Sedem AI Termínov, Ktoré Musíte Poznať

Už ste si všimli, ako sa umelá inteligencia (AI) stáva súčasťou všetkého okolo nás? Od aktualizácie firmvéru na vašej zubnej kefke až po sofistikované algoritmy, AI preniká do každodenného života. Ale s takou rýchlou evolúciou je ťažké držať krok. V tomto článku sa zameriame na sedem kľúčových AI termínov, ktoré by ste mali poznať, aby ste lepšie porozumeli súčasnosti a budúcnosti tejto revolučnej technológie.

Kľúčové Poznámky

• Agentická AI: Autonómne systémy schopné vnímať prostredie, uvažovať a konať na dosiahnutie cieľov.
• Large Reasoning Models (LRM): Špecializované jazykové modely trénované na riešenie problémov krok za krokom.
• Vektorové databázy: Umožňujú vyhľadávanie podobného obsahu pomocou vektorových reprezentácií dát.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Kombinuje silu jazykových modelov s informáciami získanými z externých zdrojov.
• Model Context Protocol (MCP): Štandardizovaný spôsob, akým AI aplikácie pristupujú k vonkajším dátovým zdrojom a službám.
• Mixture of Experts (MoE): Efektívny prístup na škálovanie jazykových modelov pomocou viacerých špecializovaných "expertov".
• Artificial Superintelligence (ASI): Teoretická úroveň AI, ktorá presahuje ľudskú inteligenciu.

Agentická AI: Autonómne Systémy v Akcii

Agentická AI predstavuje novú generáciu AI systémov, ktoré sa odlišujú od tradičných chatbotov. Namiesto okamžitej odpovede na jeden prompt, agenti dokážu autonómne premýšľať a konať na dosiahnutie konkrétneho cieľa. Ich činnosť prebieha v cykle: vnímajú prostredie, uvažujú o ďalších krokoch, konajú podľa plánu a sledujú výsledky. Predstavte si cestovného agenta, ktorý rezervuje letenku, alebo DevOps inžiniera, ktorý automaticky rieši problémy s logmi – to sú len príklady toho, ako môžu agenti zefektívniť rôzne úlohy.

Large Reasoning Models: Uvažovanie Krok za Krokom

Tradičné jazykové modely generujú odpovede okamžite. Large Reasoning Models (LRM) sa však učia riešiť problémy krok za krokom, podobne ako ľudia. Sú trénované na problémoch s overiteľnými správnymi odpoveďami, čo im umožňuje vytvárať reťazce úvah vedúcich k správnemu výsledku. Keď vidíte chatbot „myslieť“ a zobraziť postup riešenia, je to práve vďaka LRM.

Doména významných systémov umelej inteligencie podľa roku vydania

Vektorové Databázy: Hľadanie Podobnosti

Na rozdiel od tradičných databáz, ktoré ukladajú surové dáta ako textové súbory alebo obrázky, vektorové databázy používajú tzv. embedding modely na konvertovanie dát do vektorov – dlhých zoznamov čísel. Tieto vektory zachytávajú sémantický význam obsahu. Vďaka tomu je možné vykonávať vyhľadávania pomocou matematických operácií a nájsť dáta, ktoré sú si sémanticky podobné. Napríklad, ak hľadáte obrázky podobné horskej krajine, vektorová databáza dokáže rýchlo nájsť relevantný obsah.

RAG: Posilnenie Jazykových Modelov Externými Dátami

Retrieval Augmented Generation (RAG) kombinuje silu jazykových modelov s informáciami získanými z externých zdrojov, ako sú vektorové databázy. Keď používateľ zadá otázku, RAG systém ju premení na vektor a vyhľadá podobné dokumenty vo vektorovej databáze. Tieto relevantné informácie sa potom pridajú do pôvodnej otázky a odosielajú sa jazykovému modelu, ktorý tak môže generovať presnejšie a kontextuálne správne odpovede.

MCP: Štandardizácia Prístupu AI k Vonkajším Systémom

Model Context Protocol (MCP) je dôležitý pre integráciu AI do reálnych systémov. Umožňuje štandardizovaný prístup jazykových modelov k externým dátovým zdrojom a službám, ako sú databázy, repozitáre kódu alebo e-mailové servery. Namiesto vytvárania individuálnych prepojení pre každý nástroj, MCP poskytuje jednotný štandard, ktorý zjednodušuje integráciu AI do existujúcej infraštruktúry.

Počet rozsiahlych systémov umelej inteligencie vydaných ročne

Mixture of Experts: Efektívne Škálovanie Modelov

Mixture of Experts (MoE) je technika, ktorá umožňuje škálovať jazykové modely bez výrazného zvýšenia výpočtových nákladov. MoE delí model na množstvo špecializovaných „expertov“ a používa mechanizmus smerovania na aktiváciu len tých expertov, ktorí sú relevantní pre danú úlohu. To umožňuje vytvoriť obrovské modely s miliardami parametrov, pričom sa v praxi využíva iba malá časť z nich.

Viedenské publikácie o umelej inteligencii na milión obyvateľov

ASI: Teoretická Úroveň Superinteligencie

Artificial Superintelligence (ASI) je najvyššia teoretická úroveň AI, ktorá presahuje ľudskú inteligenciu. Takéto systémy by boli schopné autonómneho re-designu a neustáleho zlepšovania seba samých, čo vedie k nekonečnému cyklu rastu inteligencie. ASI je momentálne len teoretický koncept, ale predstavuje potenciálnu budúcnosť AI s obrovskými možnosťami aj rizikami.

Záver a Odporúčania

Sedem AI termínov, ktoré sme v tomto článku preskúmali, predstavujú len malú časť rozsiahleho a rýchlo sa meniaceho sveta umelej inteligencie. Pochopenie týchto základných konceptov je však kľúčové pre orientáciu v súčasnom technologickom prostredí. Sledujte ďalší vývoj AI technológií, pretože ich dopad na spoločnosť bude len rásť.

Dôležité odkazy:

• IBM TechXchange 2025
• Umelá inteligencia od IBM

Približne 170 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.85 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.