Rozruch okolo generatívnej AI môže byť vzrušujúci aj znepokojujúci. V U.S. Steel Košice sa snažíme o inovácie, ale chceme vás ubezpečiť – nejde o žiadne podrobenie si ľudí strojmi ako z Hollywoodu. Poďme sa bližšie pozrieť na to, čo je generatívna AI, ako funguje a prečo je ďaleko od dosiahnutia úrovne ľudskej inteligencie.
Generatívna AI nie je žiadnou novinkou. Tento koncept má korene v 60. rokoch 20. storočia, kedy sa prvé neurónové siete pokúšali napodobniť ľudský mozog. Dnešné modely sú oveľa sofistikovanejšie a využívajú komplexné algoritmy ako hlboké učenie. Hlboké učenie zahŕňa vrstvy umelých neurónov, voľne inšpirované štruktúrou ľudského mozgu. Tieto vrstvy spracovávajú informácie postupne, pričom každá vrstva extrahuje z dát čoraz komplexnejšie črty.
Predstavte si masívnu kartotéku plnú plánov, návrhov alebo dokonca hudobných partitúr. Generatívna AI analyzuje tieto údaje a rozpoznáva vzory a súvislosti. Tu je technická mágia: technika, nazývaná spätné šírenie, umožňuje modelu upravovať svoje vnútorné spojenia, v podstate sa „učiť“ zo svojich chýb Tento iteratívny proces zdokonaľuje schopnosť modelu rozpoznávať vzory a generovať nový obsah, ktorý je v súlade s trénovacími údajmi.
Generatívna AI využíva dva výkonné nástroje: základné modely (foundation models) a veľké jazykové modely (large language models - LLM).
Základné modely sú ako ultimátni zberatelia informácií. Sú vycvičené na ohromnom množstve dát v rôznych formátoch, dokážu rozpoznávať objekty na obrázkoch, prekladať jazyky a dokonca písať rôzne kreatívne textové formáty. Poskytujú AI širokú a hlbokú „studnicu“ vedomostí, z ktorej môže čerpať.
Veľké jazykové modely (LLM) sú ako tí super fanúšikovia, ktorí si zapamätali každé slovo zo svojej obľúbenej „fantasy“ série Harryho Pottera či Pána prsteňov. Sú trénované na obrovskom množstve textových dát – knihách, článkoch, kódoch, receptoch – jednoducho všetkom, na čo si len spomeniete! To z nich robí expertov na pochopenie plynulosti a štruktúry jazyka.
Takže ako to všetko funguje dohromady? Keď dáte generatívnej AI zadanie, napríklad "namaľuj obraz mačky v klobúku", čerpá z vedomostí základného modelu a porozumenia textu z LLM. Potom použije svoju neurónovú sieť na remixovanie dát, ktoré už predtým videla a na základe zadania vytvorí niečo úplne nové.
Predstavte si to ako vysoko kvalifikovaného umelca, ktorý dokáže napodobniť slávne obrazy, ale nemá talent na to, aby vytvoril svoje vlastné prelomové dielo. Generatívna AI nechápe základné princípy – fyziku oceľových konštrukcií, emócie za hudbou alebo logiku pri rozhodovaní o dizajne.
A tu to začína byť zaujímavé. Akademici veria, že skutočná všeobecná umelá inteligencia (Artificial General Intelligence - AGI) by mala práve túto schopnosť – skutočné chápanie a nezávislé myslenie. AGI zostáva hypotetická a vyžaduje si výrazný technologický pokrok, možno aj prielomy v oblastiach ako umelé vedomie.
Na rozdiel od generatívnej AI, ktorá je formou úzkej umelej inteligencie (Artificial Narrow Intelligence – ANI) excelujúcej v špecifických úlohách, by bola AGI oveľa univerzálnejším nástrojom. Úzka umelá inteligencia vyniká v konkrétnych zadaniach, ako je hranie šachu (prípadne Go) alebo rozpoznávanie tvárí. Môže byť v rámci svojej domény neuveriteľne výkonná, ale má problémy s adaptáciou na nové situácie alebo s uplatňovaním svojich vedomostí na iné problémy.
Už dnes je generatívna AI výkonným nástrojom na preskúmavanie možností, navrhovanie nových nápadov a automatizáciu opakovaných úloh. V ďalších článkoch sa pozrieme na to, ako AI už revolucionizuje náš proces výroby ocele, čím vám, ľudským expertom, uvoľňuje ruky, aby ste sa mohli sústrediť na to, čo robíte najlepšie – uplatňovať svoje vedomosti a dôvtip pri nachádzaní riešení na nové výzvy.
