Ten wpis przygotowałyśmy na podstawie 64. odcinka podcastu Design Practice z Grzegorzem Rogiem. Koniecznie wpadnij posłuchać! ❤️
🧠 Jak działa AI?
Najprostszym sposobem na zrozumienie działania AI jest… porównanie jej do ludzkiego mózgu.
ℹ️ Ludzki mózg składa się z miliardów neuronów, które komunikują się między sobą za pomocą impulsów elektrycznych. AI również opiera się na podobnym modelu, czyli na sieciach neuronowych – zainspirowanych tym, jak działa nasz umysł właśnie!
Kiedy uczymy się czegoś nowego, wykorzystujemy wcześniejsze doświadczenia, aby podejmować decyzje lub rozwiązywać problemy.
Podobnie działa AI – uczy się na podstawie ogromnych zbiorów danych, które mogą zawierać miliony przykładów różnych sytuacji. Na tej podstawie sztuczna inteligencja „wyciąga wnioski” i jest w stanie przewidywać odpowiedzi na różne pytania lub podejmować decyzje.
💡 Przykład uczenia się sztucznej inteligencji
Wyobraźmy sobie, że AI ma nauczyć się rozpoznawania kotów na zdjęciach.
W tym celu podajemy jej tysiące zdjęć, niektóre z kotami, a inne bez nich. Model analizuje te obrazy i uczy się rozpoznawać charakterystyczne cechy, takie jak kształt uszu, wąsy, czy sposób ułożenia futra. Dzięki temu, kiedy pokażemy AI nowe zdjęcie, będzie w stanie powiedzieć, czy znajduje się na nim kot – nawet jeśli wcześniej nie widziała dokładnie takiego obrazu.
🚧 Czy AI działa szablonowo?
Często mówi się, że AI działa tylko w ramach tego, czego została nauczona. Jednak historia związana z programem AlphaGo, stworzonym przez Google DeepMind, pokazuje coś innego.
👉 W 2016 roku AlphaGo pokonał arcymistrza gry Go, wykonując ruch, który został uznany za błędny przez ludzkich ekspertów. Okazało się jednak, że wręcz przeciwnie – decyzja podjęta przez AI nie tylko nie była błędna. Była absolutnie genialna. A przede wszystkim, zapewniła jej zwycięstwo, które zszokowało wszystkich. Bo przecież nikt jej tego nie uczył!
Ta sytuacja stała się dowodem na to, że AI potrafi działać w sposób nieoczywisty, bazując na swojej wiedzy i wytwarzać nowe, zaskakujące rozwiązania.
🪄 Technologia na granicy magii
Współczesne modele AI są trenowane na miliardach parametrów, co czyni je niezwykle skomplikowanymi narzędziami. Z tego powodu zrozumienie, jak dokładnie dochodzą do pewnych wniosków, często jest trudne. Nawet dla ich twórców. To trochę jak z naszym mózgiem – wiemy, że działa, ale dokładny mechanizm jego funkcjonowania jest niezwykle złożony i poza zasięgiem pojmowania większości osób.
👉 Najlepszy moment, aby zainteresować się sztuczną inteligencją i zacząć wykorzystywać jej potencjał w praktyce jest teraz. Przed nami morze możliwości – a to, co dzisiaj wydaje się banałem, jeszcze kilka lat temu było nie do pomyślenia. Wciąż… to dopiero sam początek rzeczy, które jeszcze staną się osiągalne.
📞 Raczej większość z nas pamięta erę pierwszych smartfonów. To przecież nie było tak dawno temu. Jak daleko odbiegały one od tego, z czego korzystamy dziś? Rozwój AI najprawdopodobniej przybierze podobne tempo. O ile nie bardziej dynamiczne.
%2520(1).webp)
❌ Sztuka promptowania – jak unikać błędów?
Jednym z kluczowych elementów skutecznego korzystania ze sztucznej inteligencji jest umiejętność zadawania pytań, czyli tzw. promptowania. W skrócie to sztuka komunikacji z AI – sposób, w jaki formułujemy zapytania lub polecenia, aby uzyskać pożądane rezultaty. I choć wydaje się to proste, w praktyce często wiąże się z błędami, które mogą prowadzić do uzyskiwania niepożądanych wyników.
🗣️ Najczęstsze błędy w komunikacji z AI
1️⃣ Brak kontekstu.
AI potrzebuje informacji, aby generować odpowiedzi. Z tego powodu, prośby typu „stwórz projekt strony” czy „napisz artykuł” są zbyt ogólne i prowadzą do mało precyzyjnych rezultatów.
🔑 Kluczowe jest podanie szczegółów, np. celu projektu, grupy docelowej, preferowanego stylu – im bardziej szczegółowe i precyzyjne zapytanie, tym lepszy wynik.
2️⃣ Zbyt ogólne pytania.
Proste i ogólne zapytania często skutkują równie ogólnymi odpowiedziami.
👉 Przykład: „Opisz temat X” może dać jedynie pobieżne informacje. Zamiast tego, warto zawęzić zakres pytania, np. „Wyjaśnij, jak technologia X wpływa na rozwój sektora Y w kontekście Z”.
3️⃣ Wieloznaczność.
AI działa na zasadzie logicznej interpretacji tekstu. Jeśli zapytanie zawiera sprzeczne informacje lub jest niejasne, model może się pogubić.
👉 Przykład: „Napisz coś prostego, ale jednocześnie nie pomijaj ważnych szczegółów o AI” jest nieprecyzyjny. Zamiast tego, lepiej jest je nieco rozbudować: „Napisz krótki tekst wprowadzający w temat AI, ale dodaj kilka technicznych szczegółów”.
4️⃣ Brak iteracji.
Często zapominamy, że praca z AI to proces. Rzadko zdarza się, aby pierwszy wynik był idealny.
🙌 Zamiast poddawać się po uzyskaniu słabych rezultatów, warto kontynuować rozmowę z modelem, precyzować pytania, dodawać szczegóły i korygować poprzednie odpowiedzi.
📝 Jak zatem pisać dobre prompty?
Aby osiągnąć jak najlepsze rezultaty w pracy z AI, warto pamiętać o kilku zasadach:
✅ Zadawaj konkretne pytania. Zamiast „Opowiedz mi o AI”, lepiej zapytaj: „Jak działa sieć neuronowa i jakie są jej zastosowania w medycynie?”.
👀 Podaj szczegóły, które pomogą AI zrozumieć, czego oczekujesz. Jeśli tworzysz treści, opisz odbiorców, cel i styl.
💡 Przykłady mogą znacząco poprawić jakość odpowiedzi AI. Jeśli prosisz o stworzenie artykułu, wskaż przykład stylu lub formatu, który Cię interesuje.
🔁 Nie bój się testowania różnych podejść i zadawania kolejnych pytań na podstawie uzyskanych odpowiedzi. To pomoże modelowi lepiej zrozumieć Twoje potrzeby.
📝 Zamiast zadać jedno bardzo rozbudowane pytanie, rozbij je na kilka prostszych etapów. Poproś o wstępną odpowiedź, a potem ją stopniowo doprecyzowuj.
🔗 A więcej o promptach dowiesz się z tego wpisu na naszym blogu. Wpadnij poczytać! ❤️
⭐️ AI Designer – 4 tygodnie nauki sztucznej inteligencji w designie
To dopiero sam wierzchołek góry lodowej możliwości, które otwiera przed nami AI. 🧊 Jeśli chcesz ze sztucznej inteligencji stworzyć swojego najlepszego sprzymierzeńca – dołącz do AI Designera. Sprawdź, czy zapisy obecnie są otwarte.
