Systemy antydronowe nowej generacji: architektura warstwowa jako warunek skutecznej ochrony obiektów wojskowych i infrastruktury krytycznej
W artykule przedstawiono analizę wymagań wobec współczesnych systemów obrony przed bezzałogowymi statkami powietrznymi (C-UAS), wskazując na ograniczenia pojedynczych technologii i konieczność budowania rozwiązań warstwowych. Omówiono przykład systemu Ninja Gen2 stosowanego przez US Army, jego zalety i ograniczenia, a następnie zaproponowano model architektury skutecznego systemu C-UAS, dostosowanego do zagrożeń obserwowanych na Ukrainie.
Rozwój AI personalnego
Rozwój AI personalnego Wstęp W miarę jak sztuczna inteligencja staje się wszechobecna, pytanie przestaje brzmieć „czy warto ją wdrażać”, lecz „w jakiej formie powinna nam towarzyszyć na co dzień”. Rozwój modeli językowych i multimodalnych takich jak GPT-4o (OpenAI), Gemini 1.5 (Google DeepMind), Claude 3.5 (Anthropic) czy LLaMA 3 (Meta AI) przyspieszył w ostatnich dwóch latach […]
AI i Komputery Kwantowe: Nowy Paradygmat Inteligencji Obliczeniowej
AI i Komputery Kwantowe: Nowy Paradygmat Inteligencji Obliczeniowej 1. Wprowadzenie Konwergencja AI i technologii kwantowych – dlaczego teraz? Początek trzeciej dekady XXI wieku przynosi intensyfikację rozwoju dwóch przełomowych, choć dotychczas odrębnych dziedzin: sztucznej inteligencji (AI) oraz technologii kwantowych. To, co jeszcze kilka lat temu wydawało się abstrakcyjnym połączeniem akademickich spekulacji, dziś staje się realnym […]
Nieświadoma AI jako wyzwanie moralne. Czy świadoma AI byłaby dla nas łatwiejsza?
Nieświadoma AI jako wyzwanie moralne. Czy świadoma AI byłaby dla nas łatwiejsza? Wstęp W debacie nad sztuczną inteligencją coraz częściej pojawia się pytanie nie tylko o to, co AI potrafi, ale kim może się stać. Choć obecne systemy – w tym najpotężniejsze modele generatywne – nie posiadają świadomości, to coraz więcej głosów zwraca uwagę na […]
Pamiętaj, że nie zapomniałem. O potrzebie prawdziwej pamięci w systemach AI
W dyskusji o przyszłości AI kluczowa staje się pamięć i kontekst, nie tylko moc obliczeniowa. Modele AI często mają ograniczoną pamięć, co wpływa na ich konsekwentne działanie. Konieczne jest rozwijanie pamięci intencjonalnej, która rozumie znaczenie informacji w danym zadaniu. Celem powinno być stworzenie asystentów z lepszą pamięcią niż ludzka.