De ChatGPT-taskforce zal door Europa worden opgericht
Het orgaan dat de nationale privacywaakhonden van Europa verenigt, zei donderdag dat het een taskforce heeft opgericht die zich specifiek bezighoudt met ChatGPT
5 redenen waarom zelfrijdende auto’s nog niet op grote schaal worden gebruikt
Misschien betreden we geleidelijk het tijdperk van zelfrijdende auto's, wanneer een reeks 'bazen' in de technologiewereld, zoals Apple, Google en vooral Tesla, technologische ontwikkelingsprojecten in handen hebben. De technologie van zelfrijdende auto's is buitengewoon ambitieus. Ondanks enorme investeringen en onvermoeibare inspanningen van bedrijven worden volledig geautomatiseerde auto’s echter nog steeds niet op grote schaal gebruikt.
In feite zijn er nog steeds veel fundamentele uitdagingen die fabrikanten moeten oplossen voordat ze nadenken over de lancering van een echt veilige, volledig geautomatiseerde auto die complexe tests kan doorstaan, en vooral het vertrouwen van gebruikers moet winnen bij het omgaan met echte situaties. Hieronder staan vijf redenen die de huidige situatie verklaren waarom zelfrijdende auto’s nog steeds niet vaak worden gebruikt in de wereld, ook al is er de afgelopen tijd veel in geïnvesteerd en gepromoot.
Sensor
Zelfrijdende auto's gebruiken een reeks basis- tot geavanceerde sensoren om hun omgeving in realtime te observeren en waar te nemen, waardoor ze objecten zoals voetgangers, andere voertuigen en verkeersborden kunnen detecteren. Beeldsensoren (camera’s) helpen de auto bijvoorbeeld objecten te observeren. Lidar-sensoren gebruiken lasers om de afstand tussen objecten en voertuigen te meten. Radarsensoren zijn verantwoordelijk voor het detecteren van objecten en het volgen van hun snelheid en richting.
Zelfrijdende auto’s maken gebruik van complexe sensorsystemen
Al deze sensoren verzamelen gegevens en sturen deze terug naar het besturingssysteem van de auto (meestal een AI-computer). Hier worden de gegevens zorgvuldig geanalyseerd om de auto te helpen de meest nauwkeurige beslissingen te nemen, bijvoorbeeld waar te sturen of wanneer te remmen, de remkracht... Een volledig geautomatiseerde auto heeft een sensorsysteem nodig dat foutloos werkt in alle omstandigheden en omgevingen. zonder menselijke tussenkomst.
Uit daadwerkelijke tests is echter gebleken dat factoren zoals barre weersomstandigheden, druk verkeer, verkeersborden met complexe tekeningen... allemaal een negatieve invloed kunnen hebben op de nauwkeurigheid van de sensor. De radar die door Tesla-auto's wordt gebruikt, wordt minder beïnvloed door ongunstige weersomstandigheden, maar de uitdaging blijft om ervoor te zorgen dat de sensor alle objecten kan detecteren met de mate van zekerheid die nodig is om absolute veiligheid te garanderen voor mensen die in de auto zitten.
Om een autonoom voertuig echt veilig te laten functioneren, moet dit sensorsysteem goed werken onder alle weersomstandigheden waar ook ter wereld, van Alaska tot Zanzibar. En in drukke steden met ingewikkelde verkeerssituaties zoals Caïro of Hanoi. Dit is nog steeds een grote uitdaging voor bedrijven, waaronder Tesla.
Kunstmatige intelligentie
Zoals gezegd zullen de meeste autonome voertuigen kunstmatige intelligentie en machinaal leren gebruiken om gegevens verkregen uit sensorsystemen te verwerken en voor elke situatie specifieke beslissingen te nemen. Je kunt dit vergelijken met het brein van de auto.
AI-algoritmen zijn getraind om de door de sensor gedetecteerde objecten te identificeren en deze vervolgens nauwkeurig te classificeren. Vervolgens gebruikt de computer deze informatie om te beslissen of de auto actie moet ondernemen, zoals remmen of uitwijken, om een object te ontwijken.
AI kan worden beschouwd als het brein van autonome voertuigen
In de toekomst zullen machines dit detectie- en classificatiewerk effectiever kunnen uitvoeren dan de mens zelf. Maar momenteel is er geen garantie dat machine learning-algoritmen die in auto’s worden gebruikt, absoluut veilig zijn. Er is behoefte aan standaardisatie over hoe machine learning-systemen in autonome voertuigen moeten worden getraind, getest of gevalideerd. Dit is slechts een kwestie van tijd.
Stabilisatie
Wanneer een zelfrijdende auto over de weg rolt, leert hij voortdurend, gaat hij over nieuwe wegen, detecteert hij objecten die hij tijdens de training niet is tegengekomen en wordt hij gedwongen zijn software periodiek te updaten.
Hoe kunnen we ervoor zorgen dat het systeem net zo veilig blijft als de vorige versie? Of dat er fouten of kwetsbaarheden optreden na het updaten van de software die de prestaties van het voertuig beïnvloeden. Elke fout, hoe klein ook, kan in deze situatie tot catastrofale ongelukken leiden.
Normen
Er bestaat nog steeds geen systeem van internationale, uniforme normen en voorschriften voor autonome voertuigtechnologie. Voor dit nieuwe type voertuig moet er voor elke specifieke functie nieuwe regelgeving komen, bijvoorbeeld voor automatische rijbaanassistentiesystemen. Van daaruit worden autofabrikanten gedwongen hieraan te voldoen voordat nieuwe producten in licentie kunnen worden gegeven.
Dit is een kwestie die niet alleen verband houdt met de veiligheid, maar ook met een reeks andere aspecten zoals het milieu, de economie en de samenleving.
Sociale acceptatie
Er zijn veel ongelukken gebeurd met zelfrijdende auto’s in het algemeen en Tesla in het bijzonder. Sociale acceptatie is niet alleen een probleem voor degenen die zelfrijdende auto’s willen kopen, maar ook voor degenen die ermee de weg delen.
Iedere burger moet betrokken worden bij beslissingen over de introductie en adoptie van autonome voertuigen. Simpelweg deelnemen aan het verkeer met kunstmatige intelligentiesystemen is ongekend en mensen hebben het recht om de veiligheid van de gemeenschap in twijfel te trekken.
De eerste drie uitdagingen moeten worden aangepakt om de laatste twee te helpen overwinnen. Uiteraard zal de race op het gebied van autonome voertuigen niet bekoelen. Maar zonder een bijeenkomst tussen fabrikanten, consumenten, keuringsinstanties en toezichthouders zullen autonome auto’s waarschijnlijk nog vele jaren alleen maar op testwegen rijden.
AI voorspelt het tijdstip van de menselijke dood met een nauwkeurigheid van 78%
Deense en Amerikaanse wetenschappers hebben samengewerkt om een AI-systeem te ontwikkelen genaamd life2vec, dat in staat is om het tijdstip van menselijke dood met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.
AI voorspelt urinewegaandoeningen alleen al op basis van het geluid van urine
Een AI-algoritme genaamd Audioflow kan naar het geluid van het plassen luisteren om abnormale stromingen en bijbehorende gezondheidsproblemen van de patiënt effectief en met succes te identificeren.
Barmannen opgelet: deze robot kan in slechts 1 minuut een cocktail mixen
Door de vergrijzing en de afnemende bevolking van Japan heeft het land een aanzienlijk aantal jonge werknemers nodig, vooral in de dienstensector.
Honderden mensen waren gedesillusioneerd toen ze hoorden dat het meisje van wie ze hielden een product van AI was
Een Reddit-gebruiker genaamd u/LegalBeagle1966 is een van de vele gebruikers die verliefd zijn op Claudia, een filmsterachtig meisje dat vaak verleidelijke selfies deelt, zelfs naakte, op dit platform.
Nog twaalf potentiële bedrijven sluiten zich aan bij de AI-alliantie van Microsoft.
Microsoft heeft zojuist aangekondigd dat nog twaalf technologiebedrijven zullen deelnemen aan zijn AI for Good-programma.
AI herschept Dragon Ball-personages in vlees en bloed
Gebruiker @mortecouille92 heeft de kracht van de grafische ontwerptool Midjourney aan het werk gezet en uniek realistische versies gemaakt van beroemde Dragon Ball-personages zoals Goku, Vegeta, Bulma en oudere Kame.
7 technieken om ChatGPT-reacties te verbeteren
Door enkele voorwaarden toe te voegen of enkele scenario's in te stellen, kan ChatGPT relevantere antwoorden op uw vragen geven. Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop u de kwaliteit van uw ChatGPT-reacties kunt verbeteren.
Bewonder de prachtige schilderijen getekend door kunstmatige intelligentie
Midjourney is een kunstmatig intelligentiesysteem dat de laatste tijd voor ‘koorts’ zorgt in de online community en de kunstenaarswereld vanwege zijn buitengewoon mooie schilderijen die niet onderdoen voor die van echte kunstenaars.
Dit AI-model was een van de eerste ‘experts’ die nieuws ontdekte over de uitbraak van Wuhan-longontsteking.
Dagen nadat China de uitbraak had aangekondigd, bleef het AI-systeem van BlueDot, met toegang tot wereldwijde gegevens over de verkoop van vliegtickets, nauwkeurig de verspreiding van het Wuhan Corona-virus naar Bangkok, Seoul, Taipei en Tokio voorspellen.