# Vývoj umělé inteligence

V roce 1943 byl vytvořen první matematický model neuronu. Mezi nejvýznamnější postavy této epochy se bezesporu řadí britský matematik Alan Turing, který je znám především svou prací na dešifrování válečného kódu Enigma. Turing položil základy umělé inteligence, když popsal, jak může fungovat „univerzální stroj“, tedy stroj schopný vykonávat jakýkoliv program. Dnes těmto strojům říkáme počítače.

Na začátku padesátých let netvořilo zkoumání „inteligentních strojů“ samostatnou vědní disciplínu, šlo spíše o průnik matematiky a elektroniky. První použití termínu umělá inteligence je připisováno Johnu McCarthymu z MIT.

Po prudkém rozvoji a úspěších umělé inteligence v 50. a 60. letech přináší konec 60. let několik velkých zklamaní ve vývoji AI, a to zejména v oblasti strojového překladu. Po přehnaném prvotním optimismu se ukázalo, že strojový překlad je nákladnější a méně přesný než použití lidských překladatelů. V důsledku těchto i dalších neúspěchů a pomalého vývoje nastal prudký pokles financování dalšího výzkumu a obecně útlum v zájmu o umělou inteligenci. Toto období se zpětně označuje jako první zima umělé inteligence (First AI Winter). Podobné období zažila umělá inteligence i v letech 1984—1993. I v této době se skutečné výsledky velmi lišily od sebevědomých prohlášení o vytvoření umělého mozku či nadvládě strojů.

Samostatný pohyb robotů nebo strojů představuje velkou výzvu. Kromě samotného ovládání pohybu je třeba vnímat okolí a přizpůsobit se mu. První kroky v této oblasti jsme popsali již u robota Shakey. Od laboratorního prostředí do silničního provozu však vedla ještě dlouhá cesta. Na konci 80. let se podařilo takový systém vyvinout na univerzitě Carnegie Mellon v USA.

Šachová hra byla kvůli své složitosti mnohými označována za jeden z problémů, kde lidská kreativita musí zvítězit nad výpočetním výkonem stroje. První souboj s mistrem světa Garym Kasparovem v roce 1989 ještě společnost IBM se strojem Deep Thought prohrála. Již o pár let později, na začátku roku 1996, se nový počítač Deep Blue, schopný analyzovat více než 200 milionů tahů za sekundu, stal prvním strojem, který porazil úřadujícího mistra světa. Celkově však Kasparov zápas hraný na 6 partií vyhrál 4:2. V odvetě, hrané o rok později, Kasparov těsně prohrál, a šachy se tak staly další hrou, v níž umělá inteligence pokořila člověka.

Společnost Apple při představení telefonu iPhone 4S představuje hlasového asistenta SIRI, který umožňuje ovládání a interakci se zařízením pouze pomocí hlasu. Na rozdíl od ELIZA není systém založený na pravidlech, ale učí se ze skutečných konverzací. Zároveň zpracovává i hlas, a ne pouze psaný text. Kromě úspěchu ve vývoji technologie zpracování přirozeného jazyka jde o jeden z prvních případů masového rozšíření umělé inteligence k uživatelům po celém světě.

Jednou z výzev pro umělou inteligenci je kreativita: může stroj nakreslit obraz nebo napsat knihu? Model GPT-3 vyvinutý společností OpenAI v roce 2020 dokazuje, že ano. Přesněji řečeno, že je schopen vytvořit text, který je nerozeznatelný od textu vytvořeného člověkem. Vzpomínáte si na Turingův test? GPT-3 je model, který byl trénován pomocí kompletního obsahu Wikipedie, většiny příspěvků na síti Reddit, obrovského množství anglicky psaných knih a textů z internetu nashromážděných za více než 10 let. Díky své kapacitě dokáže najít souvislosti mezi slovy a větami, obsahem a formou, jeho vyjádřením a použít tyto znalosti k vytvoření textu podle zadaných požadavků.

Až na pár výjimek jsme dosud ukazovali příklady, kdy umělá inteligence překonala člověka v jednotlivých velmi úzce specifikovaných úkolech. Zatím nejblíže k vytvoření obecné umělé inteligence, tedy programu, který bude schopen podobně jako lidé řešit velké množství různorodých úkolů a přenášet si znalosti mezi těmito oblastmi, je model společnosti DeepMind pojmenovaný Gato. Na rozdíl od modelu AlphaZero, který se každou z her musel učit postupně a při učení musel zapomenout předchozí znalosti, Gato se učí více než 600 různých úkolů současně — od rozpoznávání obrázků a psaní textů po ovládání robotů a hraní hry z konzole Atari, a je schopný mezi těmito úkoly volně přecházet bez zapomínání. Pro úplnost je ale třeba zmínit, že kvalita, s jakou Gato jednotlivé úkoly řeší, nedosahuje hodnot modelů specializovaných. Jde tedy o významný krok směrem ke skutečné obecné inteligenci, ale ani zdaleka ještě nejsme v cíli.

Více informací najdete zde.