Blog pro AI začátečníky

Rubrika: Základy AI

  • Rizika používání umělé inteligence: Co by měl každý vědět

    Rizika používání umělé inteligence: Co by měl každý vědět

    Umělá inteligence (AI) je jedním z nejrychleji se rozvíjejících technologických trendů současnosti. Pomáhá nám psát texty, upravovat fotky, překládat cizí jazyky, navrhovat weby, řídit auta nebo analyzovat velké objemy dat. Zní to jako pohádka budoucnosti, která se stala skutečností. Ale s velkou silou přichází i velká zodpovědnost. Používání AI s sebou totiž nese i různá rizika, která si často ani neuvědomujeme.

    V tomto článku ti přehledně a jednoduše vysvětlím, jaká rizika jsou s umělou inteligencí spojena. Doplním je konkrétními příklady. Pokud hledáš srozumitelný přehled, jsi na správném místě.

    1. Ztráta soukromí

    Jedním z hlavních rizik AI je práce s osobními daty. AI modely často potřebují obrovské množství dat, aby se naučily správně fungovat. Pokud se s daty špatně zachází, mohou uniknout nebo být zneužity.

    Příklad: Představte si aplikaci, která pomocí AI analyzuje váš hlas a rozpoznává emoce. Pokud někdo získá přístup k těmto nahrávkám, může zjistit, kdy jste smutní, naštvaní nebo nervózní – a to bez vašeho vědomí.

    2. Šíření dezinformací (fake news)

    AI umí generovat realistické texty, videa nebo obrázky. To je skvělé pro kreativní projekty, ale také nebezpečné pro šíření falešných zpráv.

    Příklad: Existují videa, kde známí politici říkají něco, co nikdy neřekli. Vypadají naprosto reálně, ale jsou vytvořená pomocí tzv. deepfake technologie. Takové manipulace mohou ovlivnit volby nebo veřejné mínění.

    3. Ztráta pracovních míst

    Automatizace pomocí AI nahrazuje rutinní úkoly, které dříve vykonávali lidé. To vede k vyšší efektivitě, ale také k tomu, že někteří lidé přicházejí o práci.

    Příklad: Mnoho zákaznických podpor dnes používá chatovací roboty. Tam, kde dřív seděli operátoři, dnes odpovídá AI. A podobně to funguje i v bankách nebo skladech.

    4. Zaujatost algoritmů (bias)

    AI modely se učí na historických datech. Pokud jsou tato data zaujatá, bude zaujatá i AI.

    Příklad: Pokud systém pro výběr uchazečů o práci trénujete na historických datech, kde byli upřednostňováni muži, může AI automaticky dávat nižší hodnocení životopisům žen. A to i přesto, že mají stejnou nebo lepší kvalifikaci.

    5. Závislost na AI

    Čím více spoléháme na AI, tím méně používáme vlastní rozum. Lidé se mohou stát pasivními uživateli, kteří bez AI nejsou schopni rozhodovat.

    Příklad: Mnoho studentů už dnes píše seminární práce s pomocí AI. Pokud si ale zvyknou, že za ně vše „vymyslí“ technologie, ztrácejí schopnost samostatně přemýšlet a tvořit.

    6. Možnost zneužití AI

    Stejně jako se AI dá využít pro dobro, může být i zneužita. Hackeři a kyberzločinci mohou AI použít k vytváření škodlivého softwaru nebo k manipulaci lidí.

    Příklad: AI nástroj může vygenerovat e-mail, který vypadá jako od vaší banky. Pokud kliknete na odkaz, dostanete se na falešný web a přijdete o peníze. Tomuto typu útoku se říká phishing, a díky AI je stále sofistikovanější.

    7. Neprůhlednost rozhodování (black box problém)

    Některé AI modely jsou tak složité, že ani jejich tvůrci přesně neví, jak fungují. Říká se tomu „black box“ efekt.

    Příklad: Pokud lékař použije AI k diagnostice nemoci, ale neví, na základě čeho model rozhodl, nemůže rozhodnutí správně ověřit. To může být velmi nebezpečné pro pacienty.

    8. Chybná rozhodnutí

    AI není neomylná. Pokud je trénována na chybných nebo neúplných datech, může dělat špatná rozhodnutí.

    Příklad: AI systém pro automatické schvalování půjček může odmítat klienty jen proto, že nemá dost dat o jejich příjmech. I když by normálně půjčku bez problémů získali.

    9. Nerovnoměrná distribuce moci

    Velké technologické firmy nebo státy, které ovládají špičkovou AI, získávají obrovský náskok. Ostatní zůstávají pozadu.

    Příklad: Společnosti jako Google, OpenAI nebo Microsoft mají přístup k miliardám dolarů a špičkovým výzkumníkům. Malé firmy nebo rozvojové země s nimi nemohou držet krok, což prohlubuje rozdíly ve světě.

    10. Autonomní systémy mimo kontrolu

    V extrémních případech hrozí, že AI systémy získají takovou míru autonomie, že je lidé přestanou ovládat.

    Příklad: Vojenské drony řízené AI by teoreticky mohly samy rozhodovat, koho zasáhnout. Pokud dojde k chybě nebo špatné interpretaci dat, může to mít fatální důsledky.

    Co s tím můžeme dělat?

    Rizika neznamenají, že bychom se měli AI bát nebo ji zakazovat. Naopak. Je důležité ji porozumět. Jenom tak ji můžeme rozumně používat a zároveň nastavovat jasná pravidla.

    Možná řešení:

    • Větší transparentnost algoritmů.
    • Zákony a etické rámce pro vývoj AI.
    • Vzdělávání veřejnosti, jak AI funguje.
    • Důsledné testování a kontrola před nasazením do praxe.
    • Zabezpečení dat a soukromí uživatelů.

    Závěr

    Umělá inteligence je jako oheň – může nám uvařit oběd, ale i vypálit dům. Záleží jen na tom, jak ji používáme. Když budeme mít otevřené oči, učit se, chránit své soukromí a tlačit na odpovědné používání AI, může nám velmi pomoci. Ale nesmíme přehlížet její temné stránky.

    Doufám, že ti tento článek pomohl lépe pochopit rizika AI. Sdílej ho s ostatními, ať se i oni mohou lépe rozhodovat v digitálním světě.

    Diskuze

    Napadají ti ještě nějaká další rizika? Napiš mi do komentáře! 😊

    Sociální sítě

    Všechny fresh news, tipy a triky ze světa AI najdeš jako první na mích sociálních sítích.

    https://www.ibm.com/think/insights/10-ai-dangers-and-risks-and-how-to-manage-them

    https://aimagazine.com/top10/top-10-risks-of-ai

    https://chatgpt.com/

    https://gemini.google.com

    https://waib.net/

    https://www.perplexity.ai

  • Umělá inteligence vs. prohlížeč: Kdy použít který nástroj? Praktický průvodce pro běžné uživatele

    Umělá inteligence vs. prohlížeč: Kdy použít který nástroj? Praktický průvodce pro běžné uživatele

    Dnes už není pochyb o tom, že internet změnil náš život. Dříve jsme hledali informace v knihovnách, dnes je máme doslova na dlani. Ale s příchodem umělé inteligence (AI) se změnil i způsob, jak s informacemi pracujeme. A tak si mnozí lidé kladou jednoduchou otázku: Kdy mám použít klasický prohlížeč jako je Google, a kdy raději AI, třeba ChatGPT?

    V tomto článku si jednoduše a na příkladech vysvětíme, kdy je který nástroj vhodnější.

    Co je prohlížeč a co je umělá inteligence?

    Internetový prohlížeč (např. Google Chrome, Mozilla Firefox, Safari) je nástroj, který ti pomáhá dostat se na webové stránky. Pokud napíšeš do Googlu „nejlepší restaurace v Praze“, prohlížeč ti zobrazí výsledky z různých stránek.

    Umělá inteligence (AI; např. ChatGPT, Gemini, Perplexity) funguje jinak. Nenabízí odkazy, ale rovnou odpověď nebo výstup. Když se zeptáš: „Navrhni mi text pro Instagram o investování,“ AI ti text přímo vygeneruje.

    Kdy použít AI?

    1. Potřebuješ něco vysvětlit jednoduše

    AI je skvělá, když potřebuješ rychlé, stručné a lidsky napsané vysvětlení, včetně příkladů.

    Příklad: Nechápeš, co je inflace? Napiš do ChatGPT: „Vysvětli mi, co je inflace jako bych byl žák 5. třídy.“

    2. Chceš tvořit obsah

    Potřebuješ texty pro sociální sítě, newsletter, popis produktu nebo nápad na video? AI ti pomůže tvořit rychleji.

    Příklad: „Vymysli mi 5 nápadů na Reels pro Instagram o chytrých aplikacích, které šetří čas.“

    3. Potřebuješ porovnání nebo shrnutí

    AI umí velmi dobře shrnout dlouhý text nebo porovnat dvě možnosti.

    Příklad: „Shrň mi rozdíl mezi živností a s.r.o. pro začínající podnikatele.“

    4. Hledáš inspiraci

    AI je dobrý parťák, když ti dojdou nápady. Pomůže s brainstormingem i kreativitou.

    Příklad: „Jak originálně pojmenovat podcast o finanční svobodě?“

    5. Potřebuješ checklist nebo návod

    AI umí rychle sepsat krok za krokem, co máš udělat.

    Příklad: „Napiš mi checklist pro spuštění Instagram účtu pro online podnikání.“

    Kdy použít prohlížeč?

    1. Hledáš aktuální informace

    Například kurzy měn, počasí, nejnovější zprávy nebo sportovní výsledky.

    Příklad: „Počasí Praha dnes“ nebo „kurz eura ČNB.“

    2. Potřebuješ najít konkrétní web nebo službu

    Třeba hledáš nejbližší kavárnu, účetního nebo web vaší banky.

    Příklad: „Nejlepší cukrárna v Brně“ nebo „přihlášení do internetového bankovnictví Česká spořitelna.“

    3. Potřebuješ oficiální zdroj nebo dokument

    Když potřebuješ vyhledat zákon, formulář, PDF nebo údradní informace.

    Příklad: „Formulář přiznání k dani z příjmů fyzických osob 2025 PDF.“

    4. Hledáš zboží, recenze nebo ceny

    Při nákupu potřebuješ porovnat ceny, najít recenze nebo najít, kde koupit.

    Příklad: „Recenze Xiaomi Redmi Note 13 Pro“ nebo „nejlevnější notebook do 15 000 Kč.“

    5. Chceš najít videa, fotky, mapy

    Například videonávody, YouTube, fotky interiérů, mapy cest nebo trasu autem.

    Příklad: „Jak vyměnit toner v tiskárně HP video“ nebo „mapa metra v Praze.“

    Praktické shrnutí

    Potřebuješ…Použij AI 🧠Použij Google 🌍
    Vysvětlení, shrnutí, porovnání✅
    Aktuální informace (počasí, zprávy)✅
    Tvorba obsahu (texty, nápady, posty)✅
    Hledání webů, služeb, dokumentů✅
    Recenze, ceny, zboží, e-shopy✅
    Checklisty, šablony, rady, návody✅

    Závěr: Kombinuj chytře

    Nejde o to, který nástroj je „lepší“. Důležité je vědět, kdy který použít.

    • Chceš najít fakta, web nebo nakupovat? → Použij Google.
    • Potřebuješ radu, tvořit nebo pochopit? → Zeptej se AI.

    Ideální je tyto nástroje kombinovat. Třeba si něco přečíst na Googlu a pak si to nechat shrnout od AI. Anebo si nechat od AI navrhnout 5 nápadů a pak si každý zvlášť dohledat.

    Chytrý uživatel dnes ušetří spoustu času tím, že ví, kdy se zeptat a koho.

    Líbil se ti článek? Sdílej ho s přáteli nebo na sociálních sítích. A pokud chceš vědět, jak ti AI může denně šetřit čas a peníze, sleduj mě dál.

    Diskuze:

    Přemýšlíš někdy nad tím, který nástroj použít, a v které situaci? Dej mi vědět do komentáře! 😉

    Sociální sítě:

    Všechny fresh news, tipy a triky ze světa AI najdeš jako první na mích sociálních sítích.

    Zdroje:

    https://huggingface.co

    https://chatgpt.com/

    https://copilot.microsoft.com

    https://gemini.google.com

    https://waib.net/

    https://www.perplexity.ai

  • Jak zodpovědně a udržitelně využívat AI?

    Jak zodpovědně a udržitelně využívat AI?

    Umělá inteligence (AI) proniká do našeho života každým dnem víc a víc, ať už si to uvědomujeme nebo ne. Od virtuálních asistentů, přes doporučení na Netflixu, až po GPS navigaci nebo automatizaci úkolů v práci. AI už je všude. A i proto bychom se měli stále víc nad jejím používáním zamyslet.

    Cílem tohoto článku je ukázat ti, jak využívat AI zodpovědně, efektivně a s ohledem na životní prostředí. Na příkladech z běžného života ti demonstruji konkrétní tipy a pomůžu ti stát se chytřejším uživatelem AI bez ohledu na to, jaké máš zkušenosti.

    1. Používej AI jen tam, kde to opravdu pomáhá

    Rozsah možností použití AI je ohromující. Ale na na každý úkol je potřeba využívat její schopnosti.

    ✅ Příklad:

    Plánuješ narozeninovou oslavu. AI ti může pomoct vymyslet témata, hry nebo nákupní seznam. To je velice užitečné, protože ušetříš čas a energii.

    Ale požádat AI, aby za tebe napsala seznam potravin, který si už stejně pamatuješ? To už možná není nutné.

    Tip: Používej AI na úkoly, které:

    • Šetří čas nebo snižují stres
    • Pomáhají s rozhodováním nebo nápady
    • Podporují tvoji kreativitu nebo produktivitu

    2. Soustřeď se na jasnost a konkrétnost svých dotazů

    Čím přesněji popíšeš, co potřebuješ, tím trefněji ti AI pomůže. Tím pádem spotřebuje méně energie, aby ti dala smysluplnou odpověď.

    ✅ Příklad:

    Místo otázky:

    „Co bych si měl dát k jídlu?“

    Zkuste:

    „Navrhni mi tři jednoduchá vegetariánská jídla z brambor a špenátu.“

    Proč na tom záleží:

    • Ušetříš výpočetní výkon (méně pokusů a omylů).
    • Odpověď bude rychlejší a přesnější.

    Tip: Čím kvalitnější zadání, tím kvalitnější odpověď. AI je jako chytrý pomocník. Musíš jí ale říct, co přesně chceš.

    3. Zvol lehčí a energeticky úspornější nástroje, pokud je to možné

    Ne všechny AI nástroje jsou stejné. Některé jsou velké a výkonné (např. jazykové modely), jiné jsou malé a úsporné. Pokud potřebuješ vyřešit jednoduchý úkol, stačí jednodušší nástroj, který nezatěžuje tolik výpočetních zdrojů.

    ✅ Příklad:

    Použití diktafonu s převodem řeči na text v telefonu je rychlejší a ekologičtější než zapínat velkou AI aplikaci online jen kvůli krátké zprávě.

    Tip: Pro jednoduché úkoly hledejte menší, specializované AI nástroje. Často jsou jejich výsledky přesnější, protože jsou vytrénované jenom na ten konkrétní úkol.

    4. Využívej AI na zařízení

    AI v cloudu (např. chatboty nebo generátory obrázků) běží na velkých serverech, které spotřebují hodně elektřiny. Ale některé funkce (např. filtry v telefonu nebo návrhy textu na klávesnici) běží přímo v zařízení bez nutnosti připojení.

    ✅ Příklad:

    Autokorekce nebo prediktivní text na mobilu je formou AI, která běží lokálně. Není potřeba internet ani výkonný server.

    Tip: Pokud řešíš soukromí, bezpečnost nebo spotřebu energie, místní AI je často lepší volba.

    5. Plánuj, jak AI použiješ

    Je lákavé AI zkoušet a ptát se na všechno možné. Ale každý dotaz stojí nějakou energii.

    Představ si to jako vodu nebo elektřinu. Používat ano. Plýtvat ne.

    ✅ Příklad:

    Píšeš blogový článek. Místo toho, abys 15-krát požádal*a AI o přeformulování jednoho odstavce, si předem promysli, jaký styl chceš. Ušetříš čas i výpočetní výkon.

    Tip: Vnímej AI jako nástroj, ne jako hračku. Buď zvídavý*á, ale ohleduplný*á.

    6. Uvědom si uhlíkovou stopu AI

    Trénování velkých AI modelů může spotřebovat víc elektřiny než některá menší města. A provoz vyžaduje datová centra, která jsou neustále chlazena výkonnou klimatizací.

    To neznamená, že bychom AI neměli používat – ale měli bychom si být vědomi její ceny.

    ✅ Příklad:

    Stejně jako nenecháš svítit světla celou noc, zvaž, jestli opravdu potřebuješ AI pro každý drobný úkol.

    Tip: Ptej se: „Opravdu to stojí za tu spotřebu energie?“

    7. Vybírej nástroje od firem, kterým záleží na udržitelnosti

    Některé technologické firmy se snaží o tzv. „zelenou AI“. To znamená, že chtějí snížit dopad na životní prostředí – používají obnovitelné zdroje, navrhují úsporné algoritmy nebo zveřejňují svou spotřebu.

    ✅ Příklad:

    Pokud ti dva AI nástroje dají podobné výsledky, zvol ten od firmy, která podporuje ekologické hodnoty.

    Tip: Sleduj stránky firem, hodnoty nebo ekologické certifikace.

    8. Sdílej znalosti a vzdělávej ostatní

    Ne každý ví, jak AI funguje – nebo jak ji používat zodpovědně. Můžete pomoci tím, že budete informace sdílet jednoduchou formou s rodinou, kolegy nebo přáteli.

    ✅ Příklad:

    Tvoji rodiče možná netuší, že 20 hlasových požadavků na chytrého asistenta denně má ekologický dopad. Krátká debata může hodně změnit.

    Tip: Buď hlasem rozumu ve svém okolí. Pomáhej druhým používat AI s rozvahou.

    9. Podporuj zelené AI projekty a inovace

    Někteří vývojáři tvoří AI, která přímo pomáhá životnímu prostředí (např. optimalizuje rozvoz zboží, aby se šetřilo palivo, nebo snižuje odpad ve výrobě).

    ✅ Příklad:

    Místo toho, abys AI používal*a jen pro zábavu, zkus ji využít pro:

    • Úsporu energie doma
    • Plánování ekologických cest
    • Sledování uhlíkové stopy

    Tip: AI nemusí být jen problém. Může být i součást řešení.

    10. Vždy dodržuj zásady soukromí a etiky

    Jedním z rizik AI je, jak nakládá s osobními daty. Pokud do ní zadáte citlivé informace (např. adresu, hesla, zdravotní údaje), možná je předáváte někomu, koho vůbec neznáte.

    ✅ Příklad:

    Nikdy nezpracovávej důvěrné dokumenty přes AI, pokud si nejste jistí, že je zabezpečená. Nezadávejte soukromé rozhovory do chatbotů, pokud nemáte jistotu, že jsou skutečně soukromé.

    Tip: Vnímej AI jako užitečného cizince. Může pomoci, ale neříkej mu všechno.

    11. Nech AI, ať ti pomáhá žít ekologičtěji

    Nejlepší využití AI? Když ti pomůže žít šetrněji vůči planetě.

    ✅ Příklad:

    • AI může navrhnout úspornější nastavení chytré domácnosti
    • Pomůže ti najít ekologické značky
    • Umožní plánovat jídla podle toho, co už máš doma, a tím sníží plýtvání

    Tip: Spoj zájem o ekologii s AI a vytvoř si lepší návyky.

    Závěrem

    Umělá inteligence je mocný nástroj. Stejně jako elektřina nebo internet může proměnit náš život. Ale jen pokud ji používáme moudře.

    Nemusíš být expert, abys AI využíval*a zodpovědně. Stačí si položit pár jednoduchých otázek:

    • Opravdu ji teď potřebuju?
    • Mluvím s ní jasně a efektivně?
    • Mohl*a bych použít jednodušší nástroj?
    • Pomáhám nebo škodím planetě?

    Tímto přístupem se stáváš nejen chytřejším uživatelem, ale také součástí změny k lepšímu, za udržitelnější a etičtější budoucnost technologií.

    Používejme AI s rozumem. Na naší budoucnosti záleží.

    Sociální sítě

    Všechny fresh news, tipy a triky ze světa AI najdeš jako první na mích sociálních sítích.

    Zdroje:

    https://huggingface.co

    https://chatgpt.com/

    https://copilot.microsoft.com

    https://gemini.google.com

    https://waib.net/

  • Základy promptování rychle a efektivně!

    Základy promptování rychle a efektivně!

    Co je prompt?

    Slovo prompt bychom mohli volně přeložit jako pokyn nebo příkaz, který zadáváš umělé inteligenci nebo počítačovému systému, aby něco udělal nebo vytvořil.

    ->Ve světě textových nástrojů (jako je např. ChatGPT nebo Gemini) je prompt otázka, příkaz nebo zadání. Podle nich AI odpovídá nebo generuje text, obrázek, kód, atd.

    Příklady: „Napiš mi článek o investování.“; „Vysvětli mi, co je inflace.“

    ->Ve světě grafiky nebo generátorů obrázků (jako je např. MidJourney nebo DALL-E) je prompt popis obrázku, který chceš vytvořit, včetně informací o barevnosti, stylu, emoci nebo jiných detailech.

    Příklad: „Futuristické město při západu slunce, realistický styl, industriální atmosféra, moderní architektura včetně mrakodrapů, zelené plochy mezi budovami.“

    Prompt i obrázek vygenerovaný pomocí ChatGPT: „Realistic futuristic cityscape at sunset with an industrial atmosphere. Towering modern skyscrapers made of steel, glass, and concrete dominate the skyline, their sharp edges and sleek designs reflecting the warm orange and pink hues of the setting sun. Massive industrial structures with exposed pipes, smokestacks emitting gentle plumes of steam, and neon-lit signs create a gritty yet advanced vibe. Between the buildings, there are lush green rooftop gardens, vertical forests climbing the facades, and tree-lined terraces that bring a touch of nature into the dense urban environment. The streets below are bustling with people in futuristic clothing, walking along parks and green promenades. Elevated highways with sleek vehicles and drones fly between the buildings. The scene blends high-tech innovation and raw industrial design with integrated greenery, all bathed in the warm glow of sunset.“

    Základy promptování

    V první řadě ti chci říct, že promptování je dle mého názoru tak trochu věda i umění zároveň. Vyžaduje čas a trénink, než ty výsledky budou podle tvých představ. A je to úplně normální. Vytrvej!

    Tady jsou moje tipy pro psaní efektivních promptů:

    1. Buď konkrétní*á a jasný*á:
      • Vyhni se vágním požadavkům.
      • Místo „Napiš článek“, napiš „Napiš článek o dopadu inflace na investice v Česku v roce 2024, délka 300 slov.“
    2. Urči formát a styl
      • Přesně řekni, v jakém stylu a jaký typ výstupu chceš (článek, seznam, scénář, e-mail…).
      • Příklad: „Napiš shrnutí jako bullet-pointy ve stylu LinkedIn postu.“
    3. Specifikuj cílovou skupinu
      • Pro koho to je? Odborník? Začátečník? Laik?
      • Příklad: „Vysvětli to laikovi, co nemá ekonomické vzdělání.“
    4. Uveď cíl promptu
      • Co tím chceš dosáhnout? Informovat, pobavit, vzdělat, přesvědčit?
      • Příklad: „Cílem je motivovat lidi k přihlášení na webinář.“
    5. Nastav tón a emoce
      • Přátelský, formální, seriózní, humorný?
      • Příklad: „Použij profesionální, ale srozumitelný tón s trochou optimismu.“
    6. Doplň případné příklady
      • Pokud máš nějakou představu nebo vzor, napiš ji nebo ho tam.
      • Příklad: „Napiš to jako titulek v časopisu Forbes.“
    7. Rozděl úkol na části, pokud je složitý
      • Nezadávej najednou pět věcí, radši po krocích.
      • Příklad: „Nejdřív vytvoř osnovu, pak napiš první odstavec.“
    8. Dej si pozor na délku promptu
      • Buď stručný, ale výstižný. Jasný vstup = kvalitní výstup.

    ➡️ Extra tipy pro pokročilé

    • Používej příkazy typu „vyhni se“, „jen“, „ne-„
      Příklad: „Nepiš dlouhé odstavce. Používej jen krátké věty.“
    • Uveď preferovaný jazyk nebo jazykovou úroveň
      Příklad: „Piš česky, jazyk na úrovni B2.“
    • Urči formát výstupu (tabulka, seznam, odstavec, JSON atd.)
      Příklad: „Vrať odpověď jako tabulku se sloupci Název, Popis, Dopad.“

    Test

    Otestuj své promptovací zručnosti!

    Klikni na tento odkaz.

    Sociální sítě

    Všechny fresh news, tipy a triky ze světa AI najdeš jako první na mích sociálních sítích.

    Zdroje:

    https://huggingface.co

    https://chatgpt.com/

    https://copilot.microsoft.com

    https://gemini.google.com

    https://waib.net/

  • Prozkoumej způsoby učení umělé inteligence!

    Prozkoumej způsoby učení umělé inteligence!

    Co je k učení AI potřeba?

    1. Data: Velké množství kvalitních dat je klíčové.
    2. Výpočetní výkon: Výkonné grafické procesory (GPU) nebo specializovaný hardware (např. TPU).
    3. Algoritmy: Pokročilé algoritmy, jako jsou neuronové sítě, rozhodovací stromy nebo evoluční algoritmy.
    4. Optimalizace: Techniky, jako je gradientní sestup*, které pomáhají modelu najít nejlepší parametry.

    *gradientní sestup je metoda hledání řešení problému. Příklad ze života: Představ si, že jsi na kopci a chceš se dostat co nejrychleji dolů do údolí. Nevidíš daleko, ale víš, kde to kolem tebe klesá nejvíc. Uděláš krok tím směrem. Pak zase zjistíš, kde to klesá, a znovu jdeš dolů. A takhle pořád dokola, dokud nedojdeš co nejníž. V matematice je to podobné – gradient ti ukáže směr, kterým klesá hodnota funkce nejrychleji, a „sestup“ znamená, že děláš malé kroky tím směrem, abys našel to nejlepší (nejnižší) řešení.

    Jak se model zlepšuje?

    • Iterace: Model opakovaně zkouší, hodnotí chyby a přizpůsobuje se.
    • Hodnocení: Používají se metriky (např. přesnost, ztrátová funkce) pro měření výkonu.
    • Lepší data: Čím kvalitnější data, tím přesnější model.

    Jestli chceš proniknout do tajů trénování AI hlouběji, níž jsem pro tebe připravila seznam konkrétních způsobů učení umělé inteligence i s příklady ze života pro lepší představu. Tak pojďme nato! 🙂

    Způsoby učení umělé inteligence


    1. Supervizované učení (Supervised learning)

    Jak to funguje:

    1. Data s odpověďmi: Máš nějakou hromadu dat, kde už znáš správné odpovědi. Třeba fotky koček a psů, a u každé fotky je napsáno, jestli je na ní kočka nebo pes.
    2. Trénink: Ukážeš tyhle příklady AI, aby se naučila, co je co. AI se snaží najít vzory nebo pravidla, podle kterých může rozpoznat kočku od psa.
    3. Testování: Potom jí dáš nové fotky, kde nezná odpovědi, a ona se snaží odhadnout, co na nich je. Pokud to uhádne správně, znamená to, že se to naučila správně.

    Příklad ze života: Představ si, že máš matematickou písemku a učitel ti předtím dal příklady s výsledky, abys věděl*a, jak se to počítá. Ty jsi trénoval*a na těch příkladech, a teď na písemce řešíš podobné úlohy, ale bez odpovědí.

    Využití: Je to jeden z nejčastějších způsobů trénování AI např. pro rozpoznávání obličejů, hlasu nebo pro navigace, které ti ukazují nejlepší trasu. 


    2. Nesupervizované učení (Non-supervised learning)

    Jak to funguje:

    1. Žádné odpovědi: AI dostane třeba hromadu fotek, ale tentokrát neví, co na nich je (žádné popisky jako „kočka“ nebo „pes“).
    2. Hledání vzorů: AI se snaží najít v datech nějaké podobnosti, skupiny nebo vzory. Třeba si všimne, že některé fotky vypadají podobně a rozdělí je do skupin – aniž by věděla, že jedna skupina jsou kočky a druhá psi.
    3. Výsledek: AI ti řekne: „Hele, mám tady dvě skupiny věcí, co jsou si podobné,“ ale ty musíš zjistit, co ty skupiny vlastně znamenají.

    Příklad ze života: Představ si, že pracuješ v knihovně a v krabicích máš uložené velké množství knih a chceš je povykládat do regálu. Vytahuješ knihu za knihou a snažíš se na základě obalu, velikosti, barev, názvu, atd. je nějak roztřídit. Výsledkem je roztřídění do skupin na dětské, romantické, životopisní, atd. knihy. 

    Využití:

    • Skupiny zákazníků v obchodě: Zákazníky může rozdělit na různé skupiny podle jejich nákupního chování, aniž bys věděl, kdo přesně co kupuje.
    • Kompresování dat: Pomůže zmenšit velké množství dat na něco jednoduššího, co se snadněji analyzuje.


    3. Polosupervizované učení (Semi-supervised learning)


    Jak to funguje:

    1. Málo popsaných dat: Představ si, že máš 1000 fotek, ale jen u 100 z nich víš, co na nich je (například „kočka“ nebo „pes“). Zbytek fotek nemá žádné popisky.
    2. Učení z obou částí: 
    • AI se nejdřív učí na těch popsaných fotkách (supervizované učení).
    • Potom se podívá na nepopsané fotky a snaží se je rozdělit do skupin (nesupervizované učení), ale při tom využije, co už se naučila z popsaných dat.


    3. Výsledek: AI se díky tomu stává chytřejší, protože využívá malé množství popsaných dat jako nápovědu, aby lépe pochopila to velké množství nepopsaných dat.

    Příklad ze života:

    Představ si, že máš domácí úkol, ale učitel ti vysvětlil jen několik příkladů. Zbytek příkladů nemá odpovědi, takže se na ně musíš podívat sám*sama a snažit se je vyřešit podle toho, co už jsi pochopil*a z těch pár příkladů, které ti učitel ukázal.

    Využití:

    • Rozpoznávání obličejů: Máš databázi fotek lidí, ale jen některé fotky mají uvedené, kdo je na nich vyfocený.
    • Lékařství: Některé snímky (např. rentgeny) mají popsanou diagnózu, jiné ne.
    • Vyhledávače: Některé weby jsou popsané, co obsahují, jiné ne – AI se musí zorientovat.


    4. Posilované učení (Reinforcement learning)

    • Jak to funguje: AI agent se učí prostřednictvím odměn a trestů na základě svých akcí v prostředí.
    • Příklad: AI, která hraje šachy, zkouší různé tahy a učí se, které vedou k výhře.
    • Cíl: Maximálně zvýšit celkovou odměnu.

    Jak to funguje:

    1. Agent a prostředí: AI, kterou nazýváme „agent,“ se pohybuje v nějakém prostředí. Například robot, který se snaží projít bludištěm, nebo program, který hraje šachy.
    2. Akce a zpětná vazba:
      • Agent něco udělá (například robot zahne doleva).
      • Prostředí mu dá zpětnou vazbu: buď dostane odměnu (třeba za to, že našel správnou cestu), nebo „trest“ (třeba za to, že narazil do zdi).
    3. Cíl: Agent se snaží najít nejlepší strategii, aby získal co nejvíc odměn (nebo co nejmíň trestů) za co nejkratší dobu.

    Příklad ze života:

    Představ si, že učíš psa aportovat:

    • Když ti přinese míček, dostane pamlsek (odměna).
    • Když uteče s míčkem jinam, nic nedostane (neutrální zpětná vazba). Pes se postupně naučí, že přinést míček = dostat pamlsek, takže to začne dělat častěji.

    Využití:

    • Hry: Například AI, která hraje šachy nebo videohry, se učí hledat nejlepší tahy.
    • Roboti: Učí se chodit, chytat předměty nebo projít bludištěm.
    • Autonomní auta: AI se učí řídit bezpečně a efektivně tím, že získává odměny za dobré řízení (např. vyhnutí se nehodě) a tresty za chyby.


    5. Přenosové učení (Transfer Learning)

    Jak to funguje:

    1. Původní trénink: AI se nejdřív naučí něco složitého na velkém množství dat. Třeba model rozpoznávání obrázků se naučí obecné věci, např. jak vypadají tvary, barvy nebo hrany.
    2. Přenos znalostí: Pak vezmeš tenhle naučený model a použiješ ho na jiný, podobný úkol. Třeba se model, který pozná obrázky, přizpůsobí tak, aby rozpoznával jen konkrétní věci, třeba jen kočky.
    3. Ladění: V nové úloze AI trochu doučíš nebo upravíš, aby přesněji odpovídala tomu, co potřebuješ.

    Příklad ze života:

    Představ si, že ses naučil(a) tančit klasické tance. Když budeš chtít začít tančit moderní tanec, už nebudeš začínat od nuly, protože už umíš vnímat hudbu, držet rytmus a máš vybudovanou kondici.

    Využití:

    • Rozpoznávání obrázků: AI, která už umí číst rentgeny, může být trénována na hledání konkrétního onemocnění.
    • Překladače: AI, která už umí překládat mezi několika jazyky, se rychle naučí nový jazyk.
    • Hlasové asistenty: Model naučený na velkém množství hlasů se přizpůsobí konkrétnímu hlasu uživatele.


    6. Učení na základě příkladů (Few-shot learning nebo Zero-shot learning)

    Few-shot learning

    -je způsob, kdy AI stačí jen pár příkladů, aby se naučila něco nového.

    Jak to funguje:

    1. Předtrénovaný model: AI už je dobře naučená na spoustě jiných úkolů (např. rozpoznávání obecných obrázků nebo textů).
    2. Pár ukázek: Když chceš, aby se naučila nový úkol, ukážeš jí jen pár příkladů (např. „Toto je fotka kočky, toto je fotka psa“).
    3. Okamžitý přenos: AI využije, co už umí, a díky těm pár příkladům zvládne nový úkol.

    Příklad ze života:

    Představ si, že ti někdo ukáže pár obrázků exotického zvířete, třeba lva, a řekne: „Tohle je lev.“ Od teď už lvy poznáš, i když jsi je předtím nikdy neviděl, protože máš dost zkušeností s jinými zvířaty.

    Využití:

    • Když máš jen pár dat, například pro rozpoznání specifických vzorů, jako nové typy rukopisu nebo vzácné nemoci.

    Zero-shot learning

    To je ještě větší magie! AI se umí naučit něco nového bez jakýchkoliv příkladů – prostě jen z popisu úkolu.

    Jak to funguje:

    1. Obecné znalosti: AI už má obrovské množství znalostí o světě, protože byla trénována na hromadě dat.
    2. Popis úkolu: Místo příkladů jí dáš jen zadání. Například: „Najdi obrázky zvířat, která mají pruhy.“
    3. Uhodnutí: AI odhadne, co má dělat, protože pochopí význam tvého zadání a aplikuje své znalosti.

    Příklad ze života:

    Představ si, že ti někdo řekne: „Najdi všechny fotky zebry.“ Nikdy předtím jsi zebru neviděl, ale víš, že má pruhy. Podle toho to poznáš, aniž by ti někdo ukázal příklad.

    Využití:

    • Když chceš, aby AI zvládla úkoly, na které nemáš žádná tréninková data, například třídění textů do kategorií na základě jejich popisu.

    Vytvořila jsem pro tebe i přehlednou tabulku s praktickým využitím jednotlivých druhů učení v trénování AI i s jejich výhodami a nevýhodami:

    Typ učení / RozdílPříklady algoritmůOblasti využitíVýhodaNevýhoda
    Supervizované učeníLineární regrese, Random Forest, CNN, RNNRozpoznávání obrazu, NLP, lékařská diagnostikaVysoce přesné modely při dostatku anotovaných datPotřeba velkého množství označených dat
    Nesupervizované učeníK-means, PCA, AutoencoderySegmentace zákazníků, anomálie v datechFunguje i bez označených datVýsledky mohou být těžko interpretovatelné
    Polosupervizované učeníSemi-supervised SVM, Semi-supervised GANsLékařská diagnostika, analýza textuSnižuje potřebu anotovaných datMůže vyžadovat složité modely
    Reinforcement Learning (RL)Q-learning, Deep Q-Networks, Policy GradientRobotika, hry, obchodování na burzePřizpůsobuje se dynamickým situacímNáročné na výpočetní výkon a čas učení
    Přenosové učeníFine-tuning CNN, BERT, GPTRozpoznávání obrazu, NLP, personalizace AIZkracuje dobu trénování a vyžaduje méně datMožné přenesení biasu z původních dat
    Few-shot / Zero-shot learningMeta-learning, GPT-4, CLIPNLP, rozpoznávání objektů, překladFunguje i s extrémně omezeným množstvím datMůže být méně přesné než tradiční modely

    Sociální sítě

    Všechny fresh news, tipy a triky ze světa AI najdeš jako první na mích sociálních sítích.

    Zdroje:

    https://arxiv.org

    https://chatgpt.com

    https://copilot.microsoft.com

    https://gemini.google.com

    https://waib.net/

  • Poznej umělou inteligenci a její názvosloví!

    Poznej umělou inteligenci a její názvosloví!

    Na začátek to bude trošku teorie, ale velice stručné teorie včetně definic a hodně příkladů k tomu. Pomůže ti to v zorientování se v tématu a ujasnění pojmů. Tak vzhůru do toho, ať to rychle „proletíme“ 🙂

    Co je to umělá inteligence?


    Umělá inteligence (z angl. artificial intelligence = AI) je schopnost strojů jednat co nejpodobněji nám lidem.

    Nenech se ale zmást. S tou lidskou inteligenci to má jen málo společného. Jde tedy o pouhou iluzi (a taky dobře prodejný marketingový název), že stroje kopírují lidské uvažování, učení, chování a lidskou kreativitu. Stroje s těmito schopnostmi pouze napodobují lidskou aktivitu. AI není nic jiného, než počítačový program, který je schopen na základě opravdu gigantického množství vstupních dat (tzv. dataset) odpovídat na nejrůznější otázky nebo navrhovat řešení problémů.

    Druhy umělé inteligence

    Umělou inteligenci můžeme rozdělit do různých kategorií. Uvádím čtyři vybrané kategorie:

    1. Podle úrovně schopností (dle Stuart Russell a Peter Norvig)
    • Úzká AI (ANI – Artificial Narrow Intelligence) – AI vykonávající jen konkrétní úkoly, na které byla natrénována (např. rozpoznávání obrazu, chatboti, překladače).
    • Obecná AI (AGI – Artificial General Intelligence) – AI s intelektem jako člověk, schopná učit se a řešit široké spektrum problémů (zatím neexistuje, ale je ve vývoji).
    • Superinteligence (ASI – Artificial Superintelligence) – AI, která by překonala lidskou inteligenci ve všech oblastech (zatím neexistuje, ale je ve vývoji).
    1. Podle způsobu učení (věnuji se jim podrobně v této kapitole)
    • Strojové učení (Machine Learning, ML) – AI se učí z dat bez programování a zlepšuje se v určitém úkolu (např. neuronové sítě).
    • Hluboké učení (Deep Learning, DL) – Pokročilá forma strojového učení, která využívá složité matematické modely inspirované lidskými neurony (např. autonomní vozidla)
    • Posilované učení (Reinforcement Learning, RL) – AI se učí metodou pokus-omyl na základě zpětné vazby a odměn.
    1. Podle funkcionality
    • Reaktivní AI (Reactive Machines) – Nemá paměť, reaguje pouze na aktuální podněty (např. Deep Blue, šachový program od IBM).
    • AI s omezenou pamětí (Limited Memory AI) – Má krátkodobou paměť pro rozhodování (např. samořídící auta).
    • Teorie mysli (Theory of Mind AI) – Hypotetická AI, která by rozuměla emocím a myšlenkám lidí.
    • Vědomá AI (Self-aware AI) – Ještě neexistující AI, která by si byla vědoma sama sebe.
    1. Podle využití
    • Počítačové vidění (Computer Vision) – Rozpoznávání objektů a analýza obrazu.
    • Zpracování přirozeného jazyka (NLP – Natural Language Processing) – AI schopná porozumět a generovat text (např. ChatGPT, Google Translate).
    • Robotika (Robotics AI) – AI v autonomních robotech a průmyslových strojích.
    • Generativní AI (Generative AI) – AI vytvářející nové texty, obrázky, hudbu nebo kód (např. DALL·E, ChatGPT).
    • Doporučovací systémy (Recommendation Systems) – AI doporučující obsah na základě uživatelských preferencí (Netflix, YouTube, Spotify).

    Co je generativní umělá inteligence?

    Generativní umělá inteligence je typ umělé inteligence, který umí vytvářet nové věci. Nejčastěji ji používáme na tvorbu textů, obrázků, hudby nebo videa.

    Dokáže ale mnohem víc. Chtěl*a by sis sama upravit nebo napsat programovací kód? Pro generativní AI žádný problém! Skvěle ovládá různé programovací jazyky, takže ti s tím ráda pomůže. Rázem se z tebe může stát „ajťák“ – laik.

    Díky těmto schopnostem dochází k rozvoji mnoha profesí na trhu práce. Zásadní roli hraje při automatizaci procesů. Pro kreativní profese jakou je třeba marketing je „booster“ kreativity. Pro tebe může být „parťákem“, když si s něčím nevíš rady nebo se chceš naučit něco nového. Neméně důležitou roli může hrát u tvého sebarozvoje.

    Nevíš, jak bys AI mohl*a zařadit do svého života? V první řadě pokračuj ve čtení mého blogu, kde jsem shrnula vše podstatné a sleduj můj Instagram i YouTube kanál! Tam najdeš vše podstatné, co ti pomůže! 🙂

    Co je jazykový model?

    Jazykový model je program, který se naučil rozumět textům. Umí předvídat, jaká slova mají přijít dál, odpovídat na otázky nebo třeba napsat esej, jako by to udělal člověk. Naučil se to na gigantickém množství textů, které přečetl.

    Pro lepší představu, jazykový model funguje jako našeptávání slov, když píšeš správu na mobilu. Klávesnice předvídá, co se chystáš napsat. Podle toho ti nabízí slova, které by mohli následovat. Samozřejmě, že AI je ale mnohem chytřejší.

    Výběr nejznámějších jazykových modelů:

    1. GPT-4.1

    • Vývojář: OpenAI
    • Jazyk: Multi-jazyčný
    • Použití: ChatGPT, Copilot, Bing Chat
    • Info: Vysoce univerzální model, který kombinuje text, obraz i programování. Základ většiny AI služeb.

    2. Gemini 2.5

    • Vývojář: Google DeepMind
    • Jazyk: Multi-jazyčný
    • Použití: Google Bard (teď Gemini), Android asistenti
    • Info: Konkurenční model k GPT-4, skvělý na práci s dlouhými texty a multimodálními vstupy (text, obrázky, video, zvuk).

    3. Claude 3

    • Vývojář: Anthropic
    • Jazyk: Multi-jazyčný
    • Použití: Claude AI Chat, Slack integrace
    • Info: Důraz na bezpečnost, etiku a „neškodnost“. Populární mezi firmami, které dbají na „compliance“.

    4. Mistral 7B / Mixtral 8x7B

    • Vývojář: Mistral AI
    • Jazyk: Angličtina a další jazyky
    • Použití: Open-source LLM pro vývojáře
    • Info: Super výkonný a efektivní model s otevřeným přístupem. Mixtral využívá architekturu mixture-of-experts.

    5. LLaMA 2 / LLaMA 3

    • Vývojář: Meta (Facebook)
    • Jazyk: Multi-jazyčný
    • Použití: Open-source AI projekty, výzkum
    • Info: Velmi populární v akademické sféře a open-source komunitě.

    6. PaLM 2 (nástupce Gemini)

    • Vývojář: Google
    • Jazyk: Multi-jazyčný
    • Použití: Google Bard (před Gemini), Google Workspace
    • Info: Předchůdce Gemini, stále využívaný ve specifických aplikacích.

    7. Command R+

    • Vývojář: Cohere
    • Jazyk: Angličtina, další jazyky
    • Použití: Podnikové aplikace, retrieval-augmented generation (RAG)
    • Info: Zaměřený na práci s dokumenty, rychlý přístup k firemním datům.

    8. Grok 3 (xAI)

    • Vývojář: xAI (Elon Musk)
    • Jazyk: Angličtina
    • Použití: X (Twitter) platforma, zábavnější a drzý chatbot
    • Info: Má být „rebelský“ chatbot s přístupem k aktuálním informacím z X.

    9. BLOOM

    • Vývojář: BigScience (Hugging Face)
    • Jazyk: 46 jazyků
    • Použití: Open-source, výzkum, AI etika
    • Info: Komunitní projekt s důrazem na transparentnost a svobodu přístupu k AI.

    10. ERNIE 4.0

    Info: Nejvýkonnější čínský jazykový model, konkurent západních AI.

    Vývojář: Baidu

    Jazyk: Čínština, Angličtina

    Použití: Čínský trh, Baidu vyhledávač, cloud služby

    Co je neuronová síť?

    Neuronová síť je druh počítačového programu, který se snaží napodobit způsob, jakým funguje lidský mozek. Je to základní kámen moderní umělé inteligence.

    Představ si ji jako síť propojených bodů, které spolupracují, aby řešily různé úkoly.

    Jak funguje neuronová síť?

    Neuronová síť se skládá z „neuronů“, které jsou propojené do vrstev. Tady je jednoduché vysvětlení:

    1. Vstupní vrstva (Input Layer):

    • Tady síť dostává data, se kterými bude pracovat.
    • Příklad: Pokud má síť rozpoznat kočku na fotce, tak do vstupní vrstvy pošleš obraz (představ si to jako spoustu čísel, která popisují pixely obrázku).

    2. Skryté vrstvy (Hidden Layers):

    • Tady se děje „kouzlo“. Neurony zpracovávají data pomocí matematiky (převod čísel na jiné hodnoty).
    • Každý neuron propočítává, jak důležité jsou různé části dat.
    • Tyhle vrstvy hledají vzory – například že kočky mají ouška a vousky.

    3. Výstupní vrstva (Output Layer):

    • Nakonec síť vydá výsledek.
    • Příklad: Řekne „Ano, tohle je kočka,“ nebo „Ne, to není kočka.“

    Jak se učí síť?

    Neuronová síť se učí z dat díky procesu zvanému trénování. To funguje takto:

    1. Dostane data (např. fotku kočky) a pokusí se něco odhadnout (např. řekne „pes“).
    2. Když se splete, dostane zpětnou vazbu, co bylo špatně.
    3. Síť upraví svoje propojení (to se nazývá váhy a biasy) a zkusí to znovu.
    4. Po spoustě opakování se stane mnohem přesnější.

    Příklad:

    Představ si to jako učitele, který tě opravuje, dokud se nenaučíš odpovídat správně.

    Kde se používají neuronové sítě?

    Neuronové sítě jsou téměř všude, protože umí rozpoznávat vzory a dělat rozhodnutí. Tady jsou příklady:

    1. Rozpoznávání obrázků: sociální sítě (např. rozpoznání tváře na fotkách), autonomní auta (rozpoznávání chodců a značek).
    2. Jazykové modely: AI používá neuronové sítě k psaní textů nebo odpovídání na otázky.
    3. Hlasoví asistenti: Siri, Alexa nebo Google Assistant rozumí tvému hlasu díky neuronovým sítím.
    4. Zdravotnictví: Diagnostika nemocí, analýza rentgenů nebo CT snímků.
    5. Hry: AI protivníci v hrách se učí hrát lépe.
    6. Ekonomika a obchod: Předpovědi na burze nebo analýza nákupního chování zákazníků.
    7. Doprava: Optimalizace tras (např. Waze nebo Google Maps).
    8. Filmy a hudba: Doporučení filmů na Netflixu nebo skladeb na Spotify.

    Diskuze

    Co tě nejvíc zaujalo na umělé inteligenci? Máš obavy ze „superinteligence? Napíš mi do komentáře! Těším se na tvoji reakci 🙂

    Sociální sítě

    Všechny fresh news i praktické typy ze světa AI najdeš na mích sociálních sítích:

    Zdroje:

    https://arxiv.org

    https://chatgpt.com

    https://copilot.microsoft.com

    https://gemini.google.com

    https://waib.net/