Вучевић: Србија ће наставити да улаже у вештачку интелигенцију водећи рачуна о етичким принципима

Србија ће наставити да улаже у вештачку интелигенцију (ВИ) водећи рачуна о етичким принципима, изјавио је данас председник Владе Републике Србије Милош Вучевић на отварању Источноевропске школе машинског учења (ЕЕМЛ) у Научно-технолошком парку у Новом Саду.

"Ми треба да ослободимо људе страха и покажемо да се овде ради у корист људи", рекао је Вучевић и додао да је развој и раст вештачке интелигенције повезан и са производњом електричне енергије.

"Разумемо шта радите, ви показујете да за науку границе не постоје. Желим да вам кажем да морате да будете фокусирани на науку, на приближавање свега нама обичним смртницима и не само за науку, него говорим и о укупном образовању. Не занемарите и питање етичке примене вештачке интелигенције", нагласио је Вучевић.

Према речима в.д. директора Института за вештачку интелигенцију Дубравка Ћулибрка, сви су поносни што се Источноевропска школа машинског учења организује у Новом Саду.

"Основни мотив за ово ми је било да створимо окружење где наши млади људи могу да се баве вештачком интелигенцијом и да су интегрисани у заједницу. Не постоји универзитет у свету кохи би могао све ово одједном да обезбеди", истакао је Ћулибрк.

Учешће на овогодишњем ЕЕМЛ-у потврдили су истакнути предавачи са универзитета као што су Универзитет у Њујорку, ЕТХ Цирих, Универзитет у Оксфорду, Универзитет у Кембриџу, Универзитет Мекгил, као и представници светски технолошких компанија попут "Гугла", "Дип мајнда", "Генетикс (Рош)", "Битдефендер", "Мајкрософт", "ИНСАИТ", "ПолyАИ", али и домаћи стручњаци са Универзитета у Београду и Института за вештачку интелигенцију Србије.

Програм Летње школе, у којој ће бити више од 250 полазника из 24 земље, траје од 15. до 20. јула и састоји се од шест дана интензивне обуке која укључује предавања, практичне сесије, као и уводна предавања представника бизнис сектора и презентације спонзорских штандова.

Учесници ће имати прилику да продубе своја знања и вештине истражујући теме као што су основе машинског учења, мултимодално учење, напредне архитектуре дубоког учења и друге.