Σελίδες

Παρασκευή 12 Ιουλίου 2024

 Η ΑΠΟΦΑΣΗ ΤΟΥ ΝΑΤΟ ΓΙΑ ΑΠΟΣΤΟΛΗ ΑΕΡΟΣΚΑΦΩΝ F-16 ΣΤΗΝ ΟΥΚΡΑΝΙΑ


Η τοποθέτησή μου από την πρώτη στιγμή ήταν ότι είχαν υπάρξει ευκαιρίες για να σταματήσει η κρίση και δεν τις αξιοποίησαν οι εμπλεκόμενοι, αλλά άφησαν να εξελιχθεί η σύγκρουση εις βάρος της Ουκρανίας.

Από την στιγμή που χάθηκαν αυτές οι ευκαιρίες (εάν πραγματικά το ΝΑΤΟ και οι ΗΠΑ ήθελαν να πιέσουν την Ρωσία να κάτσει στο τραπέζι των ειρηνευτικών διαπραγματεύσεων), σκεπτόμενοι το μέλλον της Ουκρανίας θα έπρεπε να επιβάλλουν άμεσα κι επιτακτικά το σύνολο των σκληρών κυρώσεων (και όχι σταδιακά που έδωσε την δυνατότητα στην Ρωσία να προετοιμασθεί και να βρει τρόπους να τις ξεπεράσει),

και να ενισχύσουν επίσης άμεσα την Ουκρανία με το σύνολο των εξελιγμένων οπλικών συστημάτων,

ώστε να λειτουργήσει η έννοια της αποτροπής στο πεδίο, να εμποδισθεί η Ρωσία να διευρύνει τις κατακτήσεις της των πόλεων και περιοχών και να μην της δοθεί χρόνος για να εγκαθιδρύσει εκεί ισχυρές δομές άμυνας, που θα την καθιστούσαν μετά αδιάλλακτη (όπως συμβαίνει σήμερα).

ΣΗΜ: Αυτό ακριβώς υποστηρίζει με καθυστέρηση δύο χρόνων πλέον ο Μπλίνκεν σήμερα: «ενισχύοντας την Ουκρανία αναγκάζουμε με όρους ισχύος την Ρωσία να καθίσει στο τραπέζι των ειρηνευτικών διαπραγματεύσεων».
Μάλλον πολύ αργά το σκέφθηκε.

Δεν έγιναν όμως έτσι τα πράγματα.
Οι κυρώσεις ξεκίνησαν δειλά και σταδιακά (η Ρωσία μαζί με τους φίλους της βρήκε τρόπους να τις ξεπεράσεις, αποφεύγοντας το άμεσο καταστροφικό σοκ) .

Τα οπλικά συστήματα δόθηκαν με το δράμι, (ας θυμηθούμε ότι η Γερμανία, που σήμερα κόπτεται, έδωσε κράνη και σωσίβια ως ενίσχυση τον πρώτο χρόνο) και κανένας λόγος δεν υπήρξε για εξελιγμένα και όπλα ισχύος στον πρώτο χρόνο (κάτι ληγμένα ρωσικά δόθηκαν).

Ως αποτέλεσμα δόθηκε χρόνος στην Ρωσία να ενεργοποιήσει την πολεμική της οικονομία και την βιομηχανική της δυνατότητα, να προωθηθεί, να καταλάβει τεράστιες περιοχές, να εγκαθιδρύσει εκεί ισχυρές γραμμές άμυνας και να αναπληρώσει τις απώλειες στο έδαφος.

Σήμερα, με καθυστέρηση δυο χρόνων, αποφασίσθηκε στο ΝΑΤΟ (ως τελευταίο σπουδαίο έργο του απερχόμενου ΓΓ), να δοθούν F-16 στην Ουκρανία και συστοιχίες αεράμυνας (οι οποίες έπρεπε να έχουν δοθεί ευθύς εξ αρχής, από τα πρώτα).

Και όσον αφορά τις συστοιχίες αεράμυνας είναι μία ορθολογική απόφαση, μπροστά στην επιθετικότητα της Ρωσίας με τα βλήματα και τα αεροσκάφη (αν και εδώ γεννιέται ένα ζήτημα επάρκειας του αριθμού βλημάτων των συστημάτων αεράμυνας, τα οποία είναι τεράστιου κόστους).

Όμως η αποστολή των F-16 τώρα, εκτιμώ ότι είναι υψηλού ρίσκου για το ΝΑΤΟ.

Αφενός θα είναι τα παλιότερης γενιάς F-16 (Block 30 ή στην καλύτερη περίπτωση Block 50), με χιλιάδες ώρες πτήσης και αυξημένης ανάγκης συντήρησης, και πολλά βέβαια θα εξαρτηθούν και από τον τύπο των όπλων που θα φέρουν και θα δοθούν σε επαρκείς αριθμούς.

Το αμέσως επόμενο ερώτημα είναι εάν οι δυνατότητες των Ουκρανών πιλότων είναι τέτοιες, που να έχουν υψηλό βαθμό βιωσιμότητας και επιχειρησιακής αποτελεσματικότητας (φθάνει η ολιγόμηνη εκπαίδευση για να τα πετάξουν αποτελεσματικά και να εμπλακούν σε αερομαχίες και επιθετικές αποστολές σε εχθρικό σύστημα αεράμυνας που απαιτούνται ιδιαίτερες ικανότητες).

Θα μπορούσε να πει κανείς ότι θα τα πετάξουν μαζί και απόστρατοι πιλότοι του Δυτικού κόσμου.
Είναι μία πιθανότητα. Όπως και το ποιοι θα σχεδιάσουν τις επιχειρήσεις τους και ποιοι θα αναλάβουν την συντήρησή τους.

Εάν όμως αφεθούν στα χέρια μόνο των Ουκρανών, πολύ φοβάμαι ότι εάν καταρριφθούν τα πρώτα, τότε θα τεθεί υπό αμφισβήτηση η υποστήριξη του ΝΑΤΟ και θα ενισχυθεί η εικόνα της Ρωσίας, που δεν θα διστάσει να το εκμεταλλευθεί προπαγανδιστικά.

Δυστυχώς τα αδιέξοδα αυξάνονται μέρα με την μέρα και επιδιώκεται η λύση με την ίδια στρατηγική μόνο, της "μαύρης τρύπας", (χωρίς καμία διάθεση και πρωτοβουλία για έναρξη ειρηνευτικών διαπραγματεύσεων - η σύσκεψη και η επικύρωση της ειρηνευτικής πρωτοβουλίας των 78 κρατών στην Ελβετία πήγε στις καλένδες) , η οποία "μαύρη τρύπα" καταναλώνει χρήμα, όπλα, πόρους, διεθνές δίκαιο, ηθικές αρχές και δυστυχώς εκατοντάδες χιλιάδες ανθρώπους.

Πέμπτη 11 Ιουλίου 2024

 ΗΛΙΘΙΕΣ ΚΑΤΑΣΤΡΟΦΙΚΕΣ ΑΠΟΦΑΣΕΙΣ ΑΠΟ ΑΝΕΥΘΥΝΕΣ ΗΓΕΣΙΕΣ

Διαβάζω ότι στην Σύνοδο του ΝΑΤΟ, 6 χώρες μέλη του συμφώνησαν να αναπτύξουν νάρκες στην Βαλτική, για να αποτρέψουν την Ρωσία να δράσει εκεί (Γερμανία, η Πολωνία, η Δανία, η Νορβηγία, η Σουηδία και η Φινλανδία).
Πιο ηλίθια κι επικίνδυνη απόφαση δεν μπορούσε να ληφθεί, με δεδομένο ότι οι νάρκες είναι τεράστιος κίνδυνος για το περιβάλλον (ακόμη και οι ελεγχόμενες σε μόνιμα ναρκοπέδια) και οπωσδήποτε για την ελευθεροναυσιπλοϊα, αλλά κυρίως γιατί κλιμακώνουν κάθετα την αντιπαράθεση με την Ρωσία και αυξάνουν τους ανταγωνισμούς στο πεδίο, χωρίς να έχουν προκληθεί ή απειληθεί οι χώρες αυτές από την Ρωσία καθ' οιονδήποτε τρόπο.
Το κακό είναι ότι η απόφαση αυτή ελήφθη στην σύσκεψη του ΝΑΤΟ και χαρακτηρίζει ολόκληρο το ΝΑΤΟ, οδηγώντας και τις άλλες χώρες σε μία ανοικτή και ξεκάθαρη αντιπαλότητα εξοπλισμών κάθε μορφής, που οδηγεί τον κόσμο όλο σε μεγαλύτερη αστάθεια .
Και απορώ: Ο ΓΓ/ΝΑΤΟ το αποδέχθηκε έτσι, χωρίς να σκεφθεί τις επιπτώσεις; (δεν περίμενα φυσικά κάτι καλύτερο από αυτόν).
Αλλά και μεταξύ των ηγετών των άλλων χωρών, δεν βρέθηκε ούτε ένας να επισημάνει ότι κάνουμε τα ίδια λάθη που μας οδήγησαν στον Α'ΠΠ;
Ως μέλη της συμμαχίας έχουν ευθύνη για τις ενέργειες των άλλων μελών που μπορεί να μας σύρουν σε επικίνδυνες πολιτικές για όλον τον πλανήτη.
Σε κούρσες εξοπλισμών και πολεμικές απειλές, την ίδια ώρα που η σημαντικότερη απειλή για τον πλανήτη ολόκληρο είναι η καταστροφή του περιβάλλοντος;
Πάμε να τον καταστρέψουμε γρηγορότερα και οδυνηρότερα;
Υπάρχει κάποιος που να αντιλαμβάνεται που οδηγούμαστε και επιτέλους να εκφράσει την αντίθεσή του και να τους συγκρατήσει;

Τετάρτη 10 Ιουλίου 2024

 ΜΕ ΤΡΟΜΑΖΟΥΝ ΟΙ ΕΠΙΠΟΛΑΙΕΣ ΔΙΑΚΗΡΥΞΕΙΣ ΤΗΣ ΝΕΑΣ ΑΠΕΣΤΑΛΜΕΝΗΣ ΤΟΥ ΟΗΕ ΓΙΑ ΤΟ ΚΥΠΡΙΑΚΟ


Ο λόγος είναι ότι, όπως φαίνεται από την επιστολή της, η Κολομβιανή Μαρία Άνχελα Ολγκίν Κουεγιάρ οδηγεί την διαπραγμάτευση σε εντελώς νέα βάση, άγνωστη τελείως, μη αναφερόμενη καν στα ψηφίσματα του ΣΑ/ΟΗΕ ούτε σε δικοινοτική διζωνική ομοσπονδία, ούτε και σε οιαδήποτε σύνδεση με τις διακοπείσες συνομιλίες του 2017 στο Κραν Μοντανά.

Η Λευκωσία με δηλώσεις του κυβερνητικού εκπροσώπου χαρακτηρίζει ως θετική την επιστολή, επειδή γράφει σε αυτήν πως η αποστολή της δεν τερματίζεται (όπως ήθελε η τουρκική πλευρά) αλλά θα συνεχιστεί.

Η απεσταλμένη του ΟΗΕ έχει έτοιμη την έκθεσή της προς τον ΓΓ/ΟΗΕ για τις επαφές που είχε τους τελευταίους μήνες στη Κύπρο στην Αθήνα, στην Άγκυρα, στο Λονδίνο και στις Βρυξέλλες.

Προφανώς δεν κατέληξε σε θετικά αποτελέσματα και γι' αυτό προτίθεται να προτείνει κάτι νέο, με δεδομένο ότι η τουρκική πλευρά έχει ξεκαθαρίσει "πως δεν πρόκειται να λάβει μέρος σε συνομιλίες, για συζήτηση λύσης διζωνικής δικοινοτικής ομοσπονδίας".

Αναφέρει δε στην επιστολή ότι «είναι σημαντικό να υπάρξει απομάκρυνση από λύσεις που στο παρελθόν δημιούργησαν προσδοκίες που δεν εκπληρώθηκαν και οδήγησαν σε μεγαλύτερες διαφωνίες και απογοητεύσεις» και πως «τώρα, πρέπει να σκεφτούμε διαφορετικά, παραμένοντας πεπεισμένοι ότι ένα κοινό μέλλον θα φέρει μεγάλες ευκαιρίες σε όλους τους Κύπριους».
Επίσης ότι πιστεύει ότι οι Κύπριοι θα μπορούσαν να έχουν μια πιο λαμπρή και πιο θετική προοπτική εάν μπορούσαν να ξεπεράσουν "την ιστορία του πόνου" (ΣΗΜ: εξισώνει τα πάντα και το έγκλημα που δημιούργησαν με την εισβολή και την μακροχρόνια κατοχή οι Τούρκοι)..

Η ρητορική της δείχνει και την άγνοιά της στα ζητήματα της Κύπρου. Και με την ενθουσιώδη αντίληψη ότι μπορεί να προτείνει κάτι νέο απομακρυνόμενη από τα ψηφίσματα του ΣΑ/ΟΗΕ που έγιναν με τόσο μεγάλες προσπάθειες, στην ουσία κινδυνεύει να τα αποδυναμώσει σταδιακά και να πάει σε ένα επικίνδυνο ασταθές βαλτώδες περιβάλλον, όπως ακριβώς θέλει η Τουρκία όταν μιλάει περί νέας πραγματικότητα που δημιούργησε η κατοχή και αυτό πρέπει να το αποδεχθούμε.

Δηλαδή να αποδεχθούμε ότι η κατοχή ως νέα πραγματικότητα δεν είναι διαρκές έγκλημα και ότι η εγκατάσταση 30.000 εκ των ενόπλων δυνάμεων της Τουρκίας και των εποίκων δεν είναι παράνομη.

Και όλο αυτό η Κυπριακή κυβέρνηση το αντιλαμβάνεται ως θετικό; Καμία επιφύλαξη και επισήμανση που να θέτει πλαίσιο διαλόγου στην ανακοίνωση, όπως με σαφήνεια κάνει η Τουρκία;

Η Ελληνική κυβέρνηση τι λέει για την "νέα βάση διαλόγου" χωρίς να υπάρχουν στο τραπέζι οι δεσμεύσεις και οι περιορισμοί που θέτει το ΣΑ/ΟΗΕ;

Θα το ξαναπώ με επίταση: Οιαδήποτε απομάκρυνση από τις αποφάσεις του ΣΑ/ΟΗΕ είναι εσφαλμένη, γιατί δημιουργεί νέα δυναμική υπέρ της σκληρής Τουρκίας και οδηγεί επί τα χείρω το Κυπριακό.

Κυριακή 9 Ιουνίου 2024

 ΕΚΤΕΤΑΜΕΝΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΙ: ΑΛΛΑΓΕΣ ΠΟΥ ΕΠΕΡΧΟΝΤΑΙ ΚΑΙ ΑΠΑΙΤΗΣΕΙΣ ΠΟΥ ΔΗΜΙΟΥΡΓΟΥΝΤΑΙ ΣΤΙΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΙΣ

ΜΕΡΟΣ Ι : ΕΥΡΩΠΑΪΚΟΙ ΣΤΟΧΟΙ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ
Ας δούμε κατ΄ αρχάς ποιος είναι ο βαθμός εισαγωγής των συστημάτων ΑΙ στην παραγωγική διαδικασία στις επιχειρήσεις και βιομηχανίας της ΕΕ και των χωρών της.
Γεωγραφικά, τα υψηλότερα ποσοστά υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης παρατηρούνται στη Δανία και τη Φινλανδία (και οι δύο 15%), ακολουθούμενες από το Λουξεμβούργο και το Βέλγιο (και οι δύο 14%).
Αντίθετα, χώρες όπως η Ρουμανία (2%), η Βουλγαρία, η Πολωνία, η Ουγγαρία και η Ελλάδα (4%) έχουν τα χαμηλότερα ποσοστά υιοθεσίας στην ΕΕ (στοιχεία της Ευρωπαϊκής Επιτροπής).
Η Ευρωπαϊκή Επιτροπή έχει θέσει πολύ φιλόδοξους στόχους για τον ψηφιακό μετασχηματισμό έως το 2030, με στόχο πάνω από το 75% των εταιρειών της ΕΕ να χρησιμοποιούν υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης, ανάλυσης μεγάλων δεδομένων ή υπηρεσίες υπολογιστικού νέφους.
Επί του παρόντος, περίπου το 60% των επιχειρήσεων της ΕΕ έχουν επιτύχει ένα βασικό επίπεδο ψηφιακής έντασης, με τις μεγάλες επιχειρήσεις να είναι πιο προηγμένες ψηφιακά σε σύγκριση με τις μικρομεσαίες επιχειρήσεις (ΜΜΕ).
Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να ενισχύσει σημαντικά την ανταγωνιστικότητα των επιχειρήσεων, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα, μειώνοντας το κόστος και επιτρέποντας νέες δυνατότητες στην ανάλυση δεδομένων, τη λήψη αποφάσεων και την αυτοματοποίηση.
Όμως η ουσιαστική και ολοκληρωμένη ένταξη τέτοιων συστημάτων στην παραγωγική διαδικασία θα εξαρτηθεί σημαντικά από τον διεθνή ανταγωνισμό (και τον εσωτερικό που δεν μένει ανεπηρέαστος) και την ικανότητα μετασχηματισμού της εσωτερικής οργάνωσης και λειτουργίας των επιχειρήσεων για να μπορέσουν να ανταπεξέλθουν σε αυτόν.
Ο ρυθμός εφαρμογής των συστημάτων ΑΙ στην παραγωγική διαδικασία, καθώς επίσης και οι επιδράσεις τους στο εργασιακό, λειτουργικό και διοικητικό κομμάτι (πέραν του παραγωγικού) εξαρτώνται και από άλλους παράγοντες, όπως είναι το μέγεθος της επιχείρησης, η μορφή της, η ικανότητα αυτο-εκπαίδευσης, ο κλάδος δραστηριοποίησης, το επίπεδο και οι συνθήκες ανταγωνισμού, το θεσμικό πλαίσιο και οι περιφερειακές οικονομικές συνθήκες.
Απαιτούνται συνεπώς εκτεταμένες αλλαγές σε πολλά διαφορετικά πεδία (στελεχιακό, γνωσιακό, λειτουργικό, διοικητικό, θεσμικό, λήψη απόφαση, συλλογή στοιχείων και ανάλυση, ασφάλεια, έλεγχο και αξιολόγηση, κουλτούρα και ηθική κλπ).

 ΜΑΘΗΜΑ 12ο: "PROMPT ENGINEERING" ΜΕ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑ

ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΧΡΗΣΗΣ ΤΩΝ ΥΠΕΡ -ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ (HYPERPARAMETERS) ΓΙΑ ΣΥΝΤΟΝΙΣΜΟ ΤΟΥ ΜΟΝΤΕΛΟΥ AI
Οι υπερ-παράμετροι (Hyperparameters) είναι εξωτερικές μεταβλητές διαμόρφωσης του τρόπου που θα κάνει επεξεργασία ενός ερωτήματος το σύστημα μηχανικής μάθησης και χρησιμοποιούνται για τη διαχείριση της εκπαίδευσης των μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Οι υπερπαράμετροι ορίζονται χειροκίνητα πριν από την εκπαίδευση ενός μοντέλου και το αιτούμενο έργο.
Διαφέρουν από τις παραμέτρους, οι οποίες είναι εσωτερικές παράμετροι που προέρχονται αυτόματα κατά τη διαδικασία εκμάθησης και δεν ορίζονται από επιστήμονες δεδομένων.
Παραδείγματα υπερπαραμέτρων περιλαμβάνουν τον αριθμό των κόμβων και των επιπέδων σε ένα νευρωνικό δίκτυο και τον αριθμό των διακλαδώσεων σε ένα δέντρο αποφάσεων, τα οποία θα αξιοποιηθούν κατά την επεξεργασία του αιτήματος.
ΠΡΟΕΤΟΙΜΑΣΙΑ / ΕΝΑΥΣΜΑ (Priming)
(Αν και το priming είναι μια μέθοδος προτροπής και όχι μια υπερ-παράμετρος, επιλέγουμε να ξεκινήσουμε με αυτήν λόγω της σημασίας της.)
Το "priming" είναι μια ουσιαστική έννοια στην προτροπή που περιλαμβάνει τον καθορισμό του πλαισίου, την εισαγωγή συγκεκριμένων λεπτομερειών ή την παροχή βασικών πληροφοριών για την καθοδήγηση της απόκρισης του AI.
Ας δούμε μέσα από κάποια παραδείγματα τις αρχές χρήσης του "priming", για να επηρεάσουμε αποτελεσματικά και να διαμορφώσουμε το βέλτιστο περιεχόμενο που εξάγεται από μοντέλο AI.
1. Κατανόηση του "Priming" στο Prompting
Το "Priming" αναφέρεται στην πράξη προετοιμασίας της τεχνητής νοημοσύνης για μια συγκεκριμένη εργασία ή κατεύθυνση, παρέχοντας το πλαίσιο, τις πληροφορίες υποστήριξης ή τις σχετικές λεπτομέρειες που θέλουμε να διερευνήσουμε. Βοηθά στη δημιουργία του κατάλληλου σκηνικού για την επιθυμητή απόκριση.
α) Παράδειγμα χωρίς "Priming"
• Προτροπή: «Τι είναι πολεμικό πλοίο».
• Απόκριση (Χωρίς να έχει δοθεί priming) " «Ένα πολεμικό πλοίο είναι ένα σκάφος που σχεδιάζεται και εξοπλίζεται για πολεμικές επιχειρήσεις. Αυτά τα πλοία είναι συνήθως εξοπλισμένα με διάφορα όπλα, συστήματα ανίχνευσης και άλλες τεχνολογίες για την εκτέλεση στρατιωτικών αποστολών».
β) Παράδειγμα με "Priming" (Καθορισμός πλαισίου)
• Προτροπή: «Περίγραψε πως είναι ένα πολεμικό πλοίο το οποίο να μπορεί να επιχειρήσει σε παράκτιες περιοχές».
• Απόκριση (Με "Priming" ):
Ένα πολεμικό πλοίο που είναι ειδικά σχεδιασμένο για να επιχειρεί σε παράκτιες περιοχές ονομάζεται κορβέτα. Οι κορβέτες είναι μικρότερα και πιο ευέλικτα σκάφη, κατάλληλα για παράκτιες επιχειρήσεις και επιχειρήσεις σε ρηχά νερά, όπου τα μεγαλύτερα πλοία μπορεί να αντιμετωπίζουν δυσκολίες. (Ακολουθεί μια συγκεκριμένη περιγραφή ενός αντιπροσωπευτικού παράκτιου πολεμικού πλοίου, της κορβέτας).
γ) Συμβουλές για τη χρήση του "Priming".
• Ορίστε το πλαίσιο: Καθορίστε με σαφήνεια το πλαίσιο ή τις πληροφορίες του πλαισίου που θέλετε για να δημιουργήσει η τεχνητή νοημοσύνη συναφή και βέλτιστη απάντηση.
• Καθορίστε λεπτομέρειες: Δώστε συγκεκριμένες λεπτομέρειες, θέματα ή χαρακτηριστικά που θέλετε να ενσωματώσει το AI στην απάντηση.
δ) Θεωρήσεις
• Το "Priming" βοηθά να διασφαλιστεί ότι η τεχνητή νοημοσύνη κατανοεί το πλαίσιο και τις απαιτήσεις της εργασίας, με αποτέλεσμα πιο ακριβείς και σχετικές απαντήσεις.
• Είναι αποτελεσματικό όταν χρειάζεται να καθοδηγήσετε την απόκριση του AI παρέχοντας ουσιαστικό πλαίσιο ή συγκεκριμένες λεπτομέρειες.
ε) Παράδειγμα προτροπής για πειραματισμό στην πράξη από εσάς:
- Προτροπή: «Γράψε ένα ποίημα εμπνευσμένο από μία ναυμαχία σε φουρτουνιασμένη θάλασσα , που να περιέχει μεταφορές, παρομοιώσεις και συνεκδοχές και να προκαλεί ζωντανές εικόνες και συναισθήματα».
- Απόκριση (σύμφωνα με το πλαίσιο που καθορίστηκε με το primimg):………………………………………………………

 ΜΑΘΗΜΑ 11ο: PROMPT ENGINEERING ΓΙΑ ΜΟΝΤΕΛΑ "AI"

ΕΠΙΘΥΜΗΤΗ ΜΟΡΦΗ (Desired Format)
Η "επιθυμητή μορφή" είναι μια κρίσιμη παράμετρος στην προτροπή (prompt) που καθορίζει πώς θέλουμε να δομηθεί ή να παρουσιαστεί το απόκριση που δημιουργείται από AI.
1. Κατανόηση της "Επιθυμητής Μορφής" (Desired Format) στην Προτροπή (prompt)
Η "επιθυμητή μορφή" περιλαμβάνει τον ρητό προσδιορισμό της δομής, την μορφή και τον τρόπο παρουσίασης της απόκρισης που δημιουργείται από AI.
α. Παράδειγμα χωρίς Προδιαγραφή "Επιθυμητής Μορφής"
1) Προτροπή (χωρίς προτροπή «επιθυμητής μορφής»): «Περιγράψτε τη σημασία της βιώσιμης ανάπτυξης».
2) Απόκριση (Χωρίς την "Επιθυμητή μορφή"): Η βιώσιμη ανάπτυξη είναι η ανάπτυξη που ικανοποιεί τις ανάγκες του παρόντος χωρίς να υπονομεύει την ικανότητα των μελλοντικών γενεών να ικανοποιήσουν τις δικές τους ανάγκες.
β. Παράδειγμα με "Επιθυμητή Μορφή" Παραγράφου)
1) Προτροπή: Περιγράψτε τη σημασία της βιώσιμης ανάπτυξης σε μια καλά δομημένη μορφή παραγράφου.
2) Απόκριση ("Επιθυμητή μορφή" ως παράγραφος): Η βιώσιμη ανάπτυξη είναι κρίσιμη για να εξασφαλίσει ότι οι ανθρώπινες δραστηριότητες δεν εξαντλούν τους φυσικούς πόρους ή δεν προκαλούν μη αναστρέψιμες ζημιές στο περιβάλλον. Αυτό επιτρέπει την ισορροπημένη ανάπτυξη, η οποία λαμβάνει υπόψη τις ανάγκες των σημερινών γενεών, χωρίς να θέτει σε κίνδυνο τις δυνατότητες των μελλοντικών γενεών να εκπληρώσουν τις δικές τους ανάγκες. Επικεντρώνεται στη διατήρηση των οικοσυστημάτων, στη μείωση της ρύπανσης και στην προώθηση των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας.
γ. Παράδειγμα με "Επιθυμητή Μορφή" Λίστας
1) Προτροπή: "Εξηγήστε την έννοια της βιώσιμης ανάπτυξης σε μορφή λίστας με κουκκίδες".
2) Απόκριση ("Επιθυμητή μορφή" ως λίστα με κουκκίδες):
• Η βιώσιμη ανάπτυξη αναφέρεται στην ικανότητα ικανοποίησης των αναγκών του παρόντος χωρίς να διακυβεύεται η δυνατότητα των μελλοντικών γενεών να ικανοποιήσουν τις δικές τους ανάγκες.
• Επιδιώκει μια ισορροπία μεταξύ οικονομικής ανάπτυξης, περιβαλλοντικής προστασίας και κοινωνικής ισότητας.
• Περιλαμβάνει την διατήρηση των φυσικών πόρων και την ελαχιστοποίηση της ρύπανσης και των αποβλήτων.
• Προάγει τη χρήση ανανεώσιμων πηγών ενέργειας και την αποδοτική χρήση της ενέργειας.
• Ενισχύει την κοινωνική δικαιοσύνη, διασφαλίζοντας ότι όλοι οι άνθρωποι έχουν πρόσβαση σε βασικές ανάγκες όπως καθαρό νερό, υγεία και εκπαίδευση.
• Υποστηρίζει την οικονομική ανάπτυξη που είναι φιλική προς το περιβάλλον και κοινωνικά υπεύθυνη.
• Στοχεύει στην προστασία της βιοποικιλότητας και στη διατήρηση των οικοσυστημάτων για τη μακροπρόθεσμη υγεία του πλανήτη.
2. Συμβουλές για τη χρήση της παραμέτρου "Επιθυμητή μορφή".
α) Καθορίζουμε την μορφή: Καθορίζουμε με σαφήνεια την επιθυμητή μορφή, όπως λίστες, παραγράφους, κουκκίδες ή άλλα δομικά στοιχεία.
β) Ευθυγραμμίζουμε με τον σκοπό: Βεβαιωνόμαστε ότι η επιλεγμένη μορφή ευθυγραμμίζεται με το σκοπό και το στυλ του περιεχομένου.
3. Πρακτικές Θεωρήσεις
α) Η "Επιθυμητή μορφή" μας βοηθά να εισάγουμε τις προτιμήσεις σας για το πώς το περιεχόμενο που θα δημιουργηθεί από την τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να δομηθεί ή να παρουσιαστεί, διασφαλίζοντας ότι ανταποκρίνεται στις προσδοκίες μας.
β) Είναι αποτελεσματικό όταν χρειαζόμαστε περιεχόμενο που παρουσιάζεται με ένα συγκεκριμένο τρόπο, όπως με λίστες, παραγράφους, πίνακες ή με άλλες δομικές μορφές.
4. ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑ προτροπής (prompt) για πειραματισμό από εσάς ("Επιθυμητή μορφή" να είναι διάγραμμα με κουτιά):
α) Προτροπή: "Περιγράψτε ένα βασικό πρόγραμμα ψηφιακής εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας μορφή διαγράμματος με κουτιά, με βάση την σειρά που πρέπει να διενεργείται κάθε μάθημα της ψηφιακής εκπαίδευσης".
β) Αναμενόμενη Απόκριση: ("Επιθυμητή μορφή" θα είναι διάγραμμα με κουτιά):
Το ΑΙ θα τοποθετήσει σε κουτιά διαδοχικά κάθε μάθημα και τα αντικείμενα διδασκαλίας, ανάλογα με την σειρά που προτείνει να δομηθεί όλο το πρόγραμμα ψηφιακής εκπαίδευσης.
Πειραματισθείτε με το συγκεκριμένο παράδειγμα (π.χ στο ChatGPT)

 ΜΑΘΗΜΑ 10ο: PROMPT ENGINEERING ΓΙΑ "AI"

ΜΟΝΤΕΛΑ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΟΙ ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΓΙΑ ΧΡΗΣΗ
Πριν προχωρήσουμε στα μαθήματα ας δούμε ποιες εταιρείες προσφέρουν προγράμματα για την εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης (Machine Learning Models) και βαθιάς μάθησης (Deep Learning Models).
Ας δούμε μερικές από τις σημαντικότερες εταιρείες και τις πλατφόρμες τους που καλύπτουν τα διάφορα μοντέλα ανά κατηγορία:
1. Γραμμικά Μοντέλα (Linear Models)
Τα γραμμικά μοντέλα είναι τα πιο απλά μοντέλα στη μηχανική μάθηση. Εξετάζουν τα δεδομένα ως γραμμικά διαχωρίσιμα και προσπαθούν να μάθουν την βαρύτητα κάθε μεταβλητής «στόχο» χρησιμοποιώντας γραμμική συνάρτηση των χαρακτηριστικών εισόδου.
Πολλές καταστάσεις της πραγματικής ζωής ακολουθούν γραμμικές σχέσεις μεταξύ εξαρτημένων και ανεξάρτητων μεταβλητών.
Μερικά από τα παραδείγματα είναι:
α) Η σχέση μεταξύ του σημείου βρασμού του νερού και της αλλαγής του υψομέτρου.
β) Η σχέση μεταξύ των δαπανών για διαφημίσεις και των εσόδων ενός οργανισμού.
γ) Η σχέση μεταξύ της ποσότητας του λιπάσματος που χρησιμοποιείται και της απόδοσης των καλλιεργειών.
δ) Η απόδοση των αθλητών και το πρόγραμμα προπόνησής τους.
ε) Ένας αναλυτής θα ενδιαφερόταν να δει πώς η κίνηση της αγοράς επηρεάζει την τιμή της ExxonMobil (XOM). Η τιμή του δείκτη S&P 500 θα είναι η ανεξάρτητη μεταβλητή ή προγνωστικός παράγοντας, ενώ η τιμή του XOM είναι η εξαρτημένη μεταβλητή.
στ) Μια τράπεζα θέλει να προβλέψει εάν ένας πελάτης θα αθετήσει το δάνειό του με βάση το πιστωτικό παρελθόν και το εισόδημά του. Οι ανεξάρτητες μεταβλητές θα είναι η πιστωτική αξιολόγηση και το εισόδημα, ενώ η εξαρτημένη μεταβλητή θα είναι εάν ο πελάτης εκτιμάται ότι θα αθετήσει (1) ή όχι (0).
ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΣΤΗΝ ΑΓΟΡΑ ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ (Linear Models)
α) Google Cloud AI Platform
• Προσφέρει εργαλεία γραμμικής παλινδρόμησης (Linear Regression) και λογιστικής παλινδρόμησης (logistic Regression) ως μέρος της πλατφόρμας τους για μηχανική μάθηση.
β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker
• Παρέχει εργαλεία για γραμμική παλινδρόμηση και λογιστική παλινδρόμηση μέσω της πλατφόρμας SageMaker.
γ) Microsoft Azure Machine Learning
• Υποστηρίζει γραμμικά μοντέλα γραμμικής και λογιστικής παλινδρόμησης.
2. Μοντέλα Δέντρων Αποφάσεων (Decision Trees Models)
ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΣΤΗΝ ΑΓΟΡΑ ΜΟΝΤΕΛΑ ΔΕΝΔΡΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ
α) Google Cloud AI Platform
• Υποστηρίζει δέντρα αποφάσεων (Decision Trees) , τυχαία δάση (Random Forests) και ενισχυμένα δέντρα (Gradient-Boosted Decision trees GBM).
β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker
• Προσφέρει τυχαία δάση και ενισχυμένα δέντρα μέσω ενσωματωμένων αλγορίθμων.
γ) Microsoft Azure Machine Learning
• Παρέχει υποστήριξη για μοντέλα δέντρων αποφάσεων, συμπεριλαμβανομένων τυχαίων δασών και GBM.
3. Υποστηρικτικές Διανυσματικές Μηχανές (Support Vector Machines - SVM)
ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΥΠΟΣΤΗΡΙΚΤΙΚΕΣ ΔΙΑΝΥΣΜΑΝΤΙΚΕΣ ΜΗΧΑΝΕΣ
α) Google Cloud AI Platform
• Υποστηρίζει SVM μέσω των εργαλείων TensorFlow (βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη) και Scikit-learn (ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης για τη γλώσσα προγραμματισμού Python).
β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker
• Παρέχει SVM μέσω της πλατφόρμας SageMaker (απλό εργαλείο για την προγνωστική ανάλυση δεδομένων για γλώσσα προγραμματισμού Python) με προκαθορισμένους αλγορίθμους.
γ) Microsoft Azure Machine Learning
• Υποστηρίζει SVM μέσω των εργαλείων Azure ML (ολοκληρωμένη πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης που υποστηρίζει τη βελτίωση και την ανάπτυξη μοντέλων γλώσσας) και ενσωμάτωσης με Scikit-learn (ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης για τη γλώσσα προγραμματισμού Python).
4. Νευρωνικά Δίκτυα
ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ
α) Google Cloud AI Platform
• Υποστηρίζει νευρωνικά δίκτυα μέσω TensorFlow (βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη) και Keras (βιβλιοθήκη νευρωνικών δικτύων υψηλού επιπέδου που τρέχει πάνω από το TensorFlow) για MLP (Multi-Layer Perceptrons), CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks) και Transformers.
Το Multi Layer Perceptron (MLP) είναι ένα πλήρως συνδεδεμένο νευρωνικό δίκτυο. Το δίκτυο αποτελείται από πολλαπλά στρώματα perceptrons (νευρώνες). Αυτά τα δίκτυα λαμβάνουν την είσοδο και την περνούν μέσα από στρώματα νευρώνων (η διαδικασία ονομάζεται διάδοση προς τα εμπρός - forward propagation) προκειμένου να εξαγάγουν τα υποκείμενα μοτίβα και εξαρτήσεις. Διαφορετικοί τύποι προβλημάτων Μηχανικής Μάθησης μπορούν να λυθούν χρησιμοποιώντας αυτά. (Σχήμα 1).
Το RNN (Recurrent Neural Network): ειδικός τύπος νευρωνικών δικτύων που μπορεί να λύσει προβλήματα εξαρτώμενων από το χρόνο και διαδοχικών δεδομένων. Για παράδειγμα δεδομένα χρονοσειρών, προβλήματα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) όπως ανάλυση συναισθήματος κειμένου, πρόβλεψη λέξεων και ούτω καθεξής. Σε αυτούς τους τύπους προβλημάτων η αλληλουχία των δεδομένων εισόδου είναι πολύ σημαντική και αυτά τα δίκτυα είναι ικανά να αποθηκεύουν και να επεξεργάζονται αυτές τις πληροφορίες. Σε αυτά τα δίκτυα η έξοδος από το προηγούμενο χρονικό βήμα μεταβιβάζεται επίσης ως είσοδος στο επόμενο χρονικό βήμα (Σχήμα 2).
Το CNN (Συνελισσόμενα Νευρωνικά Δίκτυα): ειδικός τύπος νευρωνικών δικτύων που χρησιμοποιούνται ευρέως για την επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με την όραση υπολογιστή, δηλαδή την επεξεργασία εικόνων και βίντεο. Η αρχιτεκτονική του CNN εστιάζει στην εξαγωγή χαρακτηριστικών και προτύπων από αυτά τα αδόμητα δεδομένα και τα επεξεργάζεται. Τα προβλήματα που μπορούν να λυθούν με χρήση του CNN περιλαμβάνουν: Ταξινόμηση εικόνων, Ανίχνευση αντικειμένων και ούτω καθεξής (Σχήμα 3).
β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker
• Παρέχει εργαλεία για εκπαίδευση και ανάπτυξη νευρωνικών δικτύων με TensorFlow, Apache MXNet (πλαίσιο λογισμικού βαθιάς μάθησης ανοιχτού κώδικα που εκπαιδεύει και αναπτύσσει βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Στόχος του είναι να είναι επεκτάσιμο, επιτρέπει γρήγορη εκπαίδευση μοντέλων και υποστηρίζει ένα ευέλικτο μοντέλο προγραμματισμού και πολλές γλώσσες προγραμματισμού), και PyTorch (βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης, για εφαρμογές όπως η όραση υπολογιστή και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας).
γ) Microsoft Azure Machine Learning
• Υποστηρίζει νευρωνικά δίκτυα με χρήση PyTorch, TensorFlow, και Keras.
5. Μοντέλα Ομαδοποίησης (Clustering)
ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΜΟΝΤΕΛΑ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗΣ
α) Google Cloud AI Platform
• Υποστηρίζει μοντέλα όπως K-Means (Το K-Means Clustering είναι ένας τύπος αλγορίθμων ομαδοποίησης δεδομένων και λειτουργεί με βάση διανυσματική κβαντοποίηση. Υπάρχει ένα σημείο που επιλέγεται ως αρχή και στη συνέχεια σχεδιάζονται διανύσματα από την αρχή αυτή προς σε όλα τα σημεία δεδομένων) και ιεραρχική ομαδοποίηση μέσω Scikit-learn και TensorFlow.
β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker
• Παρέχει K-Means clustering μέσω της πλατφόρμας SageMaker με ενσωματωμένους αλγορίθμους.
γ) Microsoft Azure Machine Learning
• Υποστηρίζει K-Means και ιεραρχική ομαδοποίηση μέσω των εργαλείων Azure ML και Scikit-learn.
6. Μοντέλα Συνόλων (Ensemble Models)
ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΜΟΝΤΕΛΑ ΣΥΝΟΛΩΝ
α) Google Cloud AI Platform
• Υποστηρίζει μοντέλα ταξινόμησης συνόλων (ensemble models) με αλγόριθμους για ταξινόμηση σε σύνολα των δεδομένων (AdaBoost και XGBoost) μέσω των βιβλιοθηκών δεδομένων (Scikit-learn).
β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker
• Παρέχει αλγόριθμους ταξινόμησης συνόλων (XGBoost) μέσω της πλατφόρμας SageMaker με προκαθορισμένους αλγορίθμους.
γ) Microsoft Azure Machine Learning
• Υποστηρίζει αλγόριθμους ταξινόμησης (AdaBoost και XGBoost) μέσω των της πλατφόρμας μηχανικής μάθησης Azure ML και ενσωμάτωσης με βιβλιοθήκες (Scikit-learn και XGBoost).
7. Επιπλέον Εταιρείες και Πλατφόρμες
α) IBM Watson
• Προσφέρει πλήθος εργαλείων και υπηρεσιών για μηχανική μάθηση και βαθιά μάθηση, συμπεριλαμβανομένων γραμμικών μοντέλων, μοντέλων δέντρων, SVM, και νευρωνικών δικτύων.
β) DataRobot
• Παρέχει αυτοματοποιημένη μηχανική μάθηση, υποστηρίζοντας μια ευρεία γκάμα μοντέλων, συμπεριλαμβανομένων γραμμικών μοντέλων, δέντρων αποφάσεων, SVM, και ensemble models.
γ) H2O.ai
• Προσφέρει πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση, υποστηρίζοντας γραμμικά μοντέλα, δέντρα αποφάσεων, SVM, νευρωνικά δίκτυα, και ensemble models όπως XGBoost.
ΧΡΗΣΗ ΣΤΗΝ ΠΡΑΞΗ
Αυτές οι εταιρείες παρέχουν πλατφόρμες που καλύπτουν μια ευρεία γκάμα μοντέλων μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να επιλέξουν και να εφαρμόσουν τα κατάλληλα μοντέλα για τις ανάγκες τους.