Název tohoto článku je úmyslně nesmyslný. Proč? To vysvětlíme v tomto článku.
Svět AI roste a my žijeme v záplavě informací. Kolem AI se používá plno buzzwordů, které se často pletou. Kupodivu i mnoho dodavatelů AI si stále plete základní pojmy.
Objevte mezi nimi rozdíly a poznejte, jak je využít ve firmě.
Svět je zaplaven informacemi o AI. Každá druhá firma AI dodává a o AI mluví. Ale ve většině případů to dopadá takto:
.png)
Pokud máte pocit, že se v současném AI světě nevyznáte, nejste v tom sami. Všichni mluví o ChatGPT, ale kolem se hemží pojmy jako AI, LLM, NLP, ML. A často je i (samozvaní) AI odborníci zaměňují. Je to trochu, jako kdyby někdo řekl „auto" a myslel tím motor, jiný zase volant a třetí konkrétní model BMW. Všechno to spolu souvisí, ale není to totéž.
V tomto článku vám přehledně vysvětlíme, co to všechno znamená a jak to spolu souvisí. Abyste příště byli v obraze, když někdo zmíní „AI řešení" nebo „jazykový model". Umělá inteligence totiž není něco, co by vzniklo až s příchodem ChatGPT v roce 2022, tehdy se o ni pouze začalo mluvit více. Ve skutečnosti se jedná o oblast, která se vyvíjí už desítky let.
Zkratka AI, artificial intelligence, neboli umělá inteligence označuje technologii, která umožňuje strojům napodobovat činnosti člověka a určité rysy lidské inteligence.
Tomáš Brychcín, CEO SentiSquare, definuje umělou inteligenci následovně: “Stroj vykazující nějaké inteligentní chování, a to tak, že dělá činnost, kterou by jinak musel dělat člověk. Takových činností ale může být spousta a stroj je může dělat s různou úspěšností. Sporné potom je, od jaké úspěšnosti toto lze považovat za inteligentní zpracování. Touto logikou bych tedy AI definoval tak, že je to stroj, který danou činnost vykonává podobně dobře jako člověk.”
Umělá inteligence není jen o modelech jako ChatGPT, které si s vámi povídají. Do pojmu umělé inteligence spadají i činnosti jako:
Většina těchto aplikací „nemluví”, ale jsou to plnohodnotné AI systémy řešící konkrétní problémy. Aniž bychom si to často uvědomovali, umělá inteligence je všude kolem nás a to už desítky let.
AI modely jsou tak složité, že jejich manuální nastavení je nemožné. V moderní době se algoritmy AI nenastavují manuálně, ale slouží k tomu tzv. strojové učení, které AI modely nastavuje automaticky dle dat. AI systémy se učí tak, že se jim ukazují příklady. Všechny AI modely, které dnes známe a používáme (včetně ChatGPT), byly nastaveny právě pomocí strojového učení (z angl. machine learning - ML).
Na wikipedii naleznete definici strojového učení takto: „Strojové učení je podoblastí umělé inteligence, zabývající se algoritmy a technikami, které umožňují počítačovému systému „učit se“. Učením v daném kontextu rozumíme takovou změnu vnitřního stavu systému, která zefektivní schopnost přizpůsobení se změnám okolního prostředí.”
Strojové učení umožňuje počítači se učit z dat a nacházet v nich vzory bez nutnosti explicitního naprogramování pravidel člověkem.
Místo psaní tisíců pravidel typu „pokud e-mail obsahuje slovo „reklamace” a zároveň „nefunguje”, je to stížnost”, necháte model, aby si tyto vzory našel sám z tisíců příkladů.
Zpracování přirozeného jazyka (z angl. Natural Language Processing - NLP) je obor AI, který se zabývá zpracováním, vyhodnocováním a porozuměním textu nebo řeči. Jedná se tedy o podoblast umělé inteligence.
Mezi různé aplikace NLP patří například:
Jednoduše řečeno, je to AI, která rozumí lidské řeči. Nemusí mluvit, ale chápe.
Jednou ze základních/klíčových oblastí NLP jsou jazykové modely (z angl. Language Model - LM). Jazykový model umí spočítat pravděpodobnost následujícího slova v textu.
Žijeme ve světě internetu, což znamená téměř neomezené množství textů a neomezené množství příkladů kontextů a slov, které mohou následovat. Jazykový model se tímto způsobem učí. Aby model uměl předpovídat následující slovo, musí umět pochopit text. Proto tyto modely slouží jako jádro pro pochopení textu. Jazykové modely používáme již mnoho let napříkad při:
Existují velké i malé jazykové modely. Ty malé jsou často praktičtější, protože jsou výpočetně efektivnější a lze je lépe přizpůsobovat. Ty velké zase vynikají svojí univerzálností pro různé aplikace. Ale rozdíl mezi nimi si rozebereme v příštím článku.
Vraťme se nyní k automobilové analogii. AI (umělou inteligenci) si představte jako celý automobilový průmysl, patří sem různé typy vozidel (různé AI modely). NLP je pak kategorie pouze osobních aut. Jazykový model je jako motor, která auto pohání. Machine learning je továrna na auta, ve které se auto vyrobí a nastaví.
A ChatGPT? To je jako šestimetrové SUV s šestnácti válcovým motorem. Univerzální a silné auto, které vyjede všude. Na určitých místech se s ním možná bude špatně parkovat, v zatáčkách možná nebude moc držet na silnici a nechcete do něj tankovat.
V mnoha případech je efektivnější použít svižný a úsporný hatchback, tedy malý jazykový model (SLM). Pro rychlou jízdu v zatáčkách zase možná lépe využít nějaký sporťák jako třeba Mazda MX-5 (jinak nastavený malý jazykový model).
Moderní AI systémy pro práci s textem v sobě často kombinují všechny tyto pojmy. Pracují s jazykem (NLP), využívají jazykové modely (LM), které rozumí textu, a díky strojovému učení (ML) jsou tyto modely nastaveny automaticky z dat.
Možná jste se i vy setkali s nějakým z následujících tvrzení. Pojďme si je společně zasadit do toho správného kontextu.
To je jako ptát se “Je lepší motor nebo auto?”. NLP (zpracování přirozeného jazyka) je široký obor, LLM (velký jazykový model) je jedna ze základních disciplín v NLP.
Machine learning je základní stavební kámen umělé inteligence, nikoliv alternativa. Všechny moderní AI modely (včetně generativních) jsou nastaveny pomocí machine learningu. Bez strojového učení by umělá inteligence vůbec neexistovala.
NLP je podoblast AI, nikoliv alternativa. Pokud chcete umělou inteligenci, která bude rozumět textu, e-mailům nebo hovorům, nebo si s vámi bude povídat, jedná se právě o NLP (natural language processing). Taková AI vám pomůže s jazykem.
Velké jazykové modely vynikají svojí univerzálností pro různé aplikace. Vynikají právě svojí schopností řešit spoustu různých úkolů. Vzpomeňme ale na příklad s šestimetrovým šestnáctiválcovým SUV. Celá řada úloh lze řešit efektivněji. Malé jazykové modely (SLM) jsou velmi zajímavá alternativa, protože jsou efektivnější a lze je lépe přizpůsobovat.
V SentiSquare tvoříme malé specializované jazykové modely. Věříme že v kombinaci velkých a malých jazykových modelů je budoucnost.
Pokud ve firmě zvažujete umělou inteligenci, vybírejte svého dodavatele pečlivě. Dobrý partner vám nebude “jen” přeprodávat ChatGPT, ale bude vědět, proč a jaké řešení dává ve vašem případě smysl. A poznáte ho podle toho, jak o AI mluví.
Naše No-Code NLP platforma umožňuje firmám porozumět milionům zákaznických interakcí bez nutnosti psát jediný řádek kódu. Místo obecných odpovědí obdržíte konkrétní insights z vašich dat.
Naše malé specializované jazykové modely (SLM) vědí, že „Banka A je lepší než banka B" znamená v jedné bance pozitivní sentiment a v druhé bance sentiment negativní. Rozumí kontextu vašeho businessu a mluvě vašich zákazníků. A dělají to rychle a s lidskou přesností.
(V příštím článku vám o nich řekneme zase více!)
Pokud vás AI nadchla, nedivíme se! V umělé inteligenci se skrývá obrovský potenciál. Vždy je ale dobré vědět, že existují i další formy AI, které mohou ve firmách odvést obrovský kus práce.
Příště, až uslyšíte někoho mluvit o "AI řešení", už budete vědět, na co se ptát. A možná objevíte, že ta nejlepší AI pro vaši firmu vůbec nemusí "mluvit". Stačí, že ví, co po ní chcete.
