Jak działa sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja działa poprzez uczenie się na podstawie doświadczenia (danych), podobnie jak ludzie uczą się z doświadczenia. W trakcie procesu treningowego maszyny stopniowo uogólniają wiedzę z przykładowych danych i tworzą modele do późniejszego zastosowania.
Sztuczna inteligencja (SI) coraz częściej pojawia się w naszym codziennym życiu, od rekomendacji filmów na Netflixie po samochody autonomiczne, takie jak te od Waymo. Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak działa SI? Za każdą inteligentną aplikacją stoi proces, który pozwala maszynom uczyć się na podstawie danych i podejmować decyzje.
W tym artykule przedstawimy łatwe do zrozumienia wyjaśnienie zasad działania SI, skupiając się szczególnie na systemach uczenia maszynowego, które są sercem większości nowoczesnej sztucznej inteligencji.
SI „uczy się” i podejmuje decyzje na podstawie danych
W swojej istocie SI działa poprzez uczenie się na podstawie danych. Zamiast być zaprogramowana na stałe reguły dla każdej sytuacji, systemy SI (zwłaszcza te wykorzystujące uczenie maszynowe) otrzymują duże ilości danych i automatycznie odkrywają wzorce lub ukryte reguły w tych danych.
Następnie wykorzystują zdobytą wiedzę do przewidywania lub podejmowania decyzji w obliczu nowych danych. Proces ten jest podobny do sposobu, w jaki uczą się ludzie: obserwujemy wiele przykładów, wyciągamy wnioski, a następnie stosujemy to doświadczenie w nowych sytuacjach.
Podczas treningu system stopniowo dostosowuje wewnętrzne parametry, aby poprawić swoją dokładność. W efekcie SI tworzy model zdolny do rozpoznawania, czy obraz przedstawia kota czy psa. Gdy otrzyma nowe (nieznane) zdjęcie, model przewidzi, czy to kot czy pies na podstawie zdobytej wiedzy. Jeśli przewidywanie jest błędne, SI można dostroić (za pomocą algorytmów matematycznych), aby poprawić dokładność następnym razem.
Cztery kluczowe etapy procesu uczenia się SI
W prostych słowach, proces uczenia się i działania SI zwykle obejmuje następujące kluczowe etapy:
Zbieranie danych (wejście)
Na początku SI potrzebuje danych wejściowych, na których będzie się uczyć. Dane mogą mieć różne formy: liczby, tekst, obrazy, dźwięk itd., i zwykle są starannie zbierane i przygotowywane. Na przykład, aby nauczyć SI rozpoznawania kotów, trzeba zgromadzić dziesiątki tysięcy zdjęć kotów (i nie-kotów) oraz odpowiednio je oznaczyć.
Trening modelu (uczenie)
Następny etap to faza, w której maszyna uczy się na podstawie danych. Dane wejściowe są podawane do algorytmu uczenia (algorytmu uczenia maszynowego). Algorytm ten poszukuje wzorców lub korelacji w danych i stopniowo dostosowuje wewnętrzne parametry, aby dopasować się do danych.
W przypadku sztucznych sieci neuronowych (częstych w uczeniu głębokim) trening oznacza dostosowywanie wag połączeń między neuronami przez wiele iteracji. SI ciągle próbuje przewidywać na podstawie danych treningowych i samokoryguje się na podstawie różnicy między przewidywaniem a rzeczywistym wynikiem (ten proces nazywa się propagacją wsteczną w sieciach neuronowych).
Dokonywanie przewidywań/wyników (wnioskowanie)
Po treningu SI posiada wytrenowany model. Teraz, gdy otrzyma nowe dane wejściowe (których nigdy wcześniej nie widziała), SI może zastosować wyuczony model, aby dokonać przewidywań lub podjąć decyzje.
- Model SI rozróżniający koty i psy może spojrzeć na nowe zdjęcie i przewidzieć „to jest kot” z określonym prawdopodobieństwem
- SI wytrenowana na danych transakcji bankowych może przewidzieć, które nowe transakcje są oszukańcze
- Model wytrenowany na danych medycznych może zasugerować diagnozy dla nowych pacjentów
Ta faza nazywa się wnioskowaniem – SI stosuje zdobytą wiedzę w rzeczywistych sytuacjach.
Informacja zwrotna i ulepszanie
Ważną cechą SI (zwłaszcza systemów uczenia maszynowego) jest zdolność do samodoskonalenia się w czasie. Jeśli SI generuje wyniki i otrzymuje informację zwrotną na temat dokładności (np. ludzie wskazują, czy przewidywanie było prawidłowe czy błędne), może dostosować model, aby lepiej dopasować się do danych.
Wracając do przykładu klasyfikacji kotów i psów: jeśli model błędnie sklasyfikuje niektóre przypadki (np. pomyli psa z kotem), inżynierowie mogą dodać więcej danych dotyczących trudnych przypadków lub zmienić architekturę modelu/hyperparametry, aby SI uczyła się lepiej. Dzięki ciągłym aktualizacjom SI staje się coraz dokładniejsza i inteligentniejsza z czasem.
Systemy SI działają, łącząc trzy główne zdolności: uczenie się na podstawie danych, stosowanie logiki do wyciągania wniosków oraz samokorektę błędów. W fazie uczenia SI zbiera i wydobywa informacje z danych (tworząc „wiedzę”). W fazie wnioskowania SI wykorzystuje zdobytą wiedzę do radzenia sobie z nowymi sytuacjami i generowania wyników. A dzięki samokorekcie SI nieustannie udoskonala swoje działanie, aby poprawić dokładność.
— Podstawowe zasady działania SI
To połączenie uczenia się, rozumowania i samodostosowania tworzy siłę nowoczesnych systemów SI.
Prosty przykład ilustrujący działanie SI
Rozważmy praktyczny przykład, aby lepiej zobrazować powyższy proces: chatbot SI, który automatycznie odpowiada na wiadomości. Załóżmy, że chcesz stworzyć chatbota wspierającego klientów i potrafiącego naturalnie odpowiadać na pytania po wietnamsku.
Zbieranie danych
Trening chatbota
Odpowiedź użytkownika
Ulepszanie w czasie
Ten przykład jasno pokazuje, jak praktyczna SI „uczy się” i działa: uczy się na podstawie przeszłych danych, aby zastosować wiedzę w przyszłych sytuacjach. Niezależnie czy klasyfikuje koty i psy, czy odpowiada na pytania klientów, zasada pozostaje ta sama.
Jak działa generatywna SI?
Ostatnim ważnym trendem w SI jest Generatywna SI – systemy SI zdolne do tworzenia nowej treści, takiej jak tekst, obrazy czy dźwięk, które nigdy wcześniej nie istniały. Jak więc działa generatywna SI i czym się różni?
Klasyfikacja i przewidywanie
- Rozpoznaje wzorce
- Dokonuje przewidywań
- Klasyfikuje dane
- Wybiera spośród istniejących opcji
Tworzenie treści
- Tworzy nową treść
- Generuje tekst, obrazy, dźwięk
- Łączy wyuczone wzorce
- Produkuje oryginalne wyniki
W rzeczywistości generatywna SI również opiera się na głębokim uczeniu z ogromnych danych, ale zamiast tylko przewidywać lub klasyfikować, model jest trenowany, aby generować nowe wyniki na podstawie wyuczonych wzorców.
Duże modele językowe
Weźmy przykład dużego modelu językowego takiego jak ChatGPT: model ten jest trenowany na miliardach słów tekstu (książki, artykuły, strony internetowe), aby nauczyć się zależności między słowami i zdaniami.
- Dziesiątki miliardów parametrów
- Przewiduje kolejne słowo w sekwencji
- Tworzy płynne, kontekstowe odpowiedzi
Generatory sztuki SI
Generatory sztuki SI, takie jak Midjourney i DALL-E, działają poprzez głębokie uczenie „języka” obrazów, a następnie tworzenie nowych produktów wizualnych na żądanie.
- Modele bazowe trenowane na ogromnych zbiorach danych
- Architektura Transformer
- Kreatywne generowanie treści
Podczas użycia, zamiast odpowiadać gotowymi odpowiedziami, ChatGPT tworzy nowe odpowiedzi, wybierając każde kolejne słowo na podstawie wyuczonych prawdopodobieństw. Efektem jest płynny tekst odzwierciedlający styl języka z danych treningowych, ale o całkowicie nowej treści.
Dzięki temu programy takie jak ChatGPT czy Midjourney mogą generować nową treść (tekst, obrazy, muzykę itd.) na podstawie zdobytej wiedzy, zamiast tylko wybierać gotowe odpowiedzi.
Specjalną cechą generatywnej SI jest to, że nie tylko rozpoznaje lub analizuje, ale w pewnym stopniu tworzy. Oczywiście ta kreatywność opiera się nadal na tym, czego SI się nauczyła – łączy i przekształca wzorce, które widziała, aby stworzyć coś nowego. Jednak efekty mogą być bardzo różnorodne i bogate, co czyni generatywną SI potężnym narzędziem w tworzeniu treści, projektowaniu, rozrywce i wielu innych dziedzinach.
— Siła generatywnej SI
Najważniejsze wnioski
Podsumowując, SI działa poprzez uczenie się na podstawie doświadczenia (danych), podobnie jak ludzie uczą się z doświadczenia. Poprzez trening maszyny stopniowo uogólniają wiedzę z przykładowych danych i tworzą modele do późniejszego zastosowania.
Odkrywanie wzorców
SI odkrywa ukryte wzorce w danych, aby skutecznie rozwiązywać problemy
Ciągłe uczenie się
Systemy doskonalą się poprzez metodę prób i błędów, nieustannie poprawiając wydajność
Praktyczne zastosowania
Od rozpoznawania obrazów po automatyczne generowanie tekstu i tworzenie sztuki
Chociaż podstawowe algorytmy mogą się różnić – od prostych drzew decyzyjnych po głębokie sieci neuronowe z miliardami parametrów – wspólnym celem SI jest odkrywanie ukrytych wzorców, które pomagają rozwiązywać problemy. Dzięki ogromnym danym i potężnym obliczeniom dzisiaj SI osiągnęła imponujące wyniki, od precyzyjnego rozpoznawania obrazów i głosu po zdolność do automatycznego pisania tekstów i tworzenia sztuki.
Śledź INVIAI, aby być na bieżąco z najnowszą wiedzą o SI!
