Alexandr Kovalenko, ČVUT
Teď si do našeho chatbotu napíšu dotaz, jestli se nám vyplatí postavit hotel na určitém místě.
Karolína Burdová, redaktorka
Výzkumník Alexandr Kovalenko z Laboratoře datových věd na Českém vysokém učení technickém teď speciálnímu chatbotovi zadává velmi specifickou lokalitu. Hotel by chtěl postavit na Plzeňsku.
Alexandr Kovalenko, ČVUT
Když to spustím, tak tady máme land use information, které nám vyhodnotí, co na tom úseku je. Například jestli už jsou nějaké obchody, nějaká řeka nebo nějaký jezero a tak dál. A toto všechno nám určuje atraktivitu pro hotel. A taky máme vlastní model, který jsme vytrénovali a který vyhodnocuje, kolik hotelů by se ještě uživilo.
Karolína Burdová, redaktorka
Chatbot nám teď říká, že hotel by se v dané lokalitě vyplatil. Použil k tomu velké množství dat z několika různých velkých databází, jako jsou data Českého statistického úřadu, Eurostatu, katastru nemovitostí nebo třeba dopravní data. Geoprostorová umělá inteligence to pak celé vyhodnotí.
Alexandr Kovalenko, ČVUT
"Charge peti" nebo jakýkoliv jiný chatbot funguje na takovém principu, že vám vrátí jenom další slovo z určité distribuce pravděpodobnosti. Takže pokud ta pravděpodobnost toho dalšího slova je malá, ale to dává smysl, tak ten chatbot potom nikdy nevrátí. Musíme dát nějaký kontext. My ten kontext přidáme z různých zdrojů. Máme možnost zvolit osm zdrojů dat, které jsou veřejně dostupné.
Karolína Burdová, redaktorka
Chatbot má primárně sloužit zemědělcům. Umí jim tedy například poradit, jaké bude počasí nebo jestli se jim vyplatí ve své oblasti zasadit konkrétní plodiny. To jsou velmi specifické dotazy, které klasické chatboty podle Pavla Kordíka, proděkana pro spolupráci s průmyslem Fakulty informačních technologií ČVUT, neumí přesně zodpovědět.
Pavel Kordík, FIT ČVUT
Každý jazykový model obsahuje hodně informací, které se naučil třeba z internetu a z dalších datových zdrojů. Ale často postrádá fakta, která jsou například v mapových zdrojích nebo v satelitních snímcích atd. Naším úkolem je najít co nejlepší způsob, jak tato data chatbotovi zpřístupnit tak, aby, když reaguje na vaši otázku, odpověděl na základě konkrétních dat, a aby nehalucinoval, aby si nevymýšlel.
Karolína Burdová, redaktorka
Chatbota budou moci v budoucnu využívat nejen zemědělci. Záleží vždy, z jakých databází umělá inteligence zrovna čerpá.
Pavel Kordík, FIT ČVUT
Když dáte chatbotovi přístup k firemním datům, tak vám může řešit něco v rámci firemního účetnictví. Nebo když má přístup k medicínským záznamům, tak s ním zase můžete konverzovat o nějakých diagnózách a zdravotním stavu.
Karolína Burdová, redaktorka
Vždy ale bude tento speciální chatbot sloužit konkrétní skupině lidí, dodává Pavel Kordík.
Pavel Kordík, FIT ČVUT
My jako výzkumníci z ČVUT samozřejmě nemůžeme bojovat s těmi největšími hráči na poli výzkumu umělé inteligence, protože oni mají daleko víc zdrojů jak lidských, tak třeba hardwarových na to, aby ty modely učili, trénovali. Zatímco oni dělají obecné chatboty, AI asistenty pro stovky milionů lidí na celém světě, tak my se zaměřujeme na konkrétní uživatele, skupinu uživatelů, která je nějak docela dobře definovaná.
Karolína Burdová, redaktorka
Na vývoji chatbota pracují výzkumníci z Českého vysokého učení technického asi rok. Technologii teď plánují dál zlepšovat. Zemědělcům by mohl nový chatbot sloužit do několika málo let.