Základy umělé inteligence

Umělá inteligence je oblast 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 v následující témata:

• Úvod do umělé inteligence – stručný přehled úplných základů a souvislostí na intuitivní úrovni.
• 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.
• Etické aspekty umělé inteligence – etické souvislosti vývoje umělé inteligence („co je správné a co špatné“).
• Společenské dopady umělé inteligence – dopady rozvoje umělé inteligence na práci, rozhodování, soukromí, vzdělávání…

Umělá inteligence (zkráceně AI z anglického Artificial Intelligence) je oblast informatiky zabývající se tvorbou programů pro řešení složitých problémů, které by jinak vyžadovaly lidskou inteligenci. Umělou inteligenci nevyužívají jen roboti, ale třeba program na hraní šachů, rozpoznávání rostlin na fotce, překládání textu do cizího jazyka, doporučování hudby nebo řízení auta.

Co AI je a není

Inteligentní chování zahrnuje schopnost vnímat své okolí, rozumět jazyku, odvozovat informace, plánovat, učit se, umět se přizpůsobit měnící se situaci a samostatně se rozhodovat. Program ale nemusí mít všechny tyto charakteristiky, abychom ho považovali za umělou inteligenci. Například řešič sudoku využívá výrazně schopnost odvozování, ale nepotřebuje rozumět jazyku a přizpůsobovat se měnící situaci.

Vykreslení umělé inteligence v knihách a filmech neodpovídá současným technologiím, ani očekávanému scénáři vývoje. Dnešní umělá inteligence nemá vědomí a neprožívá emoce. Zatím neexistuje obecná umělá inteligence, která by uměla řešit libovolný problém alespoň tak dobře jako člověk.

Jak AI funguje

Umělá inteligence není magie, ale složité algoritmy. K dosažení inteligentního chování se využívají různé metody, například systematické zkoušení možností, logické odvozování a strojové učení. Ne každá umělá inteligence využívá strojové učení. Například řešič sudoku si vystačí s kombinací logického odvozování a systematického zkoušení možností.

Strojové učení je založené na učení z velkého množství příkladů (až miliardy obrázků a biliony slov). Místo toho, abychom napsali program, který krok po kroku popisuje postup řešení, vytvoříme program, který se řešení sám naučí. Nestačí, aby si program pouze zapamatoval příklady, které mu ukážeme. Aby byl schopen řešit nové situace, musí z poskytnutých příkladů odvodit obecné vzory.

Historický vývoj

Výzkum umělé inteligence začal již v polovině 20. století, ale k výraznému využití v průmyslu došlo až v 21. století. Důležitým faktorem byl dlouhodobý nárůst výpočetní síly, který umožnil strojové učení z velkého množství dat. Kolem roku 2020 došlo k rozvoji generativní AI, tedy takové umělé inteligence, která vytváří nový obsah (obraz, text, zvuk).

Přínosy a rizika AI

Umělá inteligence zjednodušuje každodenní činnosti (překlad textu, vyhledávání informací), umožňuje personalizaci (doporučování hudby nebo procvičování), snižuje bariéry (generování titulků pro neslyšící) a urychluje výzkum (návrh nových léků).

Použití umělé inteligence ale přináší také rizika. AI není neomylná a není objektivní, neboť se učí na datech z internetu obsahujících chyby a předsudky. Může prezentovat nepravdivý výrok jako fakt (tzv. halucinace), je proto vhodné si informace od AI ověřovat. AI použitá pro rozhodování (např. výběr uchazečů o práci) může přebírat předsudky z dat, diskriminovat určité skupiny a tím prohlubovat nerovnosti. Generativní AI usnadňuje tvorbu záměrných podvrhů, které vypadají věrohodně a snaží se manipulovat veřejné mínění (tzv. deepfake).

Umělá inteligence (zkráceně AI z anglického 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 anglického 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 mají při přesném použití 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:

• robotika (např. robotický vysavač, průmysloví roboti, samořídící auta),
• doporučovací systémy (např. doporučování filmů, hudby, knih),
• zpracování přirozeného jazyka (např. překládání mezi jazyky, internetový vyhledávač, detekce spamu),
• rozvrhování a plánování (např. navigace, tvorba školního rozvrhu, plánování výroby v továrně),
• počítačové vidění (např. rozpoznání osob, SPZ či rostliny na fotce),
• počítačové hry (např. šachový program, chování nehráčských postav).

Umělá inteligence má využití především v oblastech, kde se vyskytují opakované, repetitivní činnosti (např. obsluha výrobních pásů, řízení strojů, základní administrativní úkony) nebo kde je potřeba zpracovat velké množství dat a hledat v něm vzory (např. odpovídání na otázky na základě textů na webu, personalizované doporučování produktů, detekce podvodných bankovních transakcí).

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.

R2-D2, C-3PO, BB-8: 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 na otázky.

AlphaGo: První program, který porazil velmistra v Go.

Eliza: První známější chatovací program (1966).

ChatGPT, Gemini: Chatovací programy z nedávné doby (2022 a dál).

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 v roce 1997 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 (2011 Siri, 2014 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 regulující použití umělé inteligence (např. Evropský akt o umělé inteligenci).

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

Typy a kategorie

Metody, techniky, přístupy

Oblasti, aplikace, úlohy

Související jevy a dílčí prvky AI systémů

S rozvojem umělé inteligence (AI) a strojového učení vyvstává řada nových otázek, na které neexistují jednoduché odpovědi. Nejde jen o technické problémy, ale také o dilemata dotýkající se hodnot, zodpovědnosti a možných důsledků pro společnost. To vše spadá do oblasti etiky – disciplíny, která se zabývá tím, co je správné a co špatné.

Principy rozhodování

Pokud je AI navržena tak, aby jednala autonomně – například při řízení auta nebo ovládání zbraní – může se ocitnout v situacích, kdy její rozhodnutí přímo ovlivní lidské životy. Nejde pak jen o otázku „jak úkol vyřešit“, ale také „které řešení upřednostnit“. Představme si samořídící auto, před které náhle vběhne dítě. Má AI chránit život dítěte, nebo bezpečí posádky? Abychom mohli na takové situace AI připravit, musíme jí nějak předat naše hodnoty – a především si ujasnit, jaké hodnoty vlastně chceme prosazovat.

Zodpovědnost

Dalším klíčovým tématem je otázka zodpovědnosti. Kdo nese odpovědnost za rozhodnutí, která AI učiní? Tvůrce algoritmu, jeho majitel, nebo uživatel? Uvažme například samořídící auto, které způsobí nehodu, nebo lékaře, který se při stanovení diagnózy využije AI nástroj a doporučení se ukáže jako chybné. Výrazné je toto téma u vojenských aplikací. Drony mohou samostatně rozhodovat o útoku a jejich chyba může stát lidské životy. Kdo ponese odpovědnost v takových případech?

Autorská práva

Umělá inteligence se dnes používá k vytváření nového obsahu – textů, obrázků či videí – a tím otevírá složité otázky týkající se autorských práv. Strojové učení čerpá z obrovského množství dat, která jsou často využívána bez souhlasu původních autorů. Je to porušování autorských práv, nebo jen obdobný proces, jakým se učí i lidé, když se inspirují tvorbou ostatních? Navíc zůstává nejasné, komu náleží autorská práva k dílům, která lidé vytvoří za využití AI nástrojů.

Bezpečnost a cenzura

AI je mocný nástroj, který může být zneužit – například k šíření dezinformací, tvorbě deepfake videí nebo kybernetickým útokům. Vývojáři proto do AI systémů zavádějí různá bezpečnostní opatření. Tím se však otevírá jiný problém: podobná omezení mohou působit jako forma cenzury. Kdo by měl rozhodovat o hranicích a pravidlech? A jak najít správnou rovnováhu mezi bezpečností a svobodou?

Existenciální rizika

Nakonec se objevují i otázky o budoucnosti lidstva jako celku. Někteří vědci varují před možností vzniku „superinteligence“ – systému chytřejšího než lidé, který by se mohl vymknout kontrole. Jiní tato varování považují za přehnaná a tvrdí, že spíše odvádějí pozornost od problémů, které AI přináší už dnes.

Pracovní listy

Kromě interaktivních cvičení jsou k dispozici také pracovní listy, které jsou v tomto případě vhodné především jako výchozí materiál pro skupinovou diskuzi:

• Etické aspekty AI: samořídící auta a nehody
• Umělá inteligence a autorská práva u obrázků

Rozvoj umělé inteligence (AI) přináší společnosti řadu nových možností, ale také rizik. AI může zjednodušit práci, zvýšit efektivitu a zpřístupnit lidem věci, které dříve nebyly možné. Současně ale vyvolává obavy z dopadů na zaměstnanost, soukromí, spravedlnost či šíření informací.

Dopad na práci a zaměstnání

Umělá inteligence může ulehčit rutinní a opakující se činnosti, zvýšit produktivitu a umožnit lidem tvořit i v oblastech, kde by to pro ně bylo dříve příliš složité – například při tvorbě ilustrací nebo programování. Na druhou stranu část pracovních míst může být ohrožena. Podobné změny se děly už v minulosti při nástupu nových technologií, například strojů v zemědělství či textilním průmyslu. Tentokrát však může změna probíhat rychleji a mít výraznější dopad na celou společnost. Rizikem je také nahrazování lidské práce levnější, ale méně kvalitní prací strojů – například u překladů beletrie nebo zákaznické podpory.

Spravedlnost rozhodování

AI se stále častěji využívá pro rozhodování o lidech – někdy poskytuje pouze podklady, jindy rozhoduje zcela automaticky. Příkladem mohou být nástroje pro hodnocení životopisů uchazečů, podklady pro soudní rozhodování nebo automatické opravy přijímacích testů. Výhodou je rychlost, úspora nákladů a někdy i vyšší spolehlivost než u člověka, který může být unavený nebo nepozorný. Zároveň tu ale existuje vážné riziko předpojatosti a diskriminace. Modely se učí z historických dat, která v sobě často nesou předsudky – a algoritmy je mohou dále posilovat. Některé firmy například používají AI při třídění životopisů uchazečů o práci. Pokud se v minulosti na technické pozice hlásili častěji muži, může algoritmus plošně upřednostňovat mužské uchazeče před ženami, i když k tomu není skutečný důvod.

Narušování soukromí

Systémy AI stále častěji shromažďují a analyzují osobní údaje – od rozpoznávání obličejů po sledování vzorců chování. To může přinášet pohodlí, například v podobě personalizovaného obsahu, snadnějšího ovládání zařízení nebo rychlého placení. Současně ale roste riziko zneužití dat, ať už ze strany firem, nebo autoritářských států. V některých zemích jsou na ulicích rozmístěny kamery s rozpoznáváním obličejů, které sledují pohyb obyvatel. Deklarovaný účel je zvýšení bezpečnosti obyvatel, takové systémy ale mohou být využity i k politické kontrole společnosti, např. při trestání účasti na pokojných opozičních demonstracích.

Dezinformace a manipulace

Generativní AI umožňuje snadno vytvářet falešné či manipulativní texty, fotografie, videa nebo zvukové nahrávky. Technologie takzvaných „deepfake“ činí podvrhy stále věrohodnějšími a tím zvyšují riziko šíření dezinformací a manipulace veřejného mínění. V předvolebních kampaních se například objevují falešné nahrávky kandidátů, které působí velmi věrohodně, i když jsou zcela smyšlené. To může ovlivnit volby a tím směřování celé společnosti.

Vzdělávání

Umělá inteligence má velký potenciál i v oblasti vzdělávání. Umožňuje personalizovat výuku, nabízet vysvětlení na míru a přizpůsobit se potřebám jednotlivých žáků. Zároveň ale nese i rizika – může oslabovat motivaci k vlastnímu učení a usnadňovat podvádění při testech a úkolech.

Pracovní listy

Kromě interaktivních cvičení jsou k dispozici také pracovní listy, které jsou v tomto případě vhodné především jako výchozí materiál pro skupinovou diskuzi:

• Přínosy a rizika umělé inteligence
• Dezinformace a umělá inteligence
• Umělá inteligence a předpojatost