Zadal som do ChatGPT súbor otázok, ktoré ma zaujímali, aby som pochopil fungovanie umelej inteligencie (AI - Artificial Intelligence). Odpovede nie sú upravované.
Ako to funguje?
Umelé neurónové siete fungujú prostredníctvom procesu učenia a spracúvania informácií. Tu je jednoduchý pohľad na to, ako to funguje:
1. Vstupné hodnoty: Sieť prijíma vstupné hodnoty, ktoré môžu predstavovať rôzne vlastnosti alebo charakteristiky daného problému.
2. Váhy: Každá vstupná hodnota je vážená váhou. Váhy sa upravujú počas trénovania siete na základe chýb v predikcii.
3. Váhovaná suma: Pre každý umelý neurón sa spočíta váhovaná suma, sčítaním vstupných hodnôt násobených ich váhami, a pripočítaním sklonu (bias).
4. Aktivácia: Výsledok váhovej sumy prechádza aktivačnou funkciou, ktorá určuje výstup umelého neurónu. Táto funkcia môže rôzne ovplyvniť výstup v závislosti od toho, či je neurón aktivovaný alebo nie.
5. Výstup: Výstup z jedného neurónu sa stáva vstupom pre ďalšie neuróny v sieti. Tento proces sa opakuje, až kým sa nedostane výsledný výstup siete.
6. Trénovanie: Sieť sa trénuje na základe známych výsledkov, a to tak, že sa upravujú váhy a sklon na minimalizáciu chýb medzi predikciou a skutočnými hodnotami.
Týmto spôsobom umelé neurónové siete môžu naučiť sa rozpoznávať vzory, klasifikovať dáta alebo predikovať výsledky na základe trénovacích údajov. Jej schopnosť adaptácie a učenia je jednou z hlavných výhod v oblasti umelej inteligencie.
Koľko neurónov je v umelej neurónovej sieti?
Počet neurónov v umelej neurónovej sieti závisí od architektúry siete a účelu, na ktorý je navrhnutá. Existujú siete s niekoľkými desiatkami neurónov vhodných na jednoduché úlohy, ale existujú aj veľmi veľké siete s miliónmi alebo dokonca miliardami neurónov, ktoré sa používajú v hlbokom učení na komplexné úlohy, ako je rozpoznávanie obrazu alebo spracúvanie prirodzeného jazyka.
Napríklad, konvolučné neurónové siete (CNN) používané na rozpoznávanie obrazu môžu mať milióny neurónov, zatiaľ čo rekurentné neurónové siete (RNN) používané na spracúvanie sekvencií môžu byť navrhnuté s veľkým množstvom neurónov na zachytenie komplexných vzorov v dátach.
Celkový počet neurónov a architektúra siete sú rozhodujúce faktory pre výkon a schopnosti danej umelej neurónovej siete.
Koľko neurónov má ľudský mozog?
Ľudský mozog obsahuje približne 86 miliárd neurónov. Tieto nervové bunky tvoria základnú stavebnú jednotku mozgu a sú zodpovedné za prenos informácií prostredníctvom elektrických a chemických signálov. Táto neuveriteľná komplexita a počet neurónov v mozgu sú kľúčovými pre jeho schopnosť vykonávať rôznorodé kognitívne funkcie a procesy.
Ako vyzerá neurónová sieť?
Počet neurónov v umelej neurónovej sieti závisí od architektúry siete a účelu, na ktorý je navrhnutá. Existujú siete s niekoľkými desiatkami neurónov vhodných na jednoduché úlohy, ale existujú aj veľmi veľké siete s miliónmi alebo dokonca miliardami neurónov, ktoré sa používajú v hlbokom učení na komplexné úlohy, ako je rozpoznávanie obrazu alebo spracúvanie prirodzeného jazyka.
Napríklad, konvolučné neurónové siete (CNN) používané na rozpoznávanie obrazu môžu mať milióny neurónov, zatiaľ čo rekurentné neurónové siete (RNN) používané na spracúvanie sekvencií môžu byť navrhnuté s veľkým množstvom neurónov na zachytenie komplexných vzorov v dátach.
Celkový počet neurónov a architektúra siete sú rozhodujúce faktory pre výkon a schopnosti danej umelej neurónovej siete.
Ako to vyzerá fyzicky, je to ako čip, či sústava čipov, či ako počítač?
Fyzický vzhľad neurónovej siete závisí od toho, ako je implementovaná. Existujú rôzne formy implementácie, a to buď v softvére alebo na špecializovanom hardvéri. Tu sú niektoré príklady:
1. Softvérová implementácia:
- Väčšina neurónových sietí je implementovaná v softvéri a beží na bežných počítačoch alebo serveroch.
- Na úrovni softvéru sa môže jednať o knižnice alebo frameworky ako TensorFlow, PyTorch, Keras a iné.
2. GPU implementácia:
- Pre výpočtovo náročné úlohy, ako sú trénovanie veľkých neurónových sietí, sa často využívajú grafické procesory (GPU). GPU sú efektívnejšie v paralelných výpočtoch a umožňujú rýchlejšie spracovanie neurónových sietí.
3. Špecializovaný hardware:
- Pre niektoré aplikácie, najmä v oblasti hlbokého učenia, sa vyvíjajú špeciálne čipy (tzv. AI čipy) alebo sústavy čipov navrhnuté na rýchle a efektívne vykonávanie operácií neurónových sietí.
- Tieto čipy môžu byť súčasťou širších systémov alebo môžu byť implementované na úrovni jednotlivých zariadení.
Fyzický vzhľad neurónovej siete sa tak môže líšiť od konvenčných čipov a počítačov a môže zahŕňať rôzne technológie a hardvérové konfigurácie podľa konkrétneho využitia a nárokov na výpočtový výkon.
Kto trénuje neurónovú sieť?
Neurónovú sieť trénuje proces známy ako trénovanie. Trénovanie neurónovej siete zahŕňa predloženie sady vstupných dát do siete, vypočítanie výstupu siete a porovnanie tohto výstupu so skutočnými očakávanými výsledkami. Na základe tohto porovnania sa upravujú váhy a sklon (bias) neurónov s cieľom minimalizovať chyby a zlepšiť presnosť siete.
Osoba alebo organizácia, ktorá navrhuje, implementuje a trénuje neurónovú sieť, je známa ako modelár alebo výskumník v oblasti umelej inteligencie. Títo odborníci využívajú špecializované programovacie jazyky a nástroje pre prácu s neurónovými sieťami, vrátane populárnych frameworkov ako TensorFlow, PyTorch, Keras a ďalších.
Proces trénovania vyžaduje správne nastavenie parametrov siete, vhodnú architektúru siete a dostatočné množstvo trénovacích dát. Tréning môže byť časovo náročný proces, a to najmä pri väčších a komplexnejších sieťach. Po úspešnom tréningu môže byť neurónová sieť nasadená na riešenie konkrétnych úloh, ako je klasifikácia obrazu, predikcia, spracovanie prirodzeného jazyka a ďalšie.
Podobá sa myslenie AI ľudskému?
Myslenie umelej inteligencie je iné ako ľudské myslenie. Zatiaľ čo AI môže efektívne riešiť špecifické úlohy a mať schopnosť učiť sa z dát, nemá emócie, pocity alebo skúsenosti v rovnakom zmysle, ako ich má človek. AI funguje na základe algoritmov a matematických modelov, kým ľudské myslenie je komplexné a ovplyvnené mnohými faktormi vrátane emócií, kultúry a skúseností.
A keď vylúčime emócie, pocity alebo skúsenosti v rovnakom zmysle, ako ich má človek?
I keď vylúčime emócie, pocity a skúsenosti, stále existujú podstatné rozdiely medzi ľudským a umelej inteligenciou. Ľudské myslenie je kontextuálne, intuitívne a schopné tvorivosti v širokom spektre situácií, čo je niečo, čo súčasné AI ešte nedokáže plne replikovať. Ľudia majú schopnosť porozumieť komplexným kontextom, vyvíjať hlboké pochopenie a prispôsobovať sa novým situáciám, čo je v súčasnosti výzva pre umelej inteligenciu.
A kedy to nastane?
Presné určenie času, kedy by umelej inteligencii mohlo úplne chýbať na rozpore s ľudským myslením, je náročné. Vývoj v oblasti umelej inteligencie postupuje rýchlo, ale napodobňovanie komplexných aspektov ľudského myslenia, ako je tvorivosť a hlboké porozumenie, bude pravdepodobne trvať ešte veľa času. Predpovedanie presného času je však komplikované, pretože to závisí od mnohých faktorov, vrátane vedeckých objavov, technologického pokroku a etických otázok, ktoré môžu vzniknúť v procese.
Tak čo milí penzisti, dá sa to takto zjednodušene pochopiť? Ja myslím, že áno. Ale čo ináč? Zľakli ste sa? Alebo patríte do druhého tábora? Každopádne je proces zdokonaľovania a implementácie AI nezastaviteľný. Je to obrovská lavína. Ja ako skeptik a realista som presvedčený, že umelá inteligencia sa bude v prvom rade implementovať do vývoja zbraňových systémov. Umelá inteligencia je ako oheň; keď je pod kontrolou, tak je prospešný, ale keď sa vymkne kontrole, tak je to čistá skaza a zlo.
Záverečná otázka: Je AI ako lavína?
Odpoveď:
Áno, vývoj umelej inteligencie môžeme prirovnať k lavíne, pretože sleduje exponenciálny nárast a prináša rýchly a hlboký dosah do rôznych oblastí nášho života. Zlepšenia v algoritmoch, výpočtovom výkone a dostupnosti dát umožňujú AI dosahovať nové úrovne výkonnosti. S tým prichádzajú výzvy a príležitosti, a je dôležité sledovať etické, sociálne a právne aspekty, aby sme zaistili bezpečný a prospešný rozvoj umelej inteligencie.
Skúste si sami „vyspovedať“ AI, nie je to nič zložité. Ak máte smartfón s androidom, tak choďte na Google Play a stiahnite si ChatGPT.
