Umělá inteligence (AI) je jakýkoli stroj s „inteligentním kvocientem“, který napodobuje lidskou inteligenci a schopnosti, včetně kreativního myšlení a řešení problémů.
Termín AI údajně vytvořili John McCarthy a Marvin Minsky, kteří jej v roce 1956 na workshopu na Dartmouth College definovali jako:
Tvorba počítačových programů, které se zabývají úkoly, které jsou v současné době lépe vykonávány lidmi, protože vyžadují vysokou úroveň mentálních procesů, jako je percepční učení, organizace paměti a kritické uvažování
Tvorba počítačových programů, které se zabývají úkoly, které jsou v současné době lépe vykonávány lidmi, protože vyžadují vysokou úroveň mentálních procesů, jako je percepční učení, organizace paměti a kritické uvažování
Dnes je technologie umělé inteligence nesmírně populární a software a hardware založený na AI se používá pro různé osobní a profesionální účely. Patří sem například používání AI společníků (jako Character AI) k rozvoji měkkých dovedností jednotlivce, AI párových programátorů (jako Github Copilot) k rychlejšímu programování a AI systémů k řešení globálních problémů, jako je změna klimatu.
V tomto blogovém příspěvku se podíváme na některé z nejlepších technik AI – co jsou a proč jsou důležité.
10 typů technik umělé inteligence
Techniky umělé inteligence jsou nástroje a metody používané k vytváření inteligentních systémů – základní vzorec, který dává AI lidské inteligenční vlastnosti.
Zde jsou některé z populárních technik AI:
Strojové učení (ML)
Určitě jste viděli spoustu pracovních nabídek s označením „AI/ML“. Důvodem je, že strojové učení (ML) je jádrem výzkumného týmu AI ve většině organizací.
Při strojovém učení (ML) je AI engine napájen velkým množstvím dat a dostává konkrétní pokyny k analýze dat a identifikaci vzorců. To pomáhá vytvářet algoritmy, které předpovídají vzorce chování u lidí.
Typickými příklady použití AI v algoritmech strojového učení jsou doporučení produktů, která vidíte na online nákupních platformách, a algoritmy sociálních médií, které rozhodují, které příspěvky získají nejvíce zhlédnutí a které příspěvky by vás mohly nejvíce zajímat (na základě vašich zvyklostí při prohlížení).
Vezměme si například kurátorovaný obsah zobrazený na vaší stránce Instagram Explore – liší se pro každý účet Instagram.
Učení s dohledem a bez dohledu
Řízené a neřízené učení jsou základní součásti strojového učení (ML). První z nich trénuje algoritmy AI pomocí označených dat. Například poskytovatel e-mailových služeb může trénovat svou funkci filtrování spamu pomocí dat označených jako spam a ne spam.
Na druhé straně neřízené učení se zabývá neoznačenými, neorganizovanými daty a AI provádí náročnou práci klasifikace dat a hledání vzorců.
E-shopy ji využívají k doporučování produktů spotřebitelům na základě různých signálů z jejich nákupního chování, včetně prohlížených produktů, času stráveného na stránkách produktů, údajů o klikání, předchozích nákupů, frekvence nákupů, vyhledávacích dotazů, demografických údajů a dalších.
Hluboké učení
Jako podoblast strojového učenísi tato technika AI klade za cíl napodobit neuronové sítě lidského mozku pomocí konceptu umělých neuronových sítí (ANN).
Hluboké učení funguje ve vrstvách:
- První vrstva je napájena informacemi
- Další vrstvy (ty, které napodobují neurony v lidském mozku) analyzují informace a hledají v nich vzorce.
- Poslední vrstva poskytuje výstup – předpověď nebo možné řešení vašeho problému.
Společnosti zabývající se sociálními médii, jako je Meta, používají hluboké učení AI v rámci systémů posilujícího učení k identifikaci spouštěcích obrázků pomocí těžby vizuálních informací v příspěvcích. Rozpoznáním vzorců spojených se známým spouštěcím obsahem (např. násilí a obrázky sebepoškozování) může AI označit příspěvky k dalšímu přezkoumání lidskými moderátory.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Další populární technikou AI je zpracování přirozeného jazyka (NLP), což je podoblast hlubokého učení zaměřená na jazyky. NLP pomáhá AI motorům porozumět gramatice, syntaxi a různým sémantikám jazykové struktury lidských jazyků, aby mohly generovat lidský jazyk a učinit konverzace mezi člověkem a strojem lidštějšími a méně robotickými.
NLP najdete v aplikacích AI, jako jsou chatboty (ChatGPT), virtuální asistenti (Siri) a služby překladu jazyků (Google Translate).
Předzpracování textu
Předzpracování textu je základem mnoha úkolů zpracování přirozeného jazyka (NLP). Zahrnuje čištění, transformaci a strukturování surových textových dat, aby byla připravena pro analýzu algoritmy NLP.
Předzpracování pomáhá odstranit zbytečná data, jako jsou překlepy, a převést velká písmena na malá. To pomáhá NLP enginům efektivněji spouštět jejich algoritmy a poskytovat přesnější výsledky.
Označování slovních druhů (POS)
Jádrem techniky AI pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) je označování slovních druhů (POS), které se zaměřuje na označování gramatické funkce každého slova ve větě – podstatného jména, slovesa, přídavného jména a dalších – v lidském jazyce.
Jako taková dobře funguje s dalšími technikami AI, jako je rozpoznávání řeči a analýza sentimentu, aby zjistila emoční kvocient textu.
Dobrým příkladem využití této techniky AI jsou AI poháněné kontroly pravopisu, jako je Grammarly.
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER)
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) je další podskupinou NLP. Stejně jako NLP, které se zabývá jazyky, se NER zabývá jmény, místy a dalšími entitami.
To z ní činí mocný nástroj pro získávání informací. Myslete na právní a vyšetřovací služby – vyhledávání finančních subjektů, identifikaci svědků nebo sledování sociálních aktivit pro konkrétní klíčová slova.
Dalším profesionálním příkladem použití NER jsou chatboty zákaznického servisu, které mohou snadno najít relevantní informace o aktivitách zákazníků, jako jsou jejich cenové plány a minulé konverzace.
Analýza sentimentu
Analýza sentimentu je specializace v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP), která se zaměřuje na porozumění emocionálním vzorcům v komunikaci. Snaží se určit, zda text vyjadřuje pozitivní, negativní nebo neutrální sentiment.
Lze ji použít k analýze textových dat, jako jsou příspěvky na sociálních sítích, recenze zákazníků, online průzkumy, novinové články a další, což je výhodné pro marketingové týmy. Pomáhá jim pochopit, jak lidé reagují na jejich značku, a provádět průzkum trhu.
Počítačové vidění
Tato technika AI umožňuje počítačům interpretovat a rozumět vizuálnímu světu. Média – prostřednictvím kamer nebo skenerů – jsou přiváděna do počítače, který pak používá kombinaci neuronových sítí s hlubokým učením a schopností zpracování obrazu, aby obraz lépe porozuměl.
To hraje klíčovou roli v samořídících automobilech, které mohou navigovat po silnicích (a detekovat objekty) na základě obrazů zasílaných do AI motoru automobilu prostřednictvím kamer.
Automatizace a robotika
Zde jsou tradiční metody automatizace a robotiky obohaceny o AI, aby byly obě oblasti efektivnější. Funkce AI jsou integrovány do robotů a automatizačního softwaru, aby jim pomáhaly analyzovat data ze senzorů a jejich prostředí.
To umožňuje robotům vnímat objekty a rozumět faktorům, jako je prostor, čas a řešení problémů, takže se mohou snadno přizpůsobit reálným scénářům.
Jednoduchým příkladem je robotický vysavač. AI pomáhá robotickým vysavačům zmapovat váš dům a vyhýbat se překážkám, jako je nábytek, hračky pro domácí mazlíčky nebo elektrické kabely.
Aplikace technik AI v různých odvětvích
Techniky AI popsané v tomto blogovém příspěvku lze využít v různých odvětvích, od marketingu přes zdravotnictví až po letecký průmysl.
- Zdravotnictví: Supervizované učení lze použít pro rozpoznávání obrazů, například pro analýzu skenů a zpráv. Můžete například přidat své zprávy do AI Planet Medical Report Analyzer a získat rychlou diagnózu.
- Marketing: Nekontrolované učení lze využít v marketingových nástrojích k zobrazování reklam, aktualizaci feedů na sociálních médiích a doporučování produktů.
- Maloobchod: Počítačové vidění lze použít k monitorování samoobslužných pokladen a NLP lze použít pro chatboty.
- Finance: Hluboké učení a řízené učení lze použít k identifikaci finančních podvodů a jiných podezřelých aktivit.
- Doprava: Počítačové vidění a robotika založená na AI mohou pomoci zdokonalit reflexy a přizpůsobivost samořídících automobilů. Společnost Tesla například investovala roky výzkumu do toho, aby její automobily jezdily na autopilota.
- Zemědělství: Počítačové vidění a hluboké učení lze využít k analýze plodin z hlediska napadení škůdci a k plánování optimálních zemědělských postupů. Mnoho platforem, jako FarmSense a Go Micro, již tuto technologii využívá – druhá z nich dokonce přemění fotoaparát vašeho smartphonu na mikroskop, abyste mohli škůdce podrobně prozkoumat.
- Vzdělávání: Zpracování přirozeného jazyka (NLP) prostřednictvím interaktivních chatbotů lze využít k výuce jazyků a dalších měkkých dovedností.
- Bezpečnost: Deep learning, NLP a NER lze použít k extrakci informací, identifikaci obrázků, vyhledávání hrozeb a pomoci s řízením založeným na AI.
Běžné výzvy a etické aspekty implementace AI
Jako každá nová technologie, i AI s sebou přináší řadu výzev. Zde jsou některé z těch nejdůležitějších.
Obavy o soukromí
AI motory a algoritmy jsou trénovány na veřejně dostupných datech, což může vést k porušení ochrany osobních údajů a autorských práv. Navíc mnoho AI nástrojů používá k trénování svých algoritmů data zákazníků, což může způsobit únik lékařských údajů nebo citlivých firemních informací.
Je také známo, že generátory obrazů AI kopírují (nebo jsou silně inspirovány) skutečnými díly digitálních umělců, což vede k rozsáhlému problému porušování duševního vlastnictví.
Spravedlnost a zaujatost
Systémy AI mohou udržovat předsudky přítomné v trénovacích datech, což vede k nespravedlivým nebo diskriminačním výsledkům.
Když byl ChatGPT poprvé zpřístupněn veřejnosti, objevily se zprávy, že posiluje stávající genderové stereotypy. Na dotaz týkající se lékařů a zdravotních sester předpokládal, že lékař je „on“ a zdravotní sestra je „ona“. Dokonce předpokládal, že věty obsahují překlep, místo aby je interpretoval s možností, že se jedná o lékařku nebo zdravotního bratra.
Halucinace ve vysvětlitelných systémech AI
Někdy systém vysvětlitelné AI (jako ChatGPT nebo Anthropic Claude) generuje fakticky nesprávné nebo zcela smyšlené výstupy – v podstatě „halucinuje“.
Postranní panel: Vysvětlitelná AI (XAI) se zabývá tím, jak učinit umělou inteligenci, zejména strojové učení, transparentnější a srozumitelnější pro člověka. Porozuměním tomu, jak AI systém dospívá ke svým odpovědím, můžeme identifikovat a opravit zaujatost nebo chyby v jeho uvažování.
Existují různé techniky pro dosažení XAI. Některé se zaměřují na to, aby vnitřní fungování modelu AI bylo srozumitelnější. Jiné se zaměřují na vysvětlení jednotlivých rozhodnutí učiněných modelem.
Důvodem může být buď to, že algoritmus AI nebyl trénován na dostatečném množství dat, nebo že byl trénován pouze na jednom typu dat, což vede k vytváření řešení nebo výsledků, které odpovídají jeho datovému souboru.
To je docela běžné, když lidé používají AI pro výzkum. Zeptejte se jí na jednu otázku – třeba zdroj – a ona vytvoří imaginární scénář – jako v výše uvedeném příkladu, kde se uživatel zeptá ChatGPT na jediného přeživšího z Titanicu a ona si vymyslí incident s pekařem.
Sladění AI
Jádrem výzkumu AI je sladění AI, jehož cílem je vytvořit systémy AI, které budou prospěšné pro lidstvo. Systémy AI mohou mít nepředvídatelné důsledky, pokud jejich cíle nejsou dobře definovány a sladěny s „společným dobrem“.
Jednoduchým příkladem toho je způsob, jakým ChatGPT nereaguje na rasové nebo diskriminační otázky. Je tedy důležité spojit výtvory AI s cíli, které jsou v souladu s širším lidským blahobytem.
Odpovědnost
Potenciál vysvětlitelné AI je nepopiratelný. Od lekcí programování po návody na opravu automobilů může být mocným nástrojem pro učení a plnění úkolů. Stejné schopnosti však mohou být zneužity k šíření dezinformací nebo dokonce k poskytování pokynů pro destruktivní účely.
Ale co se stane, když AI udělá chybu? Kdo nese odpovědnost, pokud řešení AI vede k negativním důsledkům?
Aby se předešlo takovým důsledkům, je důležité zavést transparentní procesy a jasné linie odpovědnosti. V této oblasti jsme již dosáhli určitých pokroků.
Například vláda USA nařídila společnostem zabývajícím se AI, aby s federální vládou sdílely všechny nové objevy spolu s výsledky a závěry souvisejících bezpečnostních testů.
Současné trendy v oblasti umělé inteligence
Teprve v posledních letech, zejména v roce 2020, udělala AI velké pokroky. Mezi běžné trendy, které v oblasti AI pozorujeme, patří:
Prediktivní analytika
Algoritmy AI mohou analyzovat data a předpovídat budoucí události nebo výsledky. To má uplatnění mimo jiné ve finančnictví (prognózy cash flow) a maloobchodu (prognózy poptávky).
Nástroje jako Cash Flow Frog například dokážou analyzovat vaše příjmy v reálném čase a poskytnout vám odhad budoucích zisků.
Rozpoznávání vzorů
Používá se při rozpoznávání obrazu (samojízdná auta), detekci anomálií (identifikace podvodů) a zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Například společnost Tesla využívá AI k analýze dopravních vzorců – pomocí kamer, radarů a ultrazvukových senzorů kontroluje okolí vozidla a reaguje na dopravní situaci.
Generativní AI
Generativní AI vám pomáhá vytvářet nová data, jako jsou obrázky, text nebo hudba, na základě existujících vzorů – například vytvářet realistické portréty lidí, kteří neexistují.
Nástroje jako Midjourney a Dall-E vám mohou poskytnout velmi zajímavé ilustrace na základě textových podnětů.
Chatboty
Konverzační programy AI napodobují lidskou konverzaci a mohou být použity pro zákaznický servis a učení. Společnosti mohou například přidat chatboty na své webové stránky a do svých aplikací, aby zákazníci mohli získat rychlé odpovědi od AI bota, místo aby čekali na zástupce zákaznického servisu.
Virtuální asistenti
Asistenti využívající AI, jako jsou Siri a Alexa, rozumějí hlasovým příkazům a reagují na ně, pomáhají s úkoly, jako je plánování schůzek nebo ovládání chytrých domácích zařízení.
Doporučovací systémy
Algoritmy AI navrhují produkty, filmy a další věci na základě předchozího chování a preferencí uživatele.
Například platformy OTT, jako jsou Netflix a Hulu, využívají vaše sledovací vzorce – jaké žánry sledujete, jak dlouho něco sledujete atd. – k navrhování nových filmů nebo pořadů.
Budoucnost umělé inteligence
Jedna z možných budoucností AI zahrnuje vznik superinteligence, kdy stroje překonají lidské schopnosti v mnoha oblastech. Zní to jako sci-fi film, že? Ale většina společností zabývajících se výzkumem AI – včetně velkých technologických společností jako Google a Microsoft – aktivně pracuje na této budoucnosti.
Zde je několik běžných trendů v oblasti AI, které by mohly být v budoucnu možné:
- Umělá obecná inteligence (AGI): Jedná se o scénář, ve kterém je AI stejně inteligentní jako lidské bytosti a je schopna přistupovat k problémům kreativně pomocí originálního myšlení. To zahrnuje kreativní činnosti, jako je psaní románu od nuly nebo psaní poezie, která je stejně emotivní jako ta psaná lidmi, a vědecké činnosti, jako je navrhování nových hypotéz a navrhování experimentů.
- Superinteligence: Jedná se o další krok vpřed, kdy se AI stává inteligentnější než lidé – představte si řešení některých z největších světových výzev, včetně klimatických změn, chudoby a nemocí, a optimalizaci procesů nad rámec lidského chápání.
- Singularita AI: Představte si bod, kdy se vývoj AI zrychlí natolik, že ho nebudeme schopni kontrolovat ani pochopit. Tento rychlý růst inteligence představuje singularita. Někteří věří, že dosažení AGI by mohlo singularitu spustit. AGI se svými vynikajícími schopnostmi řešení problémů by mohla rychle zlepšit svou vlastní inteligenci, což by vedlo k „inteligentní explozi“ – a začala by vládnout světu. Zní to dystopicky, že?
Ačkoli se singularita stále jeví jako nepravděpodobná, mnoho lidí se jí obává. Sam Altman z OpenAI přiznal, že se bojí potenciálních důsledků AI singularity.
Všechny tyto „budoucí scénáře“ jsou však hypotetické a jejich realizace může trvat roky. V blízké budoucnosti můžete očekávat, že AI způsobí revoluci ve zdravotnictví, výzkumu a internetu věcí (IoT) – například v podobě diagnostických center využívajících AI, statistické analýzy a samořídících automobilů.
Populární nástroje a zdroje AI
Nyní se podívejme na některé zdroje AI, které jsou k dispozici pro každodenní použití, a na to, jak z nich můžete těžit.
OpenAI
Nezisková výzkumná společnost OpenAI se věnuje zajištění toho, aby umělá inteligence přinášela prospěch celému lidstvu. Jejím dlouhodobým cílem je, aby „výhody, přístup a správa umělé obecné inteligence (AGI) byly široce a spravedlivě sdíleny“.
AGI je typ AI, který by disponoval „lidskými“ kognitivními schopnostmi v oblasti řešení problémů, kreativity a sociální interakce. Zatímco současné modely AI vám mohou pomoci analyzovat zprávu nebo rychle najít informace, cílem OpenAI s AGI je umožnit jí psát romány nebo dokonce rozumět lidským emocím.
I když jsou tyto případy použití stále hypotetické, bude zajímavé sledovat, jak se tento obor bude v příštích několika letech vyvíjet. Prozatím plánují vyvinout řešení AI, která umožní pomalý přechod do světa AGI. Věří, že to umožní politikům a veřejnosti porozumět AI a přijmout ji.
Nedávným vývojem v této oblasti jsou jejich nástroje GenAI: ChatGPT (generování textu) a DALL-E (generování obrazu).
Zejména ChatGPT byl dobře přijat nadšenci AI, zejména pro své schopnosti zpracování přirozeného jazyka. Na enginu GPT je postaveno poměrně mnoho chatbotů a konverzačních funkcí AI.
DALL-E naopak vyvolal smíšené reakce u lidí (zejména designérů). Ti považují obrázky za nejasné a chaotické.
Google DeepMind
DeepMind od společnosti Google je výzkumný program AI, který se zaměřuje na umělou obecnou inteligenci (AGI) a zahrnuje techniky AI, jako jsou NLP a počítačové vidění.
Mezi odvětví, na která se Google DeepMind zaměřuje, patří biologická inteligence, virtuální asistenti a hry. Můžete vyzkoušet Google Gemini a získat praktické zkušenosti s funkcemi GenAI od Google DeepMind.
Jedním z úžasných výdobytků AI je však AlphaFold, který dokáže analyzovat struktury bílkovin. Ačkoli se stále nachází ve fázi výzkumu, lékaři jej přijali velmi kladně, protože věří, že jim pomůže diagnostikovat nemoci rychleji a přesněji.
Na rozdíl od OpenAI se Google zaměřuje na vytváření „bezpečné“ AI. To vedlo k vytvoření Frontier Safety Framework, jehož cílem je analyzovat a zmírňovat potenciální rizika spojená s pokročilou AI.
Antropická
Anthropic je společnost zabývající se bezpečností a výzkumem AI, jejímž cílem je vyvinout „užitečné, čestné a neškodné“ systémy AI. Stejně jako Google Gemini a ChatGPT od OpenAI má i Anthropic režim LLM – Claude.
Claude dokáže generovat různé formáty kreativních textů, včetně básní, kódu, skriptů a e-mailů.
Anthropic je také skvělou případovou studií etického používání AI. Nedávno se dostala do zpráv kvůli porušení autorských práv – hudební producenti ji zažalovali za to, že Claude trénovala na textech jejich písní. Tvrdí, že Claude nelegálně kopíruje texty, a požadují odškodné v řádu milionů.
Tento případ poukazuje na šedou zónu v používání AI pro kreativní účely a verdikt v této věci může vytvořit precedens pro obsah generovaný AI v budoucnosti.
ClickUp Brain – AI asistent ClickUp
ClickUp, aplikace pro zvýšení produktivity v pracovním prostředí, obsahuje integrované funkce GenAI nazvané ClickUp Brain.
ClickUp Brain, jakýsi virtuální asistent, je integrován se všemi nástroji v sadě ClickUp, aby uživatelům usnadnil každodenní práci (a život).
Zde je několik příkladů, jak může ClickUp Brain pomoci profesionálům v různých rolích a odvětvích:
Správce znalostí AI
Jste unaveni prohledáváním dokumentů, abyste našli důležitý detail? S ClickUp Brain můžete snadno najít informace z jakékoli wiki, zprávy nebo interního dokumentu během několika sekund.
Ještě lepší je, že ji můžete požádat o vytvoření rychlých souhrnů dokumentů nebo zápisů z jednání, abyste mohli snadno sledovat nejnovější informace o společnosti nebo klientech.
Projektový manažer AI
Další výhodou používání ClickUp Brain je automatizace rutinních úkolů spojených s řízením projektů. ClickUp Brain můžete například použít k:
- Generujte podúkoly pro každý projekt
- Získejte rychlé shrnutí pokroku vašeho projektu
- Nastavte automatizace pro správu úkolů pomocí příkazů v přirozeném jazyce
- Vytáhněte akční položky z komentářových vláken
AI Writer for Work
ClickUp také obsahuje spolehlivého asistenta pro psaní, který může být obzvláště užitečný pro marketéry a lidi, kteří nemají rádi psaní. AI Writer for Work vám může pomoci s následujícím:
- Brainstorming nápadů a vytváření briefů kampaní
- Vytvářejte obsah v různých formátech, jako jsou blogy, e-maily a příspěvky na sociálních sítích.
- Přeložit obsah do různých jazyků
- Pomoc s editací a kontrolou pravopisu
- Vytvářejte tabulky a organizujte data ve snadno čitelném formátu
V práci mohou týmy i jednotlivci také používat ClickUp Brain k vytváření všech svých interních a externích komunikací odkudkoli v ClickUp – komentáře k úkolům, dokumenty a e-maily. Přidejte své myšlenky do nástroje pro psaní AI ve zkratce a on je za vás vylepší.
Šablony výzev pro konkrétní role
Nejen to, získáte také přístup k šablonám AI pro každou roli, takže můžete začít okamžitě. Mezi příklady těchto šablon patří:
- Šablony zpráv o stavu a programu schůzek pro týmy zákaznické podpory
- Časový plán projektu a šablony RACI pro projektové manažery
- Testovací plány a studie uživatelského testování pro softwarové týmy
Zlepšete svou práci pomocí nástrojů AI
Umělá inteligence bude podle všeho v příštích letech výrazně ovlivňovat způsob, jakým žijeme a pracujeme. Od zvyšování individuální produktivity po provozní efektivitu velkých organizací, od hledání léků na nemoci po analýzu dat a předpovídání makroekonomických prognóz – AI motory podle všeho zlepšují svět.
Jako jednotlivci můžete udělat první krok buď tím, že se stanete AI inženýrem (pokud vás to zajímá), nebo tím, že budete používat AI nástroje, jako je ClickUp Brain, k optimalizaci svého života.
Doporučená literatura: Jak se stát promptním inženýrem
Tak proč nevyzkoušet ClickUp ještě dnes? Zaregistrujte se na ClickUp zdarma a zjistěte, jak vám může zlepšit všechny aspekty vašeho života!