A tanuló, alkalmazkodó és magát újrarendező mesterségesen intelligens szoftver sokat segíthet a klímaváltozás elleni harcban.
A Lancaster Egyetem Adattudományi Intézetének kutatói saját magát gyorsan és a leghatékonyabb módon, emberi beavatkozás nélkül összerakó szoftverrendszert fejlesztettek. A REx kidolgozásánál óriási adatközpontokra gondoltak – azért javít mindig magán, hogy optimálisan kezelhesse a seregnyi munkát. Az általa irányított szervereknek kevesebb feldolgozást kell végezniük, tehát kevesebb energiát is fogyasztanak.
Úgynevezett „mikrovarációval” működik – mindig az adott feladathoz igazodva választhatók ki és rakhatók össze automatikusan a szoftverkomponensek (memória gyorsítótár, kereső és más algoritmusok stb.) alkotóelemeit tartalmazó nagyméretű könyvtárak.
„Mindent a rendszer tanul, összegyűjti a szükséges komponenseket és folyamatosan felméri, mennyire hatékonyak a mindenkori helyzetben. Az alkatrészek elég kicsik ahhoz, hogy könnyen alkossanak természetes viselkedésváltozatokat. Összekapcsolt eszközök egyre gyakoribb használatával, a dolgok internetének elterjedésével gyorsan nő a feldolgozandó adat mennyisége, és így az adatközpontok sokmillió szerverének egyre több energiára van szüksége. A REx-féle automatizált rendszerek bármilyen feltételek mellett megtalálják a legjobb teljesítményt, és jelentősen csökkenthetik az energiaszükségletet” – nyilatkozta a fejlesztésben résztvevő Barry Porter.
A többmillió soros kódokból álló modern szoftverrendszerek annyira bonyolultak, hogy nagy fejlesztőcsapatok komoly pénzekért végzik a karbantartást. Széles körben elfogadott álláspont, hogy tarthatatlan a komplexitásnak és a karbantartásnak ez a szintje. A magukat összeállító szoftvermodellek az energia-megtakarítás mellett széles skálán (operációs rendszerek, internet-infrastruktúra stb.) járulhatnak hozzá az egyre összetettebb rendszerek fejlesztéséhez és karbantartásához.
A REx egymást kiegészítő három rétegből áll. Az alapszinten a Dana komponensalapú programnyelv teszi lehetővé, hogy a rendszer megtalálja, kiválassza és gyorsan adaptálja a szoftver építőkockáit. Az érzékelő, összegyűjtő és tanulókeret (PAL) konfigurálja a kiválasztott komponensek viselkedését, majd online tanulási folyamat eredményeként a rendszer valósidőben megtudja, melyek a legjobb szoftver-összetételek.
A fejlesztés következő lépésében új szoftverkomponensek automatizált előállításával foglalkoznak. További automatizálással el akarják érni, hogy szoftverrendszerek – azonnali visszajelzésekkel és javaslatokkal – saját fejlesztésükben vegyenek részt, tagjai legyenek a fejlesztőcsoportnak.
Afrika is igyekszik bekapcsolódni a mesterségesintelligencia-versenybe a hiányos infrastruktúra és finanszírozás ellenére. A kutatók azonban leszögezik, hogy semmiképpen sem úgy, ahogyan azt a Nyugat szeretné.
A Budapesti Nyilatkozat megvalósítása talán az EU számára is jó alkalmat teremt, hogy újragondolja a zöld átállás programját.
Az Egyesült Államokban legutóbb egy tinédzser halálát kérték számon a mesterséges intelligencián! Az AI veszélyei egyre fenyegetőbbek.
Nem csak jobbról kapja a kemény kritikát a TISZA Párt elnöke, a baloldal is elhatárolódik Magyartól, aki saját szimpatizánsait is megveti.
Aztán jött a kijózanító felismerés.
Bár elvileg a mesterséges intelligencia mögött álló nagy nyelvi modellek pártatlanok, egy kutatásból kiderült, hogy vannak kétségek efelől.
Afrika is igyekszik bekapcsolódni a mesterségesintelligencia-versenybe a hiányos infrastruktúra és finanszírozás ellenére. A kutatók azonban leszögezik, hogy semmiképpen sem úgy, ahogyan azt a Nyugat szeretné.
„A feszültség fokozódása érezhető” – mondta a szlovák védelmi miniszter.
