Sztuczna inteligencja (AI) obejmuje wiele złożonych, nowych technologii, które dawniej wymagały udziału człowieka, a obecnie mogą być wykonywane przez komputer. Komputery mogą wykonywać zaawansowane funkcje, które wcześniej wykorzystywano do analizowania i polecania informacji. Teraz dzięki AI komputery mogą nawet generować nowe treści.
Skrót AI jest często używany zamiennie do reprezentowania różnych typów technologii, które składają się na technologie AI.
Typowe koncepcje związane z AI
Sztuczna inteligencja i systemy uczące się, które mogą Ci się przydać, istnieje wiele terminów i koncepcji definiujących sztuczną inteligencję i systemy uczące się. Oto kilka sposobów, w jakie możesz wykorzystać sztuczną inteligencję w praktyce w internecie
Ogólna AI
Ogólnie rzecz biorąc, ogólna AI to program lub model niebędący człowiekiem, który pokazuje szeroki zakres rozwiązywania problemów i kreatywności. model to bardzo duże równanie matematyczne, które obejmuje zestaw parametrów i strukturę niezbędne do zwrócenia przez maszynę danych wyjściowych.
Ogólna sztuczna inteligencja pozwala wykonywać wiele rodzajów zadań, np. analizować dane, tłumaczyć teksty, komponować muzykę, rozpoznawać choroby i nie tylko.
Wąska AI
Wąska AI to system, który może wykonywać pojedyncze lub określone podzbiory zadań. Na przykład komputer, na którym gra w szachy przeciwko człowiekowi (nie mylić z mechanicznym turkiem). Wąska AI ma wstępnie zdefiniowany zestaw parametrów, ograniczeń i kontekstów, które mogą wydawać się zrozumiałe, ale w rzeczywistości są tylko odpowiedzią na równanie.
Możesz to zobaczyć w praktyce dzięki systemom rozpoznawania twarzy, asystentom głosowym i prognozom pogody. Możesz wykorzystać bardzo szczegółowe modele, aby ulepszyć określone funkcje witryn i aplikacji.
Załóżmy na przykład, że masz witrynę filmową, w której użytkownicy mogą się logować, oceniać swoje ulubione filmy i odkrywać nowe do obejrzenia. Możesz użyć wstępnie wypełnionej bazy danych, aby polecać filmy na podstawie bieżącej strony, którą odwiedza użytkownik. Możesz też użyć wąskiego modelu AI, który analizuje zachowania i preferencje użytkowników, aby wyświetlać mu informacje najistotniejsze dla danego użytkownika.
Generatywna AI
Duży model językowy (LLM) to neuronowy model AI z wieloma parametrami, których można używać do wykonywania różnego rodzaju zadań, takich jak generowanie, klasyfikowanie lub podsumowywanie tekstu bądź obrazów.
_Generatywna AI _odpowiada na dane wejściowe i tworzy treści oparte na kontekście i pamięci LLM. To coś więcej niż tylko dopasowywanie wzorców i prognozowanie. Do najpopularniejszych narzędzi generatywnej AI należą:
- Gemini od Google
- Google Chat GPT od Open AI
- Claude firmy Anthropic
- Copilot firmy Microsoft
- I wiele innych...
Narzędzia te umożliwiają tworzenie prozy pisemnej, przykładów kodu i obrazów. Pomagają zaplanować wakacje, złagodzić lub profesjonalnie nagrać ton e-maili albo podzielić różne zestawy informacji na kategorie.
Istnieje nieskończona liczba zastosowań zarówno dla programistów, jak i dla innych deweloperów.
Systemy uczące się
Systemy uczące się (ML) to forma AI, w której komputer uczy się bez konieczności programowania. W sytuacjach, gdy AI dąży do wygenerowania inteligencji, systemy uczące się umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie doświadczenia. Systemy uczące się składają się z algorytmów, które tworzą prognozy zbiorów danych.
Systemy uczące się to proces trenowania modelu w celu generowania przydatnych prognoz lub generowania treści na podstawie danych.
Załóżmy na przykład, że chcemy utworzyć witrynę, w której oceniamy pogodę w konkretnym dniu. Tradycyjnie przeprowadza go jeden lub więcej meteorologów, którzy potrafiliby odzwierciedlić atmosferę i powierzchnię Ziemi, obliczyć i przewidywać wzorce pogody, a także określić ocenę, porównując dane bieżące z kontekstem historycznym.
Zamiast tego możemy udostępnić modelowi ML ogromną ilość danych pogodowych, dopóki model nie nauczy się matematycznego związku między wzorcami pogodowymi, danymi historycznymi i wytycznymi na temat tego, co decyduje o dobrej lub złej pogodzie w danym dniu. Możesz to też zrobić w internecie.
Deep learning
Deep learning (DL) to klasa algorytmów ML. Jednym z przykładów są głębokie sieci neuronowe (DNN), które próbują modelować sposób przetwarzania informacji przez ludzki mózg.
Wyzwania związane z AI
Tworzenie i używanie AI wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Oto kilka najważniejszych kwestii.
Jakość danych i aktualność danych
Duże zbiory danych używane do trenowania różnych modeli AI często stają się przestarzałe wkrótce po użyciu. Oznacza to, że podczas wyszukiwania najnowszych informacji możesz skorzystać z inżynierii promptów, aby zwiększyć wydajność modelu AI w przypadku określonych zadań i uzyskać lepsze wyniki.
Zbiory danych mogą być niekompletne lub zbyt małe, aby skutecznie obsługiwać niektóre przypadki użycia. Warto wypróbować różne narzędzia lub dostosować model do swoich potrzeb.
Wątpliwości związane z etyką i uprzedzeniami
Technologia AI jest ekscytująca i ma ogromny potencjał. Jednak komputery i algorytmy są jednak tworzone przez ludzi, trenowane na danych, które mogą zbierać ludzie, i dlatego stają przed nimi szeregiem wyzwań. Modele mogą na przykład uczyć się i wzmacniać uprzedzenia człowieka oraz szkodliwe stereotypy, bezpośrednio wpływając na wyniki. Do tworzenia technologii AI należy podejść głównie do łagodzenia uprzedzeń.
Istnieje wiele kwestii etycznych związanych z prawami autorskimi do treści generowanych przez AI. Kto jest właścicielem treści wyjściowych, zwłaszcza jeśli są one pod wpływem materiału chronionego prawem autorskim lub bezpośrednio z niego kopiowane?
Zanim zaczniesz tworzyć nowe treści i pomysły, zastanów się nad istniejącymi zasadami wykorzystania tych materiałów.
Prywatność i bezpieczeństwo
Wielu programistów stron internetowych stwierdziło, że prywatność i bezpieczeństwo to ich główne kwestie związane z korzystaniem z narzędzi AI. Dotyczy to zwłaszcza sytuacji biznesowych, w których obowiązują rygorystyczne wymagania dotyczące danych, np. w przypadku instytucji państwowych i firm z sektora opieki zdrowotnej. Udostępnianie danych użytkowników większej liczbie osób trzecich za pomocą interfejsów Cloud API to problem. Ważne jest, aby wszelka transmisja danych była bezpieczna i stale monitorowana.
Kluczem w tych przypadkach użycia może być sztuczna inteligencja na urządzeniu. MediaPipe to jedno z rozwiązań tego problemu, które są w trakcie opracowywania, ale wymaga jeszcze wielu badań i rozwoju.
Pierwsze kroki z AI w internecie
Po zapoznaniu się z różnymi rodzajami sztucznej inteligencji możesz zacząć się zastanawiać, jak wykorzystać istniejące modele, aby zwiększyć produktywność i tworzyć lepsze witryny i aplikacje internetowe.
Za pomocą AI możesz:
- Skonfiguruj lepsze autouzupełnianie podczas wyszukiwania w witrynie.
- wykrywać obecność popularnych obiektów, takich jak ludzie czy zwierzęta, za pomocą inteligentnego aparatu;
- Zwalczaj spam w komentarzach za pomocą modelu języka naturalnego.
- Włącz autouzupełnianie w kodzie, aby zwiększyć swoją produktywność.
- Twórz edytor WYSIWYG z sugestiami dotyczącymi następnego słowa lub zdania.
- Przedstawiaj zbiór danych w sposób zrozumiały dla człowieka.
- I wiele innych…
Wytrenowane modele AI mogą być świetnym sposobem na poprawę naszych stron internetowych i aplikacji internetowych oraz zwiększenie produktywności bez konieczności pełnego zrozumienia, jak tworzyć modele matematyczne i zbierać złożone zbiory danych, które są wykorzystywane w najpopularniejszych narzędziach AI.
Być może okaże się, że większość modeli od razu spełnia Twoje potrzeby, bez konieczności wprowadzania dalszych korekt. Dostrajanie to proces pobierania modelu, który został już wytrenowany na dużym zbiorze danych, oraz dalszego trenowania pod kątem konkretnych potrzeb użytkowników. Jest kilka technik dostrajania modelu:
- Uczenie się przez wzmacnianie na podstawie opinii człowieka (RLHF) to technika, która wykorzystuje opinie człowieka, aby poprawić dopasowanie modelu do preferencji i intencji człowieka.
- Adaption niskiej pozycji (LoRA) to metoda, która pozwala zmniejszyć liczbę parametrów do trenowania przy zachowaniu wydajności modelu, stosując w przypadku LLM metodę efektywną pod względem parametrów.