Subscribe
Copied to clipboard
Share
Share
Copied to clipboard
Embed
Copied to clipboard
Prompt
Trailer
Bonus
Episode 4
Season 1
Hořká lekce Romana Nerudy: co umí AI a proč ji těžko rozumíme
👇👇👇👇👇👇
Staňte se členy Voxpot Klubu! Přispějete tak na provoz nejen tohoto podcastu, získáte přístup na redakční Discord, k plným článkům a dalším klubovým bonusům. Vstup do Klubu najdete na https://www.voxpot.cz/klub/
👇👇👇👇👇👇
V nejnovější epizodě podcastu Prompt jsme si povídali s Romanem Nerudou z Ústavu informatiky Akademie věd ČR o tom, co dnes věda ví o umělé inteligenci a jak se výzkum dělá v českém kontextu. Máme se AI bát? Jak funguje strojové učení? Co je to vlastně transformer? Kdy už AI opravdu „myslí“?
Umělá inteligence se nedělá jen v Kalifornii. V Česku existuje široká vědecká komunita napříč institucemi. Roman Neruda pracuje na Ústavu informatiky AV ČR a vyučuje na matfyzu. Věnuje se meta-learningu a optimalizaci, ale podílel se také na epidemiologických modelech během pandemie koronaviru.
Staňte se členy Voxpot Klubu! Přispějete tak na provoz nejen tohoto podcastu, získáte přístup na redakční Discord, k plným článkům a dalším klubovým bonusům. Vstup do Klubu najdete na https://www.voxpot.cz/klub/
👇👇👇👇👇👇
V nejnovější epizodě podcastu Prompt jsme si povídali s Romanem Nerudou z Ústavu informatiky Akademie věd ČR o tom, co dnes věda ví o umělé inteligenci a jak se výzkum dělá v českém kontextu. Máme se AI bát? Jak funguje strojové učení? Co je to vlastně transformer? Kdy už AI opravdu „myslí“?
Umělá inteligence se nedělá jen v Kalifornii. V Česku existuje široká vědecká komunita napříč institucemi. Roman Neruda pracuje na Ústavu informatiky AV ČR a vyučuje na matfyzu. Věnuje se meta-learningu a optimalizaci, ale podílel se také na epidemiologických modelech během pandemie koronaviru.
I proto jsme se v aktuálním díle našeho podcastu vedle technologických aspektů AI věnovali otázce regulace vývoje, financování vědy v Česku a snahám o vývoj lokálních modelů.
Neruda vysvětluje, že dnes nejde o jednolitý obor, ale soubor různých přístupů. Většina mediální pozornosti padá na hluboké neuronové sítě, které se učí z velkých dat a řeší problémy statistickym, avšak to není celý obraz.
Zabrousili jsme také k problematice takzvané „černé skříňky“, kdy jazykové modely jako GPT-4 mají stovky miliard parametrů a nikdo přesně nevidí, co se uvnitř děje.
Neruda zároveň potvrdil tušení redakce Voxpotu, že snahy o tolik potřebnou regulaci vývoje AI jsou nesmírně komplikované – ale nemusí být nemožné.
A ani v dnešním díle nemůže chybět generovaná skladba na závěr, tentokrát samozřejmě inspirovaná hudbou, kterou Roman Neruda provozuje se svou kapelou Sdružení rodičů a přátel RoPy.
Shownotes:
Roman Neruda AV ČR profil: https://www.cs.cas.cz/staff/neruda/cs
Tři úskalí umělé inteligence: https://www.academixrevue.cz/tri-uskali-umele-inteligence
Paper Anthropic: https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model
Paper Anthropic: https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model
Richard Sutton, hořká lekce: https://www.cs.utexas.edu/~eunsol/courses/data/bitter_lesson.pdf
Tomáš Mikolov: https://www.wired.cz/clanky/ciirc-cvut-komentuje-odchod-mikolova-hodnoceni-jeho-projektu-bylo-pry-amaterske
Daniel Dennett:
https://en.wikipedia.org/wiki/From_Bacteria_to_Bach_and_Back
Generovaný track dílu: SRPR – Deprese:
https://youtu.be/difOVB0iQMs
https://en.wikipedia.org/wiki/From_Bacteria_to_Bach_and_Back
Generovaný track dílu: SRPR – Deprese:
https://youtu.be/difOVB0iQMs