Ievads

KasIrAI

Šī sadaļa skaidro, kas ir mākslīgais intelekts, kā to saprast bez sarežģīta žargona un kādi rīki jau eksistē šodien.

Galvenās tēmas

  1. AI pamati vienkāršā valodā
  2. Dažādi AI rīku veidi un to atšķirības
  3. Kā atšķirt reālu pielietojumu no hype

Pirms sāc

Pats minimums: digitālā higiēna pirms AI rīkiem

Pirms ķeries pie AI rīkiem, dažas pamatlietas par to, kā vispār strādā fails, mape un komanda. Ja šī daļa nav skaidra, jebkurš AI rīks ātri sajauks tev darbu.

Praktiska piezīme: failu nosaukumi

Tikko sāc augšupielādēt failus AI rīkos, pirmais kluss klupšanas akmens būs failu nosaukumi. Lielākā daļa rīku korekti apstrādā zinojums-2026.pdf, bet aizķeras vai pat klusi sabojā Mans gala ziņojums (v2!).pdf.

Trīs iemesli, kāpēc nosaukumos labāk izvairīties no atstarpēm, latviešu burtiem un īpašām zīmēm:

  • Atstarpes un īpašās zīmes (! ? * | : / \ & ( )) ir rezervētas komandrindas un URL sintaksē. Skriptam open my file.txt izskatās pēc divām komandām, nevis viena faila.
  • Latviešu diakritiskie burti (ā ē ī ū č ģ ķ ļ ņ š ž) prasa konkrētu rakstzīmju kodējumu (UTF-8). Pārvietojot failu starp Windows, macOS, Linux vai mākoņa servisiem, kodējums brīžiem maina ceļu — un tu redzi prezentÄ?cija.pdf vietā prezentācija.pdf (tas saucas mojibake).
  • URL un koplietošanas saites automātiski pārkodē katru atstarpi un ne-ASCII zīmi: %20, %C4%81, utt. Saites strādā, bet kļūst neglītas, slikti kopējamas un kļūdām pakļautas.

Droša prakse — mazie latīņu burti, cipari, domuzīme (-) vai pasvītrojums (_):

  • gala-zinojums-2026.pdf — strādā visur.
  • Mans gala ziņojums!.pdf — agri vai vēlu kaut kur salūzīs.

Šī nav estētikas izvēle — tā ir par to, lai tavi faili uzvedas konsekventi visur, kur tu tos pārvieto: e-pastā, mākonī, AI rīkos un automatizācijas skriptos.

Video

Sākuma punkts: kas vispār ir neironu tīkls?

Kad pamati ir skaidri, dažas minūtes ir vērts veltīt tam, kas notiek zem virsmas. Video ielādējas tikai pēc klikšķa — līdz tam Google neredz, ka esi šeit.

Kā modeļi uzvedas, kad nav benchmarka

Lielos valodas modeļus mēra ar standartizētiem testiem — MMLU, HumanEval, ARC. Bet to uzvedība atvērtās, sociālās situācijās krasi atšķiras no benchmark rezultātiem. Šis video parāda modeļus tieši šādā nestrukturētā vidē — un plaisa starp "atrisina uzdevumu" un "uzvedas konsekventi cilvēka kontekstā" ir viena no aktuālākajām pētniecības tēmām: emerģentās spējas un prāta teorija (theory of mind) valodas modeļos.