Sztuczna inteligencja (AI) obejmuje wiele złożonych, nowych technologii, które kiedyś wymagały ingerencji człowieka, a obecnie można je wykonywać na komputerze. Komputery mogą wykonywać zaawansowane funkcje, które w przeszłości służyły do analizowania i przekazywania informacji. Obecnie dzięki AI komputery mogą nawet generować nowe treści.
Skrót AI jest często używany zamiennie do reprezentowania różnych typów technologii, które składają się na AI.
Typowe koncepcje związane z AI
Istnieje wiele terminów i pojęć definiujących sztuczną inteligencję i systemy uczące się, które mogą okazać się przydatne. Oto kilka sposobów wykorzystania AI w praktyce w internecie
Ogólna AI
Ogólnie rzecz biorąc, ogólna AI to program lub model, w którym nie są człowiek, a które charakteryzują się szerokim zakresem rozwiązywania problemów i kreatywności. model to bardzo duże równanie matematyczne, które obejmuje zbiór parametrów i strukturę niezbędną do zwrócenia przez maszynę danych wyjściowych.
Wykorzystując ogólną AI, można wykonywać wiele rodzajów zadań, takich jak analizowanie danych, tłumaczenie tekstu, komponowanie muzyki, identyfikowanie chorób i wiele innych.
Wąska AI
Narrow AI to system, który może wykonywać pojedyncze lub określone działania. Przykładem może być komputer, w którym gra w szachy z człowiekiem (nie należy mylić z „Mechanical Turk”). Wąska AI ma wstępnie zdefiniowany zbiór parametrów, ograniczeń i kontekstów, które mogą wydawać się zrozumiałe, ale w rzeczywistości są tylko odpowiedziami na równanie.
Możesz zobaczyć to w praktyce, gdy korzystasz z systemów rozpoznawania twarzy, asystentów głosowych i prognoz pogody. Możesz używać bardzo konkretnych modeli, aby usprawnić określone funkcje witryn i aplikacji.
Załóżmy np., że masz witrynę poświęconą filmom, w której użytkownicy mogą się zalogować, oceniać ulubione filmy i odkrywać nowe. Możesz skorzystać z wstępnie wypełnionej bazy danych, by rekomendować filmy na podstawie aktualnie przeglądanej przez nich strony. Możesz też użyć wąskiego modelu AI, który analizuje zachowania i preferencje użytkowników, aby wyświetlić najistotniejsze informacje dla użytkownika.
Generatywna AI
Duży model językowy (LLM) to sieć neuronowa z wieloma parametrami, których można używać do wykonywania różnych zadań, takich jak generowanie, klasyfikowanie i podsumowywanie tekstu lub obrazów.
Generatywna AI reaguje na dane wejściowe i tworzy treści na podstawie kontekstu oraz pamięci LLM. To coś więcej niż dopasowywanie wzorców i prognozowanie. Do najpopularniejszych narzędzi generatywnej AI należą:
- Gemini od Google
- Chat GPT od Open AI
- Claude wykonawcy Anthropic
- Copilot firmy Microsoft
- I wiele innych...
Za pomocą tych narzędzi możesz tworzyć teksty, przykładowe fragmenty kodu i obrazy. Dzięki nim możesz zaplanować urlop, złagodzić ton e-maila lub nadać mu bardziej profesjonalny charakter, a także sklasyfikować różne zestawy informacji w kategoriach.
Istnieje nieskończona liczba przypadków użycia – zarówno dla deweloperów, jak i osób niebędących deweloperami.
Systemy uczące się
Systemy uczące się to forma AI, w której komputer uczy się bez konkretnego programu. Tam, gdzie AI stara się generować inteligencję, ML umożliwia komputerom uczenie się na podstawie doświadczenia. Systemy uczące się korzystają z algorytmów do prognozowania zbiorów danych.
Systemy uczące się to proces trenowania modelu do generowania przydatnych prognoz lub generowania treści na podstawie danych.
Załóżmy na przykład, że chcemy utworzyć witrynę, która w konkretnych dniach oceni pogodę. Tradycyjnie w tym celu powinien wykonać jeden lub więcej meteorologów, którzy potrafią stworzyć reprezentację atmosfery i powierzchni Ziemi, obliczyć i przewidywać wzorce pogodowe oraz określić ocenę przez porównanie aktualnych danych z kontekstem historycznym.
Zamiast tego moglibyśmy udostępnić modelowi ML ogromną ilość danych pogodowych, dopóki model nie nauczy się matematycznego związku między wzorcami pogodowymi, danymi historycznymi i wytycznymi dotyczącymi czynników wpływających na pogodę w danym dniu na pogodę. Stworzyliśmy ją w internecie.
Deep learning
Deep learning (DL) to klasa algorytmów ML. Jednym z przykładów są Deep Neural Networks (DNNs), które próbują modelować sposób przetwarzania informacji przez ludzki mózg.
Wyzwania związane z AI
Tworzenie i wykorzystywanie AI wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Poniżej znajdziesz najważniejsze informacje, na które musisz zwrócić uwagę.
Jakość danych i aktualność
Duże zbiory danych używane do trenowania różnych modeli AI często stają się z natury nieaktualne po ich użyciu. Oznacza to, że podczas wyszukiwania najnowszych informacji możesz skorzystać z inżynierii promptów, aby zwiększyć wydajność modelu AI w zakresie konkretnych zadań i uzyskać lepsze wyniki.
Zbiory danych mogą być niekompletne lub zbyt małe, aby skutecznie obsługiwać niektóre przypadki użycia. Warto spróbować użyć wielu narzędzi lub dostosować model do swoich potrzeb.
Zastrzeżenia dotyczące etyki i uprzedzeń
Technologia AI jest ekscytująca i ma wielki potencjał. Ostatecznie jednak komputery i algorytmy są budowane przez ludzi i trenowane na danych, które mogą zbierać ludzie, a więc stawiają czoła różnym wyzwaniom. Modele mogą na przykład uczyć się i wzmacniać uprzedzenia związane z ludźmi i szkodliwe stereotypy, bezpośrednio wpływając na wyniki. Ważne jest podejście do tworzenia technologii AI, którym priorytetem powinno być ograniczanie uprzedzeń.
Kwestie dotyczące praw autorskich do treści generowanych przez AI są brane pod uwagę w różnych kategoriach kwestii etycznych. Kto jest właścicielem treści, zwłaszcza jeśli te treści zostały bezpośrednio skopiowane z materiałów chronionych prawem autorskim?
Zanim zaczniesz tworzyć nowe treści i pomysły, weź pod uwagę obecne zasady dotyczące wykorzystania materiałów.
Prywatność i bezpieczeństwo
Wielu programistów stron internetowych twierdzi, że podczas korzystania z narzędzi AI głównymi obawy dotyczą prywatności i bezpieczeństwa. Jest to szczególnie istotne w kontekście działalności, w której obowiązują rygorystyczne wymagania dotyczące danych, np. w przypadku instytucji państwowych i firm z branży medycznej. Możliwość udostępniania danych użytkowników większej liczbie innych firm przy użyciu interfejsów API w chmurze to problem. Ważne jest, aby każda transmisja danych była bezpieczna i stale monitorowana.
Sztuczna inteligencja na urządzeniu może okazać się kluczowa w rozwiązaniu tych przypadków. MediaPipe to jedno z rozwiązań, które są wciąż w trakcie rozwiązywania tego problemu, ale wciąż pozostaje wiele do zrobienia.
Pierwsze kroki z AI w internecie
Znasz już wiele typów sztucznej inteligencji, więc możesz pomyśleć, jak wykorzystać istniejące modele, aby zwiększyć swoją produktywność i tworzyć lepsze strony internetowe i aplikacje internetowe.
Możesz wykorzystać AI, aby:
- Dowiedz się, jak ulepszyć autouzupełnianie na potrzeby wyszukiwania w Twojej witrynie.
- wykrywanie obecności popularnych przedmiotów, takich jak ludzie czy zwierzęta, za pomocą inteligentnej kamery;
- Używaj modelu języka naturalnego, aby odnieść się do spamu w komentarzach.
- Zwiększ produktywność, włączając autouzupełnianie kodu.
- Korzystaj z edytora tekstu WYSIWYG z sugestiami dotyczącymi następnego słowa lub zdania.
- Podaj zrozumiałe wyjaśnienie zbioru danych.
- I wiele innych…
Wytrenowane modele AI mogą być świetnym sposobem na usprawnienie naszych stron internetowych i aplikacji internetowych oraz poprawę produktywności bez konieczności pełnej wiedzy o tworzeniu modeli matematycznych i zbieraniu złożonych zbiorów danych, z których korzystają najpopularniejsze narzędzia AI.
Większość modeli może od razu spełniać Twoje potrzeby, bez potrzeby dostosowywania. Dostrajanie to proces pobierania modelu, który został już wytrenowany na dużym zbiorze danych, a następnie dalszego trenowania tak, aby spełniał Twoje potrzeby związane z wykorzystaniem. Jest wiele technik dostrajania modelu:
- Uczenie się przez wzmacnianie na podstawie opinii człowieka (RLHF) to technika, która z wykorzystaniem opinii użytkowników pomaga poprawić dopasowanie modelu do preferencji i zamiarów użytkowników.
- Adaptacja niskiej pozycji (LoRA) to skuteczna metoda w przypadku LLM, która zmniejsza liczbę parametrów z możliwością trenowania przy zachowaniu wydajności modelu.