Jak naučit umělou inteligenci rozumět vašemu byznysu

Jak ukazují Google Trends, zájem o téma umělé inteligence jen v Česku od roku 2023 vzrostl více než dvacetinásobně, přičemž zkratka AI rychle převálcovala tradiční český výraz umělá inteligence. Pokusme se trochu rozptýlit mlhu, která ji častokrát a neznámo proč obklopuje.

Co je umělá inteligence

Umělá inteligence je obor informatiky, který se snaží vytvořit stroje nebo systémy, jež napodobují lidskou inteligenci. Neznamená to však, že myslí jako člověk, pouze plní úlohy, které by jinak vyžadovaly lidskou mysl. Stručně řečeno, AI je stroj či spíš program, který se učí z dat a rozhoduje podle vzorců, které v nich rozpozná. Na rozdíl od člověka, jenž chápe kontext, emoce a možný účel situace, AI jen popisuje obsah. Nechápe motivace, nedokáže tušit změny, zohlednit intuici nebo nálady. Nemá emoce ani touhy. Zato dokáže analyzovat obrovská množství dat, identifikovat vzory a extrapolovat třeba trendy. A to umí dělat mnohem rychleji než člověk. Uveďme si pár příkladů.

Člověk, který na obrázku vidí staršího usmívajícího se pána se sklenicí vína sedícího u stolu s dalšími lidmi, usoudí, že pán je nejspíš někde na oslavě. AI jen popíše viditelné prvky: starší muž sedí, drží sklenici, usmívá se, je tam více lidí. Nedokáže odhadnout emoce či účel situace. Podnikatel, který předpovídá vývoj ceny, zohlední nejenom fakta a statistiky, ale také geopolitickou situaci, náladu trhu a zapojí své zkušenosti a intuici. AI dokáže analyzovat data, najít vzory a extrapolovat  trendy a poskytnout člověku podklady k rozhodování.

Umělá inteligence není kouzlo. Je to silný matematický stroj, který se učí z příkladů, zpracovává vstupy a na základě pravděpodobnosti generuje odpovědi. Nechápe, co říká, ale umí vyhodnotit, co by se mohlo říkat v podobné situaci.

Jak umělá inteligence funguje

AI není jen chytrý program. Je to systém složený z více částí. Mozkem AI je tzv. model. Obsahuje vzorce a pravidla, která se AI naučila. K učení AI slouží tréninková data. Jsou to příklady, texty, obrázky či zvuky, z nichž se model učí. Způsob, jakým se model z dat učí, je dán algoritmem učení. Další část AI nazývaná inference (výstup) říká, jak použít naučený model v reakci na novou situaci, např. jak odpovědět na otázku.

Neuronová síť a hluboké učení

Základem AI je tzv. neuronová síť. Neuronová síť je matematický model (výpočetní systém), který napodobuje činnost mozku. Podobně jako mozek je i neuronová síť složena z velkého počtu navzájem propojených výpočetních uzlů (neuronů), z nichž každý dělá nějaký malý výpočet. A podobně jako mozek zpracovává neuronová síť informace ve vrstvách. Data, např. text, procházejí sítí a každá vrstva pochopí něco hlubšího. První vrstva např. rozpozná slova, druhá vztahy mezi nimi a poslední složí odpověď. Čím více má neuronová síť vrstev, tím složitější úlohy zvládne. Říká se tomu deep learning, neboli hluboké učení.

Jazykový model

Jazykový model, LLM z anglického Large Language Model, je druh neuronové sítě, který zpracovává texty, jako jsou otázky, věty či konverzace. Dokáže se učit z obrovského množství zdrojů – z textů, z knih, z článků, z webu. Jaká tréninková data mu předložíme, taková se naučí. Na základě toho, co se naučil, pak jazykový model generuje nové odpovědi.

Uveďme si opět příklad. Položíte-li AI otázku „Kdo byl Jan Nepomucký“, vzpomene si na všechny věty, v nichž se vyskytovalo slovní spojení „Jan Nepomucký“, najde nejpravděpodobnější souvislosti a na jejich základě sestaví odpověď. AI neví, kdo byl „Jan Nepomucký“, ale zná pravděpodobnosti toho, co se o něm říkalo, a z nich vytvoří odpověď, kterou by pravděpodobně poskytl člověk.

Jak se AI učí

Princip výuky AI je poměrně jednoduchý:

1. AI dostane vstupní data, např. několik milionů článků.
2. Čte je a zkouší odhadovat další slova v textu.
3. Zmýlí-li se, algoritmus učení upraví vztahy (váhy) neuronů v neuronové síti.
4. Po milionech a milionech pokusů a oprav se síť naučí jazykové vzorce a vznikne model, který „umí konverzovat“.

To, že princip je jednoduchý, ještě neznamená, že jednoduchá je i jeho realizace. Ta vyžaduje čas a velice výkonné výpočetní prostředky.

Tři úrovně umělé inteligence

Úrovně AI ukazují, jak blízko je umělá inteligence ke skutečné lidské inteligenci. Dnes odborníci hovoří o  úzké AI, usilují o obecnou, a přemýšlejí, co se stane, podaří-li se vytvořit super inteligenci. O úrovních umělé inteligence se velice často mluví, málokdy ale bývají správně a srozumitelně vysvětlené. Podívejme se tedy na ně alespoň stručně podrobněji.

Úzká AI

Označovaná ANI, z anglického Artifical Narrow Intelligence, je jednoúčelová. To znamená, že umí plnit jen jednu skupinu úkolů, např. generovat texty. Nechápe souvislosti a neumí se naučit nic jiného bez nového tréninku. K typickým představitelům patří většina soudobých modelů jako je ChatGPT, Google Translate apod. Ale praktické využití má ANI již nyní skutečně obrovské, od automobilů, mobilních telefonů, překladačů až po složité analytické a expertní systémy.

Obecná AI

Obecná AI, AGI podle anglického Artificial General Intelligence, má být schopna učit se, myslet a chápat jako člověk. Měla by umět zvládnout jakýkoliv úkol, má se na mysli intelektuální, který zvládne  člověk. Měla by umět přecházet mezi obory, chápat nové situace, a dokonce klást sama otázky. Mnozí považují AGI za zlomový bod v dějinách lidstva. AGI může lidstvo výrazně posunout vpřed, nebo podle některých naopak ohrozit. AGI zatím neexistuje, ale vývoj intenzívně probíhá. V odhadech doby dosažení úrovně AGI se však odborníci značně rozcházejí. Optimisté se domnívají, že přijde ještě před rokem 2030, většina pak předpokládá reálný příchod AGI někdy kolem roku 2050.

Super inteligence

Artificial Superintelligence, ASI, často zmiňovaná ve sci-fi románech nebo filmech, ale i seriózně diskutovaná vědci, by měla být chytřejší než jakýkoliv člověk. Měla by mít lepší paměť, rychlejší myšlení, přesnější logiku, schopnost plánovat, chápat a tvořit. Zatím neexistuje, ale v teoretických scénářích by se mohla zabývat řešením vědeckých problémů, např. lékařských nebo fyzikálních.

Úrovně AI nejsou jen teorie. Úzká AI (ANI) je dnes naprosto běžná a komerčně využívaná. Obecná AI (AGI) je cílem mnoha firem a považuje se za velikou naději, ale i za reálnou hrozbu. Super inteligence (ASI) je zatím v rovině filozofie, nicméně vývoj je velice rychlý a etické, právní či bezpečnostní otázky se řeší už dnes.

Rozbíjíme mýty

Jako všechno nové vyvolává i umělá inteligence v lidech podvědomě nejistotu a obavy, ale i odpor nebo naopak zvědavost. A tak o umělé inteligenci a jejích schopnostech či neschopnostech koluje po světě množství mýtů, polopravd, spekulací, ale i konspiračních teorií. AI ale není ani démon, ani zázrak. Je to jen mocný nástroj, který odráží záměry a etiku těch, kdo ho tvoří a používají. Obecně platí:

• AI nemá vědomí, emoce ani porozumění, nechápe význam slov, jen ví, jak za sebou nejlépe řadit slova, aby vznikla odpověď, kterou uživatel pravděpodobně očekává.
• AI může vyvolat pocit, že člověku rozumí, ve skutečnosti však jen dobře napodobuje přirozený jazyk.
• AI nemá vlastní cíle, ani touhy, nechce a ani nemůže sama o sobě škodit. Její odpovědi záleží ale na tom, na jakých datech byla trénována a jaké bezpečnostní mechanismy nastavil její tvůrce.
• AI nenahradí práci většiny lidí a nezpůsobí masovou nezaměstnanost. Mění jen charakter rutinních činností, ale nikdy nenahradí třeba kreativitu. Naopak, jako každý nový obor vytváří nová povolání jako AI trenér nebo tzv. prompt inženýr, specialista, který umí sestavovat dotazy pro AI tak, aby její odpovědi byly co nejpřesnější.
• AI nemá předsudky, opakuje pouze to, co se naučila z dat, která jí předložil člověk. Pokud data předsudky obsahovala, pak je bude uvádět i AI ve svých odpovědích.
• AI není módní vlna, je to skutečná strukturální technologická změna podobně, jako byl vynález parního stroje, elektřina nebo internet.
• AI neposkytuje vždy správný nebo naopak nesprávný výsledek. AI poskytuje pouze nejpravděpodobnější odpověď, založenou na datech, na nichž byla trénována. Může tzv. halucinovat, tj. vytvářet naprosto nesmyslné odpovědi nebo polopravdy, nebo odpověď začít okecávat. Záleží na nastavení a tréninku.

AI je nástroj, nikoliv autorita. A jako každý nástroj může být dobrým sluhou, nebo zlým pánem. Záleží na tom, kdo ho drží v rukou. Správně natrénovaná AI dokáže firmám ušetřit obrovskou spoustu času a námahy strávených třeba rutinními činnostmi.

Co AI vlastně potřebuje?

Aby AI mohla dobře fungovat, potřebuje především odpovídající výpočetní výkon, dostatečně velkou operační paměť a dostupné úložiště schopné pojmout veškerá data.

Ve srovnání s běžnými firemním aplikacemi AI potřebuje obrovský výpočetní výkon. Servery s běžnými procesory nestačí ani na malou firemní AI i ona bude vyžadovat procesory typu GPU (tzv. grafické karty), TPU (tzv. tenzorové procesory) nebo specializované AI čipy. Vše doprovází vysoká spotřeba elektrické energie, zvýšené nároky na vlastnosti prostředí, zejména na chlazení a klimatizaci.

V praxi může i malá firemní AI infrastruktura vyžadovat několik vysoce výkonných GPU procesorů, např. NVIDIA A100, H100, RTX 4090, paměť RAM v řádech stovek gigabytů, dostatečné a ideálně redundantní elektrické napájení, spolehlivou síťovou konektivitu a výkonné chlazení. Rozsáhlejší AI modely jsou v běžné firmě nebo, nedej bože, v domácích podmínkách prakticky nerealizovatelné.

AI cloud: umělá inteligence jako služba

Nicméně není třeba házet hned flintu do žita. I rozsáhlá AI řešení je možné jednoduše a s významně nižšími náklady provozovat v cloudu. Není třeba pořizovat extrémně drahé servery s GPU procesory a další hardware. V cloudu lze AI spustit prakticky bez odkladů, navíc bývají k dispozici nejenom prázdné modely, ale i modely předem připravené pro nejčastěji využívané aplikace. Cloud se na rozdíl od lokálního řešení snadno přizpůsobí zvyšování zátěže nebo rozšiřování schopností AI. Otevřená programová rozhraní (např. Open AI API) poskytnou možnost bezproblémové integrace s dalšími nejen firemními systémy.

O provoz a údržbu infrastruktury se v cloudu starají specialisté poskytovatele. Platí se nejčastěji buď za provoz využitých AI modelů, nebo za objem zpracovaných dat, resp. tokenů. Firmám, které mají chuť začít využívat AI nebo si ji alespoň vyzkoušet, nabízí AI cloud neocenitelnou možnost experimentovat i s náročnými AI modely, aniž by musely investovat do drahé infrastruktury.

AI jako služba je řešení praktické, škálovatelné, dostupné skoro okamžitě a v drtivé většině případů i výrazně levnější než vlastní infrastruktura.

Jak z prázdné AI udělat odborníka?

Dnes se občas pod AI schovává kdeco všechno od automatických odpovídačů, přes různě chytré chatboty až po opravdu velmi inteligentní třeba právnické nebo lékařské znalostní systémy. Co ale všechno potřebuje firma nebo organizace k tomu, aby naplnila "prázdnou" AI a udělala z ní třeba internetového obchodníka.

Prázdná AI je typicky jazykový model, který umí mluvit, rozumí jazyku, chápe obecné pojmy, ale není naplněn žádnými znalostmi nebo informacemi. Připomíná výkonného praktikanta, který právě nastoupil do firmy, ale o své práci nemá ani ponětí.

Znalosti se do AI dají nahrát různými způsoby, přičemž obvykle se používá jedna ze tří cest:

1. Finetuning (přeučení), AI se učí nový model na příslušných datech výše zmíněnou metodou pokus a oprava. Přeučení je výpočetně velice náročné, a tudíž i drahé, a je tak vhodné především pro velké firmy s vlastním AI týmem.
2. Embedding (vkládání), AI se neučí napevno, ale data se zakódují znalostní databáze a AI je pak při každém dotazu v databázi dynamicky vyhledá. Vkládání je moderní, flexibilní a v současné době nečastější praktická metoda, jak rychle spustit vlastní firemní AI.
3. Prompt engineering, AI se učí z pečlivě připravené nápovědy (promptu), např.: „Jsi odborník na kopací míče, odpovídej podle těchto pravidel…“. Prompt inženýring je vhodný pro menší firmy nebo firmy s malým rozsahem odpovědí, důležité však je, aby nápověda byla skutečně velmi pečlivě připravena. Jinak AI může svými odpověďmi klienta spíše rozčílit, než být mu průvodcem či pomocníkem.

Učení AI ale není zdaleka jen technická záležitost. I od učitele vyžaduje velice důkladnou a pečlivou přípravu a postup krok po kroku. Je třeba především shromáždit, vyčistit a správně strukturovat vkládaná data, navrhnout osobnost AI, např. jakým tónem bude s klienty mluvit, zvolit vhodný přístup učení nebo vložení, navrhnout a realizovat způsob propojení AI s vlastními systémy. Bez správně strukturovaných dat může AI ve snaze odpovědět za každou cenu halucinovat.

Neustále je třeba mít také na paměti, že AI není schopna sama pochopit souvislosti, třeba obchodní strategii. I ty je třeba do ní vložit. A žádná AI nenahradí komunikaci mezi lidmi. Může ale výrazně ušetřit čas na informování klientů, urychlit odpovědi, filtrovat poptávky nebo třeba i analyzovat potřeby klientů, jejich znalosti o problematice a dávat podklady pro zlepšení komunikace.

Důležitou součástí nasazení AI je její otestování a zabezpečení. Je třeba ověřit, že AI nedává nepravdivé nebo příliš vágní odpovědi, a nastavit limity, např. kdy přepnout na lidského kolegu. Čím pečlivěji je AI připravena a naladěna, tím spokojenější budou i její uživatelé, klienti nebo partneři firem či institucí. Kvalitně a fundovaně fungující AI je a v budoucnu čím dál tím víc bude i vizitkou firmy a součástí jejího image.

Praktické využití umělé inteligence

Zatímco obecná AI (AGI) je stále hudbou budoucnosti, úzká AI zažívá rychlý a praktický rozmach. V následujících dvou až pěti letech lze očekávat obrovský nástup jejího využití doslova ve všech oblastech podnikání i běžného života, zejména:

• rozšíření do běžných firemních procesů,
• využití v průmyslu a v technických oblastech,
• nasazení v administrativě, veřejné a státní správě,
• personalizace obsahu a komunikace,
• vzdělávání, lékařství, věda a mnoho dalších oblastí.

Stále větší důraz bude kladen na bezpečnost, audit a etiku. AI musí být transparentní, nikoliv nečitelná černá skříňka. Půjde zejména o vysvětlitelnost, tj. proč mi to či ono AI sdělila či doporučila, auditovatelnost, etiku, AI nesmí nikoho diskriminovat nebo šířit předsudky, a soulad s legislativou, např. s NIS 2, GDPR a novými zákony spojenými přímo s AI.

AI bude v blízké budoucnosti běžnou součástí kanceláří, výrobních hal i firem. Nejde o sci-fi myslící stroje, ale o praktické nástroje, které zrychlí práci, zpřesní informace a pomohou lidem soustředit se na to podstatné. Klíčové je znát cíl, mít data a vybrat správný přístup.

Chcete-li vědět víc oblastech využití AI, AI cloudu a poskytovaných AI službách CRA, navštivte sekci AI Cloudových služeb.

Přejít na služby AI Cloud