Sztuczna inteligencja to niezwykle złożona i dynamicznie rozwijająca się dziedzina. Naukowcy pracujący nad jej rozwojem często posługują się specjalistycznym żargonem, który dla osób niezaznajomionych z tematem może być trudny do zrozumienia. Dlatego warto stworzyć swoisty słownik pojęć, który pomoże lepiej orientować się w świecie AI i zrozumieć, jak działają nowoczesne modele uczenia maszynowego.
Świat sztucznej inteligencji rozwija się niezwykle szybko, dlatego tego rodzaju słownik będzie regularnie aktualizowany – zarówno o nowe terminy, jak i o rozwijające się koncepty związane z bezpiecznym i efektywnym wykorzystaniem AI.
Agent AI to narzędzie wykorzystujące technologie sztucznej inteligencji do realizacji różnorodnych zadań w sposób autonomiczny. Agenci AI potrafią wykonywać zadania o wiele bardziej skomplikowane niż klasyczne chatboty – mogą na przykład rezerwować bilety, składać wnioski o zwrot wydatków, a nawet tworzyć i utrzymywać kod źródłowy. Jednak przestrzeń ta jest wciąż w fazie rozwoju, a interpretacja pojęcia „agent AI” może się różnić w zależności od kontekstu i konkretnej technologii. Kluczowym aspektem w rozwoju agentów AI jest budowa infrastruktury umożliwiającej im realizację wieloetapowych procesów.
Przykładem jest logiczne rozumowanie, które dla człowieka jest naturalne. Jeśli spytasz kogoś, które zwierzę jest wyższe – żyrafa czy kot – odpowiedź pojawi się natychmiast. Jednak w przypadku bardziej złożonych zagadnień, jak obliczenie liczby kur i krów w gospodarstwie mającym 40 głów i 120 nóg, trzeba wykonać dodatkowe kroki w myśleniu. Modele AI, zwłaszcza te operujące na dużych zbiorach danych, wykorzystują tzw. łańcuch rozumowania (Chain-of-thought reasoning), który polega na podziale problemu na mniejsze kroki, by poprawić jakość ostatecznych wyników. Odpowiedź może zająć więcej czasu, ale jej precyzja jest wyższa, szczególnie w kontekście zadań logicznych czy programowania.
Głębokie uczenie się (Deep learning) to jedna z poddziedzin uczenia maszynowego. Opiera się na sztucznych sieciach neuronowych (ANN), składających się z wielu warstw. Dzięki temu algorytmy mogą wykrywać bardziej złożone zależności w danych niż w klasycznych modelach opartych na prostych drzewach decyzyjnych czy regresji liniowej. Inspiracją dla tego procesu była budowa ludzkiego mózgu, w którym neurony komunikują się poprzez połączenia synaptyczne.
Jedną z kluczowych zalet głębokiego uczenia jest zdolność AI do samodzielnego identyfikowania istotnych cech w danych – bez konieczności ich wcześniejszego definiowania przez człowieka. Algorytmy te mogą także uczyć się na swoich błędach i doskonalić swoje wyniki w wyniku powtarzających się iteracji. Jednak proces ten wymaga ogromnych zbiorów danych – najczęściej liczących miliony rekordów – a jego trening bywa kosztowny i czasochłonny.
Dostrajanie modeli AI to proces, w którym istniejące modele sztucznej inteligencji są dodatkowo trenowane przy użyciu bardziej precyzyjnych, specjalistycznych zbiorów danych w celu optymalizacji ich działania w określonym kontekście. Często stosuje się tę metodę, by doprecyzować duże modele językowe (LLM) w taki sposób, aby były bardziej użyteczne w konkretnych branżach lub zadaniach. Dla przykładu, startupy często biorą istniejące modele AI i dostosowują je do określonych zastosowań, takich jak medycyna, prawo czy analiza finansowa.
Duże modele językowe (Large Language Models, LLM) to fundament współczesnych AI asystentów, takich jak ChatGPT, Claude, Google Gemini, Meta Llama czy Microsoft Copilot. Modele te składają się z miliardów parametrów matematycznych, a ich działanie opiera się na analizie i uczeniu się wzorców z ogromnych zbiorów tekstowych. Gdy użytkownik wpisuje zapytanie, model generuje najbardziej prawdopodobny ciąg słów w odpowiedzi, bazując na znalezionych wcześniej wzorcach językowych.
Cechą charakterystyczną dużych modeli językowych jest ich zdolność do przetwarzania danych tekstowych i analizowania skomplikowanych zależności. W praktyce oznacza to, że tego typu modele można wykorzystać do generowania tekstów, tłumaczenia językowego, programowania, a nawet pomagania w analizie dokumentów prawnych czy tworzenia podsumowań z treści biznesowych.
Sieci neuronowe (Neural Networks) to struktura algorytmiczna, która stanowi fundament większości nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji. Chociaż podstawy teoretyczne sieci neuronowych pochodzą z lat 40. XX wieku, to dopiero rozwój technologii kart graficznych (GPU) w przemyśle gier komputerowych umożliwił ich efektywne trenowanie na dużą skalę. Dzięki temu, współczesne modele bazujące na sieciach neuronowych osiągają imponujące wyniki w dziedzinach takich jak rozpoznawanie mowy, nawigacja autonomiczna czy rozwój leków.
Wagi (Weights) mają kluczowe znaczenie w procesie trenowania modeli AI. To one określają, jak ważne są poszczególne cechy w zbiorze danych treningowych i w jaki sposób wpływają na końcowe rezultaty działania modelu. Wagi są początkowo przypisywane losowo, ale w miarę jak model uczy się na danych, są iteracyjnie dostosowywane tak, by zapewnić jak najlepsze wyniki. Przykładowo, w modelu AI przewidującym ceny mieszkań, odpowiednie wagi mogą być przypisane do liczby pokoi, dostępności garażu czy lokalizacji nieruchomości.
Sztuczna inteligencja jest dziedziną o nieograniczonym potencjale, dlatego warto zrozumieć jej podstawowe zasady działania. Wiedza na temat agentów AI, głębokiego uczenia, dużych modeli językowych czy sieci neuronowych pozwala lepiej pojąć, jak funkcjonują współczesne technologie i w jaki sposób można je skutecznie wykorzystywać w różnych sektorach gospodarki.
