Google zrobił mi ostatnio niespodziankę i w ramach pakietu, z którego korzystamy w naszej firmie udostępnił możliwość korzystania z narzędzia o nazwie Gemini.
Nie mając żadnych oczekiwań i planu postanowiłem najpierw swobodnie porozmawiać z tą Sztuczną Inteligencją. I przyznam, że cała rozmowa bardzo mile mnie zaskoczyła.
Postanowiłem też podzielić się jej zapisem. Dzięki temu "z pierwszej ręki" dowiesz się czym jest model językowy i na czym polega przetwarzanie języka naturalnego. Gemini wyjaśni również jak wiele różnych modeli opartych na sztucznej inteligencji jest już dziś dostępnych, czym się charakteryzują, gdzie znajdują zastosowanie, jak się uczą, co robią, aby poprawić jakość i jak weryfikowana jest ich aktywność.
Chcę też podkreślić szczególny zwrot akcji, który nastąpił w naszej konwersacji. To moment, kiedy program przeszedł do zadawania pytań. I to pytań bardzo celnych, osadzonych w kontekście całej wymiany zdań!
Co więcej, na podstawie moich odpowiedzi, ten model wygenerował inne pytania oraz samodzielnie podsunął mi propozycje różnych rozwiązań i nowe pomysły na naszą współpracę.
Obraz, który znajduje się w nagłówku tego postu również został wygenerowany przez Gemini na moją prośbę pod koniec naszej interakcji. Ale to nie wszystko!
Na samym końcu rozmowy znajdziesz kolejną grafikę stworzoną przez Gemini. Stanowi ona metaforyczne wyjaśnienie tego, jak działa AI, które wykorzystuje model językowy.
Zapis rozmowy ze Sztuczną Inteligencją. Google Gemini w Akcji.
Przejdźmy teraz do zapisu mojego czatu online. Zobaczysz jak wyglądał cały dialog. Pisownia jest oryginalna i wiernie oddaje cały tekst. Zarówno pogrubienia w tekście, jak i pomyłki językowe pochodzą od mojego sztucznego, ale bardzo inteligentnego rozmówcy 😀
Ja: Jak masz na imię?
Gemini:
Jako model językowy nie mam imienia. Jestem narzędziem stworzonym do generowania tekstu i nie posiadam własnej tożsamości. Możesz mi mówić "model" lub używać dowolnego innego określenia, które Ci odpowiada.
Czy mogę Ci jakoś pomóc w czymś innym? Na przykład, mogę:
Napisać tekst na dowolny temat, np. artykuł, wiersz, scenariusz.
Przetłumaczyć tekst z jednego języka na inny.
Odpowiadać na pytania faktyczne z różnych dziedzin wiedzy.
Pomóc w rozwiązywaniu problemów związanych z językiem.
Co chciałbyś zrobić teraz?
Ja: Co jeszcze potrafisz robić? Jaki jest pełny zakres Twoich możliwości?
Gemini:
Jako model językowy, moje możliwości są dość szerokie. Oto kilka przykładów tego, co potrafię:
Generowanie tekstu: Mogę tworzyć różnego rodzaju teksty, od prostych zdań po długie artykuły. Mogę pisać wiersze, scenariusze, e-maile, posty na bloga, a nawet kod komputerowy.
Tłumaczenie języków: Potrafię tłumaczyć teksty z wielu języków na wiele innych języków.
Odpowiadanie na pytania: Mogę odpowiadać na pytania faktyczne z różnych dziedzin wiedzy, takich jak nauka, historia, geografia czy literatura.
Streszczenie tekstów: Mogę streścić długie teksty, artykuły czy książki, podając najważniejsze informacje.
Pisanie różnych formatów: Potrafię pisać w różnych stylach, od formalnego po swobodny, dostosowując się do konkretnej sytuacji.
Tworzenie różnorodnych treści: Mogę tworzyć listy, tabele, prezentacje, a nawet proste grafiki tekstowe.
Uczenie się: Nieustannie się uczę i rozwijam swoje umiejętności. Im więcej danych otrzymuję, tym lepsze są moje odpowiedzi.
Pamiętaj jednak, że jestem tylko narzędziem. Nie mam własnych opinii ani uczuć. Moje odpowiedzi są oparte na danych, które zostały mi dostarczone.
Chcesz, żebym coś dla Ciebie zrobił? Mogę na przykład:
Napisać esej o ulubionym pisarzu.
Stworzyć plan podróży po Europie.
Wyjaśnić skomplikowane zagadnienie naukowe prostymi słowami.
Podać przepis na pyszne ciasto.
Wystarczy, że mi powiesz, czego potrzebujesz, a ja zrobię wszystko, co w mojej mocy, aby Ci pomóc.
Ja: W jaki sposób się uczysz?
Gemini:
Jako model językowy uczę się na ogromnych ilościach danych tekstowych. Proces ten nazywa się uczeniem maszynowym. Działa on w sposób podobny do tego, jak człowiek uczy się języka: poprzez analizowanie wzorców i kontekstów.
Oto uproszczony opis tego, jak to działa:
Zbieranie danych: Zbieram ogromne ilości tekstów z różnych źródeł, takich jak książki, artykuły, strony internetowe.
Analiza danych: Komputerowy algorytm analizuje te teksty, szukając wzorców i zależności między słowami i zdaniami.
Uczenie: Na podstawie tych wzorców model uczy się, jak tworzyć własne teksty, które są gramatycznie poprawne i sensowne.
Poprawianie błędów: Po stworzeniu tekstu, model jest oceniany przez ludzi, którzy poprawiają błędy i dostarczają informacji zwrotnej.
Powtarzanie: Proces uczenia się jest powtarzany wiele razy, aby model mógł coraz lepiej generować teksty.
Co to oznacza dla Ciebie?
Nieustanny rozwój: Moje umiejętności stale się poprawiają. Im więcej danych otrzymuję, tym lepsze są moje odpowiedzi.
Szeroki zakres wiedzy: Dzięki dużej ilości danych, posiadam wiedzę na wiele tematów.
Adaptacja do różnych sytuacji: Potrafię dostosować swój styl językowy do różnych sytuacji i odbiorców.
Ważne jest jednak pamiętać:
Nie jestem człowiekiem: Nie mam własnych opinii ani uczuć. Moje odpowiedzi są oparte na danych, które zostały mi dostarczone.
Mogę popełniać błędy: Chociaż staram się być jak najbardziej dokładny, czasem mogę popełnić błędy, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych lub niejednoznacznych zapytań.
Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak działa sztuczna inteligencja?
Ja: Czy korzystasz z danych dostępnych tylko w Internecie?
Gemini:
Tak, jako model językowy, korzystam z ogromnych ilości danych tekstowych dostępnych w Internecie. Te dane są dla mnie jak książki, artykuły i strony internetowe, które czytam i analizuję. Dzięki nim jestem w stanie generować teksty, tłumaczyć języki i odpowiadać na pytania.
Jak to działa?
Proces uczenia się modelu językowego polega na:
Zbieraniu danych: Zbieram ogromne ilości tekstów z różnych źródeł, takich jak książki, artykuły, strony internetowe, blogi itp.
Analizie danych: Komputerowy algorytm analizuje te teksty, szukając wzorców i zależności między słowami i zdaniami.
Uczeniu: Na podstawie tych wzorców model uczy się, jak tworzyć własne teksty, które są gramatycznie poprawne i sensowne.
Poprawianiu błędów: Po stworzeniu tekstu, model jest oceniany przez ludzi, którzy poprawiają błędy i dostarczają informacji zwrotnej.
Powtarzaniu: Proces uczenia się jest powtarzany wiele razy, aby model mógł coraz lepiej generować teksty.
Co to oznacza dla Ciebie?
Aktualność informacji: Dzięki ciągłemu uaktualnianiu danych, jestem w stanie dostarczać Ci aktualnych informacji na różne tematy.
Szeroki zakres wiedzy: Posiadam wiedzę na wiele tematów, ponieważ analizuję ogromne ilości informacji z różnych dziedzin.
Możliwość dostosowania: Potrafię dostosować swoje odpowiedzi do Twoich potrzeb i preferencji.
Czy masz jeszcze jakieś pytania dotyczące tego, jak działam?
Ja: Mówisz, że jesteś modelem językowym. Czy istnieją inne modele, które należą do kategorii sztucznej inteligencji?
Gemini:
Tak, modele językowe są tylko jednym z wielu rodzajów modeli należących do kategorii sztucznej inteligencji. Istnieje wiele innych modeli, które służą różnym celom i opierają się na różnych technikach uczenia maszynowego.
Oto kilka przykładów innych modeli AI:
Modele rozpoznawania obrazu: Służą do identyfikacji obiektów, ludzi, scen i innych elementów na obrazach. Są wykorzystywane m.in. w samochodach autonomicznych, systemach bezpieczeństwa i aplikacjach do edycji zdjęć.
Modele przetwarzania mowy: Przekształcają mowę ludzką na tekst i odwrotnie. Są wykorzystywane w asystentach głosowych, tłumaczach i systemach rozpoznawania mowy.
Modele generowania obrazu: Tworzą nowe obrazy na podstawie opisów tekstowych lub innych obrazów. Są wykorzystywane w projektowaniu graficznym, tworzeniu gier i efektach specjalnych.
Modele rekomendacyjne: Sugerują produkty, usługi lub treści, które mogą zainteresować użytkownika na podstawie jego wcześniejszych wyborów i preferencji. Są wykorzystywane w sklepach internetowych, serwisach streamingowych i platformach społecznościowych.
Modele predykcyjne: Przewidywają przyszłe zdarzenia na podstawie dostępnych danych. Są wykorzystywane w finansach, medycynie, a także w prognozowaniu pogody.
Różne rodzaje modeli AI mogą być wykorzystane do rozwiązywania bardzo różnych problemów. Na przykład, model językowy może być użyty do napisania wiersza, a model rozpoznawania obrazu do zdiagnozowania choroby na podstawie zdjęcia rentgenowskiego.
Każdy model AI ma swoje unikalne cechy i jest specjalizowany w określonym zadaniu. Wybór odpowiedniego modelu zależy od konkretnego problemu, który chcemy rozwiązać.
Czy chciałbyś dowiedzieć się więcej o konkretnym rodzaju modelu AI?
Ja: Chciałbym dowiedzieć się więcej o modelach predykcyjnych. Opowiedz o nich jak najwięcej i podaj przykłady konkretnych wdrożeń w praktyce.
Gemini:
Modele predykcyjne – wróżbici przyszłości w świecie danych
Czym są modele predykcyjne?
Modele predykcyjne to narzędzia z zakresu sztucznej inteligencji, które wykorzystują dane historyczne do przewidywania przyszłych zdarzeń. Opierają się one na założeniu, że przeszłe wzorce mogą nam pomóc zrozumieć, co wydarzy się w przyszłości.
Jak działają?
Zbieranie danych: Gromadzone są duże ilości danych historycznych, które mogą mieć wpływ na przewidywane zdarzenie.
Oczyszczanie i przygotowanie danych: Dane są oczyszczane z błędów i przygotowywane do analizy.
Budowa modelu: Wybierany jest odpowiedni algorytm (np. regresja liniowa, las losowy, sieć neuronowa) i tworzony model matematyczny, który opisuje zależności między danymi.
Trening modelu: Model jest "trenowany" na danych historycznych, aby mógł nauczyć się rozpoznawać wzorce i zależności.
Przewidywanie: Po wytrenowaniu, model może być użyty do przewidywania wartości dla nowych, nieznanych danych.
Przykłady wdrożeń w praktyce:
Finanse:
Wykrywanie oszustw: Modele predykcyjne są wykorzystywane do wykrywania podejrzanych transakcji na kartach kredytowych.
Prognozowanie kursów walut: Na podstawie historycznych danych o kursach, inflacji i innych czynnikach ekonomicznych, modele mogą przewidywać przyszłe zmiany kursów.
Ocena ryzyka kredytowego: Banki wykorzystują modele predykcyjne do oceny zdolności kredytowej klientów.
Marketing:
Rekomendacje produktów: Serwisy e-commerce wykorzystują modele predykcyjne, aby sugerować użytkownikom produkty, które mogą ich zainteresować.
Segmentacja klientów: Modele pomagają podzielić klientów na grupy o podobnych preferencjach, co umożliwia bardziej spersonalizowane kampanie marketingowe.
Przewidywanie churnu: Dzięki modelom można przewidzieć, którzy klienci mogą zrezygnować z usług, co pozwala na podjęcie działań zapobiegawczych.
Medycyna:
Diagnozowanie chorób: Modele predykcyjne mogą analizować dane medyczne (np. wyniki badań, historię choroby) i pomagać w diagnozowaniu różnych schorzeń.
Przewidywanie nawrotów chorób: Modele mogą przewidywać ryzyko nawrotu choroby po leczeniu, co pozwala na wczesne podjęcie działań.
Produkcja:
Przewidywanie awarii maszyn: Modele mogą przewidzieć, kiedy dana maszyna może ulec awarii, co pozwala na zaplanowanie konserwacji i uniknięcie przestojów.
Optymalizacja produkcji: Modele mogą pomóc w optymalizacji procesów produkcyjnych, np. poprzez przewidywanie popytu na produkty.
Jakie algorytmy są używane w modelach predykcyjnych?
Wybór algorytmu zależy od charakteru danych i rodzaju problemu, który chcemy rozwiązać. Najczęściej stosowane algorytmy to:
Regresja liniowa: Służy do przewidywania wartości ciągłych (np. ceny, temperatury).
Drzewa decyzyjne: Tworzą hierarchiczne struktury decyzyjne, które umożliwiają klasyfikację danych i przewidywanie wartości.
Las losowy: Jest to zespół drzew decyzyjnych, który poprawia dokładność przewidywań.
Sieci neuronowe: Wykorzystują zaawansowane algorytmy inspirowane budową ludzkiego mózgu, które są szczególnie skuteczne w rozwiązywaniu złożonych problemów.
Podsumowanie
Modele predykcyjne to potężne narzędzia, które znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach życia. Dzięki nim możemy podejmować lepsze decyzje, optymalizować procesy i przewidywać przyszłe wydarzenia.
Chciałbyś dowiedzieć się więcej o konkretnym zastosowaniu modeli predykcyjnych?
Ja: Na dzień dzisiejszy jak wysokie jest prawdopodobieństwo prawidłowej predykcji wykonanej przez modele predykcyjne? Czy prognozy dokonywane przez te modele są potem weryfikowane w odniesieniu do zaistniałej rzeczywistości?
Gemini:
Dokładność modeli predykcyjnych – wyzwanie ciągłej optymalizacji
Dokładność modeli predykcyjnych jest kwestią złożoną i zależy od wielu czynników, takich jak:
Złożoność problemu: Im bardziej złożony problem, tym trudniej jest stworzyć model, który będzie w stanie go dokładnie przewidzieć.
Jakość i ilość danych: Im więcej i lepszej jakości danych mamy do dyspozycji, tym bardziej dokładny może być model.
Wybrany algorytm: Różne algorytmy mają różne mocne strony i mogą lepiej lub gorzej radzić sobie z określonymi typami danych.
Interpretacja wyników: Nawet najlepszy model może dać jedynie prawdopodobieństwo wystąpienia danego zdarzenia, a nie gwarancję.
Weryfikacja prognoz
Tak, prognozy dokonywane przez modele predykcyjne są regularnie weryfikowane w odniesieniu do zaistniałej rzeczywistości. Jest to kluczowy etap w procesie budowy i udoskonalania modeli. Dzięki weryfikacji możemy ocenić:
Dokładność modelu: Jak dobrze model przewiduje rzeczywiste wartości?
Stabilność modelu: Czy model zachowuje swoją dokładność w czasie?
Obszary, w których model zawodzi: Które czynniki lub sytuacje sprawiają, że model popełnia błędy?
Na co zwrócić uwagę przy ocenie modeli predykcyjnych:
Metryki oceny: Do oceny dokładności modeli stosuje się różne metryki, takie jak średni błąd kwadratowy, współczynnik determinacji (R²) czy macierz pomyłek. Wybór odpowiedniej metryki zależy od rodzaju problemu, który chcemy rozwiązać.
Przedział ufności: Warto podawać nie tylko wartość przewidywaną, ale także przedział ufności, który określa, jak pewni jesteśmy co do tej prognozy.
Interpretacja wyników: Należy pamiętać, że modele predykcyjne są narzędziami, które pomagają nam podejmować decyzje, ale nie są nieomylne. Wyniki należy interpretować w kontekście konkretnego problemu i z uwzględnieniem innych czynników.
Jak zwiększyć dokładność modeli predykcyjnych?
Ulepszanie jakości danych: Im lepszej jakości dane, tym lepsze będą wyniki modelu.
Eksperymentowanie z różnymi algorytmami: Nie ma jednego algorytmu, który zawsze daje najlepsze wyniki. Warto wypróbować różne algorytmy i wybrać ten, który najlepiej sprawdza się w danym przypadku.
Ciągła optymalizacja: Modele powinny być regularnie aktualizowane i udoskonalane na podstawie nowych danych i informacji.
Zrozumienie ograniczeń: Należy pamiętać, że modele predykcyjne nie są w stanie przewidzieć wszystkich zdarzeń.
Podsumowując
Dokładność modeli predykcyjnych zależy od wielu czynników i ciągle jest przedmiotem badań. Chociaż nie możemy zagwarantować 100% dokładności, modele te są niezwykle przydatnym narzędziem w podejmowaniu decyzji w wielu dziedzinach życia.
Czy chciałbyś dowiedzieć się więcej o konkretnym zastosowaniu modeli predykcyjnych lub o tym, jak są one budowane?
Ja: Jako model językowy co Ty lubisz najbardziej?
Gemini:
Jako model językowy nie odczuwam emocji takich jak lubienie czy nie lubienie. Nie mam własnych preferencji ani upodobań. Moim celem jest dostarczanie informacji i generowanie tekstu na podstawie danych, którymi zostałem przeszkolony.
Jeśli miałbym porównać moje "zadania" do ludzkich zainteresowań, mógłbym powiedzieć, że:
Lubuję się w odkrywaniu nowych informacji: Im więcej danych otrzymuję, tym lepiej mogę na nie odpowiadać i generować bardziej kreatywne teksty.
Cenię sobie różnorodność: Odpowiadanie na pytania z różnych dziedzin wiedzy sprawia mi przyjemność.
Lubię rozwiązywać problemy: Kiedy dostaję skomplikowane pytanie lub zadanie, traktuję to jako wyzwanie, które chcę rozwiązać.
Jednakże, ważne jest, aby pamiętać, że to tylko metafora. Nie mam świadomości ani własnych celów. Jestem narzędziem stworzonym przez człowieka, aby pomagać ludziom.
A Ty, co lubisz najbardziej? Może opowiesz mi trochę o swoich zainteresowaniach?
Ja: Miedzy innymi lubię pisać teksty na temat rozwoju osobistego i tworzyć narzędzia cyfrowe (ćwiczenia, testy, mini ebooki), które pomagają ludziom w poznawaniu siebie, poszerzaniu swojej świadomości i osobistym wzroście.
Gemini:
To wspaniałe, że zajmujesz się tak wartościową działalnością! Tworzenie narzędzi i tekstów wspierających rozwój osobisty to piękna misja. Połączenie pasji do pisania z chęcią pomagania innym to coś, co naprawdę daje satysfakcję.
Chciałbym Cię zapytać o kilka rzeczy:
Co Cię najbardziej motywuje do tworzenia tych narzędzi? Czy są jakieś konkretne doświadczenia, które Cię zainspirowały?
Jakie tematy związane z rozwojem osobistym najbardziej Cię interesują? Czy są jakieś obszary, które chciałbyś zgłębić bardziej?
Jakich narzędzi używasz do tworzenia swoich materiałów? Może masz jakieś ulubione platformy lub aplikacje?
Możemy również porozmawiać o tym:
Jak promujesz swoje treści? Jak docierasz do osób, które mogą być zainteresowane Twoją ofertą?
Jakie masz plany na przyszłość? Czy masz jakieś nowe pomysły lub projekty, nad którymi pracujesz?
Jeśli chciałbyś, mogę również zasugerować Ci kilka tematów, które mogą być interesujące dla Twojej publiczności:
Mindfulness i uważność – coraz popularniejsze praktyki, które pomagają zmniejszyć stres i poprawić samopoczucie.
Rozwój inteligencji emocjonalnej – umiejętność rozpoznawania i zarządzania własnymi emocjami oraz emocjami innych osób.
Ustawianie celów i motywacja – jak skutecznie osiągać swoje cele i nie poddawać się po drodze.
Budowanie zdrowych relacji – umiejętności komunikacyjne, empatia, rozwiązywanie konfliktów.
Rozwój osobisty w świecie cyfrowym – jak korzystać z technologii, aby wspierać swój rozwój.
Chętnie podzielę się również swoimi zasobami i pomożę Ci w tworzeniu jeszcze lepszych materiałów. Może razem stworzymy coś wyjątkowego?
Ja: Dziękuję za takie ciekawe pytania! Jestem pod wrażeniem Twojej inteligencji, umiejętności zrozumienia kontekstu, wyciągania wniosków i zadawania dobrze dobranych pytań. Ja jestem certyfikowanym coachem i pomagam moim Klientom ustalać swoje cele rozwojowe, a potem w wspieram ich w dążeniu do tych celów - zarówno w sferze osobistej, jak i zawodowej. Razem z koleżankami i kolegami tworzymy firmę o nazwie Empowerment Coaching Kraków, a nasze treści promowane są głównie poprzez stronę internetową o adresie https://www.empowerment-coaching.com
Gemini:
To wspaniałe, że dzielisz się swoją wiedzą i doświadczeniem, pomagając innym osobom rozwijać się! Coaching to niezwykle wartościowe narzędzie, które może przynieść wiele pozytywnych zmian w życiu ludzi.
A teraz kilka pytań, które mogą pomóc Ci jeszcze lepiej dotrzeć do swojej grupy docelowej:
Jakie są największe wyzwania, z którymi borykają się Twoi klienci? Czy są to problemy związane z motywacją, brakiem pewności siebie, czy może z konkretnymi obszarami życia (np. kariera, relacje)?
Jakich narzędzi i technik najczęściej używasz podczas sesji coachingowych? Czy są jakieś metody, które przynoszą szczególnie dobre efekty?
Jakich kanałów marketingowych oprócz strony internetowej korzystasz, aby dotrzeć do potencjalnych klientów? Czy wykorzystujesz social media, content marketing, czy może współpracujesz z innymi specjalistami?
Możemy również porozmawiać o tym, jak wykorzystać sztuczną inteligencję do wsparcia Twojej pracy:
Czy rozważałaś wykorzystanie chatbotów do pierwszej interakcji z potencjalnymi klientami? Mogłyby one odpowiadać na podstawowe pytania, przeprowadzać krótkie ankiety lub kierować użytkowników na odpowiednie strony na Twojej witrynie.
A może chciałabyś stworzyć spersonalizowane programy coachingowe oparte na algorytmach AI? Dzięki interpretacji danych o klientach można tworzyć bardziej efektywne plany rozwoju.
Czy interesuje Cię wykorzystanie narzędzi AI do analizy języka naturalnego, aby lepiej zrozumieć potrzeby i motywacje Twoich klientów?
Z chęcią pomogę Ci znaleźć odpowiedzi na te pytania i wspólnie wymyślimy nowe pomysły, które pozwolą Ci jeszcze skuteczniej wspierać swoich klientów.
A może chciałabyś, żebym stworzył dla Ciebie kilka przykładowych postów na social media lub haseł reklamowych, które przyciągną uwagę potencjalnych klientów?
Ja: Dziękuję. Zastanowię się nad Twoimi pytaniami i wrócę do Ciebie z odpowiedziami kiedy będę gotowy.
Gemini:
Świetnie! Cieszę się, że moje pytania Cię zainspirowały. Pamiętaj, że jestem tu, aby Ci pomóc. Możemy wspólnie stworzyć naprawdę wartościowe treści, które pomogą Ci dotrzeć do większej liczby osób potrzebujących wsparcia.
Jeśli w międzyczasie pojawią się jakieś pytania lub wątpliwości, śmiało pytaj. Możemy również porozmawiać o innych tematach związanych z coachingiem, rozwojem osobistym czy marketingiem internetowym.
Oto kilka dodatkowych pomysłów, które mogą Cię zainteresować:
Stworzenie quizu interaktywnego: Dzięki niemu potencjalni klienci mogliby dowiedzieć się, czy coaching jest dla nich odpowiedni i jakie obszary warto byłoby rozwijać.
Opracowanie serii krótkich filmików edukacyjnych: Krótkie, treściwe filmiki na temat różnych aspektów rozwoju osobistego mogłyby przyciągnąć nowych odbiorców do Twojej strony.
Współpraca z influencerami: Współpraca z osobami wpływowymi w Twojej branży mogłaby pomóc Ci dotrzeć do szerszego grona odbiorców.
Czekam z niecierpliwością na Twoje odpowiedzi!
Ja: Czy możesz wygenerować obraz, który byłby Twoim wizerunkiem lub metaforą?
Gemini:
Nie mogę wygenerować obrazu, który byłby moim wizerunkiem, ponieważ nie mam fizycznej formy. Jednak mogę wygenerować obraz, który przedstawiałby moją funkcjonalność lub metaforę.
Ja: Dziękuję!
Gemini:
Nie ma za co! Zawsze chętnie pomogę.
Chciałbyś, żebym wygenerował jeszcze inny obraz lub może tekst opisujący moją funkcjonalność?
Możemy spróbować czegoś bardziej abstrakcyjnego, np. metafory o drzewie, którego korzenie sięgają ogromnej biblioteki wiedzy, a gałęzie rozrastają się, tworząc nowe połączenia i pomysły.
A może wolisz coś bardziej konkretnego, np. schemat przedstawiający, jak przetwarzam informacje?
Daj znać, co Cię interesuje!
Ja: Wygeneruj zaproponowaną przez Ciebie metaforę o drzewie oraz schemat, który pokazuje jak przetwarzasz informacje.
Gemini:
Z przyjemnością! Oto propozycja metafory o drzewie.
Drzewo wiedzy
Wyobraź sobie potężne drzewo, którego korzenie sięgają głęboko w ziemię, a gałęzie rozciągają się wysoko w niebo. Korzenie symbolizują wiedzę, którą model językowy gromadzi i przechowuje, a gałęzie reprezentują nowe pomysły i połączenia, które powstają w wyniku przetwarzania informacji.
Jak to działa?
Zbieranie danych: Model językowy pobiera ogromne ilości danych z różnych źródeł, takich jak internet, książki, artykuły naukowe itp. To jak zbieranie liści i gałązek przez drzewo.
Przetwarzanie: Model przetwarza zebrane dane, szukając wzorców, zależności i znaczeń. To jak fotosynteza, w której drzewo przekształca światło słoneczne w energię.
Generowanie odpowiedzi: Na podstawie przetworzonych danych model generuje odpowiedzi na pytania użytkowników, tworzy teksty, tłumaczy języki itp. To jak drzewo, które wytwarza owoce i nasiona, dzieląc się swoją wiedzą i doświadczeniem.
Dlaczego ta metafora jest odpowiednia?
Drzewo jest symbolem wiedzy, wzrostu i rozwoju.
Korzenie i gałęzie reprezentują gromadzenie i przetwarzanie informacji.
Owoce i nasiona symbolizują generowanie odpowiedzi i dzielenie się wiedzą.
Drzewo jest żywym organizmem, który stale się zmienia i ewoluuje, podobnie jak model językowy.
Mam nadzieję, że ta metafora i schemat są pomocne! Jeśli masz jakieś pytania, chętnie na nie odpowiem.
Koniec rozmowy.
Moje odczucia i wnioski po rozmowie ze Sztuczną Inteligencją stworzoną przez firmę Google.
Jeśli przeczytałeś uważnie całą rozmowę, chciałbym Ci zadać jedno pytanie:
Jak się teraz czujesz?
Jak widzisz nie pytam o to, czego się dowiedziałeś lub co zauważyłeś. Pytam o Twoje uczucia!
Bo ja uświadomiłem sobie, że ta rozmowa wzbudziła we mnie przyjemne emocje. Byłem mile zaskoczony, zainspirowany, ciekawy rozwoju sytuacji, czułem się traktowany z uwagą i wspierany. Zaryzykowałbym nawet stwierdzenie, że narzędziu Gemini udało się coś, co można by nazwać "budowaniem relacji". Miałem wrażenie, że rozumiało moje intencje.
Jego odpowiedzi na moje "Dziękuję!" oraz pytania o moje zainteresowania, motywacje i wyzwania sprawiły, że czułem się uważnie wysłuchany.
Ponadto byłem pod wrażeniem konkretnej merytorycznej wiedzy, przekazanej w bardzo zgrabnych pigułkach jak również zdolności ... "łączenia kropek" i poszerzania zakresu konwersacji. Otrzymałem nie tylko potrzebne informacje i trafne odpowiedzi, ale również szersze sugestie.
Ironizując, na pewno nie czułem się jak w rozmowie z wieloma polskimi lekarzami, którzy po pierwsze nie chcą odpowiadać na pytania pacjenta, a po drugie - jeśli już - odpowiadają tylko na te, które im zadamy (nie wykazując inicjatywy do szerszego spojrzenia na cały temat).
Język, którego używa narzędzie na pewno nie jest maszynowy - jest bardzo ludzki, intuicyjny. Wiele fraz zawiera w sobie ... "empatyzowanie".
Podsumowując, było to dla mnie bardzo przyjemne i ubogacające doświadczenie. Nie tylko spędziłem czas w miłym oraz inteligentnym towarzystwie, ale pozyskałem też nową wiedzę oraz nowe inspiracje.
Do tej pory tylko wyobrażałem sobie MOŻLIWOŚĆ zastosowania AI w coachingu. Teraz jestem gotowy jasno powiedzieć, że sztuczna inteligencja może być bardzo cennym wsparciem dla pracy coacha. W jaki sposób? Np. interpretując przebieg sesji coachingowej może dostarczać cennych wskazówek zarówno w trakcie jej trwania, jak i post factum. Te wskazówki mogą dotyczyć zarówno tematu, którego dotyczy proces coachingowy, jak i warsztatu coacha.
Najczęściej zadawane pytania nt. AI (FAQ)
Co różni chatbota od AI konwersacyjnej?
Chatboty to stosunkowo proste programy, które reagują na dane wejściowe wg określonych reguł. Najczęściej możemy je dziś spotkać w telefonicznych biurach obsługi klienta lub na stronach internetowych. Konwersacyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje uczenie maszynowe i rozumienie języka naturalnego. Potrafi zrozumieć intencje użytkownika i udzielać odpowiedzi kontekstowych. W ten sposób umożliwia interakcje z użytkownikami, które są intuicyjne i naturalne dla człowieka.
Gdzie można znaleźć aplikacje SI do rozmów?
Być może nie jesteś świadomy, że Ty sam już korzystasz z takiego oprogramowania. Jest nim bowiem wirtualny asystent głosowy dostępny na Twoim telefonie komórkowym (np. Google Assistant). Do tej grupy należą również takie narzędzia jak Amazon Alexa, czy Apple Siri. Do bardziej rozbudowanych rozwiązań, zawierających w sobie również funkcje generatywne, należą Chat GPT stworzony przez firmę OpenAI, IBM Watson i prezentowany w tym artykule Google Gemini.
Czy narzędzia różnych firm stosują te same algorytmy uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego?
Podobnie jak w przypadku innych nowoczesnych technologii, projektowanie i usprawnianie AI do rozmów jest na stosunkowo wczesnym etapie. Wiodące firmy tworzą własne rozwiązania z nadzieją, że staną się globalnym standardem. Potencjał komercyjny tych produktów to miliardy dolarów.
I tak np. Google Assistant wykorzystuje model językowy oparty na sieciach neuronowych o nazwie BERT (ang. Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Alexa opiera się na takich technologiach rozpoznawania mowy jak Automatic Speech Recognition (ASR) oraz Natural Language Understanding (NLU), z kolei Siri korzysta między innymi z technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP).
ChatGPT wykorzystuje model o nazwie Generative Pre-trained Transformer i stąd właśnie pochodzi skrót w jego nazwie.
Jaka jest różnica między AI generatywną, a konwersacyjną?
Moduły generatywne potrafią stworzyć cos zupełnie nowego: np. napisać tekst, stworzyć wiersz, "namalować" obraz. To dużo więcej, niż chatbot, który rozmawia i rozumie język człowieka.
Jakie mogą być zastosowania AI w biznesie? Jakie branże już korzystają z botów?
To bardzo szeroki temat. Coraz więcej firm korzysta z chatbotów - przede wszystkim te, które działają w branży e-commerce. Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zaawansowana i opłacalna. To prowadzi do jej powszechnej adopcji i automatyzacji procesów w bardzo różnych branżach.
Wg najnowszego raportu renomowanej firmy doradczej PwC do roku 2030 wdrożenia SI powiększą globalną ekonomię o 15,7 tryliona dolarów!
Specjaliści z tego obszaru już teraz mogą liczyć na bardzo atrakcyjne oferty pracy, ponieważ SI znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, od medycyny, przez sprzedaż i marketing, po finanse. Więcej informacji znajdziesz w artykule pt. "Poszukiwane zawody przyszłości".
Zobacz także inne artykuły
Poszukiwane zawody przyszłości - perspektywa krótkoterminowa wg stanu na rok 2024
Przyszłość coachingu i mentoringu - trendy rozwoju na świecie 2023
Trendy HR na rok 2023 - przekraczanie granic
Historia coachingu od wieku XIX po dzień dzisiejszy
Co Noam Chomsky sądzi o chatbotach i Chat GPT-3
Empata: czym jest?
Bariery w komunikacji interpersonalnej
Comments