Lukáš Kellerstein: Integrace AI bude pro velké technologické společnosti klíčová

Rozhovor s expertem na vývoj umělé inteligence z Microsoftu

AI vývoj je rychle se rozvíjející disciplínou, která zahrnuje mnoho různých oblastí od strojového a hlubokého učení až po vývoj AI agentů. Strojové učení, základní kámen moderní AI, umožňuje systémům učit se a zlepšovat se z dat, aniž by byly explicitně naprogramovány. Hluboké učení využívá neuronové sítě a umožňuje řešit složité problémy, které byly dříve mimo dosah tradičních algoritmů. V dnešním rozhovoru se podíváme na pokročilé aspekty a technologie nezastavitelného vývoje umělé inteligence, které můžeme využít v každodenní praxi a navýšit tím efektivitu své práce.

Vývoj umělé inteligence

Jedním z fascinujících aspektů AI vývoje je práce s AI agenty. Tyto autonomní systémy zvládají samostatně vykonávat úkoly, učit se z interakcí s prostředím, a dokonce spolupracovat s lidmi i jinými AI agenty. AI agenti jsou nasazováni v mnoha oblastech, od chatbotů a virtuálních asistentů po autonomní vozidla a systémy pro řízení dodavatelských řetězců. Jejich schopnost analyzovat data, předpovídat trendy a optimalizovat procesy z nich činí nepostradatelné nástroje pro moderní podniky.

Dalším klíčovým prvkem současného AI vývoje jsou nové modely AI. Modely jako GPT, Llama, a Mistral představují pokročilé nástroje pro zpracování přirozeného jazyka, generování textu, obrazu či videa. Tyto modely dokážou provádět úkoly s úžasnou přesností a rychlostí, což umožňuje vytvářet komplexní a sofistikované aplikace v různých oblastech.

Lukáš Kellerstein

V dnešním rozhovoru se s Lukášem Kellersteinem, Senior Software Engineerem ve společnosti Microsoft, podíváme do světa AI. Lukáš má bohaté zkušenosti s vývojem sofistikovaných webových aplikací, IoT řešení a cloudových aplikací a během své kariéry pracoval na různých projektech pro přední české i mezinárodní společnosti.

Dozvíme se, jak Lukáš vidí budoucí integraci AI technologií ve velkých tech společnostech, jako je Microsoft, jaké výzvy a příležitosti AI přináší v kontextu digitalizace a IoT a jaké pokročilé techniky customizace AI modelů doporučuje. Budeme se věnovat i etickým otázkám spojeným s vývojem a nasazováním AI řešení a prozkoumáme, které nové technologie a inovace v oblasti AI považuje Lukáš za nejvíce slibné.

Jaké byly vaše začátky s umělou inteligencí a jaká profesní dráha vás přivedla až do Microsoftu?

Začínal jsem před více než patnácti lety, kdy jsem začal pracovat jako vývojář softwaru. Po ukončení studií jsem se zapojil do různých projektů, které zahrnovaly algoritmické obchodování a vývoj sofistikovaných webových aplikací. Postupně jsem se přesunul k vývoji IoT řešení a cloudových aplikací, což vedlo k evoluci mého zaměření na AI a strojové učení.

Během své kariéry jsem měl příležitost pracovat na různých projektech, od vývoje bankovních a e-commerce řešení přes IoT platformy pro průmyslové aplikace až po vytváření digitálních nástrojů pro společnosti jako Česká spořitelna, Alza, PwC a ZF Friedrichshafen. V práci pro společnost Volterra v Silicon Valley jsem měl šanci podílet se na edge computingu a SaaS řešeních.

V roce 2021 jsem se připojil k Microsoftu jako seniorní softwarový inženýr, kde aktuálně vedu tři existující projekty a participuji na tvorbě nových unikátních řešení.

Jak vidíte budoucí integraci AI technologií ve velkých tech společnostech, jako je Microsoft? Jaké jsou hlavní výzvy a příležitosti, které AI přináší v kontextu digitalizace a IoT?

Budoucí integrace AI technologií ve velkých tech společnostech bude klíčová pro zlepšení efektivity, personalizace a automatizace. Microsoft již nyní výrazně investuje do AI, což se projevuje například v platformách jako Azure AI a Copilot. Hlavními výzvami jsou zde bezpečnost dat, etické otázky a zajištění transparentnosti AI systémů. Na druhé straně příležitosti zahrnují inovace v oblasti zdravotnictví, chytrých měst a průmyslové automatizace, kde AI může přinést zásadní vylepšení.

Jaké pokročilé techniky customizace AI modelů byste doporučil a jaké jsou klíčové aspekty pro jejich úspěšnou implementaci v produkčním prostředí?

Doporučil bych techniky jako transfer learning, které umožňují přizpůsobit předem vytrénované modely novým specifickým úkolům, a ensemble learning pro zvýšení robustnosti a přesnosti predikcí.

Klíčové aspekty pro úspěšnou implementaci zahrnují důkladnou validaci a testování modelů, správu dat a jejich kvality, škálovatelnost řešení, a průběžné monitorování a údržbu modelů v produkčním prostředí.

Jaké etické principy by měly být zváženy při vývoji a nasazování AI řešení? Jakým způsobem se tyto otázky promítají do vaší práce?

Při vývoji a nasazování AI řešení je důležité zvážit principy jako transparentnost, spravedlnost, zodpovědnost a ochrana soukromí. V praxi to znamená zajistit, že AI modely jsou vysvětlitelné a nepodléhají biasům, že rozhodnutí generovaná AI jsou férová a že je zachována soukromí a bezpečnost dat.

V Microsoftu dbáme na dodržování vysokých standardů pro transparentnost, bezpečnost a ochranu soukromí. Například při vývoji AI-powered chatbotů na Azure zajišťujeme, aby byly systémy nejen efektivní, ale také bezpečné a transparentní pro uživatele.

Jaké nové technologie nebo inovace v oblasti AI považujete za nejvíce slibné?

V oblasti AI považuji za nejvíce slibné následující technologie a inovace:

AI agenti: V současné době vidím velký potenciál v AI agentech, kteří dokážou samostatně vykonávat složité úkoly a interagovat s uživateli na vyšší úrovni. Tyto AI agenti mohou být nasazeni v různých oblastech, jako je zákaznická podpora, zdravotnictví nebo řízení inteligentních domácností.

Edge AI: Zpracování AI přímo na zařízeních (edge computing) snižuje latenci a zvyšuje rychlost a efektivitu aplikací, což je klíčové pro IoT řešení.
Explainable AI (XAI): Technologie, které zajišťují, že AI systémy jsou vysvětlitelné a transparentní, jsou stále důležitější pro budování důvěry mezi uživateli.
AI etika a governance: Vývoj rámců a nástrojů pro zajištění etického využívání AI je zásadní pro udržitelnost a společenskou přijatelnost AI technologií.

Jaké rady byste dal dnešním začínajícím vývojářům, kteří chtějí pracovat s AI?

Začínajícím vývojářům bych doporučil několik klíčových věcí:

Základní porozumění AI: Schopnost rozumět AI považuji za klíčovou pro budoucnost softwarových inženýrů. AI technologie se stávají stále více integrované do různých oblastí softwarového vývoje. Znalost základních principů AI, jako je strojové učení, neuronové sítě a zpracování přirozeného jazyka, může výrazně zvýšit hodnotu na trhu práce.
Relevance softwarového inženýrství: I když se AI stále vyvíjí, samotná AI se skládá ze softwaru, takže věřím, že práce softwarových inženýrů bude relevantní i v budoucnu. AI systémy potřebují robustní a efektivní softwarové základy, aby mohly fungovat správně a škálovat se. Softwaroví inženýři mají klíčovou roli při vytváření těchto základů.
Kombinace AI a softwarového vývoje: Specializace v AI je výhoda, ale je také důležité mít pevný základ v tradičních softwarových dovednostech. Technologie jako cloud computing, kontejnery, a mikroslužby jsou stále důležité a často se používají ve spojení s AI.
Praktické zkušenosti: Praxe je nezbytná. Pracujte na reálných projektech, připojte se k open source komunitám nebo si vytvořte vlastní projekty. Například vývoj AI chatbotů nebo integrace AI do webových aplikací může být skvělým způsobem, jak se učit a aplikovat své znalosti.
Kontinuální vzdělávání: AI je dynamický obor, který se rychle vyvíjí. Je důležité zůstat aktuální s nejnovějšími trendy a technologiemi. To zahrnuje sledování vědeckých konferencí, čtení odborných článků a účast na certifikovaných kurzech.
Kritické myšlení a etika: AI má velký dopad na společnost, a proto je důležité mít pevné základy v etice a kritickém myšlení. Pochopení toho, jak vaše AI řešení ovlivní uživatele a společnost jako celek, je pro zodpovědné vývojáře nezbytné.
Networking a spolupráce: V AI komunitě je důležité navazovat kontakty s ostatními profesionály. To vám může poskytnout nové příležitosti a přístup k cenným zdrojům a znalostem. Účast na meetupech, konferencích a online fórech může být velmi přínosná.

Kariéra s umělou inteligencí

Důležitost AI dnes v informačních technologiích nelze podceňovat. Umělá inteligence má potenciál zásadně transformovat kariéru každého, kdo je ochoten investovat čas a úsilí do jejího pochopení a aplikace. Od základních principů až po pokročilé techniky customizace modelů, AI nabízí tisíce možností pro inovace a zlepšení v mnoha oblastech.

AI má schopnost zefektivnit procesy, zlepšit rozhodování a vytvořit nové příležitosti, které byly dříve nepředstavitelné. Pro ty, kdo se chtějí stát součástí AI revoluce, je klíčové nepřetržitě se vzdělávat, sledovat nejnovější trendy a aktivně se zapojovat do vývoje a implementace AI řešení. Umělá inteligence není jen technologický nástroj, ale i klíčový faktor, který může transformovat každou kariéru a umožní profesím dosáhnout nových rozměrů.

Staň se inovátorem AI technologií

Kurz AI developer, který Lukáš Kellerstein vede, je ideální příležitostí pro každého, kdo chce nahlédnout hlouběji do nových technologií. V kurzu se naučíme základy umělé inteligence, včetně strojového a hlubokého učení, a získáme praktické dovednosti potřebné k vývoji a customizaci AI modelů. Budeme pracovat s pokročilými nástroji a frameworky, jako jsou PyTorch a Hugging Face, a zjistíme, jak efektivně implementovat AI řešení ve svých projektech.

Po absolvování kurzu budeme umět vytvářet vlastní AI agenty, customizovat modely pro specifické úkoly a integrovat AI technologie do různých oblastí podnikání.

Autor: Jan Bílek

Sdílet: