AI EvoliucijaKuo dirbtinis intelektas skiriasi nuo įprastos programos
Įprasta programa yra taisyklių rinkinys. Programuotojas surašo, ką daryti kiekvienu atveju, ir programa tiksliai to laikosi. Jei situacija taisyklėse neaprašyta, programa sustoja arba grąžina klaidą.
Dirbtinio intelekto sistema veikia kitaip. Jai parodoma labai daug pavyzdžių, o ji pati randa juose dėsningumus. Būtent todėl toks modelis geba atsakyti į klausimą, kurio niekas iš anksto nenumatė, bet dėl tos pačios priežasties jis niekada nebūna šimtu procentų tikslus. Jis dirba su tikimybėmis, ne su griežtomis taisyklėmis.
Praktiškai tai reiškia paprastą dalyką: dirbtinis intelektas puikiai tinka darbams, kur reikia suprasti prasmę ir paruošti juodraštį, bet netinka ten, kur atsakymas turi būti visada tas pats ir tikrinamas iki paskutinio skaitmens. Sąskaitos sumą ir toliau skaičiuoja apskaitos programa, o dirbtinis intelektas padeda paruošti laišką, kuriuo ta sąskaita bus išsiųsta.
Dirbtinio intelekto rūšys
Terminai dažnai vartojami kaip sinonimai, nors jie reiškia skirtingo lygio dalykus. Vienas telpa kitame, tarsi rusiškos lėlės.
| Terminas | Ką reiškia | Pavyzdys |
|---|---|---|
| Dirbtinis intelektas | Plačiausia sąvoka, apimanti visas sistemas, atliekančias žmogaus mąstymo reikalaujančias užduotis. | Visa sritis. |
| Mašininis mokymasis | Dirbtinio intelekto dalis, kurioje sistema mokosi iš duomenų, o ne iš taisyklių. | Brukalo filtras pašte. |
| Gilusis mokymasis | Mašininio mokymosi dalis, veikianti dirbtinių neuronų tinklais su daugybe sluoksnių. | Veidų atpažinimas nuotraukose. |
| Generatyvinis dirbtinis intelektas | Giliojo mokymosi dalis, kurianti naują turinį: tekstą, vaizdą, garsą ar kodą. | Pokalbio įrankiai, su kuriais dirbama kasdien. |
Atskirai verta žinoti dar vieną skirtumą. Visas šiandien veikiantis dirbtinis intelektas yra siaurasis: jis geras vienoje srityje ir nieko neišmano už jos ribų. Bendrasis dirbtinis intelektas, kuris prilygtų žmogui bet kurioje užduotyje, kol kas yra tyrimų ir diskusijų tema, o ne rinkoje esantis produktas. Kai kalbama apie dirbtinį intelektą versle, visada kalbama apie siaurąjį.
Trumpa istorija
Sritis nėra nauja. Nauja yra tai, kad ji pagaliau pasiekė žmones, kurie nėra programuotojai.
| Metai | Kas įvyko |
|---|---|
| 1955 ir 1956 | Johnas McCarthy su kolegomis terminą artificial intelligence įrašo į Dartmuto koledžo vasaros seminaro paraišką. Pats seminaras, vykęs 1956 m. vasarą, laikomas srities pradžia. |
| 1997 | IBM kompiuteris „Deep Blue“ šachmatų rungtynėse nugali pasaulio čempioną Garį Kasparovą. Pirmas plačiai pastebėtas ženklas, kad mašina gali laimėti ten, kur reikia strategijos. |
| 2012 | Gilieji neuronų tinklai su dideliu atotrūkiu laimi vaizdų atpažinimo varžybas. Nuo čia prasideda dabartinė banga. |
| 2017 | „Google“ tyrėjai paskelbia straipsnį „Attention Is All You Need“ ir pristato transformerių architektūrą. Ja remiasi praktiškai visi šiandieniai kalbos modeliai. |
| 2022 | Lapkričio 30 d. viešai paleidžiamas ChatGPT. Per penkias dienas jį išbando milijonas žmonių, o sausį analitikai skaičiuoja jau apie šimtą milijonų per mėnesį. |
Iki 2022 m. dirbtinis intelektas buvo inžinierių įrankis. Nuo tada jis tapo tuo, ką atsidaro buhalteris, vadybininkas ar įmonės vadovas, ir būtent todėl klausimas persikėlė iš laboratorijų į posėdžių sales.
Ką dirbtinis intelektas realiai daro Lietuvos versle
Įmonėse dirbtinis intelektas retai atrodo taip, kaip filmuose. Dažniausiai tai yra asistentas darbuotojo kompiuteryje, kuris turi prieigą prie jo darbinių failų, žino įmonės kontekstą ir kas kartą vienodai atlieka tą patį pasikartojantį darbą.
Pavyzdys iš mūsų darbo
Audito ir apskaitos įmonėje „Moore Mackonis“ 2026 m. liepos 21 ir 22 d. vedėme dvi dienas dirbtuvių. Salėje dirbo daugiau nei penkiolika komandos narių, ir visi jie ChatGPT jau naudojo kasdien. Uždavinys buvo ne supažindinti su dirbtiniu intelektu, o pereiti nuo pokalbio prie asistento, kuris dirba su jų pačių banko išrašais, didžiąja knyga ir sutarčių registrais.
Antros dienos pabaigoje kiekvienas dalyvis įvardijo, ką automatizavo. Sudėjus trylikos komandos narių nurodytą laiką susidarė 391 sutaupyta valanda per mėnesį. Visas atvejis su skaičiavimo prielaidomis.
Kitoje, krovinių ekspedijavimo įmonėje, tai atrodė paprasčiau: per vienos dienos dirbtuves kiekvienas biuro komandos narys gavo asistentą savo kompiuteryje, pritaikytą jo paties darbui, o ne vieną bendrą versiją visiems. Tas atvejis aprašytas čia.
Ko dirbtinis intelektas negali
Sąžiningas sąrašas yra tokia pat svarbi šio žodyno dalis kaip ir apibrėžimas.
- Negali garantuoti tikslumo. Modelis gali pateikti neteisingą faktą įtikinamu tonu, todėl svarbius duomenis būtina tikrinti;
- Nežino jūsų įmonės, kol jai to nepapasakojate. Be konteksto ir prieigos prie failų tai lieka bendras pokalbis;
- Neprisiima atsakomybės. Sprendimą pasirašo žmogus, o dirbtinis intelektas tik paruošia medžiagą;
- Nepakeičia proceso. Jei darbas neaprašytas ir kaskart daromas kitaip, dirbtinis intelektas tik pagreitins chaosą.
Dauguma nepavykusių diegimų versle strigo ne dėl modelio kokybės, o dėl to, kad sistema liko vieno entuziasto rankose. Apie tai plačiau rašėme straipsnyje kodėl įmonių AI projektai žlunga.
Dažniausi klausimai
Ar dirbtinis intelektas ir ChatGPT yra tas pats?
Ne. Dirbtinis intelektas yra visa sritis, o ChatGPT yra vienas konkretus bendrovės OpenAI įrankis. Panašių įrankių yra ir daugiau, tarp jų „Claude“, „Gemini“ ir „Copilot“.
Ar dirbtinis intelektas pakeis darbuotojus?
Praktikoje matome kitą dalyką: keičiasi ne žmonės, o darbų sudėtis. Pasikartojančios užduotys, tokios kaip dokumentų ruošimas ar informacijos rinkimas, atitenka asistentui, o žmogui lieka sprendimai, bendravimas ir atsakomybė. Įmonėse, su kuriomis dirbome, sutaupytas laikas buvo skiriamas darbams, kurie anksčiau tiesiog nespėdavo būti padaryti.
Ar dirbtiniam intelektui naudoti reikia mokėti programuoti?
Ne. Šiandieniai asistentai valdomi įprastu tekstu, todėl svarbiausias įgūdis yra aiškiai suformuluoti užduotį. Tai vadinama promptu.
Ar saugu dirbtiniam intelektui patikėti įmonės duomenis?
Priklauso nuo to, kaip viskas sudėliota. Svarbu žinoti, kur duomenys keliauja, kurie iš jų apskritai neturi išeiti iš įmonės ir kaip jie nuasmeninami. Šį klausimą reikia išspręsti prieš diegimą, ne po jo. Reikalavimus įmonėms nustato ir Europos Sąjungos dirbtinio intelekto aktas, apie kurį rašėme atskirame straipsnyje.
Nuo ko pradėti
Nuo vieno darbo, kurį jūsų komandoje kas savaitę kartoja tas pats žmogus. Ne nuo įrankio pasirinkimo ir ne nuo strategijos dokumento. Kai vienas toks darbas pradeda veikti, kiti atsiranda savaime, nes komanda jau supranta, ko iš to tikėtis. Kaip tai atrodo praktiškai, aprašėme puslapyje apie AI diegimą versle.