Kako delujejo modeli umetne inteligence?

Na najpreprostejši ravni je model umetne inteligence sistem, ki sprejme vhodne podatke, jih obdela na podlagi naučenih notranjih vzorcev in ustvari izhodne podatke. Vhodni podatki so lahko stavek, slika, zvočni posnetek, vrstica kode, vrstica v tabeli ali uporabniško vprašanje.

Izhod je odvisen od naloge. Model lahko napove naslednjo besedo v stavku, razvrsti sliko, priporoči izdelek, povzame dokument, prevede besedilo, napiše kodo, prepozna govor ali ustvari novo sliko. V številnih sistemih umetne inteligence se pojavlja ista splošna shema: vhod, model, izhod.

To ne pomeni, da model razume svet na enak način kot človek. Pomeni, da se je model iz primerov naučil koristnih statističnih povezav in da te povezave lahko uporabi pri novih vhodnih podatkih.

Preden lahko model umetne inteligence postane uporaben, ga je treba usposobiti. Usposabljanje pomeni, da modelu pokažemo veliko primerov in ga večkrat prilagodimo, da se njegovi izhodni podatki približajo želenemu rezultatu.

Jezikovni model se lahko usposobi na podlagi obsežnih zbirk besedil in kode. Model za prepoznavanje slik se lahko usposobi na podlagi slik in opisov. Model za prepoznavanje govora se lahko usposobi na podlagi zvočnih posnetkov in transkriptov. V vseh teh primerih se model uči razmerij med vhodnimi in izhodnimi podatki, namesto da bi zgolj shranjeval seznam odgovorov.

Ta razlika je pomembna. Usposobljen model ni zgolj baza podatkov, v kateri je mogoče iskati. Iz podatkov za usposabljanje lahko posplošuje na nove situacije, vendar je to posploševanje nepopolno in močno odvisno od kakovosti, raznolikosti in strukture podatkov, uporabljenih med usposabljanjem.

Znanje znotraj modela umetne inteligence je predstavljeno s parametri. Parametri so notranje številčne vrednosti, ki se prilagajajo med usposabljanjem. Ti vplivajo na to, kako model pretvori vhodne podatke v izhodne.

Za razumevanje te ideje matematika ni potrebna. Parameter je kot majhna nastavitev znotraj zelo velikega sistema. Učenje spremeni številne od teh nastavitev, tako da model postane boljši pri napovedovanju, razvrščanju ali ustvarjanju koristnih rezultatov.

Veliki modeli umetne inteligence lahko vsebujejo milijarde ali celo bilijone parametrov. Večje število parametrov ne pomeni avtomatično, da je model boljši, vendar lahko v kombinaciji z visokokakovostnimi podatki, metodami usposabljanja in ocenjevanjem modelu zagotovi večjo zmožnost za upodabljanje zapletenih vzorcev.

Po usposabljanju je mogoče model vzpostaviti. Sklepanje je faza, v kateri usposobljeni model prejme nov vnos in ustvari odgovor, napoved ali generirani izhod.

Vsak odgovor ChatGPT-ja, ustvarjanje slik z umetno inteligenco, rezultat priporočila, odgovor iskalnega pomočnika ali prepis govora zahteva sklepanje. Model se vsakič ne preusposablja v celoti. Na novo zahtevo namreč uporabi tisto, kar se je že naučil.

Za sklepanje je še vedno potrebna računska moč. Veliki modeli morda potrebujejo grafične procesne enote (GPU) ali druge pospeševalnike umetne inteligence, da lahko hitro odgovorijo, še posebej kadar milijoni uporabnikov hkrati pošiljajo zahteve.

Modeli umetne inteligence lahko delajo napake, saj delujejo na podlagi naučenih vzorcev, ne pa na podlagi zagotovljene resnice. Če so podatki za usposabljanje nepopolni, pristranski, zastareli ali dvoumni, lahko model poda odgovor, ki se zdi verjeten, a je napačen.

Jezikovni modeli lahko »halucinirajo«, ko ustvarjajo tekoče besedilo brez zanesljive dejanske podlage. Klasifikacijski modeli lahko odpovejo pri primerih, ki se razlikujejo od njihovih podatkov za usposabljanje. Priporočilni sistemi lahko poudarijo vzorce, ki so prisotni v preteklem vedenju, vendar niso dejansko koristni za vsakega uporabnika.

Te težave umetne inteligence sicer ne naredijo neuporabne, vendar pojasnjujejo, zakaj so pomembni ocenjevanje, človeški pregled, utemeljitev, pridobivanje podatkov, preskusi varnosti in jasno opredeljene meje izdelka. Uporaben model ni le zmogljiv, temveč je tudi preizkušen v kontekstu, v katerem bo uporabljen.

Ni vsak model umetne inteligence chatbot. Jezikovni modeli delujejo z besedilom in kodo. Slikovni modeli ustvarjajo ali razvrščajo vizualne vsebine. Vgrajevalni modeli pretvarjajo besedilo, slike ali druge podatke v številčne predstavitve, ki jih je mogoče iskati ali primerjati.

Klasifikacijski modeli dodeljujejo oznake. Priporočilni modeli razvrščajo možnosti po pomembnosti. Multimodalni modeli združujejo besedilo, slike, avdio ali video. Specializirani modeli so lahko prilagojeni za področja medicine, financ, robotike, prevajanja, industrijskega pregledovanja ali podpore strankam.

Arhitektura in cilj usposabljanja vplivata na to, v čem je model dober. Zato ekosistem umetne inteligence vsebuje veliko različnih modelov in ne enega samega univerzalnega sistema, ki bi bil najboljši za vsako nalogo.

Razumevanje delovanja modelov umetne inteligence olajša razumevanje infrastrukture, ki stoji za njimi. Za usposabljanje velikih modelov so potrebni podatkovni nizi, grafične procesne enote (GPU), podatkovni centri, električna energija, hlajenje in ocenjevanje. Za izvajanje modelov za uporabnike je potrebna infrastruktura za sklepanje, ki se lahko odziva hitro in zanesljivo.

To pomaga tudi pojasniti, zakaj so kakovost podatkov, zasnova modela in izbira načina uvedbe pomembni. Manjši specializirani model je za ozko nalogo lahko cenejši in zanesljivejši od zelo velikega splošnega modela. Slabo ovrednoten model lahko predstavlja tveganje, četudi v predstavitvah deluje impresivno.

Praktično vprašanje ni le, ali lahko model generira odgovor. Gre za to, ali je odgovor uporaben, zanesljiv, učinkovit in primeren za dano nalogo. Zato so modeli, usposabljanje, sklepanje, grafične procesne enote (GPU) in podatkovni centri vsi del iste zgodbe o infrastrukturi umetne inteligence.