# data[].attributes.body
~prilagajanje učencu/učenki posamezno,

~raznolikost in zanimanja otrok,

# data[].attributes.body
KAJ POTREBUJE ZA LOČEVANJE ŽIVALI

-veliko primerov,

-raznoliki primeri (vse velikosti, pasme, starosti, barve),

ZAKAJ TOLIKO?

-uči se drugače kot mi,

-potrebuje več podatkov,

# data[].attributes.body
~roboti se morajo navaditi na predmet in osebo,

~ z učenjem iz izkušnjami se UI izboljšuje in prilagaja našim željam

# data[].attributes.body
ena iz aplikacij UI z katero komuniciramo po pametnih napravah,

zmogljiv računalniški program ki lahko razume in odgovarja na vprašanja,

# data[].attributes.body
pogovarjaš se z dvema osebama: 1. računalnik, IU

2. resnična oseba,

zastavljaš jima vprašanja in na podlagi njih ugotoviš kdo je kdo,

ugotavlja podobnost med umetno inteligenco in človekom,

UI: gre za sposobnost programa ali stroja, da uspešno rešuje težavne probleme,

# data[].attributes.body
kaj je IU?- o tem je prvi razmišljal angleški matematik in računalničar Alan Turing,

nikoli ne mora zares vedeti ali naprava razmišlja in ali ima um.( Alan Turing),

lahko opazujemo kako se naprava vede,(govori, pristopa k reševanju problemov...)

Zamislil si je turingov test(Alan Turing)

# data[].attributes.body
vsak računalnik ni inteligenten,

na začetku računalniki-velike škatle(zapomnile celo sobo),

na začetku so bili namenjeni za seštevanje in množenje,

# data[].attributes.body
inteligenca strojev ali programov,

Pomaga pri:

reševanje problemov problemov,

načrtovanju dejavnosti,(urejanje prometa...)

osebnih odločitvah,(izbira prave šole...)

zaznavanje in sporazumevanje,(mora znati prepoznati besede v govoru)

UI je ključna tudi na področju robotike,(mora prepoznavati osebe in predmete)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
JOŽE PLEČNIK 150

(e-učna pot)
SEPTEMBER 2022

Pridi na sprehod po Plečnikovi Ljubljani (in pokukaj v njegovo hišo in življenje)

Težavnost: od 4. do 6. razreda ali od 7. do 9. razreda OŠ, izberi spodaj!
Predvideni čas reševanja: 15-25 min
Učni cilj: Spoznavamo Plečnikovo Ljubljano in velikega arhitekta, ki je prestolnico naredil prepoznavno, ob 150. obletnici njegovega rojstva
Avtorica učne poti: Sabina Tamše Kozovinc

*Slikovno gradivo v učni poti (kjer ni posebej navedeno): MGML, Shutterstock, Wikipedija.

4-6. razred 7-9. razred

Umetna inteligenca in ChatGPT

(e-učna pot)
NOVEMBER 2023

Vstopi v svet umetne inteligence. Ta je kompleksen, tehnološko napreden, zelo koristen in včasih tudi nevaren.

Težavnost: od 4. do 6. razreda ali od 7. do 9. razreda OŠ, izberi spodaj!
Predvideni čas reševanja: 15-25 min
Učni cilj: Spoznajmo umetno inteligenco (kaj sploh je, kje je in zakaj se uporablja) ter aplikacijo ChatGPT. Nekatere aplikacije, kot je t.i. deepfake, so lahko tudi nevarne.
Avtorica učne poti: Sabina Tamše Kozovinc
Avtor tiskane izdaje v reviji PIL: Junoš Lukan

Ilustracije: Matej de Cecco
Slikovno gradivo v učni poti: Shutterstock, Wikimedia Commons.

4-6. razred 7-9. razred

(Opomba: Odgovori ChatGPT-ja so bili uredniško popravljeni in so sestavljeni iz odgovorov na več vprašanj.)

Pa dajmo, vprašajmo ChatGPT, kaj je umetna inteligenca.
❓ ChatGPT
Umetna inteligenca (UI) je kot neka vrsta računalniškega čarovnika. Le da namesto čarobne palice in zajca iz klobuka uporablja moč računalnika.

Kako deluje ta čarovnik? No, če mu daš nekaj nalog, jih bo poskusil rešiti. Ampak tu je trik: čarovnik se ne rodi s čarobnim znanjem. Namesto tega se mora učiti iz podatkov, ki mu jih priskrbimo. Če mu damo veliko podatkov o kosteh, na primer, se bo naučil, kako prepoznati različne vrste kosti.

Ta čarovnik nam lahko pomaga pri stvareh, kot so igranje iger, prepoznavanje sličic na računalniku ali seveda odgovarjanje na naša vprašanja, to počnejo t. i. virtualni pomočniki. Ti so kot neki prijatelji iz računalnika ali pametnega telefona, ki ljudem pomagajo pri različnih stvareh. So posebni programi, ki znajo odgovarjati na vprašanja.

Zelo pomembno je, da se naučimo pravilno uporabljati tega čarovnika. Moramo ga nadzorovati, da ne bi počel čarobnih trikov, ki bi lahko povzročili težave.

Odlično opravljeno, ChatGPT, vključno z zaključkom! Zdaj pa gremo zares. :point_right:

Od UI pričakujemo, da je sposobna podobnih dejanj, kot jih znamo ljudje. Ampak - še bolje bi bilo, da bi nekatere naloge opravljala hitreje ali bolje, da nam olajša vsakdan. 😉
KAJ JE UMETNA INTELIGENCA (UI)?
Umetna inteligenca je inteligenca strojev ali programov. Pod ta pojem štejemo vrsto različnih sposobnosti in problemov, za katere želimo, da nam jih umetna inteligenca pomaga rešiti.
🤔 Lahko gre za reševanje problemov, kot je iskanje najkrajše poti od doma do šole.
🃏 Morda želimo igrati karte, pa nam manjka en soigralec, ki bi ga zamenjali s programom.
🚦 Pomaga nam lahko tudi pri načrtovanju dejavnosti, kot je urejanje prometa s pomočjo semaforjev.
💡 Ali pa pri osebnih odločitvah, kot je recimo izbira prave šole, da bi najlažje prišli do izobrazbe, ki jo želimo.

🎯 Pomembni veščini sta tudi zaznavanje in sporazumevanje. Z UI bi radi komunicirali ustno, v svojem naravnem jeziku. Zato mora biti UI sposobna prepoznati besede v govoru in razumeti njihove povezave.

Poveži besedo z njenim opisom.

UI je ključna na področju robotike. Roboti morajo znati prepoznavati osebe in predmete v svoji okolici ter se nanje ustrezno odzivati, na primer posesati smeti, ne pa tudi uhana, ki nam je padel na tla.😏 Z učenjem iz izkušenj naj bi se UI tudi izboljševala in prilagajala našim željam.
Beseda humanoiden izhaja iz latinščine in pomeni človeški. Humanoiden robot označuje robota, ki ima človeške značilnosti, na primer dve nogi, roki in glavo.
Na sliki: Humaonidni robot Sofia, UNCTAD, CC BY-SA 2.0, via Wikimedia Commons KAJ SO NALOGE UI IN ROBOTOV?
▶️ Na povezavi si oglej kratek videoposnetek, v katerem strokovnjakinja za umetno inteligenco Aleksandara Przegalińska pojasni umetno inteligenco trem različnim generacijam (otrokom, mladim in odraslim). Oglej si samo razlago za 1. stopnjo.

Na začetku so bili računalniki ogromne naprave, ki so zapolnile celo sobo. Namenjeni so bili izvajanju računskih operacij, kot sta seštevanje in množenje.
Računalnik IBM-a, podoben temu na sliki, je leta 1997 premagal svetovnega šahovskega prvaka Garija Kasparova. Foto: James the photographer, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons
ZGODOVINA UMETNE INTELIGENCE
Čeprav umetno inteligenco povezujemo z računalniki ali pametnimi telefoni, ni vsak računalnik že inteligenten. (O tem, kako razumemo inteligenco, pa malo kasneje.😉)

Šele v drugi polovici 20. stoletja so začeli razmišljati o tem, kako zgraditi računalnike, ki bi delovali podobno kot človeški možgani. Med prvimi nalogami je bilo igranje iger, kot sta šah in dama, pa tudi reševanje besedilnih matematičnih nalog, učenje angleškega jezika in celo oblikovanje matematičnih dokazov.

Prav šah je bil dolgo igra, v kateri so se računalniki poskusili dokazati.
♜ Leta 1997 je program z imenom Deep Blue (Globoka modrina) premagal takratnega svetovnega prvaka v šahu Garija Kasparova. Deep Blue je imel vgrajenih več kot 200 čipov, od katerih je lahko vsak izračunal kar od dva do tri milijone razporeditev na sekundo; program je tako lahko izračunal 200 milijonov razporeditev na sekundo. Program je razpolagal z vsemi dosegljivimi partijami v zgodovini, imel pa je tudi posebno skupino človeških svetovalcev, zadolženo za izbor otvoritev in pomoč pri remiju.
⏺ Dvajset let kasneje je program, imenovan AlphaGo, premagal svetovnega prvaka v šahu podobni, a še bolj kompleksni kitajski igri go.

S tem so se končala tekmovanja v namiznih igrah med človekom in umetno inteligenco, saj je ta pokazala očitno premoč.
Razlaga ob strani: ŠAH, KRALJEVSKA IGRA
🔎 Ta razlaga res ni neposredno povezana z UI, je pa z inteligenco: zakaj šah?
👉 Ker pomeni šah reševanje problemov in strateško razmišljanje.

♟️ Šah je igra, katere izvor ni natančno znan. Strateško igro, ki je spominjala na šah, so igrali na Kitajskem že v 2. st. pr. n. št. ("kitajski šah"). Izvor današnje različice šaha pa je najverjetneje Indija v 6. ali 7. stoletju našega štetja. Igra je v Evropo prišla prek Perzije (današnji Iran).
♚ Beseda šah naj bi izhajala iz perzijske besede za kralja - "šah". "Šah mat", ki pomeni konec šahovske igre, bi lahko prevedli kot "kralj je mrtev" (tudi "smrt kralju").

V Evropi je postajal šah popularen od 15. stoletja naprej. V 20. stoletju (v Parizu 20. julija 1924) je bila ustanovljena Svetovna šahovska federacija (angleško World Chess Federation; francosko Fédération Internationale des Échecs) ali s kratico FIDE. FIDE skrbi za šahovska pravila ter pripravo šahovskih olimpiad, svetovnega prvenstva in drugih tekmovanj, podeljuje šahovske nazive ...

✨Sicer pa kitajski pregovor pravi, da je življenje kot igra šaha, ki se spreminja z vsako potezo.

O tem vprašanju inteligentnosti naprav je prvi razmišljal angleški matematik in računalničar Alan Turing. Zdelo se mu je, da nikoli ne moremo zares vedeti, ali naprava razmišlja in ali ima um. Lahko pa opazujemo, kako se vede: kako govori in kako pristopa k reševanju problemov. Zamislil si je Turingov test.

Slika: Luke.schaaf, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons DEFINICIJA UMETNE INTELIGENCE in TURINGOV TEST
Kako sploh vemo, da je neka naprava zares inteligentna?
Turingov test ugotavlja podobnost med umetno inteligenco in človekom.

💡 Predstavljaj si, da lahko klepetaš z dvema udeležencema tega testa.
🧑🏻‍💻 Eden od njiju je računalnik, UI, drugi pa človek, resnična oseba. Zastavljaš jima lahko kakršnakoli vprašanja, iz odgovorov pa moraš prepoznati, kdo je kdo.
✅ Če se ne moreš odločiti ali pa bi za UI mislil/a, da je oseba, je UI prestala Turingov test. Zato lahko rečemo, da je UI inteligentna.
❓ Si lahko zamisliš kakšno vprašanje, za katero misliš, da bi ti pomagalo pri razlikovanju umetne od človeške inteligence?

🤔Nekaterim se zdi primerjava med UI in človekom nepoštena. Od letala na primer ne pričakujemo, da bo letelo enako kot ptice in da jih bo lahko s svojim letenjem prepričalo, da je ena od njih. Pri načrtovanju letal želimo izpolniti drugačen cilj - prevažanje ljudi in tovora po zraku.

⚙️ Na podoben način lahko opredelimo UI: gre za sposobnost programa ali stroja, da uspešno rešuje težavne probleme.

- Hm, ali lahko UI neha delovati oziroma zboli?
- Odvisno od programerja, kolikohroščev mu je vskočilo pri programiranju programa. 😁
UMETNA IN ČLOVEŠKA INTELIGENCA
Končno smo prišli do pomembnega vprašanja: Kaj inteligentne dela nas, ljudi?

Enostavnega odgovora na to vprašanje ni.
🧠 V psihologiji se inteligentnost opredeljuje kot sposobnost učenja, reševanja problemov, logičnega sklepanja, prepoznavanja vzorcev, načrtovanja, sporazumevanja in še več.
Vendar pa se celo ta opredelitev nekaterim psihologinjam in psihologom zdi preozka, zato dodajo čustveno, družbeno, glasbeno, telesno in druge vrste inteligentnosti.

Umetna inteligenca je bila ustvarjena, da bi pomagala človeku pri reševanju določenih nalog, medtem ko človeška inteligenca temelji na naši edinstveni sposobnosti razmišljanja, občutij in ustvarjalnosti.

Iz osnovnih gradnikov je s pomočjo domišljije mogoče zgraditi marsikaj. Zato ni čudno, da so lego kocke tako priljubljene, da imajo celo svoj dan: mednarodni dan legic je vsako leto 28. januarja. Na ta dan je Godtfred Kirk Kristiansen leta 1958 prijavil patent za originalno LEGO kocko.
KAKO DELUJE UMETNA INTELIGENCA?
Pomembno orodje je strojno učenje. To pomeni, da se stroji - računalniki ali roboti - učijo iz velike količine podatkov.
🔸 Osnova za strojno učenje je zbirka podatkov, recimo fotografij mačk in psov. Inteligentni stroj pogleda vsako sliko posebej in poskusi ugotoviti, ali je na njej mačka ali pes. Več ko vidi primerov, bolje jih lahko ločuje.
🔸 Pri tej nalogi pogosto pomagamo ljudje, tako da najprej priskrbimo mnogo fotografij in pri vsaki označimo, katera žival je na njej. Kadar model učimo na tak način, pravimo, da gre za nadzorovano strojno učenje.

Izbor pravih podatkov
Ključni za delovanje umetne inteligence so podatki, ki jih priskrbimo.

Predstavljaj si, da bi zbrali fotografije samih belih psov, na primer samojedov.

Drug vir podatkov bi bile fotografije samih črnih mačk.

❓Kaj misliš, da bi se zgodilo, ko bi naši umetni inteligenci, ki bi se učila na teh primerih, pokazali fotografijo črnega labradorca?
😺Zelo verjetno bi dobili odgovor, da je na sliki mačka.

UI se uči drugače kot ljudje.
🧐 Mi smo odlični v posploševanju na podlagi majhnega števila primerov. Če pomisliš na razlikovanje med mačkami in psi: je ključna razlika njihova velikost? Morda oblika gobčka, dolžina repa, otip dlake, zven oglašanja ali pa kombinacija vseh teh lastnosti? Tudi če o teh vprašanjih nisi nikoli razmišljal/a, brez težav ločiš mačko od psa.
🧮 Po drugi strani UI potrebuje zelo veliko učnih primerov, da zanesljivo loči med različnimi živalmi. Pri tem mora imeti dostop do čim bolj raznolikih primerkov, psov vseh velikosti in pasem, mačk vseh starosti in barv. Le tako lahko upamo, da se bo umetna inteligenca naučila ključnih razlik med njimi.
VČASIH PA TUDI UI NE GRE ...
Seveda pa za to ni kriva UI, ampak podatki, ki jih dobi.

Tako je UI na videz izjemno dobro razlikovala volkove od psov haskijev.
Ta naloga je lahko težavna celo za ljudi, vendar je UI uspelo razločiti veliko število fotografij. Ko pa so raziskovalke in raziskovalci bolje preverili znanje te umetne inteligence, se je izkazalo, da se je v resnici naučila prepoznavati sneg in v resnici ni znala ločevati haskije od volkov.

Volkovi so bili namreč velikokrat fotografirani v zimski pokrajini, medtem ko so bile fotografije haskijev pogosto posnete v domačem okolju. Čeprav je ta UI na videz odlično reševala nalogo, ki smo ji jo zastavili, se je izkazalo, da jo je reševala na povsem napačen način.

Za razvoj UI je ključno strojno učenje, kamor spada tudi globoko učenje oziroma različne nevronske mreže. Želijo si izdelati algoritme, ki bi se lahko sproti prilagajali novim vhodnim podatkom, se nenehno izboljševali in z več podatki in izkušnjami postajali pametnejši.
NEVRONSKE MREŽE
Nevronske mreže so poseben tip tehnik strojnega učenja.
Metoda je pravzaprav že stara, se je pa nedavno obudilo zanimanje zaradi dostopnosti zmogljivih računalnikov, ki jih lahko poganjajo, in velike količine podatkov, ki so dostopni na spletu.

Ime te metode prihaja od nevronov, celic v naših možganih in živčnem sistemu. Informacije po naših možganih potujejo po signalih, ki jih te celice pošiljajo druga drugi. Med njimi je veliko možnih poti, tako da so zares spletene v mrežo.
Z ogledom posnetka lahko malce obnoviš svoje znanje o nevronih.

(Če se posnetek ne prikaže samodejno, klikni tukaj.)

Umetne nevronske mreže v računalništvu delujejo precej drugače od naših možganov, so pa pri njih dobile navdih.
🧩 Prav tako so sestavljene iz manjših koščkov, ki si po povezavi med sabo pošiljajo informacije. Pri tem moramo informacije predstaviti na način, ki bo nevronski mreži razumljiv.
🔉 V primeru zvoka vsako sekundo posnetka razdelimo na več tisoč delčkov, potem pa za vsak kratek odsek povemo, kako glasen je posnetek. Na ta način glasbo digitaliziramo in jo uporabimo kot vhod za nevronsko mrežo. Če je mreža dovolj velika, se lahko samo iz tega zaporedja glasnosti nauči prepoznavati različne skladbe.

❗ Ne pozabi, da gre v nevronski mreži za kopico majhnih enot, ki delujejo z združenimi močmi. Šele ko uporabimo dovolj veliko mrežo, lahko pristopi k tako zahtevnim nalogam.
Izkazalo se je, da je raje kot dodajati več nepovezanih nevronov, te enote še bolje postaviti v več zaporednih plasti.
Lahko rečemo, da namesto širine povečamo globino naše mreže. Od tod tudi izraz globoke nevronske mreže.

Poveži strokovni izraz z njegovim opisom.

ChatGPT ti lahko pomaga z odgovori na vprašanja in se pogovarja o različnih temah. Ne pozabi pa, da je to vendarle računalniški program, ne pa prijatelj, saj ne čuti ničesar in te lahko z odgovori tudi zavede.

CHATGPT in NEVRONSKE MREŽE
V ozadju ChatGPT je nevronska mreža. Ker deluje z naravnim (človeškim) jezikom, taki nevronski mreži pravimo tudi veliki jezikovni model. Namen takšnega modela je sestavljanje smiselnih stavkov in povedi.

Učenje velikih jezikovnih modelov ima več stopenj.
1️ Izbira velike zbirke besedil za učno gradivo. Model se lahko izpopolnjuje tako, da vzame nekaj besed v stavku, potem pa poskusi uganiti naslednjo. Če mu uspe, si označi, da je to uspešen primer, in nadaljuje z naslednjo besedo.
2️ Ko model že dovolj uspešno sestavlja povedi, je čas za vprašanja in odgovore. Na tej stopnji mu ljudje priskrbimo smiselne pare vprašanj in odgovorov. Potem mora poskusiti na novo vprašanje odgovoriti brez naše pomoči.
3️ Ko enkrat obvlada to nalogo, pride čas za učenje z nagrajevanjem. Model odgovarja na naša vprašanja in mi povemo, ali je odgovor dober ali slab. Ta del učenja je najbolj podoben dresiranju psička, ki mu dajemo posladke, ko pravilno izvede neki trik.

Ljudje tako svoje znanje prenesemo na umetni jezikovni model.
🔹 Najprej smo pri tem sodelovali vsi, ki smo napisali besedila, ki jih je jezikovni model imel za učno snov.
🔹 Potem so sodelovali tisti, ki so odgovarjali na vprašanja.
🔹 Nazadnje je na stotine človeških ocenjevalcev ocenjevalo in nagrajevalo odzive ChatGPT.
❓ Koliko je torej v njem človeške in koliko umetne inteligence?

Znanstvena veda, ki se ukvarja z načrtovanjem, oblikovanjem in uporabo strojev (robotov) z namenom, da ti opravijo določene delovne naloge, se imenuje robotika.

UPORABA UMETNE INTELIGENCE
Zadnje čase se veliko govori predvsem o ChatGPT, vendar je UI veliko širše uporabljeno orodje.
🏥 V medicini lahko pomaga zdravnikom pri ugotavljanju bolezni in iskanju zdravljenja.
🌍 V znanosti UI pomaga pri analizi podatkov iz vesolja in podnebnih sprememb, kar pomaga raziskovalcem bolje razumeti svet.
💬 UI uspešno prevaja iz enega jezika v drugega, kar olajša komunikacijo med ljudmi, ki govorijo različne jezike.
🤖 Omogoča pa tudi razvoj pametnih robotov, ki lahko pomagajo pri gospodinjskih nalogah ali v industriji.

Prvi je besedo robot uporabil Karel Čapek leta 1921 v drami R.U.R. (Rossumovi Univerzální Roboti). Beseda robot izhaja iz češke besede robota in pomeni "prisilno delo". Sicer so pa roboti kot ideja s človekom že zelo dolgo, ne zgolj zadnjih dobrih sto let.
ROBOTIKA IN NJENI ZAKONI
Pisec znanstvene fantastike Isaac Asimov je v svojem delu Jaz, robot (v izirniku, angleško I, robot) postavil tri zakone robotike, ki so postali pravilo pri načrtovanju razvoja UI v resničnem svetu.

Oglej si zabaven posnetek, zakaj moramo biti včasih pazljivi pri tem, kaj si pravzaprav želimo.😜

(Če se posnetek ne prikaže samodejno, klikni tukaj.)

No, v resnici se kaj takega kot v posnetku ne bi moglo zgoditi. Tudi zaradi tega so pomembni Asimovi zakoni robotike.

Pomagaj si s povezavo in ugotovi, kateri TRIJE zakoni so Asimovi zakoni robotike.

Deepfake je tehnologija, ki omogoča ustvarjanje realističnih videoposnetkov, v katerih se zdi, da ljudje počnejo stvari ali govorijo stvari, ki jih v resničnem življenju niso.
Globoki ponaredki so lahko zabavni, so pa tudi zelo nevarni, kadar se uporabljajo za zavajanje ali ustvarjanje lažnih informacij.
Ustvarjalci globokih ponaredkov se trudijo, da bi jih naredili čim bolj prepričljive, ti pa se potrudi, da preveriš, ali je to, kar vidiš, tudi res!

JE MOGOČE UI TUDI ZLORABITI?
Seveda, tako kot vsako drugo stvar.😠

Zaradi dobre sposobnosti posnemanja človekovega pisanja in govora so se pojavili lažni posnetki znanih oseb, kjer so na sicer resničen video posnetek nanesli govor in ustrezno premikanje ustnic.
❗ S tem bi lahko nekomu položili v usta besede, ki jih sam ne bi izrekel, in trdili, da imajo za to dokazno gradivo v obliki video posnetka. Še toliko lažje je UI uporabljati za ponarejanje pisanja neke osebe in se zanjo izdajati v pisnem pogovoru, na primer v klepetu na družbenem omrežju.

Oglej si razlago, kaj je in kako deluje deepfake (v slovenščini globoki ponaredek).

(Če se posnetek ne prikaže samodejno, klikni tukaj.)

Zaradi hitrega razvoja tehnologije morajo biti pazljivi tudi starši, ki na spletu delijo slike svojih otrok. Javno delitev otrokovih fotografij na spletu s strani staršev označuje izraz "sharenting" - iz angleških besed "share", kar pomeni deliti, in "parenting", kar pomeni starševstvo.
Spodnji posnetek prikazuje, kako se z deepfake tehnologijo, ki uporabi posnetke deklice, ki so jih na spletu delili starši, lahko ustvarijo različne neresnične zgodbice. V filmčku, ki poziva starše k previdnemu obnašanju na spletu, vidimo deklico, ki se s pomočjo tehnologije spremeni v odraslo žensko. Filmček prikaže, kako ji lahko zlonamerneži s pomočjo UI uničijo prihodnost. (Žal so podnapisi samo v angleščini.)

Mogoče ti je všeč, kadar na družbenem omrežju naletiš na video posnetek, ki vsebuje ravno tisto temo, ki te takrat zanima. V resnici pa ni dobro, če nekdo z usmerjenim prikazovanjem vsebin poskuša razširiti napačne informacije ali pa od nas celo izzvati določena čustva za lastne namene. Zato premisli, ali so informacije, ki jih dobiš po družbenih omrežjih in spletu, resnične, verodostojne. In če niso, jih nikar ne razširjaj naprej.

OMEJITVE in PRIHODNOST UI

Pri razmišljanju o prihodnosti UI ti lahko pomaga opazovanje tistih njenih izvedb, ki te že obkrožajo.

📲 Včasih pozabimo, da je UI prisotna v vsakem pametnem telefonu, kjer nam pomaga pri orientaciji, proti nam igra igro, prevaja besedilo in govor iz tujega jezika, prikazuje vsebine, za katere se je v preteklosti izkazalo, da so nas zanimale, polepša naše selfije, na fotografije nastavi različne filtre, odklepa naš telefon s pomočjo prstnega odtisa ali našega obraza, meri naše korake in nas spodbuja, da hodimo še več.

Z zavedanjem, kako UI že uporabljamo, in razumevanjem, kako deluje, bomo na dobri poti, da nam bo koristila še naprej. UI je močno orodje, ki nam lahko zelo pomaga, a le, če jo odgovorno uporabljamo.

Odlično, zaznana je prisotnost naravne inteligence! 🙌

NAGRADNI IZZIV
Nariši svojo idejo pametnega telefona prihodnosti, ki uporablja umetno inteligenco. Kaj lahko počne ta telefon in kako ti olajša življenje?
Risbo lahko dopolniš s kratkim opisom, ki bo razložil, kaj lahko počne tak telefon in zakaj je to dobro. Risbo pošlji po navadni pošti do 1. 12. 2023 na naslov Uredništvo Vesele šole, Slovenska 29, Ljubljana, ali po e-pošti na vesela.sola@mladinska-knjiga.si. Če boš med najboljšimi tremi, ti bo naš podpornik,Telekom Slovenije, podaril super PAKET PRESENEČENJA. Imena zmagovalcev bomo objavili na veselasola.net pod zavihkom Za mulce v sedmih dneh po datumu oddaje prispevkov.

Sicer pa lahko tudi z rešeno učno potjo prideš do lepe knjižne nagrade.:green_book: Seveda pa nam moraš prej zaupati svoje podatke. :smiley:

* obvezen podatek

Ponovno od začetka

# data[].attributes.attachment_link.description
JOŽE PLEČNIK 150 (e-učna pot) SEPTEMBER 2022 Pridi na sprehod po Plečnikovi Ljubljani (in pokukaj v njegovo hišo in življenje) Težavnost: od 4. do 6. razreda ali od 7. do 9. razreda OŠ, izberi spodaj! Predvideni čas reševanja: 15-25 min Učni cilj: Spoznavamo Plečnikovo Ljubljano in velikega arhitekta, ki je prestolnico naredil prepoznavno, ob 150.