Postavlja se vprašanje, ali smo pripravljeni, da se z njo spoprimemo, jo znamo uporabiti in predvsem, kar je najpomembnejše, nadzorovati. Biotehnologija, medicina, farmacija, kemija so med znanstvenimi vejami, ki so s pomočjo umetne inteligence, že dosegle velike preboje. Tehnološka scena je vsak teden bogatejša za stotine, kmalu tudi tisoče novih rešitev, posledično so številne panoge na prepihu. Toda, kot napovedujejo nekateri slovenski znanstveniki, ki delujejo v polju umetne inteligence, bi človeštvo lahko s pomočjo nove tehnologije, ki je obnorela svet, pospešilo znanstvene preboje, hkrati pa izboljšalo delo in dvignilo kakovost življenja.
V nadaljevanju povzemam nekaj najosnovnejših dejstev o AI (tudi s ChatGPT).
Poznamo različne vrste umetne inteligence (AI), nekatere najpogostejše pa so:
Šibka (ozka): To je vrsta umetne inteligence, ki se osredotoča na specifične naloge in je omejena na določeno področje. Šibka umetna inteligenca je lahko izjemno sposobna opravljati določene naloge, vendar ji manjka splošne ozaveščenosti ali razumevanja.
Močna (splošna): Močna umetna inteligenca se nanaša na obliko umetne inteligence, ki ima sposobnost razumevanja, učenja in reševanja različnih nalog na način, podoben človeški inteligenci. Močna umetna inteligenca je še vedno predmet raziskav in razvoja, popolna splošna strojna zavest pa še ni bila dosežena.
Strojno učenje: strojno učenje je veja umetne inteligence, ki se ukvarja z razvojem algoritmov in modelov, ki računalnikom omogočajo učenje iz podatkov in sčasoma izboljšajo učinkovitost. Strojno učenje uporablja velike nabore podatkov za prepoznavanje vzorcev, gradnjo modelov in napovedovanje ali sprejemanje odločitev brez eksplicitnega programiranja.
Globoko učenje: Globoko učenje je poseben pristop k strojnemu učenju, ki uporablja nevronske mreže z več plastmi za obdelavo in prepoznavanje kompleksnih vzorcev in predstavitev podatkov. Ta tehnika se je izkazala za izjemno uspešno na področjih, kot so prepoznavanje slik, obdelava naravnega jezika in avtonomna vožnja.
Nevronske mreže: Nevronske mreže se zgledujejo po bioloških nevronih in so sestavljene iz plasti umetnih nevronov, ki obdelujejo informacije. So osnova za globoko učenje in se lahko uporabljajo za prepoznavanje vzorcev, obdelavo slik, jezikovno obdelavo in druge naloge obdelave podatkov.
Obdelava naravnega jezika: Obdelava naravnega jezika (NLP) je področje umetne inteligence, ki se ukvarja z obdelavo, analizo in generiranjem naravnega jezika. PJO se uporablja v tehnologijah, kot so prepoznavanje govora, strojno prevajanje, avtomatizirana analiza besedila in ustvarjanje jezikovne vsebine.
Robotska inteligenca: Robotska inteligenca združuje umetno inteligenco z robotiko za ustvarjanje avtonomnih robotov, ki lahko zaznavajo okolje. Robotska inteligenca je veja umetne inteligence, ki se ukvarja z razvojem inteligentnih sistemov in programov za krmiljenje robotov. Ta vrsta inteligence omogoča robotom zaznavanje okolja, sprejemanje odločitev, načrtovanje in izvajanje nalog na inteligenten način.
Pojavil se je novi akter, ki dokazuje nepredstavljivo moč umetne inteligence (AI). Orodje oziroma klepetalnik, ki ga je razvilo podjetje OpenAI, vodilna organizacija za razvoj umetne inteligence, omogoča vnašanje kompleksnih vprašanj, na katere klepetalni robot odgovarja v pogovornem in nekoliko izumetničenem slogu. ChatGPT si zapomni nit vašega pogovornega okna in uporabi prejšnja vprašanja in odgovore za informiranje o svojih naslednjih odzivih. Za podajanje odgovorov se zanaša na ogromne količine podatkov, ki so na voljo na svetovnem spletu.
Uspeh, ki ga beleži ChatGPT, je nekaj neverjetnega. Ker ima dostop do praktično neomejenih podatkov, je AI robot zelo razgledan, če ne celo vseveden. Lahko je tudi zelo ustvarjalen pri odgovarjanju na vaša vprašanja. Le nekaj dni po uradnem lansiranju več kot milijon uporabnikov vsakodnevno preizkuša meje najnovejše umetne inteligence na trgu.ChatGPT je ime velikega jezikovnega modela, ki ga je razvil OpenAI in temelji na arhitekturi GPT-3.5. Ta jezikovni model se uri na velikem naboru besedilnih podatkov, da pridobi sposobnost ustvarjanja naravnega jezika in odgovarjanja na različne vrste vprašanj in zahtev.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) je niz jezikovnih modelov, ki temeljijo na transformatorski arhitekturi, ki uporablja globoko učenje za razumevanje in ustvarjanje jezikovnih vzorcev. Arhitektura transformatorja omogoča modelu obdelavo in razumevanje kontekstualnih informacij v stavkih in besedilih.
ChatGPT je usposobljen na ogromnem številu različnih virov podatkov, vključno z besedili iz interneta, knjigami, članki, forumi in še več. Ta model je usposobljen za zagotavljanje odgovorov, ponujanje informacij, pogovor in pomoč uporabnikom na različnih tematskih področjih.
Pomembno je omeniti, da je ChatGPT model AI in ima svoje omejitve. Čeprav je usposobljen za velike količine podatkov in lahko zagotovi uporabne informacije, nima pravega razumevanja konteksta in se sveta ne zaveda tako kot ljudje. Včasih lahko ponudi napačne ali nenatančne odgovore, zato je vedno pomembno uporabiti kritično razmišljanje in preveriti informacije iz drugih virov.
Pomembno je tudi poudariti, da ChatGPT ni oseba in nima resničnih čustev ali zavesti. Je orodje, ki je lahko koristno pri zagotavljanju informacij in pomoči, vendar ni nadomestilo za človeško interakcijo, strokovno mnenje ali zdravniški nasvet. Kadar je potrebna posebna ali resna pomoč, se je vedno najbolje posvetovati s strokovnjakom na ustreznem področju.
Poleg ChatGPT obstajajo tudi druge različice jezikovnih modelov, ki so bile razvite in raziskane. Tukaj je nekaj drugih modelov:
GPT-3: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je prejšnja različica jezikovnega modela, ki je bil pred GPT-3.5. GPT-3 je bil ob uvedbi leta 2020 eden največjih in najnaprednejših jezikovnih modelov. Imel je 175 milijard parametrov in je bil zmožen širokega spektra jezikovnih nalog.
GPT-2: GPT-2 je prejšnji model v seriji GPT-3. Čeprav je bil manjši od GPT-3, je bil še vedno izjemno močan jezikovni model z 1,5 milijarde parametrov. GPT-2 je pritegnil tudi pozornost zaradi svoje zmožnosti ustvarjanja koherentnih in ustvarjalnih besedil.
BERT: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je jezikovni model, ki temelji na transformatorski arhitekturi, vendar se osredotoča na razumevanje konteksta v besedilu. BERT je še posebej dober pri razumevanju smisla in pomena besed v kontekstu, zaradi česar je uporaben za naloge, kot so prevajanje, odgovarjanje na vprašanja in analiza čustev.
Transformer-XL: Transformer-XL je jezikovni model, ki je izpopolnil dolgoročno razumevanje konteksta v besedilu. Z inovativno arhitekturo Transformer-XL omogoča modelu ohranjanje spomina dolgih odvisnosti v besedilu, kar je lahko uporabno za naloge, kot je generiranje dolgih besedil.
To je le nekaj jezikovnih modelov, ki so se razvili na področju umetne inteligence in vsak od njih ima svoje značilnosti in prednosti. Napredek pri raziskavah jezikovnih modelov se nadaljuje in nenehno se razvijajo novi modeli za izboljšanje jezikovne zmogljivosti in razumevanja.
Umetna inteligenca je zmožnost stroja, da izkazuje človeške lastnosti, kot so mišljenje, učenje, načrtovanje in kreativnost.
Umetna inteligenca omogoča tehničnim sistemom, da zaznavajo okolje, obdelajo, kar zaznajo, in rešijo problem, pri čemer ravnajo v skladu z določenim ciljem. Računalnik sprejema podatke, ki so predhodno pripravljeni, ali pa jih zbere sam s senzorji, denimo kamero, jih obdela in se odzove.
Sistemi, ki delujejo na podlagi umetne inteligence, lahko na podlagi analize učinkov svojih predhodnih dejanj do določene mere samostojno prilagajajo svoje vedenje.
Nekatere tehnologije umetne inteligence so prisotne že več kot 50 let, napredek v zmogljivosti računalnikov, dostopnost ogromnih količin podatkov in razvoj novih algoritmov pa so v zadnjih letih privedli do velikih prebojev. Umetna inteligenca je prednostna naloga Evropske unije, saj bo imela glede na napovedi ključno vlogo v digitalni preobrazbi gospodarstva in družbe. Novi, še neuporabljeni ali neodkriti načini uporabe umetne inteligence naj bi povzročili ogromne spremembe, v praksi pa je v naših življenjih močno prisotna že danes.
Umetna inteligenca najbolj ogroža srednji razred – simbolična fotografija