Pokus o vysvětlení AI: Jak funguje a funguje umělá inteligence – jak se trénuje?

Jak funguje umělá inteligence (AI)? 🤖

Fungování umělé inteligence (AI) lze rozdělit do několika jasně definovaných kroků. Každý z těchto kroků je klíčový pro konečný výsledek, který AI poskytuje. Proces začíná vstupem dat a končí predikcí modelu a případnou zpětnou vazbou nebo dalšími trénovacími koly. Tyto fáze popisují proces, kterým procházejí téměř všechny modely AI, bez ohledu na to, zda se jedná o jednoduché sady pravidel nebo vysoce složité neuronové sítě.

1. Zadání dat 📊

Základem jakékoli umělé inteligence jsou data, se kterými pracuje. Tato data mohou existovat v různých formách, jako jsou obrázky, text, zvukové soubory nebo videa. Umělá inteligence tato nezpracovaná data využívá k rozpoznávání vzorců a k rozhodování. Kvalita a kvantita dat zde hrají klíčovou roli, protože významně ovlivňují, jak dobře nebo špatně bude model nakonec fungovat.

Čím komplexnější a přesnější jsou data, tím lépe se umělá inteligence dokáže učit. Například při trénování umělé inteligence pro zpracování obrazu potřebuje velké množství obrazových dat, aby správně identifikovala různé objekty. U jazykových modelů jsou to textová data, která pomáhají umělé inteligenci porozumět lidské řeči a generovat ji. Vstup dat je prvním a jedním z nejdůležitějších kroků, protože kvalita predikcí může být jen tak dobrá, jako podkladová data. Známý princip v informatice to popisuje rčením „garbage in, garbage out“ – špatná data vedou ke špatným výsledkům.

2. Předzpracování dat 🧹

Jakmile jsou data zadána, musí být připravena předtím, než je lze vložit do skutečného modelu. Tento proces se nazývá předzpracování dat. Cílem je transformovat data do formátu, který model dokáže optimálně zpracovat.

Běžným krokem v předzpracování je normalizace dat. To znamená uvedení dat do jednotného rozsahu hodnot tak, aby s nimi model zacházel konzistentně. Příkladem by mohlo být škálování všech hodnot pixelů obrazu na rozsah 0 až 1, namísto 0 až 255.

Další důležitou součástí předzpracování je extrakce prvků. Ta zahrnuje extrakci specifických prvků z nezpracovaných dat, které jsou pro model obzvláště relevantní. Ve zpracování obrazu se může jednat o hrany nebo specifické barevné vzory, zatímco ve zpracování textu se extrahují relevantní klíčová slova nebo větné struktury. Předzpracování je klíčové pro zefektivnění a zpřesnění procesu učení umělé inteligence.

3. Modelka 🧩

Model je jádrem každé umělé inteligence. Zde jsou data analyzována a zpracovávána na základě algoritmů a matematických výpočtů. Model může existovat v různých formách. Jedním z nejznámějších modelů je neuronová síť, která je založena na fungování lidského mozku.

Neuronové sítě se skládají z několika vrstev umělých neuronů, které zpracovávají a předávají informace. Každá vrstva přebírá výstupy z předchozí vrstvy a dále je zpracovává. Proces učení neuronové sítě zahrnuje úpravu vah spojení mezi těmito neurony tak, aby síť mohla vytvářet stále přesnější předpovědi nebo klasifikace. Tohoto úpravy se dosahuje trénováním, při kterém síť přistupuje k velkému množství vzorových dat a iterativně vylepšuje své vnitřní parametry (váhy).

Kromě neuronových sítí se v modelech umělé inteligence používá mnoho dalších algoritmů. Patří mezi ně rozhodovací stromy, náhodné lesy, support vector machines a mnoho dalších. Použitý algoritmus závisí na konkrétním úkolu a dostupných datech.

4. Modelová předpověď 🔍

Jakmile je model natrénován s daty, je schopen provádět predikce. Tento krok se nazývá predikce modelu. Umělá inteligence přijímá vstup a na základě dosud naučených vzorců vrací výstup, tj. predikci nebo rozhodnutí.

Tato predikce může mít různé podoby. Například v modelu klasifikace obrázků by umělá inteligence mohla předpovědět, který objekt je na obrázku zobrazen. V jazykovém modelu by mohla předpovědět, které slovo bude ve větě následovat. Ve finančních predikcích by umělá inteligence mohla předpovědět, jak si bude akciový trh vést.

Je důležité zdůraznit, že přesnost predikcí silně závisí na kvalitě trénovacích dat a architektuře modelu. Model trénovaný na nedostatečných nebo zkreslených datech s vysokou pravděpodobností poskytne nesprávné predikce.

5. Zpětná vazba a školení (volitelné) ♻️

Dalším důležitým aspektem fungování umělé inteligence je mechanismus zpětné vazby. Zde je model pravidelně kontrolován a dále optimalizován. Tento proces probíhá buď během trénování, nebo po predikci modelu.

Pokud model provádí nesprávné předpovědi, může se prostřednictvím zpětné vazby naučit tyto chyby rozpoznat a odpovídajícím způsobem upravit své vnitřní parametry. To se provádí porovnáním předpovědí modelu se skutečnými výsledky (např. se známými daty, pro která již existují správné odpovědi). Typickou metodou v této souvislosti je tzv. řízené učení, při kterém se umělá inteligence učí z příkladových dat, která již správné odpovědi obsahují.

Běžnou metodou zpětné vazby je algoritmus zpětného šíření používaný v neuronových sítích. Zde se chyby způsobené modelem šíří zpět sítí, aby se upravily váhy neuronových spojení. Tímto způsobem se model učí ze svých chyb a stává se stále přesnějším ve svých předpovědích.

Úloha tréninku 🏋️‍♂️

Trénování umělé inteligence je iterativní proces. Čím více dat model vidí a čím častěji je na těchto datech trénován, tím přesnější jsou jeho předpovědi. Existují však svá omezení: Přetrénovaný model může vyvinout tzv. problémy s „přetříděním“. To znamená, že si trénovací data pamatuje tak dobře, že na nových, neznámých datech poskytuje horší výsledky. Proto je důležité trénovat model tak, aby zobecňoval, což znamená, že dokáže vytvářet dobré předpovědi i na nových datech.

Kromě běžného trénování existují také metody jako transferové učení. Zde se model, který již byl trénován na velké datové sadě, použije pro nový, podobný úkol. To šetří čas a výpočetní výkon, protože model není nutné trénovat kompletně od nuly.

Využijte své silné stránky naplno 🚀

Fungování umělé inteligence (AI) je založeno na komplexní souhře různých kroků. Od zadávání dat a jejich předzpracování až po trénování modelů, predikci a zpětnou vazbu ovlivňuje přesnost a efektivitu AI mnoho faktorů. Dobře vyškolená AI může nabídnout obrovské výhody v mnoha oblastech života – od automatizace jednoduchých úkolů až po řešení složitých problémů. Stejně důležité je však porozumět omezením a potenciálním úskalím AI, aby bylo možné co nejlépe využít její silné stránky.

🤖📊 Proces učení umělé inteligence: Zachycení, propojení a uložení

Jednoduchý příklad diagramu neuronové sítě umělé inteligence s použitím jediného termínu „Stuttgart“ – Obrázek: Xpert.Digital

🌟 Shromážděte a připravte data

Prvním krokem v procesu učení umělé inteligence je sběr a příprava dat. Tato data mohou pocházet z různých zdrojů, jako jsou databáze, senzory, texty nebo obrázky.

🌟 Data o vztazích (neuronová síť)

Shromážděná data jsou propojena v neuronové síti. Každý datový paket je reprezentován propojením v síti „neuronů“ (uzlů). Jednoduchý příklad s využitím města Stuttgart by mohl vypadat takto:

a) Stuttgart je město v Bádensku-Württembergu
b) Bádensko-Württembersko je spolková země v Německu
c) Stuttgart je město v Německu
d) Stuttgart měl v roce 2023 633 484 obyvatel
e) Bad Cannstatt je okres Stuttgartu
f) Bad Cannstatt byl založen Římany
g) Stuttgart je hlavní město spolkové země Bádensko-Württembersko

V závislosti na velikosti objemu dat se pomocí modelu umělé inteligence generují parametry pro potenciální výstupy. Například GPT-3 má přibližně 175 miliard parametrů!

🌟 Ukládání a přizpůsobení (učení)

Data jsou přiváděna do neuronové sítě. Procházejí modelem umělé inteligence a jsou zpracovávána prostřednictvím spojení (podobně jako synapse). Váhy (parametry) mezi neurony jsou upraveny tak, aby se model mohl trénovat nebo aby se provedl úkol.

Na rozdíl od konvenčních metod ukládání, jako je přímý přístup, indexovaný přístup, sekvenční nebo dávkové ukládání, neuronové sítě ukládají data nekonvenčním způsobem. „Data“ jsou uložena ve vahách a odchylkách spojení mezi neurony.

Samotné „ukládání“ informací do neuronové sítě probíhá úpravou vah propojení mezi neurony. Model umělé inteligence se „učí“ neustálou úpravou těchto vah a zkreslení na základě vstupních dat a definovaného algoritmu učení. Jedná se o nepřetržitý proces, ve kterém model může opakovanými úpravami vytvářet přesnější předpovědi.

Model umělé inteligence lze vnímat jako druh programování, protože je vytvářen pomocí definovaných algoritmů a matematických výpočtů a úprava jeho parametrů (váh) je neustále vylepšována, aby se dosáhlo přesných předpovědí. Jedná se o neustálý proces.

Odchylky jsou další parametry v neuronových sítích, které se přidávají k váženým vstupním hodnotám neuronu. Umožňují vážit parametry (důležité, méně důležité atd.), čímž se umělá inteligence stává flexibilnější a přesnější.

Neuronové sítě dokáží nejen ukládat jednotlivá fakta, ale také rozpoznávat vztahy mezi daty pomocí rozpoznávání vzorů. Příklad se Stuttgartem ilustruje, jak lze do neuronové sítě vkládat znalosti, ale neuronové sítě se neučí prostřednictvím explicitních znalostí (jako v tomto jednoduchém příkladu), ale spíše analýzou datových vzorů. Neuronové sítě proto dokáží nejen ukládat jednotlivá fakta, ale také se učit váhy a vztahy mezi vstupními daty.

Tento proces poskytuje srozumitelný úvod do fungování umělé inteligence a zejména neuronových sítí, aniž by se příliš zabýval technickými detaily. Ukazuje, že informace nejsou v neuronových sítích ukládány jako v konvenčních databázích, ale spíše úpravou propojení (váh) v rámci sítě.

🏋️‍♂️ Trénování umělé inteligence, zejména modelu strojového učení, zahrnuje několik kroků. Trénování umělé inteligence je založeno na neustálé optimalizaci parametrů modelu prostřednictvím zpětné vazby a úprav, dokud model nepodává nejlepší výkon na poskytnutých datech. Zde je podrobné vysvětlení, jak tento proces funguje:

1. 📊 Shromážděte a připravte data

Data jsou základem trénování umělé inteligence. Obvykle se skládají z tisíců nebo milionů příkladů, které má systém analyzovat. Mezi příklady patří obrázky, text nebo časové řady.

Data musí být vyčištěna a normalizována, aby se předešlo zbytečným zdrojům chyb. Data jsou často transformována do rysů, které obsahují relevantní informace.

2. 🔍 Definujte model

Model je matematická funkce, která popisuje vztahy v datech. V neuronových sítích, které se často používají pro umělou inteligenci, se model skládá z více vrstev neuronů, které jsou vzájemně propojeny.

Každý neuron provede matematickou operaci pro zpracování vstupních dat a poté předá signál dalšímu neuronu.

3. 🔄 Inicializujte váhy

Spojení mezi neurony mají váhy, které jsou zpočátku nastaveny náhodně. Tyto váhy určují, jak silně neuron reaguje na signál.

Cílem tréninku je upravit tyto váhy tak, aby model poskytoval lepší předpovědi.

4. ➡️ Dopředné šíření

Během dopředného průchodu jsou vstupní data zpracovávána modelem za účelem získání predikce.

Každá vrstva zpracovává data a předává je další vrstvě, dokud poslední vrstva nedodá výsledek.

5. ⚖️ Vypočítejte ztrátovou funkci

Ztrátová funkce měří, jak dobře se předpovědi modelu shodují se skutečnými hodnotami (označeními). Běžným měřítkem je chyba mezi předpovězenou a skutečnou odezvou.

Čím vyšší je ztráta, tím horší je předpověď modelu.

6. 🔙 Zpětné šíření

V obrácené iteraci se chyba vysleduje zpět od výstupu modelu k předchozím vrstvám.

Chyba je přerozdělena na váhy spojů a model váhy upraví tak, aby se chyby zmenšily.

To se provádí pomocí gradientního sestupu: Vypočítá se vektor gradientu, který ukazuje, jak by se měly váhy změnit, aby se minimalizovala chyba.

7. 🔧 Aktualizujte váhy

Po výpočtu chyby se váhy spojení aktualizují s malou úpravou na základě rychlosti učení.

Rychlost učení určuje, o kolik se váhy v každém kroku změní. Příliš velké změny mohou způsobit nestabilitu modelu, zatímco příliš malé změny vedou k pomalému procesu učení.

8. 🔁 Opakování (epochy)

Tento proces dopředného průchodu, výpočtu chyb a aktualizace váhy se opakuje, často po několik epoch (prochází celou datovou sadou), dokud model nedosáhne přijatelné přesnosti.

S každou érou se model učí o něco více a dále upravuje své váhy.

9. 📉 Validace a testování

Po natrénování modelu je testován na validované datové sadě, aby se ověřilo, jak dobře zobecňuje. Tím se zajistí, že si model nejen „zapamatoval“ trénovací data, ale také umožňuje dobré predikce na základě neznámých dat.

Testovací data pomáhají měřit konečný výkon modelu před jeho použitím v praxi.

10. 🚀 Optimalizace

Mezi další kroky ke zlepšení modelu patří ladění hyperparametrů (např. úprava rychlosti učení nebo struktury sítě), regularizace (aby se zabránilo přeplnění) nebo zvýšení množství dat.

Umělá inteligence: Jak udělat černou skříňku umělé inteligence srozumitelnou, pochopitelnou a vysvětlitelnou pomocí Explainable AI (XAI), tepelných map, náhradních modelů nebo jiných řešení – Obrázek: Xpert.Digital

Takzvaná „černá skříňka“ umělé inteligence (AI) představuje významný a naléhavý problém. I odborníci často čelí výzvě, že nejsou schopni plně pochopit, jak systémy AI docházejí ke svým rozhodnutím. Tento nedostatek transparentnosti může způsobit značné problémy, zejména v kritických oblastech, jako je ekonomika, politika a medicína. Lékař nebo praktikant, který se spoléhá na systém AI pro diagnostiku a doporučení léčby, musí mít důvěru v učiněná rozhodnutí. Pokud však rozhodovací proces AI není dostatečně transparentní, vzniká nejistota, která může vést k nedostatku důvěry – a to v situacích, kdy by mohly být v sázce lidské životy.

Více o tom zde:

• Záhada umělé inteligence: Výzva černé skříňky

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus