10 dirbtinio intelekto terminų, kuriuos turėtų žinoti kiekvienas

Dirbtinio intelekto (DI) įtaka tiek kasdieniame gyvenime, tiek versle nevaržomai auga. Jau 2023 metais dirbtinio intelekto rinka buvo vertinama 196.63 milijardų JAV dolerių, bet iki šio dešimtmečio pabaigos, planuojama, kad šis skaičius išaugs net 13 kartų. Nors daugelis jau naudojasi DI galimybėmis, ne tiek daug yra susipažinę su terminais ir žodynu, apibūdinančiu kas iš tiesų yra dirbtinis intelektas ir kaip jis veikia. Todėl šiame straipsnyje sužinosite 10 būtiniausių DI terminų ir jų reikšmių.
10 DI terminų, kuriuos turėtumėte žinoti:
1. Dirbtinis intelektas
Dirbtinis intelektas, tai programos paremtos skirtingomis technologijomis, pagal kurias kompiuterinės sistemos gali pasiekti tam tikrą žmogiškojo intelekto lygį ir imituoti žmonėms būdingą intelektą. Pasitelkdamos algoritmus ir istorinius duomenis, kompiuterių sistemos gali analizuoti ir interpretuoti duomenis, kalbą, raštą, programavimo kodus, muziką, vaizdus ir pagal juos pateikti informaciją ir priimti sprendimus.
Tam, kad šios sistemos pasiektų tokį lygį, joms reikia daug informacijos ir duomenų, pagal kuriuos jos galėtų daryti interpretacijas ir logiškas veiksmų sekas.
Jei norite savo įmonėje naudoti dirbtinio intelekto pokalbių langus, kurie padėtų Jūsų klientams paprasčiau rasti atsakymus ir spręsti problemas, turėtumėte programoms pateikti kiek įmanoma daugiau duomenų apie Jūsų įmonės teikiamas paslaugas, produktus ir galimus klientų klausimus. Tik turėdamos daug duomenų, DI sistemos galės be klaidų atlikti savo paskirtį.
2. Mašininis mokymasis
Dažnai DI ir mašininis mokymasis yra suvienodinami ir naudojami pakaitomis. Tačiau mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto pogrupis, kuris automatiškai leidžia sistemoms mokytis ir tobulėti iš gautos informacijos.
Tokia sistema analizuoja didelius duomenų kiekius daug kartų ir taip įsisavina naują gautą informaciją, ją interpretuoja ir panaudoja ateityje, darydama įžvalgas ar priimdama sprendimus. Tačiau, kad dirbtinis intelektas galėtų kuo teisingiau priimti sprendimus, mašininiam mokymui reikia labai daug duomenų – kuo daugiau duomenų, tuo mažesnė klaidų ir neaiškumų tikimybė.
3. Dideli kalbos modeliai
Dideli kalbos modeliai (angl. large language models LLM) yra dirbtinio intelekto algoritmo tipas, kuris naudoja gilaus mokymosi metodus ir labai didelius duomenų rinkinius, kad suprastų, apibendrintų, generuotų ir nuspėtų naują turinį.
Jiems naudojamos kompiuterinės sistemos veikia kaip neuronų tinklas. Paprastai tariant, šie „neuronai” interpretuoja gautą informaciją ir suranda tinkamiausią sprendimą pagal turimus duomenis. Dideli kalbos modeliai gali būti naudojami teksto interpretacijai ir generavimui vien iš kelių raktinių žodžių, kalbų vertimui, garsų ir vaizdų kūrimui.
Pagrindiniai dideli kalbos modeliai:
- Falcon 40B
- Galactica
- GPT-3.5
- GPT-4
- BERT
- Claude
- Gemini
4. Generatyvinis dirbtinis intelektas
Generatyvinis DI yra gilaus mokymosi modelis, kuris gali paimti neapdorotus duomenis ir iš jų sukurti aiškius rezultatus. Tarkime, generatyvinis DI gali panaudoti visą Vikipedijoje esančią informaciją ir pagal unikalią vartotojo užklausą paruošti informatyvią ir logišką prezentaciją apie vartotojui rūpimą temą. Kitas pavyzdys, kai DI surenka informaciją apie žymaus kūrėjo darbus ir gali jo stiliumi sukurti visiškai naujus darbus.
Paprasčiau tariant, generatyvinis DI paima egzistuojančią informaciją ir ją panaudoja kažko panašaus, bet naujo sukūrimui. Dažniausiai šis DI tipas yra naudojamas tekstų, paveikslėlių ir vaizdo įrašų kūrimui. Tačiau patekęs į netinkamas rankas, generatyvinis DI gali tapti klaidingos informacijos įrankiu. Jis taip pat paprastai gali sukurti tiesos neatitinkančius vaizdo įrašus, be leidimo panaudoti žmonių atvaizdus ir imituoti jų kalbą bei veiksmus ir kitaip pažeisti asmenų ir autorių teises.
5. DI haliucinacijos
Dirbtinio intelekto haliucinacijos yra reiškinys, kai dideli kalbos modeliai suvokia užklausas neteisingai ir pateikia neegzistuojančius sprendimus arba sukuria nesąmoningus arba visiškai netikslius rezultatus. Kitaip tariant, programa „haliucionuoja“ atsakymą. Taip nutinka todėl, nes dirbtinio intelekto programos pačios neatskiria, kas yra tiesa, o kas melas. Todėl jei mokymų metu jos gavo daug duomenų, kurių dalis buvo neteisingi, kaip tarkime, iš pokalbių forumų ar socialinės medijos įrašų, programa gali fabrikuoti informaciją.
Tokiu atveju programuotojai naudoja „įžeminimo” technikas, kurių metu netiksli informacija yra pataisoma kalbos modeliui suteikus teisingus ir teisinga informacija paremtus duomenis.
6. Atsakingas DI
Atsakingas dirbtinis intelektas – tai DI diegimo ir vystymo praktika, kuria siekiama sąžiningai ir teigiamai naudoti DI technologijas visuomenės gerinimui ir tobulinimui.
Turbūt pastebite, kad vis dažniau dirbtinio intelekto technologijos patenka ne į tas rankas. Žmonės naudoja DI galimybes piktybiniais tikslais. Jie gali pakeisti ir manipuliuoti informaciją, pasinaudoti žmonių asmeniniais duomenimis, siekdami juo imituoti ir kitaip neigiamai veikti visuomenę. Tuo tarpu atsakingas DI siekia prižiūrėti ir kontroliuoti dirbtinio intelekto plėtrą, kad šios technologijos būtų sąžiningos visiems ir panaudojamos geriems tikslams.
7. Multimodaliniai modeliai
Multimodalinis modelis yra mašininio mokymosi modelis, galintis apdoroti informaciją iš įvairių informacijos modelių, įskaitant vaizdus, vaizdo įrašus ir tekstą. Paprastas pavyzdys būtų, jei DI programai parodytumėte paveiksliuką, o ji galėtų raštu ar balsu apibūdinti, kas jame pavaizduota.
8. DI užklausos arba „Prompts”
DI užklausos, dar vadinamos raginimais, yra bet kokios formos tekstas, klausimas, informacija ar kodas, nurodantis Jūsų naudojamai DI programai, kokio atsakymo ieškote.
Jei norite sau susikurti sporto programą, nuėję į pasirinktą DI platformą, galite pateikti užklausą, „Sudaryk sporto programą, vidutinio amžiaus sveikam vyrui, mankštinantis 3 dienas per savaitę ir siekiant sustiprinti raumenis.” Programa per kelias sekundes sukurs rišlų tekstą ar kito formato atsakymą, kuriame bus sudaryta specialiai pagal Jūsų apibūdinimą sukurta sporto programa. Kuo tikslesnė ir detalesnė yra Jūsų užklausa, tuo didesnė tikimybė gauti aiškų ir suprantamą atsakymą.
9. „Copilots“
DI „Copilots“, tai virtualūs asistentai, kurie padeda Jums atlikti užduotis virtualioje erdvėje. Juos galite įdiegti savo naudojamose programose ir „Copilots“ padės kurti tekstą, generuoti idėjas, struktūrizuoti tekstą ir mintis. Tokiu būdu galite efektyviau atlikti darbus ir visuomet su savimi turėti virtualų pagalbininką.
10. Įskiepiai
Dirbtinio intelekto valdomi papildiniai arba įskiepiai padeda DI programoms ir aplikacijoms tobulėti be papildomo pačios sistemos modelio atnaujinimo ar keitimo. Jie taip pat sujungia programas su kitomis programomis ir DI „Copilots“, kad jie veiktų kaip viena ekosistema.
Kodėl svarbu žinoti šias sąvokas?
Žinoti skirtingas DI sąvokas ir terminus svarbu, nes taip greičiau galėsite suprasti šią technologiją ir panaudoti ją savo ir savo verslo augimui. Be to, suprasdami, kaip veikia skirtingos DI sąvokos, galėsite aiškiau išdėstyti idėjas ir rasti Jums tinkamiausius DI įrankius. Visapusiškas dirbtinio intelekto suvokimas neleidžia atsilikti nuo rinkos ir pasaulio tendencijų.
Tikimės, kad šis straipsnis padės geriau suprasti, kas yra dirbtinis intelektas ir jį apibūdinantys terminai. Norime pakviesti Jus sužinoti daugiau, kaip mes LABBIS sistemose pradedame sėkmingai naudoti dirbtinį intelektą, dar efektyvesniam darbų atlikimui.