Sztuczna inteligencja (AI) obejmuje wiele złożonych, rozwijających się technologii, które kiedyś wymagały udziału człowieka, a teraz mogą być wykonywane przez komputer. Ogólnie rzecz biorąc, AI to program lub model niebędący człowiekiem, który wykazuje szeroki zakres kreatywności i rozwiązywania problemów.
Komputery mogą wykonywać zaawansowane funkcje, które dawniej służyły do przetwarzania i rekomendowania informacji. Obecnie dzięki AI komputery mogą nawet generować nowe treści.
Akronim AI jest często używany zamiennie w odniesieniu do różnych typów technologii, które tworzą dziedzinę AI.
Typowe koncepcje dotyczące AI
Istnieje wiele terminów i koncepcji, które definiują sztuczną inteligencję i systemy uczące się. Oto kilka sposobów, w jaki sposób możesz korzystać z AI w praktyce w internecie
Generatywne AI i duże modele językowe
Generatywna AI reaguje na dane wejściowe i tworzy treści na podstawie kontekstu oraz pamięci dużego modelu językowego.
Duży model językowy (LLM) to model AI z licznymi (często miliardami) parametrami, których można używać do wykonywania różnych zadań, takich jak generowanie, klasyfikowanie czy podsumowywanie tekstu lub obrazów.
Generatywne AI to coś więcej niż dopasowywanie wzorców i prognozy. Oto niektóre z najczęstszych narzędzi generatywnej AI:
Te narzędzia mogą tworzyć tekst, przykłady kodu i obrazy. Mogą one pomóc w planowaniu urlopu, złagodzeniu lub nadaniu profesjonalnego charakteru tonu e-maila albo pogrupowaniu różnych zestawów informacji.
Możliwości zastosowania są nieograniczone, zarówno w przypadku deweloperów, jak i nie-deweloperów.
Sztuczna inteligencja po stronie klienta
Chociaż większość funkcji AI w internecie działa na serwerach, AI po stronie klienta działa w przeglądarce użytkownika i wykonuje wnioskowanie na jego urządzeniu. Dzięki temu możesz uzyskać mniejsze opóźnienia, zmniejszyć koszty po stronie serwera, wyeliminować wymagania dotyczące klucza API, zwiększyć prywatność użytkowników i zyskać dostęp offline. Możesz wdrażać AI po stronie klienta, które działa w różnych przeglądarkach z bibliotekami JavaScript, takimi jak Transformers.js, TensorFlow.js i MediaPipe.
Mały, zoptymalizowany model po stronie klienta może być skuteczniejszy niż większy model po stronie serwera, zwłaszcza gdy jest optymalizowany pod kątem wydajności. Określ, jakie rozwiązanie będzie odpowiednie do Twojego przypadku użycia.
AI po stronie serwera
AI po stronie serwera obejmuje usługi AI w chmurze. Przykładem może być Gemini 1.5 Pro działający w chmurze. Te modele są zwykle znacznie większe i mocniejsze. Dotyczy to w szczególności dużych modeli językowych.
Hybrydowa AI
Hybrydowe AI to dowolne rozwiązanie obejmujące zarówno komponent klienta, jak i serwera. Możesz na przykład użyć modelu po stronie klienta do wykonania zadania, a gdy nie będzie można go wykonać na urządzeniu, przejść do modelu po stronie serwera.
Systemy uczące się
Uczenie maszynowe (ML) to forma sztucznej inteligencji, w której komputer uczy się bez wyraźnego programowania. AI dąży do generowania inteligencji, a ML umożliwia komputerom uczenie się na podstawie doświadczeń. Uczenie maszynowe polega na tworzeniu algorytmów do prognozowania zbiorów danych.
ML to proces trenowania modelu w celu tworzenia przydatnych prognoz lub generowania treści na podstawie danych.
Załóżmy na przykład, że chcemy utworzyć stronę internetową, która ocenia pogodę w każdym dniu. Tradycyjnie może to być wykonywane przez co najmniej jednego meteorologa, który może tworzyć reprezentację atmosfery i powierzchni Ziemi, obliczać i przewidywać wzorce pogody oraz określać ocenę, porównując bieżące dane z danymi historycznymi.
Zamiast tego możemy przekazać modelowi ML ogromną ilość danych o pogodzie, aż model nauczy się matematycznego związku między wzorami pogody, danymi historycznymi i wskazówkami dotyczącymi tego, co powoduje dobrą lub złą pogodę w danym dniu. W fakcie to rozwiązanie jest dostępne w internecie.
Uczenie pogłębione
Deep learning (DL) to klasa algorytmów ML. Przykładem są głębokie sieci neuronowe (DNN), które próbują odwzorować sposób przetwarzania informacji przez ludzki mózg.
Problemy związane z AI
Tworzenie i używanie AI wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Poniżej znajdziesz kilka najważniejszych kwestii, które warto wziąć pod uwagę.
Jakość i aktualność danych
Duże zbiory danych używane do trenowania różnych modeli AI często są nieaktualne już wkrótce po ich użyciu. Oznacza to, że gdy szukasz najnowszych informacji, możesz skorzystać z prompt engineering, aby zwiększyć wydajność modelu AI w wykonywaniu określonych zadań i otrzymywać lepsze wyniki.
Zbiory danych mogą być niekompletne lub zbyt małe, aby można było ich używać w pewnych przypadkach. Warto spróbować użyć kilku narzędzi lub dostosować model do swoich potrzeb.
problemy z etycznymi i uprzedzonymi wynikami;
Technologia AI jest ekscytująca i ma duży potencjał. Jednak w końcu to ludzie tworzą komputery i algorytmy, które są trenowane na podstawie danych, które mogą być zbierane przez ludzi, a więc podlegają różnym ograniczeniom. Na przykład modele mogą uczyć się i wzmacniać uprzedzenia oraz szkodliwe stereotypy, co bezpośrednio wpływa na wyniki. Ważne jest, aby podczas tworzenia technologii AI priorytetem było ograniczanie stronniczości.
Istnieje wiele zagadnień etycznych związanych z prawami autorskimi do treści generowanych przez AI. Kto jest właścicielem wyników, zwłaszcza jeśli są one mocno inspirowane lub bezpośrednio skopiowane z materiałów chronionych prawem autorskim?
Zanim zaczniesz tworzyć nowe treści i idee, zapoznaj się z obowiązującymi zasadami dotyczącymi sposobu korzystania z tworzonych materiałów.
Bezpieczeństwo i prywatność
Wielu web developerów twierdzi, że prywatność i bezpieczeństwo to ich największe obawy związane z narzędziami AI. Dotyczy to zwłaszcza firm, które mają ścisłe wymagania dotyczące danych, np. instytucji państwowych i firm z branży opieki zdrowotnej. Wystawianie danych użytkownika na widok większej liczby firm zewnętrznych za pomocą interfejsów API chmury jest niepokojące. Ważne jest, aby każda transmisja danych była bezpieczna i stale monitorowana.
AI po stronie klienta może być kluczem do realizacji tych scenariuszy. Potrzebujemy jeszcze wielu badań i rozwoju.
Pierwsze kroki z AI w internecie
Teraz, gdy znasz już wiele typów sztucznej inteligencji, możesz zacząć rozważać, jak używać dotychczasowych modeli, aby zwiększyć produktywność i tworzyć lepsze strony internetowe oraz aplikacje internetowe.
AI może Ci się przydać, gdy:
- Utwórz lepsze autouzupełnianie w wyszukiwarce witryny.
- wykrywać obecność zwykłych obiektów, takich jak ludzie czy zwierzęta domowe, za pomocą inteligentnej kamery;
- Rozwiązywanie problemu spamu w komentarzach za pomocą modelu języka naturalnego.
- Zwiększ produktywność, włączając autouzupełnianie kodu.
- Twórz dokumenty WYSIWYG z sugestiam dotyczącym następnego słowa lub zdania.
- Podaj zrozumiały opis zbioru danych.
- I wiele innych…
Wstępnie przetrenowane modele AI mogą być świetnym sposobem na ulepszanie witryn, aplikacji internetowych i produktywności bez konieczności dokładnego zrozumienia, jak tworzyć modele matematyczne i gromadzić złożone zbiory danych, które napędzają najbardziej popularne narzędzia AI.
Prawdopodobnie większość modeli spełnia Twoje wymagania bez konieczności dalszej ich regulacji. Dostrajanie to proces, w którym model, który został już wytrenowany na dużym zbiorze danych, jest dalej trenowany, aby spełniał określone potrzeby. Istnieje kilka metod dostrajania modelu:
- Uczenie przez wzmacnianie na podstawie opinii użytkowników (RLHF) to technika, która wykorzystuje opinie użytkowników do dostosowania modelu do ich preferencji i zamiarów.
- Adaptacja niskiego rzędu (LoRA) to metoda dostrajania parametrów LLM, która zmniejsza liczbę parametrów do trenowania, zachowując przy tym wydajność modelu.