» Håll dig ajour kring AI · En AI-skapad och ständigt föränderlig nyhetstidning om AI. Idag har vår robot sammanfattat 236 nyhetshändelser. Upptäck gärna vår kurs AI på jobbet förresten. «
Alan Turing var en brittisk matematiker, logiker, kryptoanalytiker och datorvetenskapsman. Han föddes 1912 och dog 1954. Turing är mest känd för sitt arbete med att knäcka det tyska krypteringsverktyget Enigma under andra världskriget, vilket bidrog till de allierades seger. Han anses vara en av grundarna till datorvetenskapen och utvecklade Turingmaskinen, en teoretisk modell för en allmän dator. Turing testet är ett experiment han föreslog för att avgöra om en maskin kan tänka eller uppvisa mänsklig intelligens. Trots sina insatser blev Turing förföljd för sin homosexualitet och begick självmord.
Senaste nytt kring Alan Turing
OpenAI:s GPT-4 klarar Turingtestet enligt Ethereum medgrundare
Ethereum medgrundare Vitalik Buterin har meddelat att OpenAI:s GPT-4, en generativ AI-modell, har klarat Turingtestet. Detta är ett viktigt steg i AI:s förmåga att efterlikna mänskliga konversationer. Enligt en studie utförd av University of California San Diego, lurade GPT-4 mänskliga bedömare 56% av tiden, vilket tyder på betydande framsteg inom AI. Trots att GPT-4 har klarat Turingtestet, innebär detta inte att den uppnått artificiell generell intelligens, vilket understryker fortsatta utmaningar inom AI-utveckling.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
OpenAI:s GPT-4 klarar Turing-testet enligt studie vid University of California
Enligt en studie utförd av forskare vid University of California i San Diego kan OpenAI:s GPT-4 lura mer än 50% av de mänskliga testpersonerna att tro att de talar med en person. Forskarna utförde ett experiment där de bad cirka 500 personer att ha fem minuters textbaserade samtal med antingen en människa eller en chatbot byggd på GPT-4. Resultaten visade att 54% av testpersonerna trodde att de hade talat med människor när de i själva verket hade chattat med OpenAI:s skapelse. Studien har ännu inte granskats av kollegor men har redan fått uppmärksamhet i teknikvärlden.
Artificiell intelligens (AI) har potential att revolutionera många industrier. Ursprunget till AI kan spåras tillbaka till mitten av 1900-talet med Alan Turings arbete. Sedan dess har AI utvecklats snabbt tack vare framsteg inom datorkraft, algoritmisk innovation och tillgången på stora mängder data. AI har uppnått flera viktiga milstolpar, inklusive utvecklingen av det Logiska Teoretikern och det Allmänna Problemlösaren. AI används nu i en mängd olika sektorer, inklusive hälso- och sjukvård, finans och detaljhandel. Trots detta finns det fortfarande etiska överväganden att ta hänsyn till, inklusive integritet, snedvridning, ansvarsskyldighet och transparens.
AI överträffar människor i moraliskt resonemang, enligt studie
Forskaren Eyal Aharoni genomförde en modifierad version av Alan Turings berömda test för att bedöma den moraliska kompassen hos några kända AI-chatbottar. Aharoni ställde etiska frågor till både studenter och ChatGPT, och deras svar presenterades för studiens deltagare utan att avslöja att en av svaren var maskin-genererat. Resultaten visade att deltagarna överväldigande bedömde ChatGPT:s svar som överlägsna i dygd, intelligens och tillförlitlighet jämfört med de människogenererade. Aharoni föreslår att om AI fortsätter att överträffa människor i moraliskt resonemang, kan det potentiellt klara ett moraliskt Turing-test, vilket suddar ut linjen mellan mänsklig och maskinetik.
AI och maskininlärning kan revolutionera utbildningen, enligt experter på Sharjah Barnboksfestival
Under en paneldebatt vid Sharjah Barnboksfestival diskuterades potentialen för artificiell intelligens (AI) och maskininlärning att revolutionera utbildningen. Diskussionen, som var en del av festivalens agenda, betonade att AI inte är ett hot mot traditionella utbildningsinstitutioner utan ett värdefullt verktyg som kan förbättra undervisningsprocessen. AI-forskaren och tränaren Yasmine Al Rawi menade att AI kan komplettera lärare och hjälpa dem att leverera mer effektfulla inlärningsupplevelser. Diskussionen berörde också den etiska integrationen av AI i utbildningen.
AI erbjuder säkerhetspersonal oöverträffade möjligheter men med stora utmaningar, enligt rapport
En rapport från Alan Turing Institute säger att artificiell intelligens (AI) erbjuda säkerhetspersonal oöverträffade möjligheter att analysera material, men dessa möjligheter följs också av stora utmaningar och okända faktorer. Rapporten identifierar sju nyckelfynd, inklusive att AI är ett värdefullt analytiskt verktyg för alla källor till underrättelseanalytiker, men att användningen av AI förvärrar dimensioner av osäkerhet i underrättelsebedömning och beslutsfattandeprocesser. Rapporten rekommenderar också att en formell ackrediteringsprogram skapas för att mäta AI-modeller som används i analys av underrättelse.
Artificiell intelligens och förvirringen kring tekniskt vokabulär
Artificiell intelligens (AI) kan generera missförstånd på många sätt, främst på grund av det tekniska vokabuläret. Vetenskapliga discipliner som studerar hjärnfunktioner har lånat från datavetenskap, vilket omvandlar den mest komplexa biologiska enheten vi känner till en enkel beräkningsmaskin. AI har lånat sitt vokabulär från relaterade fält, vilket kan leda till missförstånd och förvirring. Det finns ett behov av att vara exakt, tydlig, sammanhängande och koncis; att komma överens om definitioner och främja standardisering. Dessutom har kognitiv vetenskap och neurovetenskap lånat tekniska och kvantifierbara konstruktioner från informationsteori och datavetenskap.
AI:s generativa skrivande och mänsklighetens värde
Ged Byrne, medlem i Toastmasters, belyser det generativa AI:ets dåliga, överdrivna skrivande och förklarar att det bästa sättet att stjäla dess åska är att lita på din egen röst. Ett år efter lanseringen hade ChatGPT redan påverkat karriärer med en Deloitte-studie som visade att över 300 000 arbetare redan använde tekniken. Nu lovar AI-verktyg som Microsofts Co-Pilot och Googles Duet att omvandla produktiviteten för författare, vilket gör att de kan generera mer output än någonsin tidigare. En studie visar författare som uppnår en 40% tidsbesparing med en 18% kvalitetsförbättring. Att behärska dessa verktyg är en väsentlig färdighet för framtida författare. Var försiktig. I strävan efter maximal effektivitet som utlovats av dessa smarta nya teknologier kan du lätt glömma ditt mest väsentliga tillgång: din mänsklighet. Det publiceras redan för mycket text för alla att läsa. När mängden AI-genererat innehåll ökar kommer värdet av mänsklig kontakt att bli mer värdefullt. Det blir en utmaning. I nästan sjuttio år var målet för AI-forskare att vinna imitationsspelet som definierades av Alan Turing. För att vinna måste datorn kunna generera text som kan passera som något skrivet av en människa. Nu när de har lyckats är drivkraften på oss människor att göra det klart att vårt innehåll måste ha involverat en riktig, levande människa. Dina lärare lärde dig förmodligen att skriva i en formell, professionell stil. Nu måste de lektionerna glömmas bort. Den anonyma tonen i företags- och akademiskt skrivande replikeras lätt av AI:ets stora språkmodeller. Det verkliga sättet som människor kommunicerar på är mer subtilt, nyanserat och lekfullt. Det är attraktivt för den mänskliga läsaren och svårt för maskinen att replikera.
Intervju med Anna Korhonen, professor i naturlig språkbearbetning vid University of Cambridge
För att ge AI-inriktade kvinnliga akademiker och andra deras välförtjänta - och försenade - tid i rampljuset har en serie intervjuer publicerats med anmärkningsvärda kvinnor som bidragit till AI-revolutionen. I rampljuset idag: Anna Korhonen är professor i naturlig språkbearbetning (NLP) vid University of Cambridge. Hon är också senior forskningsledamot vid Churchill College, medlem vid Association for Computational Linguistics och vid European Laboratory for Learning and Intelligent Systems. Korhonen har tidigare varit stipendiat vid Alan Turing Institute och hon har en doktorsexamen i datavetenskap och masterexamen i både datavetenskap och lingvistik. Hon forskar om NLP och hur man utvecklar, anpassar och tillämpar datateknik för att möta AI: s behov. Hon har ett särskilt intresse för ansvarsfull och ´människocentrerad´ NLP som - med hennes egna ord - ´bygger på förståelsen av mänsklig kognitiv, social och kreativ intelligens.´
En resa genom historien om artificiell intelligens: från antika drömmar till moderna tillämpningar
Resan för att skapa intelligenta maskiner sträcker sig längre tillbaka än man kanske tror. Fältet för artificiell intelligens (AI) som vi känner det uppkom i mitten av 1900-talet, men fröna såddes mycket tidigare. Filosofer som Aristoteles och René Descartes funderade över intelligensens och medvetandets natur, vilket ledde till diskussioner om maskiner någonsin kunde replikera dessa egenskaper. Uppfinnare genom historien skapade geniala automata, eller självgående maskiner. Dessa underverk, som Leonardo da Vincis mekaniska riddare, visade människans önskan att skapa maskiner som efterliknade livet. Alan Turing, en lysande matematiker, anses vara en av AI:s grundare. Hans papper från 1950, ´Computing Machinery and Intelligence´, introducerade Turingtestet, en riktmärke för en maskins förmåga att uppvisa intelligent beteende motsvarande, eller oidentifierbart från, det hos en människa.
Amazon rullar tillbaka ´Just Check Out´-tekniken, inför mer sofistikerad teknik
Tidigare denna månad rullade Amazon tillbaka ´Just Check Out´, en teknik som introducerades 2016 i dess fysiska butiker i USA. Kunden kunde enkelt lasta sina inköp i en kundvagn och hoppa över kassan om de hade skannat en QR-kod vid inträdet. Men med tiden började brister dyka upp. Det visade sig att det inte var någon teknik i arbete, bara över tusen indiska anställda som övervakade människor och deras inköp på kameror. Amazon har sedan dess infört en mer sofistikerad teknik. En offentlig politisk yrkesverksam i Bengaluru var inte förvånad över detta. Han jämförde AI med ´magiskt älvdamm´.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Användning av AI för att förbättra diagnos och behandling av cancer
Artificiell intelligens (AI) används inom onkologi för att förbättra cancerdiagnos, behandlingsplanering och patientresultat. AI analyserar stora mängder data från olika källor, inklusive bildscanningar, elektroniska hälsoregister och genomiska profiler. AI har integrerats sömlöst i olika aspekter av vår existens och har påskyndat patientvården och förbättrat diagnostisk noggrannhet. AI används i onkologi för att analysera datamängder för att förutsäga patientresultat, behandlingssvar och sjukdomsprogression. AI-verktyg som maskininlärning och djupinlärning används vid varje steg av behandlingen av lungcancer.
Företag måste noggrant överväga sin beroende av människor när de implementerar AI
AI och dess påverkan på vårt samhälle har kommit långt sedan de tidiga dagarna i Alan Turings labb, från att helt ersätta smartphone-appar till att generera nya bilder på mindre än två sekunder. Många företag drar nytta av AI-baserade verktyg och plattformar. Enligt en nyligen IDC-rapport använder redan 71% av företagen AI, medan 22% planerar att göra det inom de närmaste 12 månaderna. Men för att verkligen dra nytta av AI behöver företag noga överväga hur mycket de är beroende av människor för att bedöma resultatet av AI-verktyg och lösningar. Trots de vinster som många företag har erbjudits, ser många inte dessa förverkligas - åtminstone inte på det omedelbara sätt de förväntade sig. AI-lösningar som kombinerar artificiell och mänsklig intelligens på rätt stadium kan både hjälpa till att öka effektiviteten och noggrannheten. Detta skapar ett resultat för företaget som bygger på äkta intelligens. Detta är en synergistisk kombination av artificiell intelligens och mänsklig intelligens.
Artificiell intelligens (AI) har förändrat industrier och utmanat traditionella arbetsbegrepp. AI har kommit långt sedan dess början på mitten av 1900-talet, med hjälp av stora mängder data och kraftfulla datorer. I detta AI-drivna tidevarv är mänsklig inblandning fortfarande oumbärlig. Genom att integrera AI för att förbättra mänskliga förmågor kan industrier revolutionera olika sektorer, inklusive hälso- och sjukvård, finans, utbildning och mer. Trots dess omvandlande potential presenterar AI utmaningar som måste hanteras proaktivt, som jobbförlust på grund av automatisering och etiska överväganden.
Användning av artificiell intelligens ökar i North Iowa
OpenAI lanserade chatboten ChatGPT den 30 november 2022, vilket har lett till en diskussion om artificiell intelligens (AI) som har genomsyrat media under det senaste året. AI har funnits sedan 1950 och har haft flera ´stora ögonblick´ sedan dess. Idag används AI dagligen i företag, skolor och sjukhus över hela North Iowa. Banker och finansiella rådgivare använder maskininlärningsmodeller för cybersäkerhet och skydd mot bedrägeri. Fastighetsföretag använder AI för datautvinning, virtuell homestaging och utveckling av marknadsföringsverktyg. AI minskar diagnostiska väntetider på sjukhus och väntetider vid kliniska receptionsdesk. En panel av experter samlades nyligen i Cedar Falls för att diskutera möjligheterna som AI erbjuder för småföretag, riskerna med AI-projekt och praktiska tillämpningar av AI-verktyg som redan finns tillgängliga.
Artikeln diskuterar utvecklingen och framtiden för AI-robotik. Ursprunget till AI-robotik spåras tillbaka till mitten av 1900-talet med Alan Turing och John McCarthy. Utvecklingen av autonoma system, maskininlärning och neurala nätverk har förbättrat robotarnas förmåga att utföra komplexa uppgifter. AI-robotteknik används inom olika branscher, inklusive tillverkning, sjukvård och jordbruk. Trots framstegen finns det fortfarande utmaningar och etiska överväganden, som arbetslöshet orsakad av automatisering och etiska problem relaterade till AI-beslutsprocesser. Framtiden för AI-robotik ser dock ljus ut med oändliga möjligheter att lösa stora problem och skapa positiva förändringar i människors liv.
Generativ AI och dess inverkan på videospelsindustrin
Serien ´Electric Nightmares´ handlar om generativ AI och dess användning i videospel. Den tar upp nuvarande problem med AI:s träningsmodeller, hur livet kan se ut om den bästa scenariot för generativ AI inträffar, och vad den nära framtiden för AI utlovar. Artikeln diskuterar hur ny teknik tar rot i våra liv, och nämner exempel som VR och NFTs. Det framhålls att generativ AI ännu inte har bevisat sin komfort eller trovärdighet för spelutvecklare eller spelare. Verktyg som Motorica, som utvecklats ur AI-forskning vid KTH, presenteras som exempel på generativ AI-verktyg. Slutligen diskuteras AI Dungeon, ett spel som skapades med hjälp av AI, och dess utmaningar och framgångar.
AI kan automatisera 84% av Storbritanniens repetitiva statliga tjänster, enligt studie
Artificiell intelligens (AI) kan ta över 84 procent av repetitiva statliga tjänster, enligt en ny studie från Alan Turing Institute. Forskarna fokuserade på 201 tjänster i Storbritannien som involverar ett beslut och ett informationsutbyte mellan regeringen och en medborgare och fann att dessa kan automatiseras för att spara tid. Exempel på detta är passbearbetning och registrering för att rösta. AI kan också frigöra tjänstemän från byråkrati och tillbringa mer tid med att hantera allmänheten. Studien fann att tjänster med potential att automatiseras bestod av cirka 143 miljoner komplexa men repetitiva transaktioner.
AI Musik i Reklam och Film: Inverkan av Artificiellt Skapade Soundtracks på Media
Artificiell intelligens (AI) har hittat sin väg in i produktionen i en snabbt utvecklande media- och underhållningsindustri, och har haft en stor inverkan på musik och soundtrack. AI-ljud har utvecklats under de senaste decennierna, med det första AI-spåret som skapades 1957. AI skapar malleable ljud, vilket innebär att det kan ändras i realtid för att passa en handling. Dessutom kan AI analysera musikdata för att generera rytmer, beats och melodier snabbare än människor. AI-musik kan också enkelt bryta ned en låt i dess komponenter, vilket gör det lättare att skapa stammar. AI-musik är inte heller underkastad strikta upphovsrättslagar.
AI-musik i reklam och film: Påverkan av artificiellt skapade ljudspår på media
Artificiell intelligens (AI) har påverkat produktionen inom media och underhållningsindustrin, särskilt inom musik och ljudspår. AI-ljud har utvecklats under de senaste decennierna, med Alan Turing som den första att experimentera och skapa all AI-musik 1951. AI-ljud har gått från enkla ljudspår till välkomponerade, organiska melodier. AI-musik spelar många roller i filmer, reklam etc., från att bredda kreativa möjligheter till dess precisa natur. AI-musik har öppnat upp många möjligheter för filmskapare och ljudkonstnärer, och trots att det finns argument om att det dämpar mänskliga kompositörers kreativa förmågor, gör AI-musik ofta det motsatta. AI-musik kan också vara ett spelväxlare när det gäller upphovsrätt, eftersom det inte är föremål för strikta upphovsrättslagar.
Elon Musk stämmer OpenAI för att ha brutit mot organisationens grundläggande vision
Elon Musk, en av grundarna till OpenAI, har stämt organisationen och dess VD Sam Altman. Han anklagar dem för att ha brutit mot organisationens ursprungliga vision om att utveckla artificiell intelligens (AI) på ett ansvarsfullt sätt för att gagna mänskligheten och förhindra monopolistisk kontroll över tekniken. Efter att ChatGPT blev viralt 2022 började OpenAI fokusera mer på intäkter och vinster. Musk hävdar att OpenAI har utvecklat ett AI-system, kallat Q*, som kan tänka logiskt bortom mänsklig förmåga. Han anser att detta utgör ett hot mot mänskligheten.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Artificiell intelligens och dess påverkan på samhället
Artificiell intelligens (AI) är en teknik som efterliknar mänskliga intelligensprocesser, inklusive inlärning, resonemang och problemlösning. AI har utvecklats sedan 1950-talet och används nu för att generera texter, bilder och videor som kan påverka allmänhetens åsikter. I Indien har myndigheterna i premiärminister Narendra Modis administration beordrat YouTube och Twitter att begränsa tillgången till en dokumentär om våld under Modis tid som chefsminister för delstaten Gujarat, vilket uppmuntrar teknikföretag att filtrera innehåll genom AI-baserade modereringsverktyg. I Pakistan är befolkningen mycket aktiv i att skapa innehåll med hjälp av generativa AI-verktyg. Det är dock oroande att de flesta utvecklingar inom AI-området görs i den privata sektorn, utan regeringskontroll för reglering.
OpenAI introducerar ny funktion för ChatGPT: minne och filuppladdningskapacitet
OpenAI har introducerat en ny funktion för ChatGPT kallad ´minne´, som lagrar saker du explicit ber programmet att ha tillgång till för senare användning. Tillsammans med minne kan ChatGPT också använda befintliga filuppladdningsfunktioner för att analysera text och bilder. Denna funktion är tillgänglig för alla betalande användare av den 20 dollar per månad ´Plus´-versionen. Plus-versionen har den extra förmågan att använda den senaste ChatGPT, version 4, istället för version 3.5, och kvaliteten på utdata kan vara märkbart bättre. Plus tillåter också användning av DALL-E, bildgenereringsprogrammet.
AI-verktyg tränade på internetdata kan sprida desinformation och hat
Artificiella intelligens (AI) verktyg, som det stora språkmodellen ChatGPT, tränas på data från den digitala världen. Men i en tid då digital data sprider desinformation, hat och annat negativt innehåll, är det en utmaning att säkerställa att dessa AI-verktyg inte sprider samma typ av innehåll. AI-experter diskuterar frågan i AI-serien med Maria Ressa. Mike Wooldridge, författare till A Brief History of AI och direktör för Foundational AI Research vid Alan Turing Institute, och Urvashi Aneja, grundare och direktör för Digital Futures Lab, deltog i diskussionen. De menar att AI-företag måste vara transparenta om vilken data deras verktyg tränas på och att reglering av dataekonomin är avgörande.
AI-agenter: En översikt över deras mekanismer, tillämpningar och framtida utsikter
AI-agenter är intelligenta system eller program som uppfattar sin omgivning, fattar beslut och agerar för att uppnå specifika mål. De spelar en central roll i automatisering av uppgifter, problemlösning och imitation av mänsklig kognition. AI-agenter skiljer sig från passiva objekt i programmering, eftersom de har autonomi att fatta beslut och vidta åtgärder. Olika typer av AI-agenter inkluderar enkla reflexagenter, målbaserade agenter, inlärningsagenter och multiagent-system. AI-agenter har begränsningar som databeroende, brist på förståelse för komplexa mänskliga känslor, integritetsproblem, kostnad och komplexitet. Men de har potential inom federerat lärande, svärmintelligens, kognitiva arkitekturer, hybrid intelligens och kvantum AI för framtiden.
Artificiell intelligens (AI) är nu en central del av flera världsledande industrier, inklusive hälso- och sjukvård och försvar, med Nordamerika som ledare på den globala marknaden. AI:s integration i design och kreativitet har blivit en katalysator för effektivitet och innovation, där designers nu använder AI-verktyg för att analysera konsumentbeteende, förutse trender och skapa personliga upplevelser. Trots AI:s omfattande användning inom design har dess popularitet väckt etiska frågor i olika aspekter av dess tillämpning. AI revolutionerar designindustrin och introducerar förändringar som omformar kreativa processer och resultat.
En kort historik över tänkande maskiner
Ursprunget till maskininlärning spårar tillbaka åtta decennier till en banbrytande artikel från 1943 av neurovetenskapsmannen Warren McCulloch och logikern Walter Pitts. Deras arbete, som publicerades i Bulletin of Mathematical Biophysics, presenterade den första matematiska modellen av ett artificiellt neuralt nätverk. Trots att det initialt fick lite uppmärksamhet, har detta grundläggande arbete haft en djupgående inverkan på maskininlärningens utveckling. McCulloch och Pitts översatte den massiva parallellismen av mänskligt tänkande till ett elegant beräkningsparadigm. Deras arbete har haft en enorm inverkan på områden som artificiell intelligens, modellering av komplexa system och tidig kybernetik.
AI: Hjälpmedel eller hinder för utbildning?
Artificiell intelligens (AI) introducerades först på 1950-talet av Alan Turing och är nu en del av vår vardag genom digitala assistenter som Alexa, Google och Siri. Robert DiDomenico, Becton´s District Supervisor of Curriculum, Instruction, and Grants, och Department Supervisor of Science, Math, Art and Business, menar att AI kommer att förändra alla klasser, lärare och elever. Han tror att studenter behöver utbildas i hur AI ska användas. Elever på Becton anser att AI kan vara till hjälp för lärare och elever, men det finns också risker, som att människor blir för beroende av tekniken och tappar kritiskt tänkande och problemlösningsfärdigheter. Mr. Gbaguidi, Technology Supervisor, ser AI som nästa steg i lärande och samhällsutveckling, men betonar vikten av att använda det ansvarsfullt och etiskt.
Artificiell intelligens och konceptet Singularity: Framtiden för superintelligent teknik
Artificiell intelligens (AI) har utvecklats snabbt under de senaste decennierna och förändrat hur vi lever, arbetar och interagerar med teknik. Konceptet Singularity, där maskiner överträffar mänsklig intelligens, blir allt mer aktuellt. AI har redan påverkat olika aspekter av våra liv, från rekommendationssystem på streamingplattformar till prediktiv text på våra smartphones. Singularity, populariserad av matematikern och datavetaren Vernor Vinge, hänvisar till en hypotetisk punkt i framtiden när AI blir så avancerat att det överträffar mänsklig intelligens. Denna idé fick fart med futuristen Ray Kurzweil, som förutspådde att detta skulle inträffa runt 2045 baserat på teknikens exponentiella tillväxt. Singularity förknippas ofta med utvecklingen av en superintelligent enhet - en artificiell allmän intelligens (AGI) som kan överträffa människor över ett brett spektrum av uppgifter. Idén om maskiner som överträffar mänsklig intelligens väcker djupa frågor och bekymmer. Ett bekymmer är kontroll- och anpassningsproblemet - att säkerställa att en superintelligent AI:s mål överensstämmer med mänskliga värderingar. Dessutom kan Singularity ha en betydande socioekonomisk inverkan. Automation har redan lett till jobbförskjutning inom vissa sektorer, och ankomsten av superintelligent AI kan förvärra denna trend. Att förbereda samhället för sådana omvälvande förändringar är en skrämmande utmaning som kräver genomtänkt övervägande och proaktiva åtgärder.
Artificiell intelligens (AI) är en teknik som lär sig från stora mängder information, identifierar mönster och fattar beslut. Ursprunget till AI går tillbaka till antikens Grekland, men modern AI började på mitten av 1900-talet med Alan Turing. AI-termer nämndes först vid Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. ELIZA, ett av de tidigaste exemplen på AI-applikationer, skapades mellan 1964 och 1967 vid MIT. Idag är AI alltmer normaliserat i vårt samhälle, med företag som Tesla som investerar kraftigt i AI-teknik för sina självkörande bilar och lastbilar. Trots framstegen finns det etiska frågor och upphovsrättsliga problem att ta itu med.
Historien om artificiell intelligens: Från myt till modern teknologi
Artificiell intelligens (AI) har utvecklats från gamla myter till en transformerande kraft som formar det teknologiska landskapet på 2000-talet. AI:s rötter kan spåras tillbaka till gamla civilisationer där myter och berättelser ofta skildrade intelligenta varelser skapade genom mystiska eller magiska medel. Modern AI föddes på 1950-talet när Alan Turing föreslog Turing-testet. Dartmouth-konferensen 1956 markerade AI:s födelse som ett tvärvetenskapligt område. Trots utmaningar har AI sett betydande genombrott under 1900-talets senare del. Idag är AI en integrerad del av vårt dagliga liv, påverkar branscher som hälso- och sjukvård, finans, utbildning och underhållning.
Välkomna till den spännande världen av artificiell intelligens
Artificiell intelligens (AI) har utvecklats till att bli en central del av vår vardag, från självkörande bilar till virtuella assistenter. AI kan definieras som förmågan hos maskiner eller datorprogram att efterlikna mänskliga kognitiva funktioner som inlärning, problemlösning och beslutsfattande. AI används i allt från hälsovård och finans till transport och detaljhandel. Men medan AI kan erbjuda stora fördelar finns det också etiska överväganden att ta hänsyn till, inklusive frågor om bias, ansvar och integritet. Framtiden för AI ser ljus ut, med ständig forskning och utveckling som skjuter gränserna för vad som är möjligt.
Utmaningarna med att reglera artificiell intelligens
Över 70 år efter att Alan Turing frågade ´Kan maskiner tänka?´ skapar framsteg inom artificiell intelligens (AI) spännande möjligheter och frågor om dess potentiella fallgropar. En nyligen utfärdad exekutiv order av president Joe Biden syftar till att etablera ´nya standarder för AI-säkerhet och säkerhet´ samtidigt som den hanterar konsumenternas integritetsproblem och främjar innovation. Ordern uppmanar till utveckling av standarder, verktyg och tester för att säkerställa säker användning av AI. Det kommer att skapa en AI-säkerhets- och säkerhetsstyrelse som ska hantera kritiska hot. Ordern har också sektioner för att hantera immateriella rättigheter bland uppfinnare och skapare.
AI:s snabba tillväxt: Utmaningar och möjligheter
Artificiell intelligens (AI) växer snabbt och presenterar unika utmaningar och möjligheter, med spänningar mellan innovation och reglering. Generativ AI, som producerar ny data utifrån befintlig, leder utvecklingen. Tekniken blir allt mer tillgänglig och påverkar vardagen genom framsteg inom bildgenerering, design, tal-syntes, översättning och automatisering. Förlagshuset Axel Springer har nyligen samarbetat med OpenAI för att integrera journalistik djupare i AI-teknologier. Med den snabba utvecklingen av AI kommer etiska frågor i fokus. Juridiska konsekvenser av AI-utveckling blir allt mer komplexa. AI:s utveckling går mot stora modeller som kan utföra en mängd funktioner.
FBI-chefen diskuterar AI:s potentiella skadeverkningar vid Stanford University
FBI-chefen Christopher Wray diskuterar potentiella missbruk av artificiell intelligens (AI) vid Stanford University som en del av FBI:s Emerging Technology and Securing Innovation Security Summit i Kaliforniens Silicon Valley. I februari satte ChatGPT rekord som den snabbaste appen att nå 100 miljoner användare. Google, Amazon, Meta och andra stora teknikföretag har följt efter med liknande ´stora språk´ AI-modeller, som ser ut att förvandla utbildning, sjukvård och många andra kunskapsintensiva fält. I november svarade 27 länder (inklusive Storbritannien, USA, Indien, Kina och Europeiska unionen) på den växande oron för AI-risk genom att lova samarbete vid en första AI Safety Summit på Bletchley Park i England.
GPT4 Förutser Tidslinjen för Genombrott i Artificiell Intelligens
En artikel har ställt en serie frågor till GPT4 om framtida genombrott inom artificiell intelligens (AI). GPT4 betonade att det är svårt att förutsäga tidslinjen för genombrott inom AI, eftersom det beror på tekniska framsteg, forskningsgenombrott och samhällsfaktorer. Men baserat på nuvarande trender och utvecklingar, gav GPT4 en bred tidslinje fram till år 2100. Mellan 1950-1970 skedde grundläggande utvecklingar, AI framträdde som ett forskningsfält med bidrag från pionjärer som Alan Turing och John McCarthy. 1980-2000 präglades av expertsystem och smal AI.
Betydande framsteg inom AI under 2023: OpenAI GPT-4 Turbo, generativ AI och utbildningsboom
År 2023 har varit ett framstående år för AI-teknik, med lanseringen av OpenAI GPT-4 Turbo och betydande framsteg inom AI-bildgenereringsverktyg. GPT-4 Turbo har utökad kontexthantering, syn- och ljudfunktioner och erbjuder anpassningsbara GPT:er, vilket möjliggör skapandet av personlig AI utan kodningskunskaper. Generativ AI, som sträcker sig tillbaka till 1940-talet, har potential att öka den globala BNP med 7% under det kommande decenniet. Dessutom har efterfrågan på AI-kompetenser lett till en ökning av olika AI-kurser och certifieringar.
Artificiell intelligens (AI) har utvecklats till en omvälvande kraft som formar olika aspekter av våra liv. AI:s rötter kan spåras tillbaka till antiken, men formaliseringen av AI som ett forskningsområde började på mitten av 1900-talet. Visionärer som Alan Turing och John McCarthy lade grunden för denna banbrytande teknologiska era. Under 1980-talet uppnåddes ett betydande genombrott med utvecklingen av neurala nätverk. Användningen av AI har sedan dess expanderat till olika områden, inklusive robotik, hälsovårdsdiagnostik och finansiell prognostisering. Framtiden för AI innebär både löften och utmaningar, och etiska överväganden blir allt viktigare.
Artificiell intelligens (AI) fortsätter att fascinera teknikvärlden. AI innebär utveckling av datorsystem som kan efterlikna mänsklig intelligens, inklusive taligenkänning, problemlösning, visuell uppfattning och språköversättning. AI kan delas in i två huvudtyper: Smal AI, designad för specifika uppgifter, och Generell AI, som har kognitiva förmågor liknande människor. AI har sina rötter tillbaka till mitten av 1900-talet, med visionärer som Alan Turing som banade väg för maskinintelligens. Idag är AI sömlöst integrerad i våra dagliga liv, från smarttelefonens virtuella assistenter till rekommendationsalgoritmer på streamingplattformar.
En grundläggande guide till artificiell intelligens
Artificiell intelligens (AI) har blivit ett populärt ämne inom teknikvärlden. AI innebär utveckling av datorsystem som kan utföra uppgifter som kräver mänsklig intelligens, inklusive taligenkänning, problemlösning, visuell uppfattning och språköversättning. Det finns två huvudtyper av AI: Smal AI, designad för specifika uppgifter, och Generell AI, som besitter mänskliga kognitiva förmågor. AI har utvecklats sedan mitten av 1900-talet, med pionjärer som Alan Turing. Idag används AI i många aspekter av våra liv, från virtuella assistenter till rekommendationsalgoritmer. Maskininlärning, en delmängd av AI, spelar en viktig roll i dess funktionalitet. AI har också praktiska tillämpningar inom hälso- och sjukvård, e-handel och cybersäkerhet. Etiska överväganden blir allt viktigare när AI fortsätter att utvecklas. Framtiden för AI håller spännande möjligheter, från framsteg inom robotik till genombrott inom naturlig språkbehandling.
Artificiell intelligens: Från antiken till nutid och dess inverkan på arbetslivet
Artificiell intelligens (AI) har genomgått en snabb utveckling och påverkar redan våra dagliga liv. Trots oro för AI:s snabba utveckling kan det leda till större effektivitet, särskilt på arbetsplatsen. AI kan delas upp i kategorier baserat på hur väl det ´tänker´ eller minns saker, inklusive reaktiva maskiner, begränsat minne, självmedvetande, artificiell smal intelligens, artificiell allmän intelligens och artificiell superintelligens. AI:s koncept startade redan i antiken med myter och berättelser om robotliknande människor och mekaniska varelser. Under mitten av 1900-talet växte AI på grund av elektroniska datorers framväxt. Trots tidiga framgångar ställdes AI inför utmaningar som ledde till en period känd som ´AI-vintern´ under 1970-talet.
AI:s snabba utveckling och dess påverkan på samhället
Artificiell intelligens (AI) har en allt större inverkan på samhället och dess användning blir alltmer omfattande. AI har potential att orsaka allvarlig, till och med katastrofal, skada, antingen avsiktlig eller oavsiktlig, vilket har lett till att 28 regeringar, inklusive Kina och USA, har undertecknat en deklaration. Biden-administrationen har också meddelat omfattande verkställighetsåtgärder för att försöka etablera tillsyn över den snabbt växande AI-sektorn. Goldman Sachs förutspår att generativ AI kan öka den globala bruttonationalprodukten med 7% över 10 år. En rapport från McKinsey Global Institute från 2023 förutspår att upp till 30% av de timmar som för närvarande arbetas i den amerikanska ekonomin kommer att automatiseras till 2030, tack vare trender som accelereras av generativ AI.
AI: Från science fiction till vardagsanvändning och jobbmöjligheter
Under andra hälften av 1900-talet introducerades tittare till en lång lista av intelligenta maskiner i TV och film, vilket lade grunden för människors förståelse för artificiell intelligens (AI). AI är dock inte ett nytt koncept, trots att nyare applikationer som ChatGPT kan ge det intrycket. Redan på 1950-talet utforskade matematiker och forskare AI och dess tillämpningar i mänskligt liv. Idag, åtta decennier efter att Alan Turing konceptualiserade idén om datorer som tänker och beter sig som människor, är AI en integrerad del av vardagen. AI har ökat effektiviteten och förbättrat prestanda inom bank, underhållning, teknik, detaljhandel och marknadsföring, vilket har lett till en ökning av AI-relaterade jobb på alla karriärnivåer i de flesta branscher.
Etikforskare listar de bästa filmerna om AI
Mhairi Aitken, etikforskare vid Alan Turing Institute, listar de bästa filmerna som handlar om AI. Hon önskar att det fanns fler filmer som visar AI som system i bakgrunden, snarare än som en karaktär. Hon har sammanställt en lista över filmer som utforskar AI:s roll i samhället, våra relationer med teknik och större frågor om vad det innebär att vara människa. Filmer som nämns inkluderar ´Short Circuit´ (1986), ´Her´ (2013), ´The Imitation Game´ (2014), ´After Yang´ (2021), ´Ron’s Gone Wrong´ (2021), ´Brian and Charles´ (2022), ´Robot and Frank´ (2012), ´I, Robot´ (2004), ´The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy´ (2005), och ´WALL-E´ (2008).
AI på arbetsplatsen är inte oundvikligt, säger arbetsmarknadsdepartementets tillförordnade sekreterare
Julie Su, tillförordnad arbetsmarknadssekreterare, talade vid CNBC Work Summit och betonade att det inte är oundvikligt att AI tar över arbetsplatser. Hon uppmanade arbetstagare att göra sina röster hörda och sa att framgångsrika strejker inom TV, film och bilindustrin har inkluderat AI som en förhandlingspunkt. Daron Acemoglu, expert på ekonomi och arbetsmarknad vid MIT, menade att det finns ett bästa scenario för hur AI kan förbättra arbetstagares jobb och liv, men att vi för närvarande går åt fel håll. Su påpekade att AI kommer att påverka arbetsstyrkan, men det är viktigt att tänka proaktivt på denna inverkan.
AI och dess inverkan på regleringar: utmaningar och möjligheter
AI-teknologins framväxt har förändrat ekonomin och skapat nya regulatoriska möjligheter och utmaningar. De flesta ekonomiska transaktioner sker nu digitalt, vilket har förändrat det traditionella regleringssystemet som koncentrerar sig på människor och papper. Detta blir ännu mer akut i dagens AI-era, där teknologier som OpenAI:s ChatGPT och Googles Bard påverkar både företag och regleringar. Regleringsorgan måste nu vara mer smidiga för att hantera de möjligheter och utmaningar som digitala innovationer skapar. AI kan potentiellt användas för att förbättra deltagandet i regleringsprocessen och hjälpa till med verkställighet.
Två forskare från UC San Diego har jämfört OpenAI:s AI-språkmodell GPT-4 med mänskliga deltagare, GPT-3.5 och ELIZA för att se vilken som bäst kunde lura deltagare att tro att den var mänsklig. Studien, som ännu inte har granskats av kollegor, visade att mänskliga deltagare endast korrekt identifierade andra människor i 63 procent av interaktionerna. Ett datorprogram från 1960-talet överträffade AI-modellen som driver den gratis versionen av ChatGPT. Forskarna spekulerar i att Turingtestet kanske inte är det bästa sättet att utvärdera AI-modellers prestanda.
Två strategier för att förbättra AI
Artificiell intelligens (AI) har blivit allt mer vanligt och har utvecklats från koncept till praktik sedan 1950-talet. Med ökningen av molnteknologi och förmågan att lagra och använda stora mängder data är AI annorlunda idag. Trots att vi kan ha världens bästa AI och maskininlärningsalgoritmer, utan stora mängder data att agera på, är de värdelösa. Men nu har vi både, och de hjälper AI att bli bättre. Här är två strategier som kan hjälpa till att förbättra AI: 1. Fokusera på domäner och datavetenskap för att förstärka AI. 2. Kombinera exponering och erfarenhet.
Forskare utforskar automatiserade matematiker inom AI
Forskare från MIT BCS, University of Cambridge och Alan Turing Institute utforskar den historiska strävan efter automatiserade matematiker inom artificiell intelligens, med betoning på den senaste inverkan av LLM. De förespråkar ett kognitivt vetenskapligt perspektiv och lyfter fram klassiska och pågående forskningsriktningar som är avgörande för att bygga mänskliga eller övermänskliga matematiska system. De uppmuntrar till samarbete mellan kognitiva forskare, AI-forskare och matematiker för att främja matematiska AI-system, vilket ger insikter i matematiska gränser och mänskliga kognitiva förmågor.
Historien om artificiell intelligens före år 2000
Artificiell intelligens (AI) har genomgått en omfattande förändring under de senaste åren. AI började på 1950-talet med pionjärer som Alan Turing och Marvin Minsky. På grund av begränsad datorkraft var dock den praktiska tillämpningen av dessa tidiga idéer begränsad. Trots utmaningar, inklusive begränsade datorresurser och brist på sofistikerade algoritmer, utvecklades expertsystem och regelbaserade AI under 1970- och 1980-talet. Före 2000-talet såg vi också framväxten av maskininlärning och behandling av naturligt språk (NLP). Sent på 1990-talet återuppväcktes intresset för AI tack vare ökad datorkraft, internetets tillväxt och ackumuleringen av stora datamängder.
Kampen för AI:s själ: Kan OpenAI:s fruktbara motsägelse vara hållbar?
OpenAI, som började som ett ideellt forskningslabb, har utvecklats till en lönsam motsägelse: ett företag med vinstsyfte som övervakas av en ideell styrelse. Företagets kultur balanserar mellan vetenskapsmannens önskan att upptäcka, kapitalistens önskan att leverera produkter och den goda människans önskan att göra allt detta på ett säkert sätt. Men händelserna den senaste veckan, inklusive sparkandet och återanställningen av Sam Altman, väcker frågan om denna fruktbara motsägelse kan vara hållbar. Kan en organisation eller person upprätthålla vetenskapsmannens hjärna, kapitalistens drivkraft och den försiktiga hjärtat hos en tillsynsmyndighet? Eller kommer pengarna alltid att vinna?
AI: Historia, nuvarande tillämpningar och framtida spekulationer
Artificiell intelligens (AI) har utvecklats från enkla algoritmer till sofistikerade maskininlärningsmodeller och har blivit en integrerad del av vårt samhälle. Ursprungligen myntades termen ´Artificiell intelligens´ 1956, men idén om maskiner som efterliknar mänsklig intelligens går längre tillbaka. Alan Turing, ofta betraktad som AI:s fader, ställde den kritiska frågan ´Kan maskiner tänka?´ AI har visat sin skicklighet i brädspel och har utvecklats exponentiellt med ökad datorkraft. AI används nu i våra smartphones, inom sjukvården, finanssektorn och tillverkningsindustrin. Men AI har också framkallat etiska frågor kring jobbavveckling, integritet och ansvar. Framtida spekulationer inkluderar framväxten av avancerad AI och behovet av utbildning och reglering.
Introduktion till grunderna i maskininlärningsteori
Maskininlärning, en tillämpning av artificiell intelligens, innebär att en maskin lär sig av tidigare erfarenheter och gör framtida förutsägelser. Det finns tre vanliga kategorier av maskininlärning: övervakad inlärning, oövervakad inlärning och förstärkningsinlärning. Denna artikel introducerar grunderna i maskininlärningsteori, inklusive gemensamma koncept och tekniker. Den riktar sig till personer som nyss börjat med maskininlärning och gör det enkelt att följa kärnkoncepten och bekanta sig med grunderna i maskininlärning.
Maskinlärningens fascinerande historia och dess inverkan på samhället
Maskinlärning har blivit en av de mest banbrytande teknologierna, och har revolutionerat industrier, stärkt företag och förändrat hur vi lever och arbetar. Denna artikel utforskar den fascinerande historien om maskinlärning, från dess tidiga början, födelsen av artificiella neuronnätverk, framväxten av statistisk inlärningsteori, utvecklingen av stödvektormaskiner, och revolutionen av djupinlärning. Maskinlärning är nu en allestädes närvarande närvaro i våra dagliga liv, med tillämpningar inom hälso- och sjukvård, finans, e-handel, transport och miljöhantering.
Googles AI-drivna väderprognosmodell överträffar traditionella regeringsmodeller
En ny datormodell för att förutsäga väder skapad av Google och drivs av artificiell intelligens (AI) presterar konsekvent bättre och är många gånger snabbare än regeringsmodeller som har existerat i årtionden och involverat hundratals miljoner dollar i investeringar, enligt en studie publicerad på tisdagen. Google-modellen visade till och med överlägsen noggrannhet jämfört med den ´europeiska modellen´, allmänt ansedd som guldstandarden. Studien, publicerad i tidskriften Science, visade att AI-modellen var mer exakt för prognoser för både dagligt väder och extrema händelser, som orkaner och intensiv värme och kyla. Googles DeepMinds AI-modell, som heter ´GraphCast´, utbildades på nästan 40 års historiska data och kan göra en 10-dagars prognos på sex timmars intervall för platser runt om i världen på mindre än en minut på en dator storleken av en liten låda. Det tar en traditionell modell en timme eller mer på en superdator storleken av en skolbuss att åstadkomma samma bedrift. GraphCast var cirka 10 procent mer exakt än den europeiska modellen på mer än 90 procent av de väderparametrar som utvärderades. AI-vädermodeller har dragit till sig allt mer uppmärksamhet från statliga väderbyråer på grund av deras hastighet, effektivitet och potentiella kostnadsbesparingar. Traditionella vädermodeller, som ´den europeiska´, som drivs av European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) i Reading, Storbritannien, och ´den amerikanska´, av National Oceanic and Atmospheric Administration, gör prognoser baserade på komplexa matematiska ekvationer. Sådana modeller ligger till grund för prognoser och livräddande varningar över hela världen men är dyra att köra eftersom de kräver enorma mängder datorkraft. AI-modeller använder ett annat tillvägagångssätt. De tränas först för att känna igen mönster i stora mängder historiska väderdata, genererar sedan prognoser genom att ta in aktuella förhållanden och tillämpa det de lärde sig från de historiska mönstren. Processen är mycket mindre datorkrävande och kan slutföras på minuter eller till och med sekunder på mycket mindre datorer. Förmågan att lära sig av de växande arkiven av tidigare väderdata är en nyckelfördel med AI-modeller. ´Detta har potential att förbättra prognosnoggrannheten genom att fånga mönster och skalor i data som inte lätt representeras i explicita ekvationer´, skrev författarna, som utvecklade modellen, i studien. GraphCasts prestanda utvärderades mot den europeiska modellen inte bara för enskilda väderparametrar som temperatur, vind och tryck, men också vid prognoser av extrema händelser inklusive tropiska cykloner, atmosfäriska floder, värmeböljor och kyla. Forskare har uttryckt oro över förmågan hos AI att korrekt förutsäga extremt väder, delvis eftersom det finns relativt få sådana händelser att lära av i det förflutna. Ändå minskade GraphCast cyklonprognosspårfel med cirka 10 till 15 miles vid en ledtid på två till fyra dagar, förbättrade prognoser av vattenånga förknippad med atmosfäriska floder med 10 till 25 procent och gav mer exakta prognoser av extrem värme och kyla fem till 10 dagar i förväg. ´Konventionell visdom skulle säga att användning av [AI] kanske inte gör det lika bra på det sällsynta, ovanliga. Men det verkade göra det bra på det´, sa Peter Battaglia, forskningsdirektör på Google DeepMind och en av studiens medförfattare, i en intervju. ´Vi tror att detta också pekar på det faktum att modellen fångar något mer grundläggande om hur vädret faktiskt utvecklas över tid snarare än att bara leta efter mer ytliga mönster i data.´ Hill varnar för att studien ´förstärker uppfattningen att för de flesta händelser kan skickliga prognoser göras´, men resultaten eliminerar inte frågor om AI: s effektivitet vid prognoser av extrema händelser. ´Studien beskriver några ganska breda, aggregerade statistik över extremt väderprognosfärdighet, vilket signalerar hur väl modellen presterar över många händelser, men ger inte nödvändigtvis detaljer om hur den presterar på någon enda extrem händelse´, sa han. Andra utmaningar kvarstår innan AI-modeller som GraphCast pålitligt kan användas i operativ prognos. Till exempel kan globala AI-modeller på grund av begränsningar i träningsdata och tekniska begränsningar ännu inte generera prognoser för lika många parametrar eller lika detaljerade som de från traditionella modeller. Det gör AI-modellerna mindre användbara för att förutsäga mindre fenomen, som åskväder och flash flooding, eller större vädersystem som kan producera stora skillnader i nederbördsmängder över små avstånd. Meteorologer måste också lära sig att lita på AI-modeller vars inre funktioner är mindre transparenta än traditionella. ´En viktig roll för prognosmakare är att tolka och kommunicera information till partner, en uppgift som blir mer utmanande av bristen på verktyg för att bestämma varför en AI-modell gör den prognos den gör´, sa Jacob Radford, forskare inom datavisualisering vid Cooperative Institute for Research in the Atmosphere vid Colorado State University, i ett e-postmeddelande. ´Dessa modeller är fortfarande i sin linda och förtroende måste fortfarande utvecklas inom både forsknings- och prognosmakargemenskapen innan operativ användning övervägs.´ De flesta experter, inklusive studiens författare, håller med om att traditionella modeller inte är på väg att ersättas av AI-modeller, som fortfarande är beroende av de äldre modellerna för att tillhandahålla träningsdata och för att generera de aktuella förhållanden de använder som utgångspunkt för att göra en prognos. ´Vårt tillvägagångssätt bör inte betraktas som en ersättning för traditionella väderprognosmetoder, som har utvecklats i årtionden, noggrant testats i många verkliga sammanhang och erbjuder många funktioner vi ännu inte har utforskat´, skrev författarna. ´Snarare bör vårt arbete tolkas som bevis på att [AI-väderprognos] kan möta utmaningarna med verkliga prognosproblem, och har potential att komplettera och förbättra de nuvarande bästa metoderna.´ Stora teknikföretag inklusive Google, Microsoft, Nvidia och Kina-baserade Huawei har gjort snabba framsteg inom AI-vädermodellering de senaste två åren. Alla fyra företagen har publicerat akademiska artiklar som hävdar att deras globala AI-modeller presterar minst lika bra som den europeiska modellen. Dessa påståenden bekräftades nyligen av forskare vid ECMWF. I september spikade AI-modeller utvecklade av Google, Nvidia och Huawei spårprognosen för orkanen Lee en vecka i förväg. Lee intensifierades snabbt till en kategori 5-orkan i Atlanten öster om Karibien, försvagades sedan innan den slutligen landade i Nova Scotia med en styrka motsvarande en tropisk storm. ECMWF hade börjat publicera prognoser från alla tre modeller på sin webbplats bara en dag efter att Lee först utvecklades till en tropisk storm. NOAA-anslutna Cooperative Institute for Research in the Atmosphere vid Colorado State University kommer att lansera en liknande webbplats i början av december, enligt Radford. Under tiden meddelade U.K. Met Office nyligen ett samarbete med forskare vid Alan Turing Institute i Storbritannien för att utveckla AI-prognosmodeller ´för att förbättra prognosen för vissa extrema väderhändelser, som exceptionellt regn eller påverkande åskväder, med ännu större noggrannhet´, sa Met Office i ett uttalande. Och tidigare denna månad tillkännagav Google en annan AI-modell som kan göra mer lokaliserade prognoser av nederbörd, temperatur och andra parametrar upp till 24 timmar med direkta observationer från vädersensorer som utgångspunkt. Förutom modellering används AI också för att förbättra kommunikationen och tolkningen av väderprognoser. NOAA meddelade förra månaden att de använde AI för att automatisera översättning av väderprognoser till spanska och kinesiska, och att fler språk skulle följa, medan det privata väderföretaget Tomorrow.io har utvecklat en AI-assistent vid namn ´Gale´ för att hjälpa företagskunder att tolka väderprognoser för specifika användningsfall.
Artificiell intelligens och psykologins utveckling: Turing, kognitivism och beteendevetenskap
Alan Turing ställde frågan 1950, ´Kan maskiner tänka?´ vilket ledde till en teknologisk och vetenskaplig revolution som fundamentalt förändrade hur vi ser på det mänskliga sinnet. Uppfinningen av datorn markerade början på en resa för att upptäcka artificiell intelligens, vägledd av neurovetenskap och kognitiv psykologi. Under 1950- och 1960-talet började psykologin skifta från behaviorism till kognitivism, delvis drivet av framsteg inom datavetenskap. Behaviorism, som dominerade psykologin under första hälften av 1900-talet, såg det mänskliga sinnet som en ´svart låda´. Men framväxten av digitala datorer utmanade denna syn.
AI: Intelligens eller bara språklig förmåga?
Alan Turing förutsåg att datorer skulle kunna lura människor 70% av tiden år 2000. Även om han kanske var 23 år fel, har datorer med den senaste uppgången av generativa AI, som producerar text, bild och video på begäran, passerat Turing-testet. Program som ChatGPT kan övertygande framstå som människor i en dialog. Men dagens chatbots kanske inte är intelligenta eller gör något som bäst beskrivs som tänkande. Faktum är att dagens AI visar oss att språk kan vara oberoende av intelligens. Därför pågår nu en tävling för att hitta nya riktmärken och mått på maskinintelligens.
Storbritannien leder internationellt genombrott för AI-säkerhet
Under UK AI Safety Summit förra veckan tog Storbritannien ledningen för att minska riskerna och säkra större fördelar från artificiell intelligens (AI). Mötet, som värd var premiärminister Rishi Sunak, samlade högre regeringstjänstemän, ledare för stora AI-företag och civilsamhällets ledare för att lägga grunden för ett internationellt AI-säkerhetsregime. Resultatet var ett gemensamt åtagande av 28 regeringar och ledande AI-företag att utsätta avancerade AI-modeller för en rad säkerhetstester innan de släpps. Dessutom tillkännagavs inrättandet av ett nytt brittiskt AI-säkerhetsinstitut och en stor satsning på regelbundna, vetenskapsledda bedömningar av AI-förmågor och säkerhetsrisker.
Självreglering föreslås som bästa politiska valet för AI-reglering
USA:s Biden-administration överväger regler för att styra den globala fenomenet artificiell intelligens (AI), men möter stora utmaningar. AI har blivit oumbärligt i nästan alla sektorer och har förvandlat handel, kultur, industri och individuella liv över hela världen. Trots dess fördelar har AI också kontroverser, såsom integritets- och etiska frågor. Försök att reglera varje uttryck för AI kommer att vara en svår uppgift; tekniken är alltför inrotad i våra liv för att ens tänka att det är möjligt. Självreglering är det bästa politiska valet för AI-reglering, eftersom det erbjuder industriexpertis, smidighet och responsivitet, kostnadseffektivitet och kan bygga förtroende genom transparens.
AI kommer att överträffa mänsklig förmåga 2029, enligt Ray Kurzweil
Ray Kurzweil, framstående datorvetenskapsman och framtidsspanare, förutspår att artificiell intelligens (AI) kommer att överträffa mänsklig förmåga år 2029 och uppnå ´singularitet´ år 2045, vilket innebär att AI blir så kraftfull att den förvärvar övermänsklig intelligens och kan växa och expandera på egen hand. Kurzweil förutser också att AI kommer att spela en avgörande roll i medicin, vilket kan hjälpa oss att lösa ´alla möjliga mänskliga sjukdomar´. Dock medger han att människans fel kan leda till felaktig AI, vilket ifrågasätter om vi verkligen kan lita på en AI som bygger på mänskliga värderingar.
En historisk överblick över utvecklingen av Artificiell Intelligens
Artificiell intelligens (AI) har en lång historia som sträcker sig tillbaka till 1950-talet när Alan Turing publicerade ´Computer Machinery and Intelligence´ och John McCarthy skapade LISP, det första programmeringsspråket för AI-forskning. Sedan dess har AI utvecklats dramatiskt, med betydande framsteg inom flera områden. IBM skapade Watson, ett fråge- och svarssystem som vann Jeopardy! mot två tidigare mästare. Amazon och Apple introducerade röststyrda virtuella assistenter, Alexa och Siri, som förändrade hur användare kan få tillgång till information. Google har varit en drivande kraft inom AI-forskning, särskilt genom utvecklingen av DeepMind. OpenAI har expanderat gränserna för naturligt språkbehandling (NLP) med sin GPT (Generative Pre-trained Transformer) serie. Intel och NVIDIA har spelat en avgörande roll genom att tillhandahålla hårdvaruinfrastrukturen som underbygger dessa framsteg. Framtiden för AI ligger i ansvarsfull AI, kundcentrerade AI-appar, och AI som interagerar med den fysiska världen.
En introduktion till maskininlärning: dess utveckling, komponenter och tillämpningar
Maskininlärning (ML) är en fascinerande del av artificiell intelligens som revolutionerar vårt sätt att interagera med data och fatta beslut. ML-system består av tre huvudkomponenter: en modell, parametrar och en inlärningsalgoritm. Det finns två typer av maskininlärning: övervakad och oövervakad. ML-processen börjar med datainsamling, följt av dataprocessering, val av en lämplig algoritm, träning och testning av modellen. ML har tillämpningar inom en mängd olika områden, från hälso- och sjukvård till finans och sociala medier. Framtiden för ML pekar mot mer personlig AI, framsteg inom naturlig språkbehandling och ökad användning av oövervakad inlärning.
Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak värd för AI-toppmöte
Chatbots som ChatGPT har imponerat världen med sin förmåga att skriva tal, planera semestrar eller föra samtal lika bra eller möjligen bättre än människor, tack vare avancerade artificiella intelligenssystem. Nu har gräns AI blivit det senaste buzzordet eftersom det växer oro att den framväxande tekniken har förmågor som kan äventyra mänskligheten. Alla från brittiska regeringen till toppforskare och till och med stora AI-företag själva varnar för gräns AI: s ännu okända faror och kräver skyddsåtgärder för att skydda människor från dess existentiella hot. Debatten kulminerar på onsdag, när Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak är värd för ett två dagar långt toppmöte inriktat på gräns AI. Det förväntas locka en grupp av cirka 100 tjänstemän från 28 länder, inklusive USA: s vicepresident Kamala Harris, Europeiska kommissionens ordförande Ursula von der Leyen och chefer från viktiga amerikanska artificiella intelligensföretag inklusive OpenAI, Googles Deepmind och Anthropic. Platsen är Bletchley Park, en tidigare topphemlig bas för andra världskrigets kodknäckare ledda av Alan Turing. Den historiska egendomen ses som födelseplatsen för modern databehandling eftersom det var där Turing och andra berömt knäckte Nazitysklands koder med hjälp av världens första digitala programmerbara dator. I ett tal förra veckan sa Sunak att endast regeringar - inte AI-företag - kan hålla människor säkra från teknikens risker. Men han noterade också att Storbritanniens tillvägagångssätt ´är att inte skynda på att reglera´, även när han skisserade en mängd skrämmande hot, till exempel användningen av AI för att mer lätt göra kemiska eller biologiska vapen. ´Vi måste ta detta på allvar, och vi måste börja fokusera på att försöka komma före problemet´, sa Jeff Clune, en biträdande datavetenskapsprofessor vid University of British Columbia med inriktning på AI och maskininlärning. Clune var bland en grupp inflytelserika forskare som författade en artikel förra veckan som uppmanade regeringar att göra mer för att hantera risker från AI. Det är den senaste i en serie allvarliga varningar från teknikmoguler som Elon Musk och OpenAI: s VD Sam Altman om den snabbt utvecklande tekniken och de olika sätt industrin, politiska ledare och forskare ser vägen framåt när det gäller att begränsa riskerna och regleringen. Det är långt ifrån säkert att AI kommer att utplåna mänskligheten, sa Clune, ´men det har tillräcklig risk och chans att inträffa. Och vi måste mobilisera samhällets uppmärksamhet för att försöka lösa det nu snarare än att vänta på att värsta scenariot ska hända.´ Ett av Sunaks stora mål är att hitta en överenskommelse om en kommuniké om AI-riskernas natur. Han avslöjar också planer på ett AI-säkerhetsinstitut som kommer att utvärdera och testa nya typer av tekniken och föreslår skapandet av en global expertpanel, inspirerad av FN: s klimatförändringspanel, för att förstå AI och ta fram en ´State of AI Science´ -rapport. Toppmötet återspeglar den brittiska regeringens ivrighet att vara värd för internationella sammankomster för att visa att den inte har blivit isolerad och fortfarande kan leda på världsscenen efter att ha lämnat Europeiska unionen för tre år sedan. Storbritannien vill också göra anspråk på en het policyfråga där både USA och den 27-nationers EU gör rörelser. Bryssel lägger sista handen vid vad som är på väg att bli världens första omfattande AI-regleringar, medan USA: s president Joe Biden undertecknade en omfattande verkställande order på måndag för att styra utvecklingen av AI, byggd på frivilliga åtaganden gjorda av teknikföretag. Kina, som tillsammans med USA är en av de två världs AI-makterna, har bjudits in till toppmötet, även om Sunak inte kunde säga med ´100% säkerhet´ att representanter från Beijing kommer att delta. Artikeln undertecknad av Clune och mer än 20 andra experter, inklusive två döpta till AI: s ´gudfäder´ - Geoffrey Hinton och Yoshua Bengio - uppmanade regeringar och AI-företag att vidta konkreta åtgärder, till exempel genom att spendera en tredjedel av sina forsknings- och utvecklingsresurser på att säkerställa säker och etisk användning av avancerad autonom AI. Gräns AI är en förkortning för de senaste och mest kraftfulla systemen som går ända upp till kanten av AI: s förmågor. De bygger på grundmodeller, vilka är algoritmer som tränas på en bred informationsbas skrapad från internet för att ge en allmän, men inte ofelbar, kunskapsbas. Det gör gräns AI-system ´farliga eftersom de inte är perfekt kunniga´, sa Clune. ´Människor antar och tror att de är enormt kunniga, och det kan ställa till problem.´ Mötet har dock stött på kritik för att det är för upptaget med avlägsna faror. ´Fokus för toppmötet är faktiskt lite för smalt´, sa Francine Bennett, tillförordnad direktör för Ada Lovelace Institute, en policyforskningsgrupp i London med fokus på AI. ´Vi riskerar att bara glömma den bredare uppsättningen risker och säkerhet´ och de algoritmer som redan är en del av vardagen, sa hon vid ett Chatham House-panel förra veckan. Deb Raji, en forskare vid University of California, Berkeley, som har studerat algoritmisk bias, pekade på problem med system som redan har implementerats i Storbritannien, såsom polisens ansiktsigenkänningssystem som hade en mycket högre falsk detektionsgrad för svarta människor och en algoritm som förstörde en gymnasieexamen. Toppmötet är en ´missad möjlighet´ och marginaliserar samhällen och arbetare som är mest påverkade av AI, sa mer än 100 civila samhällsgrupper och experter i ett öppet brev till Sunak. Skeptiker säger att den brittiska regeringen har satt sina toppmåls mål för lågt, med tanke på att reglering av AI inte kommer att finnas på agendan, och i stället fokuserar på att etablera ´skyddsräcken´. Sunaks uppmaning att inte skynda på reglering påminner om ´det budskap vi hör från många av de företagsrepresentanterna i USA´, sa Raji. ´Och så är jag inte förvånad över att det också gör sin väg in i vad de kanske säger till brittiska tjänstemän.´ Teknikföretag bör inte vara involverade i att utarbeta regler eftersom de tenderar att ´underskatta eller tona ner´ brådskan och hela skadeomfånget, sa Raji. De är också inte så öppna för att stödja föreslagna lagar ´som kan vara nödvändiga men som effektivt kan äventyra deras resultat´, sa hon. DeepMind och OpenAI svarade inte på förfrågningar om kommentarer. Anthropic sa att medgrundarna Dario Amodei och Jack Clark skulle delta. Microsoft sa i ett blogginlägg att det såg fram emot ´Storbritanniens nästa steg i att sammankalla toppmötet, främja sina insatser för AI-säkerhetstestning och stödja större internationellt samarbete om AI-styrning.´ Regeringen hävdar att den kommer att ha rätt blandning av deltagare från regeringen, akademin, det civila samhället och näringslivet. Institute for Public Policy Research, en center-vänster brittisk tankesmedja, sa att det skulle vara ett ´historiskt misstag´ om teknikindustrin fick reglera sig själv utan statlig tillsyn. ´Regulatorer och allmänheten är till stor del i mörkret om hur AI distribueras över ekonomin´, sa Carsten Jung, gruppens seniora ekonom. ´Men självreglering fungerade inte för sociala medieföretag, det fungerade inte för finanssektorn, och det kommer inte att fungera för AI.´
Världens första AI-säkerhetstoppmöte hålls på Bletchley Park
Bletchley Park, en gång hem för kodknäckare under andra världskriget, var värd för världens första AI-säkerhetstoppmöte. Representanter från 27 regeringar och ledande AI-företag deltog, inklusive Elon Musk och OpenAI:s VD Sam Altman. Rishi Sunak, som leder den brittiska regeringen, var värd för evenemanget. Diskussioner kring AI-säkerhet har ökat under året efter lanseringen av ChatGPT. Under toppmötet tillkännagav Sunak att AI-företag har gått med på att ge regeringar tidig tillgång till deras modeller för att utföra säkerhetsutvärderingar. Yoshua Bengio, en Turing-prisbelönt datavetare, har gått med på att leda en kropp som ska försöka fastställa den vetenskapliga konsensusen om risker och förmågor hos gränsöverskridande AI-system.
Länder från sex kontinenter diskuterar risker och fördelar med AI vid historiskt toppmöte
Under ett toppmöte på den historiska platsen Bletchley Park i Storbritannien, där brittiska kodknäckare under andra världskriget hjälpte till att vända krigets gång, diskuterade länder från sex kontinenter riskerna med artificiell intelligens (AI). Dagens verklighet är att regeringar inte längre kontrollerar strategisk innovation, vilket har lett till oro kring AI-teknologin. Teknikföretag som driver denna innovation efterfrågar begränsningar, men på sina egna villkor. Stuart Russell, professor i datavetenskap vid University of California i Berkeley, uttryckte att allmänheten har fått nog. Denna vecka kom EU och 27 länder, inklusive USA och Kina, överens om en banbrytande deklaration för att begränsa riskerna och dra nytta av fördelarna med AI. Men det är oklart hur testningen kommer att skilja sig från de mandat som beskrivs i Vita husets verkställande order eller löftet med AI-företag.
Globalt toppmöte om AI-säkerhet hålls på Bletchley Park
Bletchley Park i Storbritannien, där matematikern och datavetaren Alan Turing utvecklade maskiner för att dekryptera nazisternas krypterade meddelanden under andra världskriget, är värd för en kommande global konferens om artificiell intelligens (AI). UK:s regering arrangerar AI Safety Summit där världsledare, teknikjättar, vetenskapliga experter och civilsamhällets representanter kommer att diskutera hur man kan mildra riskerna med ´Frontier AI´. Tusentals teknikledare har undertecknat ett öppet brev som uppmanar till en paus i utvecklingen av avancerad AI, då det kan utgöra ett existentiellt hot mot mänskligheten.
Storbritanniens mest googlade frågor om AI avslöjade
Enligt Google vill folk i Storbritannien veta hur artificiell intelligens (AI) fungerar, hur man kan använda den för att tjäna pengar och om den kommer att ta deras jobb. Sökmotorföretaget avslöjade Storbritanniens mest googlade frågor om AI under de senaste tre månaderna inför Rishi Sunaks AI-toppmöte. AI hänvisar till träning av maskiner för att lösa problem och fatta beslut på ett sätt som liknar hur den mänskliga hjärnan fungerar. Generativ AI hänvisar till modeller som kan skapa något helt nytt baserat på den stora data de har tränats på. AI kan också användas för att strömlinjeforma processer i befintliga jobb.
Global toppmöte om AI-säkerhet hålls i Bletchley Park, Storbritannien
Bletchley Park i Storbritannien, där matematikern och datavetaren Alan Turing utvecklade dekoderingsmaskiner för att avkoda nazisternas krypterade meddelanden under andra världskriget, är platsen för ett kommande globalt toppmöte om artificiell intelligens (AI). Denna vecka är Storbritanniens regering värd för AI Safety Summit, där världsledare, teknikjättar, vetenskapliga experter och civila samhällsrepresentanter kommer att fokusera på hur man kan mildra riskerna med ´Frontier AI´. Många länder, inklusive Storbritannien, USA, EU och Australien, har lagt fram egna ramar för AI-reglering och styrning.
AI revolutionerar företagsverksamhet och personliga liv
AI revolutionen är här och det finns både fördelar och nackdelar. AI kan ge maskiner förmågan att lära, identifiera mönster och situationer, samt föreslå lösningar på problem. Det används redan i vardagen, till exempel i Google Maps eller TurboTax. Maskininlärning och djupinlärning är två former av AI. Djupinlärning kan till exempel användas inom logistikindustrin för att övervaka lastbilschaufförers beteende. AI har potentialen att förändra världen på samma sätt som internet gjorde för flera decennier sedan. Det finns dock också legitima oro, till exempel frågan om data noggrannhet. AI är lika bra som de data vi matar den med. Om data inte är rena kan det leda till dåliga rekommendationer. Det finns också oro för att AI kommer att ta över människors jobb, även om det alltid kommer att finnas behov av mänsklig tillsyn. AI kommer att bli en integrerad del av våra personliga och professionella liv och kommer att förbättra vår livskvalitet.
Storbritannien värd för AI Safety Summit vid historisk plats för kodknäckning
Storbritannien är värd för AI Safety Summit, som samlar politiker, datavetare och teknikchefer vid Bletchley Park, en plats känd för kodknäckning och födelsen av datorer. Under andra världskriget samlades matematiker och andra experter där för att knäcka Adolf Hitlers koder. Bletchley Parks mest berömda bedrift var att knäcka Tysklands Enigma-krypteringsmaskin, vilket ledde till viktig information för de allierades invasion av Frankrike. Enligt historikern Chris Smith bidrog arbetet på Bletchley Park till att påskynda utvecklingen av datorer. Efter kriget fortsatte Alan Turing, som hjälpte till att knäcka Enigma, att arbeta med datorer och utvecklade Turing-testet för att mäta när artificiell intelligens blir oskiljbar från en människa.
Efterfrågan på AI-ingenjörer ökar, lockar med lukrativa löner
Artificiell intelligens (AI) har blivit en drivande kraft bakom teknologiska framsteg, vilket har lett till en ökande efterfrågan på AI-ingenjörer. AI-ingenjörer kombinerar kunskaper inom datavetenskap, matematik och dataanalys för att utforma, utveckla och underhålla toppmoderna AI-system. De spelar en avgörande roll i utvecklingen av innovativa teknologier som efterliknar mänsklig intelligens och utför komplexa uppgifter med minimal mänsklig inblandning. Lönerna för AI-ingenjörer är attraktiva och lockar många till denna karriärväg. Enligt en rapport från Indeed är den genomsnittliga årliga lönen för en AI-ingenjör i USA 146 085 dollar per år.
AI-säkerhetstoppmötet inleds med ´världspremiär´ uttalande om risker
En ´världspremiär´ uttalande om riskerna kring artificiell intelligens har kommit överens inför öppnandet av AI-säkerhetstoppmötet, sa tekniksekreteraren. Michelle Donelan sa att delegationer från hela världen som deltar i toppmötet hade kommit överens om ´Bletchley-deklarationen om AI-säkerhet´ som utgångspunkt för en global konversation om frågan. Toppmötet kommer att se representanter för 27 länder, inklusive USA, Frankrike och Kina, träffas med ledande AI-företag och medborgarsamhällsgrupper för att diskutera riskerna med den framväxande tekniken.
Regeringar bör förbereda sig för AI:s inblandning i kommande val, varnar Sir Nick Clegg
För att förhindra att AI används för att störa kommande val måste regeringar förbereda sig, enligt Sir Nick Clegg, tidigare vice premiärminister för Liberala Demokraterna och nuvarande president för globala frågor på Meta, moderbolaget till Facebook. Clegg uttryckte detta inför AI-säkerhetstoppmötet där representanter från 27 länder, inklusive USA, Frankrike och Kina, kommer att diskutera riskerna med den framväxande tekniken. Clegg betonade att det är viktigt att reglera användningsfallen för AI snarare än att mikrohantera tekniken.
Internationellt toppmöte om AI-säkerhet på Bletchley Park
Delegater från 27 regeringar, inklusive Kina och USA, samlas på Bletchley Park för samtal om hur man ska reglera artificiell intelligens (AI). Det två dagar långa toppmötet, som Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak hoppas kommer att positionera landet som en ledare i den globala tävlingen att utnyttja och reglera AI, kommer att hållas på Bletchley Park, en lantegendom 80 km norr om London. Framtida generationer av AI-system kan påskynda diagnosen av sjukdomar, hjälpa till att bekämpa klimatförändringar och effektivisera tillverkningsprocesser, men presenterar också betydande faror när det gäller jobbförluster, desinformation och nationell säkerhet.
Storbritannien värd för AI Safety Summit på historisk kodknäckningsplats
Storbritannien är värd för AI Safety Summit, som samlar politiker, datavetare och teknikchefer på Bletchley Park, en plats känd för kodknäckning och datorhistoria. Under andra världskriget samlades experter här för att knäcka Adolf Hitlers koder. Bletchley Parks mest kända bedrift var att knäcka Tysklands Enigma-krypteringsmaskin, vilket ledde till viktig information om tyska ubåtsflottans rörelser och bidrog till att förkorta kriget. Bletchley Parks forskare utvecklade också Colossus, den första programmerbara digitala datorn, för att knäcka Lorenz-chiffer som Hitler använde för att kommunicera med sina generaler.
Storbritanniens premiärminister organiserar global AI-toppmöte trots varningar om risker
Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak har organiserat en global konstgjord intelligens (AI) toppmöte i ett försök att förena globala ledare kring tekniken. Sunak har varnat för att mänskligheten kan förlora kontrollen över AI helt, men USA har istället fokuserat på konkreta problem, som att förhindra att tekniken förvärrar fördomar, förskjuter arbetare och underminerar nationell säkerhet. Trots Sunaks varningar har Storbritannien hittills tagit en lätt hand om reglering. Många forskare och civila samhällsledare hävdar att Sunaks ställning är ett strategiskt drag för att vinna inflytelserika teknikföretag. Storbritannien har kämpat för relevans i post-Brexit-världen och har försökt skilja sina politik från den aggressiva linjen som EU har tagit mot amerikanska teknikjättar.
Storbritannien värd för toppmöte om farorna med framkant AI
Chatbots som ChatGPT har imponerat världen med sin förmåga att skriva tal, planera semestrar eller hålla en konversation lika bra eller kanske till och med bättre än människor, tack vare framkantens AI-system. Nu har gräns AI blivit det senaste buzzordet när oro växer över att den framväxande teknologin har kapaciteter som kan äventyra mänskligheten. Alla från den brittiska regeringen till toppforskare och till och med stora AI-företag själva larmar om gräns AI: s ännu okända faror och kräver skyddsåtgärder för att skydda människor från dess existentiella hot. Debatten kommer till en spets på onsdag, när den brittiska premiärministern Rishi Sunak är värd för ett två dagars toppmöte med fokus på gräns AI.
AI och John von Neumanns bidrag till dess utveckling
Artificiell intelligens (AI) är ett område inom datavetenskapen som syftar till att skapa maskiner och system som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. AI har avancerat snabbt på senare år tack vare tillgången på stora datamängder, kraftfulla databehandlingsresurser och nya algoritmer. Idén om att skapa intelligenta maskiner är dock inte ny och kan spåras tillbaka till datavetenskapens pionjärer som Alan Turing, Claude Shannon och John von Neumann. Von Neumann, en ungersk-amerikansk matematiker och fysiker, var en av de första att förutse möjligheterna och konsekvenserna av AI.
En resa genom artificiell intelligens historia
I den första episoden av vår AI 101-serie utforskar vi historien om AI. Upptäck hur det tog fart, från Alan Turings test till införandet av ChatGPT. En resa genom historien om artificiell intelligensvetenskap.
Historien om artificiell intelligens: Från Turing till ChatGPT
Den första episoden av AI 101-serien utforskar historien om artificiell intelligens (AI). Det började i England 1950 när matematikern Alan Turing uppfann imitationsspelet för att demonstrera att en maskin kunde simulera mänsklig intelligens. AI blev en vetenskap 1956 vid en konferens i Dartmouth, USA. Företag, regeringar och militären började investera i forskning. På 1980-talet stötte forskare på ett tekniskt problem: beräkningskraft. Det var inte förrän 2010, med Big Data-eran, som AI:s potential kunde utnyttjas fullt ut. Elon Musk och Sam Altman skapade sedan OpenAI, företaget bakom ChatGPT.
Världens första AI-toppmöte att äga rum på Bletchley Park
Världens första AI-toppmöte kommer att äga rum nästa vecka på Bletchley Park i Buckinghamshire, där Alan Turing knäckte Enigma-koden under andra världskriget. Vetenskapsmän, matematiker och politiker från hela världen kommer att diskutera om AI utgör ett hot mot mänskligheten eller om det är en positiv kraft som kan utveckla nya läkemedel och genterapier. Två av de tre ´gudfäderna för AI´ varnar för att AI kan bli så kraftfullt och självständigt att det kan ta över mänskligheten. Den tredje menar att de andra har ´dramatiskt överskattat hotet av en oavsiktlig AI-övertagning´ och att införandet av de regleringar de vill ha bara skulle ´fördröja framstegen inom kunskap och vetenskap´.
Världen måste ta AI-risker lika allvarligt som klimatkrisen, varnar ledande teknisk figur
Världen måste ta riskerna med artificiell intelligens (AI) lika allvarligt som klimatkrisen och kan inte skjuta upp sitt svar, varnar en av teknikens ledande figurer. Demis Hassabis, brittisk VD för Googles AI-enhet, säger att världen måste agera omedelbart för att hantera teknikens faror, inklusive att hjälpa till att skapa biologiska vapen och det existentiella hotet från superintelligenta system. Han föreslår att tillsyn av industrin kan börja med en kropp liknande den mellanstatliga panelen om klimatförändringar (IPCC). Hassabis, vars enhet skapade det revolutionerande AlphaFold-programmet som avbildar proteinstrukturer, sa att AI kan vara en av de viktigaste och mest fördelaktiga teknikerna som någonsin uppfanns. Han tillade att det behövs ett tillsynsregime och att regeringar borde ta inspiration från internationella strukturer som IPCC. Han sa att AI kunde medföra ´otroliga möjligheter´ inom områden som medicin och vetenskap men erkände existentiella problem kring tekniken. Dessa centrerar på den möjliga utvecklingen av artificiell allmän intelligens (AGI) - system med mänsklig eller övermänsklig intelligensnivå som kan undgå mänsklig kontroll. Hassabis var en av undertecknarna i maj av ett öppet brev som varnade för att hotet om utrotning från AI borde betraktas som en samhällsskala risk på par med pandemier och kärnvapenkrig.
Artificiell intelligens (AI) har varit ett ämne för debatt i årtionden och används nu allt mer inom hälso- och sjukvården. AI:s moderna tillämpning kan spåras tillbaka till 1930-talet och Alan Turings maskiner, som anses vara föregångare till dagens datorer. I dag används algoritmer för att utföra komplexa uppgifter och för att analysera stora mängder data. När algoritmer utvecklas och förfinas, förbättras noggrannheten. Maskininlärning, djupinlärning och konvolutionella neurala nätverk används till exempel för att analysera bilder och diagnostisera sjukdomar som diabetisk retinopati. AI kommer att vara omvälvande för medicinen genom att tillåta automatiserad analys av data insamlade genom telemetri.
Storbritanniens regering har organiserat ett globalt toppmöte om artificiell intelligens (AI) som hålls den 1-2 november. Målet med toppmötet är att skapa internationell konsensus för att minska risken för farlig AI. Dock har toppmötet mött kritik då det inte verkar innehålla några konkreta åtgärder och dess fokus på potentiellt katastrofala scenarier med AI anses ignorera mer omedelbara risker och möjligheter. Dessutom har det framkommit att många ledande företag och investerare inom Storbritanniens inhemska AI-sektor inte har bjudits in, vilket har lett till missnöje.
Artificiell intelligens har ännu inte passerat Turingtestet
Artificiell intelligens (AI) utvecklas snabbt men har ännu inte passerat Turingtestet, skapat av Alan Turing, vilket kräver att en människa inte ska kunna skilja maskinen från en annan människa genom att använda svaren på frågor ställda till båda. Vissa anser att superdatorer som Eugene Goostman, en chattbot som 2014 övertygade en tredjedel av de mänskliga domarna vid UK:s Royal Society att den var en 13-årig pojke från Ukraina, har passerat Turingtestet. Dock har ingen AI otvetydigt passerat Turingtestet.
Prometheus, AI och kärnvapen: En modern belysning av framsteg och fara
Prometheus, den grekiska titanen som stal elden från gudarna, har blivit en symbol för både framsteg och fara. I dagens värld, där teknologisk optimism förvandlas till farhågor för cyberkapitalistisk ondska, klimatkatastrofer och potentiella faror med AI, ses Prometheus som en symbol för vår kapacitet för självdestruktion. Två framstående figurer i denna berättelse är fysikern J. Robert Oppenheimer, ofta kallad atombombens fader, och John von Neumann, en pionjär inom AI och spelteori. Båda männen ses som moderna inkarnationer av Prometheus, deras bidrag till vetenskapen har både främjat mänsklighetens utveckling och inneburit potentiella faror för vår existens.
Artificiell intelligens kan transformera din karriär
Artificiell intelligens (AI) har varit ett hett ämne inom teknikvärlden i många år och dess popularitet kommer bara att fortsätta växa. AI refererar till utvecklingen av datorsystem eller maskiner som kan utföra uppgifter som normalt skulle kräva mänsklig intelligens. Detta inkluderar lärande, problemlösning, mönsterigenkänning, beslutsfattande och mycket mer. AI-teknik används inom olika branscher som hälso- och sjukvård, finans, transport, utbildning, cybersäkerhet och mer. En AI-kurs kan vara en banbrytande möjlighet för den som vill utöka sina kunskaper och färdigheter inom det snabbt växande AI-fältet.
Storbritannien värd för världens första globala AI-säkerhetstoppmöte
Storbritannien kommer att vara värd för världens första globala toppmöte om artificiell intelligens (AI) säkerhet nästa månad. Målet är att skapa en roll som skiljedomare mellan USA, Kina och EU inom en central tekniksektor efter Brexit. Toppmötet kommer att fokusera på det existentiella hot som vissa lagstiftare, inklusive Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak, fruktar att AI utgör. Sunak, som vill att Storbritannien ska bli ett nav för AI-säkerhet, har varnat för att tekniken kan användas av brottslingar och terrorister för att skapa massförstörelsevapen.
Alan Turing: ´Datavetenskapens fader´ och hans bidrag till AI
Alan Turing, ofta kallad ´datavetenskapens fader´, skapade inte bara grunden till modern datateknik utan bidrog också till att avsluta andra världskriget genom att knäcka den tyska Enigma-koden. Trots sina bidrag blev Turing, som var homosexuell, dömd för osedlighet och tvingades till kemisk kastrering, vilket ledde till att han begick självmord vid 41 års ålder. Turing ställde frågan om maskiner kan tänka, vilket ledde till utvecklingen av artificiell intelligens (AI). AI-chatbottar som ChatGPT kan generera dialog på naturligt språk och ge hopp om en framtid utan hat. Men frågan om maskiner kan tänka kvarstår.
Historien om artificiell intelligens: Från antika automater till modern AI
Mänsklighetens resa för att ge maskiner en typ av ´intelligens´ sträcker sig långt tillbaka i tiden, med rötter i antika kulturer och filosofer som Antiquo Heron från Alexandria. Artificiell intelligens (AI) är ett område inom datavetenskap som fokuserar på att utveckla system och maskiner som kan utföra uppgifter som kräver intelligens och resonemang när de utförs av människor. En av de mest inflytelserika stunderna i AI:s historia var publiceringen av artikeln Computing Machinery and Intelligence av den brittiska matematikern och logikern Alan Turing 1950. Det var först på 1990-talet som AI verkligen började nå sin fulla potential, med stora teknikföretag som IBM och Microsoft som gjorde massiva investeringar i AI-innovation.
HELIOT EMIL utforskar gränsen mellan AI och mode i sin senaste kollektion
HELIOT EMIL:s vår/sommarkollektion 2024 utmanar konventioner inom design genom att sudda ut gränserna mellan AI-estetik och fysiska plagg. Märket har sammansmält sin kärnestetik, som de kallar ´industriell elegans´, med artificiell intelligens för att utvärdera vad hantverk betyder i en digital värld. Kollektionen bygger vidare på datavetaren Alan Turings arbete ´The Chemical Basis of Morphogenesis´, och utforskar det algoritmiska förhållandet mellan design och natur. I en reaktiv feedback-loop fungerade tidigare arkiv som dataset för nya AI-genererade skapelser, varav några sedan förvandlades till fysiska plagg för visningen.
