Dane są podstawą uczenia
Każdy model AI potrzebuje danych. Mogą to być teksty, obrazy, nagrania, liczby, filmy lub inne informacje zapisane w formie cyfrowej.
Na podstawie tych danych model szuka zależności i powtarzających się wzorców. To właśnie dzięki nim może później rozpoznawać obiekty, przewidywać wyniki albo generować nowe treści.
Na czym polega trening modelu?
Trening to proces, podczas którego model wielokrotnie analizuje dane i porównuje własne wyniki z oczekiwanym rezultatem.
Jeżeli wynik jest błędny, model dostosowuje swoje wewnętrzne parametry. Proces ten powtarza się bardzo wiele razy, aż system zacznie generować coraz bardziej trafne odpowiedzi.
Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe jest jednym z najważniejszych sposobów tworzenia systemów AI. Zamiast zapisywać każdą regułę ręcznie, przygotowuje się dane i algorytm, który uczy się zależności na ich podstawie.
Dzięki temu model może wykonywać zadania, których nie dałoby się łatwo opisać za pomocą prostego zestawu instrukcji.
Sieci neuronowe
Wiele współczesnych modeli wykorzystuje sieci neuronowe. Ich nazwa nawiązuje do sposobu działania ludzkiego mózgu, ale są to przede wszystkim struktury matematyczne przetwarzające informacje.
Sieć składa się z wielu połączonych ze sobą elementów. Każdy z nich analizuje fragment danych i przekazuje wynik dalej. Dzięki temu możliwe jest rozpoznawanie bardzo złożonych wzorców.
Uczenie nadzorowane i nienadzorowane
W uczeniu nadzorowanym model otrzymuje przykłady wraz z poprawnymi odpowiedziami. Może wtedy porównywać własne wyniki i stopniowo zmniejszać liczbę błędów.
W uczeniu nienadzorowanym model analizuje dane bez gotowych odpowiedzi i samodzielnie szuka podobieństw, grup oraz zależności.
Uczenie przez wzmacnianie
W uczeniu przez wzmacnianie system otrzymuje nagrody lub kary za swoje działania. Na tej podstawie uczy się, które zachowania prowadzą do lepszych wyników.
Takie podejście wykorzystuje się między innymi w robotyce, grach oraz systemach, które muszą podejmować kolejne działania w zmieniającym się środowisku.
Czy AI uczy się cały czas?
Nie każdy model uczy się podczas rozmowy z użytkownikiem. Wiele systemów działa na podstawie wcześniej zakończonego treningu i nie zmienia swoich parametrów przy każdej odpowiedzi.
Nowa wiedza może zostać dodana dopiero podczas kolejnego treningu, aktualizacji modelu lub poprzez podłączenie zewnętrznych źródeł informacji.
Dlaczego jakość danych ma znaczenie?
Model uczy się na podstawie tego, co otrzyma. Jeżeli dane są błędne, niepełne albo jednostronne, system może powielać te same problemy.
Dlatego przygotowanie danych, ich sprawdzanie i odpowiednie uporządkowanie są jednym z najważniejszych etapów tworzenia sztucznej inteligencji.
Co dalej?
Wiemy już, w jaki sposób AI uczy się rozpoznawać wzorce i wykonywać zadania. Kolejne pytanie brzmi: co współczesna sztuczna inteligencja potrafi?
W następnym artykule przedstawimy najważniejsze możliwości modeli AI w pracy z tekstem, obrazem, dźwiękiem, danymi i kodem.