Algorytmiczny Świat

Czym jest AGI, kiedy może nadejść i czy jesteśmy gotowi na erę post-AGI? Wyobraźcie sobie świat, w którym maszyny nie tylko piszą książki, projektują miasta czy leczą choroby, ale robią to lepiej niż najlepsze ludzkie umysły. Maszyny, które same się uczą, bez potrzeby ludzkiej pomocy, i rozwiązują problemy, których na ten moment nie potrafimy sobie jeszcze wyobrazić. Patrząc na tempo rozwoju AI to nie jest odległa fantazja – to wizja AGI, czyli sztucznej inteligencji ogólnej (Artificial General Intelligence). W tym artykule zanurzymy się w fascynujący, ale i nieco niepokojący świat AGI. Zbadamy, czym jest, kiedy może nadejść, i czy jesteśmy gotowi na rewolucję, która może przewyższyć ludzką inteligencję. Zainspirowany komentarzem eksperta z OpenAI, Adama.GPT, oraz nawiązując do kultowych wizji science fiction, jak Matrix czy postapokaliptyczne światy w stylu Fallouta, spróbujemy zrozumieć, co oznacza era post-AGI. Czym jest AGI? Maszyna, która prześciga człowieka Zacznijmy od podstaw, ...

Cześć :) Duże modele językowe (LLM), takie jak te, które napędzają ChatGPT, Gemini czy Claude, zrewolucjonizowały sposób, w jaki korzystamy z technologii. Sercem większości tych potężnych narzędzi jest architektura zwana Transformer. To ona pozwoliła AI na niespotykane dotąd rozumienie i generowanie ludzkiego języka. Ale czy Transformery to szczyt możliwości? Czy, jak podejrzewa wielu, ich wady, szczególnie związane z apetytem na pamięć przy dłuższych rozmowach, nie oznaczają, że jesteśmy dopiero w połowie drogi do prawdziwie "inteligentnych" maszyn? Zebrałem sporo informacji i dziś opowiem wam w pigułce o architekturach. Część 1: Zanim nastała era Transformerów – Jak uczyliśmy maszyny mówić? Zanim w 2017 roku światło dzienne ujrzał przełomowy artykuł "Attention is All You Need", który wprowadził Transformery, naukowcy przez dekady próbowali nauczyć komputery języka. Wczesne podejścia były dość... mechaniczne. Wyobraźcie sobie próby przewidzenia następnego słowa w z...

  Dlaczego AI dość często generuje nieprawdziwe informację? Tajemnice halucynacji w modelach językowych Wyobraź sobie, że rozmawiasz z kimś, kto brzmi jak chodząca encyklopedia, ale od czasu do czasu rzuca kompletnie zmyślone historie z taką pewnością, jakby to była prawda objawiona. To właśnie problem halucynacji w modelach językowych (LLM, od Large Language Models ), czyli sytuacji, w których sztuczna inteligencja generuje informacje, które są nieprawdziwe, nieprecyzyjne lub po prostu wyssane z palca. Dlaczego tak się dzieje? Czy to oznacza, że AI „kłamie” z premedytacją? I dlaczego, mimo ogromnego postępu w technologii, wciąż nie możemy w pełni zaufać odpowiedziom generowanym przez te modele? Dziś zanurzymy się w świat LLM-ów, ich działania, danych treningowych i tajemnic, które sprawiają, że czasem mijają się z prawdą. Czym są halucynacje i dlaczego są problemem? Halucynacje w kontekście AI to nie są wizje rodem z science fiction, ale sytuacje, w których model językowy produkuj...

  Cześć! Dziś zabieram Was w fascynującą podróż po świecie dużych modeli językowych (LLM), które szturmem zdobywają naszą wyobraźnię. Przygotowałem ten artykuł, opierając się na informacjach z różnych zakątków internetu – od publikacji naukowych, przez dyskusje na forach technologicznych, po analizy ekspertów AI. Dlaczego nawet modele z ogromnym oknem kontekstowym, jak milion tokenów, wciąż nie są w stanie stworzyć spójnej, wielowarstwowej powieści od początku do końca? Zaczniemy od podstaw, przejdziemy przez techniczne niuanse i zakończymy wizją tego, co musi się zmienić, by AI mogło pisać książki godne bestsellerów. Czym są tokeny i dlaczego są ważne? Zacznijmy od podstaw, bo bez nich trudno zrozumieć, o co w tym wszystkim chodzi. Token to jednostka informacji, którą model językowy przetwarza. Możesz myśleć o tokenie jak o kawałku tekstu – czasem to pojedyncze słowo (np. „dom”), czasem jego część (np. „-ing” w „biegając”), a czasem znak interpunkcyjny. Modele językowe, takie jak...

  Cześć :) Google właśnie zrobiło duży krok w tę stronę zwiększenia swoich mocy obliczeniowych, prezentując Ironwood – swoją siódmą generację Tensor Processing Unit (TPU). Jest to potężny akcelerator zaprojektowany z myślą o nowej erze AI, zwanej przez Google „erą inferencji”. Ale zanim przejdziemy do tego, co Ironwood ma pod maską i dlaczego może wywołać trzęsienie ziemi w branży, zacznijmy od podstaw: czym w ogóle jest TPU i dlaczego to takie ważne? Czym jest TPU? Krótka wyjaśnienie Tensor Processing Unit, czyli TPU, to autorski akcelerator AI od Google. W odróżnieniu od procesorów graficznych (GPU) od Nvidii czy klasycznych CPU, TPU został zaprojektowany od zera z myślą o obliczeniach związanych ze sztuczną inteligencją – konkretnie o uczeniu maszynowym i przetwarzaniu sieci neuronowych. Google zaczęło używać ich wewnętrznie już w 2015 roku, a trzy lata później otworzyło dostęp do nich dla klientów chmury Google Cloud. To nie są uniwersalne procesory – to wyspecjalizowane masz...

  Cześć. Dziś mam dla Was coś naprawdę ciekawego – Meta właśnie wypuściła Llama 4, nową generację swoich modeli językowych, które mogą zmienić sposób, w jaki myślimy o sztucznej inteligencji. Jeśli śledzicie moje wpisy, to wiecie, że niedawno pisałem m.in o trendzie zmierzającym w kierunku coraz większych okien kontekstowych w modelach AI. Llama 4 idealnie wpisuje się w to, o czym wspominałem. Największa gwiazda tej premiery? Okno kontekstowe o wielkości 10 milionów tokenów w modelu Llama 4 Scout. Ale po kolei – co to w ogóle jest Llama 4, jak działa i dlaczego to takie ważne? Wyjaśnioną tak prosto, jak tylko potrafię! Czym jest Llama 4? Llama 4 to najnowsza rodzina modeli językowych stworzonych przez Meta, firmę, która od lat inwestuje w rozwój sztucznej inteligencji. W odróżnieniu od zamkniętych modeli, jak te od OpenAI (np. ChatGPT), Llama 4 jest dostępna na zasadach open-source – a konkretnie pod specjalną licencją Llama 4 Community License Agreement. Oznacza to, że programiś...

  Cześć :) Dzisiaj zabieram Was w podróż do świata małych reaktorów modułowych, czyli SMR-ów (Small Modular Reactors). Zdjęcie na górze przedstawia SMR który wygenerowałem dzięki AI, jednak jeżeli jesteście ciekawi, to ich rzeczywisty wygląd jest dostępny w internecie. Jeśli jeszcze nie słyszeliście o tym wynalazku, to spokojnie – ja też nie jestem ekspertem od atomu z urodzenia. Wszystko, co tu przeczytacie, to efekt moich poszukiwań w internecie – od stron branżowych, przez raporty firm, po newsy technologiczne. SMR-y to temat, który zrewolucjonizuje sposób, w jaki giganci jak Google, Microsoft czy Amazon napędzają swoje imperia. To startujemy :) Czym są SMR-y? Atom w wersji mini Na początek: czym w ogóle są te SMR-y? To małe reaktory jądrowe, które produkują energię na poziomie do 300 MW(e) – znacznie mniej niż tradycyjne elektrownie jądrowe, które często przekraczają 1000 MW. Kluczowe jest słowo "modułowe". Zamiast budować gigantyczną konstrukcję od podstaw na miejscu, ...