AI-træningsprogrammer bygget af rigtige øvelsesvideoer

Hvorfor er et AI-program bygget fra et øvelsesbibliotek bedre end et, en chatbot skriver?

Fordi hver øvelse i det er en rigtig post i biblioteket med et billede og en demonstrationsvideo, ikke et navn, AI'en har fundet på. I Trainera skriver TRAI ikke træningspas på frihånd. AI'en skriver en struktureret ordination (mål, niveau, udstyr, dage, skader, instruktioner), og en deterministisk motor sætter programmet sammen fra et bibliotek med over 1.970 øvelser. Trænerens egne øvelser vælges først. Klienten åbner programmet og kan se, hvordan hver bevægelse udføres.

En almindelig chatbot kan godt skrive et pænt program som tekst. Det, den som regel ikke kan, er at knytte hver linje til en demonstrationsvideo, overholde en fast liste over udstyr i hvert eneste pas og gemme resultatet der, hvor klienten træner. Den forskel handler dette indlæg om.

Hvordan fungerer ordination plus bibliotek?

Arbejdet er delt op i trin, og AI'en laver kun det første.

Pointen med opdelingen: AI'en gør det, den er god til, nemlig at omsætte "mit knæ gør ondt ved udfald, og jeg har kun elastikker" til strukturerede oplysninger. Motoren gør det, software er god til, nemlig kun at vælge øvelser, der findes og passer til de oplysninger. I motorens egne designnoter står der, at AI'en ikke finder på øvelser.

Det er den samme motor som Generér-knapperne i appen, og den samme, TRAI bruger for trænere og for klienter, der træner selv med Client Pro og Premium. En grundigere gennemgang af trinene findes i sådan bygger AI dit trænings- og kostprogram.

Program fra en chatbot over for program fra biblioteket

På skærmen kan de ligne hinanden. Forskellen viser sig, når klienten træner efter dem.

Upålidelige svar fra sprogmodeller er en dokumenteret risiko, ikke en teoretisk. OWASP Top 10 for LLM Applications nævner misinformation og for stor tillid til modellens svar blandt sine risici, og NIST AI Risk Management Framework beskriver, hvordan sådanne risici håndteres. At begrænse AI'en til et kendt bibliotek er et praktisk svar på det problem, når det gælder træningsprogrammer. Vores sammenligning med eksempler på prompter står i træningsprogrammer fra ChatGPT over for en rigtig AI-træningsapp.

Hvorfor kommer trænerens eget bibliotek først?

Fordi trænerens øvelser har trænerens egne instruktioner, egne videoer og de navne, klienterne allerede kender.

Når TRAI bygger et program for en træner, vælger motoren trænerens egne øvelser og måltider først. Kun det, der mangler, hentes fra Traineras referencebibliotek. Når en træner dikterer øvelser "fra mit bibliotek", læser TRAI først oversigten over biblioteket og kopierer navnene præcist. Programmets punkter kobles til biblioteket via navnet (store og små bogstaver er ligegyldige), og så følger trænerens egne billeder, videoer og data med.

Alt, hvad et gemt program bruger, føjes automatisk til trænerens eget bibliotek, med billeder, og dubletter forhindres via navnet. Første gang i en chat fortæller TRAI's bekræftelseskort, at manglende øvelser og måltider hentes fra referencebiblioteket og bliver tilføjet. Med tiden vokser biblioteket altså med de programmer, du faktisk bruger.

Eksempler på prompter til trænere (eksempler, tilpas dem til din opsætning):

• Eksempel: "Byg et hypertrofiprogram på 4 dage til Klient A med mine egne øvelser, hvor det er muligt. Fuldt udstyret center, 60 minutter."
• Eksempel: "Lav et hjemmeprogram på 3 dage med min 'Band pull-apart' og 'Tempo goblet squat' i hvert pas, resten fra biblioteket."
• Eksempel: "Lav ét pas på 30 minutter: start med 5 minutters roning, så ben, og slut af med udstrækning."

Et ønske fulgt fra besked til gemt program

Sådan bevæger et enkelt eksempel sig gennem systemet. Ønsket er opfundet for at illustrere det.

En træner skriver: "Program på 3 dage til Klient B, hjemme, kun håndvægte og en elastik, 40 minutter, ingen hop på grund af hendes ankel, slut hvert pas med udstrækning." TRAI læser klientens profil og omsætter beskeden til en ordination omtrent sådan: mål og niveau fra profilen, indstillingen for udstyr hjemme, begrænsningen til håndvægte og elastik og udstrækningen til sidst i instruktionerne, anklen under skader, tre træningsdage. Bekræftelseskortet siger, hvad der bliver oprettet, hvor mange dage og til hvilken klient. Efter "Ja, gør det" vælger motoren øvelser, der passer til oplysningerne, ordner hvert pas fra opvarmning over hoveddel til udstrækning, tilknytter billeder og videoer og gemmer programmet i trænerens bibliotek. Det tager op til et halvt minut.

Træneren gennemgår det bagefter og beder TRAI om at tildele det, når det ser rigtigt ud. Intet sted i den kæde skulle AI'en skrive et øvelsesnavn efter hukommelsen.

Hvad er der egentlig i biblioteket?

Over 1.970 øvelser og over 1.500 opskrifter, alle med officielle billeder, og videoer til øvelserne.

Biblioteket vokser hele tiden. Opskrifterne betyder også noget: kostplaner bygges af den samme motor ud fra rigtige opskrifter i biblioteket, med kalorier og makroer.

De ord for udstyr og redskaber, motoren forstår (maskine, vægtstang, EZ-stang, håndvægt, kettlebell, elastik, kropsvægt, pull-up-stang eller dipstang), og ord for opvarmning, udstrækning, kondition og kropsdele findes på alle 27 sprog i appen, dansk medregnet. Læs mere i sådan fortæller du en AI-coach, hvilket udstyr du har og dagtyper og rækkefølgen i passet.

Hvornår skriver TRAI selv øvelser?

Kun når du giver den det præcise indhold, eller ved små ændringer.

• Dikterede programmer: når du selv skriver hver øvelse op, skriver TRAI dem ind, præcis som du angav.
• Små ændringer: bytte, tilføje eller fjerne en øvelse, eller ændre sæt og gentagelser på en eksisterende dag.
• Import af dokumenter: når en træner vedhæfter en .docx- eller tekstfil med et program, skriver TRAI det af, som det står. Øvelser, hvis navne matcher referencebiblioteket, får automatisk det officielle billede og den officielle video. Importen er beskrevet i import af et program fra Word.

I alle tre tilfælde hjælper koblingen til biblioteket stadig: matchede navne får materiale, og gemte punkter lander i trænerens bibliotek uden dubletter.

Hvad løser et program fra biblioteket ikke?

Det løser problemet med øvelserne, ikke coachingen.

• En demonstrationsvideo viser bevægelsen. Den ser ikke din klient udføre den. Feedback på teknikken er stadig trænerens opgave.
• Motoren bygger det, ordinationen siger. Et vagt ønske giver et generisk program, så konkrete instruktioner betyder noget.
• Håndtering af skader betyder skånsomme valg og beskyttelse af leddene, ikke en lægelig godkendelse. Under chatten står der "AI kan tage fejl. Tjek vigtige resultater efter."
• TRAI sletter aldrig noget og gemmer, for trænere, kun efter et bekræftelseskort.

Hvem får det, og hvad koster det?

Trænere fra Starter og opefter, og klienter, der træner selv med Client Pro og Premium. Hver besked i chatten er én forespørgsel, og et program bygget i TRAI trækker ikke fra kvoten til Generér-knapperne.

I Danmark vises priserne i US-dollar. Priserne varierer fra land til land, se trainera.fit/da/priser. Trainer Enterprise har 200 forespørgsler om måneden til en pris efter aftale. Gratisplanerne har ingen TRAI-chat, men giver ét AI-træningsprogram og én AI-kostplan fra Generér-knapperne. Alternativer finder du i de bedste apps til AI-træningsprogrammer.

Sådan får du et bedre program ud af biblioteket

1. Angiv udstyret præcist, og hvilke redskaber du vil bruge eller undgå.
2. Beskriv skader med almindelige ord. Motoren læser dem, som de står.
3. Trænere: byg dit eget bibliotek op med dine instruktioner og videoer, for det vælges først.
4. Sig, hvilken rækkefølge passet skal have, hvis det betyder noget ("kondition først, udstrækning til sidst").
5. Åbn én øvelsesvideo i det gemte program, før du tildeler det, og tjek, at den passer til det, du mente.

Se, hvordan AI-programmer bygget fra biblioteket ser ud, på siden om AI-fitnesscoachen.