Nastavili smo istraživati mogućnosti koje donosi AI i u ovom broju vam donosimo dvije nove priče. Pronašli smo domaći AI startup koji, poput Googlea, koristi AI u pretraživanju weba. Omnisearch se pri tome fokusira na isključivo na specifične sajtove i tu postiže impresivan rezultat. Drugi primjer je zanimljiv i iskusnim programerima i onima koji to tek planiraju postati. Glavni operativac u IRIM-u otkrio nam je kako je pomoću ChatGPT-a razvio računalnu igru u Pythonu, a da taj programski jezik nikad nije učio.
Napisao program za igru šija-šete pomoću ChatGPT-a
Gotovo da u zadnje vrijeme i nismo čuli da softversku tvrtku koja na ovaj ili onaj način ne istražuje kako iskoristiti ChatGPT. Računalni jezici su na kraju dana upravo to - jezici, a ChatGPT je veliki jezični model koji jako dobro razumije upravo jezike, neovisno bili oni ljudski ili računalni. U ovom se trenutku čini da je čak primjenjiviji u računalnim jezicima. Jedan takav primjer nas je posebno razveselio.
Paolo Zenzerović, voditelj operacija u Institutu za razvoj i inovativnost mladih (IRIM) napravio je pomoću ChatGPT-a računalnu igru šija-šete u programskom jeziku Python, a da uopće ne zna programirati u tom jeziku (naslovna fotografija članka). Šija-šete je izvedenica igre par-nepar, i vrlo je popularna diljem jadranske obale.
- Davao sam mu promptove, a on je generirao kod, i u šest sati je funkcionalna igra bila gotova - kaže Zenzerović.
Pojašnjava da mu je najveći dio vremena trebao da bi posložio na svom računalu aplikacije koje su nužne da bi program u Pythonu mogao uredno raditi. Programski kod pisao mu je ChatGPT.
Od nekoliko programera poslije smo dobili komentar da oni to ne smatraju tako impresivnim, jer već postoje alati koji i njima pomažu u pisanju koda. No, ono što ovaj primjer pokazuje je da će sada novi programeri moći mnogo brže ući u svijet programiranja, a oni iskusniji će si moći skratiti vrijeme koje troše na pisanje koda.
Zenzerović tumači da je sve obavio u dva koraka. Prvo mu je ChatGPT napisao JavaScript verziju igre s unosom brojeva preko web stranice. No, onda je želio i verziju koja će iskoristiti računalni vid kako bi računalo samo vidjelo koliko prstiju pokazuje, prebrojalo ih i taj broj koristilo kao unos. Tu verziju pisalo je u Pythonu i to korištenjem open-source rješenja za računalni vid.
- ChatGPT me upoznao s MediaPipe bibliotekom, koja se koristi u računalnom vidu, i dao mi kompletan kod u Pythonu i objašnjenje kako taj kod iskoristiti - kaže Zenzerović.
Kod je bilo potrebno doraditi. U njega je trebalo ubaciti i provjeriti game mehaniku, odnosno pravila igre. No, ono što je posebno zanimljivo je da se ChatGPT ujedno ponašao poput instruktora.
- Budite sigurni da su vam ruke vidljive ispred kamere i skripta će prepoznati broj prstiju koji pokazujete te to pokazati na vašem ekranu - napisao mu je ChatGPT.
Zaželio je da ima mogućnost sve to i ispričati ChatGPT-u pa mu je ovaj napisao kod i za glasovno prepoznavanje brojki. AI koji je razvio OpenAI pri tome ga je upozorio da programska biblioteka koju će koristiti nije idealno rješenje, jer mnogi programeri prijavljuju da s njom imaju greške. Nakon toga mu je ChatGPT objasnio i kako može postaviti okruženje za rad ove Python igre, kao i kako je pokrenuti.
- Moj je dojam da će ChatGPT biti od velike koristi nastavnicima u podučavanju STEM-a - zaključuje Zenzerović.
Hrvatski konkurent Bigu i Bardu već isprobava i ChatGPT
Bing je integrirao ChatGPT, Google je predstavio Barda, a hrvatski startup Omnisearch pokazao je Delphi. Riječ je o dosad najnaprednijoj verziji Omnisearcha koja kombinira snagu generativnog AI-ja, poput ChatGPT-a, s vlastitom tehnologijom indeksiranja koju od milja zovu Omni.
Novom Omnisearchu, koji je prije dvije godine iz SAD-a dobio investiciju od 450 tisuća dolara, možete u search traku upisati da pregleda video i iz njega izvuče točno određeni podatak te ga potom citira. To ide od toga da može iz televizijskog intervjua izvući citat s opisom nečijeg odgovora na pitanje pa sve do toga da opiše kontekst datog odgovora. U demo prezentaciji koju je Omnisearch objavio vidi se kako upravo tako secira dva YouTube videa.
Marin Smiljanić, suosnivač i direktor Omnisearcha kaže da su razvili tehnologiju koja može pretraživati bilo kakav sadržaj.
- Razvijamo tehnologiju koja može pronaći odgovor na vaše pitanje nevezano nalazi li se odgovor na to pitanje u tekstu, slici, videu ili zvuku, ali za razliku od Googlea, Biga, Baidua i DuckDuck Go-a, mi to radimo za specifičan sajt, odnosno interno za sve digitalne dokumente u organizaciji - kaže Smiljanić.
Dodaje da su se inicijalno usmjerili na male i srednje biznise koji se bave stručnim obrazovanjem. Sada, navodi, potvrdili su robusnost svoje tehnologije i ciljaju i na velike klijente. Njima sad mogu ponuditi sigurnost i regulatorno usklađivanje. Primjerice, njihova se tehnologija pretraživanja može koristiti ne samo u cloudu već se može instalirati interno, na računalima u organizaciji.
Smiljanić kaže da razvijaju vlastiti sustav indeksiranja, modele za strojno učenje i eksperimentiraju s različitim AI modelima, uključujući i korištenje API-ja ChatGPT-a.
- Large Language Modeli će uistinu promijeniti način na koji pretražujemo, jer nude mnogo intuitivnije načine pretraživanja i bolje razumiju kontekst - kaže Smiljanić.
Pojašnjava da su prethodne dvije arhitekture recurrent neural networks i zatim long short-term memory modeli imali problem s paralelnim treniranjem i duljinom pamćenja. Za transformer arhitekturu, na kojoj počiva ChatGPT, i koju koriste Large Language Modeli, pojašnjava, to je poprilično poboljšano.
- Transformer modeli imaju ‘dulje pamćenje’ i stoga bolje razumiju kontekst, a rivalstvo najvećih igrača pokrenulo je novu AI revoluciju - ističe.
Meta je pustila svoju verziju tehnologije na kojoj počiva ChatGPT, takozvanu LLaMa-u. Taj je model dao uvid u ono što su u pozadini, interno u svom razvoju, postigli OpenAI i Google, čije su AI tehnologije tajne. Mnogo programera iz open-source zajednice iskoristilo je tu priliku i počeli su proučavati pa čak i kopirati i raditi svoje verzije transformera.
- Meta je učinila, da taman kad se činilo da su AI bitku dobili OpenAI i Google, koji su uložili milijarde u razvoj svojih transformera, sad transformer postane nešto što možete pokrenuti na MacBooku - kaže Smiljanić.
Pojašnjava da neki open-source modeli transformera, koje je sam isprobao, nisu na toj razini kao ChatGPT, ali i da više nisu nezamislivo daleko od toga.
- Očekujem, na temelju dosadašnjih trendova, da će se sada AI revolucija događati u unapređivanju transformera, njegovoj optimizaciji, potrazi za novim modelima koji će ga naslijediti, kao i traženju načina kako takve modele prebaciti na hardver, čipove, i onda ugraditi u razne uređaje - zaključuje Smiljanić, koji dodaje da oni tu priču, sa svoje strane, sada usmjeravaju prema velikim kompanijama.
++
>> PDF magazina možete preuzeti ovdje <<