Umelá inteligencia: Čo to je, ako funguje a prečo je dobré sa o ňu zaujímať?

Umelá inteligencia už dávno nie je iba námetom na sci-fi filmy a poviedky. V dnešnej dobe sa môžeme stretnúť s „rozmýšľajúcimi“ technológiami aj v každodennom živote. Je bežné sledovať inžinierov vyvíjajúcich vlastnú AI, ktorá dokáže na základe analýzy dát predpovedať vývoj trhu a do určitej miery navrhovať a prichádzať s riešeniami na problémy, ktoré ešte pred pár rokmi boli výhradnou záležitosťou ľudského úsudku. Poďme sa pozrieť, čo to vlastne tá umelá inteligencia je, aký má zmysel pracovať na jej vývoji a akým spôsobom by sme sa mali pozerať na prípadné nástrahy spojené s technológiami tohto typu. V dnešnej časti si zhrnieme všeobecné fakty a odvetvia umelej inteligencie a vytvoríme si určitý nadhľad nad danou problematikou.

Všeobecne

Umelá inteligencia je inteligencia, ktorá je vytváraná strojmi namiesto ľudí a zvierat. Hovorovo je pojem „umelá inteligencia“ používaný, keď stroje napodobňujú „kognitívne“ funkcie a správanie, ktoré si ľudia asociujú s ľudským správaním, ako je učenie a riešenie problémov. Často-krát sa vedú spory o tom, čo vlastne umelou inteligenciou je a čo nie. Technológia OCR (optické rozpoznávanie znakov) bola viacerými inžiniermi a vedcami vyradená, respektíve neuznaná ako umelá inteligencia. Hlavným dôvodom je, že technológia sa stala natoľko bežnou, že nie je potrebné ju nazývať „inteligentnou“. Na druhú stranu sú technológie ako porozumenie ľudskému jazyku, súťaženie v strategických hrách, autonómna navigácia automobilov, vojenské simulácie alebo interpretovanie komplexných dát považované za plnohodnotné umelé inteligencie.

[1] Predstava muža v budúcnosti s umelou a plnohodnotnou robotickou rukou

Výskum AI je rozdelený do niekoľkých odvetví, ktoré sa zameriavajú na špecifické problémy, vedú k špecifickým výsledkom a využívajú vybrané nástroje na dosiahnutie týchto cieľov. Inak povedané: vedú k požadovanému zadosťučineniu.

Hlavnými problémami (cieľmi), ktorými sa zaoberá výskum AI sú uvažovanie, znalosť, plánovanie, učenie sa, spracovanie prirodzených jazykov, predvídanie a schopnosť hýbať a manipulovať objektami. Hlavným cieľom je samozrejme vytvorenie Všeobecnej umelej inteligencie (Artificial general intelligence), ktorá by dokázala vykonať hocijakú úlohu, ktorú dokáže vykonať človek. O tomto konkrétnom type AI sa ešte bližšie pobavíme ďalej v článku.

Metódy, ktorými umelá inteligencia rieši problémy a hľadá riešenia, sú preberané od zaužívaných postupov, ktorými sa riadia ľudia. Môžeme teda povedať, že umelá inteligencia tvorená ľuďmi bude z väčšej časti vždy vzorom svojho stvoriteľa. Hlavnými nástrojmi pre výpočty sú hlavne vyhľadávanie a matematická optimalizácia, neurónové siete, metódy založené na štatistikách, pravdepodobnosť a ekonomika. Obor umelej inteligencie v dnešnej dobe zasahuje do väčšiny hlavných inžinierskych a vedeckých odvetví, medzi ktoré patria aj informačné technológie, matematika, psychológia, lingvistika, filozofia, neurológia, umelá psychológia a mnohé iné …

[2] Prehľad vedeckých oborov, do ktorých by mohla byť umelá inteligencia potencionálne zapojená

Odvetvie alebo obor umelej inteligencie bol založený na myšlienke, ktorá tvrdí, že ľudská inteligencia môže byť tak precízne popísaná, že je možné vytvoriť stroj, ktorý ju napodobní. Táto myšlienka vyvoláva veľmi ostrú diskusiu ohľadne etiky, povahy ľudskej mysle, nebezpečenstva, ktoré predstavuje umelá inteligencia a v neposlednom rade ohľadne filozofie, ktorá stojí za umelou inteligenciou, respektíve stojí proti nej. V 21. storočí zaznamenala umelá inteligencia veľké znovuzrodenie a AI technológie sa stali neoddeliteľnou súčasťou technologického priemyslu, kde pomáhajú riešiť problémy a výzvy najmä zo sveta počítačových vied.

Racionálny agent

V oblasti umelej inteligencie sa jedná o veľmi zaužívaný a bežný pojem, ktorý je avšak veľmi dôležitou súčasťou celého výskumu AI. Jedná sa o autonómnu entitu, ktorá vníma svoje okolie pomocou senzorov a na interakciu využíva nejaké ovládače alebo všeobecne predom dané mechanizmy. Túto interakciu smeruje na plnenie si určených cieľov s maximalizovanou a očakávanou mierou výkonu. Títo agenti môžu byť schopní učeniu sa alebo využívaniu svojich vedomostí na plnenie daných cieľov.

[3] Zjednodušená, názorná ukážka fungovania racionálneho agenta v určitom prostredí

Môže sa zdať, že sa bavíme vo veľmi teoretickej rovine, ale treba pochopiť, že sa jedná v zásade a všeobecne o všetky stroje, ktoré sú schopné na základe určitých vnemov a podnetov vykonávať určitú aktivitu a plniť si svoj cieľ. Typickým príkladom inteligentného agenta je termostat, ktorý na základe prijímanej teploty dokáže regulovať množstvo energie potrebnej na udržanie, zvýšenie alebo zníženie teploty, ktorú sme mu predom nastavili. Bavme sa teda o jednotlivých AI strojoch ako o určitých agentoch, respektíve racionálnych agentoch vo všeobecnosti. Vzniká tu mierny rozpor, keďže nie každý racionálny agent môže byť považovaný za plnohodnotnú umelú inteligenciu, viď príklad s termostatom.

Odvetvia AI

Dlhodobým cieľom z hľadiska výskumu umelej inteligencie je vytvoriť technológiu, ktorá umožní počítačom a strojom fungovať v zmysle všeobecnej inteligencie. Problém simulácie, respektíve vytvorenia inteligencie bol rozdelený do niekoľkých samostatných odvetví, z ktorých každé sa zaoberá výskumom a stavbou AI s danými typmi vstupov a výstupov.

Dedukcia, riešenie problémov

Prvotné výskumy mali za následok vývoj algoritmov, ktoré imitovali ľudskú dedukciu krok po kroku. Algoritmy sa zameriavali na využitie dedukcie pri riešení logických hádaniek alebo sa zameriavali na samotnú tvorbu logických dedukcií. Koncom 80. a začiatkom 90. rokov 20. storočia vyvinuli inžinieri metódy, ktoré sa zaoberajú nejasnými a nekompletnými informáciami použijúc koncepty z pravdepodobnosti a ekonomiky. V dnešnej dobe spomaľuje vývoj umelej inteligencie daného odvetvia najmä výkon výpočtovej techniky. Môžeme sa nám síce zdať, že počítače v dnešnej dobe dokážu spracovávať enormné množstvo dát, ale pre potrebu výpočtov náročných problémov a algoritmov, pri ktorých si počítače musia osvojiť myslenie podobné tomu ľudskému, majú stále nedostatočný výkon.

[4] Rozdiel medzi riešením problémov dedukciou a indukciou a hlavní predstavitelia daného spôsobu myslenia

V dnešnej dobe je hlavnou prioritou vývoj stále efektívnejších algoritmov na riešenie daných problémov. Výskum AI sa momentálne zameriava na použitie senzorov, ktorými by dokázala inteligencia vnímať svoje okolie a na základe spracovaných dát robiť ideálne rozhodnutia. Ďalší mocný nástroj pre výskum daného odvetvia predstavujú neurónové siete, ktoré sa snažia simulovať štruktúry vo vnútri ľudského mozgu.

Reprezentácia vedomostí

Od umelej inteligencie sa očakáva riešenie veľkého množstva problémov, pri ktorých bude potrebná rozšírená znalosť o svete, v ktorom žijú ľudia. Medzi veci, ktoré bude musieť AI reprezentovať daným spôsobom patria najmä objekty, vlastnosti, kategórie a vzťahy medzi objektami, situácie, udalosti, stavy a vo všeobecnosti aj plynutie času, dôsledky a efekty, vedomosti o vedomostiach (čo teraz vieme, že vedia iní ľudia) a veľa ďalších …

[5] Rozšírený graf popisujúci vzťahy v procese reprezentácie vedomostí

Reprezentáciou toho, čo existuje je ontológia – súbor objektov, vzťahov, konceptov a vlastností formálne popísaných tak, aby ich inteligentný agent dokázal interpretovať. V dnešnom svete plného informácií predstavuje efektívne spracovanie týchto vzťahov a vytvorenie ich formálnych reprezentácií obrovskú výzvu. Jedná sa o časovo veľmi náročné odvetvie, ale najmä výpočtovo náročné odvetvie. Sami ľudia majú často-krát problémy si vytvárať asociácie medzi objektami a na základe nich vyvodzovať logické závery. Toto odvetvie sa ďalej delí na niekoľko kategórií.

Základná dedukcia a kvalifikácia problému

Veľa vecí, ktoré ľudia vnímajú a vedia, sú často-krát podložené iba istými domnienkami. Napríklad, ak príde na konverzáciu zviera vták, tak ľudia si typicky predstavujú zviera vo veľkosti päste, ktoré spieva a lieta. Každopádne žiadna z týchto vecí nie je pravdivá pri všetkých vtákoch. John McCarthy popísal tento problém už v roku 1969 následne: pre hocijaké zaužívané pravidlo, ktoré sa snažia výskumy AI reprezentovať, existuje nespočetne veľa výnimiek a tým pádom skoro nič na svete nie je zjednodušene pravdivé alebo nepravdivé, ako to vyžaduje abstraktná logika, ktorou myslí umelá inteligencia.

Veľkosť všeobecných vedomostí

Množstvo všeobecných faktov, ktoré ovláda priemerný človek, je veľmi veľké. Výskumné projekty, ktoré sa snažia vytvoriť umelú inteligenciu kompletne ovládajúcu všeobecné vedomosti, vyžadujú enormne veľké množstvo informácií o vzťahoch medzi objektami. Hlavným cieľom je vytvoriť počítač, ktorý by poznal dostatočne veľké množstvo konceptov na to, aby sa sám dokázal ďalej učiť, napríklad použitím internetu alebo iných zdrojov.

[6] Vzťahy medzi objektami tak, ako ich popisuje Ontológia

Symbolika za všeobecnými vedomosťami

Veľa z toho, čo ľudia vedia, nie je reprezentované ako fakty alebo konštatovanie, ktoré by dokázali slovne vyjadriť. Napríklad, majster v šachu sa bude vyhýbať konkrétnemu rozloženiu hracích figúrok, aby nedal najavo svoju taktiku alebo umelecký kritik dokáže na prvý pohľad rozpoznať falzifikát bez toho, aby bližšie dané dielo skúmal. Jedná sa o podvedomé a intuitívne správanie, ktoré priamo vyplýva z ľudského mozgu. Opäť na detailné sformalizovanie týchto abstraktných faktov je potrebné umelej inteligencii predať enormné množstvo dát a informácií z veľkého počtu ľudských vzoriek.

Plánovanie

Umelá inteligencia si musí byť schopná stanoviť ciele a najmä ich plniť. Potrebuje spôsob akým si bude vedieť predstaviť budúcnosť (reprezentáciu stavu sveta v danom čase) a bude schopná vytvárať predpovede o tom, ako jej akcie túto budúcnosť zmenia. Dôležitým faktorom bude vytvorenie rozhodnutí, ktoré maximalizujú výpovednú hodnotu výsledku.

[7] Plánovanie nie je vo svojej podstate ničím iným ako popis cesty z bodu A do bodu B

V klasických plánovacích problémoch by mohla AI zhodnotiť, že funguje ako jediný inteligentný stroj na svete a tým pádom by kvalifikovala svoje činy vo všetkých prípadoch ako správne a bezchybné. Pre ľudské potreby je výhodnejšie vytvoriť umelú inteligenciu, ktorá bude schopná prijímať informácie od ľudí a iných umelých inteligencií a bude schopná tieto informácie vyhodnotiť tak, aby jej následné činy boli v súlade s ľudskými, respektíve svetskými morálnymi hodnotami.

Učenie sa

Strojové učenie je fundamentálny koncept výskumu AI, ktorý pozostáva z vývoja počítačových algoritmov, ktoré sa automaticky zlepšujú použitím vlastných skúseností. „Učenie sa bez dozoru“ je schopnosť nájsť vzory v toku vstupných dát. „Učenie sa s dozorom“ pozostáva z klasifikácie a numerickej regresie. Klasifikácia je používaná na určenie kategórie, do ktorej patrí daný problém za použitia určitého počtu príkladov z niekoľkých kategórií. Regresia je pokus o vytvorenie funkcie, ktorá bude popisovať vzťah medzi vstupmi a výstupmi a bude predvídať ako by sa mali zmeniť výstupy na základe zmien zo strany vstupov. V štýle učenia sa tzv. „posilňovaním“ je umelá inteligencia odmeňovaná za pozitívnu odozvu a trestaná za tú negatívnu.

[8] Umelecká predstava výmeny informácií medzi strojmi

Inteligentný agent používa sekvenciu odmien a trestov na vytvorenie stratégie, ktorú bude používať na riešenie budúcich problémov. Matematická analýza algoritmov strojového učenia sa a analýza výkonov daných algoritmov je súčasťou odvetvia teoretickej vedy o počítačoch.

Kreativita

Vo svete umelej inteligencie je kreativita stále veľmi diskutovanou, respektíve diskutabilnou témou. Zatiaľ čo existuje veľká skupina inžinierov a vedcov, ktorí sú naklonení k rozvoju kreativity a vnímania sveta umelou inteligenciou z umeleckého uhľa pohľadu, stále máme veľkú skupinu, ktorá tejto myšlienke z morálneho hľadiska odporuje.

[9] Slávny Einsteinov výrok hovoriaci o dôležitosti predstavivosti a kreativity

Toto odvetvie má za snahu formálne popísať filozofické a psychologické javy nášho sveta a predať ich umelej inteligencii spôsobom, ktorému bude ona sama dobre rozumieť. Ďalším cieľom je, aby bola umelá inteligencia schopná tieto poznatky priamo prevádzať do praxe a vytvárať jedinečné, mohli by sme povedať do istej miery umelecké, výstupy a kreácie. Každopádne sa jedná o odvetvie, ktorého náročnosť realizácie je natoľko zložitá, že nie je hlavným aspektom v snahe vytvoriť všeobecnú umelú inteligenciu.

Všeobecná umelá inteligencia

Veľa výskumníkov sa domnieva, že celá práca a výskum na umelej inteligencii bude eventuálne pretavený do stroja so všeobecnou umelou inteligenciou, ktorý bude spájať všetky schopnosti popísané vyššie a dokonca bude schopný prekonávať ľudské možnosti vo väčšine daných odvetví. Niektorí vedci si myslia, že antropomorfné vlastnosti ako umelé vedomie a umelý mozog budú eventuálne potrebné na vytvorenie tak náročného projektu.

[10] Scéna z filmu Ex Machina a zároveň pekná predstava všeobecnej umelej inteligencie

Vytvorenie komplexnej umelej inteligencie bude vyžadovať veľké úsilie zo strany výskumníkov, vedcov a inžinierov a bude potrebné, aby sa spojili odborníci z veľkého množstva rôznorodých odvetví. Keďže hlavnou myšlienkou je vytvorenie stroja, ktorý bude na rovnakej inteligenčnej úrovni ako priemerný človek a eventuálne bude túto úroveň prekonávať, bude potrebné hlbšie pochopiť a formálne popísať ľudskú inteligenciu ako takú. To si bude vyžadovať nesmierne veľké a momentálne nevypočítateľné ľudské a materiálne zdroje.

Vyššie sme si popísali niekoľko základných odvetví umelej inteligencie. Týchto odvetví je v dnešnom svete samozrejme viac a s postupom času pribúdajú ďalšie a ďalšie. Využitie umelej inteligencie v priemysle, poľnohospodárstve, bežnom živote a vo veľa iných odvetviach sa osvedčilo ako veľmi praktické a efektívne. Na základe toho je neutíchajúcou snahou otvárať nové diskusie na rôzne témy a zakladať stále nové a nové odvetvia výskumu a implementácie umelej inteligencie.

Platformy

Platforma pre umelú inteligenciu je definovaná ako nejaký typ hardvérovej architektúry a softvérového frameworku, ktorý dovoľuje umelej inteligencii fungovať. Rodney Brooks pred veľa rokmi poukázal na to, že to nie je len softvér umelej inteligencie, ktorý definuje AI-možnosti platformy, ale že sa skôr jedná o platformu ako takú, ktorá ovplyvňuje výstupy a výsledky umelej inteligencie – práca na problémoch umelej inteligencie musí smerovať k výskumu na reálnych platformách, nie len na strojoch založených iba na domnienkach a teoretickej rovine.

[11] Jeden z množstva serverov spoločnosti Google, ktorý obsahuje umelú inteligenciu so schopnosťou učiť sa

Veľká škála rôznych platforiem, ktoré máme momentálne k dispozícii má za dôsledok, že umelá inteligencia sa môže rozvíjať v rôznych podobách. Tieto podoby si môžeme predstaviť od čisto softvérových projektov, „deep-learning“ frameworkov, umelých neurónových sietí až po robotické platformy.

[12] Platforma umelej inteligencie akú by sme chceli vidieť v budúcnosti

Od počiatku ľudstva máme potrebu sa združovať, stretávať sa a na našich problémoch pracovať spoločne ako jeden tým, jedna entita. Je pravda, že spolupráca viacerých ľudí dokáže vytvoriť tie isté výstupy za oveľa kratší čas ako práca jednotlivca. Podobné zákonitosti platia aj pri umelej inteligencii. Kolektívna AI je platforma, ktorá kombinuje viacero individuálnych umelých inteligencií do spoločnej kooperujúcej entity. Takáto entita dokáže spracovávať viacero požiadavkou, je celkovo „inteligentnejšia“ a dokáže prinášať väčšie benefity pre spoločnosť ako takú.

Motivácia

[13] Mark Zuckerberg hovorí o umelej inteligencii od spoločnosti Facebook

Verím, že po prečítaní riadkov vyššie ste si každý vytvorili aspoň základný nadhľad nad tým, čo vlastne umelou inteligenciou je a nie je, aké máme odvetvia vo výskume AI a v neposlednom rade: akým prínosom môže byť umelá inteligencia do životov nás ľudí. V druhej časti si zhrnieme fakty o umelej inteligencii z filozofickej, morálnej a etickej stránky a povieme si o prípadných nástrahách, ktorými by nás ľudí výskum AI mohol vystaviť. V neposlednom rade si zhrnieme aj spôsoby ako sa voči týmto nástrahám brániť, a ako postupovať pri výskume umelej inteligencie tak, aby sme riziká, v čo najväčšom množstve eliminovali.

Foto:
hlavička článku: linkedin.com
[1] pexels.com
[2] idioknowledge.blogspot.cz
[3] ats-global.com
[4] ajibot.com
[5] d3s.mff.cuni.cz
[6] commons.wikimedia.com
[7] practicallystrategic.com
[8] web.eecs.utk.edu
[9] giftsandmiracles.com
[10] businessinsider.com
[11] theverge.com
[12] huffingtonpost.com
[13] fortune.com

SdíletShare on Facebook4Share on Google+0Tweet about this on TwitterEmail this to someone

Tomáš Patro

Na FIT som nastúpil rokom 2016, takže je to pre mňa premiérový rok. Do redakcie som priniesol multikultúrne prostredie z ďalekého Slovenska.
Myslím si, že angažovanie sa vo verejných veciach a istá aktivita sú podstatné vlastnosti pokiaľ sa chce človek rozvíjať v rôznych aspektoch života.
Osobne tento rozvoj rád posúvam každým dňom na vyšší stupeň v oblasti športu, technológií, filozofie, práce s ľuďmi a samozrejme po novom aj v redakcii časopisu.
Vo svojom voľnom čase rád športujem, čítam a obohacujem sa o nové poznatky. Aktívne už asi rok prevádzkujem e-shop, kde s pár priateľmi predávame nami ručne vyrábané produkty z dreva, teda hlavne ide o módne doplnky. V minulosti som sa profesionálne venoval natáčaniu video-tutoriálov na tvorbu webu v angličtine …

Kontaktovat mě můžete na tomas.patro@gmail.com.