Umělá inteligence: Příběh revoluce, která teprve začíná

Počítače se dostaly na univerzity a technické nadšence, kteří se seznámili s touto novou technologií nejen z teoretického a matematického hlediska, ale také z praktického - mohli vyzkoušet své první vlastní programy a výpočty, které dříve trvaly velmi dlouho, ale nyní nesrovnatelně pracovaly.

S rostoucí výpočetní výkon a dostupnost počítačů se také zvýšila složitost programů, experimentů a první pokusy o funkční umělou inteligenci. Průlomový, prakticky použitelný pokrok v umělé inteligenci přišel v moderní době, zejména po roce 1995, ve formě regrese a klasifikace. Znamenalo to, že jsme byli schopni učit matematický model založený na shromážděných datech a model by mohl například odhadnout ceny nemovitostí na základě prodaného domu v této oblasti podle ceny, velikosti domu a pozemku. Klasifikace fungovala podobně, první binární - například pokud jsme měli parametry květin, jako je barva, velikost, délka květu a listy, například jsme dokázali zjistit, zda se jednalo o květinu.

Později se tato metoda rozšířila na klasifikaci více tříd, což znamenalo, že jsme dokázali zahrnout konkrétní květinu do příslušné třídy (typ/jméno) pomocí naučených matematických modelů podle svých parametrů. V dnešní představě jsou tyto přístupy označovány jako „mělké modely“, protože je můžeme aplikovat bez intenzivního výpočtu - jejich potřeba může pokrýt normální pracovní nebo domácí počítač.

Kolem roku 2010 přišel do popředí koncept neuronových sítí, které jsou všestrannější, a dodnes efektivně fungují na různých metodách umělé inteligence. S rostoucím potenciálem aplikace umělé inteligence se začaly používat v oblastech, jako je zpracování a klasifikace obrazu, predikce, projekce, generování obrazu nebo modely velkých jazyků.

Příklady používání AI dnes:

• Zpracování obrázků spočívá v tom, že obrázek rozdělíme na pixely a hledáme funkce na obrázku založené na odkazech pixelů. Například pro identifikaci automobilu na obrázku pouze rozpoznávejte rám vozidla podle typické siluety.

• Predikce se používá například při selhání stroje ve výrobní lince. Sledujeme historické poruchy a senzory. Pokud se aktuální data začnou podobá stavu před posledním selháním, model zjistí, že je třeba zachovat stroj, aby se zabránilo selhání.

• Projekce znamená například předpověď počtu vozidel na rušné silnici v určitém čase. Na základě historických údajů o počtu automobilů v různých časech může model předpovídat dopravní zatížení v 16:00, když opustíme práci.

• Generování obrázků je populární metoda vytváření umění nebo obsahu na internetu. Používá přístup nazývaný „stabilní difúze“. Když se učíme, pracujeme s velkým počtem obrázků a jejich popisy, ke kterým se přidává hluk, aby model pochopil, jak je obraz vytvořen, a může jej generovat podle přiřazení. Proces generování je naopak - model „Noise“ složí konečný obrázek.

• Velké jazykové modely jsou v současné době nejrozšířenější formou umělé inteligence mezi širokou veřejností. Jedná se o masivní modely vyžadující velkou výpočetní sílu, učení na principu otázky - Odpověď, kde je text převeden na numerické vektory a v závislosti na podobnosti otázky a odpovědí generuje odpověď.

Chatboti jsou nyní nedílnou součástí společnosti, zejména GPT z OpenAI. Tyto modely však nejsou monopolem v oblasti umělé inteligence. Existují také modely jako Gemini, Claude, Mistral, Deepseek, Salamander a mnoho dalších, které jsou volně dostupné a instalovány pro všechny - ať už doma nebo v průmyslu.

Nevýhodou nasazení těchto modelů je vysoká výpočetní intenzita, zejména pokud jde o grafické výpočetní síly. Modely existují v různých velikostech - od menších, které zvládnou výkonné herní počítače až po nesmírně velké modely, pro které jsou grafické karty potřebné pro desítky tisíc eur. Zpravidla, čím větší je model, tím je „rozumnější“. Problémem jazykových modelů byly hlavně zastaralé informace - model byl vyškolen pouze na data do určitého bodu a neměl přístup k nejnovějším datům. Tento problém byl zmírněn přidáním funkcí, které vám umožňují vyhledávat na internetu nebo záznamových souborech, což umožňuje přístup Chatbot k aktuálním informacím.

V současné době jsou nejnovějším trendem v umělé inteligenci agenti s výzvou. Jednoduše, je to chatbot, který může při splnění požadavku volat různé služby. Představte si, že plánujeme dovolenou: specifikujeme požadavky na chatbot pro cíl a agent bude hledat, dokud nenajde nabídku pro splnění našich kritérií. Pak to zarezervuje a zvládne vše potřebné. V této technologii je dnes obrovský potenciál a můžeme od ní očekávat velké věci.

ZDROJ: Pravda