Podstawy AI
Czym jest sztuczna inteligencja — mapa pojęć dla początkujących
AI, uczenie maszynowe, sieci neuronowe, modele generatywne. Porządkujemy pojęcia, które w mediach często są używane zamiennie.
To wstępna, zweryfikowana redakcyjnie wersja materiału, ale będzie jeszcze rozwijana.
AI to dziedzina, nie jedno narzędzie
Fakty — mamy źródła.Sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina informatyki zajmująca się systemami wykonującymi zadania, które kojarzymy z ludzkim myśleniem: rozpoznawanie, przewidywanie, generowanie treści czy podejmowanie decyzji.Źródła ↓
Uczenie maszynowe jest jej częścią — zamiast ręcznie zapisywać reguły, system uczy się wzorców z danych. Głębokie uczenie to z kolei odmiana oparta na wielowarstwowych sieciach neuronowych.Źródła ↓
Skąd wziął się boom na AI generatywną
Fakty — mamy źródła.Współczesne modele językowe opierają się w dużej mierze na architekturze transformera, opisanej w pracy „Attention Is All You Need (otwiera się w nowej karcie)” z 2017 roku. Umożliwiła ona efektywne trenowanie bardzo dużych modeli na ogromnych zbiorach tekstu.Źródło: Attention Is All You Need
Co z tego wynika dla użytkownika
Wnioski redakcji.nie „wie” w ludzkim sensie — przewiduje prawdopodobne ciągi słów na podstawie wzorców. Dlatego potrafi brzmieć przekonująco nawet wtedy, gdy się myli. Weryfikacja jest częścią pracy z AI, a nie dodatkiem.
Źródła i dalsza lektura
- 1.
- 2.OECD AI Principles OECD.AI
Powiązane materiały
Jak działają duże modele językowe i multimodalne
Tokeny, okno kontekstu, trening i dostrajanie. Wyjaśniamy, co dzieje się między Twoim pytaniem a odpowiedzią modelu.
Promptowanie i weryfikacja wyników: metoda pięciu kroków
Dobry prompt to jasny cel, kontekst, format i kryteria. Dobra praca z AI to także sprawdzenie, czy wynik jest prawdziwy i użyteczny.
Mapa narzędzi AI: jak wybierać, zamiast kolekcjonować
Kategorie narzędzi zamiast rankingów: asystenci rozmowy, wyszukiwanie, praca z dokumentami, kod, multimedia, automatyzacja.