Umělá inteligence (AI) je dnes všude kolem nás – od rozpoznávání obličejů v mobilu, přes doporučování filmů na Netflixu až po samořiditelné auta. Základem těchto chytrých technologií jsou tzv. AI modely. Ale co to vlastně znamená?
Co je AI model?
AI model (model umělé inteligence) je počítačový program, který se učí rozpoznávat vzory v datech. Spíše než sám myslet umí perfektně předpovídat. Jinými slovy, je to systém, který dokáže přijímat vstupní data (například obrázky, texty nebo čísla) a na jejich základě dělat závěry nebo rozhodnutí. Jakmile je model „naučený“ (natrénovaný), může předpovídat výsledky nebo reagovat i na data, která nikdy předtím neviděl.
AI modely se využívají v mnoha oblastech – od rozpoznávání obrázků a hlasu, přes analýzu textů, detekci podvodů, doporučování produktů až po předpovídání budoucího vývoje.
Jaké typy AI modelů existují?
1. AI modely (AI – artificial inteligence)
AI (umělá inteligence) zahrnuje širokou škálu nástrojů a metod, které napodobují lidskou inteligenci v počítačích. Lze ji použít na různé typy dat (strukturovaná i nestrukturovaná) a v mnoha oblastech, například v rozpoznávání obrazu, zpracování jazyka, robotice nebo rozhodovacích systémech. AI systémy mohou být plně autonomní nebo vyžadovat zásah člověka, jejich vývoj a správa jsou však často složité a náročné na odborníky i velké množství dat. Kvůli složitým algoritmům mohou být méně flexibilní, hůře škálovatelné a někdy i pomalejší než ML a DL systémy.
2. ML modely (Machine Learning – strojové učení):
Tyto modely se učí z minulých dat a na jejich základě dělají předpovědi. Používají různé algoritmy, například rozhodovací stromy, regresi nebo tzv. náhodné lesy. Jsou vhodné pro úlohy jako rozpoznávání obrázků, analýza textů nebo detekce anomálií. V praxi jsou široce používány v oblasti prognózování (např. předpovídání prodejů na příští měsíc), segmentace (např. určování, zda je transakce podvodná, či nikoli) a shlukování (např. identifikace položek nakoupených podobnými zákazníky) a dalších doporučovacích systémů.
3. DL modely (Deep Learning – hluboké učení):
Jde o speciální podskupinu strojového učení, která využívá tzv. neuronové sítě inspirované lidským mozkem. Tyto modely jsou velmi silné v rozpoznávání složitých vzorů, například v obrazech, zvuku nebo přirozeném jazyce. Typickými nástroji jsou TensorFlow nebo PyTorch. Hluboké učení se využívá právě v samořídících autech nebo u digitálních hlasových asistentů.
Na tomto obrázku můžete vidět, jaké jsou podoblasti umělé inteligence. AI modely jsou tedy podoblasti různých celých systémů umělé inteligence, značka Chat GPT je tedy rodinou všech modelů – AI nástroj a konkrétní model je pak to číslo, které najdete za pomlčkou tohoto názvu. Modelů je strašně moc, ale známých nástrojů tolik není. Liší se mezi sebou spíše nástroje, každý nový model dané společnosti má podobné vlastnosti jako ten předchozí, ale lepší.
Jak AI modely fungují?
- Modelování:
Nejprve se navrhne model, tedy algoritmus, který bude data analyzovat a rozhodovat. - Trénování:
Model se „učí“ na velkém množství dat. Učí se rozpoznávat vzory a vztahy mezi vstupy a výstupy. Existují tři hlavní přístupy:
- Supervised learning (učení s učitelem): Model se učí na označených datech, kde zná správné odpovědi.
- Unsupervised learning (učení bez učitele): Model hledá vzory v datech sám, bez předem daných odpovědí.
- Reinforced learning (učení se ze zpětné vazby): Model zkouší pokus omyl, jestli mu to vyjde, takhle fungují modely, které vám doporučují obsah na sociálních sítích. Často také existují lidé, kteří jsou placeni za to, aby dávali modelům zpětnou vazbu.
- Inference (nasazení):
Natrénovaný model se použije v praxi – například rozpoznává obličeje na fotkách, doporučuje produkty nebo předpovídá poruchy strojů.
Generativní modely versus diskriminační modely
Generativní modely se snaží naučit, jak data vznikají – modelují celé rozložení dat a dokážou generovat nové příklady, které jsou podobné těm, na kterých byly trénovány. Typicky se používají v úlohách, kde je potřeba vytvářet nový obsah, například generování textu (jako ChatGPT), syntéza obrázků, hudby, automatické doplňování textu nebo překlad. Mezi známé generativní modely patří difúzní modely, variační autoenkodéry (VAE) nebo transformační modely (například GPT).
Diskriminační modely se naopak zaměřují na rozlišování mezi různými třídami dat – učí se hranice mezi kategoriemi a předpovídají, do které třídy konkrétní vstup patří. Typicky se využívají v klasifikačních úlohách, jako je rozpoznávání objektů na obrázcích, analýza sentimentu v textu nebo rozhodovací stromy v datech.
Zatímco generativní modely se hodí pro tvorbu nových dat a kreativní úkoly, diskriminační modely jsou efektivní při rozpoznávání a třídění. V praxi se oba typy často kombinují – například v generativních adversariálních sítích (GAN), kde generativní model vytváří data a diskriminační model je hodnotí.
Populární AI modely
Přehled populárních modelů se neustále mění, momentálně jsou jedny z nejpoužívanějších tyto. Nejpoužívanější ale neznamená nejlepší, každá ze společností se pyšní svým nejnovějším modelem, ale stejně jako u Iphonů, veřejnost chvíli čeká, než jsou pro ně nejnovější technologie dostupné i finančně. V naší aplikaci OCTODEEP si můžete vyzkoušet několik modelů Chat GPT, Claude, Gemini a Grok. Samostatně máme DeepSeek V3.
ChatGPT: Asi nejpoužívanější chatbot, momentálně jede model 4.1, ale pro letošní rok je v očekávání i 4.5. Perfektní pro tvorbu obsahu a zákaznickou podporu.
Grok: Nejpoužívanější pro tvorbu explicitního obsahu a pro vtipné konverzace.
DeepSeek-R1: Přímý konkurent OpenAI-o1, má schopnost uvažování a zdůvodňování svých odpovědí.
Gemini 2.0 Flash: Multimodální výstupy, nativita, propojený s aplikacemi od Google.
Llama: Skupina velkých jazykových modelů od Zuckerberga, praktická volba pro vývojáře a výzkumníky. Modely jsou optimalizovány přímo pro ně.
Anthropic-Claude Sonnet 3.5: Perfektní na generování článků a programování kódů, je nejvíc etický vůči svým uživatelům.
AI modely jsou tedy počítačové programy, které se učí rozpoznávat vzory v datech a na jejich základě dělají předpovědi nebo rozhodnutí. Existují různé typy AI modelů – od obecných (AI), přes strojové učení (ML) až po hluboké učení (DL) využívající neuronové sítě. Modely se trénují na velkém množství dat pomocí různých přístupů, například učení s učitelem, bez učitele nebo se zpětnou vazbou. Generativní modely dokážou vytvářet nový obsah (například text nebo obrázky), zatímco diskriminační modely rozlišují mezi třídami dat a slouží hlavně ke klasifikaci. V praxi se oba typy často kombinují a AI modely nacházejí uplatnění v mnoha oblastech, od rozpoznávání obrazu po doporučování produktů. Pole umělé inteligence se také strašně rychle vyvíjí a modely se neustále zlepšují a aktualizují. Některé z nich jsou open-access, což znamená, že je mohou proměnit i jejich uživatelé-vývojáři.
Aktualizováno dne: 7. 5. 2025
Zdroje:
- Hewlett Packard Enterprise [online]. [cit. 07. 05. 2025]. Dostupné z: https://www.hpe.com/emea_europe/en/what-is/ai-models.html
- What Is an AI Model? | IBM [online]. [cit. 07. 05. 2025]. Dostupné z: https://www.ibm.com/think/topics/ai-model
- The Guide to Understanding and Using AI Models (2024) – viso.ai [online]. [cit. 07. 05. 2025]. Dostupné z: https://viso.ai/deep-learning/ml-ai-models/