Słownik pojęć sztucznej inteligencji – kluczowe terminy i ich znaczenie
Świat sztucznej inteligencji jest niezwykle rozległy i skomplikowany. Eksperci zajmujący się tą dziedziną często posługują się specjalistycznym żargonem, który może być trudny do zrozumienia dla osób niezaznajomionych z tematem. W związku z tym postanowiliśmy przygotować słownik najważniejszych pojęć związanych ze sztuczną inteligencją, które pojawiają się w artykułach i dyskursie branżowym.
Słownik ten będzie regularnie aktualizowany, aby uwzględniać nowe terminy i odkrycia naukowców, którzy nieustannie poszerzają granice możliwości sztucznej inteligencji i analizują rosnące zagrożenia związane z jej zastosowaniem.
Agent AI
Agent AI to narzędzie wykorzystujące technologie sztucznej inteligencji do realizacji serii zadań w naszym imieniu – znacznie przekraczając możliwości podstawowych chatbotów. Może zajmować się takimi czynnościami jak składanie raportów kosztowych, rezerwowanie biletów czy nawet pisanie i konserwacja kodu.
Jednak koncepcja agenta AI jest wciąż dynamiczna i różnie interpretowana. Wiele firm oraz ekspertów ma odmienne definicje tego, czym agent AI powinien być i jakie powinien mieć funkcje. Ponadto infrastruktura niezbędna do pełnej realizacji tej technologii nadal jest w fazie rozwoju, a finalnie agent AI będzie autonomicznym systemem, który może korzystać z wielu różnych modeli sztucznej inteligencji, aby wykonywać skomplikowane, wieloetapowe zadania.
Rozumowanie łańcuchowe (Chain-of-thought reasoning)
Ludzki mózg potrafi odpowiedzieć na proste pytania intuicyjnie – na przykład „Które zwierzę jest wyższe, żyrafa czy kot?”. Jednak w przypadku bardziej złożonych problemów, wymagających sekwencyjnej analizy, często potrzebujemy dodatkowych narzędzi, jak kartka papieru czy kalkulator.
W kontekście sztucznej inteligencji technika rozumowania łańcuchowego oznacza rozbicie problemu na mniejsze kroki pośrednie, aby uzyskać bardziej precyzyjny wynik końcowy. Chociaż prowadzi to do dłuższego czasu obliczeń, finalna odpowiedź jest zazwyczaj trafniejsza, zwłaszcza w kontekstach wymagających logiki i analizy kodu. Modele AI optymalizowane pod kątem tego sposobu myślenia są rozwijane na bazie dużych modeli językowych, a ich jakość poprawiana jest za pomocą metod uczenia przez wzmacnianie.
Głębokie uczenie
Głębokie uczenie to zaawansowana metoda samodoskonalącego się uczenia maszynowego, w której struktura algorytmów opiera się na wielowarstwowej sieci neuronowej (ANN). Dzięki takiej architekturze systemy sztucznej inteligencji mogą dokonywać bardziej skomplikowanych analiz i wyciągać wnioski, które byłyby trudne do osiągnięcia przy użyciu prostszych modeli, takich jak drzewa decyzyjne czy modele liniowe.
Unikalną cechą modeli głębokiego uczenia jest ich zdolność do samodzielnego identyfikowania kluczowych cech danych, bez konieczności ręcznego określania ich przez inżynierów. Dzięki procesowi nauki na błędach i wielokrotnemu doskonaleniu model potrafi sukcesywnie poprawiać swoje wyniki. Należy jednak pamiętać, że skuteczność modeli głębokiego uczenia zależy od ogromnej ilości danych – często liczonych w milionach przypadków – a proces ich trenowania jest bardzo czasochłonny i kosztowny.
Dostosowanie modeli AI (Fine-tuning)
Dostosowanie modelu AI polega na dalszym szkoleniu go w celu zoptymalizowania jego działania w określonym obszarze lub dla konkretnego zadania. Osiąga się to poprzez dostarczenie nowych, wyspecjalizowanych danych, które pozwalają AI lepiej zrozumieć specyfikę danej dziedziny.
Wiele startupów z dziedziny AI wykorzystuje duże modele językowe jako bazę do budowy swoich komercyjnych produktów, jednocześnie koncentrując się na ich dostosowaniu do konkretnego sektora lub typu zadań. Dzięki temu gotowe systemy mogą oferować bardziej precyzyjne odpowiedzi i lepiej sprawdzać się w określonych branżach.
Duże modele językowe (Large Language Models – LLM)
Duże modele językowe, znane jako LLM, to fundament działania najpopularniejszych asystentów AI, takich jak ChatGPT, Claude, Gemini od Google, Llama od Meta, Microsoft Copilot czy Mistral’s Le Chat. Kiedy użytkownik zadaje pytanie takiemu asystentowi, w rzeczywistości komunikuje się właśnie z LLM, który interpretuje jego zapytanie i generuje odpowiedź, korzystając z bibliotek wiedzy oraz narzędzi dodatkowych, takich jak przeglądanie internetu czy analizatory kodu.
LLM to głębokie sieci neuronowe, składające się z miliardów parametrów liczbowych (tzw. wag), które rozpoznają relacje między słowami i zdaniami, tworząc wielowymiarową mapę języka. Modele te uczą się na podstawie ogromnych zbiorów danych, obejmujących książki, artykuły i dialogi, a ich funkcjonowanie polega na przewidywaniu najbardziej prawdopodobnego kolejnego słowa w zdaniu.
Sieci neuronowe
Sieci neuronowe to algorytmiczna struktura napędzająca rozwój głębokiego uczenia i narzędzi generatywnej AI. Choć inspiracja neuronami ludzkiego mózgu sięga lat 40. XX wieku, dopiero rozwój procesorów graficznych (GPU), wykorzystywanych pierwotnie w branży gier wideo, pozwolił na szerokie zastosowanie tego konceptu.
Karty graficzne umożliwiły efektywne trenowanie modeli AI z wieloma warstwami, co bezpośrednio przełożyło się na skok wydajności w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie mowy, autonomiczna nawigacja czy odkrywanie leków.
Wagi (Weights)
Wagi są kluczowym elementem procesu trenowania modeli AI. Określają one, jakie cechy i zmienne wejściowe mają największy wpływ na wynik końcowy, kształtując sposób działania systemu AI.
Początkowo wartości wag są przypisywane losowo, jednak w trakcie kolejnych etapów szkolenia AI dostosowuje je, dążąc do coraz dokładniejszej predykcji wyników. Przykładowo, model przewidujący ceny nieruchomości mógłby przypisać większą wagę liczbie sypialni i lokalizacji, a mniejszą – obecności garażu czy ogrodu, jeśli analiza dostępnych danych wskazywałaby na takie zależności.
Sztuczna inteligencja rozwija się w błyskawicznym tempie, dlatego ważne jest, abyśmy potrafili zrozumieć podstawy jej działania. Regularne aktualizowanie wiedzy na temat kluczowych pojęć AI pozwala lepiej przygotować się na przyszłość i świadomie korzystać z jej możliwości.