JAZYKOVÉ MODELY a AI
Jazykové modely (LLM), umělá inteligence a rozdíly z pohledu aplikací a funkcionalit
Úvod
Umělá inteligence (AI) je pojem, který se v posledních letech stal nedílnou součástí nejen odborných diskusí, ale i každodenního života. Dříve byla AI vnímána jako sci-fi představa, dnes ji však běžně využíváme – ať už prostřednictvím doporučovacích algoritmů na e-shopech, asistentů v mobilních telefonech, nebo chytrých nástrojů pro zpracování textu a obrazu. Jedním z nejvýraznějších trendů současnosti jsou jazykové modely (Large Language Models, LLM).
LLM představují specifickou podmnožinu AI zaměřenou na práci s přirozeným jazykem. Umí překládat, shrnovat, generovat text, odpovídat na dotazy či vést dialog. V mediálním prostoru se pojmy AI a LLM často zaměňují, avšak mezi nimi existují jasné rozdíly, a to jak z hlediska historického vývoje, tak i praktických aplikací.
Cílem tohoto článku je ukázat, že AI není novinkou a že dnešní LLM jsou výsledkem desítek let výzkumu v matematice, informatice a lingvistice. Zároveň se zaměříme na to, jak se liší jejich funkcionalita a kde se tyto technologie uplatňují.
Historické kořeny umělé inteligence
Vývoj AI je pevně spjat s matematikou a logikou. Už ve starověku řečtí filozofové uvažovali nad tím, zda lze lidské myšlení formalizovat do systému pravidel. Matematické a logické základy se začaly formovat zejména v 19. a 20. století.
George Boole (1815–1864) vytvořil logický kalkul, který se stal základem moderní výpočetní techniky.
Alan Turing (1912–1954) zformuloval koncept univerzálního stroje a položil teoretické základy informatiky. Jeho slavný „Turingův test“ (1950) dodnes slouží jako myšlenkový experiment, zda stroj dokáže napodobit lidskou inteligenci.
50. léta 20. století – vzniká pojem „umělá inteligence“ (John McCarthy, 1956, konference v Dartmouthu). Tehdejší systémy se soustředily na pravidla a logiku.
60. a 70. léta – objevují se první experimenty se zpracováním jazyka (např. program ELIZA simulující psychoterapeutický rozhovor).
80. léta – dochází k oživení neuronových sítí, zejména díky metodě zpětného šíření chyb (backpropagation). Využití nacházejí zejména v rozpoznávání obrazů a hlasu.
90. léta – nástup statistických jazykových modelů založených na pravděpodobnostních metodách. Vznikají první robustnější nástroje pro strojový překlad.
2000–2010 – rostoucí výpočetní výkon a dostupnost velkých datasetů umožňují rozvoj hlubokého učení (deep learning).
2017 – publikace článku „Attention is All You Need“ (Vaswani et al.), který představuje architekturu Transformer. Tento matematicky elegantní přístup založený na maticových operacích a mechanismech pozornosti (attention) znamenal revoluci v práci s jazykem.
2020+ – nástup LLM jako GPT, LLaMA, Claude nebo Gemini. Tyto modely mají miliardy parametrů a jsou schopné generovat text s vysokou mírou koherence a relevance.
Matematické základy AI a LLM
Na první pohled mohou být dnešní jazykové modely vnímány jako „magie“. Ve skutečnosti však stojí na pevných matematických pilířích, které se vyvíjely po desetiletí:
Lineární algebra – práce s vektory a maticemi tvoří základ všech výpočtů v neuronových sítích. Každé slovo je reprezentováno jako vektor v tzv. embedding prostoru.
Pravděpodobnost a statistika – jazykové modely předpovídají pravděpodobnost výskytu dalšího slova či symbolu. Bayesovské metody a Markovovy řetězce byly předchůdci dnešních sofistikovanějších metod.
Diferenciální počet a optimalizace – trénink neuronových sítí spočívá v minimalizaci chybové funkce. Gradientní sestup a jeho varianty jsou klíčovými metodami.
Teorie informace (Claude Shannon, 1948) – myšlenka entropie a informační kapacity přímo souvisí s tím, jak modely pracují s jazykem a významem.
Logika a teorie grafů – stojí za strukturou sítí a reprezentací znalostí.
Je tedy zřejmé, že LLM nejsou z pohledu matematiky žádnou novinkou. Jsou spíše praktickou realizací dlouhodobě známých principů, umožněnou až díky dnešnímu výpočetnímu výkonu a dostupnosti rozsáhlých tréninkových dat.
Umělá inteligence jako zastřešující pojem
AI dnes zahrnuje širokou paletu technologií:
Strojové učení (ML) – algoritmy, které se učí z dat a dokáží předvídat nebo rozpoznávat vzory.
Počítačové vidění (CV) – zpracování obrazu, rozpoznávání objektů, obličejů, pohybu.
Robotika – využití AI pro autonomní řízení strojů a zařízení.
Doporučovací a expertní systémy – aplikace znalostí a pravidel pro rozhodování.
Generativní modely – vytváření nového obsahu, nejen textu, ale i obrázků, hudby či videí.
LLM jsou pouze jednou z těchto větví, konkrétně v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Jazykové modely (LLM) a jejich princip
Jazykové modely fungují na principu predikce dalšího tokenu (slova, části slova či znaku) na základě předchozího kontextu. Trénink probíhá na miliardách slov z různých zdrojů (knihy, webové stránky, články).
Zásadní rozdíl oproti starším přístupům spočívá v tom, že:
Nejsou předem „naprogramované“ pravidly.
Samy se učí strukturu jazyka z dat.
Dokážou generalizovat – tedy využít naučené vzory i na úkoly, které v tréninkových datech přímo nebyly.
Proto mohou LLM zvládnout překlad, sumarizaci, generování textu, psaní kódu nebo vedení dialogu v rámci jediného systému.
Rozdíly z pohledu aplikací
AI obecně
Průmysl: prediktivní údržba strojů, optimalizace výroby.
Zdravotnictví: diagnostika z obrazových snímků, personalizace léčby.
Doprava: autonomní řízení vozidel, řízení logistických sítí.
LLM
Administrativa: automatizace tvorby dokumentů, vyhledávání informací v rozsáhlých databázích.
Vzdělávání: interaktivní výuka, generování studijních materiálů.
Zákaznická podpora: chatboti schopní konverzovat přirozeným jazykem.
Výzkum a právo: sumarizace odborných textů, prohledávání legislativy.
Zatímco AI se uplatňuje v širokém spektru datových formátů (obraz, čísla, zvuk), LLM dominují všude tam, kde je klíčový text a jazyková komunikace.
Rozdíly z pohledu funkcionalit
AI obecně: často řeší úzce vymezený problém. Funkcionalita je zaměřená a vyžaduje přesně definovaná vstupní data.
LLM: univerzálnost a flexibilita. Jeden model zvládá kombinovat různé úkoly (překlad, shrnutí, odpovědi na dotazy, kreativní psaní).
LLM tak představují posun od specializovaných algoritmů k obecnému nástroji pro práci s jazykem.
Budoucnost – propojení AI a LLM
Vývoj směřuje k propojování LLM s ostatními oblastmi AI:
Multimodální modely – kombinace textu, obrazu, zvuku či videa (např. model dokáže popsat obrázek a odpovědět na otázky).
RAG (Retrieval Augmented Generation) – LLM propojené s externí databází či znalostním grafem, což umožňuje přesnější a aktuálnější odpovědi.
Integrace s robotikou – přirozené ovládání strojů hlasem či textem.
Dá se očekávat, že hranice mezi obecnou AI a jazykovými modely se bude stále více stírat.
Závěr
Jazykové modely jsou fascinujícím příkladem toho, jak se dlouhodobé matematické a informatické teorie mohou proměnit v prakticky využitelné technologie. To, co dnes vnímáme jako revoluci, je ve skutečnosti výsledkem více než půl století vývoje – od Turinga a Boolea přes statistické modely až po architekturu Transformer.
Rozdíl mezi AI a LLM spočívá především v oblasti jejich aplikace: AI jako široký rámec zahrnuje řadu oborů, zatímco LLM jsou zaměřené na jazyk a práci s textem. Z pohledu funkcionalit se AI orientuje spíše na úzce definované úkoly, zatímco LLM vynikají univerzálností.
Budoucnost ukazuje, že se oba směry budou stále více propojovat – a výsledkem bude hybridní inteligence, která dokáže chápat, analyzovat i tvořit napříč různými médii.
Last updated
Was this helpful?