Sztuczna inteligencja (AI) pojawia się coraz częściej w naszym życiu, od sugestii filmów proponowanych przez Netflix po autonomiczne samochody, takie jak te produkowane przez firmę Waymo. Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak działa AI? Za każdą inteligentną aplikacją stoi proces, dzięki któremu maszyny mogą uczyć się na podstawie danych i podejmować decyzje.

W tym artykule przedstawimy w przystępny sposób zasady działania AI, ze szczególnym uwzględnieniem systemów uczenia maszynowego (machine learning), które stanowią serce większości nowoczesnych rozwiązań AI.

AI „uczy się” i podejmuje decyzje na podstawie danych

W istocie AI działa na zasadzie uczenia się z danych. Zamiast być zaprogramowana na stałe, by reagować w każdej sytuacji, systemy AI (zwłaszcza te wykorzystujące machine learning) otrzymują duże ilości danych i samodzielnie wyszukują wzorce lub ukryte reguły w tych danych.

Następnie wykorzystują zdobytą wiedzę, aby przewidywać lub podejmować decyzje w oparciu o nowe dane. Proces ten przypomina sposób, w jaki uczymy się my: obserwujemy wiele przykładów, wyciągamy wnioski i stosujemy je w nowych sytuacjach.

Na przykład, aby nauczyć AI rozróżniania zdjęć kotów i psów, zbieramy tysiące zdjęć kotów i psów oraz oznaczamy je (np. które zdjęcie przedstawia kota, a które psa). Algorytm AI analizuje tę ogromną bazę zdjęć, aby samodzielnie znaleźć cechy pozwalające odróżnić kota od psa – może to być obecność wąsów u kota, inny kształt twarzy psa itd. W trakcie nauki system stopniowo dostosowuje swoje parametry, aby coraz dokładniej rozpoznawać obrazy.

W efekcie AI tworzy model, który potrafi rozpoznać, gdzie jest kot, a gdzie pies. Gdy podamy mu nowe, wcześniej nieznane zdjęcie, model przewiduje, czy przedstawia ono kota czy psa na podstawie zdobytej wiedzy. Jeśli przewidywanie jest błędne, AI może zostać poprawione (na podstawie algorytmu uczenia), aby następnym razem zwiększyć dokładność.

W skrócie, proces uczenia i działania AI zwykle obejmuje następujące główne etapy:

• Zbieranie danych (Input)

Na początku AI potrzebuje danych wejściowych do nauki. Dane mogą mieć różną formę: liczby, tekst, obrazy, dźwięki itd., i zwykle są starannie zbierane i przygotowywane. Na przykład, aby nauczyć AI rozpoznawania kotów, zbieramy dziesiątki tysięcy zdjęć kotów (i nie-kotów) oraz odpowiednio je oznaczamy. Jakość i ilość danych na tym etapie są kluczowe – im więcej i bardziej zróżnicowane dane, tym lepsze uczenie AI.

• Trening modelu (Learning/Training)

Następnie następuje etap uczenia się maszyny na podstawie danych. Dane wejściowe są podawane do algorytmu uczenia maszynowego. Algorytm ten wyszukuje wzorce lub korelacje w danych i stopniowo dostosowuje parametry wewnętrzne, aby jak najlepiej dopasować się do danych.

W przypadku sztucznych sieci neuronowych (często stosowanych w deep learning), trening polega na dostosowywaniu wag (weights) połączeń między neuronami przez wiele iteracji. AI ciągle próbuje przewidywać na podstawie danych treningowych i koryguje błędy na podstawie różnicy między przewidywaniem a rzeczywistym wynikiem (proces ten nazywany jest propagacją wsteczną – backpropagation).

Ważne jest, że na tym etapie AI uczy się na podstawie doświadczenia (danych treningowych), podobnie jak uczeń ćwiczący na zadaniach: popełnia błędy, wyciąga wnioski i poprawia się.

• Generowanie przewidywań/wyników (Inference)

Po zakończeniu treningu AI posiada wytrenowany model. Teraz, gdy otrzyma nowe dane wejściowe (których wcześniej nie widziało), może zastosować model, aby przewidzieć lub podjąć decyzję.

Na przykład, po nauce model AI rozróżniający koty i psy może spojrzeć na nowe zdjęcie i przewidzieć z określonym prawdopodobieństwem, że „to jest kot”. Podobnie AI wytrenowane na danych bankowych może przewidzieć, czy nowa transakcja jest oszustwem, a model medyczny może zasugerować diagnozę dla nowego pacjenta. Ten etap nazywamy wnioskowaniem (inference) – AI stosuje zdobytą wiedzę w praktyce.

• Korekta i ulepszanie (Feedback & Improvement)

Istotną cechą AI (zwłaszcza systemów uczenia maszynowego) jest zdolność do samodoskonalenia się w czasie. Jeśli AI wygeneruje wynik i otrzyma informację zwrotną na temat jego poprawności (np. człowiek wskaże, czy przewidywanie było prawidłowe), może dostosować model, aby działał lepiej.

Wracając do przykładu rozpoznawania kotów i psów: jeśli model błędnie sklasyfikuje niektóre przypadki (np. pomyli psa z kotem), inżynierowie mogą dodać dane dotyczące trudnych przypadków lub zmienić architekturę/model hiperparametry, aby AI mogło się dalej uczyć. Dzięki ciągłym aktualizacjom AI staje się coraz dokładniejsze i bardziej inteligentne z czasem.

Ten etap przypomina poprawianie błędów w zadaniu domowym na podstawie wskazówek nauczyciela i wyciąganie wniosków na przyszłość. W niektórych specjalistycznych systemach AI (np. uczenie ze wzmocnieniem w grach) samodzielna korekta odbywa się na bieżąco podczas działania: AI próbuje różnych działań, unika tych, które przynoszą złe wyniki, i wzmacnia te skuteczne.

Podsumowując, systemy AI działają dzięki połączeniu trzech głównych zdolności: uczenia się z danych, stosowania logiki do wnioskowania oraz samokorekty na podstawie błędów. W fazie uczenia się AI zbiera i wyciąga informacje z danych (tworząc „wiedzę”).

W fazie wnioskowania AI wykorzystuje zdobytą wiedzę do analizy nowych sytuacji i generowania wyników. A dzięki samokorekcie AI stale udoskonala swoje działanie, zwiększając precyzję. To właśnie połączenie uczenia, rozumowania i samodoskonalenia stanowi siłę nowoczesnych systemów AI.

Przykład obrazujący działanie AI

Przyjrzyjmy się konkretnemu przykładzie, który lepiej zobrazuję powyższy proces: chatbot AI odpowiadający automatycznie na wiadomości. Załóżmy, że chcesz stworzyć chatbot wspierający klientów, który potrafi naturalnie odpowiadać na pytania w języku polskim.

• Zbieranie danych: Potrzebujesz ogromnej bazy rozmów, aby nauczyć chatbota rozumienia języka i sposobu odpowiadania. Dane te mogą pochodzić z milionów pytań i przykładowych odpowiedzi z wcześniejszych rozmów z klientami lub z internetu (np. forów, mediów społecznościowych), które zostały zebrane i oczyszczone. Każde pytanie jest powiązane z poprawną odpowiedzią (etykietą), aby chatbot mógł się uczyć.
• Trening chatbota: Wybierasz model AI językowy (np. dużą sieć neuronową Transformer) i pozwalasz mu „przeczytać” całą zgromadzoną bazę rozmów. Model uczy się łączyć pytania z odpowiedziami, a także naturalnego, płynnego użycia języka. Z czasem chatbot poprawia zdolność rozumienia kontekstu i odpowiadania adekwatnie. Uczy się, że gdy klient pyta „Zapomniałem hasła, co zrobić?”, odpowiedź powinna wskazywać na sposób odzyskania hasła, a nie odbiegać od tematu. Proces ten przypomina nowego pracownika, który czyta tysiące scenariuszy rozmów, aby opanować fach.
• Odpowiadanie użytkownikowi: Po wdrożeniu, gdy klient wpisze nowe pytanie (którego chatbot wcześniej nie znał), chatbot analizuje pytanie, wyciąga główną intencję (np. klient pyta o zapomniane hasło) na podstawie zdobytej wiedzy i generuje odpowiedź adekwatną do sytuacji. Jeśli chatbot jest dobrze wytrenowany, odpowiedź będzie naturalna i precyzyjna, niemal jak napisana przez człowieka.
• Ulepszanie w czasie: Po każdej interakcji można poinformować chatbota, czy odpowiedź była poprawna czy błędna (na podstawie opinii klienta lub oceny pracownika wsparcia). Jeśli odpowiedź była niewystarczająca, dane z tej interakcji zostaną dodane do bazy treningowej na kolejną rundę ulepszeń. Dzięki temu chatbot z czasem staje się coraz lepszy w rozumieniu i odpowiadaniu. To właśnie mechanizm informacji zwrotnej pozwala AI samodoskonalić się.

Powyższy przykład jasno pokazuje, jak AI w praktyce „uczy się” i działa: uczy się na podstawie danych z przeszłości, aby zastosować wiedzę w przyszłych sytuacjach. Niezależnie od tego, czy chodzi o rozpoznawanie kotów i psów, czy odpowiadanie na pytania klientów, zasada pozostaje ta sama.

Jak działa AI generatywna?

Ostatnio dużą popularność zdobywa AI generatywna (Generative AI) – systemy AI zdolne do tworzenia nowych treści, takich jak teksty, obrazy czy dźwięki, które wcześniej nie istniały. Jak działa AI generatywna i czym różni się od innych systemów?

W rzeczywistości AI generatywna również opiera się na głębokim uczeniu na ogromnych zbiorach danych, ale zamiast tylko przewidywać lub klasyfikować, model jest trenowany, aby generować nowe dane wyjściowe na podstawie wzorców, które poznał.

Weźmy na przykład duży model językowy taki jak ChatGPT: model ten został wytrenowany na miliardach słów tekstu (książek, artykułów, stron internetowych), aby nauczyć się zależności między słowami i zdaniami. Jego struktura to bardzo głęboka sieć neuronowa (dziesiątki miliardów parametrów), zdolna do przewidywania kolejnego słowa w zdaniu.

Podczas użytkowania, zamiast odpowiadać gotowymi frazami z pamięci, ChatGPT tworzy nowe odpowiedzi, wybierając kolejne słowa na podstawie prawdopodobieństwa wyuczonego podczas treningu. Efektem jest płynny tekst, który odzwierciedla styl języka z danych treningowych, ale zawiera całkowicie nowe treści.

Innymi słowy, systemy Generative AI takie jak ChatGPT czy AI generujące obrazy (Midjourney, DALL-E) działają, ucząc się dogłębnie „języka” swojej dziedziny (język ludzki, obrazy, muzyka itd.) i tworząc nowe dzieła na żądanie, bazując na zdobytej wiedzy. Są wyposażone w ogromne modele głębokiego uczenia – zwane modelami bazowymi (foundation models) lub dużymi modelami językowymi (LLM) – trenowane na gigantycznych zbiorach danych za pomocą specjalnych algorytmów (np. Transformer w przetwarzaniu języka).

Dzięki temu programy takie jak ChatGPT czy Midjourney mogą tworzyć nowe treści (tekst, obrazy, muzykę) na podstawie zdobytej wiedzy, zamiast jedynie wybierać gotowe odpowiedzi. Na przykład, gdy poprosisz „napisz opowiadanie o kocie, który potrafi programować”, ChatGPT wykorzysta swoją znajomość języka i niezliczone przeczytane historie, aby stworzyć całkowicie nowe opowiadanie na ten temat.

Specyfika AI generatywnej polega na tym, że nie tylko rozpoznaje czy analizuje, ale faktycznie tworzy na pewnym poziomie. Oczywiście ta kreatywność opiera się na tym, czego AI się nauczyło – łączy i modyfikuje znane wzorce, tworząc coś nowego. Efekty mogą być bardzo różnorodne i bogate, co czyni AI generatywną potężnym narzędziem w tworzeniu treści, projektowaniu, rozrywce i wielu innych dziedzinach.

>>> Kliknij, aby dowiedzieć się więcej o:

Historia powstania i rozwoju sztucznej inteligencji

Popularne rodzaje sztucznej inteligencji

Podsumowując, AI działa poprzez uczenie się na podstawie doświadczeń (danych), podobnie jak człowiek uczy się na podstawie własnych przeżyć. Poprzez proces treningu maszyny stopniowo uogólniają wiedzę z danych przykładowych i tworzą model, który można zastosować później.

Chociaż pod spodem mogą działać różne algorytmy – od prostych drzew decyzyjnych po głębokie sieci neuronowe z miliardami parametrów – wspólnym celem AI jest odkrywanie ukrytych reguł, które pomagają rozwiązywać problemy. Dzięki ogromnym zbiorom danych i potężnej mocy obliczeniowej AI osiągnęła imponujące sukcesy, od rozpoznawania obrazów i precyzyjnej analizy głosu po zdolność automatycznego pisania tekstów i tworzenia obrazów.

Mamy nadzieję, że powyższe wyjaśnienie pozwoliło Ci uzyskać jasny i intuicyjny obraz tego, jak AI „myśli” i działa za ekranem. AI przestała być „czarną skrzynką” – to w rzeczywistości efekt procesu uczenia się na danych i ciągłego doskonalenia, bardzo podobnego do sposobu, w jaki my, ludzie, przyswajamy wiedzę i umiejętności.

Śledź INVIAI, aby być na bieżąco z najnowszą wiedzą o AI!