Po ludzku o AI

Obrazowo: Ultra-szybki stażysta, który przejrzał wszystkie podręczniki świata, ale nigdy nie wyszedł z piwnicy. Nie „rozumie” rzeczywistości, ale potrafi genialnie naśladować Twoje zachowania, bo wykuł na pamięć miliardy przykładów.

W skrócie: Matematyka, która udaje intuicję. To statystyka w bardzo drogim garniturze, która przewiduje kolejny krok (słowo, piksel lub ruch) szybciej i dokładniej niż człowiek.

Obrazowo: Paliwo lotnicze dla AI. Jeśli wlano tam ścieki (błędy, fake newsy), rakieta AI nie wystartuje albo wybuchnie Ci w twarz. AI jest tylko tak mądra, jak wstępny materiał, który otrzymała.

W skrócie: Zbiory informacji (teksty, zdjęcia, liczby), na których model AI uczy się rozpoznawać wzorce i schematy.

Obrazowo: To sieci neuronowe na sterydach. Jeśli zwykła sieć to pracownik przy taśmie, to Deep Learning to cała fabryka z setkami pięter i działów. Potrafi dostrzec detale, których człowiek nawet nie nazwie.

W skrócie: Wielowarstwowe sieci neuronowe, które potrafią analizować najbardziej chaotyczne dane, jak obraz czy dźwięk.

Obrazowo: Moment, w którym AI staje się zbyt pewnym siebie gawędziarzem. Nie zna odpowiedzi, więc z uśmiechem na ustach zmyśla fakty, które brzmią przerażająco wiarygodnie.

W skrócie: Sytuacja, w której model generuje nieprawdziwe lub nielogiczne informacje, prezentując je jako pewne fakty.

Obrazowo: Papuga, która „przeczytała” cały internet i teraz bardzo pewnie składa zdania, kompletnie nie rozumiejąc ich sensu, a jedynie naśladując brzmienie mądrej wypowiedzi.

W skrócie: Algorytm AI wyszkolony na ogromnych zbiorach tekstów, służący do generowania i rozumienia ludzkiego języka.

Obrazowo: Wyobraź sobie dziecko, które 100 razy dotknęło gorącego kaloryfera. Nikt nie wpisał mu do mózgu kodu „nie dotykaj”, ono po prostu samo zauważyło zależność między dotykiem a bólem. ML to właśnie taki program, który uczy się na własnych guzach (danych).

W skrócie: System, który sam wyciąga wnioski z przykładów, zamiast czekać na gotową instrukcję od programisty.

Obrazowo: Stażysta, który wreszcie wyjął zatyczki z uszu i zdjął opaskę z oczu, więc zamiast tylko czytać Twoje maile, potrafi też spojrzeć na wykres i zrozumieć nagranie ze spotkania.

W skrócie: AI przestało być „ślepym” bibliotekarzem i zyskało oczy oraz uszy. Technicznie to model, który potrafi przetwarzać wiele typów danych jednocześnie (tekst, obraz, dźwięk), zamiast analizować je w osobnych silosach.

Obrazowo: Zamówienie u bardzo uprzejmego, ale mało domyślnego kelnera. Jeśli powiesz „daj mi coś do picia”, możesz dostać szklankę octu. Jeśli powiesz „zimna kawa z mlekiem owsianym”, możesz wypić najlepszą kawę w okolicy.

W skrócie: Precyzyjne polecenie tekstowe, które ukierunkowuje AI na konkretny wynik.

Obrazowo: To jak umiejętność tworzenia książek kulinarnych „dla opornych”. Jeśli w przepisie nie napiszesz wyraźnie „rozbij jajka”, to do miski trafią jajka w skorupkach, bo instrukcje traktowane są dosłownie, a nie logicznie.

W skrócie: Proces precyzyjnego projektowania zapytań tekstowych, mający na celu uzyskanie od modelu AI konkretnego, użytecznego wyniku.

Obrazowo: Pracownik, który przemyca własny blender do restauracyjnej kuchni, bo ten służbowy jest za wolny. Robota idzie szybciej, ale szef kuchni (dział IT) dostaje zawału, bo nie ma pojęcia, czy ten prywatny sprzęt jest bezpieczny i czy nie wynosi przepisów na zewnątrz.

W skrócie: To cyfrowa partyzantka, uprawiana przez ludzi, którzy chcą mieć wyniki „na już”. Używanie aplikacji AI w firmie bez wiedzy i zgody działu bezpieczeństwa.

Obrazowo: Cyfrowy festiwal „głuchego telefonu”. Tysiące małych kalkulatorków przekazują sobie informację, a każdy z nich dba tylko o jeden detal (np. czy to kółko to oko, czy guzik). Na końcu ostatni uczestnik krzyczy: „To kot!”.

W skrócie: Struktura matematyczna inspirowana mózgiem, która miażdży dane na drobne kawałki, by rozpoznać skomplikowane wzorce.

Obrazowo: AI to niejadek, który nie przełknie całego zdania, więc kroi je na małe kęsy. Czasem kęs to całe słowo, a czasem tylko końcówka fleksyjna.

W skrócie: Najmniejsza jednostka tekstu (część słowa lub znak), którą model przetwarza numerycznie w celu analizy języka.