Umělá inteligence (AI) prošla od svého vzniku značnou transformací a z pouhého abstraktního konceptu se stala prakticky využívanou technologií. S rozvojem AI nástrojů, jako jsou ChatGPT, Bard a další, stoupá zájem veřejnosti o pochopení principů fungování umělé inteligence a jejího potenciálu pro zlepšení pracovních procesů.
Zaznamenáváme exponenciální nárůst využití AI jak u jednotlivců, tak v organizacích napříč různými obory, včetně výzkumu, analýzy a vývoje. Očekává se, že roční tempo růstu trhu s umělou inteligencí dosáhne 37,3 % v období mezi lety 2023 a 2030.
Obecně lze umělou inteligenci rozdělit do tří základních kategorií:
- Silná umělá inteligence: Jedná se o typ AI, která je schopná samostatně generovat řešení pro zcela nové a neznámé problémy. Tato AI se dokáže učit a aplikovat získané znalosti na nové situace.
- Slabá AI: Tato kategorie zahrnuje AI, která má předem definovaný soubor instrukcí pro řešení konkrétních problémů nebo úkolů. Fungování takové AI je omezené a nelze ji využít mimo vymezený rámec. Příkladem jsou systémy pro autonomní řízení vozidel nebo digitální hlasoví asistenti typu Siri a Alexa.
- Super AI: Tato forma AI je zatím pouze hypotetická. Předpokládá se, že její schopnosti překonají lidskou inteligenci a bude schopná řešit komplexní problémy, které jsou pro člověka nedosažitelné.
AI má široké spektrum funkcí, přičemž dvě z nejčastěji zmiňovaných jsou prediktivní a generativní AI.
Tento článek se zaměří na detailnější rozbor těchto dvou konceptů, s cílem poskytnout lepší porozumění jejich principům a významu.
Co je prediktivní AI?
Prediktivní umělá inteligence představuje technologii, která shromažďuje a analyzuje data s cílem předpovídat budoucí události. Jejím primárním cílem je identifikace vzorců v datech a vytváření informovaných prognóz. Nachází uplatnění v různých odvětvích, například ve financích, kde pomáhá při odhadu budoucích zisků a ztrát, ve zdravotnictví, kde se využívá pro určení pravděpodobnosti vzniku onemocnění, či při detekci podvodných aktivit.
Jak funguje prediktivní AI?
Pro udržení konkurenceschopnosti a adaptaci na nejnovější trendy a tržní podmínky potřebují firmy využívat historická data k předvídání budoucích událostí. To jim umožňuje proaktivně plánovat a efektivně využívat aktuální tržní situace.
Zde nastupuje prediktivní AI, která využívá algoritmy strojového učení k analýze historických dat a předpovídání budoucnosti. Tyto algoritmy identifikují vztahy a vzorce v datech a pomáhají podnikům činit rychlá a informovaná rozhodnutí. Proces přípravy tohoto algoritmu zahrnuje následující kroky:
- Sběr a organizace dat: Prvním krokem je shromáždění dat, která mají být analyzována. Důležitá je kontrola relevance a vhodnosti dat pro daný úkol.
- Předzpracování dat: Neupravená data nemají velkou hodnotu. Je nutné je pro filtrovat, odstranit chyby a nesrovnalosti, a zajistit tak, aby do modelu vstupovaly pouze korektně formátované záznamy.
- Výběr funkcí a algoritmu: Klíčovým krokem je volba správného algoritmu. Přesnost výsledků je přímo úměrná přesnosti zvoleného algoritmu. Po výběru algoritmu následuje jeho trénování na konkrétních funkcích, které mají být detekovány.
- Vyhodnocení modelu: Po úspěšném tréninku algoritmu je nutné vyhodnotit přesnost výsledků na základě stanoveného referenčního bodu.
Přesnost prognóz závisí na kvalitě a relevanci vstupních dat a sofistikovanosti algoritmu strojového učení. Důležitou roli hraje i odborník, který se na celém procesu podílí.
Výhody prediktivní AI
Konkurenční výhody
Jednou z hlavních výhod prediktivní AI je schopnost poskytovat kvalitní prognózy, které firmám umožňují plánovat a udržovat si náskok před konkurencí. Přesné předvídání budoucích událostí dává společnostem možnost plánovat a maximalizovat každou příležitost.
Rozhodování
Prediktivní AI urychluje proces rozhodování. V obchodním prostředí je důležité opírat každé rozhodnutí o relevantní data. Prediktivní AI umožňuje analyzovat data a simulovat různé scénáře, což firmám pomáhá činit správná rozhodnutí na základě dostupných informací.
Zvýšení efektivity
Klíčovou funkcí umělé inteligence je zvyšování efektivity a urychlení úkolů, které vyžadují vysokou přesnost. Prediktivní AI s dostupností kvalitních dat a přesnými prognózami pomáhá snížit počet opakujících se úkolů a zajišťuje jejich provedení s maximální přesností. To má za následek zvýšení efektivity jak u jednotlivců, tak i v organizacích.
Omezení prediktivní AI
Omezení dat
Prediktivní AI pracuje pouze s datovou sadou, která je jí poskytnuta. Množství jejích znalostí je tedy limitováno. To se může stát problémem v situacích, kdy chybí důležitá data, což vede k nepřesným předpovědím.
Předvídatelnost přírody
Ne všechno v přírodě se chová podle pravidelných vzorců. Pokud se prediktivní AI pokusí předvídat události, které se objevují v nepravidelných intervalech, může dojít k vytvoření falešného vzoru a následně k neověřitelným výstupům.
Krátká životnost
Jelikož prediktivní AI se spoléhá na data, která se neustále mění, její předpovědi mohou mít krátkou životnost. Zvláště v situacích, kdy se data generují velmi rychle, je nutné průběžně provádět aktualizaci analýz a modelů.
Aplikace prediktivní AI
Finanční služby
Prediktivní AI hraje důležitou roli při včasném odhalování finančních podvodů detekováním anomálií v datech. Firmy ji také využívají pro získávání a analýzu finančních dat a tím zlepšují finanční prognózy.
Marketing
Data jsou nezbytná pro pochopení tržních trendů a pro správnou volbu marketingových kanálů. Prediktivní AI umožňuje analyzovat marketingová data a prezentovat je způsobem, který pomáhá marketingovým specialistům vytvářet efektivní kampaně.
Předpověď počasí
Díky prediktivní AI se předpovědi počasí postupem času zpřesňují. Pro odvětví, jako je například letectví, je to velmi důležité, jelikož na povětrnostních podmínkách závisí efektivita provozu a snižování souvisejících rizik.
Co je generativní AI?
Generativní AI je typ umělé inteligence, který slouží ke generování nového obsahu na základě vstupních dat. Kombinuje strojové učení a algoritmy hlubokého učení, aby vytvořila nový a originální obsah. Proces generování dat zahrnuje následující kroky:
- Sběr a příprava dat
- Výběr a inicializace architektury modelu
- Trénování modelu
- Vyhodnocení a nasazení
Na rozdíl od prediktivní AI, která se zaměřuje na analýzu dat a vytváření prognóz, se generativní AI učí z dostupných dat a na základě svých znalostí vytváří nová data.
Jak funguje generativní AI?
Generativní AI využívá různé modely učení, včetně učení bez dohledu a částečně s dohledem, které usnadňují vkládání velkého množství dat do modelů. Tyto modely analyzují datové sady, detekují vzory a na základě naučených vzorů vytvářejí nová a realistická data.
Existuje několik modelů generativní AI, z nichž každý má své specifické aplikace. Mezi nejběžnější patří:
#1. Generative Adversarial Networks (GAN)
Generative Adversarial Networks (GAN) představují přístup strojového učení bez dohledu. GAN se skládají ze dvou modelů – generátoru a diskriminátoru, které soutěží a zároveň se učí ze vstupních dat.
Oba modely pracují současně. Jeden se snaží oklamat druhý vytvářením falešných dat, zatímco druhý model se snaží odhalit falzifikáty.
Jak název napovídá, generativní model generuje data a adversariální znamená trénování modelu porovnáváním protichůdných dat. GAN se využívají v různých oblastech, jako je syntéza obrazu, generování obrázků z textu nebo textu z obrázků.
#2. Variační automatické kodéry (VAE)
Variační autokodéry (VAE) jsou generativním modelem založeným na autokodérech. Tyto autokodéry se skládají ze dvou sítí: kodéru a dekodéru.
Kodér transformuje vstupní vzorek na vektor, zatímco dekodér převede vektor zpět na výstup. Vektor reprezentuje vstupní data v podobě srozumitelné modelu.
Například, pokud chceme trénovat generativní model pro detekci psa, autokodér naplníme obrázky psů. Kodér převede obrázek na vektor, který slouží jako reprezentace obrázku, a poté dekodér převede vektor zpět na obrázek. Autokodér sám o sobě však nedokáže generovat nová data.
Zde vstupují na scénu variační autokodéry. VAE vytvoří soubor stejných vzorových dat a na základě vektorů, které reprezentují tato data, může dekodér vektor mírně upravit a vytvořit nový, ale realistický vzorek.
#3. Difúzní model
Difúzní model je generativním modelem, který se učí z postupného přidávání Gaussova šumu do vzorových dat. Následně se model naučí obnovit původní data odstraněním šumu. Difúzní modely se široce používají pro generování obrázků a jsou základem technologií jako DALL-E.
Měření výkonu – generativní AI
U technologií jako generativní AI je nutné mít k dispozici metriky pro měření výkonu. Ty zohledňují úspěšnost modelu a kvalitu výstupu. Mezi klíčové požadavky patří:
Přesnost a kvalita
Základním požadavkem na model je vytvářet kvalitní výstup. Například model pro generování obrázků z textu, který vytváří nekvalitní obrázky, nesplňuje svůj cíl. Výstup modelu by se měl co nejvíce podobat skutečným datům.
Rychlost
Čas je kritickým faktorem. Čas potřebný pro trénování modelu a pro vytvoření realistického výstupu je klíčovým měřítkem výkonu. Pokud model není schopen vyprodukovat výstup v rekordním čase ve srovnání s člověkem, jeho přínos se snižuje. Časová složitost modelu by tedy měla být velmi nízká, aby byl výstup kvalitní.
Množství potřebné úpravy
Kromě rychlosti je pro měření výkonu důležité i množství potřebných úprav před vygenerováním požadovaného výstupu. Pokud vyžaduje vývojář mnoho úsilí k naplnění očekávání zákazníků, model není připraven pro reálné nasazení.
Výhody generativní AI
Používání generativní AI přináší několik výhod. Mezi některé z nich patří:
Zvýšená efektivita
AI umožňuje automatizaci mnoha úkolů. Generativní AI dokáže vytvářet obsah rychleji než lidé, čímž zrychluje a usnadňuje proces tvorby. To zvyšuje produktivitu týmů a umožňuje jim zvládnout více úkolů v omezeném čase.
Hospodárnost
Díky technologiím jako je generativní AI mohou firmy ušetřit peníze automatizací opakujících se úkolů. Snižuje se potřeba manuální práce a zároveň se snižují náklady na najímání tvůrců obsahu.
Zvýšená kreativita
Generativní AI lze využít k tvorbě esteticky působivého obsahu. Modely generativní AI byly trénovány na rozmanitých datech, a proto dokáží generovat kreativní obsah snadněji než lidé.
Vylepšené rozhodování
S využitím generativní AI se může rozhodovací proces zrychlit. Firmy ji mohou využít k vygenerování dat, která jim pomohou urychlit proces rozhodování, získat nové zákazníky a zlepšit jejich celkovou zkušenost.
Nevýhody generativní AI
Etické obavy
Použití generativní AI může vyvolat obavy ohledně vlastnictví generovaného obsahu. Existují také obavy z vytváření nevhodného nebo zkresleného obsahu, jelikož modely jsou omezeny pouze na množství poskytnutých dat.
Závislost na tréninkových datech
Modely generativní AI nemají vlastní uvažování. Proto jsou limitovány pouze daty, na kterých byly trénovány. Pokud tréninková data nejsou přesná nebo jsou zkreslená, může to vést k tvorbě nepřesného a neobjektivního obsahu.
Zneužití a dezinformace
S rozvojem dalších nástrojů využívajících generativní schopnosti AI se objevuje stále více falešných obrázků populárních osobností nebo falešných hudebních skladeb vytvořených umělou inteligencí. Generativní AI by tak mohla být zneužívána k vytváření falešného obsahu a k manipulaci s lidmi.
Aplikace generativní AI
Generování a interpretace kódu
Generativní AI hraje v této oblasti významnou roli. Díky nástrojům jako ChatGPT mohou vývojáři testovat své kódy, vkládat dotazy ohledně chyb a lépe jim porozumět. Stejně tak mohou získávat ukázky kódu pro implementaci.
Chatboti/virtuální agenti
V dnešním obchodním světě většinu zákaznických dotazů vyřizují chatboti namísto lidských operátorů. Díky generativní AI mohou být chatboti trénováni tak, aby zvládali dotazy zákazníků a zpracovávali řešení bez nutnosti lidské asistence.
Generování obsahu
Generativní AI umožňuje vytvářet realistický obsah, jako je hudba, videa, obrázky atd. Vytváří realistický výstup z daného vzoru vzorků, čímž usnadňuje a urychluje proces vytváření nového obsahu.
Prediktivní AI vs. Generativní AI
Generativní AI se používá k vytváření nového obsahu, přičemž využívá hlubokého učení a strojového učení. Nachází uplatnění při tvorbě obrázků, hudby, textu a dalších typů obsahu.
Prediktivní AI se naopak soustředí na analýzu dat a vytváření budoucích předpovědí na základě historických dat. Využívá algoritmy a strojové učení k analýze dat a detekci vzorců, které lze využít pro budoucí prognózy.
Generativní i prediktivní AI využívají strojové učení, ale odlišným způsobem. Zatímco jedna vytváří nová data, druhá modeluje výsledky. Generativní AI je proto široce používána v odvětvích, která se zabývají tvorbou obsahu, jako je hudba, móda a umění.
Prediktivní AI naopak nachází uplatnění v odvětvích, která z velké části pracují s analýzou dat, například ve financích, marketingu, výzkumu a zdravotnictví.
Závěr
S dalším rozvojem inovací v oblasti AI se očekává, že prediktivní i generativní AI zaznamenají další zlepšení v oblasti snižování rizik používání těchto technologií a zvyšování jejich potenciálu. S dalším vývojem se rozdíly mezi těmito dvěma přístupy budou zmenšovat, což umožní modelům snadno přepínat mezi různými algoritmy v závislosti na potřebách a produkovat co nejlepší výsledky.
Zajímavé může být i přečtení o tom, jak generativní AI mění vyhledávače.