GPU's (Graphics Processing Units) blinken uit in AI en Bitcoin mining vanwege hun parallelle verwerkingsarchitectuur.
Artificiële Intelligentie (AI)
Parallelle verwerking: AI-taken omvatten vaak enorme hoeveelheden data en complexe berekeningen. GPU's kunnen met hun duizenden cores deze bewerkingen tegelijkertijd uitvoeren, waardoor de trainingstijden voor deep learning-modellen drastisch worden versneld.
Matrixbewerkingen: Veel AI-algoritmen zijn sterk afhankelijk van matrixvermenigvuldigingen en andere lineaire algebrabewerkingen. GPU's zijn geoptimaliseerd voor dit soort berekeningen.
Bitcoinmining
Hashing Power: Bitcoins en andere cryptomunten minen omvat het oplossen van complexe cryptografische puzzels. GPU's kunnen met hun hoge aantal cores en hoge kloksnelheden veel meer hashes per seconde uitvoeren dan CPU's, waardoor de kans op het vinden van een oplossing en het verdienen van beloningen toeneemt.
Verschil tussen een GPU en een CPU
GPU (Graphics Processing Unit) Een GPU is gespecialiseerd in parallelle verwerking, waardoor deze ideaal is voor taken met grote hoeveelheden data, zoals grafische rendering, videobewerking, gaming, kunstmatige intelligentie, cryptomining en machinaal leren.
CPU (Central Processing Unit) Een processor voor algemeen gebruik die een breed scala aan taken afhandelt, waaronder systeembewerkingen, uitvoering van applicaties en gegevensverwerking.
Samenvatting GPU's zijn beter geschikt voor AI en Bitcoin-mining omdat ze de enorme parallelle werklasten en complexe berekeningen die voor deze taken nodig zijn, veel efficiënter aankunnen dan CPU's.
GPUs (Graphics Processing Units) excel at AI and Bitcoin mining due to their parallel processing architecture.
Artificial Intelligence (AI) Parallel Processing: AI tasks often involve massive amounts of data and complex calculations. GPUs, with their thousands of cores, can perform these operations simultaneously, drastically speeding up training times for deep learning models.
Matrix Operations: Many AI algorithms heavily rely on matrix multiplications and other linear algebra operations. GPUs are optimized for these types of calculations.
Bitcoin Mining Hashing Power: Mining Bitcoins and other crypto coins involves solving complex cryptographic puzzles. GPUs, with their high number of cores and fast clock speeds, can perform many more hashes per second than CPUs, increasing the chances of finding a solution and earning rewards.
Difference between a GPU and a CPU
GPU (Graphics Processing Unit) A GPU is specialized in parallel processing, making it ideal for tasks involving large amounts of data, such as graphics rendering, video editing, gaming, Aritificial Inteligence, Crypto-mining and machine learning.
CPU (Central Processing Unit) General-purpose processor that handles a wide range of tasks, including system operations, application execution and data processing.
Summary
GPUs are better suited for AI and Bitcoin mining because they can handle the massive parallel workloads and complex calculations required by these tasks much more efficiently than CPUs.
De nieuwste versie van Windows (Windows 11) is verouderd en Microsoft is van plan om een nieuwe en AI-aangedreven Windows 12 te lanceren. Hoewel het niet bevestigd is dat het Windows 12 zal heten zou het naar verluid heel wat vernieuwingen met zich meebrengen.
Geruchten gaan de ronde dat Windows 12 wel eens op het einde van 2024 of begin 2025 zou kunnen uitkomen. Het besturingssyteem zou onder meer een nieuwe gebruikersinterface met een zwevende taakbalk en zoekbalk, een opnieuw ontworpen vergrendelscherm en meldingencentrum, een ingebouwde berichtenclient genaamd Windows Messenger, integratie met de geavanceerde Copilot AI-assistent van Microsoft die op de achtergrond zou draaien, geavanceerde zoekmogelijkheden en object- en tekstherkenning in afbeeldingen mede mogelijk gemaakt door de nieuwe AI-technologieën, ondersteuning voor het rechtstreeks installeren van Android-apps via APK-bestanden en heel wat verfrissende layout elementen
Vermoedelijke nieuwe functies
Functie voor scheiding van de staat
AI-aangedreven interface
Gloednieuwe GUI
Diepe integratie
Spraakgestuurd zoeken
Personeelsassistenten zoals Alexa, Siri en Google Assistant.
Nieuw silicium-geoptimaliseerd systeem om AI te verbeteren
Zwevende taakbalk
Gloednieuwe Top Bar
Sneller en veiliger
Tekst op beeldherkenning
Achtergrond met widget-aanpassingsfunctie
Functie voor slepen en verzamelen
Gloednieuwe bedieningsbalk
Verbeterde Windows Copilot
Nieuwe knipfunctie
Swipen door afbeeldingen van het vergrendelscherm
Systeemvereisten
Processor (CPU): 64-bits processor, 1 GHz CPU-kloksnelheid of sneller.
Werkgeheugen: 8 GB RAM of meer.
Opslag: 64 GB opslagruimte of meer, liefst SSD
Systeemfirmware: UEFI met Secure Boot.
TPM: Trusted Platform Module (TPM) 2.0.
Grafische kaart: DirectX 12 of later compatibele grafische kaart met WDDM 2.0 driver.
Beeldscherm: 8-bits per kleurkanaal, high definition (720p) beeldscherm dat diagonaal groter is dan 9 inch.
Internettoegang: voor de eerste installatie van het apparaat zijn internettoegang en een Microsoft-account vereist (tenzij u een commercieel apparaat of een apparaat zonder internettoegang installeert).
Microsoft-account: U hebt een Microsoft-account nodig om bepaalde functies van Windows te kunnen gebruiken, zoals Windows Store en OneDrive.
Audio-uitgang: Audio-uitgang (hoofdtelefoon of ingebouwde luidsprekers).
Optionele vereisten
Microfoon
Locatiediensten
NFC: ondersteuning voor Near Field Communication (NFC)
Pen- en aanraakondersteuning
Biometrische authenticatie
Mobiele connectiviteit
GPS
Wi-Fi
Bluetooth
Aanvullende vereisten voor specifieke functies
Android-apps: om Android-apps op Windows 12 te kunnen uitvoeren , hebt u een virtualisatieprocessor en een grafische kaart nodig die DirectX 12 ondersteunt.
Directe opslag: om Directe opslag op Windows 12 te gebruiken, hebt u een compatibele NVMe SSD en een grafische kaart nodig die DirectX 12 Ultimate ondersteunt.
Variabele vernieuwingsfrequentie (VRR): u hebt een compatibele monitor en een grafische kaart nodig die VRR ondersteunt.
Windows Hello: Om Windows Hello op Windows 12 te kunnen gebruiken, is een compatibele webcam of vingerafdruksensor vereist.
Nieuwe functies in Windows 12
Windows met kunstmatige intelligentie Omdat AI nu een hot topic is en het een technologie is die de toekomst verandert, neemt elk technologiebedrijf AI op in hun producten. Microsoft doet actief mee met OpenAI voor kunstmatige vooruitgang en Windows 12 zal de nieuwste ontwikkeling van Microsoft zijn.
Nieuwe beveiligingsfuncties Windows 12 zal naar verwachting verschillende nieuwe beveiligingsfuncties bevatten, zoals de mogelijkheid om uw hele harde schijf te versleutelen, biometrische authenticatie om in te loggen op uw computer , en meer. Deze functies maken Windows 12 veiliger dan eerdere versies van Windows.
Nieuwe gamefuncties Gaming is de grootste industrie in technologie, dus Microsoft moet de nieuwste opties in gaming bieden in de nieuwe Windows 12. Verwacht wordt dat de mogelijkheid om variabele verversingsfrequenties te gebruiken en games te streamen naar andere apparaten beschikbaar zal zijn in de nieuwe versie van Windows. Deze functies maken Windows 12 het beste besturingssysteem voor gamers.
Directe opslag Deze functie zorgt ervoor dat games assets direct vanaf de NVMe SSD kunnen laden, zonder via de CPU te gaan. Dit zal de laadtijden en prestaties van games aanzienlijk verbeteren.
Variabele vernieuwingsfrequentie (VRR) Deze functie zorgt ervoor dat de verversingssnelheid van het scherm wordt gesynchroniseerd met de framesnelheid van de game. Deze functie vermindert screen tearing en verbetert ook de algehele game-ervaring.
Windows Hallo Deze functie maakt uw desktop net zo gebruiksvriendelijk als uw mobiel. U kunt hiermee inloggen op uw computer met behulp van biometrische authenticatie, zoals een vingerafdruksensor of gezichtsherkenning. Dit is een veiligere en gemakkelijkere manier om in te loggen op uw computer dan met een wachtwoord.
Windows Autopilot De autopilot-functie is erg noodzakelijk voor bedrijven en IT-personeel. Het is de functie waarmee u nieuwe Windows-apparaten kunt instellen zonder ze aan te raken. Dit zal een geweldige functie zijn als deze in Windows 12 wordt opgenomen.
Verschil tussen Windows 12 en Windows 11 Voordat u naar de verschillen gaat, moet u weten dat Windows 11 slechts een update van Windows 10 was en in allerijl door Microsoft werd gelanceerd. De meeste Windows-gebruikers vinden Windows 10 handiger dan Windows 11. Alleen de gebruikersinterface en enkele beveiligingsfuncties werden toegevoegd in Windows 11. In tegenstelling tot Windows 11 wordt Windows 12 een nieuw besturingssysteem met de nieuwste en meest geavanceerde functies. Er wordt verwacht dat het de beste versie van Windows 12 zal zijn.
Integratie van 'Microsoft Pluton'-veiligheidschip
De Microsoft Pluton-beveiligingsprocessor is een chip-naar-cloud-beveiligingstechnologie die is gebouwd op basis van de Zero Trust-principes. Microsoft Pluton biedt op hardware gebaseerde root of trust, veilige identiteit, veilige attestatie en cryptografische services. Pluton-technologie is een combinatie van een beveiligd subsysteem, dat deel uitmaakt van System on Chip (SoC) en door Microsoft geschreven software die op dit geïntegreerde veilige subsysteem draait
Deze processor is ontworpen door Microsoft en gebouwd door Silicon-partners. Het is een veilige cryptoprocessor die in de CPU is ingebouwd voor beveiliging in de kern om code-integriteit en de nieuwste bescherming te garanderen met updates die door Microsoft worden geleverd via Windows Update. Pluton beschermt inloggegevens, identiteiten, persoonlijke gegevens en coderingssleutels. Informatie is aanzienlijk moeilijker te verwijderen, zelfs als een aanvaller malware installeert of de pc volledig fysiek in bezit heeft.
Wat met oudere laptops en desktops
Als u een oudere laptop hebt, let je best op volgde facctoren:
Er wordt niet verwacht dat Windows 12 32-bits laptops zal ondersteunen.
Laptops met oudere processoren (bijvoorbeeld Intel 13e generatie of AMD Ryzen 5000) kunnen Windows 12 wel draaien, maar de prestaties zullen minder zijn.
Laptops met minder dan 8 GB RAM kunnen Windows 12 wel draaien, maar de prestaties zullen aanzienlijk lager zijn.
Voor 32/64 bit desktop zal Windows 12 zal naar verwachting beschikbaar zijn in zowel 32-bits als 64-bits versies. De 32-bits versie zal echter beperkt zijn in termen van functies en prestaties.
Probabilistic computing is a new type of computing that can be used for AI. It uses the physics of the world to compute and predict. This is done mutch faster and in a much less energy consumption way.
A field that focuses on building systems that can handle and reason with uncertainty.
Leverages probabilistic algorithms, models, and methods.
Aims to make computers understand and reason about the world with uncertainty, just like humans do.
Why is it Important?
Real-world complexity: Most real-world problems are inherently uncertain and incomplete.
Human-like reasoning: Probabilistic computing allows computers to mimic human-like reasoning in the face of uncertainty.
Better decision-making: By quantifying uncertainty, computers can make more informed and robust decisions.
Key Concepts and Techniques
Probabilistic Models:
Bayesian Networks: Represent relationships between variables and their probabilities.
Bayesian Network
Markov Models: Model sequences of events and their dependencies.
Markov Model
Probabilistic Programming Languages:
Allow for the specification of probabilistic models and automatic inference.
Examples: Stan, PyMC3, Edward.
Monte Carlo Methods:
Simulate random processes to estimate probabilities and expectations.
Monte Carlo Simulation
Uncertainty Quantification:
Measures the uncertainty in model predictions and outputs.
Applications
Probabilistic computing has a wide range of applications:
Machine Learning:
Building more robust and interpretable models.
Handling noisy and incomplete data.
Robotics:
Enabling robots to make decisions in uncertain environments.
Computer Vision:
Improving image and video analysis by accounting for uncertainty.
Natural Language Processing:
Understanding and generating natural language with uncertainty.
Healthcare:
Analyzing medical data to make predictions and decisions.
Finance:
Modeling financial risks and making investment decisions.
Advantages
Robustness: Probabilistic models can handle uncertainty and noise in data.
Interpretability: Probabilistic models are often easier to understand than deterministic ones.
Adaptability: Probabilistic models can adapt to changing environments and new information.
Challenges
Computational Complexity: Probabilistic methods can be computationally expensive.
Model Complexity: Building accurate and complex probabilistic models can be challenging.
Data Requirements: Probabilistic models often require large amounts of data
What are P-Bits?
Unlike conventional computers, that are using 1's and 0's to calculate, Probabilistic Computing is done with P-bits. These bits are between normal bits and Q-Bits (Quantum bits, used in quantum computing)
Similarities:
Probabilistic Nature: Both P-bits and Q-bits exhibit probabilistic behavior. P-bits fluctuate between 0 and 1 with a certain probability, while Q-bits can exist in a superposition of both 0 and 1 states until measured.
Potential for Quantum-Like Behavior: Researchers have shown that networks of P-bits can approximate certain quantum phenomena, such as quantum annealing. This suggests that P-bits may be able to mimic some of the advantages of quantum computing.
Differences
Physical Implementation: P-bits are classical entities that can be implemented using existing electronics, while Q-bits require specialized quantum hardware to maintain their delicate quantum states.
Quantum Properties: Q-bits possess unique quantum properties like superposition and entanglement, which allow them to perform computations in ways that classical computers cannot. P-bits, while probabilistic, do not have these specific quantum properties.
Summary
P-bits can be seen as a bridge between classical and quantum computing.They offer a promising approach to harnessing the power of probabilistic computing using existing technology, while also potentially emulating some aspects of quantum behavior. However, they do not possess the full range of quantum properties that Q-bits offer.
Additional Points to Consider:
P-bits are a relatively new concept, and their full potential is still being explored.
Research is ongoing to further understand the capabilities and limitations of P-bits.
P-bits may find applications in various fields, including machine learning, optimization, and materials science.
Articles of companys that are working on Probabalistic computing
Google DeepMind is a next generation AI that almost can think for it self like our brains do!
Google has been working on AI models that can simulate aspects of the brain. However, it's not a single 'virtual AI brain'. It mainly can mimic movements by understanding how the brain functions when a certain movement is made. Is can even anticipate on new situations that never happend before and respond with the wright movements. Their recent work involved a virtual rat with an AI-powered 'brain' designed to mimic how real rats move. This helps us understand the neural circuits related to movement. It's more like a specific tool for understanding the brain, not a replacement for it.
The virtual rat by Google DeepMind
This rat is a fascinating project that pushes the boundaries of artificial intelligence and neuroscience.
What is it?
Researchers from DeepMind collaborated with Harvard University to create a virtual rodent with an AI-powered 'brain'.
This virtual rat exists within a simulated environment and can move around realistically, mimicking the movements of real rats.
How does it work?
The virtual rat's 'brain' is an artificial neural network trained on real rat data.
This data comes from recordings of real rats moving around in a physical arena.
The AI uses this data to learn how to control the virtual rat's body in the simulated environment.
What's the purpose?
The main goal is to understand how the brain controls movement.
By studying how the virtual rat moves, researchers can gain insights into the neural circuits responsible for locomotion in real animals.
This knowledge could be valuable for fields like neuroscience, robotics, and even physical therapy.
Controlled environment
Researchers can manipulate the virtual environment to isolate specific factors and study their impact on movement.
Safety and ethics: It eliminates the need for animal testing in certain situations.
Speed and efficiency: Researchers can run countless simulations quickly and efficiently.
Focus on movement
The current model focuses on motor control, not replicating the full complexity of a real rat's brain.
Accuracy: While realistic, the virtual environment might not perfectly capture all the nuances of the real world.
Google DeepMind's virtual rat is a significant step forward in understanding how the brain works. It offers a valuable tool for researchers and paves the way for further exploration in AI and neuroscience.
Limited Scope
These AI models focus on specific aspects of the brain, like motor control in the rat example. The human brain is vastly more complex, with functions like memory, emotions, and consciousness that these models can't replicate.
Biological Differences
The AI models are built on artificial neural networks, which are inspired by the brain but not identical. The human brain's biological processes are intricate and still not fully understood. So, what are the benefits?
New Insights
These AI models can help us explore the brain in ways that wouldn't be possible with traditional methods.
Reseearch can be speed up. because experiments can be simulate much faster than real-world studies, allowing researchers to test different hypotheses quickly.
The Future
DeepMind's work is a stepping stone. As AI and neuroscience research progress, we might see more sophisticated models that can shed light on different aspects of brain function.
The ultimate goal is to gain a deeper understanding of the brain, potentially leading to breakthroughs in medicine, brain-computer interfaces, and artificial intelligence itself.
Kwantumcomputing en AI zijn tegenwoordig twee van de meest veelbelovende technologiegebieden, en als je ze samenvoegt, worden de zaken nog spannender. Hier is een overzicht van deze krachtige combinatie:
Wat is kwantum-AI?
Quantum AI, ook wel bekend als quantum machine learning, is een veld dat de sterke punten van beide gebieden combineert. Hier is het basisidee:
Reguliere AI blinkt uit in het leren van data en het maken van voorspellingen, maar wordt beperkt door de traditionele computers waarop het draait.
Kwantumcomputers daarentegen maken gebruik van de vreemdheid van de kwantummechanica om berekeningen uit te voeren op manieren die voor klassieke computers onmogelijk zijn. Hierdoor kunnen ze problemen aanpakken die gewone computers jaren, zo niet eeuwen, zouden kosten om op te lossen.
Door de leerkracht van AI te combineren met de verwerkingskracht van quantum computing, heeft quantum AI het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in verschillende industrieën.
Hoe werkt het?
Er zijn twee belangrijke onderzoeksgebieden op het gebied van kwantum-AI:
Versnellen van AI-algoritmen: Kwantumcomputers kunnen bepaalde soorten problemen veel sneller oplossen dan klassieke computers. Dit zou taken zoals het trainen van complexe machine learning-modellen of het optimaliseren van logistieke netwerken aanzienlijk kunnen versnellen.
Kwantumneurale netwerken: dit is een zich ontwikkelend veld dat geheel nieuwe manieren verkent om AI-modellen te structureren op basis van de principes van de kwantummechanica. Deze modellen kunnen mogelijk nog complexere problemen en gegevens verwerken dan de huidige AI.
Wat zijn de mogelijke toepassingen?
Quantum AI heeft het potentieel om een breed scala aan velden te beïnvloeden, waaronder:
Geneesmiddelenontdekking: moleculen simuleren om nieuwe levensreddende medicijnen te ontwerpen
Materiaalkunde: nieuwe materialen ontdekken met unieke eigenschappen
Financiën: Ontwikkeling van meer geavanceerde financiële modellen en instrumenten voor risicoanalyse
Kunstmatige intelligentie zelf: Quantum AI zou kunnen worden gebruikt om nog krachtigere AI-algoritmen te ontwerpen
Uitdagingen en overwegingen
Hoewel het potentieel van kwantum-AI enorm is, zijn er nog steeds aanzienlijke uitdagingen die moeten worden overwonnen:
Kwantumcomputers bevinden zich nog in de beginfase van hun ontwikkeling. Ze zijn duur, gevoelig voor fouten en moeilijk te programmeren.
Het aanpassen van bestaande AI-algoritmen om op kwantumcomputers te werken is een voortdurend onderzoeksgebied.
Risico's van AI op kwantumcomputers
Hoewel het potentieel van AI op kwantumcomputers opwindend is, zijn er enkele potentiële risico’s waarmee rekening moet worden gehouden:
Beveiliging (encrypty): Traditionele codering is gebaseerd op complexe wiskundige problemen die voor klassieke computers moeilijk te kraken zijn. Kwantumcomputers zouden deze versleutelingsmethoden echter mogelijk kunnen doorbreken, waardoor gevoelige gegevens in gevaar komen. Dit kan van invloed zijn op alles, van online bankieren tot beveiligde communicatie.
Schadelijke AI wordt versterkt: AI-systemen zijn al in staat deepfakes te genereren en desinformatie te verspreiden. Met de kracht van een kwantumcomputer zou AI nog bedrevener kunnen worden in deze taken, waardoor het moeilijker wordt om waarheid van fictie te onderscheiden.
Ongelijke toegang: Quantum computing is een complexe en dure technologie. Als slechts een paar landen of bedrijven toegang hebben tot krachtige kwantumcomputers, zou dit een aanzienlijk voordeel kunnen opleveren op gebieden als de nationale veiligheid en technologische ontwikkeling.
Uitdagingen bij de ontwikkeling van AI: Hoewel kwantumcomputers sommige AI-taken kunnen versnellen, introduceren ze ook nieuwe uitdagingen. Het ontwikkelen en trainen van AI-algoritmen voor kwantumcomputers is een complex en voortdurend onderzoeksgebied. Het risico bestaat dat een te sterke focus op kwantum-AI de vooruitgang op meer gevestigde AI-gebieden kan vertragen.
Onvoorziene gevolgen: Zoals bij elke krachtige technologie bestaat er altijd een risico op onvoorziene gevolgen. De enorme verwerkingskracht van kwantum-AI zou kunnen leiden tot onbedoelde resultaten die moeilijk te voorspellen of te controleren zijn.
Hier volgen enkele dingen die onderzoekers en ontwikkelaars doen om deze risico's te beperken:
Het ontwikkelen van nieuwe, kwantumbestendige encryptiemethoden om gegevens te beschermen, zelfs in het tijdperk van kwantumcomputers.
Het creëren van ethische richtlijnen voor de ontwikkeling en het gebruik van quantum AI.
Het bevorderen van internationale samenwerking om ervoor te zorgen dat kwantumcomputing de hele mensheid ten goede komt.
De combinatie van AI en quantum computing een krachtig hulpmiddel met een enorm potentieel. Door ons bewust te zijn van de risico's en stappen te ondernemen om deze te beperken, kunnen we ervoor zorgen dat deze technologie voorgoed wordt gebruikt. De combinatie van kwantumcomputing en AI is een veelbelovend gebied met het potentieel om op verschillende gebieden een revolutie teweeg te brengen. Het staat echter nog in de kinderschoenen en er moeten nog hindernissen worden overwonnen voordat deze technologie zijn volledige potentieel bereikt.
Quantum computing and AI are two of the most promising fields in technology today, and when you put them together, things get even more exciting. Here's a breakdown of this powerful combination:
What is quantum AI?
Quantum AI, also known as quantum machine learning, is a field that merges the strengths of both these areas. Here's the basic idea:
Regular AI excels at learning from data and making predictions, but it's limited by the traditional computers it runs on.
Quantum computers, on the other hand, leverage the strangeness of quantum mechanics to perform calculations in ways that are impossible for classical computers. This lets them tackle problems that would take regular computers years, if not centuries, to solve.
By combining AI's learning power with quantum computing's processing muscle, quantum AI has the potential to revolutionize various industries.
How does it work?
There are two main areas of research in quantum AI:
Speeding up AI algorithms: Quantum computers can solve certain types of problems much faster than classical computers. This could significantly accelerate tasks like training complex machine learning models or optimizing logistics networks.
Quantum neural networks: This is a developing field that explores entirely new ways to structure AI models based on the principles of quantum mechanics. These models could potentially handle even more complex problems and data than current AI can.
What are the potential applications?
Quantum AI has the potential to impact a wide range of fields, including:
Drug discovery: Simulating molecules to design new life-saving drugs
Materials science: Discovering new materials with unique properties
Finance: Developing more sophisticated financial models and risk analysis tools
Artificial intelligence itself: Quantum AI could be used to design even more powerful AI algorithms
Challenges and considerations
While the potential of quantum AI is vast, there are still significant challenges to overcome:
Quantum computers are still in their early stages of development. They're expensive, prone to errors, and difficult to program.
Adapting existing AI algorithms to work on quantum computers is an ongoing area of research.
Risks of AI on quantum computers
While the potential of AI on quantum computers is exciting, there are some potential risks to consider:
Broken encryption: Traditional encryption relies on complex math problems that are difficult for classical computers to crack. However, quantum computers could potentially break these encryption methods, putting sensitive data at risk. This could affect everything from online banking to secure communications.
Malicious AI amplified: AI systems are already capable of generating deepfakes and spreading misinformation. With the power of a quantum computer, AI could become even more adept at these tasks, making it harder to distinguish truth from fiction.
Uneven access: Quantum computing is a complex and expensive technology. If only a few countries or companies have access to powerful quantum computers, it could create a significant advantage in areas like national security and technological development.
AI development challenges: While quantum computers can accelerate some AI tasks, they also introduce new challenges. Developing and training AI algorithms for quantum computers is a complex and ongoing area of research. There's a risk that focusing too heavily on quantum AI could slow down progress in more established AI fields.
Unforeseen consequences: As with any powerful technology, there's always a risk of unforeseen consequences. The immense processing power of quantum AI could lead to unintended outcomes that are difficult to predict or control.
Here are some things researchers and developers are doing to mitigate these risks:
Developing new, quantum-resistant encryption methods to protect data even in the age of quantum computers.
Creating ethical guidelines for the development and use of quantum AI.
Promoting international collaboration to ensure that quantum computing benefits all of humanity.
The combination of AI and quantum computing is a powerful tool with immense potential. By being aware of the risks and taking steps to mitigate them, we can ensure that this technology is used for good. Quantum computing and AI is a promising area with the potential to revolutionize various fields. However, it's still early days, and there are hurdles to overcome before this technology reaches its full potential.
The world has run wild since ChatGPT came out in November 2020 as an AI-based Chatbot. But what is it, what can you do with it, and are there competitors ?
How does it work?
Firstly, it's like an answering machine. You type in a question, like you would in Google and the AI machine types some text back. The text is written word for word instantly. The text it writes comes from a big database, where the AI machine puts in a lot of information scraped from the internet. The more information it can feed itself, the better the answers will be. Not only text but also images can be produced with artificial intelligence. Some AI bots can even write code and correct code. AI technology can also mimicking things, like making songs and videos. It can even let dead people speak in a video based on some pictures and some voice recording of that person. Many other apps and organizations use AI to their advantage. Like pharmaceutical companies, the army and big tech companies. AI technology is not always free because it's a big business.
Questionable technology
Some questions arise with this technology.
Information
First, is the information correct, or is it all made up with nonsense?
Safety
Is AI safe? Can it harm us? Can it produce weapons or shut down our electricity or energy? Can it produce computer viruses and real viruses? Will it be able to hack into systems?
Stoppable
Can it be stopped? At this moment, humans can still shut the system down manually. But will we be able to do that in the near future? Will AI be so smart that it can copy itself onto another server before we can shut it down, so it keeps doing whatever it's doing?
Comprehensible
Will AI still be comprehensible for us, or will AI make its own languages and codes to communicate with itself in an incomprehensible way that only AI will understand it?
These questions will be answered in the future, and let us hope it goes well.
I think it will all depend on what humans want to achieve with this technology and what rules and restrictions we apply to AI technology.
The main players
ChatGPT: the first free AI Chatbot, a product by OpenAI.
Google Gemini: the second free AI Chatbot also know as Google Bard an earlier version
Microsoft Copilot: another Chatbot that will be integrated into the Windows Operating system.
Dream.ai: a website with AI that can produce art based on what you type.
DALL-E 3: another art producing AI website.
Simplified.com: a free text writer that can write text for you based on some words you provide.
Typetone.ai: another free text writer that can write text for you based on some words you provide.
.webp)