ChatGPT, AI oraz prompt engineering

Sztuczna inteligencja

Skoro tu jesteś, zapewne interesujesz się tematem, zupełnie jak ja. Pytanie, czy potrafisz wyjaśnić komuś własnymi słowami, czym tak właściwie jest AI?

Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence) to dziedzina infrormatyki polegająca na tworzeniu systemów zdolnych do wykonywania zadań, wymagających ludzkiej inteligencji. Według definicji systemy te są oparte algorytmach i programach, posiadających zdolności rozumowania, uczenia się, zapamiętywania, podejmowania logicznych decyzji, rozwiązywania problemów, wykrywania wzorców oraz przetwarzania i generowania tekstów i obrazów.

Choć termin "sztuczna inteligencja" jest powszechnie używany, warto zauważyć, że wiele narzędzi, takich jak modele statystyczne czy algorytmy uczenia maszynowego, które są często określane jako AI, nie wykazuje cech inteligencji w pełnym znaczeniu. Przykładem może być ChatGPT, który choć potrafi przetwarzać dane i generować odpowiedzi, bazuje głównie na statystykach i wzorcach, nie wykazując świadomości ani rozumienia.

Klasyfikacja AI

🚀 Słaba Sztuczna Inteligencja (Narrow Artificial Intelligence):

Najniższy poziom inteligencji maszynowej. Systemy zaprojektowane do wykonywania konkretnych zadań, nieposiadające zdolności samodzielnego myślenia. Przykładami są chatboty, lub programy do rozpoznawania obrazów.

🚀 Silna / Ogólna Sztuczna Inteligencja (Artificial General Intelligence):

AGI to systemy, które posiadają zdolności intelektualne na poziomie człowieka, lub je przekraczające. Takie programy byłby zdolne do samodzielnego rozumowania i podejmowania niezależnych decyzji. Inteligencją przeważałyby ludzkie możliwości. Obecnie nie istnieje AI, które osiąga taki poziom.

🚀 Superinteligencja (Artificial Super Intelligence):

Superinteligencja jest hipotetycznym poziomem inteligencji, który przewyższa najwyższe możliwości ludzkiego umysłu we wszystkich aspektach. ASI byłaby zdolna do samodzielnego uczenia, rozwijania się, projektowania kolejnych wersji samej siebie oraz podejmowania decyzji na poziomie przekraczającym zasięgi człowieka.

Techniki tworzenia sztucznej inteligencji

🚀 Sieci neuronowe:

Model matematyczny oparaty na strukturze ludzkiego mózgu. Dane wejściowe są przetwarzane przez tzw. węzły (neurony), w celu generowania danych wyjściowych. Przykłady:

• samochody autonomiczne

• rozpoznawanie twarzy, generowanie obrazów

🚀 Uczenie maszynowe:

Metoda polegająca na przetwarzaniu przez program ogromnych ilości danych, w taki sposób, aby posiadał zdolność do samouczenia się. Wykorzystywane techniki to np. uczenie głębokie (deep learning), czy też drzewa decyzyjne. Przykłady:

• systemy rekomendacyjne na Netflix

• filtrowanie spamu

🚀 Przetwarzenie naturalnego języka (NLP):

Polega na rozumieniu oraz generowaniu języka naturalnego przez program. Algorytmy NLP umożliwiają rozpoznawanie, analizowanie, tłumaczenie i tworzenie tekstów oraz mowy. Przykłady:

• Google Assistant, Google Translate

• Chatboty

🚀 Algorytmy generyczne:

Metoda naśladująca procesy ewolucji, takie jak mutacja, krzyżowanie lub selecja, w celu poszukiwania odpowieniego rozwiazania dla danego problemu. Przykłady:

• planowanie tras, rozkładów jazdy

• projektowanie układów elektronicznych

🚀 Logika rozmyta:

Przypisywanie stopniowej wartości, w przypadkach, w których stosuje się zwykle logikę binarną (prawda/fałsz). Pozwala to np. sterować klimatyzacją, gdzie zamiast wartości ciepło/zimno, wykorzystuje się stopniowanie, dla większej elastyczności wyborów. Przykłady:

• diagnosytka medyczna

• prognowanie pogody

Czy jest LLM?

Large Language Model (LLM), to model statystyczny bazujący na uczeniu maszynowym, który przewiduje prawdopodobieństwo wystąpienia sekwencji słów lub znaków. LLM jest trenowany na dużej ilości danych tekstowych, aby uczyć go wzorców językowych.

Ostatnio jednym z bardziej popularnych modeli językowych jest właśnie GPT.

Dzięki swojej zdolności do przewidywania kolejnych słów lub znaków, modele językowe mogą generować płynne, spójne i gramatycznie poprawne teksty. LLM są kluczowym elementem w budowie i działaniu systemów tzn. sztucznej Inteligencji, które operują na języku naturalnym.

GPT vs. ChatGPT

W dużym skrócie, ChatGPT to narzędzie, które działa na silniku modelu językowego GPT.

GPT, czyli Generative Pre-trained Transformer to rodzaj zaawansowanego modelu genetarytnego firmy OpenAI, opartego na architekturze Transformer. Zaprojektowany do generowania tekstu, ma zdolność rozumowania z kontekstu, tłumaczenia maszynowego, podpowiadania treści oraz tworzenia spójnych i kreatywnych odpowiedzi, które są możliwe dzięki dostarczonych mu danych treningowych. Model GPT jest trenowany, aby przewidzieć następne słowo w sekwencji na podstawie poprzednich słów.

ChatGPT to rozwiązanie firmy OpenAI przeznaczone do interakcji i konwersacji z użytkownikiem po drugiej stronie klawiatury. Szkolenie ChatGPT wykorzystuje dane z dialogów i rozmów. Model uczy się rozumieć kontekstowe zależności między wypowiedziami oraz generować logiczne i adekwatne odpowiedzi w kontekście dialogu. Wykorzystwać go można np. jako asystenta w pracy, kodowaniu, nauce języków, obsłudze klienta lub prostu, jako narzędzie do prowadzenia konwersacji.

Prompt engineering

Czym jest Prompt? Jak to najprościej wytłymaczyć?

Ja to rozumiem, jako instrukcję, którą przekazujemy generatywnym systemom AI, aby wykonał dla nas jakąś operację.

Prompt (po polsku "zachęta" lub "polecenie") jest instrukcją lub zadaną frazą, którą przekazujemy do modelu. W przypadku GPT lub innych modeli językowych, prompt może być początkowym tekstem lub pytaniem, na które model odpowiada, kontynuując generację tekstu na podstawie dostarczonego kontekstu. Prompting jest kluczowym elementem w kierowaniu działania narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak GPT.

Czym zatem jest Prompt engineering?

To proces tworzenia i modyfikowania treści wejściowych (Input), nazywanych właśnie promptami, w celu uzyskania pożądanego zachowania od modelu językowego, jakim jest w naszym wypadku ChatGPT. Prompt engineering to eksperymentowanie z promptami, tak, aby uzyskać jak najtrafniejszą treść wyjściową (Output).

Co ChatGPT potrafi?

Prompty to jasno określone istrukcje, na podstawie których ChatGPT robi to, do czego został stworzony, czyli:

🚀 Podsumowywanie tekstów:

• recenzji, treści marketingowych

• sporządzenie zwięzłych raportów

• generowanie e-maili

• wyłuskanie najistotniejszych informacji

🚀 Wyciąganie wniosków:

• dedukcja i wnioskowanie z informacji zawartych w tekście

• identyfikacja i ekstrakcja:
• odczuć i emocji
• stwierdzeń (prawda/fałsz)
• głównych wątków/problematyki tekstu

🚀 Przekształcenia treści:

• tłumaczenie języków obcych
• translacje
• identyfikowanie języków

🚀 Transformacje tekstu

• językowe (np. mail w języku polskim na język angielski)

• uszczupalnie lub rozwój treści (np. marketingowych)

• korygowanie błędów
• gramatycznych/składni
• przepisywanie w poprawnej formie

🚀 Multitasking:

• wykorzystanie wielu z powyższych zagadnień łącznie, jako jeden prompt

Podsumowanie

Aktualne wielkie zainintereowanie tematem AI związane jest powstawaniem coraz to bardziej zaawansowanych systemów i przełomowych narzędzi, takich jak np. ChatGPT, czy generator obrazów Midjourney. Te potężne obliczeniowo modele uczenia maszynowego oraz dostępność ogromnych ilości danych sprawiają, że zaawansowana sztuczna inteligencja będzie coraz łatwiej dostępna dla zwykłego zjadacza chleba. Będzie bardziej użyteczna i wszechobecna, znajdując zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, transport, marketing czy też rozrywka.

Moje przemyślenia

🚀 Czy cała ta sytuacja może być tylko chwilowym zachłyśnięciem się AI, a potem nastanie kolejna “zima sztucznej inteligencji”?

Nie wszyscy wiedzą, że początki rozwoju sztucznej inteligencji sięgają lat 50 XX wieku. Co jakiś czas pojawia się innowacyjna technologia, która wzbudza nadzieje, fantazje, ale również obawy przed apokaliptycznymi scenariuszami rodem z filmów sci-fi, gdzie roboty z przyszłości mają zniszczyć ludzkość. Po takiej euforii często jednak przychodzi tzw. zima AI. Zainteresowanych tematem odsyłam tutaj.

🚀 Jakie będą etyczne wyzwania związane z rozwojem sztucznej inteligencji?

Obejmują one rozważania nad moralnymi i etycznymi aspektami związanymi ze sztuczną inteligencją, takimi jak prywatność i ochrona danych, bezpieczeństwo oraz społeczna odpowiedzialność (obawy o to, że AI zabierze ludziom pracę).

Bez względu na to, temat ten pozostaje niezwykle gorący i fascynujący. Osobiście zamierzam śledzić jego rozwój, ponieważ, planując w przyszłości eksperymenty z programowaniem, nie widzę innego wyjścia, jak na stałe zaprzyjaźnić się z tym draństwem.

Śledź mnie na LinkedIn

Zapisz się na mój newsletter