Kapitola 5: Budoucnost a AI

Umělá inteligence (zkráceně AI) je inteligence projevovaná stroji, zejména počítači s vhodným programovým vybavením, a zároveň je to obor informatiky zabývající se tvorbou takových počítačových systémů. Ty řeší komplexní úlohy jako je rozpoznávání, diagnostika či klasifikace, např. v oblastech zpracování obrazu (ve formě pixelů pomocí konvolučních neuronových sítí) či zpracování psaného textu či mluveného jazyka (ve formě kódu jazykových modelů), nebo plánování či řízení na základě zpracování velkých objemů dat.

Oblasti umělé inteligence

• Strojové učení: algoritmy umožňující systému se „učit“ z dat a přizpůsobovat se změnám (např. rozpoznávání obrazu, filtrování spamu).
• Neuronové sítě: struktury volně inspirované lidským mozkem, které se ukázaly jako velmi úspěšné pro praktické úkoly, jako je rozpoznávání řeči nebo klasifikace dat.
• Robotika: věda spojující elektroniku, mechaniku a software pro návrh strojů, které vykonávají lidskou práci nebo asistují.
• Počítačové vidění: zahrnuje zpracování obrazu ve 2D (detekce hran, OCR, tváří) i 3D (orientace v prostoru, tvorba map pro roboty).
• Bayesovské sítě: pravděpodobnostní modely využívající orientované grafy k určení vztahů a závislostí mezi náhodnými veličinami.
• Expertní systémy: programy navržené k poskytování expertních rad a řešení neurčitých úloh pomocí báze znalostí a řídícího mechanismu.
• Dobývání znalostí (Data mining): analytická metoda pro získávání skrytých a užitečných informací z velkých objemů dat.
• Fuzzy logika: matematická logika pracující s mírou pravdivosti v intervalu 0 až 1, vhodná pro složité řídicí systémy.
• Evoluční algoritmy: optimalizační techniky inspirované přírodou (např. genetické algoritmy) hledající kvalitní řešení v krátkém čase.
• Multiagentní systémy: simulace, kde decentralizovaní agenti (např. hejna) spolupracují na řešení problémů.
• Zpracování přirozeného jazyka (NLP): analýza a generování textu či řeči; dnes dominují Velké jazykové modely (LLM) jako ChatGPT či Gemini, které však mohou chybovat (halucinovat).

Úspěchy v hrách a aplikacích

• Deskové hry: počítače postupně porazily mistry ve vrhcábech, dámě (Chinook), šachu (Deep Blue – hrubá síla) i ve hře Go (kombinace intuice a prohledávání).
• Specializované úkoly: AI překonává člověka v leteckých soubojích, diagnostice srdečních selhání, odezírání emocí či předpovědi počasí.

Problematika a rizika

• Černá skříňka: problém nevysvětlitelnosti rozhodování AI, což vede k požadavkům na tzv. vysvětlitelnou AI (XAI).
• Zkreslení a diskriminace: AI může přebírat a zesilovat lidské předsudky obsažené v tréninkových datech (např. diskriminace žen v náboru Amazonu).
• Halucinace a podvody: AI nerozezná pravdu, generuje miliony diplomových prací a vědeckých článků pochybné kvality.
• Etika a regulace: EU definuje pravidla (AI Act) dělící rizika na nepřijatelná, vysoká a omezená; důraz je kladen na lidský dohled a bezpečnost.
• Environmentální dopad: trénink a provoz modelů má obrovskou spotřebu energie.

Využití a společnost

• Průmysl: vizualizace dat, prediktivní údržba strojů a automatizace rutinních úkolů.
• Kultura: téma sci-fi (Asimov, Matrix), ale i praktické využití při omlazování herců či generování umění.
• Náboženství: experimenty s bohoslužbami vedenými AI a teologické debaty o transhumanismu.