Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
AI przewiduje, że ocieplenie będzie postępowało szybciej, niż zakładano
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Nauki przyrodnicze
-
Podobna zawartość
-
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
Latem 2022 z powodu upałów zmarły w Europie 68 593 osoby. Badacze z Barcelońskiego Instytutu Zdrowia Globalnego poinformowali, że gdyby nie globalne ocieplenie, nie doszłoby do śmierci 38 154 z tych osób. Uczeni zauważyli też, że liczba zgonów z powodu globalnego ocieplenia była szczególnie duża wśród kobiet oraz osób w wieku 80 lat i starszych.
Punktem wyjścia do obecnych badań, była wcześniejsza praca, w ramach której – wykorzystując dane o zgonach i temperaturze w 35 krajach Europy – eksperci stworzyli model epidemiologiczny pozwalający na określenie liczby zgonów spowodowanych wysokimi temperaturami.
Teraz wykorzystali dane na temat średnich anomalii temperaturowych w latach 1880–2022 i oszacowali dla każdego badanego regionu wzrost temperatury spowodowany ociepleniem. Na tej podstawie określili, jakie temperatury panowałyby na badanych obszarach, gdybyśmy nie mieli do czynienia z ociepleniem klimatu. W końcu uruchomili swój model epidemiologiczny, by sprawdzić, do jakiej liczby zgonów by doszło w scenariuszu, w którym ocieplenie nie występuje.
Badania wykazały, że – w przeliczeniu na milion mieszkańców – liczba zgonów z powodu upałów, które można przypisać ociepleniu, jest dwukrotnie wyższa na południu kontynentu niż w pozostałej części Europy. Z modelu wynika, że stres cieplny spowodowany globalnym ociepleniem w szkodzi głównie kobietom – z powodu globalnego ocieplenia zmarło ich 22 501 z 37 983 wszystkich zgonów kobiet spowodowanych upałami – osobom w wieku 80 lat i więcej (23 881 zgonów z ogólnej liczby 38 978).
Wzrost temperatur spowodowany przez ocieplenie klimatu w mniejszym stopniu dotyka mężczyzn (14 426 z 25 385 zgonów) oraz osób w wieku 64 lat i mniej (2702 z 5565 zgonów).
Nasze badania pokazują, do jakiego stopnia globalne ocieplenie wpływa na zdrowie publiczne. Niemal we wszystkich krajach obserwujemy wzrost liczby zgonów spowodowanych upałami. Nie wszyscy są jednak narażeni w takim samym stopniu, mówi Thessa Beck.
Latem 2022 roku z powodu upałów najwięcej osób – 18 758 – zmarło we Włoszech. Globalne ocieplenie spowodowało śmierć 13 318 z nich, co stanowi 71% wszystkich zgonów. W Hiszpanii zmarło 11 797 osób, z czego z powodu ocieplenia 7 582 (64%). Na kolejnym miejscu znajdziemy Niemcy (9675 zgonów, 5746 (59%) z powodu ocieplenia). Następne na liście są Francja, Grecja, Wielka Brytania i Rumunia. Polska uplasowała się na 8. miejscu tabeli. W naszym kraju upały zabiły 1808 osób, z czego 1218 zgonów badacze przypisali globalnemu ociepleniu.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Zmiany klimatu spowodują, że obszary nadające się do uprawy żywności oraz do produkcji drewna przesuną się na północ. W ten sposób dwa kluczowe zasoby – pożywienie i drewno – będą konkurowały o ziemię uprawną. Naukowcy z University of Cambridge zwracają uwagę na pomijany aspekt zmian klimatu. W miarę, jak tereny nadające się do produkcji żywności przesuwają się ku północy, w coraz większym stopniu będą konkurowały z terenami, na których rosną lasy.
Na Ziemi istnieje ograniczona ilość miejsca nadająca się do produkcji żywności i drewna. W miarę zmian klimatu rolnictwo zmuszone jest przesuwać się ku północy, a to zwiększy presję na tereny wykorzystywane do produkcji drewna, mówi doktor Oscar Mordon, jeden ze współautorów badań. Musimy myśleć na 50 lat naprzód, gdy jeśli chcemy mieć w przyszłości drewno, musimy sadzić drzewa. Drzewa, które zostaną wycięte pod koniec bieżącego wieku, już są zasadzone, dodaje doktor Chris Bousfield.
Obecne prognozy mówią, że do roku 2050 w związku z rosnącą liczbą ludności zapotrzebowanie na żywność zwiększy się 2-krotnie. Podobnie wzrośnie zapotrzebowanie na drewno, które jest wykorzystywane w produkcji papieru, mebli czy budownictwie. Zmiany klimatu spowodują, że do końca wieku ponad 1/4 terenów – około 340 milionów hektarów – zajmowanych przez uprawy lasów będzie nadawała się na upraw żywności. Obecnie większość lasów wykorzystywanych do produkcji drewna znajduje się USA, Kanadzie, Chinach i Rosji. Z przeprowadzonych na University of Cambridge badań wynika, że w 2100 roku aż 90% terenów leśnych, nadających się też do produkcji żywności, będzie znajdowało się w tych właśnie krajach. Szczególnie widoczne będzie to w Rosji. Obszary zajmowane obecnie przez lasy będą nadawały się do produkcji ziemniaków, soi oraz pszenicy.
Największym zagrożeniem spowodowanym przez rosnącą konkurencję pomiędzy produkcją żywności a produkcją drewna jest ryzyko, że ludzie przeniosą produkcję drewna na pozostałe jeszcze nietknięte tereny pierwotnych lasów na północy i w tropikach. To ostatnie regiony globalnej bioróżnorodności, dodaje profesor David Edwards. Rozpoczęcie wycinki tych lasów nie tylko zniszczy bioróżnorodność, ale spowoduje też uwolnienie olbrzymich ilości węgla do atmosfery.
Z powodu globalnego ocieplenia coraz częstsze i większe pożary niszczą kolejne obszary leśne, z których pozyskujemy drewno. Zmiana klimatu powoduje też, że rozprzestrzeniają się szkodniki niszczące lasy. Jednocześnie wiele obszarów staje się powoli niezdatnymi do produkcji żywności.
Przemysł drzewny już teraz boryka się z problemami powodowanymi przez zmiany klimatyczne. Wkrótce dojdzie do tego presja ze strony rolnictwa, co spowoduje kolejne problemy. Oczywiście zapewnienie dostępu do drewna nie wydaje się tak pilne, jak zapewnienie dostępu do żywności. Jednak musimy pamiętać, że drewno jest równie obecne w naszym codziennym życiu i potrzebujemy strategii, dzięki której w przyszłości będziemy mieli odpowiednie ilości i żywności, i drewna, stwierdzają naukowcy.
« 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
Dermatolog Harald Kittler z Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu stanął na czele austriacko-australijskiego zespołu, który porównał trafność diagnozy i zaleceń dotyczących postępowania z przebarwieniami na skórze stawianych przez lekarzy oraz przez dwa algorytmy sztucznej inteligencji pracujące na smartfonach. Okazało się, że algorytmy równie skutecznie co lekarze diagnozują przebarwienia. Natomiast lekarze podejmują znacznie lepsze decyzje dotyczące leczenia.
Testy przeprowadzono na prawdziwych przypadkach pacjentów, którzy zgłosili się na Wydział Dermatologii Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu oraz do Centrum Diagnozy Czerniaka w Sydney w Australii.
Testowane były dwa scenariusze. W scenariuszu A porównywano 172 podejrzane przebarwienia na skórze (z których 84 były nowotworami), jakie wystąpiły u 124 pacjentów. W drugim (scenariuszu B) porównano 5696 przebarwień – niekoniecznie podejrzanych – u 66 pacjentów. Wśród nich było 18 przebarwień spowodowanych rozwojem nowotworu. Testowano skuteczność dwóch algorytmów. Jeden z nich był nowym zaawansowanym programem, drugi zaś to starszy algorytm ISIC (International Skin Imaging Collaboration), używany od pewnego czasu do badań retrospektywnych.
W scenariuszu A nowy algorytm stawiał diagnozę równie dobrze jak eksperci i był wyraźnie lepszy od mniej doświadczonych lekarzy. Z kolei algorytm ISIC był znacząco gorszy od ekspertów, ale lepszy od niedoświadczonych lekarzy.
Jeśli zaś chodzi o zalecenia odnośnie leczenia, nowoczesny algorytm sprawował się gorzej niż eksperci, ale lepiej niż niedoświadczeni lekarze. Aplikacja ma tendencję do usuwania łagodnych zmian skórnych z zaleceń leczenia, mówi Kittler.
Algorytmy sztucznej inteligencji są więc już na tyle rozwinięte, że mogą służyć pomocą w diagnozowaniu nowotworów skóry, a szczególnie cenne będą tam, gdzie brak jest dostępu do doświadczonych lekarzy. Ze szczegółami badań można zapoznać się na łamach The Lancet.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.