Ma przejąć władzę nad światem. Na razie jest zajęta... wymyślaniem lodów dla polskiej firmy

Pomysł stworzenia kolejnego smaku dla lodów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji zrodził się w głowach pracowników polskiej firmy Willisch z Wągrowca. Genezę Popcornium Karmelotron wyjaśnia prezes spółki:

Firma działa od 1986 roku, a jej produkty są dostępne w lodziarniach tej marki, a także w sprzedaży online. Lody Willisch można też kupić w sklepach sieci Lidl. Te o smaku solonego popcornu w karmelu pojawiły się na półkach 7 sierpnia.

Willisch ma w swojej ofercie ponad 200 smaków. Niewykluczone, że oferta powiększy się o kolejne propozycje podsuwane przez ChatGPT - narzędzie, o którym w swojej wypowiedzi wspomniał prezes firmy.

ChatGPT nie tylko wymyślił smak dla nowych lodów, ale także napisał teksty promocyjne na potrzeby kampanii reklamowej. Inne narzędzia AI stworzyły też projekty graficzne kubków, w których sprzedawane jest Popcornium Karmelotron (nazwa to również ich dzieło).

Liczba mnoga nie jest tu przypadkowa, MidJourney, z którego korzystali graficy Willischa spisało się tak dobrze, że postanowiono nie ograniczać się tylko do jednego wzoru.

Na filmiku z Instagrama, który możesz zobaczyć powyżej, jeden z grafików przedstawia cały proces powstawania projektów, które wymagały od tylko delikatnych, ludzkich poprawek. Sztuczna inteligencja nie poradziła sobie z tylko jednym - z produkcją lodów.

Samo wykorzystanie sztucznej inteligencji przez firmę Willisch dość łatwo wytłumaczyć. Wprost mówi o tym zresztą jej szef. Temat jest bardzo "na czasie", co pozwala zakładać, że produkt reklamowany w ten sposób będzie się dobrze sprzedawał. Nie jest to zresztą nowy pomysł, już pół roku temu jeden z polskich browarów z pomocą sztucznej inteligencji uwarzył piwo AI-P-A.

Znacznie ciekawsze jest to, jak pomysł lodów o smaku popcornu w karmelu "narodził się" w modelu językowym, jakim jest ChatGPT. Mimo że jego odpowiedzi potrafią być trudne do odróżnienia od tekstów tworzonych przez ludzi, to sztuczna inteligencja nie ma pojęcia, o czym pisze - przynajmniej na razie.

Modele językowe działają dzięki zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych, których działanie jest luźno oparte na sposobie funkcjonowania neuronów w naszym mózgu. Najpierw do modelu przesyła się dane wejściowe - materiał, z którego algorytm ma czerpać wiedzę. 

Proces uczenia przebiega jednak inaczej, niż podpowiadałaby nam intuicja. Pojedyncze neurony są podzielone na warstwy: 

• warstwę wejściową;
• warstwy ukryte;
• warstwę wyjściową.

Każdy neuron jest połączony ze wszystkimi neuronami kolejnej warstwy. Informacja, którą niesie, zostanie przekazana dalej, jeżeli zostanie przekroczony próg aktywacji. Te wyznacza się odgórnie, a następnie dopasowuje tak, aby rezultat jak najbardziej odpowiadał założeniom twórcy.

ChatGPT i każdy inne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji nie rozumie tego, o co pytamy, ani tego co odpowiada. 

Duże modele językowe działają na zasadzie prawdopodobieństwa, dlatego są czasem nazywane "stochastycznymi papugami". Jeżeli w pakiecie danych wejściowych słowo "kot" najczęściej występowało w towarzystwie słowa "mleko", to na pytanie "Co najczęściej pije kot?" ChatGPT odpowie, że... wodę.

Coś się nie zgadza? Wręcz przeciwnie. Poprawna odpowiedź pojawia dzięki mozolnej pracy setek ludzi, którzy przez wiele dni testowali ChatGPT na tysiące sposobów, korygowali jego odpowiedzi zarówno pod względem merytorycznym, jak i językowym. 

Niesamowite rezultaty, które w ostatnim czasie rozpalają wyobraźnię wielu osób, nie są wynikiem niesamowicie wyrafinowanej technologii, ale wzrostu mocy obliczeniowych. 

To pozwala na wykorzystanie do nauki ogromnych ilości danych, ale przede wszystkim parametrów - zmiennych, które mogą być dostosowane w procesie uczenia. ChatGPT 3 ma ich 175 miliardów - ponad 100 razy więcej niż starsza wersja z 2019 roku. 

Sam schemat działania sieci neuronowych w gruncie rzeczy nie zmienił się od początków AI, czyli lat 50. XX wieku.