Jasne, to świetne pytanie, które dotyka sedna tego, jak działają najpotężniejsze narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT czy Gemini. Choć może się wydawać, że AI jest magiczna, w rzeczywistości jest to po prostu bardzo zaawansowane oprogramowanie, które ma ogromne wymagania sprzętowe.

Oto szczegółowe wyjaśnienie, dlaczego większość narzędzi AI potrzebuje Internetu i jakie są ciekawe alternatywy działające w trybie offline.

Dlaczego większość AI wymaga połączenia z Internetem?

Główny powód, dla którego popularne narzędzia AI, takie jak duże modele językowe (LLM) czy generatory obrazów, wymagają stałego połączenia z siecią, sprowadza się do trzech kluczowych czynników: rozmiaru modelu, mocy obliczeniowej i aktualizacji.

1. Ogromny rozmiar modelu (Gigabajty i Terabajty danych)

Modele AI, zwłaszcza te generatywne, są gigantyczne. Na przykład, duży model językowy (LLM) taki jak GPT-4 nie jest małym programem, który można po prostu zainstalować na dysku twardym. To zbiór miliardów, a nawet bilionów parametrów (wag), które zostały wytrenowane na petabajtach danych z Internetu.

• Wagi modelu: Pliki zawierające te parametry mogą zajmować dziesiątki, a nawet setki gigabajtów. Przechowywanie i ładowanie tak ogromnych plików na typowym smartfonie czy laptopie jest nieefektywne, a często niemożliwe.
• Wiedza w chmurze: Modele te są hostowane na potężnych serwerach w centrach danych (w tzw. chmurze), a Twoje urządzenie pełni jedynie rolę terminala, który wysyła zapytanie i odbiera gotową odpowiedź.

2. Potrzeba kolosalnej mocy obliczeniowej

Samo uruchomienie i przetworzenie zapytania przez tak ogromny model wymaga niewiarygodnej mocy obliczeniowej, zwłaszcza specjalistycznych jednostek GPU (kart graficznych) z dużą ilością pamięci VRAM.

• Przetwarzanie w chmurze: Kiedy wpisujesz pytanie do chatbota, Twoje polecenie jest wysyłane przez Internet do ogromnej serwerowni, gdzie specjalistyczne i bardzo drogie układy scalone (często są to tysiące połączonych ze sobą kart graficznych NVIDIA) wykonują obliczenia w ułamku sekundy.
• Twoje urządzenie jest za słabe: Typowy laptop czy smartfon po prostu nie ma wystarczającej mocy, aby wykonać te obliczenia w czasie rzeczywistym. Gdybyś próbował uruchomić pełnego GPT-4 na swoim komputerze, odpowiedź na jedno pytanie mogłaby zająć godziny, a nie sekundy.

3. Bieżące informacje i aktualizacje

Wiele narzędzi AI, takich jak wyszukiwarki oparte na AI (np. Gemini, Copilot), musi mieć dostęp do aktualnych danych z Internetu, aby móc odpowiadać na pytania dotyczące bieżących wydarzeń.

• Bieżące dane: Model wytrenowany rok temu nie wie, co wydarzyło się wczoraj. Połączenie z Internetem pozwala mu na przeszukiwanie sieci i włączanie najnowszych informacji do generowanej odpowiedzi.
• Utrzymanie i optymalizacja: Modele w chmurze są stale optymalizowane i poprawiane przez twórców. Działanie w chmurze pozwala na natychmiastowe wdrażanie poprawek i aktualizacji bez konieczności pobierania czegokolwiek przez użytkownika.

Czy istnieją rozwiązania AI działające w trybie offline?

Tak, i to jest jeden z najszybciej rozwijających się trendów w świecie sztucznej inteligencji! Modele AI działające lokalnie, czyli bezpośrednio na Twoim urządzeniu, są coraz popularniejsze i mają ogromne zalety, zwłaszcza jeśli chodzi o prywatność.

1. Lokalne, mniejsze modele (Edge AI)

Kluczem do działania offline jest użycie mniejszych, zoptymalizowanych modeli, które są w stanie działać na standardowym sprzęcie (smartfonie, laptopie, a nawet na specjalnych układach w samochodach czy kamerach).

• Przykłady modeli: Modele takie jak Google Gemma (w wersji zoptymalizowanej), Mistral AI czy Llama (wersje skwantyzowane) są projektowane tak, aby mogły działać na urządzeniach brzegowych (ang. edge devices).
• Aplikacje mobilne: Pojawiają się aplikacje, takie jak Google AI Edge Gallery (eksperymentalna wersja Alpha), które umożliwiają pobieranie i uruchamianie modeli AI bezpośrednio na telefonie z Androidem (a w przyszłości także iOS).
• Zalety lokalnego działania:
  • Prywatność: Twoje dane (zapytania, analizowane pliki) nigdy nie opuszczają Twojego urządzenia i nie są wysyłane na serwery firmy.
  • Niskie opóźnienia: Przetwarzanie odbywa się w czasie rzeczywistym, co oznacza szybsze odpowiedzi, ponieważ nie ma potrzeby przesyłania danych przez Internet.
  • Niezależność: Możesz korzystać z AI w samolocie, na odludziu, czy w miejscach bez dostępu do Wi-Fi.

2. Narzędzia AI na komputerach PC z mocnymi kartami graficznymi

Jeśli masz nowoczesny komputer stacjonarny lub laptop wyposażony w mocną kartę graficzną (np. z serii NVIDIA GeForce RTX, które mają specjalne rdzenie Tensor), możesz uruchamiać lokalnie potężniejsze modele.

• Generowanie obrazów: Narzędzia takie jak Stable Diffusion mogą być uruchamiane lokalnie do generowania obrazów, co daje Ci pełną kontrolę i prywatność nad procesem twórczym.
• Wspomaganie pracy: Istnieją lokalnie działające narzędzia AI do wideokonferencji (np. usuwanie tła, poprawianie kontaktu wzrokowego) czy do analizy dokumentów.
• Lokalne LLM: Możesz pobrać i uruchomić modele językowe typu "open weights" (np. Llama 3) na swoim komputerze, używając specjalnych aplikacji (np. AnythingLLM), aby analizować wrażliwe dokumenty bez wysyłania ich do chmury.

Tabela porównawcza: Chmura vs. Lokalnie

Podsumowując, większość popularnych narzędzi AI działa w chmurze z czysto praktycznego powodu: aby zapewnić Ci najlepszą możliwą wydajność, korzystając z mocy obliczeniowej, której nie da się zmieścić w Twoim telefonie. Jednak przyszłość AI coraz mocniej zmierza w kierunku rozwiązań lokalnych, które stawiają na pierwszym miejscu prywatność i niezależność, kosztem nieco mniejszej mocy.