Základy umělé inteligence

Umělá inteligence je obor informatiky zabývající se vytvářením programů schopných provádět úkoly, které by obvykle vyžadovaly lidskou inteligenci. Umělá inteligence zahrnuje například porozumění jazyku, rozpoznávání obrazu a řešení složitých problémů jako je řízení auta. V rámci základního přehledu najdete na Umíme následující témata:

• Vymezení umělé inteligence – co je to umělá inteligence a co umělá inteligence není.
• Využití a schopnosti umělé inteligence – co umělá inteligence umí a co neumí.
• Umělá inteligence: realita a fikce – co funguje v realitě a co pouze ve sci-fi představách.
• Historie umělé inteligence – klíčové trendy a milníky vývoje umělé inteligence.
• Umělá inteligence: pojmy – přehled základních pojmů používaných v oblasti umělé inteligence.

Umělá inteligence (AI, angl. artificial intelligence) označuje programy řešící složité problémy (např. hraní šachů nebo řízení auta) a také obor informatiky zabývající se vytvářením těchto programů. Umělá inteligence nejsou jen roboti, častěji jde o počítačový program bez fyzické podoby. Umělá inteligence má využití všude, kde existují složité problémy, například ve zpracování přirozeného jazyka, robotice a počítačovém vidění.

Definice umělé inteligence

Neexistuje jednotná definice umělé inteligence. Někdy se za umělou inteligenci považují programy, které se chovají jako lidé, to je ale omezující v tom, že lidé se často nechovají inteligentně, dělají chyby a některé složité problémy řešit neumí. Vhodnější je proto považovat za umělou inteligenci programy, které se chovají inteligentně (racionálně). Inteligentní chování znamená, že se program snaží maximalizovat očekávaný užitek (např. pravděpodobnost výhry v šachu).

AI efekt

Umělá inteligence řeší složité problémy – problémy, jejichž řešení ještě donedávna vyžadovalo lidskou inteligenci. Jakmile si zvykneme na to, že daný problém umí počítače řešit, přestaneme ho považovat za složitý a program, který ho řeší, přestaneme považovat za umělou inteligenci. Tento neustálý posun toho, co považujeme za umělou inteligenci, se označuje jako AI efekt.

Úzká vs. obecná umělá inteligence

Úzká umělá inteligence umí řešit pouze určitý specializovaný typ problému (např. hrát šachy, rozpoznávat obličeje na fotografiích), zatímco obecná umělá inteligence (AGI z angl. artificial general inteligence) umí řešit libovolný problém alespoň tak dobře jako člověk. Obecná umělá inteligence zatím neexistuje. (Někdy se pro toto rozlišení používají také pojmy „slabá a silná AI“, ty však při přesném použití mají trochu odlišný význam – rozlišují, zda AI má vlastní vědomí.)

Související pojmy

Umělá inteligence, strojové učení a neuronová síť nejsou synonyma. Umělá inteligence často využívá strojové učení (učení z dat či zkušenosti), existuje však i mnoho metod umělé inteligence, které strojové učení nevyužívají. Neuronová síť je pak pouze jeden z mnoha modelů využívaných ve strojovém učení.

Mezi typické aplikace umělé inteligence patří například:

• robotika (např. robotický vysavač, průmysloví roboti, samořídící auta),
• doporučovací systémy (např. doporučování filmů, knih),
• zpracování přirozeného jazyka (např. překládání mezi jazyky, vyhledávání informací, detekce spamu),
• rozvrhování a plánování (např. plánování výroby v továrně),
• zpracování obrazu (např. rozpoznání osob či SPZ na fotce),
• počítačové hry (např. ovládání chování nehratelných postav).

Umělá inteligence má využití především v oblastech, kde se vyskytují opakované, repetitivní činnosti, např. obsluha výrobních pásů, řízení strojů, základní administrativní úkony.

Umělá inteligence zatím nemá schopnosti, které vyžadují složitější manuální operace (např. stříhání vlasů), koordinaci rozmanitých činností (např. rekonstrukce bytu), sociální dovednosti a empatii (např. zdravotnictví) či kreativitu a samostatné formulování cílů (např. výzkum).

Umělá inteligence se často vyskytuje i v uměleckých dílech (knihy, filmy, divadelní hry). Její zobrazení ve fikci však často neodpovídá skutečnosti a je tedy užitečné umět rozlišovat, co je realita a co fikce. Fikce neumožňuje získat lepší představu o aktuální podobě a schopnostech umělé inteligence, ale přináší zajímavé etické a filozofické otázky.

Příklady známých fiktivních robotů a programů:

• Golem, Frankenstein: Umělé myslící stroje z pověstí či knih, předchází použití slova robot.
• Roboti v divadelní hře R.U.R. od Karla Čapka (první použití slova robot).
• HAL 9000: Program řídící vesmírnou loď z filmu 2001: Vesmírná odysea. Známý tím, že se snaží zabít kosmonauty, aby dosáhl splnění zadaného úkolu.
• Umělá inteligence ve filmu Matrix, která zotročila lidstvo jako zdroj energie.
• Marvin: Paranoidní robot z knižní série Stopařův průvodce po galaxii.
• KITT: Inteligentní auto ze seriálu Knight Rider.
• Číslo 5: Robot, který se stal vědomým po zásahu bleskem.
• R2D2, C-3PO, BB8: Roboti z filmové série Hvězdné války.
• SkyNet: Superinteligence usilující o vyhlazení lidstva ve filmech Terminátor.
• Bender: Humanoidní robot ze seriálu Futurama.
• WALL-E: Robot (sběrač odpadků) ze stejnojmenného filmu.

Fiktivní jsou také Tři zákony robotiky od Isaaca Asimova, které pochází původně ze série povídek. Tyto fiktivní zákony se staly ovšem základem pro mnoho diskuzí morálních problémech při vývoji robotů.

Příklady známých reálných robotů a programů:

• Deep Blue: Šachový program, porazil lidského velmistra Garry Kasparova.
• IBM Watson: Program schopný odpovídat otázky.
• AlphaGo: První program, který porazil velmistra v Go.
• Eliza: První známější chatovací program (1966).
• ChatGPT: Chatovací program z nedávné doby (2022).
• Alexa, Siri: Virtuální pomocníci.
• ASIMO, Pepper: Humanoidní roboti.

Před rokem 1950

• Karel Čapek napsal divadelní hru R.U.R, ve které bylo poprvé použito slovo robot (1920).
• První počítače, používané především pro výpočty v průběhu druhé světové války (např. pro dešifrování).
• První model neuronu, který se stal základem neuronových sítí.

1950–1960

• Základy umělé inteligence jako vědy, první principy algoritmů umělé inteligence.
• Alan Turing navrhuje test strojové inteligence (Turingův test), kdy člověk musí rozpoznat, zda komunikuje s počítačem či člověkem.
• Začátek vývoje průmyslových robotů.

1960–1970

• Využívání pravidlových systémů a logického odvozování, rozvoj technik prohledávání stavového prostoru.
• První chatovací programy (např. Eliza).
• První programy hrající deskové hry (např. dámu, piškvorky) na úrovni amatéra.
• První samostatně se pohybující roboti (např. Shakey).
• Základy zpracování přirozeného jazyka, první demonstrace strojového překladu.
• Základy rozpoznávání obrazu.

1970–1990

• Na konci 70. let (a znova na konci 80.let ) došlo kvůli nenaplněným očekáváním k útlumu počátečního optimismu ohledně umělé inteligence, pokles financování (období nazývané „zima umělé inteligence“).
• Rozvoj tzv. „expertních systémů“ využívajících znalosti a pravidla získaná od odborníků na daný problém. (Strojové učení se zatím příliš nepoužívá.)

1990–2000

• Rozvoj pravděpodobnostních a statistických metod umožňujících práci s nejistotou.
• Rozvoj internetu a webu, využití umělé inteligence pro vyhledávání.
• Program Deep Blue porazil velmistra ve hře šachy. (Program byl založený na prohledávání stavového prostoru; strojové učení se začalo výrazně používat až později.)
• Samořiditelná auta použitelná v omezených podmínkách a za kontroly.

2000–2010

• Se zvyšováním množství dostupných dat a výpočetního výkonu se stává populárnější strojové učení. (Neuronové sítě se však zatím stále používají spíše okrajově, jiné modely dosahují lepších výsledků.)
• Rozvoj doporučovacích systémů (Netflix, YouTube, Amazon).
• Začínají se prodávat robotické vysavače.
• Samořiditelná auta zvládající i dlouhé terénní trasy nebo realistický provoz (zatím bez většího samostatného použití v běžném provozu).
• IBM Watson vyhrál nad lidmi ve hře Jeopardy! (odpovídání vědomostních otázek).

2010–2020

• Díky dalšímu zvyšování množství dostupných dat a výpočetního výkonu nastává prudký rozvoj oblasti „hluboké učení“ – využití hlubokých neuronových sítí trénovaných na velmi rozsáhlých datech.
• Rozpoznávání řeči na úrovni srovnatelné s lidmi, rozšíření hlasových virtuálních pomocníků (Siri, Alexa).
• Výrazné zlepšení rozpoznání obrazu (např. obličejů na fotografiích).
• Vítězství umělé inteligence nad lidmi v dalších hrách: go, poker. Schopnost hrát jednoduché počítačové hry čistě na základě obrazového vstupu.
• Autonomní auta použitelná v běžném provozu.

2020–2030

• Využití neuronových sítí pro určování 3D struktury proteinů (AlphaFold).
• Rozvoj generativní umělé inteligence: vytváření obrázků, generování textů, chatovací programy.
• Vznikají první zákony (např. pakt EU) regulující použití umělé inteligence.

Pro pochopení textů o umělé inteligenci je užitečné znát řadu pojmů. Jejich přesný význam nje často komplikovaný a ne úplně jednoznačný (mají třeba více významových odstínů a použití). Naše stručné popisy se snaží zachytit pouze jejich základní podstatu.