Naudojant dirbtinį intelektą (DI) sukurtas didysis kalbos modelis „ChatGPT“, ko gero, pernai lapkritį šventė pirmąjį savo gimtadienį, o milijonai planetos gyventojų neįsivaizduoja be jo savo kasdienybės. Kūrėjai teigia, kad „ChatGPT“ gali atsakyti į daugiau kaip 100 mln. klausimų, laisvai kalba 26 skirtingomis kalbomis ir valdo mažiausiai po 25 tūkst. žodžių kiekviena iš jų.

Vos per pirmąsias penkias gyvenimo dienas „ChatGPT“ sulaukė 1 mln. vartotojų, o po 2 mėn. šia programėle jau naudojosi daugiau 100 mln. vartotojų. Kodėl „ChatGPT“ tapo masiniu reiškiniu? Greičiausiai todėl, kad šis kalbos modelis yra paprastas, prieinamas ir kartu atskleidžiantis beribę DI pasaulio didybę.
Šiandien „ChatGPT“ naudojasi visi – nuo mokinukų iki patyrusių programuotojų, nuo studentų, kurie savo magistro darbus rašo pasitelkdami įmantrias komandas, iki dėstytojų, kuriems atpažinti dirbtinį intelektą tampa garbės klausimu.

Kaip DI tapo madingas?

Ar Jums pasitaikė, kad prieš įsijungdami „Netflix“ pagalvojote apie filmą, o TV ekranas jau parodė tai, ką norėtumėte žiūrėti? Sveikiname, DI sėkmingai atspėjo tai, ko Jūs norite! Na, o jeigu neatspėjo, greičiausiai jis bus treniruojamas toliau, kol pajėgs tai padaryti.

Įdomioji DI istorija pasakoja apie XX a. pradžios kompiuterio genijaus Alano Mathisono Turingo atradimus. Dar 1935 m. jis pirmą kartą aprašė abstrakčią skaičiavimo mašiną, sudarytą iš begalinės atminties ir skanuojančio įrenginio, kuris juda pirmyn atgal per atmintį ir simbolis po simbolio dekoduoja informaciją bei priima sprendimą. Vėliau A. Turingo sukurtas testas, atpažįstantis, ar su mumis bendrauja žmogus, ar kompiuterinė programa, ligi šiol sulaukia sekėjų.

1956 m. Niujorke įvyko pirmoji DI konferencija, o 1964 m. buvo išleistas pirmasis pokalbių programos prototipas ELIZA. Programa veikė pagal specialų žodyną ir taisyklių rinkinį, kuris nurodė, kaip reikia reaguoti į skirtingus vartotojų užduotus klausimus. Pavyzdžiui, vartotojui paklausus „Kaip sekasi?“, ELIZA galėdavo atsakyti: „Ačiū, malonu, kad paklausėte.“

Bėgant metams, DI tapo vis galingesnis. Antro tūkstantmečio pabaigoje naują impulsą plėtrai suteikė greitėjantys procesoriai, vaizdo plokštės ir galimybės apdoroti vis daugiau duomenų. Besivystančios programavimo kalbos „Python“, SQL ir C++ kūrė vis didesnes duomenų bazes, o DI galėjo apdoroti vis daugiau duomenų. Taip prasidėjo didžiųjų duomenų era.

Prabėgo vos 40 metų, o jau 1997-aisiais IBM šachmatų kompiuteris „Deep Blue“ įveikė pasaulio čempioną ir didmeistrį Garį Kasparovą. Pirmąją tokio masto nesėkmę prieš DI žmogus patyrė 36 ėjimo metu, o 2016 m. šachmatų čempionas save guodė tuo, kad šiandien iš „Google store“ galima parsisiųsti tokią šachmatų programėlę, kuri bus daugybę kartų stipresnė už praėjusiame tūkstantmetyje išgarsėjusį „Deep Blue“.

Šiandien giliųjų neuroninių tinklų analize paremtas DI yra toli gražu ne kelių taisyklių išmokyta ELIZA, o žmogaus smegenų neuronų veiklą imituojantis tinklas. Gilieji neuroniniai tinklai generuoja atsakymus, atsižvelgdami į pateiktas komandas ir jų kontekstą – jie atpažįsta objektus, kalbą, garsą, vaizdą ir yra masiškai taikomi biometrijoje, e. komercijoje, medicinoje ir rinkodaroje.

Kai pirmą kartą pabandžiau „ChatGPT“, kaip ir daugelis, iš pradžių norėjau apgauti sistemą, parodyti jos netobulumą, o gal net ir pašiepti. Tuo tarsi norėdamas pabrėžti žmogaus viršenybę. Vis dėlto kasdienybė parodė, kad „ChatGPT“ yra galinga sistema, kuri geba generuoti įdomius ir vertingus atsakymus, tačiau tikro gyvenimo ir asmeninių patirčių ji neturi. Todėl žiūrėti į ją reikia ne kaip į baubą ar draugą, o kaip į asistentą, kuris bet kokią užduotį gali padaryti greitai. O ar kokybiškai? Pabandykite patys!

7 patarimai, kaip dirbti su DI

1. Turėkite aiškų tikslą. Apsibrėžkite, kokio rezultato tikitės – sukurti verslo planą ketvirčiui ar atlikti rinkos analizę? Gauti konkrečią informaciją ar gauti idėjų įkvėpimui? Atsakymas į šį klausimą supaprastins paiešką ir padės atrasti pirmąją komandą: „mano tikslas – sukurti produkto X pardavimo strategiją, pasiūlyk veiksmų planą“.
2. Naudokite konkrečias komandas (angl. prompt). Internete jau yra aibė patarimų, kaip formuluoti užklausas, komandas ir klausimus „ChatGPT“, tačiau, visų pirma, atkreipkite dėmesį į konkretumą. Konkrečios komandos, tokios kaip: „parašyk“, „sukurk“, „atsakyk“, „sugalvok“, „išanalizuok“, padeda kalbos modeliui geriau suprasti užklausą ir sugeneruoti aiškesnį turinį.
3. Pateikite daugiau konteksto. Jei Jūsų užklausa susijusi su konkrečia informacija, įtraukite ją į savo klausimą. Galite nukopijuoti dalį aktualaus teksto ar dokumento ir leisti „ChatGPT“ susipažinti su turiniu. Naudokite komandą „išanalizuok ir išmok“. Atlikęs teksto analizę, kalbos robotas padės generuoti tikslesnius ir jautresnius kontekstui atsakymus.
4. Naudokite sistemines komandas. „ChatGPT“ kalbos modelis sukurtas taip, kad būtų galima koreguoti jo elgesį. Pavyzdžiui, komanda „tu esi istorijos ekspertas“ nukreips kalbos modelį tinkama linkme užduodant klausimus iš istorijos srities, komanda „tu esi muzikos ekspertas“ leis sužinoti, kokius atsakymus kalbos modelis ras šioje srityje.
5. Redaguokite atsakymus. Nepamirškite, kad kalbos modelis yra netobulas, todėl jis generuoja atsakymus, kuriems reikia redagavimo, ypač jei užklausas teikiate lietuvių kalba. Redaguodami „ChatGPT“ sukurtą turinį visuomet patikrinkite faktines, rašybos ir skyrybos klaidas bei stilių.
6. Teikite grįžtamąjį ryšį. Užduoties įvertinimas ir kritika yra sudedamoji skaitmeninio intelekto mokymosi dalis. Fiksuojant klaidas, naudojant komandas „patikslinti“, „sutrumpinti“, „išskirti esmę“ ir „apibendrinti“, galima gautą rezultatą tobulinti toliau.
7. Nedarykite iš mašinos žmogaus. Kai kurie su DI bendrauja kaip su mažu vaiku: „sveikutis, ačiū“, kiti – kaip su geru draugu: „prašau parašyti kalbą gimtadienio proga“. Malonus bendravimas su „ChatGPT“ daugiau atspindi Jūsų socialinius įpročius, o ne padeda gauti geresnį rezultatą. Nepamirškite, kad tai tik DI. Nereikia jam suteikti žmogiškųjų savybių, o kuo aiškesnė komanda – tuo geriau.

JUMS GALI BŪTI AKTUALŪS ŠIE MOKYMAI: