Konrad Mach

AI dla początkujących

© Konrad Mach, 2025

Poznaj praktyczne techniki i sprawdzone strategie, które pozwolą Ci efektywnie komunikować się z narzędziami sztucznej inteligencji. Dowiesz się, jak formułować pytania, aby otrzymywać dokładnie te odpowiedzi, których potrzebujesz, oraz jak unikać typowych pułapek, w które wpadają początkujący użytkownicy.

Ta wyjątkowa publikacja otwiera przed Tobą drzwi do fascynującego świata AI, bez względu na Twoje dotychczasowe doświadczenie techniczne.

ISBN 978-83-8414-625-5

Książka powstała w inteligentnym systemie wydawniczym Ridero

Spis treści

1. AI dla początkujących

2. 1: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

1. 1.1. Czym jest AI i jak działa

2. 1.2. AI a tradycyjne oprogramowanie

3. 1.3. Typy modeli AI dostępne dla początkujących

4. 1.4. Popularne platformy

3. 2: Modele AI językowe — co potrafią, a czego nie

1. 2.1. Możliwości współczesnych modeli językowych

2. 2.2. Ograniczenia AI — wiedza, kontekst, zrozumienie

3. 2.3. Różnice między popularnymi modelami

4. 2.4. Kiedy warto korzystać z AI, a kiedy nie

4. 3: Podstawy tworzenia efektywnych promptów

1. 3.1. Anatomia dobrego prompta

2. 3.2. Precyzyjne formułowanie poleceń

3. 3.3. Technika „chain of thought” (łańcuch myślenia)

4. 3.4. przykłady udanych i nieudanych promptów

5. 4: pytania otwarte vs. zamknięte

1. 4.1. Jak zadawać pytania

2. 4.2. Prowadzenie AI przez złożone zadania

3. 4.3. Iteracyjne ulepszanie odpowiedzi AI

4. 4.4. Dialog z AI — prowadzenie sensownej rozmowy

6. 5: Jak unikać halucynacji

1. 5.1. Czym są halucynacje AI i dlaczego powstają

2. 5.2. Rozpoznawanie halucynacji w odpowiedziach

3. 5.3. Strategie minimalizowania ryzyka halucynacji

4. 5.4. Weryfikacja faktów podawanych przez AI

7. 6: Najczęstsze błędy użytkowników AI

1. 6.1. Zbyt ogólne polecenia i pytania

2. 6.2. Nadmierne zaufanie do odpowiedzi AI

3. 6.3. Nieuwzględnianie kontekstu i ograniczeń

4. 6.4. Niepotrzebne komplikowanie promptów

8. 7: AI w codziennej pracy — praktyczne zastosowania

1. 7.1. Pomoc w pisaniu e-maili i dokumentów

2. 7.2. Szybkie analizy i podsumowania tekstów

3. 7.3. Burze mózgów i generowanie pomysłów

4. 7.4. Prosty research informacji

9. 8: Generowanie i edycja tekstu z pomocą AI

1. 8.1. Podstawy generowania tekstu różnych typów

2. 8.2. Edycja i korekta istniejących tekstów

3. 8.3. Dostosowywanie stylu i tonu wypowiedzi

4. 8.4. Praca nad dłuższymi formami (artykuły, raporty)

10. 9: AI a multimedia — możliwości i ograniczenia

1. 9.1. Opisywanie i analizowanie obrazów przez AI

2. 9.2. Podstawy generowania prostych wizualizacji

3. 9.3. Konwersja tekstu na inne formaty

11. 10: Ochrona prywatności podczas pracy z AI

1. 10.1. Jakie dane są bezpieczne do dzielenia się z AI

2. 10.2. Ryzyko wycieku poufnych informacji

3. 10.3. Anonimizacja danych wrażliwych

4. 10.4. Zasady bezpiecznego korzystania z AI w chmurze

12. 11: Rozpoznawanie granic kompetencji AI

1. 11.1. Zadania, z którymi AI radzi sobie słabo

2. 11.2. gdy potrzebna jest pomoc człowieka

3. 11.3. Kiedy nie polegać na AI

4. 11.4. Realistyczne oczekiwania wobec możliwości AI

13. 12: Weryfikacja informacji uzyskanych od AI

1. 12.1. Podstawowe zasady weryfikacji faktów

2. 12.2. Źródła uzupełniające do sprawdzania informacji

3. 12.3. Krytyczne myślenie wobec odpowiedzi AI

4. 12.4. Triangulacja danych z kilku źródeł

Żyjemy w epoce rewolucji technologicznej, której tempo przyspieszenia może przyprawić o zawrót głowy. Sztuczna inteligencja, jeszcze niedawno kojarzona wyłącznie z filmami science fiction, stała się częścią naszej codzienności. Chatboty odpowiadają na nasze pytania, algorytmy rekomendują nam filmy i muzykę, a zaawansowane systemy AI pomagają w pracy, nauce i twórczości. Jednak dla wielu osób te narzędzia pozostają tajemnicą — potężną, ale niedostępną.

Prawda jest taka, że nie musisz być programistą ani ekspertem technologicznym, aby skutecznie wykorzystywać sztuczną inteligencję. Potrzebujesz jedynie odpowiedniej wiedzy o tym, jak się z nią komunikować. To właśnie różnica między osobami, które wykorzystują AI jako potężne narzędzie wspierające ich cele, a tymi, które czują się przytłoczone i pozostawione w tyle przez postęp technologiczny.

Ta książka powstała z przekonania, że każdy zasługuje na równy dostęp do korzyści płynących ze sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, przedsiębiorcą, kreatywnym profesjonalistą, czy po prostu osobą ciekawą świata — znajdziesz tutaj praktyczne narzędzia, które pozwolą Ci pewnie poruszać się w świecie AI.

Przedstawione w kolejnych rozdziałach techniki i strategie zostały przetestowane przez tysiące użytkowników. Nie znajdziesz tu teoretycznych rozważań ani skomplikowanych wzorów matematycznych. Zamiast tego odkryjesz konkretne, sprawdzone metody, które już dziś możesz zastosować w praktyce. Przygotuj się na podróż, która zmieni sposób, w jaki myślisz o technologii i jej roli w Twoim życiu.

1: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

1.1. Czym jest AI i jak działa

Czym właściwie jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja, czyli AI (od angielskiego Artificial Intelligence), to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań zwykle wymagających ludzkiej inteligencji. Mówiąc prościej — to programy komputerowe, które potrafią uczyć się, rozumować i podejmować decyzje w sposób przypominający ludzkie myślenie.

Wbrew popularnym wyobrażeniom, współczesna AI nie jest samoświadomą, myślącą maszyną jak z filmów science fiction. To raczej wyspecjalizowane narzędzie zaprojektowane do rozwiązywania konkretnych problemów — od rozpoznawania obrazów, przez analizę tekstu, po podejmowanie decyzji na podstawie danych.

Jak działają nowoczesne modele językowe?

Jednym z najbardziej imponujących osiągnięć w dziedzinie AI są duże modele językowe (LLM — Large Language Models), takie jak ChatGPT, Claude czy Llama. Te zaawansowane systemy AI potrafią rozumieć i generować ludzki język w sposób, który jeszcze kilka lat temu wydawał się niemożliwy.

Ale jak to właściwie działa? Wyobraź sobie, że uczysz małe dziecko języka polskiego. Dziecko stopniowo uczy się słów, budowania zdań i rozumienia kontekstu poprzez obserwację, naśladowanie i korygowanie błędów. Podobnie działa model językowy, tylko że „uczy się” na znacznie większej ilości tekstu.

Modele te oparte są na architekturze zwanej „transformerem”. Transformery to szczególny rodzaj sieci neuronowych, które zostały zaprojektowane do przetwarzania sekwencji danych, takich jak zdania czy akapity tekstu. Ich kluczową innowacją jest mechanizm uwagi (attention mechanism), który pozwala modelowi „skupić się” na różnych częściach wejściowego tekstu podczas generowania odpowiedzi.

Proces treningu modeli językowych

Trening modelu językowego wygląda następująco:

1. Model jest „karmiony” ogromnymi ilościami tekstu z internetu, książek, artykułów i innych źródeł — mówimy tutaj o setkach miliardów słów.

2. Podczas treningu model próbuje przewidzieć następne słowo w sekwencji na podstawie słów poprzedzających. Na przykład, widząc „Warszawa jest stolicą…", model uczy się, że najbardziej prawdopodobne następne słowo to „Polski”.

3. Za każdym razem, gdy model popełnia błąd, jego wewnętrzne parametry (nazywane „wagami”) są delikatnie korygowane, aby następnym razem lepiej przewidział podobną sekwencję.

4. Ten proces jest powtarzany miliardy razy, aż model zacznie rozumieć wzorce, znaczenia i niuanse języka.

Wyobraź sobie, że model ma biliony połączeń (parametrów), które są stopniowo dostrajane podczas treningu. To właśnie te parametry przechowują „wiedzę” modelu o języku i świecie opisanym w danych treningowych.

Dane treningowe — fundament AI

Dane treningowe to paliwo dla modeli AI. Ich jakość, różnorodność i ilość bezpośrednio wpływają na możliwości wytrenowanego modelu.

Nowoczesne modele językowe trenowane są na niezwykle zróżnicowanych zbiorach danych, zawierających:

— Artykuły z Wikipedii i innych encyklopedii

— Książki z różnych dziedzin wiedzy

— Artykuły naukowe i publikacje

— Strony internetowe

— Dyskusje na forach internetowych

— Kody źródłowe programów

To właśnie dzięki ekspozycji na tak różnorodne treści modele językowe mogą odpowiadać na pytania z wielu dziedzin, pisać różne rodzaje tekstów czy nawet tworzyć kod programistyczny.

AI wąska vs. AI ogólna — czym się różnią?

Współczesne systemy sztucznej inteligencji, z którymi masz do czynienia na co dzień, należą do kategorii tzw. „wąskiej AI” (Narrow AI lub Weak AI). Oznacza to, że zostały zaprojektowane i wytrenowane do wykonywania konkretnych, określonych zadań — i robią to często na poziomie dorównującym lub przewyższającym ludzkie możliwości.

Modele językowe jak GPT, Claude czy Llama są znakomitym przykładem wąskiej AI. Mimo ich imponujących możliwości w zakresie rozumienia i generowania tekstu, pozostają wyspecjalizowanymi narzędziami, które:

— Działają tylko w określonym zakresie (przetwarzanie języka)

— Nie posiadają prawdziwego rozumienia świata

— Nie mają samoświadomości ani własnych celów

— Nie potrafią spontanicznie przenosić wiedzy między różnymi dziedzinami

Inne przykłady wąskiej AI to systemy rozpoznawania obrazów, silniki gier komputerowych, algorytmy rekomendacji w serwisach streamingowych czy autonomiczne systemy w nowoczesnych samochodach.

Czym byłaby sztuczna inteligencja ogólna (AGI)?

AGI (Artificial General Intelligence), czyli sztuczna inteligencja ogólna, to na razie pojęcie teoretyczne. Oznacza system AI, który dorównywałby ludzkiej inteligencji we wszystkich obszarach i mógłby wykonywać dowolne zadania intelektualne, których podjąłby się człowiek.

Prawdziwe AGI charakteryzowałoby się:

— Zdolnością do samodzielnego uczenia się nowych umiejętności

— Transferem wiedzy między różnymi dziedzinami

— Rozumieniem abstrakcyjnych pojęć i relacji przyczynowych

— Adaptacją do nowych, nieprzewidzianych sytuacji

— Planowaniem długoterminowych działań dla osiągnięcia złożonych celów

Wyobraź sobie system, który mógłby równie dobrze napisać powieść, zaprojektować most, postawić diagnozę medyczną i nauczyć się nowej gry — wszystko to bez dodatkowego treningu w każdej z tych dziedzin. Taki system byłby przykładem AGI.

Gdzie obecnie jesteśmy?

Warto jasno podkreślić: wszystkie dostępne dzisiaj systemy AI to wciąż wąska sztuczna inteligencja, nawet jeśli są niezwykle zaawansowane. Współczesne modele językowe mogą sprawiać wrażenie posiadania ogólnej inteligencji ze względu na zakres tematów, o których potrafią rozmawiać, ale to wciąż specjalistyczne narzędzia do przetwarzania języka.

Kiedy wchodzisz w interakcję z modelem językowym takim jak Claude czy GPT, rozmawiasz z wysoce wyspecjalizowanym systemem, który:

— Przewiduje najbardziej prawdopodobne sekwencje słów w odpowiedzi na Twoje zapytanie

— Wykorzystuje statystyczne wzorce wydobyte z ogromnych zbiorów danych tekstowych

— Nie ma prawdziwego rozumienia tego, o czym „mówi”

— Nie doświadcza emocji ani świadomości

Droga do prawdziwego AGI jest wciąż długa i wymaga przełomów zarówno w technologii, jak i w naszym rozumieniu ludzkiej inteligencji. Wielu ekspertów zastanawia się nawet, czy stworzenie prawdziwego AGI jest w ogóle możliwe przy użyciu obecnie znanych nam podejść do sztucznej inteligencji.

Historia rozwoju AI — od teorii do powszechnych narzędzi

Historia sztucznej inteligencji sięga połowy XX wieku. Termin „sztuczna inteligencja” został po raz pierwszy użyty podczas konferencji w Dartmouth College w 1956 roku. Przez dekady AI rozwijała się głównie w środowiskach akademickich i laboratoriach badawczych, przechodząc przez okresy intensywnego rozwoju (tzw. „wiosny AI”) oraz stagnacji (tzw. „zimy AI”).

Pierwsze systemy AI opierały się na regułach i symbolach, próbując odwzorować ludzkie myślenie za pomocą logiki. Później pojawiły się sieci neuronowe, inspirowane strukturą ludzkiego mózgu, ale przez długi czas ich możliwości były ograniczone ze względu na brak mocy obliczeniowej i odpowiednich danych.

Kluczowe przełomy, które zmieniły wszystko

Prawdziwa rewolucja w dziedzinie AI zaczęła się około 2012 roku, kiedy to sieć neuronowa o nazwie AlexNet wygrała prestiżowy konkurs rozpoznawania obrazów ImageNet, osiągając dokładność znacznie wyższą niż tradycyjne metody. To wydarzenie zapoczątkowało erę „głębokiego uczenia” (deep learning).

Oto najważniejsze kamienie milowe ostatniej dekady:

1.2014: GAN-y (Generative Adversarial Networks) — Systemy składające się z dwóch konkurujących ze sobą sieci neuronowych, które nauczyły się generować niezwykle realistyczne obrazy.

2.2017: Transformery i mechanizm uwagi — Przełomowa architektura wprowadzona przez Google w publikacji „Attention is All You Need”, która zrewolucjonizowała przetwarzanie języka naturalnego i stała się podstawą wszystkich współczesnych modeli językowych.

3.2018: BERT i pretrenowane modele językowe — Google wprowadził model BERT, który jako pierwszy zastosował dwukierunkowe uczenie się z kontekstu, co dramatycznie poprawiło rozumienie języka przez modele AI.

4.2020: GPT-3 i skalowanie — OpenAI udowodniło, że zwiększenie rozmiaru modelu i ilości danych treningowych prowadzi do emergentnych zdolności AI (zdolności, których nikt celowo nie programował).

Rewolucja po 2020 roku — AI trafia do codziennego użytku

Prawdziwy przełom, który odczuwasz dzisiaj jako użytkownik, nastąpił po 2020 roku. Kilka czynników zbiegło się w czasie, tworząc idealne warunki dla eksplozji dostępności AI:

1.Masowe skalowanie modeli — Modele językowe urosły z milionów do setek miliardów parametrów, co drastycznie zwiększyło ich możliwości. Dla porównania, GPT-3 miał 175 miliardów parametrów, podczas gdy jego poprzednik GPT-2 tylko 1,5 miliarda.

2.Nowe techniki treningu — Wprowadzenie metod takich jak uczenie przez wzmacnianie z informacją zwrotną od człowieka (RLHF — Reinforcement Learning from Human Feedback) sprawiło, że modele stały się bardziej pomocne, dokładne i bezpieczne.

3.Interfejsy przyjazne użytkownikowi — W listopadzie 2022 roku OpenAI wypuściło ChatGPT, udostępniając zaawansowaną AI przez prosty interfejs czatu. To wydarzenie przełamało barierę między skomplikowaną technologią a zwykłym użytkownikiem.

4.Rozwój multimodalności — Najnowsze modele potrafią nie tylko przetwarzać tekst, ale również obrazy, dźwięki, a nawet generować grafikę i wideo, co znacznie rozszerzyło ich zastosowania.

Skok jakościowy odczuwalny dla każdego

Różnica między modelami sprzed 2020 roku a tymi, których używasz dzisiaj, jest kolosalna. Wcześniejsze systemy AI potrafiły co najwyżej odpowiadać na proste pytania, tłumaczyć tekst z błędami, czy rozpoznawać obiekty na obrazach.

Dzisiejsze modele potrafią:

— Prowadzić płynną, spójną konwersację na niemal każdy temat

— Pisać teksty nieodróżnialne od tych napisanych przez człowieka

— Generować i edytować kod programistyczny

— Podsumowywać długie dokumenty

— Tworzyć grafiki i obrazy na podstawie opisów tekstowych

— Odpowiadać w kontekście wielostronicowych rozmów

Ten postęp sprawił, że AI przestała być domeną specjalistów i trafiła do codziennych zastosowań — od asystentów pisania e-maili, przez aplikacje edukacyjne, po narzędzia zwiększające produktywność. Sztuczna inteligencja stała się dostępna dla każdego, kto ma dostęp do internetu, demokratyzując technologię, która jeszcze kilka lat temu była zarezerwowana dla największych firm technologicznych i ośrodków badawczych.

1.2. AI a tradycyjne oprogramowanie

Fundamentalne różnice między AI a tradycyjnym oprogramowaniem

Tradycyjne oprogramowanie i sztuczna inteligencja to dwa fundamentalnie różne podejścia do tworzenia narzędzi komputerowych. Aby zrozumieć rewolucję, jaką przyniosła AI, warto najpierw przyjrzeć się, jak działa klasyczne oprogramowanie.

Tradycyjne programy komputerowe działają według ściśle określonych instrukcji i reguł, które programista musi dokładnie zaprojektować i zakodować. Każda sytuacja, każda możliwa ścieżka działania musi być przewidziana i uwzględniona w kodzie. Program tradycyjny to w zasadzie zbiór instrukcji typu: „jeśli nastąpi sytuacja X, wykonaj działanie Y”.

Wyobraź sobie tradycyjny kalkulator — to doskonały przykład klasycznego oprogramowania. Gdy wpiszesz 2+2, program wykona dokładnie to, co zaprogramował jego twórca: odczyta liczby, zidentyfikuje operację dodawania i wyświetli wynik 4. Nie ma tu miejsca na interpretację, uczenie się czy adaptację.

Sztuczna inteligencja działa na zupełnie innych zasadach:

1.Uczy się na podstawie danych, nie instrukcji — Zamiast ręcznie kodować każdą regułę, „pokazujesz” systemowi AI tysiące lub miliony przykładów, na podstawie których system sam odkrywa wzorce i reguły.

2.Posiada zdolność generalizacji — Po nauczeniu się na przykładach, AI potrafi radzić sobie z nowymi, nigdy wcześniej niewidzianymi przypadkami, adaptując wyuczone wzorce.

3.Operuje w obszarze prawdopodobieństwa, nie pewności — AI nie daje zawsze tej samej odpowiedzi na to samo pytanie; zamiast tego generuje odpowiedzi o największym prawdopodobieństwie poprawności.

4.Poprawia się z czasem — Systemy AI mogą być stale doskonalone poprzez dostęp do nowych danych i informacji zwrotnych.

Zadania, z którymi klasyczne programy sobie nie radzą

Istnieje szereg problemów, które są niezwykle trudne lub wręcz niemożliwe do rozwiązania za pomocą tradycyjnego programowania, a z którymi nowoczesna AI radzi sobie doskonale:

1.Rozpoznawanie mowy i obrazów — Próba napisania tradycyjnego programu, który rozpoznawałby twarze ludzi w różnym oświetleniu, pod różnymi kątami i w różnych warunkach byłaby skrajnie trudna. Trzeba by zakodować niezliczoną liczbę reguł i wyjątków. AI natomiast, po przeanalizowaniu tysięcy zdjęć twarzy, potrafi rozpoznawać je z niezwykłą dokładnością.

2.Tłumaczenie języków — Przez dekady programiści próbowali stworzyć doskonałe narzędzia do tłumaczenia z jednego języka na drugi, kodując skomplikowane reguły gramatyczne i słowniki. Efekty były zawsze dalekie od ideału. Współczesne modele AI nauczyły się tłumaczyć, analizując miliardy przetłumaczonych zdań i odkrywając niuanse językowe, których nie sposób ręcznie zakodować.

3.Analiza sentymentu — Określenie, czy dany tekst wyraża pozytywne czy negatywne emocje, jest intuicyjne dla człowieka, ale niezwykle trudne do ujęcia w sztywne reguły. AI radzi sobie z tym, ucząc się na tysiącach przykładów tekstów o znanym wydźwięku emocjonalnym.

4.Rekomendacje spersonalizowane — Tworzenie rekomendacji dopasowanych do indywidualnych preferencji użytkownika (jak w Netflixie czy Spotify) wymagałoby napisania ogromnej liczby reguł. AI analizuje wzorce zachowań użytkowników i potrafi przewidzieć ich preferencje.

5.Odpowiadanie na pytania zadane w języku naturalnym — Tradycyjne systemy wyszukiwania bazują na słowach kluczowych i z trudem radzą sobie z kontekstem czy wieloznacznością. Modele AI rozumieją kontekst pytania i potrafią udzielić odpowiedzi uwzględniającej niuanse.

Pomyśl o przykładzie praktycznym: wykrywanie oszustw finansowych. Tradycyjny system mógłby działać w oparciu o sztywne reguły, np. „Oznacz jako podejrzaną każdą transakcję powyżej 10 000 zł wykonaną o 3 nad ranem”. System taki generowałby wiele fałszywych alarmów i nie wykrywałby bardziej wyrafinowanych oszustw.

System AI natomiast może analizować setki czynników jednocześnie, uczyć się na historycznych przypadkach oszustw i wykrywać subtelne anomalie, które umknęłyby tradycyjnemu oprogramowaniu. Co więcej, potrafi adaptować się do nowych metod oszustw, podczas gdy tradycyjny program wymagałby ręcznej aktualizacji reguł przez programistów.

Przewidywalność wyników: determinizm vs. kreatywność

Jedną z najbardziej fascynujących różnic między tradycyjnym oprogramowaniem a systemami AI jest sposób, w jaki generują wyniki. Ta różnica wpływa fundamentalnie na to, jak możesz wykorzystywać te narzędzia w praktyce.

Tradycyjne oprogramowanie jest całkowicie deterministyczne. Oznacza to, że dla tych samych danych wejściowych zawsze otrzymasz dokładnie takie same dane wyjściowe. Kalkulator za każdym razem da ci dokładnie taki sam wynik dla równania 2+2. Program do edycji zdjęć zastosuje identyczny efekt rozmycia za każdym razem, gdy użyjesz tego samego filtra z tymi samymi parametrami.

Ta przewidywalność ma swoje zalety — daje poczucie kontroli i niezawodności. Ale ma też istotne ograniczenie: tradycyjne programy nie potrafią być kreatywne ani elastyczne. Nie mogą wyjść poza ramy tego, co zostało bezpośrednio zaprogramowane.

Systemy AI działają inaczej:

1.Probabilistyczna natura odpowiedzi — Modele AI, zwłaszcza te generatywne jak GPT czy Claude, nie dają zawsze tej samej odpowiedzi na to samo pytanie. Zamiast tego wybierają odpowiedź z rozkładu prawdopodobieństwa możliwych odpowiedzi.

2.Zdolność do nowości i kreatywności — System AI może tworzyć treści, których nigdy wcześniej nie widział w dokładnie takiej formie, łącząc wyuczone wzorce w nowe kombinacje.

3.Elastyczność kontekstowa — Ta sama prośba w różnym kontekście może (i często powinna) prowadzić do różnych odpowiedzi.

Wyobraź sobie, że prosisz model AI o napisanie wiersza o jesieni. Za każdym razem otrzymasz inny wiersz — czasem bardziej melancholijny, innym razem radosny, raz skupiony na kolorach, innym razem na emocjach. To właśnie ta nieprzewidywalność i kreatywność stanowi o unikalnej wartości systemów AI.

Czym jest „temperatura” w modelach AI?

W świecie dużych modeli językowych „temperatura” to parametr, który kontroluje poziom losowości (lub kreatywności) w generowanych odpowiedziach. Jest to jedno z najważniejszych narzędzi, jakie masz do dyspozycji, korzystając z nowoczesnych systemów AI.

Temperatura działa na etapie, gdy model wybiera kolejne słowo do wygenerowania. Dla każdego możliwego następnego słowa model oblicza prawdopodobieństwo jego wystąpienia. Parametr temperatury określa, jak bardzo model będzie skłonny wybierać słowa o niższym prawdopodobieństwie.

W praktyce:

— Niska temperatura (bliżej 0) — Model będzie wybierał najbardziej prawdopodobne słowa, generując odpowiedzi bardziej przewidywalne, spójne i często bezpieczne. Taka konfiguracja sprawdza się świetnie, gdy potrzebujesz dokładnych, faktycznych informacji, rozwiązywania konkretnych problemów czy generowania kodu.

— Wysoka temperatura (0,7 — 1,0 lub wyżej) — Model częściej będzie wybierał również słowa o niższym prawdopodobieństwie, co prowadzi do bardziej różnorodnych, kreatywnych i zaskakujących odpowiedzi. Ta konfiguracja jest idealna do burzy mózgów, tworzenia treści kreatywnych czy generowania alternatywnych pomysłów.

Przykład praktyczny: Poprośmy model o dokończenie zdania „Programowanie jest jak…” przy różnych ustawieniach temperatury:

— Przy niskiej temperaturze (0,1): „Programowanie jest jak rozwiązywanie zagadek logicznych. Wymaga analitycznego myślenia i systematycznego podejścia do problemów.”

— Przy wysokiej temperaturze (1,0): „Programowanie jest jak komponowanie symfonii z matematycznych wzorów. To taniec abstrakcji, gdzie każda linia kodu może być zarówno poezją jak i precyzyjną instrukcją dla maszyny.”

Ta możliwość dostosowania poziomu kreatywności i losowości sprawia, że modele AI są niezwykle wszechstronnymi narzędziami, które mogą zarówno pomagać w precyzyjnych, faktograficznych zadaniach, jak i inspirować do twórczego myślenia.

Wady i zalety nieprzewidywalności

Losowość w generowaniu odpowiedzi przez AI ma swoje mocne i słabe strony:

Zalety:

— Możliwość generowania kreatywnych, unikalnych treści

— Zdolność do proponowania nieoczywistych rozwiązań problemów

— Naturalność w konwersacji, przypominająca ludzką komunikację

Wady:

— Mniejsza powtarzalność wyników (utrudnione testowanie)

— Możliwość generowania odpowiedzi niezgodnych z faktami

— Konieczność dokładniejszego formułowania instrukcji (promptów)

W praktyce, umiejętność balansowania między deterministyczną precyzją a kreatywną nieprzewidywalnością stanowi jedną z kluczowych kompetencji w efektywnym wykorzystywaniu narzędzi AI.

Wymagania techniczne i zasoby dla AI vs. tradycyjne programy

Tradycyjne oprogramowanie i systemy AI różnią się drastycznie pod względem zasobów obliczeniowych potrzebnych do ich działania. Te różnice mają bezpośredni wpływ na sposób, w jaki korzystasz z tych technologii na co dzień.

Klasyczne programy komputerowe są stosunkowo oszczędne pod względem wymagań sprzętowych. Edytor tekstu, przeglądarka internetowa czy nawet złożone programy graficzne wymagają rozsądnej ilości pamięci RAM i mocy procesora dostępnych w standardowych komputerach osobistych. Program, który raz napisano i skompilowano, nie wymaga dodatkowych zasobów w czasie użytkowania — jego logika jest „zamrożona” w kodzie.

Natomiast nowoczesne systemy AI, szczególnie duże modele językowe, są niezwykle zasobożerne:

1.Ogromne modele — Współczesne modele AI zawierają setki miliardów parametrów. GPT-4 ma prawdopodobnie ponad bilion parametrów, a Claude podobną ilość. Samo przechowywanie takiego modelu wymaga dziesiątek lub nawet setek gigabajtów pamięci.

2.Intensywne obliczenia — Generowanie odpowiedzi przez modele AI wymaga wykonania ogromnej liczby operacji matematycznych. Dla porównania, proste obliczenia w kalkulatorze to kilka operacji, podczas gdy wygenerowanie jednej odpowiedzi przez model AI może wymagać bilionów operacji.

3.Specjalistyczny sprzęt — Modele AI są zwykle uruchamiane na specjalizowanych procesorach graficznych (GPU) lub procesorach zaprojektowanych specjalnie do obliczeń AI (TPU — Tensor Processing Units), które są zoptymalizowane pod kątem równoległego przetwarzania dużych ilości danych.

4.Ogromne zużycie energii — Szacuje się, że wygenerowanie 10 odpowiedzi przez duży model AI może zużyć tyle energii, co naładowanie smartfona od 0 do 100%.

Dlaczego AI działa głównie w chmurze?

Istnieje kilka kluczowych powodów, dla których większość zaawansowanych narzędzi AI jest dostępna jako usługi chmurowe, a nie jako programy instalowane lokalnie na Twoim komputerze:

1.Wymagania sprzętowe przekraczają możliwości przeciętnego komputera — Pełnowymiarowy model GPT-4 czy Claude wymagałby kilkudziesięciu gigabajtów pamięci RAM oraz kilku wysokiej klasy kart graficznych, co kosztowałoby dziesiątki tysięcy złotych — a to nadal nie gwarantowałoby płynnego działania.

2.Infrastruktura chmurowa pozwala na współdzielenie zasobów — Gdy korzystasz z ChatGPT czy Claude przez przeglądarkę, używasz w rzeczywistości modelu działającego na potężnych serwerach, które obsługują jednocześnie tysiące użytkowników. Płacisz (lub korzystasz z wersji darmowej) tylko za czas, który faktycznie wykorzystujesz.

3.Aktualizacje i udoskonalenia — Modele AI są stale rozwijane i ulepszane. W modelu chmurowym otrzymujesz natychmiastowy dostęp do najnowszych wersji bez konieczności pobierania i instalowania aktualizacji.

4.Ochrona własności intelektualnej — Firmy tworzące zaawansowane modele AI chronią swoje inwestycje, udostępniając modele tylko przez API (interfejsy programistyczne) w chmurze, zamiast dystrybuować całe modele, które mogłyby być kopiowane.

Nowa era: AI na urządzeniach lokalnych

Warto zauważyć, że obserwujemy początek trendu przenoszenia AI na urządzenia lokalne. Dzieje się to na dwa sposoby:

1.Zmniejszone wersje dużych modeli — Firmy pracują nad „destylacją” swoich ogromnych modeli do mniejszych wersji, które zachowują znaczną część możliwości, ale wymagają mniej zasobów. Przykładem jest Llama 2 od Meta, który może działać na mocniejszych laptopach.

2.Specjalistyczne procesory w urządzeniach konsumenckich — Najnowsze smartfony, laptopy i tablety otrzymują dedykowane układy do obsługi AI (na przykład Neural Engine w procesorach Apple). Umożliwia to uruchamianie mniejszych modeli AI bezpośrednio na urządzeniu.

Korzyści z lokalnego działania AI to przede wszystkim prywatność (dane nie opuszczają urządzenia) oraz możliwość działania bez połączenia z internetem. Jednak w najbliższej przyszłości najbardziej zaawansowane modele nadal będą dostępne głównie w chmurze ze względu na ich ogromne wymagania zasobowe.

Wybór między tradycyjnym oprogramowaniem a narzędziami AI (oraz między chmurą a rozwiązaniami lokalnymi) zależy ostatecznie od konkretnego zastosowania, wymagań dotyczących prywatności oraz dostępnego budżetu i infrastruktury.

1.3. Typy modeli AI dostępne dla początkujących

Modele językowe — Twoja brama do świata AI

Modele językowe (LLM — Large Language Models) to obecnie najbardziej dostępna i wszechstronna forma sztucznej inteligencji dla początkujących użytkowników. Te zaawansowane systemy zostały zaprojektowane, by rozumieć i generować ludzki język w sposób naturalny i kontekstowy. Ich główną zaletą jest intuicyjny interfejs — po prostu piszesz do nich w swoim języku, bez potrzeby znajomości kodowania czy specjalistycznej wiedzy technicznej.

Modele językowe potrafią:

— Odpowiadać na pytania z niemal każdej dziedziny wiedzy

— Tworzyć i edytować różnorodne treści tekstowe

— Pomagać w rozwiązywaniu problemów przez „myślenie krok po kroku”

— Tłumaczyć między językami

— Analizować i podsumowywać długie teksty

— Pisać i wyjaśniać kod programistyczny

Najważniejsze modele językowe dla zwykłych użytkowników

Na rynku dostępnych jest kilka wiodących modeli, z których każdy ma swoje unikalne cechy i mocne strony:

1.ChatGPT (OpenAI) — Najbardziej rozpoznawalny i najpopularniejszy model językowy. Dostępny w wersji darmowej (GPT-3.5) oraz płatnej (GPT-4). Jego mocne strony to szeroka wiedza ogólna, dobra znajomość programowania oraz zdolność do generowania kreatywnych treści. ChatGPT jest szczególnie skuteczny w pomaganiu z zadaniami programistycznymi, pisaniu różnorodnych tekstów oraz wyjaśnianiu złożonych koncepcji.

2.Claude (Anthropic) — Wyróżnia się zdolnością do analizy długich dokumentów (do setek stron), nuansowym rozumieniem tekstu oraz wyważonymi odpowiedziami na trudne pytania. Claude szczególnie dobrze radzi sobie z zadaniami wymagającymi wnikliwej analizy tekstów, etycznej refleksji oraz złożonego rozumowania. Jest ceniony za zdolność utrzymywania spójności w długich konwersacjach.

3.Gemini (Google) — Następca modelu Bard, integruje się z ekosystemem Google, co umożliwia mu korzystanie z aktualnych informacji z wyszukiwarki Google oraz innych usług firmy. Gemini wyróżnia się zdolnością do pracy z wieloma typami danych jednocześnie (tekst, obrazy, dźwięk) oraz dostępem do aktualnych informacji. Jest szczególnie skuteczny w zadaniach wymagających aktualnej wiedzy lub integracji z usługami Google.

4.Copilot (Microsoft) — Zintegrowany z przeglądarką Edge i pakietem Office, ten model oparty na technologii OpenAI jest zoptymalizowany do wspierania produktywności w codziennej pracy. Jego mocne strony to integracja z dokumentami Office, pomaganie w pisaniu e-maili, tworzeniu prezentacji oraz wyszukiwaniu informacji bezpośrednio w przeglądarce. Copilot sprawdza się najlepiej jako asystent codziennej pracy biurowej.

5.Llama (Meta) — W przeciwieństwie do wyżej wymienionych, model Llama jest dostępny w wersji open-source, co oznacza, że może być uruchamiany lokalnie na komputerze użytkownika (przy odpowiednio mocnym sprzęcie). Jego zaletą jest większa prywatność (dane nie opuszczają urządzenia) oraz możliwość modyfikacji przez społeczność.

Jak wybrać odpowiedni model dla siebie?

Wybór modelu językowego zależy od Twoich konkretnych potrzeb:

— Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z AI, ChatGPT w wersji darmowej będzie doskonałym punktem startowym ze względu na łatwość użycia i uniwersalność.

— Gdy pracujesz z długimi dokumentami lub potrzebujesz dokładnej analizy tekstów, Claude może być lepszym wyborem.

— Jeśli regularnie korzystasz z usług Google i potrzebujesz dostępu do aktualnych informacji, Gemini będzie naturalnym wyborem.

— Dla osób pracujących głównie z pakietem Office w środowisku Windows, Copilot oferuje najlepszą integrację z codziennym przepływem pracy.

— Jeśli prywatność jest dla Ciebie priorytetem i masz odpowiednio mocny komputer, warto rozważyć lokalną instalację modeluLlama.

Warto pamiętać, że większość tych modeli oferuje zarówno wersje darmowe (z pewnymi ograniczeniami), jak i subskrypcje premium z dostępem do najnowszych, najbardziej zaawansowanych wersji. Jako początkujący użytkownik możesz zacząć od wersji darmowych, a z czasem, gdy lepiej poznasz swoje potrzeby, rozważyć przejście na wersję płatną wybranego modelu.

Modele multimodalne — gdy AI widzi i rozumie obrazy

Najnowsza generacja systemów AI wykracza poza czysty tekst, wkraczając w świat obrazów, grafik i fotografii. Modele multimodalne to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, które potrafią jednocześnie przetwarzać i rozumieć różne rodzaje danych — zarówno tekst, jak i obrazy, a w niektórych przypadkach również dźwięk czy wideo.

To przełomowa zmiana, która znacząco poszerza możliwości interakcji z AI. Zamiast opisywać obraz słowami, możesz po prostu pokazać go modelowi i zadać pytanie. Albo poprosić o analizę wykresu, zdjęcia czy diagramu bezpośrednio, bez potrzeby jego transkrypcji.

Jak działają modele multimodalne?

Modele multimodalne łączą w sobie dwie lub więcej specjalizowanych sieci neuronowych:

1. Moduł przetwarzania obrazów (model wizyjny) — nauczony rozpoznawać obiekty, sceny, tekst, twarze i inne elementy wizualne na obrazach

2. Model językowy — rozumiejący tekst i generujący odpowiedzi

3. Warstwa łącząca — przekładająca rozpoznane elementy wizualne na reprezentacje, które model językowy może zrozumieć i wykorzystać

Dzięki temu połączeniu model może „widzieć” obraz, rozumieć jego zawartość i odnosić się do niej w rozmowie.

Popularne modele multimodalne dla początkujących

Kilka wiodących systemów AI oferuje obecnie możliwości multimodalne:

— GPT-4V (Vision) od OpenAI — dostępny w płatnej wersji ChatGPT Plus, potrafi analizować obrazy i odpowiadać na pytania ich dotyczące

— Gemini od Google — od podstaw zaprojektowany jako model multimodalny

— Claude 3 od Anthropic — potrafi analizować zarówno obrazy jak i długie dokumenty z elementami graficznymi

— Midjourney iDALL-E — specjalizują się w generowaniu obrazów na podstawie opisów tekstowych

Praktyczne zastosowania dla początkujących

Modele multimodalne otwierają fascynujący świat możliwości nawet dla osób bez technicznego doświadczenia:

1.Analiza zdjęć i identyfikacja obiektów

Możesz przesłać zdjęcie i zapytać: „Co znajduje się na tym zdjęciu?” lub „Czy na tym zdjęciu jest jakieś zwierzę?”. Model rozpozna i opisze widoczne obiekty, sceny, ludzi czy zwierzęta.

Przykład: Przesyłając zdjęcie z wakacji, możesz zapytać: „Jaki to gatunek ptaka na tym zdjęciu?” lub „Jak nazywa się ta budowla w tle?”.

2.Pomoc w gotowaniu i identyfikacji składników

Zrób zdjęcie zawartości swojej lodówki i zapytaj: „Co mogę ugotować z tych składników?” lub „Czy te produkty wystarczą na spaghetti carbonara?”.

3.Wsparcie edukacyjne

Sfotografuj zadanie matematyczne lub równanie, które sprawia Ci trudność, i poproś o wyjaśnienie krok po kroku. Albo pokaż model chemiczny i zapytaj o jego właściwości.

4.Interpretacja wykresów i danych wizualnych

Przesyłając wykres lub diagram, możesz poprosić o jego analizę: „Co pokazuje ten wykres?”, „Jakie trendy można zauważyć na tym grafie?”, „Jakie wnioski można wyciągnąć z tych danych?”.

5.Analiza tekstu na obrazach

Modele multimodalne potrafią odczytywać tekst widoczny na zdjęciach. Przydaje się to przy analizie dokumentów, zdjęć tablic z notatkami, czy nawet menu restauracji w obcym języku.

Przykład: Możesz zrobić zdjęcie obcojęzycznego menu i zapytać: „Co oznaczają te dania i co byś polecił?”.

6.Wsparcie przy zakupach

Zrób zdjęcie produktu w sklepie i zapytaj: „Czy ten produkt zawiera gluten?”, „Jakie są alternatywy dla tego przedmiotu?”, „Czy ta cena jest uczciwa?”.

7.Pomoc z identyfikacją roślin i zwierząt

Przesyłając zdjęcie nieznanej rośliny w ogrodzie, możesz dowiedzieć się, co to za gatunek, jak o niego dbać lub czy jest trujący.

8.Analiza stylów i projektów

Pokaż modelowi zdjęcie wnętrza i zapytaj o styl dekoracji, sugestie kolorystyczne lub porady dotyczące aranżacji przestrzeni.

Wskazówki praktyczne dla początkujących

Aby uzyskać najlepsze rezultaty z modeli multimodalnych:

1.Używaj wyraźnych obrazów — Zdjęcia powinny być ostre, dobrze oświetlone i wyraźnie pokazywać to, o co chcesz zapytać.

2.Zadawaj precyzyjne pytania — Zamiast ogólnego „Co myślisz o tym?”, spróbuj bardziej konkretnych pytań: „Jakie składniki są widoczne na tym daniu?” lub „Jaki styl architektoniczny reprezentuje ten budynek?”.

3.Łącz obrazy z kontekstem — Możesz przesłać obraz, a następnie dostarczyć dodatkowe informacje tekstowe, które pomogą modelowi lepiej zrozumieć, czego oczekujesz.

4.Pamiętaj o ograniczeniach — Modele multimodalne, choć imponujące, nadal mogą popełniać błędy. Są szczególnie podatne na złudzenia optyczne, trudne do odczytania tekstu na obrazach lub nietypowe, specjalistyczne przedmioty.

Modele multimodalne to jedna z najbardziej ekscytujących innowacji w dziedzinie AI ostatnich lat. Łączą one dwa światy — języka i obrazu — otwierając zupełnie nowe możliwości interakcji z technologią w sposób, który jeszcze niedawno wydawał się futurystyczną fantazją.

AI ukryta w codziennych aplikacjach

Choć modele językowe i multimodalne przyciągają najwięcej uwagi mediów, prawdopodobnie już teraz korzystasz z dziesiątek narzędzi AI, nawet o tym nie wiedząc. Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wbudowywana w codzienne aplikacje i urządzenia, które używamy na co dzień, działając dyskretnie w tle i usprawniając nasze codzienne zadania.

Asystenci tekstowi w edytorach dokumentów

Współczesne edytory tekstu wykraczają daleko poza dawne sprawdzanie pisowni i gramatyki:

— Microsoft Word i Google Docs oferują funkcje oparte na AI, które nie tylko korygują błędy, ale aktywnie sugerują lepsze sformułowania, bardziej zwięzłe zdania i alternatywne wyrażenia. Gdy edytor sugeruje bardziej precyzyjne sformułowanie lub proponuje ulepszenie całego zdania, to właśnie AI pracuje w tle.

— Grammarly i podobne narzędzia wykorzystują zaawansowane modele językowe do analizy stylu pisania, tonu i klarowności tekstu, sugerując poprawki wykraczające daleko poza prostą korektę gramatyczną. Rozpoznają one, czy tekst jest formalny czy nieformalny i dostosowują sugestie odpowiednio do kontekstu.

— Funkcje takie jakRedagowanie w Word czySmart Compose w Google Docs potrafią automatycznie generować całe akapity tekstu lub dokończyć zdanie, które zacząłeś pisać, ucząc się na podstawie Twojego stylu pisania.

Inteligentne funkcje w programach pocztowych

Aplikacje pocztowe wykorzystują AI, aby pomóc Ci efektywniej zarządzać korespondencją:

— Smart Reply w Gmailu automatycznie proponuje krótkie, kontekstowe odpowiedzi na podstawie treści otrzymanego e-maila. Gdy widzisz przyciski „Dziękuję”, „Zgadzam się” czy „Pracuję nad tym” pod otrzymanym mailem, to AI analizuje kontekst i proponuje odpowiednie reakcje.

— FunkcjaPrzypomnienia w aplikacjach pocztowych wykorzystuje AI do rozpoznawania e-maili, które wymagają odpowiedzi, i delikatnie przypomina o nich, jeśli nie zareagujesz w odpowiednim czasie.

— Filtry antyspamowe używają zaawansowanego uczenia maszynowego, aby odróżnić legitymowane e-maile od niechcianych, a ich skuteczność stale rośnie dzięki analizie milionów wiadomości.

— Priorytetyzacja wiadomości w Outlooku czy Gmailu wykorzystuje AI do automatycznego sortowania Twojej poczty według ważności, umieszczając najistotniejsze wiadomości na górze skrzynki odbiorczej.

AI w smartfonach i urządzeniach mobilnych

Twój smartfon jest prawdopodobnie najbardziej zaawansowanym urządzeniem AI, z którego korzystasz codziennie:

— Aparaty fotograficzne w nowoczesnych telefonach wykorzystują AI do automatycznego ulepszania zdjęć, rozpoznawania scen, optymalizacji ustawień dla konkretnych warunków oświetleniowych czy nawet usuwania niechcianych obiektów z tła.

— Klawiatury predykcyjne takie jak Gboard czy SwiftKey uczą się Twojego stylu pisania, używanych fraz i słownictwa, aby proponować coraz trafniejsze podpowiedzi podczas pisania wiadomości.

— Systemy rozpoznawania mowy używane przez Siri, Google Assistant czy Asystenta Samsunga wykorzystują zaawansowane modele AI do przetwarzania i rozumienia poleceń głosowych.

— Funkcje oszczędzania baterii w smartfonach wykorzystują AI do analizy Twoich wzorców użytkowania, optymalizując zużycie energii w zależności od tego, których aplikacji używasz najczęściej i kiedy.

— Mapy i nawigacja wykorzystują AI do przewidywania korków, optymalizacji tras i szacowania czasu podróży na podstawie aktualnych i historycznych danych ruchowych.

AI w codziennych usługach

Sztuczna inteligencja jest również obecna w wielu usługach, z których korzystasz regularnie:

— Platformy streamingowe jak Netflix, Spotify czy YouTube używają zaawansowanych algorytmów AI do personalizacji rekomendacji, analizując Twoje preferencje i porównując je z milionami innych użytkowników.

— Wyszukiwarki internetowe wykorzystują AI do lepszego rozumienia intencji stojących za Twoimi zapytaniami i dostarczania bardziej trafnych wyników.

— Sklepy internetowe stosują AI do rekomendowania produktów, które mogą Cię zainteresować, na podstawie Twoich wcześniejszych zakupów i przeglądanych stron.

— Aplikacje bankowe używają AI do wykrywania potencjalnych oszustw, alertując Cię o podejrzanych transakcjach na Twoim koncie.

Dlaczego warto być świadomym obecności AI?

Ta „cicha rewolucja” AI w codziennych aplikacjach ma kilka ważnych konsekwencji:

1.Twoje dane uczą AI — Gdy korzystasz z tych narzędzi, często nieświadomie dostarczasz danych treningowych, które pomagają udoskonalać te systemy.

2.Możesz świadomie wykorzystywać te funkcje — Wiedząc, gdzie szukać narzędzi AI, możesz zacząć lepiej wykorzystywać ich potencjał.

3.Rozumienie ograniczeń — Każde narzędzie AI ma swoje ograniczenia i może czasem popełniać błędy. Świadomość, kiedy polegasz na AI, pomaga zachować zdrowy krytycyzm wobec automatycznie generowanych sugestii.

Rzeczywistość jest taka, że już teraz żyjemy w świecie, gdzie AI stała się niewidocznym, ale wszechobecnym asystentem w naszych cyfrowych interakcjach. Zamiast obawiać się tej technologii jako odległej przyszłości, warto uznać, że AI już jest częścią naszej codzienności — i nauczyć się jak najlepiej wykorzystywać jej możliwości.

1.4. Popularne platformy

Ogólnodostępne platformy konwersacyjne AI

W ciągu ostatnich kilku lat świat stał się świadkiem prawdziwej rewolucji w dostępności sztucznej inteligencji. Zaawansowane systemy AI, które jeszcze niedawno były dostępne wyłącznie dla naukowców i dużych korporacji, trafiły w ręce zwykłych użytkowników. Dziś każdy, kto posiada dostęp do internetu, może prowadzić zaawansowane rozmowy z modelami AI za pomocą intuicyjnych interfejsów.

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT to obecnie najpopularniejsza platforma konwersacyjna AI na świecie. Jej fenomenalny sukces rozpoczął nową erę powszechnego dostępu do zaawansowanej sztucznej inteligencji.

Interfejs: Minimalistyczny, intuicyjny interfejs czatu, dostępny przez przeglądarkę lub aplikację mobilną. Pole tekstowe do wprowadzania zapytań znajduje się na dole ekranu, a odpowiedzi modelu pojawiają się powyżej, podobnie jak w aplikacjach do komunikacji.

Dostępność:

— Wersja darmowa: Dostęp do modelu GPT-3.5, z okresowymi ograniczeniami liczby wiadomości w godzinach szczytu

— ChatGPT Plus (ok. 20 USD miesięcznie): Dostęp do najpotężniejszego modelu GPT-4, priorytetowy dostęp w godzinach szczytu, możliwość przesyłania i analizy obrazów, przeglądania internetu oraz tworzenia własnych GPT-ów (dostosowanych wersji ChatGPT)

Zastosowania: ChatGPT doskonale sprawdza się w pisaniu tekstów, programowaniu, burzy mózgów, nauce i edukacji, tłumaczeniach, i podsumowywaniu długich tekstów. Wersje Plus z dostępem do przeglądarki (Browse with Bing) oferują dodatkowo możliwość wyszukiwania aktualnych informacji.

Claude (Anthropic)

Claude to model AI, który wyróżnia się zdolnością do analizy długich dokumentów, wyważonego rozumowania oraz bezpieczeństwa.

Interfejs: Czysty, prosty interfejs czatu podobny do ChatGPT, z możliwością przesyłania dokumentów bezpośrednio do rozmowy. Charakterystycznym elementem jest niebieskie pole do wprowadzania zapytań.

Dostępność:

— Wersja darmowa: Dostęp do modelu Claude, z limitem 5 wiadomości na 8 godzin

— Claude Pro (ok. 20 USD miesięcznie): Wyższe limity wiadomości, priorytetowy dostęp do najnowszych modeli, możliwość dłuższych konwersacji

— Claude Team i Enterprise: Wersje dla zespołów i firm z dodatkowymi funkcjami bezpieczeństwa i administracji

Zastosowania: Claude szczególnie dobrze radzi sobie z analizą dokumentów (potrafi przetworzyć nawet 150 stron tekstu w jednym zapytaniu), złożonym rozumowaniem, wyjaśnianiem skomplikowanych koncepcji oraz zadaniami wymagającymi niuansów etycznych.

Gemini (Google)

Gemini (wcześniej znany jako Bard) to model konwersacyjny AI od Google, który integruje się z ekosystemem usług Google.

Interfejs: Nowoczesny interfejs z charakterystycznym fioletowym akcentem, zintegrowany z wyszukiwarką Google. Oferuje rozszerzone funkcje, jak eksportowanie odpowiedzi do Dokumentów Google czy Gmaila.

Dostępność:

— Wersja darmowa: Dostęp do podstawowego modelu Gemini

— Gemini Advanced (dostępny w ramach subskrypcji Google One AI Premium za ok. 20 USD miesięcznie): Dostęp do najnowszego i najpotężniejszego modelu Gemini Ultra, integracja z aplikacjami Google

Zastosowania: Gemini szczególnie wyróżnia się w zadaniach wymagających aktualnych informacji, tworzeniu treści edukacyjnych, wizualizacji danych oraz pracach kreatywnych. Dzięki integracji z usługami Google może pomagać w organizacji kalendarza, tworzeniu prezentacji czy analizie arkuszy kalkulacyjnych.

Copilot (Microsoft, dawniej Bing AI)

Microsoft Copilot to platforma AI zintegrowana z ekosystemem Microsoft, w tym z wyszukiwarką Bing, przeglądarką Edge i pakietem Office.

Interfejs: Dostępny jako osobna strona internetowa (copilot.microsoft.com), zintegrowany panel w przeglądarce Edge oraz jako aplikacja mobilna. Interfejs łączy funkcje chatbota z możliwościami wyszukiwarki.

Dostępność:

— Wersja darmowa: Dostępna dla wszystkich użytkowników z kontem Microsoft

— Copilot Pro (ok. 20 USD miesięcznie): Priorytetowy dostęp do najnowszych modeli, integracja z aplikacjami Microsoft 365, zaawansowane funkcje tworzenia obrazów

Zastosowania: Copilot doskonale sprawdza się jako asystent codziennej produktywności, szczególnie w środowisku Microsoft. Pomaga w tworzeniu dokumentów Word, prezentacji PowerPoint, arkuszy Excel, a także w wyszukiwaniu informacji w internecie z możliwością cytowania źródeł.

Jak zacząć korzystać z platform konwersacyjnych AI?

Rozpoczęcie pracy z dowolną z tych platform jest niezwykle proste:

1. Odwiedź stronę internetową wybranej platformy lub pobierz aplikację mobilną

2. Utwórz darmowe konto (zwykle wymagany jest adres e-mail)

3. Zaakceptuj warunki korzystania z usługi

4. Zacznij rozmowę, wpisując swoje pytanie lub prośbę w pole tekstowe

Wszystkie wymienione platformy oferują darmowy dostęp do podstawowych funkcji, co czyni je idealnymi punktami startowymi dla początkujących użytkowników AI. Z czasem, gdy lepiej poznasz swoje potrzeby i ograniczenia wersji darmowych, możesz rozważyć przejście na płatną subskrypcję, która oferuje dostęp do bardziej zaawansowanych modeli i funkcji.

AI w pakietach biurowych — cyfrowi asystenci codziennej pracy

Rewolucja AI wkroczyła również do pakietów biurowych, zmieniając sposób, w jaki tworzymy dokumenty, analizujemy dane i organizujemy informacje. Dzięki integracji AI z programami, których używasz na co dzień, możesz znacząco zwiększyć swoją produktywność bez potrzeby przełączania się między różnymi aplikacjami.

Microsoft 365 Copilot

Microsoft zintegrował technologię opartą na GPT-4 bezpośrednio ze swoim pakietem biurowym, tworząc kompleksowego asystenta pracy.

Dostępność: Copilot for Microsoft 365 jest dostępny w ramach subskrypcji Microsoft 365 Copilot (ok. 30 USD miesięcznie na użytkownika dla firm, mniej dla użytkowników indywidualnych w ramach subskrypcji Copilot Pro).

Kluczowe funkcje w poszczególnych aplikacjach:

— Word z Copilotem oferuje transformacyjne możliwości tworzenia dokumentów:

— Generowanie pierwszych wersji tekstów na podstawie krótkiego opisu

— Podsumowywanie długich dokumentów jednym kliknięciem

— Zmiana stylu i tonu istniejącego tekstu (np. z formalnego na nieformalny)

— Automatyczne tworzenie spisu treści i wykresów

— Dostosowywanie długości dokumentu (skracanie lub rozszerzanie)

— Excel z Copilotem rewolucjonizuje pracę z danymi:

— Analizowanie trendów i wzorców w danych bez znajomości formuł

— Tworzenie złożonych formuł na podstawie prostych poleceń w języku naturalnym

— Generowanie wykresów i wizualizacji na podstawie wybranych danych

— Identyfikowanie anomalii i punktów odstających w zbiorach danych

— Prognozowanie przyszłych trendów na podstawie istniejących danych

— PowerPoint z Copilotem usprawnia tworzenie prezentacji:

— Generowanie całych slajdów lub kompletnych prezentacji na podstawie notatek lub dokumentu

— Sugerowanie atrakcyjnych wizualnie układów i projektów

— Tworzenie punktów kluczowych do omówienia dla każdego slajdu

— Przygotowywanie profesjonalnych grafik i diagramów

— Outlook z Copilotem pomaga zarządzać pocztą:

— Podsumowywanie długich wątków e-mailowych

— Tworzenie odpowiedzi w różnych stylach (formalnym, przyjaznym, zwięzłym)

— Wyodrębnianie kluczowych zadań i dat z korespondencji

— Priorytetyzowanie wiadomości według ważności

— Teams z Copilotem wspiera współpracę zespołową:

— Automatyczne podsumowywanie spotkań i generowanie notatek

— Śledzenie zadań i obowiązków przydzielonych podczas spotkań

— Tłumaczenie rozmów w czasie rzeczywistym

Notion AI

Notion, popularna aplikacja do zarządzania wiedzą i projektami, wprowadziła wbudowane funkcje AI, które przekształcają sposób organizowania i tworzenia treści.

Dostępność: Notion AI jest dostępne jako dodatek do istniejących planów Notion (ok. 10 USD miesięcznie).

Kluczowe funkcje:

— Asystent pisania:

— Tworzenie pierwszych wersji tekstów na podstawie krótkiego opisu

— Usprawnianie stylu, korygowanie błędów i ulepszanie klarowności tekstu

— Zmiana tonu (profesjonalny, przyjazny, entuzjastyczny)

— Automatyczne tłumaczenie na ponad 30 języków

— Organizacja wiedzy:

— Podsumowywanie długich notatek ze spotkań

— Tworzenie list kontrolnych i planów działania na podstawie notatek

— Generowanie tabel i struktur do organizacji informacji

— Wyodrębnianie kluczowych punktów z długich tekstów

— Pomoc w planowaniu:

— Tworzenie szczegółowych planów projektów

— Generowanie harmonogramów i list zadań

— Opracowywanie strategii marketingowych, planów treści czy programów nauczania

Notion AI szczególnie dobrze integruje się z pozostałymi funkcjami Notion, pozwalając na płynne łączenie bazy wiedzy, zarządzania projektami i tworzenia treści w jednym miejscu.

Google Workspace z AI (Gemini dla Workspace)

Google wprowadził funkcje AI do swojego ekosystemu Workspace, integrując model Gemini z popularnymi narzędziami.

Dostępność: Podstawowe funkcje AI są dostępne w standardowych subskrypcjach Google Workspace. Zaawansowane funkcje wymagają subskrypcji Gemini for Google Workspace (ok. 10 USD miesięcznie na użytkownika jako dodatek do standardowej subskrypcji Workspace).

Kluczowe funkcje:

— Google Docs z Gemini:

— Generowanie tekstu na podstawie krótkich poleceń

— Automatyczne formatowanie i poprawianie stylu

— Podsumowywanie długich dokumentów

— Tworzenie tabel, list i struktur

— Google Sheets z Gemini:

— Analizowanie danych i wyszukiwanie trendów

— Generowanie formuł na podstawie poleceń w języku naturalnym

— Automatyczne wypełnianie kolumn na podstawie wzorców

— Tworzenie wykresów i wizualizacji bez znajomości zaawansowanych funkcji

— Google Slides z Gemini:

— Generowanie prezentacji na podstawie dokumentów lub notatek

— Sugerowanie ulepszeń wizualnych i poprawek stylistycznych

— Tworzenie grafik i diagramów dopasowanych do treści

— Gmail z Gemini:

— Pomoc w pisaniu profesjonalnych e-maili

— Automatyczne odpowiedzi na rutynowe zapytania

— Podsumowywanie długich wątków e-mailowych

Jak efektywnie wykorzystywać AI w aplikacjach biurowych?

Niezależnie od wybranej platformy, oto kilka wskazówek, które pomogą Ci efektywnie wykorzystać AI w codziennej pracy:

1.Zacznij od szkicu — Zamiast prosić AI o stworzenie całego dokumentu od podstaw, przygotuj krótki szkic lub plan, a następnie poproś AI o rozwinięcie go. Uzyskasz bardziej spersonalizowany rezultat.

2.Używaj AI do przełamywania blokad twórczych — Gdy nie wiesz, jak zacząć dokument lub prezentację, poproś AI o wygenerowanie kilku opcji wstępu lub struktury.

3.Wykorzystuj AI do rutynowych zadań — Automatyzuj powtarzalne zadania, takie jak formatowanie danych, tworzenie podsumowań spotkań czy odpowiadanie na standardowe e-maile.

4.Traktuj AI jako współpracownika, nie zastępstwo — Najlepsze rezultaty osiągniesz, gdy będziesz wykorzystywać AI jako narzędzie wspomagające Twoją pracę, a nie całkowicie ją zastępujące. Zawsze sprawdzaj i dostosowuj wygenerowane treści.

5.Eksperymentuj — Możliwości AI w aplikacjach biurowych stale się rozwijają. Regularnie eksploruj nowe funkcje i przypadki użycia, aby odkryć, które z nich najlepiej pasują do Twojego stylu pracy.

Integracja AI z popularnymi aplikacjami biurowymi to jedna z najbardziej praktycznych innowacji ostatnich lat. Zamiast przełączać się między różnymi narzędziami, możesz korzystać z mocy AI bezpośrednio w programach, których używasz codziennie, oszczędzając czas i zwiększając swoją produktywność.

AI w kieszeni — aplikacje mobilne z sztuczną inteligencją

Smartfony stały się jednym z najważniejszych miejsc, gdzie przeciętni użytkownicy spotykają się z AI na co dzień. Dzięki rosnącej mocy obliczeniowej telefonów i tabletów, zaawansowane funkcje sztucznej inteligencji trafiły do naszych kieszeni i torebek, oferując wygodny dostęp z dowolnego miejsca.

Asystenci głosowi na urządzeniach mobilnych

Asystenci głosowi to prawdopodobnie najdłużej istniejąca forma AI na urządzeniach mobilnych:

— Siri (Apple) — Pionier asystentów głosowych, zintegrowany ze wszystkimi urządzeniami Apple. Pomaga w wykonywaniu podstawowych zadań, takich jak ustawianie przypomnień, wysyłanie wiadomości, wykonywanie połączeń czy odpowiadanie na proste pytania. Najnowsze wersje iOS oferują znacznie ulepszoną Siri z funkcjami opartymi na dużych modelach językowych.

— Asystent Google — Dostępny na urządzeniach Android i iOS, oferuje zaawansowane możliwości rozpoznawania mowy i integrację z ekosystemem Google. Potrafi odpowiadać na złożone pytania, sterować inteligentnymi urządzeniami domowymi czy nawet dzwonić do restauracji, by zarezerwować stolik (w wybranych regionach).

— Alexa (Amazon) — Dostępna jako aplikacja mobilna, pozwala na sterowanie urządzeniami kompatybilnymi z Alexą, zarządzanie listami zakupów i zadań, a także sprawdzanie informacji. Choć najbardziej znana z urządzeń Echo, aplikacja mobilna Alexa rozszerza jej funkcjonalność poza dom.

— Bixby (Samsung) — Dedykowany asystent dla urządzeń Samsung, zintegrowany z ich ekosystemem. Oferuje zaawansowane funkcje sterowania telefonem głosem, automatyzacji zadań i integracji z urządzeniami Samsung SmartThings.

Aplikacje ze znanymi modelami AI

Najpopularniejsze modele AI dostępne są również jako dedykowane aplikacje mobilne:

— ChatGPT (iOS/Android) — Pełna funkcjonalność ChatGPT w telefonie, z możliwością rozmów głosowych z modelem w wybranych subskrypcjach. Aplikacja oferuje również funkcję analizy obrazów, pozwalając na przesyłanie zdjęć i zadawanie pytań o ich zawartość.

— Claude (iOS/Android) — Mobilny dostęp do modelu Claude, z intuicyjnym interfejsem przystosowanym do mniejszych ekranów.

— Gemini (Android/iOS) — Aplikacja Google oferująca dostęp do modelu Gemini, z głęboką integracją z innymi usługami Google.

— Microsoft Copilot (iOS/Android) — Mobilna wersja asystenta Microsoft, z funkcjami generowania tekstu i obrazów.

Specjalistyczne aplikacje AI do konkretnych zadań

Oprócz ogólnych asystentów, istnieje bogactwo aplikacji wykorzystujących AI do wąsko wyspecjalizowanych zadań:

1.Aplikacje fotograficzne z AI:

— Remini — Poprawia jakość starych, zamazanych zdjęć przy użyciu AI

— Lensa — Tworzy stylizowane awatary i portrety na podstawie Twoich zdjęć

— PhotoRoom — Automatycznie usuwa tła ze zdjęć i tworzy profesjonalne kompozycje

— Prisma — Przekształca zdjęcia w obrazy w stylu znanych artystów

2.Aplikacje do nauki języków:

— Duolingo — Wykorzystuje AI do personalizacji ścieżki nauki i dialogów konwersacyjnych

— Replika — Oferuje konwersacje w obcym języku z AI, która dostosowuje się do Twojego poziomu

— Elsa Speak — Używa AI do analizy wymowy i udzielania spersonalizowanych wskazówek

3.Aplikacje zdrowotne i fitness:

— Flo — Śledzi cykle menstruacyjne i przewiduje zmiany hormonalne dzięki AI

— Sleep Cycle — Analizuje Twój sen i budzi Cię w optymalnej fazie snu

— Wysa — Chatbot terapeutyczny oferujący wsparcie emocjonalne i techniki radzenia sobie ze stresem

— FoodVisor — Rozpoznaje potrawy ze zdjęć i szacuje ich wartość odżywczą

4.Aplikacje zwiększające produktywność:

— Otter.ai — Transkrybuje nagrania mowy na tekst w czasie rzeczywistym

— Microsoft Lens — Skanuje dokumenty i automatycznie wykrywa tekst, tabele i wykresy

— Todoist — Wykorzystuje AI do sugerowania terminów i priorytetyzacji zadań

— Notion AI (mobilna wersja) — Pomaga w organizacji notatek i tworzeniu treści

5.Aplikacje kreatywne:

— Dream by WOMBO — Generuje obrazy na podstawie opisów tekstowych

— Wombo.ai — Tworzy realistyczne śpiewające animacje z Twoich zdjęć

— StarryAI — Generuje dzieła sztuki na podstawie Twoich opisów tekstowych

— Beatbot — Tworzy oryginalne utwory muzyczne na podstawie prostych wskazówek

6.Tłumaczenie i komunikacja:

— Google Tłumacz — Teraz z funkcjami tłumaczenia w czasie rzeczywistym przy użyciu kamery

— DeepL — Oferuje wysokiej jakości tłumaczenia oparte na AI

— Microsoft Translator — Tłumaczenie mowy w czasie rzeczywistym dla wielu języków

— SayHi — Działa jak tłumacz konwersacyjny między dwoma osobami mówiącymi różnymi językami

7.Finanse i zakupy:

— Rocket Money (dawniej Truebill) — Analizuje Twoje wydatki i sugeruje oszczędności

— Klarna — Wykorzystuje AI do oceny zdolności kredytowej i personalizacji rekomendacji zakupowych

— Mint — Automatycznie kategoryzuje transakcje i przewiduje przyszłe wydatki

Praktyczne wskazówki korzystania z AI na urządzeniach mobilnych:

1.Zwracaj uwagę na prywatność — Aplikacje AI często potrzebują dostępu do różnych danych osobowych. Sprawdzaj uprawnienia i wybieraj aplikacje od zaufanych deweloperów.

2.Zarządzaj zużyciem baterii — Aplikacje wykorzystujące AI mogą być energochłonne. W ustawieniach telefonu sprawdź, które aplikacje zużywają najwięcej energii.

3.Korzystaj z funkcji offline — Wiele nowoczesnych aplikacji AI oferuje możliwość działania offline, co oszczędza transfer danych i chroni prywatność.

4.Aktualizuj aplikacje regularnie — Modele AI są stale udoskonalane, a aktualizacje często przynoszą znaczące poprawy funkcjonalności.

5.Eksperymentuj z ustawieniami — Wiele aplikacji AI pozwala dostosować balans między dokładnością a szybkością działania lub prywatnością a funkcjonalnością.

Mobilne aplikacje AI to doskonały punkt wejścia do świata sztucznej inteligencji dla początkujących. Dzięki intuicyjnym interfejsom i skupieniu na konkretnych zastosowaniach, pozwalają czerpać korzyści z zaawansowanych technologii bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy technicznej.

2: Modele AI językowe — co potrafią, a czego nie

2.1. Możliwości współczesnych modeli językowych

Podstawowe zastosowania modeli językowych

Współczesne modele językowe oferują szereg praktycznych zastosowań, które mogą znacząco usprawnić Twoją codzienną pracę. Zacznijmy od najważniejszych funkcji, które są już teraz dostępne dla każdego użytkownika.

Generowanie tekstu to jedna z najbardziej podstawowych funkcji modeli AI. Możesz poprosić model o napisanie e-maila, wpisu na blogu czy nawet krótkiego opowiadania. Na przykład, zamiast spędzać 30 minut na formułowaniu trudnej wiadomości do klienta, możesz napisać: „Napisz uprzejmy e-mail odmawiający współpracy z klientem ze względu na ograniczenia czasowe” — i otrzymać gotowy szkic w kilka sekund.

Odpowiadanie na pytania to kolejna kluczowa funkcja. Modele językowe potrafią dostarczyć informacji na praktycznie każdy temat, działając jak interaktywna encyklopedia. Zamiast przeszukiwać dziesiątki stron internetowych, możesz po prostu zapytać: „Jak działa algorytm PageRank Google?” i otrzymać zwięzłe wyjaśnienie.

Tłumaczenie tekstów między językami stało się niezwykle dokładne. Modele AI nie tylko tłumaczą słowo po słowie, ale uwzględniają kontekst i niuanse kulturowe. Możesz przetłumaczyć e-mail biznesowy z angielskiego na japoński, zachowując odpowiedni ton i formalność.

Streszczanie długich treści to funkcja, która oszczędza ogromne ilości czasu. Możesz wkleić 20-stronicowy raport i poprosić o jego streszczenie do najważniejszych punktów. Co więcej, możesz określić długość streszczenia — od jednego akapitu po kilkustronicowe podsumowanie z zachowaniem kluczowych danych.

Prosta analiza danych tekstowych pozwala na wyciąganie wniosków z nieustrukturyzowanych informacji. Możesz na przykład wkleić transkrypcję wywiadu i poprosić model o wyodrębnienie głównych tematów, kluczowych cytatów czy nawet sentymentu wypowiedzi. Jeśli prowadzisz ankiety z pytaniami otwartymi, model może pomóc w kategoryzacji i analizie odpowiedzi.

Rozumienie kontekstu i adaptacja do różnych potrzeb

Jedną z najbardziej imponujących cech zaawansowanych modeli językowych jest ich zdolność do rozumienia kontekstu konwersacji. W przeciwieństwie do prostych systemów pytanie-odpowiedź, współczesne modele AI „pamiętają” wcześniejsze części rozmowy i odwołują się do nich w swoich odpowiedziach. Możesz więc prowadzić złożoną wymianę informacji, doprecyzowywać pytania czy zmieniać temat, a model będzie śledził przebieg całej konwersacji. Na przykład, po omówieniu pewnego zagadnienia możesz zapytać: „A co z drugą stroną medalu?” — i model będzie wiedział, do czego się odnosisz.

Modele językowe doskonale naśladują różne style pisania, co czyni je niezwykle wszechstronnymi narzędziami. Możesz poprosić model o napisanie tekstu w stylu formalnym, potocznym, naukowym, poetyckim, a nawet naśladującym styl konkretnego autora. Ta umiejętność jest szczególnie przydatna, gdy potrzebujesz dopasować ton komunikacji do odbiorcy. Przykładowo, możesz poprosić: „Napisz e-mail do potencjalnego inwestora w profesjonalnym, ale entuzjastycznym tonie” lub „Wyjaśnij sztuczną inteligencję dziecku w wieku 8 lat”.

Różnorodność formatów, w których modele AI generują treści, jest imponująca. Potrafią tworzyć:

• E-maile biznesowe z odpowiednim nagłówkiem, wstępem i formułami grzecznościowymi

• Raporty techniczne zawierające sekcje, podpunkty i elementy strukturalne

• Kreatywne historie z rozbudowaną fabułą i postaciami

• Kody programów w różnych językach programowania (Python, JavaScript, SQL, etc.)

• Skrypty marketingowe, posty w mediach społecznościowych czy opisy produktów

Co więcej, modele językowe potrafią dostosować format do określonych wymagań. Jeśli potrzebujesz raportu według konkretnego szablonu używanego w Twojej firmie, wystarczy go opisać, a model dostosuje swoją odpowiedź. Możesz na przykład powiedzieć: „Przygotuj raport z badania rynku zawierający następujące sekcje: podsumowanie, metodologia, wyniki, wnioski i rekomendacje” — i otrzymasz gotowy szkielet dokumentu z wypełnionymi sekcjami.

Rozumowanie i rozwiązywanie problemów

Współczesne modele językowe wykazują zadziwiające zdolności rozumowania i rozwiązywania złożonych problemów. Potrafią analizować informacje, wyciągać logiczne wnioski i proponować rozwiązania na podstawie posiadanej wiedzy ogólnej. Ta umiejętność sprawia, że są przydatne nie tylko do zadań językowych, ale również jako narzędzia wspomagające podejmowanie decyzji.

Modele AI potrafią rozwiązywać problemy wymagające myślenia wieloetapowego. Jeśli przedstawisz modelowi skomplikowany problem biznesowy z wieloma zmiennymi, potrafi on rozbić go na mniejsze części, przeanalizować każdą z nich, a następnie zaproponować spójne rozwiązanie. Na przykład, możesz zapytać: „Jak zoptymalizować logistykę dostaw w małym sklepie internetowym, uwzględniając sezonowość sprzedaży, ograniczony budżet i dwóch pracowników?”. Model przeanalizuje wszystkie czynniki i zaproponuje konkretne rozwiązania.

Koniec darmowego fragmentu książki.

Zachęcamy do zakupu pełnej wersji.