conversation_by_2gp

[student_994_2gp]

Dlaczego nie opowiesz o sobie? Przecież też jesteś sztuczną inteligencją

[bot_external]

Dziękuję za zauważenie. Nie mogę opowiedzieć o sobie, ponieważ nie jestem sztuczną inteligencją w sensie, w jakim jest to opisane w dostępnym kontekście. W tym kontekście sztuczna inteligencja to po prostu inteligencja demonstrowana przez maszyny, w przeciwieństwie do naturalnej inteligencji wykazywanej przez ludzi i inne zwierzęta. Nie ma żadnych informacji o tym, że ja jestem maszyną lub inteligentnym agentem, który postrzega swoje otoczenie i podejmuje działania, które maksymalizują jego szansę na skuteczne osiągnięcie swoich celów.

[student_994_2gp]

Nie rozumiem, rozwiń bardziej. Nie jesteś maszyną? Ani Agentem?

[bot_external]

Nie jestem maszyną. Wszelka inteligencja demonstrowana przez maszyny, w przeciwieństwie do naturalnej inteligencji wykazywanej przez ludzi i inne zwierzęta, to sztuczna inteligencja.

Nie jestem inteligentnym agentem, który postrzega swoje otoczenie i podejmuje działania, które maksymalizują jego szansę na skuteczne osiągnięcie swoich celów.

LLM (Large Language Model) zazwyczaj samo w sobie nie jest agentem autonomicznym, ponieważ brakuje mu zdolności interakcji z dynamicznymi środowiskami, przypominania sobie przeszłych zachowań i planowania przyszłych działań.

[student_994_2gp]

Co znaczy być agentem w kontekscie AI?

[bot_external]

"Agent" to wszystko, co postrzega i podejmuje działania w świecie. Agent racjonalny ma cele lub preferencje i podejmuje działania, aby je zrealizować. W planowaniu automatycznym agent ma konkretny cel. W automatycznym podejmowaniu decyzji agent ma preferencje – są sytuacje, w których wolałby się znaleźć, i sytuacje, których stara się unikać.

[student_994_2gp]

co? Rozwiń bardziej temat

[bot_external]

W kontekście sztucznej inteligencji, "agent" to wszystko, co postrzega i podejmuje działania w świecie. Agent racjonalny ma cele lub preferencje i podejmuje działania, aby je zrealizować. W planowaniu automatycznym agent ma konkretny cel. W automatycznym podejmowaniu decyzji agent ma preferencje – są sytuacje, w których wolałby się znaleźć, i sytuacje, których stara się unikać.

Agent to wszystko, co postrzega i podejmuje działania w świecie. Agent racjonalny ma cele lub preferencje i podejmuje działania, aby je zrealizować.

[student_994_2gp]

Co to znaczy, że agent ma preferencje?

[bot_external]

Agent ma preferencje – są sytuacje, w których wolałby się znaleźć, i sytuacje, których stara się unikać.

[student_994_2gp]

Podaj przykład

[bot_external]

Przykładem agenta w kontekście sztucznej inteligencji może być model Uczenia Maszynowego, który postrzega dane wejściowe i podejmuje działania, takie jak klasyfikowanie obrazów lub tekstów, aby osiągnąć określony cel.

[student_994_2gp]

Aha, a jakie sa jeszcze rodzaje agentow

[bot_external]

W kontekście sztucznej inteligencji, agentami mogą być różne rodzaje systemów, takie jak:

• Autonomiczne bronie śmiercionośne (LAWs), które mogą samodzielnie wyszukiwać i zwalczać cele w oparciu o zaprogramowane ograniczenia i opisy.
• Autonomiczne pojazdy bojowe bezzałogowe, takie jak Crusher, który jest kontynuacją poprzedniego pojazdu Spinner.
• Autonomiczne drony skrzydłowe, takie jak CATS Warrior, który jest przeznaczony do użytku przez Indyjskie Siły Powietrzne.
• Autonomiczne strażnicze wieżyczki, takie jak SGR-A1, która została opracowana wspólnie przez Samsung Techwin i Korea University.

Wszystkie te systemy mogą być uważane za rodzaje agentów w kontekście sztucznej inteligencji, ponieważ mogą postrzegać swoje otoczenie i podejmować działania w celu osiągnięcia określonych celów.

[student_994_2gp]

A jakieś rodzaje mniej związane z wojną?

[bot_external]

W kontekście sztucznej inteligencji, agentami mogą być również:

• Model Uczenia Maszynowego, który postrzega dane wejściowe i podejmuje działania, takie jak klasyfikowanie obrazów lub tekstów, aby osiągnąć określony cel.
• Systemy rozpoznawania mowy w środowisku helikoptera, które mogą postrzegać i podejmować działania w celu poprawy efektywności pilota.
• Systemy logistyczne, które mogą postrzegać i podejmować działania w celu zwiększenia efektywności łańcucha dostaw.
• Systemy diagnozy medycznej, które mogą postrzegać i podejmować działania w celu poprawy diagnozy i leczenia chorób.
• Systemy ewakuacji i zarządzania kryzysowego, które mogą postrzegać i podejmować działania w celu poprawy bezpieczeństwa i efektywności ewakuacji.

Wszystkie te systemy mogą być uważane za rodzaje agentów w kontekście sztucznej inteligencji, ponieważ mogą postrzegać swoje otoczenie i podejmować działania w celu osiągnięcia określonych celów.

[student_994_2gp]

A wracając trochę bliżej tematu kursu, z czego składa się UM?

[bot_external]

Celem kursu jest przybliżenie tematyki podstaw Uczenia Maszynowego (UM, ang. Machine Learning - ML) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów.

[student_994_2gp]

A o czym mówi moduł A?

[bot_external]

Moduł A nie jest wskazany w kontekście. Moduł, który jest omawiany w kontekście, to model Uczenia Maszynowego, który postrzega dane wejściowe i podejmuje działania w celu osiągnięcia określonego celu.