Umelá inteligencia (Artificial Intelligence - AI) je oblasť počítačovej vedy, ktorá napodobňuje ľudské kognitívne schopnosti získavaním a klasifikáciou informácií zo vstupných údajov. Táto inteligencia môže byť založená na naprogramovaných pracovných postupoch alebo generovaná prostredníctvom strojového učenia (ML).
V posledných rokoch sa dosiahol obrovský pokrok najmä v oblasti strojového učenia. Je to spôsobené najmä rastúcou dostupnosťou veľkého množstva údajov a masívnym výpočtovým výkonom, ktoré sú základnými predpokladmi pre komplexné výpočty vykonávané strojovým učením.
V strojovom učení sa algoritmus sám učí, ako vykonávať konkrétnu úlohu, pričom sa učí opakovaním a prispôsobuje svoje správanie pri učení vopred definovaným štandardom kvality a informačnému obsahu údajov. Na rozdiel od konvenčných algoritmov ML nevyžaduje modelovanie cesty riešenia; namiesto toho sa učí sám pochopiť, ako sú údaje štruktúrované. Robot sa napríklad môže sám naučiť, ako má uchopiť určité predmety, aby ich mohol presunúť z bodu A do bodu B. Jediné pokyny, ktoré dostane, sú, kde tieto predmety získať a kam ich prepraviť. Robot sa učí, ako uchopiť predmet opakovaným pokusom a omylom a spätnou väzbou z úspešných pokusov.
Aké sú rôzne typy AI?
Odborníci rozlišujú medzi slabou a silnou AI. Slabá AI sa vzťahuje na systémy, ktoré dokážu napodobňovať kognitívne funkcie, ktoré boli kedysi považované za exkluzívne pre ľudí, a využívajú túto schopnosť na vykonávanie úzko definovaných úloh. Príklady zahŕňajú systémy, ktoré dokážu klasifikovať obrázky alebo konvertovať hovorený jazyk na text. Silná AI sa vzťahuje na stroje, ktoré dokážu replikovať alebo dokonca prekročiť ľudské kognitívne schopnosti v rôznych aspektoch.
Aké sú niektoré každodenné využitia AI?
V súčasnosti AI prenikla takmer do všetkých oblastí nášho života. Možno si to nie vždy uvedomujeme, ale neustále komunikujeme s AI v tej či onej forme, keď robíme všetky druhy každodenných vecí. Jedným z príkladov je spôsob, akým používame hlasových asistentov, ako sú Siri a Alexa, na vyhľadávanie informácií a vykonávanie úloh.
Technológia AI sa používa aj v softvéri na rozpoznávanie tváre, napríklad v aplikáciách, ktoré sme používali na odomykanie našich smartfónov. A poskytuje nám prispôsobené odporúčania na platformách sociálnych médií na základe našich záujmov a preferencií.
Odkiaľ pochádza AI?
V 20. storočí vedci ako Alan Turing začali klásť teoretické základy toho, čo dnes nazývame umelou inteligenciou. Turing – ktorý je často oslavovaný ako otec modernej výpočtovej techniky – v prelomovom článku položil základnú otázku, či stroje dokážu myslieť. Aby to zistil, vyvinul svoj slávny Turingov test, ktorý sa odvtedy stal kľúčovým kritériom pri posudzovaní, či je stroj inteligentný. Termín „umelá inteligencia“ bol vytvorený na vedeckej konferencii, ktorá sa konala v lete 1956 na Dartmouth College v americkom štáte New Hampshire. Táto konferencia tiež viedla k vytvoreniu Logic Theorist, prvého počítačového programu určeného na vykonávanie automatizovaného uvažovania. Mnohí to považujú za prvý program umelej inteligencie.
Čo je Machine Learning - strojové učenie?
Základnou koncepciou strojového učenia je umožniť počítačovým systémom učiť sa z údajov a robiť predpovede alebo rozhodnutia. Jedným zo základných príkladov je e-mailová aplikácia, ktorá automaticky odosiela spamy do samostatného priečinka. Po prvé, aplikácia sa musí naučiť, čo predstavuje spam. Aby sa toto učenie mohlo uskutočniť, používateľ označí niektoré e-maily ako spam a aplikácia sa učí na základe týchto príkladov. Okrem identifikácie kľúčových slov v e-mailoch označených ako spam kontroluje aj údaje o odosielateľovi a ďalšie kľúčové charakteristiky. Keď aplikácia niekoľkokrát prejde týmto procesom, má dostatok informácií na to, aby fungovala autonómne. Zakaždým, keď príde nový e-mail, rýchlo analyzuje obsah a na základe toho, čo sa dozvedel, rozhodne, či ide o spam. Ak existuje nejaká neistota, aplikácia môže požiadať používateľa o pomoc a poučiť sa z jeho odpovede.
Čo je Deep Learning - hlboké učenie?
Hlboké učenie (DL) je špecifická metóda spracovania informácií a podoblasť strojového učenia. Na analýzu veľkých súborov údajov využíva neurónové siete. Modely DL sú také silné, že sú schopné samy sa učiť a prispôsobovať, opakovane aplikovať to, čo sa naučili, na nový obsah s cieľom rozšíriť svoje znalosti. Skutočný proces učenia si už nevyžaduje ľudský zásah; namiesto toho je analyzovanie údajov ponechané na stroji. Toto je kľúčový rozdiel oproti strojovému učeniu, kde ľudia zasahujú do analýzy údajov a skutočného rozhodovacieho procesu.
Čo je Neural Network - neurónová sieť?
Hlboké učenie využíva neurónové siete na analýzu veľkých súborov údajov. Mnohé aspekty fungovania umelých neurónových sietí sú inšpirované biologickými neurónovými sieťami v ľudskom mozgu. Umelé neurónové siete napodobňujú schopnosť ľudského mozgu vnímať predmety, uvažovať o nich a vyvodzovať závery. Rozdiel je v tom, že sú schopné analyzovať oveľa väčšie množstvo údajov oveľa väčšou rýchlosťou, ako by to kedy dokázal človek. Väčšina algoritmov hlbokého učenia sú hlboké neurónové siete (Deep Neural Networks - DNNs). Pozostávajú z mnohých vrstiev lineárnych a nelineárnych jednotiek spracovania známych ako umelé neuróny. Pojem „hlboký“ sa vzťahuje na tieto viaceré vrstvy. Čím viac neurónov a vrstiev v rámci architektúry neurónovej siete, tým väčšia je jej schopnosť reprezentovať komplexné koncepty. Hlboké učenie sa používa v aplikáciách, kde používatelia potrebujú identifikovať vzory a trendy vo veľkých súboroch údajov. Príklady v oblasti AI zahŕňajú systémy rozpoznávania tváre, objektov a hlasu.
Čo sú Large Language Models - veľké jazykové modely?
Veľký jazykový model (LLM) je špecializovaný typ modelu umelej inteligencie s hlbokým učením, ktorý bol vyškolený na pochopenie a „hovorenie“ ľudského jazyka. ChatGPT je v súčasnosti najznámejším príkladom LLM. Verzia GPT-3, ktorá bola vydaná koncom roka 2022, obsahuje ohromujúcich 175 miliárd tréningových parametrov. Súčasná architektúra GPT-4 je ešte väčšia, s 1,8 biliónmi tréningových parametrov.
Text Michal Múdrý (podľa Trumpf)
