Sztuczna inteligencja (AI) obejmuje wiele złożonych, rozwijających się technologii, które kiedyś wymagały udziału człowieka, a teraz mogą być wykonywane przez komputer. Ogólnie rzecz biorąc, AI to program lub model niebędący człowiekiem, który wykazuje szeroki zakres kreatywności i umiejętności rozwiązywania problemów.
Komputery mogą wykonywać zaawansowane funkcje, które dawniej służyły do przetwarzania i rekomendowania informacji. Obecnie dzięki AI komputery mogą nawet generować nowe treści.
Akronim AI jest często używany zamiennie w odniesieniu do różnych typów technologii w zakresie sztucznej inteligencji, ale ich zakres może się znacznie różnić.
Istnieje wiele terminów i koncepcji, które definiują sztuczną inteligencję i systemy uczące się. Oto kilka sposobów, w jaki sposób możesz korzystać z AI w praktyce w internecie
Generatywne AI i duże modele językowe
Generatywna AI to forma uczenia maszynowego, która pomaga użytkownikom tworzyć treści, które są znajome i naśladują ludzkie kreacje. Generatywne AI korzysta z dużych modeli językowych do porządkowania danych oraz tworzenia lub modyfikowania tekstu, obrazów, filmów i dźwięków na podstawie podanego kontekstu. Generatywne AI wykracza poza dopasowywanie wzorców i prognozy.
Duże modele językowe (LLM) mają wiele (często miliardów) parametrów, których można używać do wykonywania różnych zadań, takich jak generowanie, klasyfikowanie czy podsumowywanie tekstu lub obrazów.
Czatboty stały się niezwykle popularnymi narzędziami do korzystania z generatywnej AI, w tym:
Te narzędzia umożliwiają tworzenie tekstu, przykładowego kodu i elementów graficznych. Mogą one pomóc w planowaniu urlopu, złagodzeniu lub nadaniu profesjonalnego charakteru tonu e-maila albo pogrupowaniu różnych zestawów informacji.
Istnieje nieskończona liczba zastosowań dla programistów i nieprogramistów.
AI po stronie klienta
Chociaż większość funkcji AI w internecie działa na serwerach, AI po stronie klienta działa w przeglądarce użytkownika i wykonuje wnioskowanie na jego urządzeniu. Dzięki temu możesz uzyskać mniejsze opóźnienia, zmniejszyć koszty po stronie serwera, usunąć wymagania dotyczące klucza API, zwiększyć prywatność użytkowników i zyskać dostęp offline. Możesz wdrażać AI po stronie klienta, które działa w różnych przeglądarkach z bibliotekami JavaScript, takimi jak Transformers.js, TensorFlow.js i MediaPipe.
Mały, zoptymalizowany model po stronie klienta może być skuteczniejszy niż większy model po stronie serwera, zwłaszcza gdy jest optymalizowany pod kątem wydajności. Określ, jakie rozwiązanie będzie odpowiednie do Twojego przypadku użycia.
AI po stronie serwera
AI po stronie serwera obejmuje usługi AI w chmurze. Pomyśl o Gemini 1.5 Pro działającym w chmurze. Te modele są zwykle znacznie większe i mocniejsze. Dotyczy to w szczególności dużych modeli językowych.
Hybrydowa AI
Hybrydowe AI to dowolne rozwiązanie obejmujące zarówno komponent klienta, jak i serwera. Możesz na przykład użyć modelu po stronie klienta do wykonania zadania, a gdy nie będzie można go wykonać na urządzeniu, przejść do modelu po stronie serwera.
Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe (ML) to proces, w którym komputer uczy się i wykonuje zadania bez konieczności programowania. AI dąży do generowania inteligencji, a ML składa się z algorytmów, które przewidują zbiory danych.
Załóżmy na przykład, że chcemy utworzyć stronę internetową, która ocenia pogodę w każdym dniu. Tradycyjnie może to być wykonywane przez co najmniej jednego meteorologa, który może tworzyć reprezentację atmosfery i powierzchni Ziemi, obliczać i przewidywać wzorce pogody oraz określać ocenę, porównując bieżące dane z danymi historycznymi.
Zamiast tego możemy przekazać modelowi ML ogromną ilość danych o pogodzie, aż model nauczy się matematycznego związku między wzorami pogody, danymi historycznymi i wskazówkami dotyczącymi tego, co powoduje dobrą lub złą pogodę w danym dniu. W fakcie to rozwiązanie jest dostępne w internecie.
Uczenie pogłębione
Deep learning (DL) to klasa algorytmów ML. Przykładem są głębokie sieci neuronowe (DNN), które starają się odwzorować sposób przetwarzania informacji przez ludzki mózg.
Algorytm głębokiego uczenia się może być trenowany w celu kojarzenia określonych cech obrazów z konkretną etykietą lub kategorią. Po przeszkoleniu algorytm może dokonywać prognoz, które identyfikują tę samą kategorię na nowych obrazach. Zdjęcia Google potrafią na przykład odróżnić koty od psów na zdjęciu.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie języka naturalnego to klasa uczenia maszynowego, która pomaga komputerom w rozumieniu języka ludzkiego, od reguł danego języka po specyficzne cechy, dialekty i slang używane przez poszczególne osoby.
Problemy z AI
Tworzenie i używanie AI wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Poniżej znajdziesz kilka najważniejszych kwestii, które warto wziąć pod uwagę.
Jakość i aktualność danych
Duże zbiory danych używane do trenowania różnych modeli AI często są nieaktualne już wkrótce po ich użyciu. Oznacza to, że gdy szukasz najnowszych informacji, możesz skorzystać z prompt engineering, aby zwiększyć wydajność modelu AI w przypadku określonych zadań i otrzymać lepsze wyniki.
Zbiory danych mogą być niekompletne lub zbyt małe, aby można było ich używać w niektórych zastosowaniach. Warto spróbować użyć kilku narzędzi lub dostosować model do swoich potrzeb.
problemy z etycznymi i uprzedzeniami,
Technologia AI jest ekscytująca i ma duży potencjał. Jednak w końcu to ludzie tworzą komputery i algorytmy, które są trenowane na podstawie danych, które mogą być zbierane przez ludzi, a więc podlegają różnym ograniczeniom. Na przykład modele mogą uczyć się i wzmacniać uprzedzenia oraz szkodliwe stereotypy, co bezpośrednio wpływa na wyniki. Ważne jest, aby podczas tworzenia technologii AI priorytetem było ograniczanie stronniczości.
Istnieje wiele zagadnień etycznych związanych z prawami autorskimi do treści generowanych przez AI. Kto jest właścicielem wyników, zwłaszcza jeśli są one mocno inspirowane lub bezpośrednio skopiowane z materiałów chronionych prawem autorskim?
Zanim zaczniesz tworzyć nowe treści i idee, zapoznaj się z obowiązującymi zasadami dotyczącymi sposobów korzystania z tworzonych materiałów.
Bezpieczeństwo i prywatność
Wielu programistów internetowych twierdzi, że prywatność i bezpieczeństwo to ich największe obawy związane z narzędziami AI. Dotyczy to zwłaszcza firm, które mają rygorystyczne wymagania dotyczące danych, np. instytucji państwowych i firm z branży opieki zdrowotnej. Udostępnianie danych użytkownika większej liczbie firm zewnętrznych za pomocą interfejsów API chmury budzi obawy. Ważne jest, aby każda transmisja danych była bezpieczna i stale monitorowana.
AI po stronie klienta może być kluczem do realizacji tych zastosowań. Potrzebujemy jeszcze wielu badań i rozwoju.
Pierwsze kroki z AI w internecie
Teraz, gdy znasz już wiele typów sztucznej inteligencji, możesz zacząć rozważać, jak używać dotychczasowych modeli, aby zwiększyć wydajność i tworzyć lepsze strony internetowe oraz aplikacje internetowe.
AI możesz używać do:
- Utwórz lepsze wypełnianie formularzy w wyszukiwarce witryny.
- Wykrywanie obecności zwykłych obiektów, takich jak ludzie czy zwierzęta domowe, za pomocą inteligentnej kamery
- Rozwiązywanie problemu spamu w komentarzach za pomocą modelu języka naturalnego.
- Zwiększ produktywność, włączając autouzupełnianie kodu.
- Twórz dokumenty WYSIWYG z sugestiam dotyczącym następnego słowa lub zdania.
- Podaj zrozumiałe wyjaśnienie zbioru danych.
- I wiele innych…
Wytrenowane modele AI mogą być świetnym sposobem na ulepszanie witryn, aplikacji internetowych i produktywności bez konieczności dokładnego zrozumienia, jak tworzyć modele matematyczne i gromadzić złożone zbiory danych, które napędzają najbardziej popularne narzędzia AI.
Może się okazać, że większość modeli spełnia Twoje potrzeby bez konieczności dalszej ich regulacji. Dostrajanie to proces, w którym model, który został już wytrenowany na dużym zbiorze danych, jest dalej trenowany, aby spełniał określone potrzeby. Istnieje kilka technik dostrajania modelu:
- Uczenie przez wzmacnianie na podstawie opinii użytkowników (RLHF) to technika, która wykorzystuje opinie użytkowników do dostosowania modelu do ich preferencji i zamiarów.
- Adaptacja niskiego rzędu (LoRA) to metoda dostrajania parametrów LLM, która zmniejsza liczbę parametrów do trenowania, zachowując przy tym wydajność modelu.