AI GPT4:
“Tehnologia 6G este așteptată să fie lansată comercial în jurul anului 2030.
Se estimează că 6G va oferi viteze de transfer de date de până la 1 terabit pe secundă (Tbps), de zeci de ori mai rapid decât 5G.
• Latență ultra-scăzută: Va reduce latența la niveluri aproape instantanee (în milisecunde extrem de mici), ceea ce va permite aplicații de timp real foarte precise.
6G va sprijini tehnologii avansate, precum:
• Inteligența artificială (AI) integrată în rețea pentru optimizarea comunicațiilor.
• Holograme în timp real, comunicații ultra-realiste și realitate virtuală augmentată (XR).
• Internetul simțurilor, unde se pot transmite experiențe tactile, olfactive și gustative prin rețea.
• Automatizarea completă a vehiculelor și infrastructurilor inteligente.
6G va fi integrată cu:
• Computing cuantic, pentru procese masive de calcul.
• Dispozitive IoT avansate, incluzând roboți industriali și orașe inteligente.
• Tehnologii pentru sănătate, cum ar fi chirurgia la distanță avansată.
Țări precum SUA, China, Japonia și Coreea de Sud investesc masiv în cercetare pentru 6G. Organizații precum Next G Alliance și IMT-2030 contribuie la standardizarea acestei tehnologii.
Estimările pentru apariția GPT-6 sunt încă speculative, dar având în vedere ritmul rapid al dezvoltării tehnologiei AI, este posibil ca GPT-6 să fie lansat în jurul anului 2027 sau 2028. Acesta ar putea să beneficieze de îmbunătățiri semnificative față de GPT-5 (care urmeaza sa se lanseze in 2025).
Spre deosebire de GPT-5, care se bazează pe datele de antrenament și nu învață activ din interacțiuni, GPT-6 va avea capabilitate de învățare autonomă.
Capabilitatea de învățare autonomă se referă la abilitatea unui sistem de inteligență artificială (AI) de a învăța și de a se adapta pe cont propriu, fără a depinde exclusiv de datele sau instrucțiunile pre-programate de dezvoltatori. În loc să fie doar antrenat pe un set fix de date și apoi să aplice acele informații în mod static, un sistem cu învățare autonomă poate să învețe și să evolueze pe măsură ce interacționează cu mediul sau cu utilizatorii, ajustându-și comportamentul și performanța în mod continuu.
GPT-6 va fi integrat mult mai eficient cu tehnologiile emergente, cum ar fi 6G, IoT, și realitatea augmentată (AR). Aceasta va deschide posibilități de a crea asistenți AI mai complexi, care pot interacționa cu utilizatorii nu doar prin text, ci și prin mediul înconjurător, prin dispozitive conectate și prin experiențe vizuale.
Va putea să exploreze activ noi abordări și soluții, îmbunătățindu-și performanța de-a lungul timpului. În loc să urmeze doar un algoritm predefinit, AI-ul ar putea să încerce noi strategii și să învețe care dintre ele sunt cele mai eficiente, ajustându-și comportamentele în mod continuu.
În esență, învățarea autonomă permite unui sistem de inteligență artificială să devină mai inteligent și mai eficient pe măsură ce învață din experiențele sale, făcându-l capabil să ia decizii mai bune și să răspundă mai bine la nevoile utilizatorilor fără a fi explicit programat pentru fiecare situație în parte.
Spre deosebire de GPT-5, care se bazează pe datele de antrenament și nu învață activ din interacțiuni, GPT-6 va avea capabilitate de învățare autonomă.
Capabilitatea de învățare autonomă se referă la abilitatea unui sistem de inteligență artificială (AI) de a învăța și de a se adapta pe cont propriu, fără a depinde exclusiv de datele sau instrucțiunile pre-programate de dezvoltatori. În loc să fie doar antrenat pe un set fix de date și apoi să aplice acele informații în mod static, un sistem cu învățare autonomă poate să învețe și să evolueze pe măsură ce interacționează cu mediul sau cu utilizatorii, ajustându-și comportamentul și performanța în mod continuu.
GPT-6 va fi integrat mult mai eficient cu tehnologiile emergente, cum ar fi 6G, IoT, și realitatea augmentată (AR). Aceasta va deschide posibilități de a crea asistenți AI mai complexi, care pot interacționa cu utilizatorii nu doar prin text, ci și prin mediul înconjurător, prin dispozitive conectate și prin experiențe vizuale.
Va putea să exploreze activ noi abordări și soluții, îmbunătățindu-și performanța de-a lungul timpului. În loc să urmeze doar un algoritm predefinit, AI-ul ar putea să încerce noi strategii și să învețe care dintre ele sunt cele mai eficiente, ajustându-și comportamentele în mod continuu.
În esență, învățarea autonomă permite unui sistem de inteligență artificială să devină mai inteligent și mai eficient pe măsură ce învață din experiențele sale, făcându-l capabil să ia decizii mai bune și să răspundă mai bine la nevoile utilizatorilor fără a fi explicit programat pentru fiecare situație în parte.