Automaticky generované obrázky, perfektní překlady textů mezi jazyky, předčítání textu. To jsou jen některá využití neuronových sítí, které si už můžete vyzkoušet i vy. Jak vlastně fungují?
Pro zvýšení atraktivity témat se často v nadpisech a odkazech používá označení umělá inteligence (Artifical Intelligence – AI). Snad proto, že se příchodu skutečné AI přisuzuje soudný den, kdy počítače převezmou vládu nad lidstvem. Od toho jsme skutečně daleko.
Slovníček pojmů
Neuronová síť
typ počítačového programu, který specifickým způsobem analyzuje předložená data (obrázky, text, zvuk, videa…) a vytváří model.
Model
neuronová síť již natrénovaná na konkrétních datech (opět obrázky, text, zvuk, videa…). Při předložení nových dat k učení vzniká nový model. Časově a výpočetně velmi náročná operace.
Umělá inteligence
široce používané, ale nesprávné (spíše nadnesené) označení pro neuronové sítě.
To, co v dnešní době získává na stále větší oblibě, jsou neuronové sítě využívající strojové učení. Neuronové sítě si skutečně berou předobraz v lidském mozku, který obsahuje takřka sto miliard neuronů, přičemž každý může mít až 20 000 synapsí (spojení) s okolními neurony. Pokud se například učíte nové cizí slovíčko, spojení se mezi neurony „upevňuje“, získává větší váhu. Pokud nebudete cvičit, síla spojení se naopak sníží a vy slovíčko zapomenete. Slábnoucí spojení mezi neurony jsou důvodem, proč zapomínáme. I u lidského mozku je tedy velmi důležitý proces učení a opakování naučeného.
Neuronové sítě fungují podobně, obsahují uzly a spojení, které při procesu učení – trénování – získávají určitou váhu. To, jak se trénování provádí, je pro další úspěch stěžejní. Dítě se učí tak, že mu dáte do ruky červené jablko a řeknete, že je to jablko. Jedinečnost našeho mozku spočívá v tom, že automaticky vyhodnotí, že jablko bývá obvykle kulaté, má stopku a nějak chutná.
Pokud pak dítě dostane třeba žluté jablko, z ostatních charakteristik, tvaru, stopky a podobné chutě si vyvodí, že drží zase jablko, aniž by mu to někdo musel říct. Dítě si uvědomí, že jablka mohou mít různou barvu, a jakmile se setká s jablkem zeleným, jinak velkým či šišatým, a dále s jablkem rostoucím na stromě, ležícím v trávě, na pultě obchodu, a dokonce i když bude napůl shnilé, řekne, že je to jablko. Nemusíte mu všechny tyto situace ukazovat.
Kdo se vlastně stává tím umělcem? Neuronová síť, nebo uživatel, který dobře ovládne parametry příkazu pro generování?
Pokud počítači ukážete obrázek jablka, nebude vědět, že je to jablko, dokud mu to neřeknete – stejně jako u dítěte. I učení probíhá podobně, prostě mu ukážete těch jablek víc. Avšak zatímco dítěti díky miliardám neuronů v mozku stačí ukázat jedno či dvě jablka, a všechny ostatní výše uvedené podoby a situace s jablkem mu automaticky „dojdou“, počítači musíte těch obrázků ukázat víc. Mnohem víc.
V pokračování pro předplatitele také najdete
S učením pomáhají lidé. Používá se k tomu i Captcha.
Neuronky spolupracují, umí obrázky, texty, hudbu i programování.
Zkuste to sami. Návod na Midjourney, Dall-E a Stable Diffusion.
