By Milan Solnický 
26. srpna 2025
V prakticky všech průmyslových odvětvích společnosti v současné době pracují na školení modelů AI. Váš cíl: Vytvořit aplikace AI, které splňují a překračují očekávání vašich uživatelů, a zároveň udržovat krok s vysokým tempem technického pokroku. Jedno zaměření: oblast fyzické AI, ve které je umělá inteligence připravena pro přímou interakci se skutečným světem a lidmi v něm žijícím. Jednou z aktuálně převládajících tréninkových metod je posilovací učení z lidské zpětné vazby (RLHF). Model generuje výstup, který osoba pak hodnotí ručně a pokud je výstup „správný“. Složitý, časově náročný proces, který obvykle vyžaduje značné úsilí o zdroj.
To je přesně to, kde do hry přichází nová technologie, která má to, co je potřeba k GameChangeru v oblasti tréninku AI: Pasivní mozkové počítačové rozhraní (PBCI).
S pomocí technologie PBCI je možné měřit mentální stavy lidského mozku neinvazivním způsobem. Mezitím je vyžadována pouze menší, jako náplast na vnější straně chrámu a za uchem.
Naměřené informace pak lze přenést, analyzovat a Pro trénink AI být použitelný.
Proces, který se také označuje jako neuroca adaptivní zpětná vazba učení (NFL) v profesionálním světě.
Doba tréninku AI může být výrazně zkrácena novou technologií a kvalita vyškoleného chování se výrazně zlepšuje. Protože: Tréninková data, která AI oproti PBCI získává – okamžitá reakce uživatele na váš stroj vytvořený výstup v reálném čase – umožňují nejen mnohem rychlejší, ale také mnohem podrobnější zpětnou vazbu než předchozí metody. Výsledek: výrazně vyšší shoda mezi vyškoleným chováním AI a očekáváním jejich lidských uživatelů.
Ale PBCI může udělat ještě více. Tato technologie má to, co je zapotřebí ke zvýšení komunikace a interakce mezi lidmi a stroji na zcela novou úroveň. Modely KI vyškolené prostřednictvím NFL jsou umožněny získat hlubší-kontextové-pochopení záznamů a zpětnou vazbu jejich lidského protějšku. Interakce člověka-machine lze rozšířit do skutečného partnerství. Stroje se seznámí se složitostí spektra lidských očekávání ve všech jejich nuancích a aspektech a mohou odpovídajícím způsobem přizpůsobit jejich výstup. Uživatelská zkušenost pro uživatele je znatelně vylepšena. Nežádoucí chování AI je drasticky sníženo. PBCI, které je vybaveno zpětnou vazbou PBCI, lze dříve uvolněné spojení lidského stroje přeměnit na skutečné, produktivní neuro-digitální partnerství.
Například roboti AI mohou být drasticky optimalizovány pomocí PBCI a NFL-Customer Journey a podporovat dotazy od zákazníka může doprovázet zákazníka „intuitivněji“ než dříve. Totéž platí pro rostoucí počet produktů a služeb založených na AI. Kombinace subjektivních a objektivních školení umožňuje modelům AI generovat výstup, který je znatelně zaměřen na očekávání jejich uživatelů.
Pokud jsou po tréninku přidána také data PBCI AI, byly by dokonce i odlišné aplikace. Například počítačové hry nebo vzdělávací programy by mohly v reálném čase přizpůsobit rychlost vašeho toku informací na individuální úroveň koncentrace vašeho příslušného uživatele. Jednotlivá zkušenost s hrami a učením by se tak znatelně zlepšila- nejen s ohledem na objektivní výsledek, ale také s ohledem na subjektivní zkušenost s hraním a učením. Nespočet dalších možných využití je myslet a proveditelný.
Dnes, v polovině -2025, jsme na začátku nové technologické éry. AI změní náš způsob života a udržitelné práce. Nakonec to však nebude stupeň autonomie, ale schopnost bezproblémově integrovat do lidského vnímání a očekávání, které rozhodne o úspěchu nebo neúspěchu modelu AI. Posouzení lidského kontextu, okolností a podmínek, které ovlivňují lidskou zkušenost a chování, budou proto mít klíčovou postavení ve školení AI. A tady jsem pevně přesvědčen, PBCI a NFL budou mít zásadní slovo.
Jonathan Zwaan, generální ředitel Von Zander Labs
Přečtěte si také
Obrázek/zdroj: https://depositephotos.com/de/home.html
Sledujte nás na x
Sledujte nás na Bluesky