Umělá inteligence

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie
Skočit na navigaci Skočit na vyhledávání

Ikona zvuku Poslechnout si článek · info

Tato zvuková nahrávka byla pořízena z revize data 6. května 2017, a nereflektuje změny po tomto datu.
Více namluvených článkůNápověda
Tento článek je o oboru informatiky. Další významy jsou uvedeny na stránce Umělá inteligence (rozcestník).
Informatika

Umělá inteligence (anglicky Artificial intelligence, AI) je obor informatiky zabývající se tvorbou strojů řešících komplexní úlohy například z oblastí logistiky, robotiky, zpracování přirozeného jazyka, či zpracování velkých objemů dat.

Výzkum umělé inteligence je rozdělen do několika polí, které je těžké názorově spojit. Typicky se zde objevuje rozpor mezi pojetím statistickým (kam spadá například analýza dat, či rozpoznávání obrazu), a pojetím blízkým matematické logice, kam patří například oblast plánování, prohledávání (hra šachů), či strojového dokazování. Nicméně to, že tento rozpor není nepřekonatelný nám ukázaly například algoritmy hrající hru Go, které dokázaly propojit statistiku s prohledáváním[1], a následně i se strojovým učením[2].

Většina výzkumu v umělé inteligenci je zaměřena na řešení konkrétních problémů, rozvoj jednotlivých přístupů, a hledání dalších aplikací již vyvinutých technik. Navzdory běžnému přesvědčení je snaha o vytvoření "skutečně inteligentního stroje" záležitostí okrajovou, a většina zájmu je soustředěna jinam.


Definice[editovat | editovat zdroj]

Umělá inteligence spočívá v konstrukci a užití modelů lidské činnosti (procesů), která je považována za inteligentní. Již od svých počátků (od poloviny 20. století) se toto modelování ubírá dvěma cestami:

1. Modelování vnějších projevů inteligentní lidské činnosti

2. Modelování struktur lidského mozku, obvykle v podobě neuronových sítí

Nástroje[editovat | editovat zdroj]

Základem modelování je počítač a počítačový program. Počítač může být doplněn čidly (fyzikálních, chemických, biologických apod. veličin) a akčními členy (pohybovými prostředky – koly, pásy, nohami apod.), a tak může vzniknout komplexní zařízení – robot, lunární vozítko, automobil bez řidiče apod.

Turingův test[editovat | editovat zdroj]

Testování obecné umělé inteligence lze provést ve formě Turingova testu, kterou vyjádřil informatik Alan Turing v roce 1950 ve svém článku „Computing machinery and intelligence“. Ve zkratce tvrdí, že za inteligentní můžeme stroj prohlásit, nerozeznáme-li jeho lingvistický výstup od lingvistického výstupu člověka.

Argument čínského pokoje je často pokládán za protiargument k Turingovu testu. Uvažuje, že by mohl existovat stroj, který by inteligentní chování simuloval připravenou sadou reakcí na všechny možné otázky, aniž by nad čímkoliv „přemýšlel“.

Ve stejném článku, v jakém Alan Turing navrhl svůj test (sám ho nazýval „imitační hra“) předpovídal, že za padesát let (tj. na přelomu milénií) budou mít počítače paměťovou kapacitu 109 bitů a rozhodčí imitační hry bude mít pouze 70% šanci, že správně pozná lidskou inteligenci. Odhad paměťových schopností se ukázal být neobyčejně přesným. Ukázalo se však, že naprogramování úkolů, které lidem připadají triviální (např. rozpoznávání tvarů v obrazech) může být těžší, než vytvořit stroje řešící „klasické“ problémy umělé inteligence, jako je například hra šachů. Přesto se již daří vytvářet řešení v reálném či složitém prostředí, jako je například samořídící motorové vozidlo, počítačová hra,[3][4] odezírání řeči ze rtů,[5] ale i soudní rozhodnutí.[6] Podle odhadů expertů umělá inteligence pravděpodobně do 100 let předčí lidskou ve všech dílčích úlohách.[7] To některé lidi znepokojuje.[8][9]

Kategorizace[editovat | editovat zdroj]

UI můžeme dělit na slabé a silné – ty slabé by sice měly projít Turingovým testem, ale nejsou v „pravém slova smyslu inteligentní“ (viz výše Argument čínského pokoje), na rozdíl od silných UI. Má-li toto dělení smysl, je předmětem filosofických debat.

Přístupy k řešení[editovat | editovat zdroj]

Ačkoliv se vytvořit obecnou umělou inteligenci, která by byla srovnatelná s lidskou, ukázalo být nesmírně obtížné, vědci během posledních padesáti let vyvinuli sadu postupů, které dosahují dílčích úspěchů v jednotlivých problémech.

Neuronové sítě[editovat | editovat zdroj]

Související informace naleznete také v článku Neuronová síť.

Umělé neuronové sítě v umělé inteligenci mají za vzor chování odpovídajících biologických struktur. Skládají se z výpočetních modelů neuronů, které si navzájem předávají signály a transformují je pomocí funkce pro přenos k dalším „neuronům“.

Genetické programování[editovat | editovat zdroj]

Související informace naleznete také v článku Genetické programování.

Genetické programování striktně vzato není prostředek pro řešení problémů umělé inteligence, ale obecný programátorský postup, jenž namísto sepsání konkrétního algoritmu pro řešení úkolu hledá tento postup evolučními metodami.

Expertní systémy[editovat | editovat zdroj]

Související informace naleznete také v článku Expertní systém.

Expertní systém je počítačový program, který má za úkol poskytovat expertní rady, rozhodnutí nebo doporučit řešení v konkrétní situaci.

Expertní systémy jsou navrženy tak, aby mohly zpracovávat nenumerické a neurčité informace a řešit tak úlohy, které nejsou řešitelné tradičními algoritmickými postupy.

Prohledávání stavového prostoru[editovat | editovat zdroj]

Související informace naleznete také v článku Prohledávání stavového prostoru.

Zvláště při vytváření algoritmů na řešení klasických her (šachů, dámy) se jeví účelné zadefinovat si množinu stavů, do kterých se můžeme ve hře dostat, přípustné tahy neboli přechody mezi stavy a počáteční a koncové pozice. Hledáme pak cestu od počátečních stavů ke koncovým stavům, které znamenají náš úspěch.

Jelikož mohou být stavové prostory rozsáhlé (například ve hře go) a v některých případech i nekonečné, je třeba volit chytré metody ořezávání nevhodných cest a ohodnocování pozic.

Dobývání znalostí[editovat | editovat zdroj]

Související informace naleznete také v článku Data mining.

Velké soubory dat (často uložené v databázích) o nějakém systému nejsou použitelné a pochopitelné přímo, i když obsahují informace a vzory chování sledovaného systému. Metody dobývání znalostí převádí data do kompaktní a explicitní formy popisující systém, která je lépe použitelná.

V širokém smyslu nejde jen o zpracování elementárních dat (čísel, řetězců, kategoriálních dat), ale taky zpracování zvuku, obrázků (Digitální zpracování obrazu), videa, přirozeného jazyka (viz zpracování přirozeného jazyka, korpus) a bioinformatických dat (bioinformatika).

Výstupy jsou různé pro různé úlohy a závisí taky na tom, k čemu je chceme použít a co (a jak kvalitně) dokážeme vydolovat.

Strojové učení[editovat | editovat zdroj]

Související informace naleznete také v článku Strojové učení.

Úspěšné algoritmy[editovat | editovat zdroj]

Hry[editovat | editovat zdroj]

  • Královská hra šachy byla už od počátků informatiky předmětem analýz. Řešení problému bylo od počátku spojováno s inteligencí, avšak výhra nemusí znamenat větší inteligenci. V roce 1997 porazil systém Deep Blue od firmy IBM úřadujícího mistra světa Garriho Kasparova. Deep Blue však byl spíše hybridní systém s akcelerátory výpočtů.[11] Šlo tak spíše o řešení hrubou silou. Současná AI již neprochází tolik pozic a přitom je úspěšnější.[12]
  • Chinook je program pro hraní anglické dámy, jehož tvůrci v červenci roku 2007 prohlásili, že nemůže prohrát. Již několik let předtím pravidelně porážel lidské oponenty. Tohoto výsledku bylo dosaženo kombinací hrubé síly při prohledávání pozic ve střední části hry a dobrou databází zahájení a koncovek.
  • Počítačové programy hrající go si často tak dobře nevedly. Je tomu tak zřejmě proto, že je goban (deska na go) je poměrně rozsáhlá a s každým dalším položeným kamenem stoupá komplexita rozhodování, kterou však mají lidé šanci zvládnout díky své vrozené schopnosti rozpoznávání tvarů. Ovšem nejlepší programy používající jak řešení hrubou silou (přesněji stromové prohledávání do hloubky),[13] tak intuici, jsou schopné porážet (2016) i mistry.[14][15]

Další algoritmy[editovat | editovat zdroj]

  • Letecká bojová umělá inteligence ALPHA dokáže vést letecké souboje lépe než lidští piloti.[16]
  • AI je schopna určit riziko selhání srdce lépe než lékař.[17]
  • AI umožňuje snadno napodobovat lidské hlasy.[18]
  • AI s pomocí senzorů umožňuje odhalovat lhaní či jiné emoce.[19]
  • AI dokáže lépe předpovídat chaos než rovnice.[20]

Problematika[editovat | editovat zdroj]

Problémem je, že se AI chová jako černá skříňka.[21][22] Člověk musí výsledkům, které mohou být ve výsledku lepší (inteligentnější) než jeho, slepě věřit, protože jim nerozumí. Volá se proto po vysvětlitelné AI (XAI).[23][24]

AI může odstranit lidské kognitivní zkreslení.[25] Může ovšem zavést vlastní zkreslení.[26] Lidské i umělé myšlení tedy lze i podvést.[27] Záleží na způsobu výběru dat k učení.[28]

Protože technologie mohou být pro člověka nebezpečné, formulovala koncem dubna 2019 Evropská komise etické zásady vývoje systémů s umělou inteligencí:

  • Možnost řízení a dohledu ze strany člověka
  • Robustnost a bezpečnost
  • Ochrana soukromí a dat
  • Transparentnost
  • Rozmanitost, zákaz diskriminace a rovné zacházení
  • Společenský a environmentální prospěch
  • Odpovědnost.[29]

Umělá inteligence v průmyslu[editovat | editovat zdroj]

V průmyslu může umělá inteligence pomáhat různými způsoby:

  • ze získaných „syrových“ dat přímo ze zařízení může získávat a vizualizovat podstatné informace pro obsluhu zařízení,[30]
  • detekovat, jak moc se zařízení může rozhodovat automaticky a jak moc potřebuje vstupy od obsluhy,[30]
  • predikovat budoucí vývoj, např. selhání pohonu, pokles kvality, na základě čehož je možné plánovat např. údržbu nebo upravit nastavení výroby,[30]
  • regulátor se může naučit vlastnosti regulovaného zařízení a následně může spustit varování, když se v chování zařízení objeví nějaká anomálie.[30]

Umělá inteligence v kultuře[editovat | editovat zdroj]

Rozumné stroje jsou vděčné téma pro spisovatele vědecké fikce. Isaac Asimov věnoval značnou část své povídkové tvorby tématům robotické inteligence, jeho povídková sbírka Já, robot, stejně jako povídka Dvěstěletý člověk, byla zfilmována.

Polský autor Stanisław Lem se zabýval filosofickými aspekty inteligence u nelidí ve svých knihách Kyberiáda a Solaris (která byla opět zfilmována, dokonce dvakrát). Některé aspekty strojové inteligence rozebral i v knize Golem XIV.

Ostatně velká část publikací současného stylu scifi kyberpunku se neodmyslitelně váže stejně jako k pronikání vlastností lidského a strojového, tak k vyrovnávání se s myšlenkou inteligentního stroje. Jako příklad uveďme knihu Neuromancer Williama Gibsona.

Filmové publikum středního proudu na počátku století nejvíce ovlivnila trilogie Matrix, která vypráví o světě ovládaném umělou inteligencí původně vytvořenou člověkem. Mezi vlivná starší díla řadíme filmy Terminátor nebo Blade Runner.

Odkazy[editovat | editovat zdroj]

Reference[editovat | editovat zdroj]

  1. Algoritmus Monte Carlo Tree Search
  2. Google AlphaGo
  3. http://techxplore.com/news/2016-02-deepmind-ai-team-explores-powers.html - DeepMind's AI team explores navigation powers with 3-D maze
  4. https://techxplore.com/news/2017-06-microsoft-ai-ms-pac-man.html - Microsoft AI seriously at play with Ms. Pac-Man
  5. http://www.osel.cz/9117-umela-inteligence-deep-mind-odezira-ze-rtu-lepe-nez-profesionalove.html - Umělá inteligence Deep Mind odezírá ze rtů lépe než profesionálové
  6. http://phys.org/news/2016-10-ai-outcomes-human-rights-trials.html - AI predicts outcomes of human rights trials
  7. https://techxplore.com/news/2017-06-experts-ai-surpass-humans-tasks.html - Experts predict when AI will surpass humans in all tasks
  8. https://phys.org/news/2017-07-musk-zuckerberg-duel-artificial-intelligence.html - Musk, Zuckerberg duel over artificial intelligence
  9. [1] - Stephen Hawking thinks artificial intelligence is a bigger threat than climate change
  10. https://techxplore.com/news/2017-01-em-ai-world-poker-players.html - Know when to fold 'em: AI beats world's top poker players
  11. https://www.scientificamerican.com/article/20-years-after-deep-blue-how-ai-has-advanced-since-conquering-chess/ - 20 Years after Deep Blue: How AI Has Advanced Since Conquering Chess
  12. http://sciencemag.cz/alphazero-obrovsky-triumf-umele-inteligence-v-sachach/ - AlphaZero: Obrovský triumf umělé inteligence v šachách
  13. KASÍK, Pavel; LÁZŇOVSKÝ, Matouš. Bylo to jako hrát proti zdi: umělá inteligence nečekaně porazila mistra. http://www.idnes.cz [online]. 2016-02-01 [cit. 2016-03-13]. Dostupné online. (česky) 
  14. http://phys.org/news/2016-01-chess-human-ancient-chinese-game.html - Game over? Computer beats human champ in ancient Chinese game
  15. http://phys.org/news/2016-03-game-series-champion.html - Game over! Computer wins series against Go champion (Update)
  16. http://www.osel.cz/8903-letecka-bojova-umela-inteligence-si-natrela-na-chleba-takticke-experty.html - Letecká bojová umělá inteligence si natřela na chleba taktické experty
  17. https://medicalxpress.com/news/2017-04-ai-doctors-gauging-heart.html - AI systems found to be better than doctors at gauging heart attack risk
  18. http://www.svethardware.cz/lyrebird-umi-zkopirovat-hlas-kohokoliv-z-minutoveho-zaznamu/44325 - Lyrebird umí zkopírovat hlas kohokoliv z minutového záznamu
  19. https://m.phys.org/news/2018-04-poker-new-age-tech.html - 'Poker face' stripped away by new-age tech
  20. https://www.quantamagazine.org/machine-learnings-amazing-ability-to-predict-chaos-20180418/ - Machine Learning’s ‘Amazing’ Ability to Predict Chaos
  21. http://www.nature.com/news/can-we-open-the-black-box-of-ai-1.20731 - Can we open the black box of AI?
  22. http://legalexecutiveinstitute.com/inside-ai-black-box-icail/ - Inside AI’s Black Box at ICAIL: Lawyers and Data Scientists Learning Each Other’s Languages
  23. https://www.cio.com/article/3204114/artificial-intelligence/the-hidden-risk-of-blind-trust-in-ai-s-black-box.html - The hidden risk of blind trust in AI’s ‘black box’
  24. https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence - Explainable Artificial Intelligence (XAI)
  25. https://www.cio.com/article/3203950/artificial-intelligence/ai-as-a-way-to-overcome-cognitive-bias-in-physicians.html - AI as a way to overcome cognitive bias in physicians
  26. https://techcrunch.com/2016/12/10/5-unexpected-sources-of-bias-in-artificial-intelligence/ - 5 unexpected sources of bias in artificial intelligence
  27. https://techxplore.com/news/2018-03-human-images.html - Fooling the human via changes to images
  28. https://techxplore.com/news/2018-11-ai-biased.html - How to make AI less biased
  29. ČERNÝ, Michal. Potřebujeme pravidla pro vývoj umělé inteligence?. root.cz [online]. 31. 5. 2019. Dostupné online. ISSN 1212-8309. 
  30. a b c d PERKON, Dave. Artificial intelligence is smarter than you think. Control Design [online]. Jun 10, 2018. Dostupné online. 

Literatura[editovat | editovat zdroj]

Související články[editovat | editovat zdroj]

Externí odkazy[editovat | editovat zdroj]