Kiedy rozmawiasz z chatbotem albo pytasz asystenta w telefonie o przepis na obiad, pewnie nie zastanawiasz się, skąd on to wszystko wie. A jednak za tymi płynnymi odpowiedziami kryje się coś niesamowitego: proces uczenia, który pozwala maszynom „opanować” język. W poprzednim artykule mojego cyklu poznaliśmy modele językowe – systemy, które piszą teksty, odpowiadają na pytania i rozmawiają z nami niemal jak ludzie. Ale jak one to robią? Jak maszyna, która na starcie nie zna ani jednego słowa, staje się ekspertem w układaniu zdań? W tym artykule odkryjemy sekrety treningu AI – krok po kroku, w prostych słowach. Dowiemy się, skąd bierze wiedzę, jak „zapamiętuje” słowa i zdania, i dlaczego przypomina to trochę naukę dziecka, tyle że na gigantyczną skalę. A na końcu rzucimy okiem na kolejny temat: dlaczego AI czasem brzmi jak człowiek, a czasem zaskakuje nas dziwnymi odpowiedziami.
Skąd AI bierze wiedzę?
Zacznijmy od samego początku: sztuczna inteligencja – w tym modele językowe – nie rodzi się z gotową wiedzą. Nie jest jak człowiek, który przychodzi na świat z instynktem i powoli uczy się od rodziców czy nauczycieli. Na starcie AI to pusty zeszyt, a raczej pusty dysk komputerowy, który czeka, aż ktoś zapisze na nim coś użytecznego. Pytanie brzmi: co i skąd?
Odpowiedź jest prosta, choć imponująca: AI uczy się z tekstów, które stworzyli ludzie. To mogą być książki, artykuły, strony internetowe, rozmowy z forów, posty w mediach społecznościowych, instrukcje obsługi, a nawet napisy do filmów. Wyobraź sobie, że bierzesz całą biblioteczkę – powiedzmy, kilka milionów książek – i dodajesz do tego wszystko, co ludzie napisali w internecie przez ostatnie lata. To właśnie taki wielki zbiór tekstów, zwany „danymi treningowymi”, jest podstawą nauki AI.
Na przykład: jeśli chcesz, żeby model językowy znał się na polskim, dajesz mu polskie powieści, gazety, blogi, a nawet transkrypcje codziennych rozmów. Jeśli ma być ekspertem w angielskim, wrzucasz do jego „diety” angielskie książki, strony Wikipedii czy tweety. Niektóre modele są trenowane na tekstach w wielu językach naraz, co pozwala im tłumaczyć albo rozumieć różne kultury. To trochę jak karmienie głodnego ucznia – im więcej różnorodnego „jedzenia” dostanie, tym lepiej sobie poradzi.
Ale skąd dokładnie pochodzą te teksty? Część to publicznie dostępne zasoby – na przykład książki, które nie są już objęte prawami autorskimi, jak dzieła Szekspira czy Mickiewicza. Inne to dane z internetu – strony, które można legalnie „przeszukać” i wykorzystać. Czasem firmy tworzące AI współpracują z wydawcami albo zbierają teksty z otwartych baz danych, jak archiwa naukowe. Ważne jest, żeby tych tekstów było naprawdę dużo – bo im więcej przykładów, tym lepsza „mapa języka”, którą AI sobie buduje.
To nie jest przypadkowy proces. Twórcy AI starają się, żeby dane były różnorodne i dobrze odzwierciedlały prawdziwy język. Na przykład: jeśli model dostanie tylko teksty naukowe, nauczy się pisać sztywno i formalnie – ale nie zrozumie, jak ludzie żartują albo rozmawiają na luzie. Dlatego w danych treningowych musi być miks: od poezji, przez newsy, po zwykłe komentarze w internecie. Dzięki temu AI uczy się nie tylko słów, ale i tego, jak ludzie je używają w różnych sytuacjach.
Jak AI „zapamiętuje” słowa i zdania?
Mając już tę gigantyczną górę tekstów, przechodzimy do sedna: jak AI zamienia je w umiejętności? Tu zaczyna się proces zwany „treningiem”. Wyobraź sobie, że dajesz komuś zadanie: przejrzyj milion zdań i znajdź w nich reguły – co do czego pasuje, co często się powtarza, co brzmi naturalnie. AI robi dokładnie to samo, ale zamiast rozumieć sens (bo nie myśli jak człowiek), szuka wzorców za pomocą matematyki.
Na przykład: czytając zdania typu „Pies biega po parku” albo „Pies je kości”, AI zauważa, że „pies” często łączy się z „biega” albo „je”, a rzadziej z „czyta” czy „śpiewa”. Nie wie, dlaczego – nie musi. Po prostu liczy, jak często coś się pojawia, i na tej podstawie buduje coś w rodzaju wielkiej sieci powiązań. To nie jest pamięć w ludzkim sensie – AI nie „pamięta” zdań tak, jak my pamiętamy wiersz z dzieciństwa. Zamiast tego tworzy mapę prawdopodobieństw: jeśli powiesz „Słońce…”, to następne słowo może być „świeci” w 70% przypadków, „zachodzi” w 20%, a „pada” tylko w 2%.
Ten proces przypomina naukę dziecka, ale na sterydach. Dziecko słyszy od rodziców: „Idziemy na spacer” i z czasem łapie, że „idziemy” pasuje do „spacer”, a nie do „telewizor”. AI robi to samo, tylko zamiast kilku lat i kilkuset zdań analizuje miliardy przykładów w kilka dni. Na początku zgaduje – i często się myli. Może powiedzieć „Kot pije…” i dodać „samochód”, co brzmi absurdalnie. Ale z każdym błędem dostaje informację zwrotną (od programu, nie od człowieka), że lepiej pasuje „mleko” albo „woda”. Stopniowo jej odpowiedzi stają się coraz sensowniejsze.
Kluczowe jest tu przewidywanie. AI nie uczy się języka, żeby go „zrozumieć” – uczy się go przewidywać. To jak gra w zgadywanie: dostajesz początek zdania i musisz odgadnąć resztę. Im więcej grasz, tym lepiej Ci idzie. AI gra w tę grę na ogromną skalę, aż jej „zgadywanki” brzmią jak prawdziwe rozmowy.
Krok po kroku: jak to wygląda?
Żeby lepiej zrozumieć, jak to działa, rozłóżmy trening na konkretne etapy. Każdy z nich to kawałek układanki, który zamienia surowe teksty w umiejętności.
- Zbieranie tekstów
Pierwszy krok to zebranie danych – i to nie byle jakich. Mogą to być klasyczne książki, jak „Pan Tadeusz” czy „Harry Potter”, artykuły z gazet, wpisy na blogach, a nawet rozmowy z czatów. Ważne, żeby było tego dużo – mówimy o setkach milionów, a czasem miliardach słów. Na przykład: jeden z popularnych modeli językowych mógł być trenowany na tekstach równych tysiącom grubych powieści. Twórcy dbają, by dane były zróżnicowane: trochę formalnych tekstów, trochę codziennych rozmów, a nawet slang czy żarty, żeby AI nie brzmiała jak robot z lat 50. - Czyszczenie danych
Surowe teksty, zwłaszcza z internetu, to często bałagan. Pełno w nich literówek, spamu, dziwnych sformułowań albo powtarzających się reklam. Dlatego przed treningiem dane trzeba „wyczyścić”. To jak sprzątanie biurka przed nauką – usuwasz śmieci, żeby skupić się na tym, co ważne. Na przykład: jeśli w danych jest sto razy „Kup teraz tanio!”, AI może nauczyć się pisać tylko reklamy. Czyszczenie usuwa takie rzeczy, zostawiając sensowne zdania. Czasem poprawia się też gramatykę albo usuwa teksty, które są za krótkie, żeby coś z nich wyciągnąć. - Uczenie przez przewidywanie
Teraz zaczyna się prawdziwa nauka. AI dostaje zdanie z ukrytym kawałkiem – na przykład: „Deszcz pada na…” – i musi zgadnąć, co pasuje. Może powiedzieć „ulicę”, „dach” albo „las”. Na początku jej odpowiedzi są przypadkowe, ale z czasem widzi, że „ulicę” pojawia się częściej niż „pizza”. To się dzieje miliardy razy – model analizuje jedno zdanie po drugim, poprawiając swoje „zgadywanki”. Nie rozumie deszczu ani ulicy – po prostu liczy, co do czego pasuje. Z każdym krokiem jego mapa języka staje się dokładniejsza, aż w końcu potrafi dokończyć zdanie tak, że brzmi naturalnie. - Dostrajanie
Po podstawowym treningu AI wie już sporo, ale nie jest jeszcze specjalistą. Tu wchodzi dostrajanie – czyli dodatkowe lekcje dopasowane do celu. Jeśli model ma być asystentem w telefonie, dostaje teksty z pytaniami i odpowiedziami: „Jaka pogoda?” – „Słonecznie”. Jeśli ma pisać opowiadania, trenuje się go na bajkach i powieściach. To jak wysyłanie ucznia na kurs – podstawy już zna, ale teraz uczy się szczegółów. Na przykład: model do obsługi klienta może dostać tysiące rozmów z call center, żeby lepiej radził sobie z reklamacjami. - Testowanie
Na końcu sprawdza się, czy AI działa. Prosi się ją o napisanie tekstu albo odpowiedź na pytanie – na przykład: „Co to jest miłość?”. Jeśli odpowie sensownie („Miłość to uczucie między ludźmi”), to dobrze. Jeśli powie coś dziwnego („Miłość to tractor”), wraca się do treningu. Testowanie to też zabawa – czasem twórcy rzucają modelowi trudne pytania, jak „Dlaczego ludzie śmieją się z żartów?”, żeby zobaczyć, jak sobie radzi. Wyniki decydują, czy maszyna jest gotowa do pracy.
Czemu to takie trudne?
Trening AI to nie bułka z masłem. Po pierwsze, potrzeba ogromnej mocy obliczeniowej. Zwykły laptop nie da rady – tu wchodzą superkomputery z tysiącami procesorów, które pracują bez przerwy przez dni, tygodnie, a czasem miesiące. Jeden model może zużyć tyle prądu, co małe miasto! Po drugie, dane muszą być dobrej jakości. Jeśli dasz AI same bzdury – na przykład teksty pełne błędów albo same memy – nauczy się pisać bzdury. To jak uczenie dziecka tylko żartów – nie poradzi sobie w poważnej rozmowie.
Po trzecie, język sam w sobie jest trudny. Pełen wyjątków, idiomów i dwuznaczności. Weźmy zdanie: „Rzucił okiem na książkę”. Człowiek wie, że to oznacza „spojrzał”, ale AI może pomyśleć, że ktoś dosłownie rzucił okiem – bo nie czuje kontekstu. Żeby to ogarnąć, potrzebuje milionów przykładów, które pokażą, jak ludzie naprawdę używają takich zwrotów. A i tak czasem się myli – co prowadzi nas do następnego artykułu.
Co z tego mamy?
Dzięki temu procesowi dostajemy maszyny, które piszą e-maile, tłumaczą języki, odpowiadają na pytania i pomagają w pracy. To, co widzimy – płynne zdania, naturalne odpowiedzi – to efekt milionów godzin obliczeń i miliardów przeanalizowanych słów. Na przykład: asystent w telefonie wie, że po „Jaka jest pogoda?” powinien podać prognozę, bo widział to w tysiącach podobnych tekstów. Chatbot w banku wie, jak powiedzieć „Sprawdź saldo na koncie”, bo trenował na rozmowach klientów.
Ale jest coś jeszcze: ten proces pokazuje, jak zależna jest AI od nas. Jej wiedza to odbicie tego, co jej damy. Jeśli damy mądre, piękne teksty, będzie mądra i pięknie pisać. Jeśli damy chaos i głupoty, odbije nam ten chaos. To fascynujące – i trochę odpowiedzialne zadanie dla tych, którzy ją trenują.
Dlaczego to ważne?
Zrozumienie treningu AI pomaga nam zobaczyć, jak potężna, ale i ograniczona jest ta technologia. Nie myśli, nie czuje – tylko odtwarza to, co widziała. To jak papuga, która świetnie naśladuje, ale nie wie, o czym mówi. Dzięki temu możemy ją podziwiać, ale i krytycznie oceniać – bo jej błędy to też nasze błędy w danych czy treningu.
W następnym artykule – „Dlaczego AI brzmi jak człowiek? Magia kontekstu” – przyjrzymy się, jak modele „łapią” sens wypowiedzi. Dlaczego czasem brzmią tak naturalnie, że zapominamy, że to maszyna? I dlaczego czasem proponują coś kompletnie od czapy? Zobaczymy przykłady, które pokażą, co sprawia, że AI jest taka ludzka – i gdzie jeszcze jej brakuje. To będzie kolejny krok w naszej podróży przez świat sztucznej inteligencji.
Ten artykuł to głębokie zanurzenie w proces, który zamienia surowe teksty w umiejętności AI. Trening modeli językowych to połączenie technologii, matematyki i ludzkiej twórczości – efekt jest niesamowity, ale wciąż pełen tajemnic. Jeśli chcesz wiedzieć, co sprawia, że AI brzmi jak my, wróć po następny tekst – czeka nas sporo do odkrycia!