Aktuality  |  Články  |  Recenze
Doporučení  |  Diskuze
Grafické karty a hry  |  Procesory
Storage a RAM
Monitory  |  Ostatní
Akumulátory, EV
Robotika, AI
Průzkum vesmíru
Digimanie  |  TV Freak  |  Svět mobilně

Generativní AI (umělá inteligence): jak funguje, k čemu a jak ji používat

18.9.2023, Milan Šurkala, článek
Generativní AI (umělá inteligence): jak funguje, k čemu a jak ji používat
Generativní AI je zejména s příchodem ChatGPT obrovským tématem posledních měsíců. Pojďme se podívat na to, co to vlastně je, k čemu je to určeno, co od toho čekat můžeme i nemůžeme, komu to pomůže a komu to asi uškodí.
Kapitoly článku:
  1. Generativní AI (umělá inteligence): jak funguje, k čemu a jak ji používat
  2. Chatboti aneb ChatGPT je pro googlování naprosto nepoužitelný?
  3. Jak tedy pracovat s ChatGPT?
  4. Závěr
Listopad 2022 se patrně do historie technologií zapíše hodně výrazným písmem. Nebylo to zdaleka poprvé, co byl představen nějaký chatbot nebo systém AI, nikdy předtím ale nezasáhlo jeho uvedení tolik lidí, jako se to stalo právě systému ChatGPT. Nejenže dnes už o chatbotech ví i lidé mimo oblast technologií, systému se také povedlo přežít první náročné dny a týdny, kdy se sice nezachoval vždycky správně, ale přece jen se i přes pokusy lidí podařilo ho udržet v politicky korektních mantinelech, což se např. u Taye z roku 2016 nepovedlo. Není to ale zdaleka první systém generativní AI, který existuje, a ve velkém se nyní začínají používat systémy generativní AI i v obraze a dalších oblastech. Dnešní článek se podívá na historii technologie, co to vlastně je, jak to zhruba pracuje, co to umí (a co naopak ne), jak se s tím pracovat má (a jak ne).
 
Chatbot
vygenerováno AI Adobe Firefly
 
V předchozím článku jsme si nakousli, co je to umělá inteligence, a jaké jsou její základy. To nám umožňuje také lépe pochopit, jak pracují chatboti. Znovu tedy připomeňme, že úlohou programátora AI není ani tak naprogramovat onu činnost, kterou bude AI vykonávat, ale naučit ji učit se. Jinak řečeno, naprogramovat co nejlepší algoritmus, který dokáže uzpůsobovat své parametry tak, aby co nejlépe odpovídal nejen na vstupy, na kterých se učí, ale také na vstupy, které mu budou předhazovány v praxi (tedy i na těch, na kterých nebyl naučen). To, co má dělat, už musí AI poznat sama z poskytnutých trénovacích dat. Na rozdíl od běžných algoritmů, kde programátor sám vkládá do kódu rozpoznávání vzorů a reakce na ně, u AI si toto dělá algoritmus sám procházením dostatečně velké trénovací množiny (vzorových příkladů). A právě toto je proces, který trvá velmi dlouho.
 
Nutno říci, že AI dnes promlouvá do stále většího množství aplikací. Jde to vidět např. i na množství vědeckých článků věnujících se klasickým staromódním algoritmům, které jsou nahrazovány AI. Jejich počet postupně klesá, zatímco v souvislosti s AI rychle roste (mezi roky 2005 až 2014 včetně to bylo zhruba 9-11 tisíc vědeckých článků ročně, loni to už bylo dle Web of Science přes 62 tisíc). Dostatečně velký počet trénovacích dat je dnes tím, co je pro vývoj nových algoritmů velmi důležitým parametrem, a to dokonce i mění některá tradiční zaměstnání, kdy AI sice částečně může nahrazovat lidi, ti se ale zároveň mohou stát jejími trenéry a ve svém zaměstnání převzít jinou roli. To si ostatně vysvětlíme o něco později.
 
 

Co to je ta generativní AI?

 
Kolem generativní AI máme několik pojmů a dost často se to zaměňuje s chatbotem. Chatbot je ale jen jeden z mnoha typů generativní AI, nelze mezi ně dávat rovnítko (jde o podmnožinu). Generativní AI je speciální typem umělé inteligence, jejímž úkolem je vytvářet nový obsah, ať už jde o text, obraz, zvuk nebo jiné výstupy. Jde o to, že je natrénovaná na obrovském množství již existujících vstupů, aby dokázala vytvořit vstupy nové, a to různou kombinací toho, co už umí. To ale nutně neznamená, že se pohybuje jen v mantinelech předchozího. Její síla je i v tom, že může kombinovat různé oblasti, které ještě nikoho úplně nenapadly, obvykle ji v tom ale musíte trochu pomoci. Abyste ji natrénovali, potřebujete klidně i desítky tisíc velmi výkonných GPU a může to trvat hodiny, dny i týdny. Samotný běh sice vyžaduje také výkonný hardware, ale už je to něco, co je splnitelné v domácích podmínkách a dnes vám to zvládne kdejaké NPU v telefonu (speciální úsporný čip optimalizovaný na běh algoritmů AI).
 
Robot jako Sherlock Holmes
vygenerováno pomocí generativní AI DALL-E v Microsoft Bing
 
Aby generativní AI mohla vytvořit kýžený výsledek, je potřeba dát jí příkaz (prompt). A tady nastává velmi často nemalý kámen úrazu. Je nutné si uvědomit, že generativní AI má něco generovat, ne vyhledávat. Mnoho lidí ji používá jako vyhledávač, což např. u ChatGPT (který vyhledávačem opravdu není) znamená, že se obvykle dočkají větších či menších blbostí. Je potřeba vědět, co daná generativní AI dělá, jak funguje a jak do ní zadávat příkazy. Např. i u obrazových generativních AI, kterým jsme se věnovali na Digimanii, jinak funguje Adobe Firefly a trochu jinak třeba Midjourney.
 
Generativní AI není prostředkem, který má vytvořit něco za vás, má to být asistent, který vám pomůže v tvorbě nových věcí. Pomáhá tak např. překonávat tvůrčí blok. Je pravdou, že spousta lidí se jí snaží zneužívat, případně hodit do systému jeden příkaz a pak čekat, že dostane přesně ten výsledek, který chce, tak to ale nefunguje. Generativní AI je partnerem při tvorbě, ne jeho autorem. Mnoho tvorby (zejména v případě textových variant) vyžaduje dodatečné úpravy příkazů, připomínkování, je to spolupráce. Komu se to tedy může hodit a k čemu to lze použít?
  • chatboti
  • umění, design, grafika, 3D modelování, móda, návrhy interiérů, architektury, okolní krajiny (u tohoto všeho především k ověření nápadu místo složitého vytváření tradičními prostředky, jeho rychlou vizualizaci bez složité lidské práce, ale také návrhy a nápady nových řešení a designů)
  • marketing (tvorba sloganů, doprovodných textů, příspěvky na sociální sítě)
  • literární tvorba (nápady na téma, tvorba základní osnovy textu, blogové příspěvky)
  • vývoj softwaru (kódování částí programu, hledání chyb, navržení alternativních přístupů, výuka programování)
  • učitelství (návrhy na hodiny a lekce, testy, cvičení do hodin)
  • tvorba hudby (totéž co u grafiky, nápady na nové kompozice, ověření nápadů)
  • generování hlasů (např. již zesnulých osob, konverze textu na řeč)
  • dabing (souvisí s generováním hlasů, např. dabing do jiných jazyků, ať už ve filmech nebo na sociálních sítích, jako je YouTube)
  • tvorba her (nové úrovně, generování objektů, pozadí)
  • tvorba webových stránek
  • analýzy medicínských dat, vyvození závěru, návrhy na řešení
  • vývoj nových léků
  • návrhy na optimalizace nejrůznějších průmyslových procesů
  • uživatelská podpora (návrhy na odpovědi nebo přímo automatické odpovědi)
  • individuální školení (výukové lekce na míru)
  • výuka jazyků (chatování s chatbotem v cizím jazyce)
  • robotika
  • psaní esejí (bohužel i takových, které se pak neprávem vydávají za vlastní)
  • mnoho a mnoho dalšího
Jak vidíte, případů užití je opravdu mnoho, a to jsem vypsal jen několik. Vymyslet by se dala ještě spousta jiných. My se v dnešním článku budeme věnovat především textové části, tedy chatbotům. Na obrazovou část jsme se zaměřili v jiném článku. V další kapitole se podíváme na chatboty a AI "vyhledávače", podíváme se také na samotnou historii.
Autor: Milan Šurkala
Vystudoval doktorský program v oboru informatiky a programování se zaměřením na počítačovou grafiku. Nepřehlédněte jeho seriál Fotíme s Koalou o základech fotografování.