Jak funguje umělá inteligence?
Umělá inteligence funguje tak, že se učí ze zkušeností (dat), podobně jako se lidé učí ze zkušeností. Během tréninku stroje postupně zobecňují znalosti ze vzorových dat a vytvářejí modely, které pak aplikují.
Umělá inteligence (AI) se stále častěji objevuje v našem každodenním životě, od filmových doporučení na Netflixu až po samořiditelné automobily jako ty od Waymo. Zajímalo vás někdy jak AI funguje? Za každou chytrou aplikací stojí proces, který umožňuje strojům učit se z dat a činit rozhodnutí.
V tomto článku si vysvětlíme snadno pochopitelné principy fungování AI, se zaměřením zejména na systémy strojového učení, které jsou jádrem většiny moderních AI.
AI se „učí“ a rozhoduje na základě dat
V jádru AI funguje tak, že se učí z dat. Místo toho, aby byla naprogramována pevnými pravidly pro každou situaci, jsou AI systémy (zejména ty využívající strojové učení) naplněny velkým množstvím dat a automaticky objevují vzory nebo skrytá pravidla v těchto datech.
Poté využívají získané znalosti k předpovídání nebo rozhodování při setkání s novými daty. Tento proces je podobný tomu, jak se učí lidé: pozorujeme mnoho příkladů, vyvozujeme závěry a pak tuto zkušenost aplikujeme na nové situace.
Během tréninku systém postupně upravuje vnitřní parametry, aby zlepšil svou přesnost. Výsledkem je, že AI vytvoří model, který dokáže rozpoznat, zda je na obrázku kočka nebo pes. Když dostane nový (neviděný) obrázek, model předpoví, zda jde o kočku nebo psa na základě naučených znalostí. Pokud je předpověď chybná, AI lze doladit (pomocí matematických algoritmů) pro lepší přesnost příště.
Čtyři klíčové kroky procesu učení AI
Jednoduše řečeno, proces učení a fungování AI obvykle zahrnuje následující klíčové kroky:
Sběr dat (vstup)
Nejprve AI potřebuje vstupní data, ze kterých se bude učit. Data mohou mít různé formy: čísla, text, obrázky, zvuk atd. a obvykle jsou pečlivě sbírána a připravována. Například pro trénink AI na rozpoznávání koček je třeba shromáždit desetitisíce obrázků koček (a ne-koček) a správně je označit.
Trénink modelu (učení)
Následuje fáze, kdy stroj se učí z dat. Vstupní data jsou předána učícímu algoritmu (algoritmu strojového učení). Tento algoritmus hledá vzory nebo korelace v datech a postupně upravuje vnitřní parametry, aby data co nejlépe vystihl.
V případě umělých neuronových sítí (běžných v hlubokém učení) znamená trénink úpravu váh spojení mezi neurony během mnoha iterací. AI neustále zkouší předpovídat na tréninkových datech a samokorigovat se na základě rozdílu mezi předpovědí a skutečným výsledkem (tomu se v neuronových sítích říká zpětná propagace).
Tvorba předpovědí/výsledků (inference)
Po tréninku má AI natrénovaný model. Když nyní obdrží nová vstupní data (která nikdy předtím neviděla), může AI aplikovat naučený model k tvorbě předpovědí nebo rozhodnutí.
- Model AI rozlišující kočky a psy může na novou fotografii říct „to je kočka“ s určitou jistotou
- AI trénovaná na datech bankovních transakcí může předpovědět, které nové transakce jsou podvodné
- Model trénovaný na lékařských datech může navrhnout diagnózy pro nové pacienty
Tato fáze se nazývá inference – AI aplikuje naučené znalosti na reálné situace.
Zpětná vazba a zlepšování
Důležitou vlastností AI (zejména systémů strojového učení) je schopnost postupně se zlepšovat. Pokud AI produkuje výsledky a dostává zpětnou vazbu o přesnosti (například lidé označí, zda byla předpověď správná nebo chybná), může upravit model, aby lépe odpovídal datům.
Vrátíme-li se k příkladu klasifikace koček a psů: pokud model některé případy špatně klasifikuje (například zamění psa za kočku), inženýři mohou přidat více dat o obtížných případech nebo upravit architekturu/hyperparametry modelu, aby se AI lépe učila. Díky takovým průběžným aktualizacím AI časem získává stále větší přesnost a inteligenci.
AI systémy fungují kombinací tří hlavních schopností: učení z dat, aplikace logiky k odvození výsledků a samokorekce chyb. Během fáze učení AI sbírá a extrahuje informace z dat (vytváří „znalosti“). Během inference AI využívá naučené znalosti k řešení nových situací a produkci výsledků. A díky samokorekci AI neustále zdokonaluje svůj provoz pro lepší přesnost.
— Základní principy fungování AI
Tato kombinace učení, uvažování a samonastavení tvoří sílu moderních AI systémů.
Jednoduchý příklad ilustrující fungování AI
Pro lepší pochopení si vezměme příklad z praxe: AI chatbot, který automaticky odpovídá na zprávy. Představte si, že chcete vytvořit chatbota, který podporuje zákazníky a dokáže přirozeně odpovídat na otázky ve vietnamštině.
Sběr dat
Trénink chatbota
Odpověď uživatele
Zlepšování v čase
Tento příklad jasně ukazuje, jak praktická AI „se učí“ a funguje: učí se z minulých dat, aby je mohla aplikovat v budoucích situacích. Ať už jde o klasifikaci koček/psů nebo odpovídání na zákaznické dotazy, základní princip zůstává stejný.
Jak funguje generativní AI?
Současným výrazným trendem v AI je generativní AI – systémy schopné vytvářet nový obsah, jako jsou texty, obrázky nebo zvuky, které předtím neexistovaly. Jak tedy generativní AI funguje a čím se liší?
Klasifikace a předpověď
- Rozpoznává vzory
- Provádí předpovědi
- Klasifikuje data
- Vybere z existujících možností
Tvorba obsahu
- Vytváří nový obsah
- Generuje texty, obrázky, zvuky
- Kombinuje naučené vzory
- Produkuje originální výstupy
Ve skutečnosti je generativní AI také založena na hlubokém učení z obrovského množství dat, ale místo pouhého předpovídání nebo klasifikace je model trénován k generování nových výstupů na základě naučených vzorů.
Velké jazykové modely
Vezměme si příklad velkého jazykového modelu jako ChatGPT: tento model je trénován na miliardách slov textu (knihy, články, weby), aby se naučil vztahy mezi slovy a větami.
- Desítky miliard parametrů
- Předpovídá další slovo v sekvenci
- Vytváří plynulé, kontextové odpovědi
Generátory AI umění
Generátory AI umění jako Midjourney a DALL-E fungují tak, že hluboce se učí „jazyk“ obrazů a pak na požádání vytvářejí nové vizuální produkty.
- Základní modely trénované na obrovských datasetech
- Architektura transformerů
- Kreativní tvorba obsahu
Při použití místo odpovědí uložených předem ChatGPT vytváří nové odpovědi výběrem každého dalšího slova na základě naučených pravděpodobností. Výsledkem je plynulý text, který odráží jazykový styl tréninkových dat, ale s úplně novým obsahem.
Toto umožňuje programům jako ChatGPT nebo Midjourney generovat nový obsah (texty, obrázky, hudbu atd.) na základě naučených znalostí, místo aby jen vybíraly předem existující odpovědi.
Speciální vlastností generativní AI je, že nejen rozpoznává nebo analyzuje, ale do jisté míry i tvoří. Samozřejmě tato kreativita je stále založena na tom, co se AI naučila – kombinuje a transformuje vzory, které viděla, aby vytvořila něco nového. Výsledky však mohou být velmi rozmanité a bohaté, což činí generativní AI mocným nástrojem v tvorbě obsahu, designu, zábavě a mnoha dalších oblastech.
— Síla generativní AI
Klíčové poznatky
Stručně řečeno, AI funguje tak, že se učí ze zkušeností (dat), podobně jako lidé. Během tréninku stroje postupně zobecňují znalosti ze vzorových dat a vytvářejí modely, které pak aplikují.
Objevování vzorů
AI odhaluje skryté vzory v datech, aby efektivně řešila problémy
Kontinuální učení
Systémy se zlepšují prostřednictvím pokusů a omylů, neustále zvyšují výkon
Praktické aplikace
Od rozpoznávání obrázků po automatickou tvorbu textu a tvorbu umění
Ačkoliv základní algoritmy se mohou lišit – od jednoduchých rozhodovacích stromů po hluboké neuronové sítě s miliardami parametrů – společným cílem AI je objevovat skryté vzory, které pomáhají řešit problémy. Díky obrovským datům a výkonným výpočetním zdrojům dnes AI dosahuje pozoruhodných výsledků, od přesného rozpoznávání obrazů a hlasu až po schopnost automaticky psát texty a tvořit umění.
Sledujte INVIAI a buďte v obraze s nejnovějšími poznatky o AI!
Ještě nejsou žádné komentáře. Buďte první, kdo přispěje!