Jak działa sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem maszyn zdolnych do naśladowania ludzkiego myślenia i zachowań. AI pozwala komputerom na uczenie się, rozumowanie, postrzeganie otoczenia, a także na podejmowanie decyzji w celu osiągnięcia określonych celów. W skrócie sztuczna inteligencja to mechanizmy, dzięki którym maszyny mogą wykonywać zadania, które do tej pory wymagały ludzkiej inteligencji.

Sztuczna inteligencja – co to jest?

Sztuczna inteligencja to nie pojedyncza technologia, ale szeroka gałąź informatyki, która obejmuje wiele poddziedzin. Wiele osób myśli, że AI to roboty, które potrafią naśladować ludzi, ale jest to znacznie szersze pojęcie. AI to również algorytmy, które stoją za wyszukiwarkami internetowymi, systemami rekomendacji na platformach streamingowych czy asystentami głosowymi w naszych telefonach. Głównym celem AI jest stworzenie maszyn, które potrafią przetwarzać dane, rozpoznawać wzorce i podejmować na ich podstawie decyzje, bez konieczności programowania każdej reguły z osobna.

Jak działają różne rodzaje AI?

Sztuczną inteligencję można podzielić na kilka typów, w zależności od ich funkcji.

Uczenie maszynowe (Machine Learning — ML)

To najważniejsza poddziedzina AI. Zamiast być programowanymi krok po kroku, maszyny uczą się na podstawie danych. Algorytm uczenia maszynowego analizuje ogromne zbiory informacji, aby znaleźć w nich wzorce i na tej podstawie tworzyć prognozy lub podejmować decyzje. Im więcej danych otrzyma, tym lepiej się uczy. Przykładem jest system antyspamowy, który na podstawie analizy tysięcy wiadomości uczy się, co jest spamem, a co nim nie jest.

Rodzaje uczenia maszynowego:

• Uczenie nadzorowane: Model uczy się na podstawie danych, które są już opisane, np. zdjęcia psów i kotów, które są już oznaczone. Dzięki temu uczy się je rozróżniać.
• Uczenie nienadzorowane: Model samodzielnie szuka ukrytych wzorców w danych bez etykiet, np. grupuje klientów sklepu na podstawie ich nawyków zakupowych.
• Uczenie ze wzmocnieniem: Model uczy się, eksperymentując i otrzymując nagrody za poprawne działania lub kary za błędy. Przykładem jest AI, która uczy się grać w szachy.

Głębokie uczenie (Deep Learning — DL)

To bardziej zaawansowana forma uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe. Architektura tych sieci jest inspirowana budową ludzkiego mózgu. Sieci te składają się z wielu warstw, z których każda przetwarza dane i przekazuje je do kolejnej. Dzięki temu modele DL potrafią przetwarzać bardzo złożone dane, takie jak obrazy, dźwięk czy tekst. Głębokie uczenie stoi za systemami rozpoznawania twarzy, samochodami autonomicznymi i generatywną sztuczną inteligencją, która potrafi tworzyć teksty czy grafiki.

Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing — NLP)

NLP to dziedzina, która pozwala maszynom rozumieć, interpretować i generować ludzki język. Dzięki niej możliwe jest tłumaczenie tekstu, analiza sentymentu w wiadomościach czy obsługa asystentów głosowych.

Jak powstaje sztuczna inteligencja?

Tworzenie AI to proces wieloetapowy. Oto jego główne punkty:

1. Gromadzenie danych: Model AI potrzebuje ogromnych ilości danych (np. tekstu, obrazów, dźwięku), aby móc się uczyć.
2. Przygotowanie danych: Zebrane dane muszą być oczyszczone i odpowiednio sformatowane, aby były zrozumiałe dla algorytmu.
3. Wybór modelu: Programiści wybierają odpowiedni algorytm (np. sieć neuronową) i architekturę, która będzie pasować do zadania.
4. Trenowanie modelu: Model „uczy się” na przygotowanych danych. Podczas tego etapu, algorytm dostosowuje swoje parametry, aby minimalizować błędy.
5. Testowanie i wdrażanie: Po treningu, model jest testowany na nowych danych. Jeśli jego wyniki są zadowalające, jest wdrażany do użytku.

Czy AI działa jak ludzki mózg?

Sztuczna inteligencja nie działa tak samo, jak ludzki mózg, ale jest na nim wzorowana, szczególnie w przypadku sieci neuronowych. Ludzki mózg jest znacznie bardziej złożony, potrafi uczyć się na podstawie jednego przykładu i ma zdolność do abstrakcyjnego myślenia. AI, zwłaszcza uczenie maszynowe, jest w dużej mierze oparte na statystyce i przetwarzaniu wzorców na skalę, która jest poza zasięgiem ludzkiego umysłu.

W artykule, który przygotowaliśmy, dodajmy sekcję o różnicach między popularnymi modelami językowymi.

Jak działa Gemini, ChatGPT i Perplexity?

Chociaż wszystkie te narzędzia wykorzystują sztuczną inteligencję, różnią się swoim działaniem, przeznaczeniem i architekturą.

Jak działa Gemini (Google)

To rodzina modeli multimodalnych, co oznacza, że zostały zaprojektowane do rozumienia i generowania treści w różnych formatach – tekstu, obrazu, wideo, dźwięku i kodu. Gemini zostało od początku trenowane w sposób multimodalny, co pozwala mu na płynne przechodzenie między typami danych, na przykład analizę obrazu i pisanie na jego temat tekstu. Ma różne warianty, od najmocniejszego Ultra, po lżejszy Nano, przeznaczony do urządzeń mobilnych. Kluczową cechą Gemini jest jego zdolność do łączenia informacji z różnych źródeł, co czyni go wszechstronnym.

Jak działa ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT bazuje na architekturze transformera i jest modelem językowym, który specjalizuje się w dialogu. Jego siła leży w prowadzeniu płynnych, spójnych rozmów i generowaniu tekstu w wielu stylach. Jest często używany jako asystent do pisania, generowania pomysłów czy odpowiadania na pytania. W przeciwieństwie do Gemini jego podstawowym formatem jest tekst.

Perplexity

Perplexity to innowacyjna wyszukiwarka konwersacyjna, która działa inaczej niż tradycyjne modele. Zamiast generować odpowiedzi z pamięci, bazuje na przeszukiwaniu internetu w czasie rzeczywistym. Po otrzymaniu pytania Perplexity tworzy kilka zapytań do wyszukiwarek, analizuje znalezione strony i na ich podstawie generuje zwięzłą, popartą źródłami odpowiedź. To idealne narzędzie do uzyskania aktualnych, sprawdzonych informacji z bibliografią.

Czym jest Notebook LLM?

NotebookLLM to narzędzie stworzone przez Google, które ma na celu ułatwienie pracy z dużymi ilościami tekstu i dokumentów. Jego główna różnica w stosunku do innych modeli, takich jak Gemini czy ChatGPT, polega na tym, że jest on zoptymalizowany pod kątem analizy i przetwarzania dostarczonych przez użytkownika danych (np. notatek, artykułów, plików tekstowych).

Zamiast generować odpowiedzi na podstawie ogromnej bazy danych, na której był trenowany, NotebookLLM skupia się na wydobywaniu i podsumowywaniu informacji zawartych bezpośrednio w przesłanych plikach. Można go używać do:

• Generowania podsumowań i streszczeń z dokumentów.
• Zadawania pytań na temat treści zawartych w plikach.
• Wyszukiwania konkretnych informacji w plikach.

Jaka jest różnica?

Podsumowując, główna różnica sprowadza się do ich podstawowego przeznaczenia:

• Gemini to multimodalny model, który łączy różne rodzaje danych w spójny sposób.
• ChatGPT to model do generowania tekstu w dialogu, świetny do kreatywnego pisania.
• Perplexity to wyszukiwarka, która generuje odpowiedzi oparte na bieżących informacjach z sieci, z odnośnikami do źródeł.
• Notebook LLM – w praktyce, podczas gdy Gemini i ChatGPT są jak encyklopedie, które potrafią prowadzić kreatywne rozmowy, NotebookLLM to wyspecjalizowany asystent do pracy z Twoimi osobistymi notatkami i dokumentami.

Sztuczna inteligencja a zużycie energii i moc obliczeniowa

Modele AI, szczególnie te z głębokim uczeniem, nie działają w próżni. Ich „mózgiem” są potężne, wyspecjalizowane procesory graficzne (GPU) oraz układy ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), które są w stanie wykonywać miliony obliczeń równolegle. To właśnie te układy odpowiadają za ogromne zapotrzebowanie na energię.

• Trening kontra wnioskowanie (Training vs. Inference): Proces tworzenia modelu AI (trening) jest niewspółmiernie bardziej energochłonny niż jego późniejsze użycie (wnioskowanie). Trening dużego modelu językowego może zużyć tyle energii, co dziesiątki gospodarstw domowych przez rok. Wartość ta jest mierzona w gigawatogodzinach (GWh).
• Farmy serwerów: Modele takie jak Gemini czy ChatGPT działają na potężnych farmach serwerów, które wymagają zaawansowanych systemów chłodzenia. Szacuje się, że chłodzenie może pochłaniać nawet 40% całkowitego zużycia energii w centrum danych.
• Wpływ na sieć energetyczną: Dynamiczny rozwój AI stawia nowe wyzwania przed operatorami sieci energetycznych. Rosnące zapotrzebowanie na energię ze strony centrów danych AI może wymagać modernizacji infrastruktury i inwestycji w nowe źródła odnawialne, aby utrzymać zrównoważony rozwój. W tym kontekście optymalizacja algorytmów pod kątem efektywności energetycznej jest równie ważna, jak ich wydajność obliczeniowa.

Bibliografia i źródła

1. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. To jedna z najważniejszych książek, która kompleksowo opisuje zagadnienia AI.
2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. Podstawowa pozycja dla każdego, kto chce zrozumieć, jak działają sieci neuronowe i głębokie uczenie.
3. Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Książka dla szerszej publiczności, która omawia przyszłość AI i jej wpływ na społeczeństwo.
4. Google AI Blog oraz DeepMind Blog: Oficjalne blogi tych firm regularnie publikują artykuły naukowe i popularnonaukowe na temat najnowszych badań w dziedzinie sztucznej inteligencji.