Chatgpt Ai

Naše webové stránky obsahují odkazy na partnerské weby. Pokud se prokliknete z našich stránek na stránky partnera a tam si zakoupíte jeho služby, obdržíme za zprostředkování provizi (Zjistit více informací). Tato forma spolupráce nijak neovlivňuje objektivnost našich recenzí. Každým nákupem přes proklik z našich stránek podpoříte naši redakci, abychom i do budoucna mohli tvořit kvalitní a užitečný obsah. Ďekujeme.

Na co všechno se můžete zeptat umělé inteligence ChatGPT?

V listopadu 2022 zpřístupnila firma Open AI svůj nástroj ChatGPT pro testování veřejnosti. Nastalo šílenství, s chatem si chce povídat téměř každý, laici i odborná veřejnost. Chat si s vámi „popovídá“ v různých jazycích, mezi které patří i slovenština a čeština. Vyzkoušeli jsme to i my. Na příkladech si ukážeme silné stránky i limity ChatGPT.

Okouzlí vás, jak přirozeně „lidsky“ věty produkované systémem znějí. I jak se trefuje svými odpověďmi do tématu, které jste si pro rozhovor vybrali. A také jak dokáže udržet nit rozhovoru a pamatuje si celou předchozí konverzaci, můžete se odvolat na předchozí otázky a on to správně pochopí.

Nadšený tester

ChatGPT začal jako první testovat můj kolega:

  • Konzultoval s ChatGPT různé fyzikální teorie až po limity svých znalostí. Kolega se snažil získat návod na sjednocení kvantové mechaniky s obecnou teorií relativity (což je známý otevřený problém ve fyzice). Nadšeně a zároveň zklamaně shrnul: „Chtěl bych mít učitele jako je ChatGPT. Některé znalosti jsem si prohloubil. ChatGPT však nedokázal přijít s novou myšlenkou, nedokáže propojit teorie, které zatím nepropojili lidé, a neodhalí logickou nekonzistentnost v konverzaci.“ 
  • ChatGPT použil k doladění html kódu ve frameworku Bootstrap. Hledal návod, jak zapracovat logo do horního menu webu a jak zapracovat různé verze menu pro desktopovou, tabletovou a mobilní verzi. Nabízená řešení od ChatGPT byla použitelná a funkční.
  • S ChatGPT konzultuje úpravu stravy pro sportovce s vysokým krevním tlakem. Konzultuje obměny jídelníčku. Řídí se doporučeními ChatGPT, protože navrhovaná jídla jsou v souhlasu se seznamem potravin, který mu doporučili jiní sportovci.
Jidlo Bezec Midjourney
Zdravé jídlo pro běžce – Obrázek vygenerovaný umělou inteligencí Midjourney

Výsledné pocity nadšeného testera: „Wow! Jsem překvapený, co ChatGPT dokáže. Jeho schopnost shrnout složitá a komplexní témata do jednoduchých vět je překvapivá a také užitečná. V jistém smyslu si s ním opravdu můžete povídat jako s uvažujícím člověkem, který má svůj názor a umí si ho i obhájit.“

Opatrný tester

Nadšení je nakažlivé, a tak jsem GPT různým způsobem testovala i já:

  • Kladla jsem stejné otázky v anglickém a slovenském jazyce a sledovala shodnost odpovědí. Někdy při překladu nastala chyba. Byly to „neškodné“ texty o různých novoročních zvycích. Proto už nepoužívám v ChatGPT češtinu. Navíc pokud nevím sama odpověď na otázku, kterou ChatGPT položím, ověřuji si ji z jiných zdrojů.
  • Nechala jsem si vygenerovat koncepty a osnovy článků na různá témata – byly prudce použitelné. Vycházela jsem z recenze AI Jasper, která právě takové různé šablony pro různé typy písemností používá.
  • Nechala jsem doporučit různé pluginy pro WordPress web. Doporučení korespondovala s tím, jaké pluginy na danou funkcionalitu používám. 
  • Dala jsem si vygenerovat kód jednoduchého WordPress pluginu, který lze umístit do sidebaru a má zobrazovat text „Today is…“ s názvem aktuálního dne. Poprosila jsem také o návod, jak kód uložit a jak nahrát do WordPressu. Kód pluginu byl funkční, rady jak instalovat také, podívejte se na výsledek níže ve videu.
Gopt3 Plugin Wp
  • Ověřovala jsem si znalost matematiky, zadávala jsem příklady ze sedmácké pythagoriády a matematické olympiády. Chytáky z pythagoriády, které většinou spočívaly v odhalení slovní hříčky, ChatGPT správně rozluštil. Olympiáda dopadla hůře. Byla správně sestavena rovnice, ale ChatGPT nezvládl její řešení. Pokud jsem na chybu upozornila a zeptala se na dílčí výpočet, poskytl správný výsledek, ale celkové řešení nedokázal korigovat. (Myslím, že není třeba vysvětlení, ChatGPT udělal nesprávné substituce, babiččin věk v následujícím příkladu by měl být 74.)
Matematicka Olympiada

Výsledné pocity opatrného testera: ChatGPT je schopen pochopit otázky i zadání. Lze mu však věřit všechny odpovědi? Dokáží být predikce jazykových modelů tak přesné jako realita? Jak to vlastně funguje? Jaký je rozdíl mezi „myšlením“ chatu a myšlením člověka? Jaký je rozdíl mezi tvořením vět chatu a člověka?

Jaký typ testera jste: Nadšený nebo opatrný? Pokud se chceme spoléhat na odpovědi umělé inteligence, měli bychom pochopit, jak je vytváří.

Jazykový model ChatGPT

Můžete se setkat s pojmy „State-of-the-art Language Model“ nebo „Natural Language Model“, které popisují pokročilost jazykového modelu – texty jím produkované jsou podobné lidské řeči a jsou systémem produkovány téměř stejně rychle jako lidská řeč.

V následující tabulce naleznete seznam pokročilých jazykových modelů, které různé firmy v současnosti využívají (stav k září 2022):

List Of State Of Art Languages
Zdroj: Generative Language Models and Automated Influence Operations: 
Emerging Threats and Potential Mitigations
společný projekt Open AI, Georgetown University a Stanford Internet Observatory

V tabulce naleznete objem dat, na kterých se systémy učily, počet parametrů (například současná verze ChatGPT si uchovává až 175 miliard různých parametrů), organizaci, která daný jazykový model vyvíjí, primární jazyk, na kterém je model trénován, a ve sloupci Access Regime najdete informaci o přístupnosti systému pro veřejné použití.

Zkratka GPT znamená „Generative Pre-trained Transformer„. Transformátorová architektura je typ neuronové sítě určené ke zpracování sekvenčních dat (texty, řeč, obrázky a podobně), kterou v roce 2017 představili pracovníci Googlu a bývá označována za zlomový bod v oblasti umělé inteligence pro zpracování sekvenčních dat. Ke strojnímu učení byly do té doby využívány rekurentní nebo konvoluční neuronové sítě. Transformátorová architektura umožňuje provádět mnohé výpočty paralelně a potřebuje méně času na vytrénování na datech. Velmi zjednodušeně si to můžeme představit takto:

  • Vstupní text je na vstupu rozdělen na menší části (embeddings).
  • Ty procházejí vrstvami transformátorů, které jsou nadesignovány tak, aby pochopily vztahy mezi těmito částmi – na základě pravděpodobnosti.
  • Výstupem je význam vstupního textu.

Jazykové modely postavené na transformátorové architektuře dokážou chápat context a významy slov i v delších vstupních textech.

Transformator Model
Transformátorová architektura,
Zdroj:
Attention Is All You Need, projekt pracovníků Google

V dokumentaci Attention Is All You Need najdete celý popis, jak je tato architektura navržena a jak byla otestována pro strojní překládání z angličtiny do němčiny a z angličtiny do francouzštiny.  

Pokud vás zajímají technické podrobnosti, doporučuji seriál Andreje Karpathyho o neuronových sítích, který naleznete na jeho Youtube kanálu. Andrej Karpathy je slovenského původu, pracoval v letech 2015-2017 v Open AI , v letech 2017-2022 v AI oddělení Tesly.

V následujícím videu podrobně vysvětluje, jak funguje ChatGPT.

Video je v angličtině a obsahuje velmi podrobný technický návod pro lidi, kteří ovládají jazyk Python, zapotřebí jsou i základní matematické a statistické metody.

Nedívejte se na dnešní AI skrz prsty! Nebo ano?

Zkoušeli jste ChatGPT otestovat? Jaký typ testera jste: Nadšený nebo opatrný? Napište nám vaše zkušenosti do komentářů. Na jakou nejvtipnější otázku jste se zeptali? Jakou nejvtipnější odpověď jste obdrželi?

Na závěr článku vám mávám pomocí obrázku vygenerovaného umělou inteligencí Midjourney. Buďte obezřetní a alespoň občas odpovědím od ChatGPT spočítejte prsty! Dnešní umělá inteligence toho hodně ví, ale není neomylná. Nemůžete se na všechny vygenerované texty stoprocentně spolehnout, na chybovost upozorňují i ​​její tvůrci.

Ruka
Ruka – Obrázek vygenerovaný umělou inteligencí Midjourney

Pokud bychom chtěli velmi zjednodušené vysvětlení, můžeme ChatGPT vnímat jako predikční model, který dokáže pochopit význam a kontext vstupního textu na základě statistiky. Na základě tréninku na velké množině dat dokáže produkovat texty podobné přirozenému lidskému jazyku. Ale musíme brát v úvahu, že jeho odpovědi jsou vygenerovány na základě pravděpodobnosti, na základě vzorů a informací z tréninkových dat. Ne vždy jsou správné nebo pravdivé.

Jazykové modely bude třeba ješte zlepšovat.

5/5 - (1 vote)

Podobné příspěvky

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *

Tato stránka používá Akismet k omezení spamu. Podívejte se, jak vaše data z komentářů zpracováváme..