Blog o AI

Druhy umělé inteligence: specialista, tvůrce a jasnovidec

Většina lidí zná jen jeden druh AI - ten, co píše texty. Jenže na spoustu úloh je to nejhorší možná volba. Tři druhy, tři úplně jiné použití, a jeden rozdíl, který rozhoduje o tom, jestli vám AI radí, nebo za vás jedná.

Druhy AIGenerativní AIPrediktivní AIAI agenti

Když se dnes řekne umělá inteligence, skoro každý si představí okno, do kterého se píše, a text, který z něj vypadne. To je jeden druh ze tří - a na spoustu úloh ten nejméně vhodný.

Rozdělení je jednoduché:

Expertní AI - specialista
Encyklopedie nebo rychlá kalkulačka. Umí poradit a odpovědět na konkrétní otázku, spočítat konkrétní úlohu.
Pevně dané odpovědi na otázky, které dobře zná. Neumí improvizovat ani tvořit.
Generativní AI - tvůrce
Vytváří nový obsah na základě naučených vzorů: texty, obrázky, hudbu, video.
To, co znáte. Skvělá v tvorbě, nespolehlivá v přesnosti.
Prediktivní AI - jasnovidec
Odhaduje budoucnost z dat o minulosti. Hledá ve vzorcích to, co se bude opakovat.
Neumí tvořit ani odpovídat na otázky. Zato předpovídá výborně.

Přesahy mezi nimi samozřejmě existují a svatým grálem oboru je obecná umělá inteligence (AGI) - model, který by uměl spojit všechny přístupy do jednoho. Uživatel by měl k dispozici jakéhosi děda Vševěda a Všeuměla v jednom. Zatím to není.

Expertní AI: odborník na úzké téma

Expertní AI je postavená tak, aby řešila specifické problémy podle pravidel a znalostí, které do ní vložili lidé. Chová se jako odborník: odpoví na vysoce specifickou otázku nebo poradí v ojedinělé situaci.

Stojí na dvou věcech - na předem vytvořených pravidlech, které napsal člověk, a na databázi oborových faktů. Nic si nedomýšlí, protože k tomu nemá prostor.

Typické použití: lékařská diagnostika, která z příznaků navrhne možnou diagnózu. Nebo optimalizační úlohy typu „navrhni součást tak, aby měla nejmenší hmotnost při dané pevnosti".

A tady je novinka, která stojí za pozornost: něco jako expertní AI dnes umíte postavit i v generativním modelu - v podobě asistenta nebo agenta. Dáte mu potřebná vstupní data, postupy, pravidla a omezení, a naučíte ho, jak vypadá správný výsledek. Není to totéž co skutečná expertní AI, ale pro spoustu firemních úloh to stačí a je to nesrovnatelně dostupnější.

Generativní AI: ta, kterou znáte

Generativní AI se trénuje na obrovském množství dat a učí se v nich rozpoznávat vzory - takto vypadá kočka, takto je správný slovosled. Na základě těch vzorů pak vytváří nové výstupy, které vypadají, jako by je udělal člověk.

Použití znáte: Chatbot na zákaznické podpoře, tvorba obrázků bez znalosti grafických programů, psaní a přepisování textů.

Generativní AI je kreativní pisatel.
Ne účetní. Když po ní chcete přesné číslo, ptáte se básníka na výsledek auditu.

Prediktivní AI: odhad z minulosti

Tento druh se učí z historických dat a staví model, který pomáhá předvídat, co se stane. Nic netvoří a na otázky neodpovídá - zato v předpovědi je lepší než člověk, protože udrží v hlavě víc proměnných najednou.

Typicky: kdy bude dopravní špička, jak se pohnou ceny, který zákazník pravděpodobně odejde ke konkurenci, kdy praskne ložisko na lince.

Pro firmu je to často ten nejužitečnější druh AI - a skoro nikdo o něm nemluví, protože se z něj nedají dělat efektní obrázky.

Rozdíl, který rozhoduje: radí, nebo jedná?

Napříč všemi třemi druhy jde ještě jedna dělicí čára a ta je pro praxi důležitější než rozdělení výše.

Chatbot - řekne, kudy jet
Odpoví na otázku. Co s odpovědí uděláte, je na vás.
Když se splete, stojí vás to čas na ověření. Nic víc.
Agent - sám vás tam doveze
Dostane cíl a sám dělá kroky: čte, píše, odesílá, volá další nástroje.
Když se splete, staví další kroky na té chybě. Než si toho všimnete, může být e-mail pryč.

Claude Code, o kterém je řeč v jiných článcích, je právě agent - pracuje s vašimi soubory a sám provádí kroky, které by jinak dělal člověk.

Proč na tom rozdílu záleží

U chatbota je chyba událost - přečtete ji a opravíte. U agenta je chyba vstup do dalšího kroku. Chybný údaj se zřetězí a poslední článek řetězu už je nevratný, protože odešel ven. Čím samostatnější nástroj, tím dřív musí být kontrola - ne až na konci.

Jak si vybrat

  1. Potřebujete přesné číslo nebo výpočet? Expertní systém, tabulka nebo kalkulačka. Generativní model vám číslo napíše - a nemusí být správné.
  2. Potřebujete napsat, přepsat, shrnout, navrhnout? Generativní AI. Tady je doma.
  3. Potřebujete vědět, co se stane? Prediktivní model nad vlastními daty. Odhad z chatu je jen slušně formulovaný dojem.
  4. Má to za vás něco udělat, ne jen poradit? Agent - a rovnou si rozmyslete, kde je hranice, za kterou už musí být člověk.
Kam dál

Chcete umět poznat, kdy stačí chat a kdy potřebujete agenta?

Online kurz vede přes žebřík samostatnosti od chatu po agenta - kolik volnosti kterému nástroji dát, kde má stát kontrola a proč je nejlevnější ten nástroj, který úlohu ještě zvládne.

Podívat se na kurz
Pavel Filip Ph.D. v užití AI pro optimalizační procesy · 20+ let ve vrcholovém vedení firem O autorovi