks
- Knowledge-Based Systems
- Bayesian Networks
- Swarm Intelligence
- Reinforcement Learning
- Data Mining
- Big Data Analytics
- Speech Recognition
- Computer Speech
- Cognitive Computing
- Predictive Analytics
- Predictive Modelling
- Sentiment Analysis
- Image Processing
- Internet of Things
- Chatbots
- Virtual Assistants
- Business Intelligence
- Machine Translation
- Cognitive Robotics
- Self-Driving Cars
- Expert Systems
- Automated Reasoning
- Decision Trees
- Decision Support Systems
- Evolutionary Computation
- Convolutional Neural Networks
- Deep Belief Networks
- Data Science
- Data Visualization
- Digital Twin
- Emotion Recognition
- Facial Recognition
- Game AI
- Humanoid Robots
- Image Recognition
- Information Retrieval
- Intelligent Agents
- Intelligent Tutoring Systems
- Knowledge Representation and Reasoning
- Logic Programming
- Machine Perception
- Multi-agent Systems
- Natural Language Generation
- Natural Language Understanding
- Neural Computation
- Object Recognition
- Ontology Engineering
- Pattern Recognition
- Probabilistic Reasoning
- Recommendation Systems
- Robotics Automation
- Robotics Engineering
- Robotics Perception
- Robotics Planning
- Robotics Sensing
- Robotics Systems
- Robotics Vision
- Rule-based Systems
- Self-Organizing Maps
- Semantic Web
- Simulated Annealing
- Speech Synthesis
- Statistical Learning
- Swarm Robotics
- Temporal Reasoning
- Text Analytics
- Transfer Learning
- Uncertainty Reasoning
- Virtual Reality
- Visual Analytics
- Machine Vision
- Web Intelligence
- Deep Reinforcement Learning
- Adversarial Machine Learning
- Evolutionary Robotics
- Interactive Machine Learning
- Meta-learning
- Quantum Machine Learning
- Robotic Process Automation
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Active Learning
- Semi-supervised Learning
- Explainable AI
- Federated Learning
- Generative Adversarial Networks
- Reinforcement Learning Algorithms
- Transfer Learning Algorithms
- Zero-shot Learning
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
