IT rekvalifikace s garancí práce. Seniorní programátoři vydělávají až 160 000 Kč/měsíc a rekvalifikace je prvním krokem. Zjisti, jak na to!
Hledáme nové posily do ITnetwork týmu. Podívej se na volné pozice a přidej se do nejagilnější firmy na trhu - Více informací.

Lekce 1 - Úvod do AI Nové

Vítejte v prvním tutoriálu kurzu základů umělé inteligence. V jeho průběhu si vysvětlíme, co to umělá inteligence (Artificial Intelligence, AI) vlastně je, jak se vytváří a k čemu se používá. Podíváme se hlouběji na principy, které vznik AI umožnily a popíšeme si také rizika, s nimiž se při interakci s AI setkáváme.

Minimální požadavky

Pro tento kurz nejsou potřeba žádné předchozí znalosti. Postačí nám běžná práce s prohlížečem.

Co je umělá inteligence?

Umělá inteligence (AI) je oblast informatiky zaměřená na vytváření systémů, které dokážou vykonávat úkoly, jež by normálně vyžadovaly lidskou inteligenci. To zahrnuje schopnosti jako učení se z dat (strojové učení), rozpoznávání řeči, vizuální vnímání, rozhodování, překládání jazyků, generování obrázků a mnohé další. Takto například může vypadat vytvoření obrázku na základě zadání "Vytvoř sedící sovu, která má ve spárách notebook. Sova bude mít oranžovou mikinu.":

Adobe Firefly grafika - Základy umělé inteligence

Když se ale nad pojmem AI zamyslíme hlouběji, zjistíme, že narážíme na zajímavé otázky.

Kde začíná inteligence

To je zásadní problém. Kde ještě používáme "chytrý katalog" vědomostí dostupných online a kde se strojové učení dostane na úroveň, kdy si u řešeného problému položí samo sobě vlastní dotaz? Aktuálně si lze rozdělit AI do dvou kategorií.

Úzká (specifická) AI

Tento typ AI je navržen tak, aby vykonával specifický úkol nebo sadu úkolů. Příklady zahrnují virtuální asistenty jako Siri nebo Alexa, samořídící auta a doporučovací systémy na platformách jako Netflix nebo Amazon. Úzká AI je zaměřená na konkrétní problém a nemá schopnost překračovat své předem definované hranice:

Tesla FSD - Základy umělé inteligence

Do této kategorie patří i všechny GPT modely.

Obecná (silná) AI

Tento hypotetický typ AI by měl schopnost provádět jakýkoli intelektuální úkol, který by dokázal člověk. Silná AI by měla schopnost přemýšlet, rozumět a učit se na úrovni srovnatelné s lidskou inteligencí. Ačkoliv je silná AI zatím spíše vizí než realitou, je cílem mnoha výzkumných projektů a diskuzí o budoucnosti AI:

Obecná AI - Základy umělé inteligence

Generativní AI

Téměř synonymem pro AI se stal ChatGPT. Jde o chatbota založeného na LLM (Large Language Model). Populární LLM zahrnují:

  • GPT-4 od OpenAI,
  • LaMDA a PaLM od Google (PaLM je základem pro chatbota Bard),
  • NeMO od Nvidia,
  • a další.

Generative Pre-trained Transformers (GPTs) jsou typem velkého jazykového modelu (LLM) a významným rámcem pro generativní umělou inteligenci. Jsou to umělé neuronové sítě, které se používají v úlohách zpracování přirozeného jazyka. Jsou předtrénovány na velkých souborech neoznačeného textu a jsou schopny generovat nový obsah. Problém je v tom, že v některých případech se nový nerovná správný :-) Sama společnost OpenAI varovala uživatele, že jeho nejnovější jazykový model, GPT-4, stále není plně spolehlivý. Společnost naléhá na uživatele, aby byli opatrní.

Současná generace AI si dokáže vymýšlet ničím nepodložená fakta (halucinovat) a dělat chyby v uvažování.

Využití AI v současné praxi

GPTs se staly bleskovou rychlostí součástí našich životů. To hlavní, co tento typ AI totiž nabízí, je úspora času díky různým aplikacím, které usnadňují a zlepšují naše každodenní aktivity. Podívejme se na krátký výčet oblastí, v nichž nám AI prakticky denně pomáhá:

  • Virtuální asistenti, jako jsou Siri od Apple, Google Assistant, Amazon Alexa a Cortana od Microsoftu.
  • Doporučovací systémy využívající algoritmy AI k analýze uživatelských dat a předpovídání toho, co by uživatelé mohli chtít vidět, poslouchat nebo koupit. Příklady zahrnují:
    • Netflix doporučuje filmy a seriály na základě toho, co uživatelé sledovali a ohodnotili.
    • Spotify doporučuje hudbu na základě uživatelských poslechových návyků a preferencí.
    • Amazon nabízí produkty, které by mohly být pro zákazníka zajímavé na základě historie nákupů a prohlížení.
  • Chytré domy - AI zde hraje klíčovou roli ve vývoji chytrých domácích zařízení, která zvyšují pohodlí a bezpečnost našeho domova.
  • Zdravotní aplikace, kde AI pomáhá lékařům diagnostikovat nemoci, předpovídat zdravotní problémy a personalizovat léčbu. Například aplikace, které analyzují fotografie kůže a identifikují potenciální příznaky rakoviny kůže, nebo systémy, které analyzují zdravotní data a pomáhají předpovídat srdeční příhody.
  • Autonomní vozidla, jako jsou samořídící auta vyvíjená společnostmi jako Tesla, Waymo a Uber, používají AI k analýze okolního prostředí, navigaci a řízení bez potřeby lidského zásahu.

Rizika současné generace AI

Výše je jen zlomek těch nejvýraznějších aplikací. AI marketérům píšou články a odpovídají na emaily, studentům pomáhají s diplomovými pracemi, programátorům s tvorbou kódu.

Současnou generaci AI je nutné využívat s dobrým povědomím o jejích limitech.

Chyby ve výstupu AI jsou tím častější, čím exaktnější výstup požadujeme. Napsat obecný text již AI dokáže velmi dobře. Stačí ale požádat GPT model, aby složil haiku :-)

Na příkaz "definuj a slož haiku" model (ChatGPT 4o) odpoví:

Výstup ChatGPT na dotaz:
Haiku je tradiční japonská básnická forma, která se skládá z tří řádků. Každý řádek má určitý počet slabik:

První řádek: 5 slabik
Druhý řádek: 7 slabik
Třetí řádek: 5 slabik

Haiku často zachycuje přírodní scény, sezónní změny nebo momenty z každodenního života.
Je to krátká a výstižná forma, která vyžaduje zvratnou myšlenku nebo nápad na konci.

Zde je příklad haiku:

Podzimní déšť padá,
listí tichounce šeptá,
čas se zpomalí.

Zjevně už v prvním řádku počet slabik nesouhlasí se zadáním. U tvorby kódu je situace ještě horší pokud nesprávně definujeme naše zadání. I tak jsou ale AI už nyní úžasnými pomocníky, pokud je tedy používáme s ohledem na jejich limity.

Tvorbou správného a efektivního zadání se budeme zabývat v následujících lekcích.

Jak odhalit deepfake

Na to, abychom dokázali rozpoznat, že komunikujeme s AI, využijeme takzvaný Turingův test. To je pokus, který má za cíl prověřit, jestli se nějaký systém umělé inteligence opravdu chová inteligentně. Jeho záměrem je ověřit, zda umělá inteligence dosáhla úrovně inteligence srovnatelné s lidskou.

Průběh Turingova testu je následující:

  1. Do oddělených místností umístíme testujícího, předmět zkoumání (např. počítač s příslušným programem) a dalšího člověka.
  2. Testující klade otázky v přirozené řeči a předává je do druhé místnosti, kde jsou zodpovězeny buď počítačem nebo druhým člověkem (náhodně).
  3. Odpovědi jsou předávány zpět testujícímu, který se snaží rozpoznat, zda komunikuje se strojem nebo s člověkem.
  4. Pokud testující nedokáže rozlišit, kdo je člověk a kdo stroj, pak tato umělá inteligence splňuje Turingův test.

Specializovaný chatbot Eugene Goostman už v roce 2014 přesvědčil třetinu lidských rozhodčích, že komunikují s člověkem. Podmínky testu však byly komplikované a odborná veřejnost tento konkrétní test příliš neuznává. Současné modely (GPT) je pak snadné odhalit kvůli pojistkám, které do nich tvůrci vkládají. Dělají to například kvůli politické korektnosti a také aby se vyhnuli snadným žalobám. S trochou snahy lze totiž GPT model snadno přesvědčit, že rádi před spaním posloucháte licenční klíče k Windows... Samozřejmě dosud neaktivované :-)

Počet uživatelů AI - Základy umělé inteligence

K obecné AI tedy máme ještě daleko. Už v současné generaci AI ale máme specializované nástroje, které nám dokáží ulehčit život v mnoha směrech. Počet uživatelů a jejich růst mluví za vše.

Následující lekce kurzů o AI jsou dostupné exkluzivně pouze pro naše studenty rekvalifikací.

Chceš se naučit, jak využít umělou inteligenci k tomu, abys byl produktivnější a efektivnější ve svém každodenním životě? Rekvalifikuj se v našem akreditovaném kurzu pro junior programátory WWW aplikací. Nauč se pracovat s moderními nástroji budoucnosti a vybírej si z nekonečného množství pracovních nabídek. Nikdy není pozdě začít:

V příští lekci, Vytváříme efektivní prompty pro excelentní výstupy, se naučíme jak vytvořit funkční prompt a vysvětlíme si, jak takové efektivní prompty skládat.


 

Všechny články v sekci
Základy umělé inteligence
Přeskočit článek
(nedoporučujeme)
Vytváříme efektivní prompty pro excelentní výstupy
Článek pro vás napsal Karel Zaoral
Avatar
Uživatelské hodnocení:
33 hlasů
Karel Zaoral
Aktivity