Jak myśli AI? (Teoria stojąca za ChatGPT)

Tworzenie aplikacji, generowanie treści, rozwiązywanie problemów – zadania kiedyś zarezerwowane dla ekspertów dziś można wykonać za pomocą kilku dobrze sformułowanych pytań. Ta zmiana jest ogromna, a zrozumienie, jak do niej doszło, oznacza przyjrzenie się rozwojowi sztucznej inteligencji.

Ten artykuł śledzi ewolucję AI przez kluczowe etapy:

• Czym jest AI i skąd się wzięła?
  Przegląd jej początków i wczesnego rozwoju.

• Era głębokiego uczenia
  Jak wzrost mocy obliczeniowej i danych zmienił uczenie maszynowe.

• Narodziny modeli językowych
  Powstanie systemów zdolnych do przetwarzania i generowania ludzkiego języka.

• Czym tak naprawdę jest LLM?
  Analiza dużych modeli językowych i ich działania.

• Czym jest generatywna AI?
  Odkrywanie zdolności AI do tworzenia nowych treści w tekście, obrazie i nie tylko.

• Cyfrowi przewodnicy: jak chatboty wprowadzają nas w świat AI
  Rola interfejsów konwersacyjnych w upowszechnianiu AI.

Każda sekcja przybliża obraz systemów kształtujących dzisiejszy krajobraz technologiczny.

Czym jest AI i skąd się wzięła?

Ludzie od zawsze zastanawiali się, czy można zbudować myślące maszyny. Gdy powstały pierwsze komputery, te rozważania przyspieszyły, a w 1950 roku Alan Turing zadał to samo pytanie i zaproponował słynny Test Turinga, eksperyment myślowy, w którym maszyna próbuje oszukać człowieka, by ten myślał, że rozmawia z innym człowiekiem. To był zapalnik, który rozniecił iskrę AI. Zdefiniowano ją jako wykonywanie zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji; mogły rozumieć język, rozpoznawać obrazy, rozwiązywać problemy i podejmować samodzielne decyzje, stając się wirtualną osobą, która może odpowiedzieć na każde pytanie i rozwiązać wszystkie twoje problemy. Dlatego Test Turinga był ważny – stawiał sztuczną inteligencję naprzeciw człowieka, który miał rozpoznać, czy rozmawia z człowiekiem, czy z robotem. AI zasadniczo naśladuje ludzkie myślenie. Z tego powodu John McCarthy nadał jej nazwę sztucznej inteligencji. Sądzono, że osiągnięcie poziomu, w którym przejdzie te testy i będzie działać całkowicie samodzielnie, zajmie tylko jedno lato, ale w rzeczywistości rozwój AI wciąż trwa.

Czym jest AI i skąd się wzięła?

Wczesna AI, w latach 60. i 70., była oparta na regułach. Jeśli chciałeś, by komputer „myślał”, musiałeś dokładnie powiedzieć mu, jak ma myśleć. Były to systemy ekspertowe, gdzie każdą regułę musiał zakodować człowiek. To działało – do czasu, bo nie można nauczyć AI każdej możliwej decyzji dla każdego scenariusza, to niemożliwe, a przynajmniej niewykonalne; trzeba było wymyślić, jak komputery mogłyby podejmować nowe decyzje samodzielnie, takie, których nikt im wcześniej nie przedstawił.

Wchodzi uczenie maszynowe. W latach 80. i 90. naukowcy zwrócili się ku nowemu pomysłowi: co jeśli można by nauczyć komputery uczenia się na podstawie danych, a nie samych reguł? To właśnie uczenie maszynowe, trenowanie algorytmu na wielu przykładach, by potrafił rozpoznawać wzorce i dokonujeć predykcji. Co to znaczy? Wyobraźmy sobie, że kiedyś uczyło się AI zasad gramatyki, wypisując każdą regułę gramatyczną, tymczasem uczenie maszynowe jako koncepcja pozwoliło AI przeczytać tysiące artykułów, książek i dokumentów i samodzielnie pojąć, jak działa język angielski, czyli uczyć się samemu.

Era głębokiego uczenia

Uczenie maszynowe było świetne, ale ograniczone. Często wymagało, aby człowiek wskazał, na jakie cechy ma zwracać uwagę. Potem pojawiło się głębokie uczenie, oparte na sieciach neuronowych, strukturze luźno inspirowanej pracą ludzkiego mózgu, która analizowała ogromną ilość danych, ale stopniowo, co pozwalało dostrzegać coraz więcej wzorców.

Prawdziwy przełom nastąpił około 2012 roku, gdy AlexNet, głęboka sieć neuronowa, zdeklasowała konkurencję w prestiżowym konkursie rozpoznawania obrazów. Nagle głębokie uczenie mogło pokonać ludzi w rozpoznawaniu kotów w internecie. To nie było tylko lepsze – to było niesamowicie skuteczne. Głębokie uczenie pozwalało wprowadzić do modelu surowe dane (tekst, obrazy, dźwięk) i samodzielnie odkrywać istotne wzorce. Koniec prowadzenia za rękę. Liczyły się dane, warstwy, moc obliczeniowa. AI zaczęła się uczyć wykładniczo.

Narodziny modeli językowych

Gdy głębokie uczenie opanowało obrazy, badacze zapytali: czy poradzi sobie też z językiem? Odpowiedź: tak, ale niełatwo. Język jest pełen niuansów. Jednak przy wystarczającej ilości danych i sprytnej architekturze powstały modele głębokiego uczenia, takie jak Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN), które potrafiły rozumieć dane w sekwencji, czyli nie patrzyły tylko na jedno słowo, ale jak słowa występują po sobie i dlaczego w takiej kolejności, a później Transformery, które nie tylko analizowały słowa w sekwencji, ale mogły przeglądać cały tekst naraz, co pozwoliło zacząć rozumieć i generować tekst.

W 2017 roku Google zaprezentował architekturę Transformer. To zmieniło zasady gry. Transformery mogły przetwarzać język równolegle, szybciej i zwracać uwagę na różne części zdania, naśladując ludzką koncentrację. Ta architektura napędza duże modele językowe, czyli LLM-y, takie jak GPT, Gemini, Mistral. Każdy chciał stworzyć własny LLM, lepszy od konkurencji.

Czym tak naprawdę jest LLM?

Duży model językowy (LLM) to rodzaj systemu sztucznej inteligencji zaprojektowanego do generowania i rozumienia ludzkiego języka. Jest trenowany na ogromnych zbiorach tekstów, takich jak książki, strony internetowe, artykuły czy kod i opiera się na głębokim uczeniu. Zamiast rozumieć słowa jak człowiek, uczy się wzorów, według których piszemy i mówimy.

Na czym polega technologia? To architektura Transformer, która pozwala przetwarzać i generować język na dużą skalę. Stąd „GPT” w ChatGPT:

• Generative – tworzy nowe treści
• Pre-trained – uczy się najpierw na ogólnych danych
• Transformer – struktura modelu wykonująca całą pracę

W zależności od wersji LLM chatbot może mieć różną inteligencję, dokładność i zdolność do rozmów. Nowsze wersje lepiej rozumieją kontekst, popełniają mniej błędów i udzielają bardziej pomocnych odpowiedzi.

Różnica wynika z parametrów – miliardów połączeń, które decydują o sposobie przetwarzania informacji przez model. Więcej parametrów to zazwyczaj lepsza pamięć i głębsze rozumienie.

Na pewno słyszałeś o GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA. Teraz ważne jest zrozumienie jednej rzeczy: żaden z tych modeli nie „rozumie” tego, co mówi, po prostu świetnie przewidują kolejne słowo, na podstawie kontekstu.

Czym jest generatywna AI?

Generatywna AI to pojęcie, które często pojawia się w kontekście AI. To określenie każdej sztucznej inteligencji, która tworzy nowe rzeczy. Jeśli potrafi pisać, rysować, mówić lub śpiewać bez kopiowania istniejących materiałów, jest generatywna – generuje nowe treści. Może tworzyć nowy tekst (np. ChatGPT), obrazy (takie jak DALL·E czy Midjourney), filmy (np. Sora), czy kod (jak GitHub Copilot). Istnieje wiele odmian, obsługiwanych przez różne LLM-y.

Chatboty: nasi cyfrowi przewodnicy

Chatboty to nasze przyjazne wejście w złożoną wiedzę całego świata. Zamiast posiadać wiedzę techniczną, po prostu rozpoczynamy rozmowę i naturalnie poznajemy AI. Przekładają trudną technologię na nasz język.

Chatbot wykorzystuje:

• Głębokie uczenie: do nauki wzorców językowych z ogromnych zbiorów tekstów
• Architekturę Transformer: do skalowalnego, wydajnego rozumienia kontekstu
• Uczenie maszynowe: by stale się doskonalić i dostosowywać na podstawie informacji zwrotnych
• Generatywną AI: do tworzenia odpowiedzi przypominających ludzkie w czasie rzeczywistym

Ale nie zapominajmy: nie „rozumie” w sposób ludzki. Imituje rozumienie. Na razie to wystarcza. Do osobliwości AI jeszcze nam daleko, ale zdecydowanie jesteśmy na autostradzie. A ChatGPT? To po prostu najnowszy kamień milowy na długiej drodze.