Sztuczna inteligencja

W świecie modeli językowych dość często możemy spotkać tajne, testowe premiery nowych modeli. Pojawia się na różnych platformach dostępny po API model oznaczony jako „stealth” i w Internecie rusza cała lawina domysłów, kto tak naprawdę stoi za daną premierą. Dodatkowo 10 września dowiedzieliśmy się, że niektórzy chińscy dostawcy przekierowywali użytkowników ze swoich modeli do Anthropica bez wiedzy obu stron. Pytanie brzmi, czy da się rozpoznać z którym modelem rozmawiamy, gdy nie wiemy tego wprost? Okazuje się, że są na to sposoby — zapoznajmy się z nimi. Przede wszystkim z tymi testami, które możemy łatwo przeprowadzić na własną rękę.

Od czasów premiery ChatGPT pod koniec 2022 r. można śmiało powiedzieć, że świat się zmienił. Nawet nie chcę tu wchodzić w to, czy zmiany są na lepsze czy gorsze pod kątem tego, jak sztuczna inteligencja wpłynęła na ludzi, w jaki sposób pracujemy bądź korzystamy z Internetu. Jednak jest jedno zjawisko, które zdecydowanie mi się nie podoba — ogromna liczba mitów, teorii spiskowych i półprawd, które są ochoczo powielane przez technologicznych influencerów. A co gorsza, wykorzystywane są one w celach marketingowych przez największe firmy AI. W tym artykule postaram się wyjaśnić, z czym tak naprawdę mamy do czynienia jako sztuczną inteligencją w połowie roku 2026, a także przy okazji obalić kilka powszechnych mitów.

W dobie sztucznej inteligencji i ogromnych zbiorów danych bardzo duże znaczenie zyskały bazy wektorowe. Pozwalają na indeksowanie danych za pomocą wektorów, co umożliwia szybkie wyszukiwanie podobnych elementów. Tylko jak to wygląda z technicznego punktu widzenia? W jaki sposób określamy podobieństwo wektorów? Jak to możliwe, że jesteśmy w stanie zrobić to tak szybko, nawet jeśli danych jest mnóstwo? Przyjrzyjmy się temu bliżej.

Poprzednio w serii algorytmika gier pochyliłem się nad grą w sapera, gdzie przeanalizowaliśmy, jak generuje się planszę oraz prowadzi rozgrywkę. Teraz spróbujmy przenieść na komputer jedną z najpopularniejszych gier rozgrywanych na kartce — kółko i krzyżyk. Jednak tym razem nie skupimy się na zaprogramowaniu całej rozgrywki, a tylko na jednej rzeczy: sztucznej inteligencji komputerowego gracza.

W poprzednim wpisie wprowadziłem temat sztucznej inteligencji, przy okazji wspominając o teście Turinga. Jest to najpopularniejszy, ale zarazem dość specjalistyczny test pozwalający na sprawdzenie, czy sztuczna inteligencja osiągnęła poziom człowieka. Chciałbym tutaj temat kontynuować i przedstawić zarówno najbardziej klasyczne sposoby sprawdzania, czy mamy do czynienia z nie-człowiekiem, jak również może nieco praktyczniejsze, dzisiejsze metody.

Sztuczna inteligencja — zewsząd atakujący nas buzzword. Telefony ze sztuczną inteligencją, aparaty fotograficzne napędzane sztuczną inteligencją, algorytmy sztucznej inteligencji. Do tego wszelkie pokrewne terminy odmieniane na różne sposoby i łączone ze wszelkimi możliwymi rzeczownikami — smart home, smart car, smart zegarki, smart odkurzacze, smart żarówki, uczenie maszynowe, uczące się algorytmy… Dołóżmy nagłówki z gazet — sztuczna inteligencja zastępuje dziennikarzy, czeka nas bunt sztucznej inteligencji, sztuczna inteligencja to bla bla bla. Do tego wszędzie słyszymy o zagrożeniach sztucznej inteligencji — utrata prywatności, inwigilacja, zabranie pracy, przejęcie władzy nad światem, zniszczenie ludzkości, i tak dalej. Czas to wszystko poukładać.