Mwongozo rahisi wa kukusaidia kuelewa AI

Fikiria chatbot kama kasuku. Ni mwigo na unaweza kurudia maneno ambayo imesikia kwa uelewa fulani wa muktadha wao lakini bila maana kamili ya maana yake.

Chatbots hufanya vivyo hivyo - ingawa kwa kiwango cha kisasa zaidi - na ziko kwenye ukingo wa kubadilisha uhusiano wetu na maandishi.

Lakini hizi chatbots zinajuaje kuandika?

Ni aina ya AI inayojulikana kama miundo mikubwa ya lugha (LLMs) na imefunzwa kwa wingi mkubwa wa maandishi.

LLM inaweza kuzingatia sio tu maneno mahususi bali sentensi nzima na kulinganisha matumizi ya maneno na vishazi katika kifungu na mifano mingine katika data yake yote ya mafunzo.

Kwa kutumia mabilioni haya ya ulinganisho kati ya maneno na vifungu vya maneno, inaweza kusoma swali na kutoa jibu - kama vile ujumbe wa maandishi unaotabiriwa kwenye simu yako lakini kwa kiwango kikubwa.

Jambo la kushangaza kuhusu miundo mikubwa ya lugha ni kwamba inaweza kujifunza kanuni za sarufi na kubaini maana ya maneno yenyewe, bila msaada wa kibinadamu.

Je, ninaweza kuzungumza na AI?

Ikiwa umetumia Alexa, Siri au aina nyingine yoyote ya mfumo wa utambuzi wa sauti, basi umekuwa ukitumia AI.

Fikiria sungura na masikio yake makubwa, ambayo yamebadilishwa ili kunasa tofauti ndogo ndogo za sauti.

AI hurekodi sauti unapozungumza, huondoa kelele ya chinichini, hutenganisha usemi wako katika vitengo vya kifonetiki - sauti mahususi zinazounda neno linalozungumzwa - na kisha kuzilinganisha na maktaba ya sauti za lugha.

Hotuba yako basi inageuzwa kuwa maandishi ambapo hitilafu zozote za usikilizaji zinaweza kusahihishwa kabla ya jibu kutolewa.

Aina hii ya akili ya bandia inajulikana kama usindikaji wa lugha asilia.

Ni teknolojia inayoongoza kila kitu kutoka kwako kusema "ndiyo" ili kuthibitisha muamala wa benki ya simu, hadi kuuliza simu yako ya mkononi ikuambie kuhusu hali ya hewa kwa siku chache zijazo katika jiji unalosafiri kwenda.

Je, AI inaweza kuelewa picha?

Je, simu yako imewahi kukusanya picha zako kwenye folda zenye majina kama vile "ufukweni" au "night out"?

Basi umekuwa ukitumia AI bila kujua. Kanuni ya AI iligundua mpangilio katika picha zako na kuzipanga kwa ajili yako.

Programu hizi zimefunzwa kwa kuangalia mrundiko wa picha, zote zikiwa na maelezo rahisi.

Ikiwa utatoa utambuzi wa picha wa AI picha za kutosha zinazoitwa "baiskeli", hatimaye itaanza kubaini jinsi baiskeli inavyofanana na jinsi inavyotofautiana na mashua au gari.

Wakati mwingine AI inafunzwa kufichua tofauti ndogondogo ndani ya picha zinazofanana.

Hivi ndivyo utambuzi wa uso unavyofanya kazi, kupata uhusiano mdogo kati ya vipengele kwenye uso wako vinavyoufanya kuwa tofauti na wa kipekee ukilinganisha na kila uso mwingine kwenye sayari.

Aina hiyo hiyo ya algoriti imefunzwa kwa uchunguzi wa kimatibabu ili kutambua uvimbe unaotishia maisha na inaweza kufanya kazi kupitia maelfu ya skani kwa wakati ambao ingemchukua mshauri kufanya uamuzi juu ya moja tu.

Je, AI huundaje picha mpya?

Utambuaji wa picha hivi majuzi umebadilishwa kuwa miundo ya AI ambayo imejifunza uwezo kama wa kinyonga wa kuchezea mifumo na rangi.

AI hizi zinazozalisha picha zinaweza kugeuza mifumo changamano ya kuona yanayokusanywa kutoka kwa mamilioni ya picha na michoro kuwa picha mpya kabisa.

Unaweza kuuliza AI kuunda picha ya kitu ambacho hakijawahi kutokea - kwa mfano, picha ya mtu anayetembea juu ya uso wa Mars.

Au unaweza kuelekeza kwa ubunifu mtindo wa picha: "Unda picha ya meneja wa mpira wa miguu wa Uingereza, iliyochorwa kwa mtindo wa Picasso'.

AI za hivi punde huanza mchakato wa kutengeneza picha hii mpya kwa mkusanyiko wa saizi za rangi nasibu.

Inatazama nukta nasibu kwa kidokezo chochote cha muundo ilichojifunza wakati wa mafunzo - mifumo ya kujenga vitu tofauti.

Mifumo hii inaimarishwa polepole kwa kuongeza tabaka zaidi za nukta nasibu, kuweka nukta zinazokuza muundo na kutupilia mbali zingine, hadi mwisho mfanano utokeze.

Tengeneza mifumo yote muhimu kama vile " Uso wa sayari ya Mars ", "mwanaanga" na "kutembea" pamoja na uwe na picha mpya.

Kwa sababu taswira mpya imeundwa kutoka kwa safu za pikseli nasibu, matokeo yake ni kitu ambacho hakijawahi kuwepo lakini bado kinategemea mabilioni ya miundo ilichojifunza kutoka kwa picha asili za mafunzo.

Jamii sasa inaanza kukabiliana na maana ya mambo kama vile hakimiliki na maadili ya kuunda kazi za sanaa zilizofunzwa kuhusu bidii ya wasanii, wabunifu na wapiga picha halisi.

Vipi kuhusu magari yanayojiendesha?

Magari yanayojiendesha yenyewe yamekuwa sehemu ya mazungumzo karibu na AI kwa miongo kadhaa na hadithi za kisayansi zimeziweka katika fikra kwa njia maarufu.

AI ya kujiendesha inajulikana kama kuendesha gari kwa uhuru na magari yamewekwa kamera, rada na leza za kutambua mwendo ama kasi

Fikiria kereng’ende, mwenye uwezo wa kuona wa digrii 360 na vitambuzi kwenye mbawa zake ili kumsaidia kupeperuka na kufanya marekebisho ya mara kwa mara ndani ya ndege.

Vivyo hivyo, mfano wa AI hutumia data kutoka kwa sensa zake kutambua vitu na kujua ikiwa vinasonga na, ikiwa ni hivyo, ni aina gani ya kitu kinachosonga - gari lingine, baiskeli, mtembea kwa miguu au kitu kingine.

Maelfu na maelfu ya saa za mafunzo ili kuelewa jinsi uendeshaji mzuri unavyoonekana kumewezesha AI kuwa na uwezo wa kufanya maamuzi na kuchukua hatua katika ulimwengu halisi ili kuendesha gari na kuepuka migongano.

Huenda algoriti za kutabiri zimetatizika kwa miaka mingi kukabiliana na hali isiyotabirika ya madereva wa kibinadamu, lakini magari yasiyo na madereva sasa yamekusanya mamilioni ya maili ya data kwenye barabara halisi. Huko San Francisco, tayari yamebeba abiria wanaolipa.

Kuendesha gari bila dereva pia ni mfano wa wazi wa jinsi teknolojia mpya zinapaswa kushinda vikwazo zaidi vya kiufundi.

Sheria na kanuni za usalama za serikali, pamoja na wasiwasi mkubwa juu ya kile kinachotokea tunapokabidhi udhibiti kwa mashine, zote bado zinaweza kuwa vizuizi vya barabarani kwa siku zijazo zenye huduma za kiotomatiki kwenye barabara zetu.

AI inajua nini kunihusu?

Baadhi ya AI hushughulika na takwimu kwa urahisi, kukusanya na kuzichanganya kwa sauti ili kuunda habari nyingi, matokeo ambayo yanaweza kuwa muhimu sana.

Kuna uwezekano tayari kuna wasifu kadhaa wa hatua zako za kifedha na kijamii, haswa zile za mtandaoni, ambazo zinaweza kutumika kufanya ubashiri kuhusu tabia yako.

Kadi yako ya manunuzi ya dukani inafuatilia tabia na mahitaji yako kupitia ununuzi wako kila wiki. Mashirika ya mikopo hufuatilia kiasi ulicho nacho benki na unachodaiwa kwenye kadi zako za mkopo.

Netflix na Amazon wanafuatilia saa ngapi za maudhui ulizopeperusha jana usiku. Akaunti zako za mitandao ya kijamii zinajua ni video ngapi ulizotolea maoni leo.

Na sio wewe tu, nambari hizi zipo kwa kila mtu, kuwezesha mifano ya AI kuchakura kwa kutafuta mitindo ya kijamii.

Miundo hii ya AI tayari inaboresha maisha yako, kuanzia kukusaidia kuamua kama unaweza kupata mkopo au rehani, hadi kuathiri unachonunua kwa kuchagua matangazo unayoona mtandaoni.

Je, AI itaweza kufanya kila kitu?

Je, itawezekana kuchanganya baadhi ya ujuzi huu katika muundo mmoja, mseto wa AI?

Hivi ndivyo moja ya hatua ya hivi karibuni katika AI hufanya.

Inaitwa multimodal AI na inaruhusu muundo kuangalia aina tofauti za data - kama vile picha, maandishi, sauti au video - na kugundua ruwaza mpya kati yao.

Mbinu hii ya aina nyingi ilikuwa mojawapo ya sababu za uwezo mkubwa ulioonyeshwa na ChatGPT wakati muundo wake wa AI uliposasishwa kutoka GPT3.5, ambayo ilifunzwa kwa maandishi pekee, hadi GPT4, ambayo ilifunzwa kwa picha pia.

Wazo la muundo mmoja wa AI unaoweza kuchakata aina yoyote ya data na kwa hivyo kufanya kazi yoyote, kutoka kwa kutafsiri kati ya lugha hadi kuunda dawa mpya, inajulikana kama akili ya jumla bandia (AGI).

Kwa wengine ni lengo kuu la utafiti wote wa akili bandia; kwa wengine ni njia kwa wale wote wa sayansi ya uongo ambayo sisi huitoa hadi mbali na kutoweza kuifahamu wala kuidhibiti.

Je, unafundishaje AI?

Hadi hivi majuzi mchakato muhimu katika kutoa mafunzo kwa AI nyingi ulijulikana kama "mafunzo ya kusimamiwa".

Seti kubwa za data za mafunzo zilipewa lebo na wanadamu na AI iliulizwa kubaini muundo katika data.

Kisha AI iliombwa kutumia miundo hii kwa baadhi ya data mpya na kutoa maoni kuhusu usahihi wake.

Kwa mfano, fikiria kutoa picha kadhaa za AI - sita zimeandikwa "gari" na sita zimeandikwa "van".

Kisha iambie AI itengeneze muundo wa kuona ambao unapanga magari na magari katika vikundi viwili.

Sasa unadhani nini kitatokea unapoiomba iainishe picha hii?

Kwa bahati mbaya, inaonekana AI inafikiria hii ni gari - sio yenye akili sana.

Sasa onyesha hii.

Na inakuambia hii ni gari.

Ni wazi kabisa ni nini kimeenda vibaya.

Kutokana na idadi ndogo ya picha ilizofunzwa nazo, AI imeamua rangi ndiyo njia thabiti ya kutenganisha magari madogo na hayo makubwa.

Lakini jambo la kushangaza kuhusu programu ya AI ni kwamba ilikuja kufikia uamuzi huu peke yake - na tunaweza kuisaidia kuboresha maamuzi yake.

Tunaweza kuiambia kwamba imetambua vibaya vitu viwili vipya - hii itailazimisha kupata muundo mpya katika picha.

Lakini muhimu zaidi, tunaweza kusahihisha maamuzi yake katika data yetu ya mafunzo kwa kuipa picha tofauti zaidi.

Hatua hizi mbili rahisi zilizochukuliwa pamoja - na kwa kiwango kikubwa - ni jinsi mifumo mingi ya AI imefunzwa kufanya maamuzi magumu sana.

AI inajifunzaje kwa njia huru?

Mafunzo yanayosimamiwa ni mbinu ya mafunzo yenye nguvu sana, lakini mafanikio mengi ya hivi majuzi katika AI yamefanikishwa na mafunzo ya bila kusimamiwa.

Kwa maneno rahisi, hapa ndipo matumizi ya algoriti changamano na hifadhidata kubwa inamaanisha AI inaweza kujifunza bila mwongozo wowote wa kibinadamu.

ChatGPT ndio mfano unaojulikana zaidi.

Idadi ya maandishi kwenye mtandao na katika vitabu vya dijitali ni kubwa sana hivi kwamba kwa miezi mingi ChatGPT iliweza kujifunza jinsi ya kuchanganya maneno kwa njia yenye maana peke yake, huku wanadamu wakisaidia kurekebisha majibu yake.

Fikiria ulikuwa na rundo kubwa la vitabu katika lugha ya kigeni, labda baadhi yavyo na picha.

Hatimaye unaweza kubaini kuwa neno lile lile lilionekana kwenye ukurasa wakati wowote kulikuwa na mchoro au picha ya mti, na neno lingine wakati kulikuwa na picha ya nyumba.

Na ungeona kwamba mara nyingi kulikuwa na neno karibu na maneno hayo ambalo linaweza kumaanisha "a" au labda "the" - na kadhalika.

ChatGPT ilifanya aina hii ya uchanganuzi wa karibu wa uhusiano kati ya maneno ili kuunda muundo mkubwa wa takwimu ambao inaweza kutumia kufanya ubashiri na kutoa sentensi mpya.

Inategemea kiasi kikubwa cha nguvu ya kompyuta ambayo inaruhusu AI kukariri idadi kubwa ya maneno - peke yake, katika vikundi, katika sentensi na katika kurasa - na kisha kusoma na kulinganisha jinsi yanavyotumiwa mara kwa mara na tena katika sehemu ya pili.

Maendeleo ya haraka yaliyofanywa na miundo ya kina ya kujifunza katika mwaka uliopita yamesababisha wimbi jipya la shauku na wasiwasi juu ya uwezo wa akili ya bandia, na hakuna dalili ya kupungua.

Ahadi na ilani za nadharia za kisayansi zinaonekana kutujia ghafla na tunakuta tayari tunaishi katika ulimwengu ambao AI inaanza kufichua uwezo wake wa ajabu na wa kinyama.