Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) pojawia się wszędzie – w telefonie, w skrzynce odbiorczej, przesuwa mapy, tworzy e-maile, które w połowie miały zostać napisane. Ale czym jest AI ? W skrócie: to zbiór technik, które pozwalają komputerom wykonywać zadania kojarzone z ludzką inteligencją, takie jak rozpoznawanie wzorców, formułowanie przewidywań i generowanie języka lub obrazów. To nie jest marketing naciągany. To ugruntowana dziedzina z matematyką, danymi i mnóstwem prób i błędów. Autorytatywne źródła przedstawiają AI jako systemy, które potrafią się uczyć, rozumować i działać w kierunku celów w sposób, który uważamy za inteligentny. [1]

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Czym jest sztuczna inteligencja typu open source?
Poznaj rozwiązania open source dotyczące sztucznej inteligencji, korzyści, modeli licencjonowania i współpracy społeczności.

🔗 Czym jest sieć neuronowa w sztucznej inteligencji?
Poznaj podstawy sieci neuronowych, typy architektury, szkolenie i typowe zastosowania.

🔗 Czym jest komputerowe widzenie w sztucznej inteligencji?
Zobacz, jak maszyny interpretują obrazy, kluczowe zadania, zestawy danych i aplikacje.

🔗 Czym jest symboliczna sztuczna inteligencja?
Poznaj rozumowanie symboliczne, grafy wiedzy, reguły i hybrydowe systemy neurosymboliczne.

Czym jest AI: wersja skrócona 🧠➡️💻

Sztuczna inteligencja (AI) to zbiór metod, które pozwalają oprogramowaniu aproksymować inteligentne zachowania. Zamiast kodować każdą regułę, często trenujemy modele na przykładach, aby mogły one uogólniać się do nowych sytuacji – rozpoznawania obrazu, przetwarzania mowy na tekst, planowania tras, asystentów kodowania, przewidywania struktur białek itd. Jeśli zależy Ci na przejrzystej definicji w swoich notatkach: pomyśl o systemach komputerowych wykonujących zadania powiązane z ludzkimi procesami intelektualnymi, takimi jak rozumowanie, odkrywanie znaczenia i uczenie się na podstawie danych. [1]

Przydatnym modelem mentalnym z tej dziedziny jest traktowanie sztucznej inteligencji jako systemów nastawionych na cel , które postrzegają swoje otoczenie i wybierają działania – przydatne, gdy zaczynamy myśleć o pętlach oceny i kontroli. [1]

Co sprawia, że ​​sztuczna inteligencja jest naprawdę użyteczna✅

Dlaczego warto sięgnąć po sztuczną inteligencję zamiast tradycyjnych zasad?

• Moc wzorców – modele wykrywają subtelne korelacje w ogromnych zbiorach danych, których ludzie nie zauważyliby przed lunchem.

• Adaptacja — dzięki większej ilości danych można poprawić wydajność bez konieczności ponownego pisania całego kodu.

• Prędkość na dużą skalę – po przeszkoleniu modele działają szybko i spójnie, nawet przy stresujących wolumenach.

• Generatywność - współczesne systemy potrafią nie tylko klasyfikować rzeczy, ale także tworzyć tekst, obrazy, kody, a nawet kandydujące cząsteczki.

• Myślenie probabilistyczne - radzą sobie z niepewnością lepiej niż kruche lasy oparte na zasadzie „jeśli-w przeciwnym razie”.

• Narzędzia wykorzystujące narzędzia – można łączyć modele z kalkulatorami, bazami danych lub wyszukiwarką w celu zwiększenia niezawodności.

• Kiedy nie jest dobrze – stronniczość, halucynacje, nieaktualne dane treningowe, zagrożenie prywatności. Dojdziemy do tego.

Bądźmy szczerzy: czasami sztuczna inteligencja wydaje się rowerem dla umysłu, a czasami monocyklem na żwirze. Oba te określenia mogą być prawdziwe.

Jak działa sztuczna inteligencja z prędkością człowieka 🔧

Większość nowoczesnych systemów AI łączy w sobie:

1. Dane – przykłady języka, obrazów, kliknięć, odczytów czujników.

2. Cele – funkcja straty, która mówi, jak wygląda „dobrze”.

3. Algorytmy – procedura szkoleniowa, która ma na celu zminimalizowanie straty w modelu.

4. Ewaluacja – zestawy testowe, metryki, kontrole poprawności.

5. Wdrożenie — obsługa modelu poprzez monitorowanie, zapewnienie bezpieczeństwa i zabezpieczeń.

Dwie szerokie tradycje:

• Sztuczna inteligencja oparta na symbolach lub logice – jasne reguły, grafy wiedzy, wyszukiwanie. Doskonałe do formalnego rozumowania i ograniczeń.

• Sztuczna inteligencja oparta na statystyce lub uczeniu się – modele, które uczą się na podstawie danych. To właśnie tam rozwija się głębokie uczenie i stąd bierze się większość ostatniego szumu; często cytowany przegląd mapuje obszar od reprezentacji warstwowych po optymalizację i generalizację. [2]

W przypadku sztucznej inteligencji opartej na uczeniu się istotne są następujące filary:

• Uczenie nadzorowane – uczenie się na podstawie oznaczonych przykładów.

• Bez nadzoru i z samonadzorem - poznaj strukturę z nieoznaczonych danych.

• Uczenie przez wzmacnianie – nauka poprzez próby i informacje zwrotne.

• Modelowanie generatywne — naucz się tworzyć nowe próbki, które wyglądają realistycznie.

Dwie rodziny generatywne, o których będziesz słyszeć codziennie:

• Transformatory – architektura, na której opiera się większość dużych modeli językowych. Wykorzystuje uwagę do powiązania każdego tokena z pozostałymi, umożliwiając równoległe szkolenie i zaskakująco płynne wyniki. Jeśli słyszałeś o „samouwadze”, to właśnie jest sednem tej sztuczki. [3]

• Modele dyfuzyjne – uczą się odwracać proces szumowania, przechodząc od losowego szumu z powrotem do wyraźnego obrazu lub dźwięku. To jak roztasowywanie talii, powoli i ostrożnie, ale z wykorzystaniem rachunku różniczkowego; podstawowe prace pokazały, jak skutecznie trenować i próbkować. [5]

Jeśli metafory wydają się naciągane, to uczciwie – sztuczna inteligencja to ruchomy cel. Wszyscy uczymy się tańca, podczas gdy muzyka zmienia się w trakcie utworu.

Gdzie spotykasz sztuczną inteligencję każdego dnia 📱🗺️📧

• Wyszukiwanie i rekomendacje - ranking wyników, kanały, filmy.

• E-mail i dokumenty — automatyczne uzupełnianie, podsumowania, kontrola jakości.

• Kamera i dźwięk - redukcja szumów, HDR, transkrypcja.

• Nawigacja - prognozowanie ruchu, planowanie tras.

• Wsparcie i serwis - agenci czatu, którzy selekcjonują i przygotowują odpowiedzi.

• Kodowanie – sugestie, refaktoryzacje, testy.

• Zdrowie i nauka – triaż, wsparcie obrazowania, przewidywanie struktur. (Konteksty kliniczne należy traktować jako krytyczne pod względem bezpieczeństwa; należy korzystać z nadzoru ludzkiego i udokumentowanych ograniczeń.) [2]

Mała anegdota: zespół produktowy może przeprowadzić test A/B kroku pobierania danych przed modelem językowym; wskaźniki błędów często spadają, ponieważ model opiera się na świeższym, specyficznym dla zadania kontekście, a nie na zgadywaniu. (Metoda: zdefiniuj metryki z góry, zachowaj zestaw danych i porównaj podobne komunikaty).

Mocne strony, ograniczenia i delikatny chaos pomiędzy nimi ⚖️

Mocne strony

• Z wdziękiem radzi sobie z dużymi, chaotycznymi zbiorami danych.

• Skalowalność w zakresie zadań przy użyciu tych samych podstawowych mechanizmów.

• Poznaje ukrytą strukturę, której nie stworzyliśmy ręcznie. [2]

Ograniczenia

• Halucynacje - modele mogą dawać wiarygodnie brzmiące, lecz nieprawidłowe wyniki.

• Błędy - dane szkoleniowe mogą kodować błędy społeczne, które następnie system reprodukuje.

• Odporność — przypadki skrajne, dane wejściowe antagonistyczne i przesunięcia w dystrybucji mogą powodować problemy.

• Prywatność i bezpieczeństwo — jeśli nie zachowasz ostrożności, wrażliwe dane mogą wyciec.

• Wyjaśnialność – dlaczego tak napisano? Czasami niejasne, co frustruje audyty.

Zarządzanie ryzykiem istnieje po to, aby nie wywoływać chaosu: ramy zarządzania ryzykiem AI NIST zapewniają praktyczne, dobrowolne wskazówki mające na celu poprawę wiarygodności na każdym etapie projektowania, rozwoju i wdrażania — pomyśl o mapowaniu ryzyka, jego mierzeniu i zarządzaniu użytkowaniem od początku do końca. [4]

Zasady ruchu drogowego: bezpieczeństwo, zarządzanie i odpowiedzialność 🛡️

Przepisy i wytyczne nadążają za praktyką:

• Podejścia oparte na ryzyku – zastosowania obarczone wyższym ryzykiem podlegają bardziej rygorystycznym wymaganiom; dokumentacja, zarządzanie danymi i obsługa incydentów mają znaczenie. Ramy publiczne kładą nacisk na przejrzystość, nadzór ludzki i ciągłe monitorowanie. [4]

• Niuanse sektorowe – dziedziny o znaczeniu krytycznym dla bezpieczeństwa (np. zdrowie) wymagają zaangażowania człowieka i starannej oceny; narzędzia ogólnego przeznaczenia nadal korzystają z jasnej dokumentacji dotyczącej przeznaczenia i ograniczeń. [2]

Nie chodzi o tłumienie innowacyjności, ale o to, żeby Twój produkt nie zamieniał się w maszynkę do popcornu w bibliotece… co brzmi ciekawie, dopóki tak nie jest.

Rodzaje sztucznej inteligencji w praktyce z przykładami 🧰

• Percepcja – wzrok, mowa, scalanie sensorów.

• Język - czat, tłumaczenie, podsumowanie, ekstrakcja.

• Prognozowanie - prognozowanie popytu, ocena ryzyka, wykrywanie anomalii.

• Planowanie i kontrola - robotyka, logistyka.

• Generowanie - obrazy, dźwięk, wideo, kod, dane strukturalne.

Pod maską matematyka opiera się na algebrze liniowej, rachunku prawdopodobieństwa, optymalizacji i stosach obliczeniowych, które zapewniają płynne działanie. Aby zgłębić podstawy głębokiego uczenia się, zapoznaj się z kanonicznym przeglądem. [2]

Tabela porównawcza: popularne narzędzia AI w skrócie 🧪

(Celowo lekko niedoskonałe. Ceny ulegają zmianom. Twój wynik będzie inny.)

Jak ocenić system AI jak profesjonalista 🧪🔍

1. Zdefiniuj zadanie - opis zadania w jednym zdaniu.

2. Wybierz metryki – dokładność, opóźnienie, koszt, wyzwalacze bezpieczeństwa.

3. Przygotuj zbiór testowy – reprezentatywny, różnorodny, wyodrębniony.

4. Sprawdź tryby awarii - dane wejściowe, które system powinien odrzucić lub eskalować.

5. Przeprowadź test na stronniczość – w stosownych przypadkach przekroje demograficzne i wrażliwe atrybuty.

6. Człowiek w pętli - określ, kiedy dana osoba musi dokonać przeglądu.

7. Rejestrowanie i monitorowanie — wykrywanie dryftów, reagowanie na incydenty, wycofywanie zmian.

8. Dokument – ​​źródła danych, ograniczenia, przeznaczenie, sygnały ostrzegawcze. NIST AI RMF zapewnia w tym zakresie wspólny język i procedury. [4]

Najczęstsze błędne przekonania, które słyszę cały czas 🙃

• „To tylko kopiowanie”. Szkolenie uczy struktury statystycznej; generowanie tworzy nowe wyniki zgodne z tą strukturą. Może to być pomysłowe – lub błędne – ale nie jest to kopiowanie i wklejanie. [2]

• „Sztuczna inteligencja rozumie jak człowiek”. Modeluje wzorce. Czasami wygląda to na rozumienie, a czasami na pewną, niewyraźną plamę. [2 ]

• „Im większy, tym lepszy”. Skala pomaga, ale jakość danych, ich spójność i pobieranie często mają większe znaczenie. [2][3]

• „Jedna sztuczna inteligencja, by rządzić nimi wszystkimi”. Prawdziwe stosy są wielomodelowe: umożliwiają wyszukiwanie faktów, generują tekst, działają na małych, szybkich modelach na urządzeniu, a także oferują klasyczne wyszukiwanie.

Nieco głębszy wgląd: Transformers i dyfuzja w minutę ⏱️

• Transformatory obliczają wyniki uwagi pomiędzy tokenami, aby zdecydować, na czym się skupić. Warstwy układające się w stosy rejestrują zależności dalekiego zasięgu bez jawnej rekurencji, umożliwiając wysoki paralelizm i wysoką wydajność w przypadku zadań językowych. Ta architektura stanowi podstawę większości współczesnych systemów językowych. [3]

• Modele dyfuzyjne uczą się krok po kroku korygować szum, niczym polerowanie zaparowanego lustra, aż pojawi się twarz. Podstawowe koncepcje dotyczące treningu i próbkowania zapoczątkowały boom na generowanie obrazów i obecnie obejmują również audio i wideo. [5]

Mikro-słownik, który możesz zachować 📚

• Model – sparametryzowana funkcja, którą trenujemy, aby mapować dane wejściowe na dane wyjściowe.

• Szkolenie - optymalizacja parametrów w celu minimalizacji strat na przykładach.

• Nadmierne dopasowanie - świetnie radzi sobie na danych treningowych, miernie gdzie indziej.

• Halucynacja - wypowiedź płynna, ale błędna pod względem faktycznym.

• RAG - pokolenie wykorzystujące technologię rozszerzonego wyszukiwania, konsultujące nowe źródła.

• Wyrównanie – kształtowanie zachowań w celu przestrzegania instrukcji i norm.

• Bezpieczeństwo – zapobieganie szkodliwym skutkom i zarządzanie ryzykiem w całym cyklu życia.

• Wnioskowanie – wykorzystywanie wytrenowanego modelu do formułowania przewidywań.

• Opóźnienie – czas od wejścia do wyjścia.

• Zabezpieczenia – zasady, filtry i elementy sterujące modelu.

Za długie, nie przeczytałem - uwagi końcowe 🌯

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)? Zbiór technik, które pozwalają komputerom uczyć się na podstawie danych i inteligentnie działać w kierunku realizacji celów. Współczesna fala opiera się na uczeniu głębokim – zwłaszcza na transformacji języka i dyfuzji w mediach. Używana z rozwagą, sztuczna inteligencja skaluje rozpoznawanie wzorców, przyspiesza pracę twórczą i analityczną oraz otwiera nowe możliwości naukowe. Używana nieostrożnie, może wprowadzać w błąd, wykluczać lub podważać zaufanie. Szczęśliwa ścieżka łączy solidną inżynierię z zarządzaniem, pomiarami i odrobiną pokory. Ta równowaga jest nie tylko możliwa – można jej się nauczyć, przetestować i utrzymać dzięki odpowiednim ramom i zasadom. [2][3][4][5]

Odniesienia

[1] Encyklopedia Britannica – Sztuczna inteligencja (AI) : czytaj więcej
[2] Natura – „Głębokie uczenie” (LeCun, Bengio, Hinton) : czytaj więcej
[3] arXiv – „Uwaga to wszystko, czego potrzebujesz” (Vaswani i in.) : czytaj więcej
[4] NIST – Ramy zarządzania ryzykiem AI : czytaj więcej
[5] arXiv – „Odszumianie modeli probabilistycznych dyfuzji” (Ho i in.) : czytaj więcej

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas