Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Sztuczna inteligencja pesymistycznie patrzy na globalne ocieplenie
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Ciekawostki
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Troje naukowców – Elizabeth A Barnes z Colorado State University, Noah S Diffenbaugh z Uniwersytetu Stanforda oraz Sonia I Seneviratne z EHT Zurich – zebrało dane z 10 modeli klimatycznych i przeanalizowało je za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji. Na łamach Environmental Research Letters poinformowali, że z tak przeprowadzonych badań wynika, iż globalne temperatury będą rosły szybciej niż zakładano, a jeszcze za naszego życia niektóre regiony doświadczą średniego wzrostu temperatury przekraczającego 3 stopnie Celsjusza.
Autorzy badań stwierdzili, że w 34 ze zdefiniowanych przez IPCC 43 regionów lądowych Ziemi średni wzrost temperatury przekroczy 1,5 stopnia Celsjusza do roku 2040. W 31 z tych 34 regionów należy spodziewać się wzrostu o 2 stopnie do roku 2040. Natomiast do roku 2060 w 26 regionach średnia temperatura wzrośnie o ponad 3 stopnie.
Regionami narażonymi na szybszy niż przeciętny wzrost temperatur są południowa Azja, region Morza Śródziemnego, Europa Środkowa i niektóre części Afryki Subsaharyjskiej.
Profesor Diffenbaugh zauważył, że ważne jest, by nie skupiać się tylko na temperaturach globalnych, ale zwracać uwagę na temperatury lokalne i regionalne. Badając, jak rośnie temperatura w poszczególnych regionach, będziemy mogli określić, kiedy i jakie skutki będą odczuwalne dla społeczności i ekosystemów tam żyjących. Problem w tym, że regionalne zmiany klimatyczne są trudniejsze do przewidzenia. Dzieje się tak dlatego, że zjawiska klimatyczne są bardziej chaotyczne w mniejszej skali oraz dlatego, że trudno powiedzieć, jak dany obszar będzie reagował na ocieplenie w skali całej planety.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
„Ala ma kota” to pierwsze i – prawdę mówiąc – jedyne zdanie, jakie pamiętam z elementarza. I właśnie to zdanie, które kolejne pokolenia poznają dzięki legendarnemu „Elementarzowi” Falskiego prowadzi nas przez „Prosto o AI. Jak działa i myśli sztuczna inteligencja” autorstwa Roberta Trypuza. Niewielki format książeczki sugeruje, że znajdziemy w niej niezbyt wiele informacji. Nic bardziej mylnego. To elementarz, skoncentrowana skarbnica wiedzy o technologii, która już teraz w znaczącym stopniu zmienia ludzkie życie.
Robert Trypuz jest praktykiem. To specjalista w dziedzinie Semnatic Web i inżynierii danych. Doktorat z informatyki i telekomunikacji uzyskał na Uniwersytecie w Trydencie, jest też doktorem habilitowanym filozofii z KUL. I, co widać w książce, jest entuzjastą sztucznej inteligencji, o której potrafi bardzo ciekawie pisać.
Z „Prosto o AI” dowiemy się na przykład jak wygląda programowanie AI w porównaniu z programowaniem klasycznym, jak AI rozumie tekst, czym jest osadzanie słów oraz jakie rewolucyjne podejście pozwoliło na skonstruowanie dużych modeli językowych, w tym najbardziej znanego z nich ChataGPT. Przeczytamy o sieciach konwolucyjnych w medycynie, uczeniu ze wzmacnianiem, autor – pamiętajmy, że jest również filozofem – opisuje, czym jest sztuczna wolna wola, zatem czy AI ma wolną wolę.
W ostatnim zaś odcinku znajdziemy rozważania na temat wpływu sztucznej inteligencji na proces edukacji. Nie ma w tym zdaniu pomyłki, odcinku, a nie rozdziale. Historia jest mianowicie taka, że treści zawarte w tej książce nie zostały napisane do tej książki. Pisałem je jako scenariusze odcinków programu, który nigdy nie powstał, pisze Robert Trypuz we wstępie. I może właśnie pochodzenie tekstu, który zamienił się w książkę, powoduje, że tak łatwo można przyswoić zawarte w niej informacje.
Dla kogo jest zatem „Prosto o AI”? Dla każdego z nas, kto nigdy bardziej nie zagłębił się w tajniki sztucznej inteligencji. Tutaj znajdzie jej podstawy wyjaśnione w prosty sposób. Większości czytelników pogłębienie wiedzy do tego stopnia w zupełności wystarczy, jakąś zaś część zachęci, by sięgnąć po kolejne, bardziej szczegółowe i specjalistyczne pozycje. Ja czytałem książkę Trypuza z olbrzymim zainteresowaniem i przyjemnością.
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Punktem wyjścia dla szacowania poziomu antropogenicznego ocieplenia jest zwykle rok 1850, kiedy na wystarczająco dużą skalę prowadzono wiarygodne pomiary temperatury. Jednak w roku 1850 rewolucja przemysłowa trwała od dawna, więc przyjmując ten rok jako podstawę dla pomiarów, trudno jest mówić o wpływie człowieka na temperatury na Ziemi od czasów preindustrialnych. Andrew Jarvis z Lancaster University i Piers Forster z University of Leeds, wykorzystali rdzenie lodowe z Antarktyki do opracowania nowej osi referencyjnej temperatur w czasach przedprzemysłowych.
Uczeni przeanalizowali bąbelki powietrza zamknięte w rdzeniach lodowych i w ten sposób określili stężenie dwutlenku węgla w latach 13–1700. Następnie, zakładając liniową zależność pomiędzy koncentracją CO2 a temperaturami, obliczyli średnie temperatury panujące na Ziemi.
Z pracy opublikowanej na łamach Nature Geoscience dowiadujemy się, że od okresu przed 1700 roku do roku 2023 ludzie podnieśli średnią temperaturę na planecie o 1,49 (±0,11) stopnia Celsjusza. Dodatkową zaletą wykorzystanej metody jest niezależna weryfikacja obecnych szacunków. Z badań Jarvisa i Forstera wynika, że od roku 1850 wzrost temperatury wyniósł 1,31 stopnia Celsjusza. Dokładnie zgadza się to z dotychczasowymi ustaleniami, ale badania z rdzeni lodowych są obarczone mniejszym marginesem błędu.
Niektórzy eksperci uważają, że nowa metoda, chociaż sprawdza się teraz, może nie być przydatna w przyszłości. Nie wiemy bowiem, czy w nadchodzących dekadach liniowa zależność pomiędzy stężeniem dwutlenku węgla a temperaturą się utrzyma. Ich metoda bazuje na korelacji stężenia CO2 z antropogenicznym ociepleniem klimatu. Ta widoczna w przeszłości silna korelacja może być czystym przypadkiem i, w zależności od tego jak będą się układały proporcje CO2 i innych czynników w przyszłości, może się ona nie utrzymać, stwierdza Joeri Rogelj z Imperial College London.
Richard Betts z Met Office chwali nową metodę, zauważa, że może dostarczać ona lepszych danych na temat przeszłości, ale nie widzi potrzeby zmiany punktu odniesienia dla badań nad ociepleniem klimatu.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Wielkie modele językowe (LLM) – takie jak osławiony ChatGPT – nie są w stanie samodzielnie się uczyć i nabierać nowych umiejętności, a tym samym nie stanowią egzystencjalnego zagrożenia dla ludzkości, uważają autorzy badań opublikowanych w ramach 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, głównej międzynarodowej konferencji dotyczącej komputerowego przetwarzania języków naturalnych.
Naukowcy z Uniwersytetu Technicznego w Darmstadt i Uniwersytetu w Bath stwierdzają, że LLM potrafią uczyć się, jeśli zostaną odpowiednio poinstruowane. To zaś oznacza, że można je w pełni kontrolować, przewidzieć ich działania, a tym samym są dla nas bezpieczne. Bezpieczeństwo ludzkości nie jest więc powodem, dla którego możemy się ich obawiać. Chociaż, jak zauważają badacze, wciąż można je wykorzystać w sposób niepożądany.
W miarę rozwoju modele te będą prawdopodobnie w stanie udzielać coraz bardziej złożonych odpowiedzi i posługiwać się coraz doskonalszym językiem, ale jest wysoce nieprawdopodobne, by nabyły umiejętności złożonego rozumowania. Co więcej, jak stwierdza doktor Harish Tayyar Madabushi, jeden z autorów badań, dyskusja o egzystencjalnych zagrożeniach ze strony LLM odwraca naszą uwagę od rzeczywistych problemów i zagrożeń z nimi związanych.
Uczeni z Wielkiej Brytanii i Niemiec przeprowadzili serię eksperymentów, w ramach których badali zdolność LLM do radzenia sobie z zadaniami, z którymi wcześniej nigdy się nie spotkały. Ilustracją problemu może być na przykład fakt, że od LLM można uzyskać odpowiedzi dotyczące sytuacji społecznej, mimo że modele nigdy nie były ćwiczone w takich odpowiedziach, ani zaprogramowane do ich udzielania. Badacze wykazali jednak, że nie nabywają one w żaden tajemny sposób odpowiedniej wiedzy, a korzystają ze znanych wbudowanych mechanizmów tworzenia odpowiedzi na podstawie analizy niewielkiej liczby znanych im przykładów.
Tysiące eksperymentów, za pomocą których brytyjsko-niemiecki zespół przebadał LLM wykazało, że zarówno wszystkie ich umiejętności, jak i wszystkie ograniczenia, można wyjaśnić zdolnością do przetwarzania instrukcji, rozumienia języka naturalnego oraz umiejętnościom odpowiedniego wykorzystania pamięci.
Obawiano się, że w miarę, jak modele te stają się coraz większe, będą w stanie odpowiadać na pytania, których obecnie sobie nawet nie wyobrażamy, co może doprowadzić do sytuacji, ze nabiorą niebezpiecznych dla nas umiejętności rozumowania i planowania. Nasze badania wykazały, że strach, iż modele te zrobią coś niespodziewanego, innowacyjnego i niebezpiecznego jest całkowicie bezpodstawny, dodaje Madabushi.
Główna autorka badań, profesor Iryna Gurevych wyjaśnia, że wyniki badań nie oznaczają, iż AI w ogóle nie stanowi zagrożenia. Wykazaliśmy, że domniemane pojawienie się zdolności do złożonego myślenia powiązanych ze specyficznymi zagrożeniami nie jest wsparte dowodami i możemy bardzo dobrze kontrolować proces uczenia się LLM. Przyszłe badania powinny zatem koncentrować się na innych ryzykach stwarzanych przez wielkie modele językowe, takie jak możliwość wykorzystania ich do tworzenia fałszywych informacji.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Leżące na północ od Ameryki Północnej przejście Północno-Zachodnie łączy Atlantyk z Oceanem Spokojnym. Poszukiwane było przez setki lat, aż w końcu udowodniono jego istnienie. Nie zdążyło jednak nabrać znaczenia, gdyż wkrótce potem otwarto Kanał Panamski. Od lat panuje przekonanie, że w związku z globalnym ociepleniem Przejście stanie się łatwiej dostępne. Jednak autorzy badań opublikowanych na łamach Nature twierdzą, że dzieje się coś przeciwnego. Żegluga tym szlakiem staje się coraz bardziej ryzykowna.
Kanadyjscy naukowcy przez 15 lat przyglądali się temu, co dzieje się w Przejściu Północno-Zachodnim i zauważyli, że z powodu globalnego ocieplenia gromadzi się tam grubszy lód. Jednoroczny lód się wycofuje, a to pozwala wpłynąć na te obszary grubszemu lodowi z Grenlandii.
Uczeni badali historyczne informacje o występowaniu lodu w Przejściu i przekładali to na długość trwania sezonu żeglugowego. Z analiz wynika, że z powodu globalnego ocieplenia w czterech regionach Przejścia Północno-Zachodniego doszło do znaczących zmian. W trzech z nich pomiędzy rokiem 2007 a 2021 doszło do skrócenia sezonu żeglugowego o 50 do 70 procent. W jednym z nich, na wschodzie Lancaster Sound, sezon żeglugowy wydłużył się w tym czasie o 15%.
Pomimo skrócenia sezonu żeglugowego z danych Kanadyjskiej Straży Wybrzeża wynika, że ruch w badanym regionie zwiększył się. Ma to związek ze zwiększonym ruchem turystycznym, komercyjnym oraz ruchem określonym jako „adventuring opportunities”. Tę pozorną sprzeczność łatwo wyjaśnić. Z jednej strony firmy komercyjne szukają alternatywy wobec wąskiego i przepełnionego Kanału Panamskiego, z drugie zaś ruch turystyczny rozlewa się po całym globie i coraz więcej osób szuka przygód.
Trzy regiony Przejścia, w których pojawił się grubszy lód, leżą na jego północnej odnodze. Jest ona krótsza, a więc bardziej atrakcyjna dla żeglugi. Odnoga południowa niemal nie odczuwa napływu grubszego lodu i to właśnie tam doszło do zwiększenia ruchu.
Grubszy lód z dalekiej północy może jeszcze przez około 2 dekady napływał do Przejścia Północno-Zachodniego. Jeśli zaś ludzkość radykalnie nie zmniejszy emisji gazów cieplarnianych, to po roku 2050 Przejście Północno-Zachodnie powinno być w większości wolne od lodu.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.