Cele mai neînțelese 10 întrebări despre AI și rețelele neuronale în 2023
Deoarece domeniul AI și al rețelelor neuronale evoluează în mod constant și devine mai complex, există o mulțime de neînțelegeri și întrebări pe care oamenii ar putea fi reticenți să le pună. Ne-am întâlnit cu experți cunoscuți în IA pentru a discuta zece întrebări frecvente neînțelese despre rețelele neuronale, în efortul de a clarifica aceste probleme. Ceea ce au spus ei a fost după cum urmează:
| Pro Sfaturi |
|---|
| 1. Verificați aceste uimitoare Peste 10 generatoare de AI text-to-video care poate converti textul în videoclipuri captivante. |
| 2. Aceste instrucțiuni utile sunt concepute pentru a provoca generatorii de artă AI precum Midjourney și DALL-E pentru a crea imagini uimitoare din punct de vedere vizual pe baza descrierilor de text. |
| 3. Urmați aceste instrucțiuni pentru a explora lumea artei necenzurate generată de AI fără restricții. |
- 1. Este posibil ca AI să se îndrăgostească?
- 2. Poate AI să înceapă să provoace rău și, în cele din urmă, să conducă lumea?
- 3. Este riscant să vă încărcați vocea, aspectul și stilul text-to-vorbire în AI?
- 4. Încărcarea conștiinței pe computere: realitate sau science fiction?
- 5. Este adevărat că inteligența artificială va înlătura munca oamenilor?
- 6. AI și imagini artistice: reproducere sau furt?
- 7. Pot folosi GPT-4 în loc de Căutări Google?
- 8. Poate AI să fie creativ?
- 9. Poate AI să gândească cu adevărat?
- 10. Cum ar putea ChatGPT fie făcută deloc? Și Midjourney sau DALL-E?
1. Este posibil ca AI să se îndrăgostească?
Rețelele neuronale sunt modele matematice inspirat de structura creierului uman. Ele constau din noduri interconectate sau „neuroni” care procesează informații. Învățând din date, aceștia pot îndeplini sarcini specifice, cum ar fi generarea de text, recunoașterea imaginii, sau chiar simulând stiluri de scriere asemănătoare omului.
Poate AI „Iubire”?
Conceptul de iubire este intrinsec legat de conștiință, conștientizare de sine, empatie și o serie de alte procese emoționale și cognitive complexe. Cu toate acestea, rețelele neuronale nu posedă aceste atribute.
De exemplu, o rețea neuronală poate fi antrenată să genereze text care seamănă cu o scrisoare de dragoste dacă i se oferă contextul și instrucțiunile adecvate. Dacă i se va oferi primul capitol al unei povești de dragoste și i se va cere să continue într-o ordine similară, modelul se va conforma. Dar o face pe baza modelelor și probabilităților statistice, nu din cauza vreunei conexiuni emoționale sau a sentimentelor de afecțiune.
Un alt aspect critic de luat în considerare este memoria. În forma lor de bază, rețelelor neuronale le lipsește capacitatea de a reține informații între diferite lansări. Ele funcționează fără continuitate sau conștientizare a interacțiunilor anterioare, revenind în esență la „setările din fabrică” după fiecare utilizare.
Memorie și rețele neuronale
În timp ce memoria poate fi adăugată în mod artificial unei rețele neuronale, permițându-i să facă referire la „amintiri” sau date din trecut, acest lucru nu îmbunătățește modelul cu conștiință sau emoție. Chiar și cu o componentă de memorie, răspunsul rețelei neuronale este dictat de algoritmi matematici și probabilități statistice, nu de experiența sau sentimentul personal.
Noțiunea de rețea neuronală care se îndrăgostește este o idee captivantă, dar fictivă. Modelele actuale de AI, indiferent de complexitatea și capacitățile lor, nu au capacitatea de a experimenta emoții precum dragostea.
Generarea de text și răspunsurile observate în sofisticate Modele sunt rezultatul calculelor matematice și al recunoașterii modelelor, nu afecțiunii autentice sau inteligenței emoționale.
2. Poate AI să înceapă să provoace rău și, în cele din urmă, să conducă lumea?
Rețelele neuronale de astăzi funcționează fără metode complete pentru a se asigura că respectă reguli specifice. De exemplu, împiedicarea unui model să folosească un limbaj ofensator este o sarcină surprinzător de provocatoare. În ciuda eforturilor de a stabili astfel de restricții, există întotdeauna drumurie pe care modelul ar putea găsi pentru a le ocoli.
Viitorul rețelelor neuronale
Pe măsură ce ne îndreptăm către rețele neuronale mai avansate, cum ar fi cele ipotetice GPT-10 modele cu abilități asemănătoare omului, provocarea controlului devine și mai presantă. Dacă aceste sisteme ar avea frâu liber fără sarcini sau constrângeri specifice, acțiunile lor ar putea deveni imprevizibile.
Dezbaterea asupra probabilității unui scenariu negativ care rezultă din aceste evoluții variază foarte mult, cu estimări variind de la 0.01% la 10%. Deși aceste probabilități pot părea scăzute, consecințele potențiale ar putea fi catastrofale, inclusiv posibilitatea de dispariția umană.
Eforturi de aliniere și control
Produse de genul ChatGPT și GPT-4 sunt exemple de eforturi continue de a alinia intențiile rețelelor neuronale cu obiectivele umane. Aceste modele sunt concepute pentru a urma instrucțiunile, pentru a menține interacțiunea politicoasă și pentru a pune întrebări clarificatoare. Aceste controale sunt însă departe de a fi perfecte, iar problema administrării acestor rețele nu este nici măcar rezolvată pe jumătate.
Provocarea creării de mecanisme de control fără greșeală pentru rețelele neuronale este una dintre cele mai vitale domenii de cercetare în domeniul inteligenței artificiale astăzi. Incertitudinea cu privire la faptul că această problemă poate fi rezolvată și metodele necesare pentru a face acest lucru nu face decât să sporească urgența problemei.
3. Este riscant să vă încărcați vocea, aspectul și stilul text-to-vorbire în AI?
Într-o epocă în care tehnologiile digitale avansează rapid, preocupările cu privire la siguranța informațiilor personale, cum ar fi vocea, aspectul și stilul textului, cresc. Deși amenințarea furtului de identitate digitală este reală, este esențial să înțelegem contextul și măsurile fiind luate pentru a face față acestei provocări.
Identitate digitală și rețele neuronale
În rețelele neuronale, nu este o chestiune de încărcare a atributelor personale, ci mai degrabă de a antrena sau de a reinstrui modele pentru a imita aspectul, vocea sau textul cuiva. Aceste modele antrenate pot fi într-adevăr furate prin copierea scriptului și a parametrilor, permițându-le să ruleze pe alt computer.
Potențiala utilizare greșită a acestei tehnologii este semnificativă, deoarece a atins un nivel în care videoclipuri deepfake iar algoritmii de clonare a vocii pot replica în mod convingător un individ. Crearea unui astfel de conținut înșelător poate fi costisitoare și consumatoare de timp, necesitând mii de dolari și numeroase ore de înregistrare. Cu toate acestea, riscul este tangibil și subliniază necesitatea unor metode fiabile de identificare și confirmare.
Eforturi pentru asigurarea securității identității
Sunt în curs de desfășurare diverse inițiative pentru a aborda problema furtului de identitate digitală. Startup-uri precum WorldCoin, în care OpenAIșeful lui Sam Altman a investit, explorează soluții inovatoare. Conceptul WorldCoin presupune atribuirea unei chei unice fiecărei informații despre o persoană, permițând identificarea ulterioară. Această metodă ar putea fi aplicată și mass-media pentru a verifica autenticitatea știrilor.
În ciuda acestor evoluții promițătoare, implementarea unor astfel de sisteme în toate industriile este un efort complex și la scară largă. În prezent, aceste soluții rămân în stadiul de prototip, iar adoptarea lor pe scară largă poate să nu fie fezabilă în cadrul următorul deceniu.
4. Încărcarea conștiinței pe computere: realitate sau science fiction?
Ideea de a transfera conștiința umană într-un computer a fost un subiect fascinant pentru pasionații de science fiction. Dar este ceva ce tehnologia actuală sau chiar progresele viitoare ar putea realiza? Noțiunea de a trăi pentru totdeauna prin a digital twin cu siguranță captează imaginația, dar realitatea este mult mai complexă.
Imitație, dar nu duplicare
Cu tehnologiile existente, cum ar fi cele găsite în modele ca GPT-4, este posibil să înveți o rețea neuronală să-și imite stilul de comunicare, să învețe glume personale și chiar să inventezi altele noi într-un stil și un mod unic de prezentare. Acest lucru, însă, nu este sinonim cu transferul conștiinței cuiva.
Complexitatea conștiinței depășește cu mult stilul de comunicare și ciudateniile personale. Omenirii îi lipsește încă o înțelegere concretă a ceea ce este conștiința, unde este stocată, cum diferențiază ea indivizii și ce anume face o persoană să fie unică în sine.
Posibilități potențiale de viitor
Scenariul ipotetic al transferarea conștiinței ar necesita deficonștiința ca o combinație de amintiri, experiențe și caracteristici individuale ale percepției. Dacă un astfel de defiar fi acceptat, ar putea exista o cale teoretică de simulare a vieții ulterioare prin transferul acestor cunoștințe într-o rețea neuronală.
Cu toate acestea, această teorie este doar speculativă și nu se bazează pe înțelegerea științifică actuală sau pe capacitățile tehnologice. Problema conștiinței este unul dintre cele mai profunde și evazive subiecte din filosofie, neuroștiință și știință cognitivă. Complexitatea sa se extinde cu mult peste capacitatea curentului inteligență artificială și tehnologia rețelelor neuronale.
5. Este adevărat că inteligența artificială va înlătura munca oamenilor?
Automatizarea prin AI va afecta probabil profesiile în care munca implică executarea de rutină a instrucțiunilor. Printre exemple se numără asistenții-consultanți fiscali care ajută cu declarații și studii clinice manageri de date a căror activitate se învârte în jurul completării rapoartelor și reconcilierii acestora cu standardele. Potențialul de automatizare în aceste roluri este clar, având în vedere că informațiile necesare sunt ușor disponibile și costul forței de muncă este peste medie.
Pe de altă parte, profesiile precum gătitul sau conducerea autobuzului rămân sigure pentru viitorul apropiat. Provocarea conectării rețelelor neuronale la lumea fizică reală, combinată cu legislația și reglementările existente, face ca automatizarea în aceste domenii să fie un efort mai complex.
Schimbări și oportunitati
Automatizarea nu implică neapărat o înlocuire totală a lucrătorilor umani. Adesea duce la optimizarea sarcinilor de rutină, permițând oamenilor să se concentreze pe responsabilități mai creative și mai antrenante.
1. Jurnalism: În industrii precum jurnalismul, rețelele neuronale pot ajuta în curând la redactarea articolelor cu un set de teze, lăsând scriitorii umani să facă ajustări precise.
2. Educație: Poate cea mai interesantă transformare se află în educație. Cercetările indică faptul că abordările personalizate îmbunătățirea rezultatelor educaționale. Cu AI, putem imagina asistenți personalizați pentru fiecare student, îmbunătățind dramatic calitatea educației. Rolurile profesorilor vor evolua către planificarea și controlul strategic, concentrându-se pe determinarea programelor de studiu, testarea cunoștințelor și ghidarea învățării generale.
6. AI și imagini artistice: reproducere sau furt?
AI învață studiind diferite forme de artă, recunoscând diferite stiluri și încercând să le imite. Procesul este asemănător cu învățarea umană, în care studenții de artă observă, analizează și emulează lucrările diferiților artiști.
AI funcționează pe principiul minimizării erorilor. Dacă un model întâlnește o imagine similară de sute de ori în timpul antrenamentului, poate memora acea imagine ca parte a strategiei sale de învățare. Acest lucru nu înseamnă că rețeaua stochează imaginea, ci mai degrabă o recunoaște într-un mod similar cu memoria umană.
Un exemplu practic
Luați în considerare un student la artă care desenează două imagini în fiecare zi: unul unic și celălalt o reproducere a Mona Lisei. După ce a desenat în mod repetat Mona Lisa, elevul va putea să o reproducă cu o acuratețe considerabilă, dar nu exact. Această abilitate învățată de a recrea nu echivalează cu furtul operei originale.
Rețelele neuronale funcționează într-un mod comparabil. Ei învață din toate imaginile pe care le întâlnesc în timpul antrenamentului, unele imagini fiind mai comune și astfel reproduse cu mai multă acuratețe. Aceasta include nu numai picturi celebre, ci orice imagine din proba de antrenament. Chiar dacă există metode de eliminare a duplicaturilor, acestea nu sunt impecabile, iar cercetările au arătat că anumite imagini pot apărea de sute de ori în timpul antrenamentului.
7. Pot folosi GPT-4 în loc de Căutări Google?
Conform estimărilor interne de către OpenAI, modelul lider actual, GPT-4, raspunde corect cam 70-80% din timp, in functie de subiect. Deși acest lucru poate părea lipsit de precizia ideală de 100%, marchează o valoare semnificativă îmbunătățire față de generația anterioară de modele bazeze pe GPT-3.5 arhitectura, care avea o rată de precizie de 40-50%. Această creștere considerabilă a performanței a fost realizată în 6-8 luni de cercetare.
Contextul contează
Cifrele menționate mai sus se referă la întrebări adresate fără context specific sau informații însoțitoare. Când este furnizat context, cum ar fi a Wikipagina de pedia, acuratețea modelului se apropie de 100%, ajustată pentru corectitudinea sursei.
Distinctia între întrebările fără context și cele bogate în context este crucială. De exemplu, o întrebare despre data nașterii lui Einstein fără nicio informație însoțitoare se bazează exclusiv pe cunoștințele interne ale modelului. Dar cu o sursă sau un context specific, modelul poate oferi un răspuns mai precis.
Căutări Google în interior GPT-4
O dezvoltare interesantă în acest domeniu este integrarea căutărilor pe internet în interiorul GPT-4 în sine. Acest lucru permite utilizatorilor să delege o parte din căutarea pe internet GPT-4, reducând eventual necesitatea de a informa manual pe Google. Cu toate acestea, această funcție necesită un abonament plătit.
Privind în perspectivă
OpenAI CEO-ul Sam Altman anticipează că fiabilitatea informațiilor faptice din cadrul modelului va continua să se îmbunătățească, cu o perioadă de timp proiectată de 1.5-2 ani pentru a rafina și mai mult acest aspect.
8. Poate AI să fie creativ?
Pentru unii, creativitatea este o abilitate inerentă, ceva pe care toți oamenii îl posedă în diferite grade. Alții ar putea argumenta că creativitatea este o abilitate învățată sau că se limitează la anumite profesii sau activități. Chiar și între oameni, există diferențe în capacitatea creativă. Prin urmare, compararea creativității umane cu cea a unei rețele neuronale necesită o analiză atentă a ceea ce presupune cu adevărat creativitatea.
Rețele neuronale și artă
Evoluțiile recente au permis rețelelor neuronale să creeze artă și poezie. Unele modele au produs lucrări care ar putea ajunge în finala competițiilor de amatori. Cu toate acestea, acest lucru nu se întâmplă în mod constant; succesul poate fi sporadic, poate una din o sută de încercări.
Dezbaterea
Informațiile de mai sus au stârnit dezbateri intense. Opiniile despre dacă rețelele neuronale pot fi considerate creative variază foarte mult. Unii susțin că abilitatea de a crea o poezie sau o pictură, chiar dacă numai ocazional de succes, constituie o formă de creativitate. Alții cred cu fermitate că creativitatea este exclusiv o caracteristică umană, legată de emoție, intenție și conștiință.
Natura subiectivă a creativității adaugă și mai multă complexitate discuției. Chiar și în rândul oamenilor, înțelegerea și aprecierea creativității pot diferi foarte mult.
Implicațiile practice
Dincolo de dezbaterea filozofică, există implicații practice de luat în considerare. Dacă rețelele neuronale pot fi într-adevăr creative, ce înseamnă asta pentru industriile care se bazează pe producția creativă? Ar putea mașinile să sporească sau chiar să înlocuiască creativitatea umană în anumite domenii? Aceste întrebări nu sunt doar teoretice, ci au o semnificație reală.
9. Poate AI să gândească cu adevărat?
Pentru a explora dacă rețelele neuronale pot gândi, mai întâi trebuie să înțelegem ce constituie un gând. De exemplu, dacă luăm în considerare procesul de înțelegere a modului în care se folosește o cheie pentru a deschide o ușă ca un proces de gândire, atunci unii ar putea argumenta că rețelele neuronale sunt capabil de raționament similar. Ele pot corela stările și rezultatele dorite. Alții ar putea contesta acest lucru, observând că rețelele neuronale se bazează pe expunerea repetată la date, la fel ca oamenii care învață prin observație repetată.
Inovație și gânduri comune
Dezbaterea devine mai complicată atunci când se iau în considerare gânduri inovatoare sau idei care nu sunt exprimate în mod obișnuit. O rețea neuronală ar putea genera o idee nouă o dată la un milion de încercări, dar aceasta se califică drept gândire? Cum diferă aceasta de generația aleatoare? Dacă și oamenii produc ocazional gânduri eronate sau ineficiente, unde este trasată linia dintre gândirea umană și cea mașină?
Probabilitate și generare de idei
Conceptul de probabilitate adaugă un alt strat de complexitate. O rețea neuronală poate produce milioane de răspunsuri diferite și, printre acestea, ar putea exista câteva inovatoare sau semnificative. Un anumit raport dintre gândurile semnificative și cele fără sens validează capacitatea de a gândi?
Înțelegerea în evoluție a IA
Din punct de vedere istoric, mașinile au fost dezvoltate pentru a rezolva probleme complexe, cum ar fi trecând testul Turing, stâlpii de poartă pentru defiinteligența ning s-a schimbat. Ceea ce a fost considerat odată miraculos în urmă cu 80 de ani este acum tehnologie comună, iar defiideea a ceea ce constituie IA evoluează continuu.
10. Cum ar putea ChatGPT fie făcută deloc? Și Midjourney sau DALL-E?
Rețelele neuronale, o idee care a apărut la mijlocul secolului al XX-lea, au devenit esențiale pentru funcționarea modele precum ChatGPT și DALL-E. Deși ideile timpurii pot părea simplificate de standardele actuale, ele au pus bazele pentru înțelegerea modului de a reproduce funcționarea unui creier biologic prin modele matematice. Iată o explorare a principiilor care fac posibile aceste rețele neuronale.
1. Inspirație din natură:
Termenul „rețea neuronală” în sine se inspiră din neuronii biologici, unitățile funcționale de bază ale creierului. Aceste construcții artificiale cuprind noduri, sau neuroni artificiali, mimând multe aspecte ale funcției naturale ale creierului. Această legătură cu biologia a oferit perspective valoroase în crearea arhitecturilor moderne.
2. Matematica ca instrument:
Rețelele neuronale sunt modele matematice, permițându-ne să valorificăm resursele bogate ale tehnicilor matematice pentru a analiza și a evalua aceste modele. Un exemplu simplu este o funcție care ia un număr ca intrare și îi adaugă doi, cum ar fi f(4) = 6. Deși aceasta este o funcție de bază, rețelele neuronale pot reprezenta relații mult mai complexe.
3. Gestionarea sarcinilor ambigue:
Programarea tradițională este insuficientă atunci când se ocupă de sarcini în care relația dintre intrări și ieșiri nu este ușor de descris. Luați exemplul categorizării fotografiilor cu pisici și câini. În ciuda asemănărilor lor, oamenii pot distinge cu ușurință între ele, dar exprimarea algoritmică a acestei distincții este complexă.
4. Formare și învățare din date:
Puterea rețelelor neuronale constă în capacitatea lor de a învăța din date. Având în vedere două seturi de imagini (de exemplu, pisici și câini), modelul învață să le diferențieze antrenându-se să găsească conexiuni. Prin încercare și eroare și prin ajustarea neuronilor săi artificiali, își perfecționează capacitatea de a-i clasifica corect.
5. Puterea modelelor mari:
Teoretic, o rețea neuronală suficient de mare cu date suficiente etichetate poate învăța orice funcție complexă. Cu toate acestea, provocările sunt în puterea de calcul necesară și disponibilitatea datelor clasificate corect. Această complexitate face ca modelele mari ca ChatGPT aproape imposibil de analizat complet.
6. Pregătire specializată:
ChatGPT, de exemplu, a fost instruit pentru două sarcini specifice: prezicerea cuvântului următor într-un context și asigurarea unor răspunsuri neofensive, dar utile și ușor de înțeles. Aceste obiective precise de antrenament au contribuit la popularitatea și utilizarea pe scară largă.
7. Provocarea continuă a înțelegerii:
În ciuda acestor progrese, înțelegerea pe deplin a funcționării interioare a marilor, complexe modelele rămâne un domeniu de cercetare activă. Căutarea de a demistifica procesele lor complicate continuă să ocupe unii dintre cei mai buni cercetători din domeniu.
Întrebări frecvente
Chiar dacă ideea unei „copii digitale” a propriei persoane este încă în mare măsură speculativă, tehnologia modernă ne permite să surprindem și să arhivăm multe elemente ale amprentei noastre digitale, cum ar fi fotografii, videoclipuri și scrieri.
Rețelele neuronale învață din datele pe care le antrenează activat și acele date pot conține părtiniri sau inexactități. Experții subliniază importanța utilizării datelor de înaltă calitate și a monitorizării continue pentru a se asigura că predicțiile rețelei sunt cât mai precise posibil.
Spre deosebire de literatura populară și narațiunile de film, oamenii-defiregulile și algoritmii necesari guvernează modul în care funcționează actualele sisteme AI. Starea actuală a tehnologiei interzice o „răscoală a mașinilor” deoarece mașinilor le lipsește voința sau dorința autonomă.
Un subset de IA cunoscut sub numele de rețele neuronale procesează informații asemănându-se cu structura neuronilor în rețea a creierului uman. Mai larg, AI se referă la hardware sau software care este capabil să efectueze operațiuni care necesită de obicei inteligență umană.
Rețelele neuronale învață prin a proces numit antrenament, unde sunt alimentate cu cantități mari de date și își ajustează parametrii interni pentru a minimiza eroarea în predicțiile lor. Acest proces iterativ este ghidat de tehnici de optimizare matematică.
Rețelele neuronale, în special modelele de învățare profundă, sunt adesea denumite „cutii negre” din cauza complexitatii lor. Deși există metode de interpretare a unor decizii, poate fi dificil să urmăriți fiecare aspect al procesului de luare a deciziilor unei rețele neuronale.
Rețelele neuronale în sine nu sunt părtinitoare în mod inerent, dar pot reflecta părtiniri prezente în date de instruire. Subliniază importanța colectării și procesării responsabile a datelor.
Unele rețele neuronale au fost proiectate pentru generează artă, muzică și chiar scris. În timp ce aceste creații pot fi noi și intrigante, dacă ele constituie „creativitate” este încă un subiect de dezbatere filozofică.
Da, atacurile specifice, cum ar fi exemplele adverse, în care modificările minore ale datelor de intrare pot duce la ieșiri incorecte, pot face rețelele neuronale vulnerabile. Pentru a dezvolta sisteme de apărare împotriva acestor tipuri de vulnerabilități, experții lucrează în mod constant.
Considerațiile etice în rețelele neuronale includ probleme legate de părtinire, transparență, confidențialitate și responsabilitate. Orientările, reglementările și supravegherea adecvate sunt vitale pentru abordează aceste preocupări.
Înfășurați-l
Există multe detalii complexe în vastul domeniu al rețelelor neuronale care ar putea provoca neînțelegeri sau percepții greșite. Sperăm să risipim miturile și să oferim cititorilor noștri informații exacte, discutând deschis aceste probleme cu specialiști în materie. O componentă cheie a tehnologiei AI contemporane, rețelele neuronale continuă să avanseze și, odată cu acestea, înțelegerea noastră. Pentru a naviga în viitorul acestui domeniu fascinant, comunicarea deschisă, învățarea continuă și implementarea responsabilă vor fi esențiale.
Citeşte mai mult:
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
Mai multe articole
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
