Co je to vlastně AI a jak moc ovlivní naše životy? Přehled umělé inteligence a jejího dopadu

Umělá inteligence (AI) se na nás valí ze všech stran a stále více se stává součástí našeho každodenního života. Ať už v podobě virtuálních asistentů, rozpoznávání obličeje nebo algoritmů řídících sociální sítě. V tomto článku si vysvětlíme, jak AI vlastně funguje, jaké jsou její základní principy, jak různé AI projekty pracují s daty a jak mohou ovlivnit naše životy v blízké budoucnosti.

Co je to vlastně AI a jak to celé funguje?

Umělá inteligence (AI) je interdisciplinární obor informatiky, který se zaměřuje na vytváření a vývoj algoritmů a systémů, které dokáží napodobovat lidské myšlení, učení a adaptaci. AI se snaží dosáhnout autonomního rozhodování, analýzy a řešení komplexních problémů s minimálním lidským zásahem.

AI zahrnuje různé metody a techniky, mezi něž patří strojové učení (machine learning), hluboké učení (deep learning), evoluční algoritmy, fuzzy logika, expertní systémy a neurální sítě. Strojové učení je klíčová součást AI, která umožňuje algoritmům učit se z velkého množství dat, zlepšovat své predikce a výkonnost na základě zkušeností a nových informací.

Nejprve se podíváme na 3 hlavní typy strojového učení:

1. Supervizované učení - algoritmy jsou trénovány na základě anotovaných dat, která obsahují správné odpovědi (výstupy), aby se naučily provádět predikce nebo klasifikace. Např. predikce cen nemovitostí, kde modely mohou být trénovány na základě historických dat o cenách nemovitostí a jejich vlastností, aby předpověděly ceny budoucích nemovitostí.

2. Nesupervizované učení - algoritmy se učí z neanotovaných dat a snaží se identifikovat vzory, struktury nebo závislosti v těchto datech bez předchozích znalostí správných výstupů. Tento typ učení je užitečný v situacích, kde není k dispozici dostatek anotovaných dat nebo když je cílem odhalit skryté struktury v datech, které nemusí být zřejmé na první pohled. Příkladem může být detekce anomálií, kdy algoritmy mohou být použity k identifikaci neobvyklých vzorců nebo událostí v datech, jako jsou například podezřelé transakce v bankovnictví.

3. Zpětnovazební učení (reinforcement learning) - algoritmy, zvané agenti, se učí na základě interakce s prostředím. V průběhu tohoto procesu, agenti vystupují v různých stavech prostředí a provádějí akce, které mají za cíl dosáhnout určitého cíle. Po provedení akce dostávají zpětnou vazbu ve formě odměn nebo trestů, která jim pomáhá určit, jak úspěšná byla jejich akce při dosahování cíle. Agenti se postupně naučí optimalizovat své rozhodování a akce, aby maximalizovali celkovou hodnotu odměn a minimalizovali tresty. Zpětnovazební učení se používá v široké škále aplikací, jako jsou robotika (robot může být trénován pomocí zpětnovazebního učení pro zvládnutí složitých úkolů, jako je manipulace s objekty nebo pohyb v neznámém prostředí atd.), hry, dopravní systémy a finanční obchodování.

Každá z těchto metod se hodí pro různé úkoly a situace. Supervizované učení je vhodné pro případy, kdy máme k dispozici anotovaná data a jasně definované cíle. Nesupervizované učení je užitečné, pokud chceme prozkoumat skryté vzory nebo struktury v datech bez jasných cílů. Zpětnovazební učení je ideální pro situace, kdy je potřeba optimalizovat rozhodování a akce v dynamickém a interaktivním prostředí.

Umělá inteligence dnes nachází uplatnění v mnoha oblastech, jako jsou medicína, ekonomika, doprava, výroba, zemědělství, zábava a mnoha dalších.

"AI se snaží dosáhnout autonomního rozhodování, analýzy a řešení komplexních problémů s minimálním lidským zásahem..."

Teď se pojďme podívat na několik nejrozšířenějších AI, které momentálně hýbou světem...

OpenAI ChatGPT-4

OpenAI GPT-4 je pokračování úspěšné řady generativních jazykových modelů GPT (Generative Pre-trained Transformer), které se zaměřují na generování přesvědčivého textu podobného lidskému psaní. GPT-4 je založen na principu Transformer architektury, která využívá mechanismy pozornosti pro modelování jazyka. GPT-4 je schopen vykonávat úkoly, jako jsou překlad textu, generování textu, sumarizace textu, odpovídání na otázky a další. Jeho využití zahrnuje chatboty, automatické generování obsahu, analýzu textu a mnoho dalších oblastí.

DeepMind AlphaFold

AlphaFold je AI systém vyvinutý společností DeepMind, který se zaměřuje na předpovídání 3D struktury proteinů. Projekt je založen na principu hlubokého učení a využívá kombinaci konvolučních neuronových sítí a grafických neuronových sítí. AlphaFold představuje průlom v oboru bioinformatiky, protože jeho schopnost předpovědět strukturu proteinů s vysokou přesností může mít velký vliv na lékařský výzkum, vývoj léků a pochopení biologických procesů.

OpenAI Codex

Codex je AI systém vyvinutý společností OpenAI, který je schopen generovat a rozumět programovacímu kódu v různých jazycích. Codex je založen na Transformer architektuře, podobně jako GPT-4, a je navržen tak, aby poskytoval pomoc při psaní kódu a dokonce i automaticky generoval kód na základě popisu požadované funkce v přirozeném jazyce. Tento systém má potenciál zásadně zlepšit produktivitu vývojářů, automatizovat části vývojového procesu a obecně snížit náklady na vývoj softwaru.

Midjourney

Midjourney je projekt zaměřený na generování obrazů s využitím pokročilých technik strojového učení a konkrétně generativních adversariálních sítí (GANs). GANs pracují se dvěma hlavními komponentami: generátorem a diskriminátorem. Generátor se snaží vytvářet co nejrealističtější obrázky, zatímco diskriminátor se učí rozlišovat mezi skutečnými a uměle vytvořenými obrazy. Tímto způsobem se model neustále zdokonaluje.

Midjourney pracuje s velkými databázemi obrázků, z nichž se učí různé vizuální prvky a vzory. Tyto informace pak používá k vytváření nových, originálních obrazů. Díky své schopnosti analyzovat a kombinovat různé vizuální prvky nám Midjourney otevírá nové možnosti v oblasti digitálního umění, designu a mnoha dalších aplikací.

OpenAI DALL-E 2

DALL-E 2 je pokračování úspěšného projektu DALL-E od OpenAI, který se zaměřuje na generování obrázků a vizuálního obsahu na základě textového popisu. DALL-E 2 je založen na Transformer architektuře a kombinuje techniky strojového učení z oblasti zpracování jazyka a počítačového vidění. Díky tomu je schopen generovat kreativní a přesvědčivé obrázky, které odpovídají textovým popisům. Využití DALL-E 2 zahrnuje grafický design, generování reklamních vizuálů, vývoj her, vizualizaci konceptů a mnoho dalších oblastí.

Tesla vyvíjí svůj pokročilý asistenční systém pro řízení automobilů Tesla Autopilot, Alphabet se zaměřuje na vývoj systémů řízení přes jejich samostatnou divizi Waymo...

S ohledem na rychlost rozvoje AI projektů bychom mohli pokračovat ještě hodně dlouho, ale pro základní obrázek o tom, jak AI funguje a v jakých směrech nás v nadcházejících měsících a letech bude nejvíce ovlivňovat je důležité mít alespoň základní přehled o stěžejních projektech a metodách učení, které jsme zde představili.

V nadcházejících článcích se zaměříme více na jednotlivé projekty, kde prozkoumáme jejich technické detaily, možnosti uplatnění a potenciální výzvy. Kromě toho se také podíváme na různá odvětví, která procházejí transformací díky příchodu AI, a objasníme, jak tato technologie mění způsob, jakým pracujeme, žijeme a komunikujeme.

Sledujte nás v naší sérii článků, kde se budeme zabývat hlouběji těmito fascinujícími tématy a poskytneme vám ucelený pohled na současný stav umělé inteligence, její budoucnost a dopad na naše životy.

PS.

Pokud vás články baví, sledujte nás na našich sociálních sítích a dejte nám vědět, jaká témata by vás zajímala a na co se v budoucnu máme zaměřit (pokud sociální sítě nemusíte, umíme i "oldschool věci" jako třeba email: info@techguide.cz). Mějte se prima.

Váš TechGuide.cz