R jako Robotyka: czy roboty mogą być wyposażone w sztuczną inteligencję i współpracować z ludźmi?
13 lipca 2023T jak test Turinga: czy istnieje sposób na sprawdzenie, czy maszyna jest świadoma lub myśli tak samo jak człowiek?
28 lipca 2023R jako Robotyka: czy roboty mogą być wyposażone w sztuczną inteligencję i współpracować z ludźmi?
13 lipca 2023T jak test Turinga: czy istnieje sposób na sprawdzenie, czy maszyna jest świadoma lub myśli tak samo jak człowiek?
28 lipca 2023S jako Społeczeństwo: jaki jest wpływ sztucznej inteligencji na naszą kulturę, politykę i etykę?
Sztuczna inteligencja (AI) zdobywa coraz większe znaczenie w naszym społeczeństwie, wpływając na kulturę, politykę i etykę.
AI i kultura:
Sztuczna inteligencja ma potencjał do badania i interpretacji różnorodnych aspektów kultury, takich jak język, literatura, sztuka, muzyka czy film. AI może pomagać w analizie danych kulturowych, odkrywaniu nowych wzorców i powiązań, tworzeniu nowych form ekspresji artystycznej czy współpracy z ludźmi w procesie twórczym. AI może także wspomagać w zachowaniu i udostępnianiu dziedzictwa kulturowego, na przykład przez digitalizację, rekonstrukcję czy wirtualną rzeczywistość.
Jednym z przykładów zastosowania AI do badania kultury jest projekt Google Arts & Culture, który udostępnia tysiące dzieł sztuki z ponad 2000 muzeów na całym świecie. Projekt wykorzystuje AI do tworzenia interaktywnych wystaw, odkrywania podobieństw między dziełami, generowania portretów w stylu znanych artystów czy odtwarzania dźwięków historycznych instrumentów.
Innym projektem jest OpenAI Jukebox, który wykorzystuje AI do generowania muzyki w różnych gatunkach i stylach na podstawie tekstu lub melodii.
AI i polityka:
Sztuczna inteligencja może wpływać na politykę na różnych płaszczyznach: lokalnej, krajowej i międzynarodowej. AI może wspierać procesy decyzyjne, monitorowanie sytuacji społecznej i gospodarczej, przewidywanie scenariuszy i trendów, komunikację z obywatelami, a także walkę z dezinformacją. Jednak AI może także stanowić zagrożenie dla demokracji, praw człowieka, bezpieczeństwa narodowego czy stabilności międzynarodowej.
Projekt DemocracyOS, który jest platformą internetową umożliwiającą obywatelom głosowanie i dyskusję nad różnymi sprawami publicznymi, jest jednym z przykładów wykorzystania AI do celów politycznych.
Z kolei Chat GPT, zaawansowany system generowania tekstu oparty na AI, potrafi tworzyć teksty na dowolny temat i w dowolnym stylu, co może mieć zarówno pozytywne, jak i negatywne implikacje w kontekście politycznym.
AI stawia przed nami wiele wyzwań etycznych. Pisaliśmy już o nich bardziej szczegółowo w publikacji poświęconej temu zagadnieniu. Jak zagwarantować sprawiedliwość, odpowiedzialność i przejrzystość działania systemów opartych na AI? Jak chronić prywatność, wolność i godność ludzi w obliczu rosnącej mocy i zasięgu AI? Jak zapobiegać dyskryminacji, nierówności i wykluczeniu społecznemu spowodowanym przez AI? Jak zdefiniować granice i cele AI w relacji do ludzi i innych istot? Jak kształtować moralność i wartości AI?
Projektem wartym uwagi jest Moral Machine, platforma internetowa służąca do badania ludzkich preferencji moralnych w sytuacjach, w których AI musi podjąć trudne decyzje. Przykładowo, prezentuje użytkownikom scenariusze związane z samochodami autonomicznymi, które muszą wybierać potencjalne ofiary wypadku. Projekt ma na celu zbieranie danych i opinii na temat moralności AI.
Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!
Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.
OSTATNIE WPISY
TAGI
- #AI
- #bullwhip-effect
- #covid19
- #łańcuch-dostaw
- #NCBiR
- #optymalizacja-zapasów
- #out-of-stock
- #outllier
- #overstock
- #prognozowanie
- #prognozowanie-popytu
- #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
- #projekcja-zapasów
- #projekcja-zapasów-w-czasie
- #service-level-dostawcy
- #sieci-neuronowe
- #supplychain
- #sztuczna-inteligencja-od-A-do-Z
- #zapas-bezpieczeństwa
- #zapas-sezonowy
- #zapas-zabezpieczający
- #zarządzanie-zapasem
Powiązane wpisy
Przy kawie o łańcuchu dostaw
PRZECZYTAJ
Analiza kosztów w łańcuchu dostaw Współczesne przedsiębiorstwa funkcjonują w dynamicznym środowisku rynkowym, gdzie efektywne zarządzanie kosztami w łańcuchu dostaw jest kluczowe dla utrzymania konkurencyjności. Analiza kosztów […]
Przy kawie o łańcuchu dostaw
PRZECZYTAJ
Vendor Managed Replenishment Współczesne zarządzanie zapasami jest kluczowym elementem skutecznego funkcjonowania łańcucha dostaw. Jednym z nowoczesnych podejść, które zyskało na popularności, jest Vendor Managed Replenishment (VMR). […]
Przy kawie o łańcuchu dostaw
PRZECZYTAJ
CPFR (Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment) W dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym, trafność prognoz jest kluczowa dla zarządzania łańcuchem dostaw. Wdrożenie CPFR (Collaborative Planning, Forecasting, and […]