Temat sztucznej inteligencji jest obecnie jednym z najgorętszych zagadnień. Myślę, że każdy, kto śledzi rozwój tej technologii, zna uczucie jednoczesnej ekscytacji tym, co udało się dotychczas osiągnąć, połączonej z nutką strachu przed konsekwencjami i potencjalnymi zagrożeniami.Z jednej strony możemy upatrywać w tej technologii rozwiązania wielu ludzkich problemów, ale z drugiej strony coraz bardziej realne stają się zagrożenia wynikające z jej szerokiego zastosowania. Dodatkowo pojawiają się pytania natury filozoficznej – czy te systemy są faktycznie inteligentne, a także czy mogą posiadać świadomość.W dzisiejszym odcinku miałem przyjemność porozmawiać zarówno o zagrożeniach, jak i o bardziej filozoficznych aspektach współczesnych algorytmów uczenia maszynowego z prof. Tomaszem Trzcińskim.----------Tomasz Trzciński jest specjalistą w dziedzinie uczenia maszynowego oraz profesorem na Politechnice Warszawskiej, gdzie kieruje zespołem zajmującym się widzeniem maszynowym CVLab. Oprócz działalności akademickiej posiada także bogate doświadczenie badawcze i przemysłowe, zdobyte podczas wielu staży, m.in. na Uniwersytecie Stanforda, a także pracy w Google, Qualcomm i Telefónice. Obecnie pełni również funkcję głównego naukowca (Chief Scientist) i jest współwłaścicielem firmy Tooploox, zajmującej się wdrażaniem sztucznej inteligencji w biznesie.Wikipedia: https://pl.wikipedia.org/wiki/Tomasz_Trzci%C5%84skiStrona: https://cvlab.ii.pw.edu.pl/ttrzcins/index-pl.html----------W dzisiejszym odcinku rozmawiamy o zagrożeniach i ograniczeniach obecnych systemów sztucznej inteligencji, problemie danych, a także perspektywach oraz wyścigu do stworzenia ogólnej sztucznej inteligencji. Poruszamy również kwestię alignmentu, zmian społecznych związanych z rozwojem algorytmów uczenia maszynowego, a także temat tego, czy te systemy mogą być świadome i jak może wyglądać ich dalszy rozwój.----------Rozdziały:00:00:00 Wstęp00:01:48 Spektrum zagrożeń00:03:55 Kontrola przy braku zrozumienia00:06:30 Ograniczenia modeli AI00:09:50 Problem danych00:11:51 Rozumienie świata przez modele00:15:53 Możliwość osiągnięcia AGI00:22:42 Modele reasoningowe (rozumujące)00:23:44 Problem alignmentu (dopasowania wartości)00:29:19 Kontrola superinteligencji i AGI00:31:29 Udział AI w codziennym życiu00:34:11 Edukacja w dobie AI00:39:51 Dlaczego modele nie mówią "nie wiem"?00:48:09 Świadomość modeli AI00:59:20 Przetwarzanie informacji a społeczeństwo01:02:45 Obiecujące kierunki rozwoju----------Znajdziesz mnie także na Instagramie: https://www.instagram.com/to.bardziej.skomplikowane/