|> Sztuczna inteligencja: Od neuronu do agentów AI

Wprowadzenie do świata Sztucznej Inteligencji: Od pierwszego neuronu do inteligentnych agentów

Sztuczna inteligencja (AI) to w dużym uproszczeniu system komputerowy wykonujący zadania, które do niedawna wymagały zaangażowania ludzkiego umysłu. Choć trudno o jedną idealną definicję samej inteligencji, w kontekście maszyn jej kluczowymi cechami są samodzielność w rozwiązywaniu zadań oraz zdolność do adaptacji wobec problemów, z którymi system nie miał wcześniej styczności (bez nadzoru człowieka).

Od Turinga po miliardy neuronów Wbrew pozorom, rozwój sztucznej inteligencji to nie wymysł ostatnich kilku lat. Już po II wojnie światowej Alan Turing opracował słynny "Test Turinga", a w 1957 roku narodziła się koncepcja perceptronu – czyli pojedynczego sztucznego neuronu.

Twórcy AI od samego początku silnie inspirowali się budową ludzkiego mózgu. W cyfrowym odpowiedniku neurony połączone są za pomocą wirtualnych aksonów i dendrytów, z których każdy przesyłany impuls posiada określoną "wagę" (parametr określający, jak ważna jest dana informacja dla aktywacji kolejnego neuronu).

Uczenie maszynowe polega na odpowiednim sterowaniu tymi wagami za pomocą zaawansowanej matematyki (np. propagacji wstecznej), tak aby sieć "nauczyła się" generować odpowiednie wyniki na podstawie wprowadzanych danych. Dzisiejsze, najbardziej zaawansowane duże modele językowe (LLM) mogą posiadać nawet do 600 miliardów takich parametrów. Ich trenowanie to potężny wydatek energetyczny i finansowy, wymagający pracy wielkich serwerowni wyposażonych w wyspecjalizowane, bardzo drogie karty graficzne.

Nie tylko tekst, czyli potęga modeli multimodalnych Z pojedynczych neuronów budowane są ogromne warstwy i skomplikowane architektury sieci. Obecnie modele AI są mocno wyspecjalizowane: potrafią przetwarzać tekst (jak popularny ChatGPT czy Gemini od Google), generować obrazy, a także analizować i tworzyć dźwięk lub muzykę. Coraz częściej mówi się także o modelach multimodalnych, które potrafią w ramach jednej operacji płynnie przechodzić na przykład z pracy nad tekstem do generowania grafik . Aby komputery mogły w ogóle "zrozumieć" tekst ludzki, słowa i pojęcia są najpierw mapowane do postaci matematycznych wektorów (tzw. embeddingów). Dzięki temu system wie, że dystans w znaczeniu między słowami "kobieta" i "mężczyzna" jest taki sam jak między słowami "królowa" i "król".

Nowa era: Agenci AI i praca z własnymi danymi Obecnie największym przełomem w świecie technologii stają się agenci AI – zaawansowane programy oparte na modelach językowych, które potrafią aktywnie korzystać z zewnętrznych narzędzi. Zamiast polegać wyłącznie na wiedzy zdobytej podczas wcześniejszego trenowania, taki agent potrafi samodzielnie przeszukać Google, chociażby po to, by sprawdzić aktualny kurs akcji firmy na giełdzie, a dopiero na tej podstawie wygenerować rzetelną odpowiedź.

Niezwykle użyteczna okazuje się także technologia RAG (Retrieval-Augmented Generation), która pozwala zasilić modele własnymi danymi z zewnętrznych źródeł, np. z dysku Google. Własne pliki trafiają do tzw. bazy wektorowej, z której model semantycznie wyciąga najpotrzebniejsze wiersze dokumentów i kontekst. Narzędzia działające w ten sposób (takie jak zaprezentowane w materiale od Google) potrafią odpowiadać na precyzyjne pytania do wgranych plików i od razu dostarczać z nich dokładne cytaty, na których oparły swoją odpowiedź.

Sztuczna inteligencja dawno przestała być magią, a stała się solidną inżynierią służącą nam chociażby do pisania kodu czy tworzenia prezentacji. Rosnąca skala modeli stawia jednak przed twórcami nowe wyzwania etyczne oraz technologiczne, jak chociażby bezpieczeństwo danych w obliczu scentralizowanych u największych korporacji serwerowni.

[1] materiał źródłowy YT