Kto som a kto je môj digitálny kamarát. Čo sa stane, keď hodíte umelú inteligenciu do vody, aby sa naučila plávať. Netflix využíva ChatGPT.
Ahoj, volám sa Katarína, pracujem pre INESS, kde vediem vzdelávacie projekty ako Ekonomická olympiáda či Ekonomický Base Camp. Posledný rok ma očaril svet umelej inteligencie.
Každý deň trávime nespočetné množstvo hodín činnosťami, ktoré nevyžadujú to najlepšie z nášho myslenia: písanie emailov, plánovanie schôdzok, spracovanie údajov. Hoci ide o dôležité úlohy, sú prevažne rutinné a predvídateľné. A práve tu vstupuje do hry AI tým, že preberá monotónne a opakujúce sa úlohy ako nástroj, ktorý nám môže pomôcť sústrediť sa na dôležitejšie veci.
Jazykové AI modely zmenili moju pracovnú efektivitu o 180°. Čo mi predtým trvalo hodiny, dnes zvládnem za minúty a s výrazne lepšími výsledkami. Namiesto zápasenia so slovami sa môžem sústrediť na stratégiu a kreativitu.
🔍 Vedeli ste, že až 30% pracovného času „knowledge workers“ venuje zbieraniu a triedeniu už existujúcich informácií? Predstavme si svet, kde väčšinu takýchto úloh zvládne umelá inteligencia. Súčasný ekosystém zahŕňa 35 000+ AI aplikácií optimalizujúcich 13 000+ pracovných úloh naprieč 5 000 profesiami. Potenciál pre zefektívnenie práce jednotlivcov a organizácií je obrovský.
Čo sa vám tento newsletter bude snažiť (ne)pravidelne prinášať:
Výber AI nástrojov relevantných pre rôzne sféry života
Úvahy o tom, ako umelá inteligencia funguje a ako zmení naše životy v budúcnosti
Stratégie ako delegovať prácu na AI a oslobodiť sa pre činnosti s vyššou pridanou hodnotou
V prvých vydaniach sa budem venovať základným princípom umelej inteligencie – jej histórii, fungovaniu a kľúčovým míľnikom, ktoré formovali jej vývoj. Tieto základy nám poskytnú kontext pre hlbšie pochopenie súčasných AI inovácií a ich budúceho dopadu na náš svet.
Legendy o umelej inteligencii
Inteligentné stroje boli fantáziou ľudí už po tisícročia. Prvé zmienky o múdrych mechanických bytostiach začali už v gréckej mytológii. Starogrécky boh kováčstva a ohňa Héfaistos vytváral zlaté služobníčky s rozumom a mechanického strážcu Talosa, ktorý chránil Krétu.
Golem, postava z pražských legiend, bol hlinený obor, ktorého rabín Löw oživil pomocou magického nápisu. Mal slúžiť ako ochranca židovskej komunity, no napokon sa stal hrozbou.
Ľudia boli fascinovaní vytvorením umelej inteligencie aj v populárnej literatúre, spomeňme si na Frankensteina, román Mary Shelley, či na R.U.R. (Rossumovi univerzální roboti) od Karla Čapka z roku 1920, ktorý priniesol svetu slovo robot. V tejto hre sa umelo vytvorené bytosti vzbúria a zničia ľudstvo.
Odvtedy sa otázka „čo ak sa otočia proti nám?“ stala súčasťou každého AI príbehu. A dnes si ju už nekladú len autori sci-fi, ale aj my. 🧐
Prví tvorcovia robotov: hudba a víno
Ľudia o vytvorení inteligentných robotoch len nepísali a nefantazírovali, ale pokúšali sa ich aj vyrobiť. Grécky vynálezca Herón vytvoril automat, ktorý nalieval víno, keď k nemu človek priložil pohár. Da Vinci navrhol tzv. „mechanického rytiera“, ktorý mal byť schopný pohybovať rukami, sedieť a otáčať hlavou.
Moslimský vynálezca al-Jazari vytvoril desiatky automatických zariadení. Najznámejší bol „hudobný čln“ - vodný automat, na ktorom hrali štyria robotickí hudobníci. Jeho mechanické vynálezy boli tak premyslené, že sa považuje za jedného z otcov robotiky.
Po stáročia však všetky stroje, ktoré sme vymysleli, boli iba poslušnými otrokmi. Robili len to, čo sme im prikázali, avšak to vedeli robiť veľmi, veľmi rýchlo.
Príbeh o DeepMind, Go a Atari hrách 🚀
Dnes pojem umelá inteligencia pozná už aj vaša babka, ale donedávna to bol výhradne jazyk počítačových geekov. Slovo „AI“ prvýkrát zaznelo v roku 1956 na konferencii v Dartmouth College a odvtedy sa umelá inteligencia začala pomaly formovať ako nový odbor.
Za posledných 30 rokov sa stroje naučili hrať, vidieť, rozprávať, šoférovať a argumentovať za hranicu našich očakávaní. Ak existuje oblasť, kde umelá inteligencia opakovane ukazuje svoju silu, sú to hry. Stroje ich hrajú od roku 1951 a dnes sú šampiónmi v každej jednej. V roku 1997 porazil IBM Deep Blue v šachu majstra sveta Garriho Kasparova. Bolo to prvýkrát, čo počítač oficiálne prekonal ľudského šampióna v strategickej hre.
Go je staroveká čínska hra, ktorá je zároveň najkomplexnejšou na svete, pretože hráč má nekonečné množstvo dostupných stratégií v ktoromkoľvek momente hry. Aby sme si to dali do perspektívy, v pozorovateľnom vesmíre je od 1078 do 1082 atómov. Shanonovo číslo, 10111 až 10123, reprezentuje všetky možné varianty ťahov v šachovej hre. Hra Go má viac ako 10170 ťahov, teda má viac možností, než vesmír častíc. To znamená, že pre počítač je nemožné vypočítať každý možný ťah v hre, keďže na svete neexistuje taká pamäť a výkon (je možné, že sa k tomu raz dostanú kvantové počítače, ale o tom si napíšeme inokedy). Na rozdiel od šachu, kde sa dajú simulovať miliardy kombinácií, Go vyžaduje intuíciu, cit pre priestor a strategické myslenie - schopnosti, ktoré sme považovali za výlučne ľudské. Až kým neprišlo AlphaGo.
V roku 2017 spoločnosť DeepMind prekvapila svet, keď ich systém AlphaGo zdolal Ke Jie, vtedy aktuálneho svetového šampióna hry Go. AI sa to naučila tak, že odohrala sama proti sebe viac ako 1,3 milióna hier počas len šiestich týždňov. Potom prišla ďalšia verzia: AlphaGo Zero. Tá sa neučila na ľudských dátach, naučila sa hrať úplne sama. A za pár dní porazila aj svojho predchodcu.
A čo sa stalo, keď ten istý algoritmus dali hrať šach? Za 9 hodín trénovania porazil Stockfish, vtedy najsilnejšiu šachovú AI na svete.
Umelá inteligencia „hodená do vody“
Ešte pred AlphaGo nastal moment, ktorý zmenil pohľad na to, čo sa stroje dokážu naučiť. V roku 2015 DeepMind trénovala AI hranie klasických Atari hier. Jednou z nich bola Breakout – jednoduchá hra, kde hráč pomocou platformy odráža loptičku, aby rozbil tehličky. AI nedostala žiadne inštrukcie o tom, čo je to za hru alebo ako sa hrá. Prvých pár hier bola úplne bezradná. No potom, len na základe pixelov a skóre, sa začala učiť.
Po dvoch hodinách tréningu bola lepšia ako akýkoľvek ľudský hráč. O ďalšiu hodinu neskôr prišla so stratégiou, ktorú jej nikto neukázal: naučila sa zamerať na jeden okraj tehličiek, aby vytvorila „tunel“, cez ktorý sa loptička dostane za múr a automaticky zničí väčšinu tehál. V krátkosti sa stala majstrom vo všetkých Atari hrách.
Len niekoľkohodinové AI to dokázalo to samo od seba, bez akýchkoľvek pravidiel, len vďaka spätnej väzbe a schopnosti učiť sa. A neskončilo sa to len pri hrách. DeepMind napríklad vyriešila viac ako 50 ročný problém v biológii skladania proteínov.
V škole umelej inteligencie 🎓
Zatiaľ sme videli, ako sa AI naučila hrať hry a porážať majstrov sveta. Ale ako sa vlastne učí? A čo sa deje v zákulisí jej tréningu?
V ďalšom vydaní sa pozrieme do školy umelej inteligencie – do sveta, kde existujú boti študenti aj boti učitelia a pozrieme sa aj na to, prečo sa v tejto škole zabíja.
Jazykové modely AI
Príbeh AlphaGo demonštruje, ako sa AI posunula od jednoduchých algoritmov k systémom schopným zvládnuť náročné problémy vyžadujúce to, čo sme považovali za výlučne ľudské schopnosti. Ale hra Go, hoci neuveriteľne komplexná, je stále ohraničená pravidlami doskových hier s jasne definovanými cieľmi a ťahmi.
Čo sa však stane, keď túto technológiu aplikujeme na ešte komplexnejšiu doménu? Reč a jazyk sú ústredným prvkom ľudskej inteligencie, komunikácie a kognitívnych procesov a práve v tejto oblasti sa zrodil ďalší prelomový typ umelej inteligencie.
LLM (Large Language Model) je veľký jazkykový model, ako ChatGPT, Gemini alebo Claude, s ktorými ste sa už určite stretli. LLM modely sú trénované na veľkom množstve dát, takmer 1 petabajt (súbor o veľkosti 1 gigabajt môže obsahovať až 178 miliónov slov, 1 petabajt = 1 milión gigabajtov), aj preto im patrí prísudok veľký.
ChatGPT bol trénovaný na viac ako 45 000 gigabajtoch textu, ktoré by človek prečítal za 500 000 životov. Obsahuje viac ako 175 miliárd parametrov a každý rok jeho schopnosti rastú exponenciálnym tempom. Pre porovnanie, model Gemini je parametrovo asi deväťkrát väčší ako ChatGPT.
LLM sa skladá z troch vecí: dáta, architektúra a tréning. Architektúra modelu funguje ako transformátor, ktorý umožňuje spracovávať údaje, ako sú vety alebo riadky kódu. Transformátory sú navrhnuté tak, aby pochopili kontext každého slova vo vete tým, že ho zohľadnia vo vzťahu ku každému inému slovu. Kontext je (nielen) v LLM veľmi dôležitý, stačí, že si zoberieme slovíčko „queen“.
Vďaka architektúre vie tvoriť vety a rozumie ich významu. A nakoniec, táto architektúra je trénovaná na vyššie spomenutom množstve dát. Počas dlhého a nákladného tréningu sa model učí predpovedať ďalšie slovo vo vete, zjednodušene niečo ako keď vám Google pri vyhľadávaní dopĺňa ďalšie slová, avšak LLM dokáže predikovať celé vety, odstavce až dokumenty.
Nebuď ako Jožo
Veľa ľudí dnes vyskúša jazykový model a odíde sklamaných. AI (zatiaľ) nevie magicky vyriešiť váš problém, stále nie je dokonalá a robí chyby. Nedokáže čítať vaše myšlienky, ani poznať kontext vašej firmy, značky či projektu. Nie je to príkazový riadok. Je to konverzačný partner.
❌ Nestačí napísať: „Vytvor mi marketingový plán.“
💡Skúste radšej: „Vystupuj ako marketingový špecialista. Pomôž mi načrtnúť marketingový plán. Mám cieľovku XY, rozpočet Z a kampaň na produkt ABC. Čo navrhuješ ako prvý krok? Vysvetli prečo.“
Keď sa naučíte LLM efektívne využívať, môžete si ho predstaviť ako kolegu, ktorý:
Má prehľad o informáciách z celého internetu
Pracuje 24/7 bez prestávky či únavy
Prispôsobí sa vášmu štýlu a potrebám
Zastane prácu viacerých asistentov naraz
Občas sa však môže mýliť alebo "halucinovať" informácie
✅ Pro tip: AI je technológia v štýle „eager to please“. Jej cieľom nie je hľadať pravdu, ale poskytnúť vám odpoveď, ktorá znie presvedčivo a zodpovedá vášmu zadaniu. Práve preto môže niekedy halucinovať, prikyvovať nezmyslom alebo vám suverénne vygenerovať odpoveď, ktorá len vyzerá správne. Riešením je overiť si výstupy, požiadať model o uvedenie zdrojov či zdôvodnenie, alebo niektoré (GPT) majú dokonca možnosť nastavenia averzie voči riziku.
V ďalšom vydaní sa pozrieme na to, ako ChatGPT nastaviť a prispôsobiť tak, aby pracoval pre vás efektívne a zmysluplne.
Novinky zo sveta AI
Netflix testuje odporúčania pomocou ChatGPT
Netflix spustil testovanie novej vyhľadávacej funkcie založenej na ChatGPT od OpenAI. Používatelia môžu jednoducho napísať "Chcem niečo vtipné a pozitívne" a AI im odporučí relevantný obsah. Tento krok Netflixu nie je len ďalšou funkciou, je to fundamentálna zmena v interakcii používateľov s obsahom. Konverzačné rozhrania nahradzujú tradičné vyhľadávanie a filtrovanie.
Doporučená dĺžka newslettera sa blíži ku koncu, preto je to z dnešného úvodného vydania všetko. Zaujíma vás niečo zo sveta umelej inteligencie konkrétne? Máte tip na nástroj, s ktorým máte dobrú (alebo aj zlú) skúsenosť? Alebo len chcete, vedieť viac o tom, ako vám AI môže pomôcť?
Napíšte mi, rada sa inšpirujem vašou otázkou alebo nápadom. A pokojne mi dajte vedieť aj to, ako sa vám tento newsletter páčil. Každá spätná väzba ma posunie ďalej.
Katarína
Správna odpoveď: obrázok vpravo vygenerovala AI 🤖