Ce este inteligența artificială?
AI este o trusă de metode care ajută calculatoarele să rezolve sarcini.
Ce vei învăța
- Explici: ai nu este un singur tip de model
- Aplici ideea într-un exemplu: Ce este inteligența artificială?
- Recunoști limitele și verifici rezultatul exercițiului
AI este o trusă de metode care ajută calculatoarele să rezolve sarcini. La Atelierul Luna vrem să alegem unealta potrivită, înainte să alegem un model.
Poți parcurge acest curs fără cont și fără programare. Exemplele sunt sintetice și rezultatele AI trebuie verificate.
Cum funcționează, pas cu pas
AI nu este un singur tip de model
Inteligența artificială este o familie de metode pentru sarcini precum recunoașterea, predicția, planificarea și generarea. Un sistem cu reguli aplică instrucțiuni scrise de oameni. Machine learning învață relații din exemple; deep learning folosește rețele cu multe straturi. AI generativă produce conținut nou. Un LLM lucrează cu limbajul, dar recomandarea produselor sau detectarea unui defect poate folosi alte modele. Gândește-te la o trusă: alegi unealta după problemă. Un algoritm simplu poate fi mai potrivit decât un agent pentru o regulă fixă.
Cum se schimbă modelul prin învățare
Datele de antrenare sunt exemplele din care modelul își ajustează parametrii. În învățarea supravegheată ai și răspunsul dorit, precum „spam”. În cea nesupravegheată cauți structuri, precum grupuri de clienți. Învățarea auto-supervizată construiește ținte din date, de exemplu prezicerea textului următor. Validarea ajută la alegerea setărilor; setul de test rămâne separat până la evaluarea finală. Dacă modelul memorează exemplele și greșește pe date noi, ai overfitting. O separare corectă evită scurgerea informației din test în antrenare.
De la tokeni la răspuns
Un token este o unitate de text: uneori un cuvânt, alteori o parte de cuvânt sau punctuație. Modelul procesează tokenii din context și estimează o distribuție pentru următorul token. Selecția se repetă până la oprire. Atenția din Transformer combină informații despre relațiile dintre tokeni; nu este atenție umană. Antrenarea modifică parametrii, iar inferența folosește modelul antrenat. Un răspuns poate părea coerent fără să fie adevărat: obiectivul de generare a textului nu este o verificare independentă a faptelor.
Harta vizuală
Urmărește săgețile continue pentru fluxul principal. Săgețile albastre punctate furnizează date sau context; cele roz punctate arată feedback sau rezultate care revin. Culorile și formele disting modelele, stocările, deciziile și rezultatele. Pe ecrane mici, derulează orizontal pentru a urmări întreaga diagramă.
Un exemplu complet
Un calculator însumează prețuri prin reguli. Un filtru spam învață din exemple. Un LLM redactează descrieri. Un sistem vision identifică defecte; un recommender ordonează produse. Robotul combină percepție și acțiune.
Încearcă tu
- Grupează exemplele: calculator, spam, chatbot, OCR, recomandări, robot, prognoză și traducere.
- Notează intrarea, sursa și rezultatul așteptat înainte să rulezi experimentul. Folosește doar datele fictive din exemplu.
- Urmărește etapele din diagramă. La fiecare pas scrie ce informație primește și ce produce; nu confunda rezultatul intermediar cu rezultatul final.
- Repetă cazul după eliminarea unei informații necesare sau după o intrare ambiguă. Verifică dacă sistemul cere clarificare, se oprește sau inventează.
- Compară cu soluția comentată. Păstrează configurația, data, rezultatul și o explicație pentru orice diferență. Schimbă un singur lucru și retestează.
Soluție comentată
Calculul fix folosește reguli; clasificarea învață; redactarea generează. Nu toate au nevoie de LLM sau agent. Pentru a considera exercițiul reușit, poți arăta legătura dintre intrare, etapele parcurse și rezultat. Dacă lipsesc date, un răspuns prudent este mai util decât o completare inventată. Nu compara doar stilul: verifică și condițiile, sursele și operațiile efectuate.
Când merită și ce poate merge prost
O interfață de chat nu descrie tehnologia din spatele ei. Alege această abordare când îmbunătățește o nevoie măsurată. Păstrează o variantă simplă ca referință și compară rezultatele pe aceleași intrări. Un singur exemplu reușit nu stabilește fiabilitatea în toate situațiile.
Verifică ce ai înțeles
Orice automatizare este AI?
Nu. O regulă fixă poate automatiza ceva fără învățare sau raționament flexibil.
De ce nu evaluăm doar pe datele de antrenare?
Pentru că vrem performanță pe situații noi, nu dovada că a memorat exemplele.
Ce rezultat trebuie să obții în acest exercițiu?
Calculul fix folosește reguli; clasificarea învață; redactarea generează. Nu toate au nevoie de LLM sau agent.
Cuvinte de ținut minte
- AI: Familie de metode, nu sinonim pentru chatbot.
- Overfitting: Modelul se adaptează excesiv la exemplele văzute.
- Token: Unitate folosită de model pentru text și limite de context.
Surse și următorul pas
Pentru pregătire: nu ai nevoie de alte cursuri.
Continuă cu: F02 — Cum învață o mașină? · F06 — Chatbot, asistent, agent și sistem agentic