Od GPT k multimodální umělé inteligenci: Porozumění moderním možnostem umělé inteligence

Když OpenAI v roce 2018 představila GPT (Generative Pre-trained Transformer), jen málokdo mimo výzkumnou komunitu AI mohl předvídat, jak dramaticky to změní náš vztah k technologii. Původní model GPT, trénovaný na rozmanitém korpusu internetového textu, prokázal překvapivé schopnosti při generování koherentního, kontextově relevantního textu z jednoduchých výzev.
To, co udělalo GPT revolučním, nebyla jen jeho velikost (ačkoli v té době se jeho 117 milionů parametrů zdálo obrovských), ale jeho základní architektura. Transformátorový model, který představili výzkumníci Google ve svém článku „Attention is All You Need“, se ukázal jako pozoruhodně účinný při zpracování sekvenčních dat, jako je text. Na rozdíl od předchozích rekurentních neuronových sítí, které zpracovávaly tokeny jeden po druhém, mohly transformátory analyzovat celé sekvence současně prostřednictvím mechanismu sebepozorování.
Toto paralelní zpracování nejen zrychlilo dobu školení, ale umožnilo modelu lépe zachytit závislosti na dlouhé vzdálenosti v textu. Najednou si umělá inteligence mohla „vzpomenout“ na to, co bylo zmíněno před odstavci, a zachovat tematickou konzistenci napříč delšími výstupy. Strojově generovaný text se poprvé začal cítit skutečně jako člověk.

Pokud byl GPT důkazem konceptu, GPT-2 byl okamžikem, kdy veřejnost začala chápat potenciál AI. GPT-2, který byl vydán v roce 2019 s 1,5 miliardami parametrů, vygeneroval text tak přesvědčivý, že OpenAI zpočátku jeho plné vydání odložilo s odvoláním na obavy z možného zneužití. Model mohl psát koherentní zpravodajské články, vytvářet přesvědčivé argumenty a dokonce generovat fiktivní příběhy s konzistentními postavami a dějovými liniemi.
Skutečný zlomový okamžik však přišel s GPT-3 v roce 2020. Se 175 miliardami parametrů – více než 100krát většími než GPT-2 – představovalo kvantový skok ve schopnostech. Model vykazoval to, co výzkumníci nazývají „emergentní schopnosti“ – dovednosti, pro které nebyl výslovně trénován, ale byly vyvinuty prostřednictvím rozsahu a vystavení různým datům.
Snad nejpozoruhodnější je, že GPT-3 vykazoval základní schopnosti „učení několika výstřelů“. Pomocí několika příkladů ve výzvě se může přizpůsobit novým úkolům, jako je překlad, sumarizace nebo dokonce základní kódování. Pole umělé inteligence si začalo uvědomovat, že škálování nezlepšuje pouze výkon postupně, ale zásadně mění to, co tyto systémy dokážou.

Jakkoli byl GPT-3 působivý, stále produkoval text, který mohl být fakticky nesprávný, zaujatý nebo nevhodný. Další průlom nebyl o tom, aby byly modely větší, ale aby byly lépe v souladu s lidskými hodnotami a záměry.
Vstupte do posilovacího učení z lidské zpětné vazby (RLHF). Tato školicí metodologie představuje lidské hodnotitele, kteří hodnotí výstupy modelu a vytváří zpětnou vazbu, která pomáhá AI pochopit, které odpovědi jsou užitečné, pravdivé a neškodné. Modely trénované pomocí RLHF, jako ChatGPT a Claude, se ukázaly jako výrazně užitečnější pro každodenní úkoly a zároveň omezily škodlivé výstupy.
RLHF znamenalo zásadní posun ve filozofii vývoje AI. Surová predikční síla již nestačila – systémy potřebné k pochopení nuancí lidských hodnot. Tento školicí přístup pomohl modelům vhodně reagovat na citlivá témata, odmítat nevhodné požadavky a vyjadřovat nejistotu spíše než sebevědomě uvádět nepravdy.

Zatímco se textové modely rychle vyvíjely, výzkumníci současně zkoumali, jak by umělá inteligence mohla porozumět dalším modalitám – obrázkům, zvuku a videu. Objevily se modely počítačového vidění jako DALL-E, Midjourney a Stable Diffusion, schopné generovat úžasné obrázky z textových popisů.
Tyto systémy fungovaly na základě trénování modelů difúze na rozsáhlých souborech dat párů obrázek-text. Tím, že se naučili vztah mezi vizuálními koncepty a jejich textovými popisy, mohli přeměnit výzvy jako „surrealistický obraz kočky hrající šachy ve stylu Salvadora Dalího“ do odpovídajících obrazů.
Podobně byly modely rozpoznávání řeči stále přesnější a systémy převodu textu na řeč se staly téměř k nerozeznání od lidských hlasů. Generování videa, i když bylo stále ve své dřívější fázi, začalo vykazovat slibné výsledky se systémy, jako je Gen-2 od Runway ML a Lumiere od Googlu.
Každá modalita se rychle vyvíjela, ale zůstaly do značné míry samostatnými systémy. Další revoluce by přišla ze sjednocení těchto schopností.

Přechod na skutečnou multimodální AI začal, když výzkumníci vyvinuli systémy, které dokázaly zpracovávat více typů vstupů současně a uvažovat napříč modalitami. Modely jako GPT-4 Vision, Claude Sonnet a Gemini nyní mohou analyzovat obrázky spolu s textem, čímž vytvářejí mnohem přirozenější paradigma interakce.
Tyto systémy mohou popisovat, co vidí na obrázcích, extrahovat text z dokumentů, analyzovat tabulky a grafy a dokonce řešit vizuální hádanky. Uživatel může nahrát fotografii ingrediencí ve své lednici a zeptat se: "Co s tím mohu vařit?" AI pak identifikuje předměty a navrhne vhodné recepty.
To, co odlišuje skutečné multimodální systémy od pouhého spojování samostatných modelů, je jejich jednotné chápání. Když se zeptáte na prvek v obrázku, systém nespustí pouze samostatné rozpoznávání obrázků a následné generování textu – rozvíjí integrované porozumění napříč modalitami. To umožňuje sofistikovanější uvažování, jako je vysvětlení, proč je mem vtipný, nebo identifikace nesrovnalostí mezi textem a obrázky.

Vytvoření efektivní multimodální umělé inteligence zahrnuje řešení složitých technických problémů. Různé datové typy mají zásadně odlišné struktury – obrázky jsou prostorové mřížky pixelů, zvuk se skládá z křivek a text je sekvenční tokeny. Jak vytvoříte jednotnou reprezentaci, která zachycuje význam napříč těmito nesourodými formáty?
Moderní multimodální architektury používají pro každou modalitu specializované kodéry, které transformují nezpracovaná data do sdíleného reprezentačního prostoru. Obraz může být například zpracován pomocí transformátoru vidění (ViT), který jej rozdělí na záplaty a převede je na vložené prvky, zatímco text je tokenizován a vkládán samostatně. Tato odlišná vložení jsou pak promítnuta do společného prostoru, kde je základní model může zpracovat společně.
Tato architektura „věže a mostu“ umožňuje modelům naučit se mezimodální vztahy – pochopit, jak pojmy v jazyce odpovídají vizuálním rysům nebo zvukovým vzorům. Když GPT-4 Vision rozpozná na fotce orientační bod, dokáže toto vizuální znázornění propojit se svými textovými znalostmi o historii, významu a kontextu místa.
Tréninkový proces obvykle zahrnuje masivní datové sady spárovaného obsahu – obrázky s titulky, videa s přepisy a další zarovnaná multimodální data. Učením se z těchto zarovnání model vytváří vnitřní reprezentaci, kde jsou související koncepty napříč modalitami mapovány blízko sebe v jeho vektorovém prostoru.

Praktické aplikace multimodální umělé inteligence mění průmyslová odvětví napříč všemi oblastmi:
Ve zdravotnictví mohou systémy analyzovat lékařské snímky spolu se záznamy pacientů a symptomy, aby pomohly s diagnózou. Lékař může nahrát rentgenový snímek a klást konkrétní otázky týkající se potenciálních problémů, přičemž získá poznatky, které kombinují vizuální analýzu s lékařskými znalostmi.
Pro usnadnění přístupu pomáhá multimodální AI nevidomým uživatelům porozumět vizuálnímu obsahu prostřednictvím podrobných popisů a pomáhá neslyšícím uživatelům tím, že poskytuje přepis a překlad mluveného obsahu v reálném čase.
Ve vzdělávání tyto systémy vytvářejí interaktivní výukové zážitky, kde mohou studenti klást otázky týkající se diagramů, historických fotografií nebo matematických rovnic a přijímat vysvětlení přizpůsobená jejich stylu učení.
Tvůrci obsahu využívají multimodální umělou inteligenci ke generování doplňkových prostředků – psaní článků a vytváření odpovídajících ilustrací nebo vytváření vzdělávacích videí se synchronizovanými vizuálními prvky a vyprávěním.
Platformy elektronického obchodu implementují vizuální vyhledávání, kde zákazníci mohou nahrát obrázek produktu, který se jim líbí, a najít podobné položky, zatímco AI popisuje klíčové funkce, se kterými se shoduje.
Snad nejvýraznější je, že multimodální systémy vytvářejí přirozenější paradigmata interakce člověk-počítač. Namísto přizpůsobování naší komunikace tak, aby vyhovovala rigidním počítačovým rozhraním, můžeme stále více interagovat s technologiemi způsoby, jakými spolu přirozeně komunikujeme – prostřednictvím plynulé kombinace slov, obrazů, zvuků a gest.

Navzdory svým působivým schopnostem mají dnešní multimodální systémy umělé inteligence značná omezení a vyvolávají důležité etické obavy.
Vizuální porozumění zůstává ve srovnání s lidským vnímáním povrchní. I když umělá inteligence dokáže identifikovat objekty a popsat scény, často jí chybí jemné vizuální podněty, prostorové vztahy a kulturní kontext, které lidé okamžitě rozpoznají. Požádejte multimodální AI, aby vysvětlila složitý technický diagram nebo interpretovala řeč těla na fotografii, a její omezení se rychle stanou zjevnými.
Tyto systémy také dědí a někdy zesilují zkreslení přítomná v jejich trénovacích datech. Komponenty rozpoznávání obličeje mohou u určitých demografických skupin fungovat hůře nebo vizuální uvažování může odrážet kulturní předsudky ve způsobu interpretace obrázků.
Obavy o soukromí se zvyšují u multimodálních systémů, protože zpracovávají potenciálně citlivá obrazová a zvuková data. Uživatel může sdílet obrázek, aniž by si uvědomil, že na pozadí obsahuje osobní informace, které umělá inteligence dokáže rozpoznat a potenciálně začlenit do svých odpovědí.
Snad nejnaléhavějším problémem je potenciál multimodální umělé inteligence k vytváření přesvědčivých syntetických médií – deepfakes, které kombinují realistické obrázky, video a zvuk, aby vytvořily přesvědčivý, ale umělý obsah. Jak se tyto technologie stávají dostupnějšími, společnost čelí naléhavým otázkám ohledně autenticity médií a digitální gramotnosti.

Při pohledu do budoucna vývoj schopností umělé inteligence nevykazuje žádné známky zpomalení. Další hranicí mohou být skutečně multisenzorické systémy, které zahrnují nejen zrak a zvuk, ale také hmat, čich a chuť prostřednictvím integrace senzorů a pokročilé simulace.
Rozvíjející se výzkum zkoumá vtělenou umělou inteligenci – systémy propojené s robotickými platformami, které mohou fyzicky interagovat se světem a kombinovat vnímání s akcí. Robot vybavený multimodální umělou inteligencí dokáže rozpoznávat objekty vizuálně, rozumět verbálním pokynům a podle toho manipulovat se svým prostředím.
Jsme také svědky rané práce na systémech umělé inteligence, které dokážou udržovat trvalou paměť a budovat kontextové porozumění přes rozšířené interakce. Spíše než považovat každou konverzaci za izolovanou, tyto systémy by si vytvořily nepřetržitý vztah s uživateli, pamatující si minulé interakce a preference učení v průběhu času.
Snad nejvíce transformačním vývojem budou systémy umělé inteligence, které dokážou provádět složité řetězce uvažování napříč modalitami – vidět mechanický problém, uvažovat o fyzikálních principech a navrhovat řešení, která integrují vizuální, textové a prostorové porozumění.
Jak se tyto technologie budou nadále vyvíjet, budou stále více stírat hranice mezi specializovanými nástroji a univerzálními asistenty, což potenciálně povede k systémům umělé inteligence, které dokážou flexibilně řešit téměř jakýkoli úkol zpracování informací, který člověk dokáže popsat.

Cesta od pouze textových modelů GPT k dnešním sofistikovaným multimodálním systémům představuje jeden z nejrychlejších technologických vývojů v historii lidstva. Za pouhých půl dekády se umělá inteligence proměnila ze specializovaných výzkumných nástrojů na široce dostupné systémy, se kterými denně komunikují miliony lidí.
Toto zrychlení nevykazuje žádné známky zpomalení a pravděpodobně jsme stále v prvních kapitolách příběhu AI. Jak se tyto systémy dále vyvíjejí, změní způsob, jakým pracujeme, učíme se, tvoříme a komunikujeme.
Pro vývojáře otevírá multimodální paradigma nové možnosti pro vytváření intuitivnějších a přístupnějších rozhraní. Podnikům tyto technologie nabízejí příležitosti k automatizaci složitých pracovních postupů a vylepšení zákaznických zkušeností. Pro jednotlivce poskytuje multimodální AI výkonné nástroje pro kreativitu, produktivitu a přístup k informacím.
Navigace v této budoucnosti však vyžaduje důkladné zvážení schopností i omezení. Nejúčinnější aplikace budou ty, které využívají silné stránky umělé inteligence a zároveň zohledňují její slabé stránky a vytvářejí spolupráci mezi člověkem a umělou inteligencí, která umocňuje naše kolektivní schopnosti.
Vývoj od GPT k multimodální umělé inteligenci není jen technickým úspěchem – je to zásadní posun v našem vztahu k technologii. Posouváme se od počítačů, které provádějí příkazy, k asistentům, kteří rozumí kontextu, interpretují význam napříč modalitami a zabývají se bohatostí a nejednoznačností lidské komunikace. Tento přechod se bude v nadcházejících letech nadále vyvíjet překvapivým a transformačním způsobem.