Súčasnosť a budúcnosť umelej inteligencie v DACHSER
Umelá inteligencia (AI) už dnes predstavuje neoddeliteľnú súčasť mnohých moderných aplikácií. Výskumníci a vývojári z celého sveta neustále hľadajú nové spôsoby, ako využiť jej potenciál a posunúť hranice možností základných modelov.
Je však AI technológiou budúcnosti, alebo prítomnosti? Pravdou je, že je to kombinácia oboch. AI je súčasťou každodenného života už dnes – od rozpoznávania tváre na smartfónoch, cez pokročilé prekladateľské služby až po chatboty ako ChatGPT a Copilot, ktoré menia spôsob, akým študenti i odborníci pristupujú k tvorbe textov. Tieto technológie fungujú na báze rozsiahlych tréningových dát a pokročilých algoritmov, ktoré využívajú komplexné neurónové siete na zlepšovanie svojich výsledkov. Namiesto binárnych „0“ a „1“ poskytujú modely AI pravdepodobnostné odpovede, ktoré, hoci nie sú vždy stopercentne presné, dokážu poskytnúť riešenia pre zložité problémy. AI je tak skôr ako inteligentný kolega – vie veľmi veľa, no občas sa môže mýliť.
Umelá inteligencia už dorazila aj do logistiky. Pred viac ako šiestimi rokmi začal tím DACHSER Enterprise Lab spolu s Fraunhofer IML pracovať na algoritme predpovedajúcom objem tonáže v zbernej sieti DACHSER až 25 týždňov dopredu. Vyvinuli sme tiež technológie rozpoznávania obrazu, ktoré umožňujú v reálnom čase identifikovať, lokalizovať a merať balíky v našich skladoch. Kľúčovým prvkom našej stratégie je úzka spolupráca medzi našimi logistickými odborníkmi a špičkovými matematikmi a vývojármi, čo nám umožňuje meniť teóriu na praktické riešenia priamo na zemi.
Nové, nečakané možnosti umelej inteligencie
Umelá inteligencia sa stále považuje za technológiu budúcnosti, pričom nové modely neustále otvárajú nečakané možnosti. Na čele tohto vývoja sú základné modely pre generatívnu AI, ktoré využívajú pokročilé algoritmy trénované na obrovských množstvách údajov zozbieraných z internetu. Tieto modely umožňujú porozumieť a vytvárať texty a obrázky. Napríklad modely ako ChatGPT a ďalšie veľké jazykové modely (LLM) vzbudzujú dojem, že majú „inteligenciu“, v skutočnosti ide o matematické funkcie, ktoré predpovedajú koherentný slovosled.
V oblasti umelej inteligencie sú základné modely veľké, vopred pripravené modely, ktoré sú založené na rozsiahlych súboroch údajov a sú kompatibilné so širokou škálou aplikácií. Existuje množstvo typov základných modelov, medzi ktorými dominuje kategória veľkých jazykových modelov (LLM). Tieto modely, ako napríklad GPT-4 od OpenAI, Gemini (predtým známy ako „Bard“), Bert od Google a Llama3 od Meta, sa špecializujú na porozumenie a generovanie prirodzeného jazyka. Na druhej strane, vizuálne modely ako Sora a DALL-E od OpenAI sú navrhnuté tak, aby generovali videá a obrázky na základe voľne formulovaných textových podnetov.
Základné modely sa často používajú ako základ pre špecializované aplikácie, pričom sa prispôsobujú na vykonávanie konkrétnych úloh alebo na spracovanie špecifických súborov údajov. Mnohé z týchto modelov však ešte len začínajú využívať svoj obrovský potenciál.
V robotickom priemysle experti experimentujú s využitím základných modelov ako nástroja na komunikáciu a ovládanie autonómnych vozidiel. Tieto pokroky môžu významne zlepšiť schopnosti robotov pri vykonávaní zložitých úloh, ako je spracovanie prirodzeného jazyka, rozpoznávanie obrázkov a objektov či autonómna navigácia. Vďaka týmto modelom sa roboty môžu učiť z obrovských množstiev údajov a prispôsobovať sa novým prostrediam a úlohám, čím ponúkajú väčšiu flexibilitu a širšie spektrum aplikácií.
Očakáva sa, že čoskoro uvidíme, ako sa autonómne vozidlá v skladoch budú ovládať intuitívnejšie a efektívnejšie. Na celom svete prebieha intenzívny výskum v tejto oblasti, čo naznačuje, že umelej inteligencii sa otvárajú stále nové, vzrušujúce možnosti.
RAG: Lepšia presnosť pomocou rozšíreného získavania údajov
Súčasné trendy v oblasti AI smerujú k zvyšovaniu kvality dát, ktoré využívajú veľké jazykové modely (LLM) – a práve tu vstupuje do hry rozšírené získavanie údajov (RAG). Táto metóda zlepšuje presnosť odpovedí generovaných modelmi tým, že im poskytuje kvalitnejšie zdroje informácií, čím sa minimalizuje riziko tzv. „halucinácií“ – chýb, ktoré by mohli znižovať dôveru používateľov v technológiu. Vývoj v tejto oblasti predstavuje kľúčový krok k bezpečnejšiemu a spoľahlivejšiemu využívaniu AI v praxi.
Pre spoločnosť DACHSER je budúcnosť umelej inteligencie nielen o implementácii štandardizovaných riešení, ale aj o vývoji vlastných modelov prispôsobených našim potrebám. Naše AI riešenia školíme na interných údajoch, aby presne reflektovali špecifiká logistických procesov. Taktiež berieme do úvahy náklady spojené s vysokým výpočtovým výkonom, ktorý niektoré modely vyžadujú, a zabezpečujeme súlad s legislatívou EÚ, vrátane zákona o umelej inteligencii.
AI nám otvára novú cestu v logistike – cestu, na ktorej čakajú výzvy, ale aj obrovské príležitosti pre efektívnejšie a inovatívnejšie riešenia. Spoločnosť DACHSER je odhodlaná túto cestu skúmať a využiť AI na to, aby sme pre našich zákazníkov priniesli ešte lepšie služby a výraznejšie zvýšili hodnotu našich logistických procesov.
Author: Andre Kranke, Head of Corporate Research & Development at DACHSER