Mentionsy Mentionsy
Wegner Podcast
Wegner Podcast

031 - Sztuczna inteligencja (AI) zagrożeniem dla wielu zawodów? [Tymoteusz Olszewski]

26.04.2023 ·2 godz 12 min · 9 rozdziałów

Zapisz się do newslettera: ➡️ http://fitporady.damianwegner.pl/ Moja strona www:➡️ http://damianwegner.pl Zaobserwuj mnie na instagramie:➡️ http://instagram.com/damianwegnerr Profil Tymoteusza:➡️ https://www.instagram.com/smith_chart/ Spis treści (rozdziały): 00:00 - W dzisiejszym odcinku 00:37 - Intro 01:09 - Dlaczego mamy Ciebie słuchać gadającego o AI? 03:23 - Robot zastępujący pracowników w bankach 06:08 - AI było znane DUŻO lat wcześniej niż CHAT GPT 12:01 - AI było możliwe kiedyś, ale technologia nie pozwalała? 39:08 - Jarvis z Iron Mana możliwy? 42:57 - Obecne możliwości AI 01:03:45 - Zastosowania AI teraz - jakie? 01:33:34 - Które zawody będą zagrożone? 01:37:04 - Czy mamy się bać? 01:49:06 - Czy praca trenera i dietetyka jest zagrożona? 02:04:07 - Skąd czerpać rzetelną wiedzę na temat AI? 02:11:49 - Zakończenie

12:24 · Historia sztucznej inteligencji - kontynuacja 2

No ale w każdym razie wracając do tego, do początków AI, Zamknięto kurek, no i do roku 93, w którym powrócono do koncepcji AI statystycznego, czyli do tego modelu konekcjonistycznego, była ta tak zwana druga zima sztucznej inteligencji. No i w roku 93 to odbyło wszystko, dlatego że firmy takie jak IBM na przykład, bardzo prężnie działające, pionierzy w ogóle rynku, Zaczęli pracować nad komputerami, które prześcigały swoimi możliwościami ten hardware tworzony dla eksperckich maszyn. Bo trzeba też pamiętać o tym, że właśnie ten wyścig pomiędzy zwykłym procesorem

Takiego komputera IBM-owego pierwszego, a z systemami eksperckimi, ta różnica między nimi była taka, że te zwykłe procesory dla komputerów takiego generalnego użytku, one zaczęły wyprzedzać swoimi możliwościami te podzespoły budowane dla systemów eksperckich. I to też była jedna z przyczyn tej drugiej zimy AI. No i potem jak ludzie doszli do wniosku, że ale zaraz, w sumie to nie musimy tworzyć od zera hardware'ów po to, żeby puszczać te nasze algorytmy AI, możemy tak naprawdę wykorzystać ogólną architekturę do tego. No i zaczęli to robić. No i pokłosiem tego było to, że w 97' Gary Kasparow, wielki arcymistrz szachowy, przegrał z Deep Blue IBM'owym szachy.

Pokazano wszystkie 2 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.