Slovníček několika hlavních pojmů ze světa umělé inteligence.

Pokud se aktivně zajímáte a vzděláváte v oblasti podnikání, technologií, marketingu, online nástrojů a podobně, jistě jste zaznamenali poslední dny, že každý skloňuje pojem “Umělá inteligence“.

I my, zde v DIGIZÍN, sledujeme tuto oblast s nadějemi a obavami. Jako každé objevy, i umělá inteligence může mnohé přinést do našich životů, stejně tak může být zneužita (a zřejmě i bude).

Abyste se orientovali v informacích o umělé inteligenci, které se nyní na nás valí ze všech stran, máme dnes pro vás takové odpočinkové čtení, v podobě vysvětlení několika základních pojmů z oblasti umělé inteligence.

A jelikož to chceme pojmout opravdu futuristicky, nechali jsme si sepsat tento slovníček právě umělou inteligencí, v podobě strojového učení nástroje Chat GPT.

Takže od teď je to výplod tohoto nástroje: tři, dva, jedna, teď:

Umělá inteligence (AI)

Umělá inteligence (AI) je oblast informatiky, která se zabývá vývojem počítačových systémů, které mohou samostatně řešit problémy a adaptovat se na nové situace. Tento počítačový systém může používat algoritmy strojového učení, hlubokého učení a dalších metod, aby se učil ze vstupních dat a rozhodoval o optimálním výstupu.

Umělá inteligence může být aplikována na různých oblastech, jako jsou například zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání obrazu, robotika a další. Cílem umělé inteligence je vytvořit inteligentní systémy, které mohou samostatně a efektivně řešit složité úkoly a pomáhat lidem v jejich každodenním životě.

Strojové učení (Machine Learning, ML)

Strojové učení (Machine Learning, ML) je oblast umělé inteligence, která se zabývá vývojem algoritmů, které umožňují počítači zlepšovat své výkony v konkrétní úloze na základě zkušeností, aniž by byl explicitně programován. Tento proces se obvykle skládá z tří hlavních částí: trénování modelu, testování modelu a využití modelu v reálném prostředí.

Trénování modelu spočívá v prezentování počítači trénovacích dat, která obsahují vstupní hodnoty a příslušné výstupní hodnoty, a následné upravení modelu tak, aby dokázal co nejlépe predikovat výstup pro nová vstupní data.

Testování modelu se provádí na oddělených testovacích datech, která nebyla použita při trénování, a slouží k ověření, zda model dokáže přesně predikovat výstup i pro neznámá data.

Strojové učení může být použito v mnoha různých oblastech, jako jsou například rozpoznávání obrazu, předpověď počasí, doporučovací systémy, zpracování přirozeného jazyka a další.

Strojové učení může být rozděleno do několika kategorií, včetně učení s učitelem, učení bez učitele a zpětnovazební učení.

Neuronové sítě (NN)

Neuronové sítě (NN) jsou matematické modely inspirované biologickými neurony, které jsou často používány v oblasti strojového učení. Tyto sítě jsou složeny z umělých neuronů, které jsou propojeny pomocí vážených spojů a mohou přijímat vstupy, zpracovávat je a generovat výstupy.

Každý neuron v neuronové síti přijímá vstupy, které jsou váženy v souladu s určitými parametry sítě, a poté provádí matematickou operaci (například lineární kombinaci vstupů a vah), na základě které se určuje jeho výstup. Výstupy několika neuronů se mohou dále spojovat a vytvářet hierarchické struktury, což umožňuje neuronové síti zpracovat složitější informace.

Neuronové sítě jsou používány pro řešení různých problémů, jako je například rozpoznávání obrazu, překlad přirozeného jazyka, předpověď časových řad, klasifikace a mnoho dalších. Mezi typické architektury neuronových sítí patří například vícevrstvé perceptron, konvoluční neuronové sítě (CNN), rekurentní neuronové sítě (RNN) a další.

Hluboké učení (Deep Learning, DL)

Hluboké učení (Deep Learning, DL) je specifická metoda strojového učení, která využívá neuronové sítě s mnoha vrstvami (tzv. hluboké neuronové sítě), aby se naučila reprezentovat data s vysokou úrovní abstrakce.

Hluboké neuronové sítě mají více než jednu skrytou vrstvu a umožňují vytvořit hierarchickou reprezentaci dat. Každá vrstva zpracovává vstup z předchozí vrstvy a vytváří abstraktnější reprezentaci, která se používá jako vstup pro následující vrstvu. Tyto vrstvy se učí pomocí gradientního sestupu a zpětného šíření chyby, kdy se snaží minimalizovat rozdíl mezi predikovaným a skutečným výstupem pro trénovací data.

Hluboké učení má široké uplatnění v mnoha oblastech, jako je například rozpoznávání obrazu, přirozeného jazyka, generování textu a obrazů, hudební kompozice a další. Mezi populární architektury hlubokých neuronových sítí patří konvoluční neuronové sítě (CNN), rekurentní neuronové sítě (RNN), autoenkodéry a další. Hluboké učení je považováno za jednu z nejvýkonnějších metod strojového učení, ale zároveň vyžaduje velké množství trénovacích dat a výpočetních zdrojů.

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) je oblast umělé inteligence a strojového učení, která se zaměřuje na zpracování přirozeného jazyka, tedy lidského jazyka, který používáme k dorozumívání a komunikaci mezi sebou.

NLP umožňuje strojům porozumět, analyzovat, interpretovat a generovat lidský jazyk. Mezi konkrétní aplikace NLP patří například strojový překlad, rozpoznávání řeči, rozpoznávání entit v textu, klasifikace textů, extrakce informací z textů a mnoho dalších.

Při práci s textem se v NLP často používají techniky strojového učení, jako jsou například neuronové sítě, klasifikátory a statistické modely. Pro zpracování textu se využívají různé nástroje a algoritmy, jako jsou například tokenizace, stemming, lematizace, syntaktická analýza a další.

NLP má významné uplatnění v mnoha oblastech, jako je například komunikace s chatboty, analýza sentimentu, personalizované doporučování obsahu, vyhledávání informací a mnoho dalších.

Computer Vision (CV)

Computer Vision (CV) neboli počítačové vidění je oblast umělé inteligence a strojového učení, která se zabývá analýzou a interpretací obrazů a videa z digitálních zdrojů jako jsou kamery, mikroskopy, drony a další.

Cílem CV je umožnit počítačům vidět, rozpoznávat a interpretovat vizuální informace stejně jako lidé. Konkrétně se tedy CV zabývá rozpoznáváním objektů, detekcí a segmentací, klasifikací, identifikací, sledováním a lokalizací objektů a mnoha dalších úlohami.

Pro zpracování obrazů a videa se v CV používají různé techniky a algoritmy, jako jsou například konvoluční neuronové sítě (CNN), které jsou velmi účinné při klasifikaci a rozpoznávání objektů, detektor obličejů, optický tok a další.

CV má široké uplatnění v mnoha oblastech, jako je například autonomní řízení vozidel, bezpečnostní kamery a sledování, biometrika, lékařská diagnostika, robotika, zpracování obrazových dat a mnoho dalších.

Expertní systémy (ES)

Expertní systémy (ES) jsou sofistikované počítačové programy, které simuluje schopnosti a znalosti odborníků v určité oblasti, tak aby dokázaly řešit složité problémy a poskytovat rady v dané oblasti.

Expertní systémy se obvykle skládají z několika modulů, včetně uživatelského rozhraní, databáze znalostí, inferenčního mechanismu a modulu vysvětlení. Databáze znalostí obsahuje informace o dané oblasti a inferenční mechanismus umožňuje aplikovat tyto znalosti na řešení konkrétního problému. Modul vysvětlení poté vysvětluje způsob, jakým byl získán daný výsledek.

ES se používají v mnoha oblastech, jako je například lékařství, finanční služby, inženýrství, právo, meteorologie a mnoho dalších. Expertní systémy mohou pomoci řešit složité problémy, když není k dispozici dostatek odborníků, a mohou také pomoci zvýšit účinnost a přesnost rozhodování v různých oblastech.

Chatboti

Chatboti jsou počítačové programy, které jsou navrženy tak, aby mohli vést konverzaci s uživateli přes textové nebo hlasové rozhraní. Chatboti se obvykle používají k poskytování informací, odpovídání na dotazy, řešení problémů a interakci s uživateli podobně jako lidský rozhovor.

Chatboti mohou být naprogramováni tak, aby byli schopni pochopit zadaný text a odpovědět na něj pomocí předem vytvořených odpovědí, nebo mohou být vybaveni umělou inteligencí a strojovým učením, tak aby se mohli přizpůsobovat konkrétnímu uživateli a učit se během konverzace.

Chatboti se používají v mnoha oblastech, jako jsou například zákaznická podpora, e-commerce, bankovnictví, zdravotnictví a mnoho dalších. Mohou pomoci zlepšit zákaznickou zkušenost tím, že umožní rychlé a efektivní komunikaci s uživateli a mohou také snížit náklady na lidské zdroje, protože nevyžadují trvalou lidskou interakci.

Inteligentní robotika

Inteligentní robotika je obor, který kombinuje technologie umělé inteligence, strojového učení a robotiky k vytvoření robotů, kteří jsou schopni interagovat s okolím a provádět úkoly bez přímého řízení lidmi. Tyto roboty mohou být programovány tak, aby byly schopny rozpoznávat a reagovat na okolní podněty, plánovat své akce a učit se z vlastních zkušeností.

Inteligentní roboti mohou být použiti v mnoha oblastech, včetně průmyslu, zdravotnictví, dopravy, zemědělství a mnoho dalších. V průmyslové oblasti mohou být roboti použiti k automatizaci výrobních procesů, což může zlepšit produktivitu a snížit náklady na pracovní sílu. V zdravotnictví mohou být roboti použiti k asistenci při chirurgických zákrocích nebo k pomoci při rehabilitaci pacientů. V dopravě mohou být roboti použiti k autonomnímu řízení vozidel, což může snížit počet dopravních nehod a zlepšit efektivitu dopravy.

Inteligentní robotika je stále velmi rozvíjející se obor a může mít velký dopad na mnoho aspektů našeho života v budoucnosti.

Big Data

Big Data je termín, který se používá pro velké objemy dat, které jsou příliš rozsáhlé, složité a rychle se měnící, aby mohly být zpracovány tradičními metodami zpracování dat. Tyto datové soubory mohou obsahovat informace z různých zdrojů, jako jsou senzory, sociální média, mobilní aplikace, webové stránky a mnoho dalších.

Big Data je charakterizována třemi hlavními vlastnostmi: velký objem, rychlost a různorodost dat. Velký objem dat znamená, že soubory dat mohou mít miliardy řádků nebo záznamů. Rychlost dat znamená, že data se v reálném čase generují a musí být zpracována co nejrychleji. Různorodost dat znamená, že data mohou být v různých formátech, jako jsou textové, obrazové, zvukové, časové a geografické informace.

Zpracování Big Data je důležité pro mnoho oblastí, jako jsou průmysl, finance, zdravotnictví, vládní agentury, věda a mnoho dalších. Analyzování těchto velkých datových souborů může poskytnout cenné informace pro podnikání, vědecký výzkum, prognózy a další účely.

Pro zpracování Big Data jsou často používány speciální nástroje a technologie, jako jsou Hadoop, Spark, NoSQL databáze, cloudová úložiště a mnoho dalších.

Poznámka redakce na závěr, tento příspěvek byl zpracován nástrojem ChatGPT. Technickou správnost jsme se snažili co nejvíce dodržet a ověřit informace na dalších místech. Avšak nejsme docenti z oboru umělé inteligence, proto tento článek berte jako takový úvodník do oboru, abyste věděli, kde a jak se AI uplatňuje.