Umělá inteligence

Umělá inteligence(UI,anglickyartificial intelligence– zkráceněAI) jeinteligenceprojevovanástroji, zejménapočítačis vhodnýmprogramovým vybavením, a zároveň je to oborinformatikyzabývající se tvorbou takových počítačových systémů. Ty řeší komplexní úlohy jako je rozpoznávání či klasifikace, např. v oblastech zpracování obrazu (ve formě pixelů) či zpracování psaného textu či mluveného jazyka (ve formě počítačového kódu), nebo plánování či řízení na základě zpracovánívelkých objemů dat.
Legislativně definovat umělou inteligenci je obtížné a i jemné rozdíly v definici mohou mít zásadní dopady.Termínumělá inteligencese také často nadužívá jakobuzzword.
Strojové učení je podoblastí umělé inteligence, zabývající se algoritmy, které umožňují počítačovému systému „učit se“. Učením v daném kontextu rozumíme takovou změnu vnitřního stavu systému, která zefektivní schopnost přizpůsobení se změnám okolního prostředí. Strojové učení má široké uplatnění. Jeho techniky se využívají pro rozpoznávání akompresiobrazů čiakustických(např.rozpoznávání řeči) nebo elektrických (např.EKG,EEG)signálů,klasifikacičisegmentacidat, předvídání vývoje časových řad (např.burzovních indexů), krozpoznávání psaného textuči kfiltrováníspamu. V lékařství slouží k diagnostice onemocnění a v řízenípro podporu rozhodování.
Umělé neuronové sítě v umělé inteligenci jsou volně inspirovány odpovídajícími biologickými strukturami. Oproti nim jsou však značně zjednodušeny a používají jiné mechanismy učení, než jaké používá např. lidský mozek. Cílem totiž není věrně simulovat biologické struktury, ale především řešit praktické problémy. Jedná se o přístup ke strojovému učení, který se stal velmi úspěšným. Neuronové sítě se používají mimo jiné pro rozpoznávání akompresiobrazů čiakustických(např.rozpoznávání řeči) nebo elektrických (např.EKG,EEG)signálů,klasifikacičisegmentacidat, předvídání vývoje časových řad (např.burzovních indexů), k rozpoznávání psaného textu či kfiltrováníspamu. Tvorbou biologicky věrných modelů neuronů a neuronových sítí se zabývají výpočetní neurovědy, prohlubující znalosti o fungování informačních systémů (nervových soustav) živých organismů. NapříkladGrossbergova neuronová síťvznikla původně jako simulace fyziologického modelu rozpoznávání vzorů nasítnicilidského oka.
Robotika je věda o robotech, jejich designu, výrobě a aplikacích.Robotmůže buď pomáhat, nebo dělat lidskou práci, popř. zajišťovat i komfort společnosti. Robotika úzce souvisí selektronikou,mechanikoua aplikovanýmsoftwarem.
Jde o vidění zobecněné: Zdaleka ne jen viditelným světlem, dokonce ani vůbec ne světlem, nýbrž třeba akusticky, obecně tedy echolokací.
Bayesovská síť je pravděpodobnostní model, který využívá grafovou reprezentaci pro zobrazení pravděpodobnostních vztahů mezi jednotlivými jevy. Využívá se pro určenípravděpodobnostiurčitých jevů, přičemž vychází ze základuteorie pravděpodobnosti. Bayesovská síť je acyklickýorientovaný graf, kde každý uzel odpovídá jedné náhodné veličině, přičemž každý graf typicky obsahuje několik veličin/uzlů. Všechny veličiny v grafu se vztahují k neznámému jevu, přičemž každá veličina je reprezentována jednímuzlemavětve(neboli vztahy) mezi uzly zobrazují pravděpodobnostní závislost mezi vybranými veličinami. Tyto závislosti se obvykle vypočítávají na základěstatistickýchmetod.
Expertní systém jepočítačový program, který má za úkol poskytovatexpertnírady, 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. Expertní systém má dvě základní komponenty, které jsou na sobě relativně nezávislé.Řídící mechanismuspro odvozování závěrů aBázi znalostí. V průběhu zpracovávání se k bázi znalostí přidávají dočasné informace o řešeném případu.
Data mining (dolování z datčivytěžování dat) je analytická metodologie získávání netriviálních skrytých a potenciálně užitečných informací z dat. Někdy se chápe jako analytická součástdobývání znalostí z databází(Knowledge Discovery in Databases, KDD), jindy se tato dvě označení chápou jako souznačná. Často dochází také k překryvu s termínemdata science, který bývá obvykle chápán šířeji než data mining. Data mining se používá v komerční sféře (například v marketingu při rozhodování, které klienty oslovit dopisem s nabídkou produktu), ve vědeckém výzkumu (například při analýze genetické informace) i v jiných oblastech (například při monitorování aktivit na internetu s cílem odhalit činnost potenciálních škůdců a teroristů).
Fuzzylogikaje podobormatematické logikyodvozený odteorie fuzzy množin, v němž se logickévýrokyohodnocují mírou pravdivosti. Liší se tak od klasickévýrokové logiky, která používá pouze dvělogické hodnoty– nepravdu a pravdu, tj. nulu a jedničku. Fuzzy logika může operovat se všemi hodnotami zintervalu⟨0,1⟩, kterých je nekonečně mnoho. Fuzzy logika může být pro řadu reálných rozhodovacích úloh vhodnější než klasická logika, protože usnadňuje návrh složitýchřídicích systémů.
Evoluční algoritmy se užívají k nalezení dostatečně kvalitního řešení optimalizačních úloh v dostatečně krátkém čase. Mezi evoluční algoritmy inspirované přírodou se zahrnuje celé spektrum optimalizačníchheuristickýchtechnik, např.genetické algoritmyčisimulované žíhání. Heuristiky můžeme popsat jako zkratkovitý postup prohledávání prostoru řešení bez záruky správného výsledku, nicméně jsou zbaveny celé řady neduhů konvenčních optimalizačních metod, jako např. požadavek spojitosti či diferencovatelnosti objektivní resp. vazební funkce, respektování omezujících podmínek, uvíznutí v mělkém lokálním minimu atd. Na druhou stranu však je při jejich aplikaci zapotřebí nastavení jistých volných parametrů, které je nutné „naladit“ v závislosti na konkrétním optimalizačním problému.
Multiagentní systém je simulované prostředí se síťovým charakterem, v němž dochází kinterakci(po větvi sítě)agentů(uzlů sítě) mezi sebou a / nebo s prostředím, ve kterém se nacházejí. Tito agenti řeší společně problémy, které přesahují znalosti každého z nich. Mezi multiagentní systémy se řadí např. strategie ptačího hejna (Particle Swarm Optimization (PSO)) či strategie mravenčí kolonie (Ant Colony Optimization (ACO)).
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 (např. ve hřego) a v některých případech i nekonečné, je třeba volit chytré metody ořezávání nevhodných cest a ohodnocování pozic.
Počítačovézpracování přirozeného jazyka(Natural Language Processing, NLP) se zabývá analýzou, transformací či generování textů nebo mluveného slova. Aplikacemi NLP jsou např.strojový překlad,automatické zodpovídání dotazů(pro chatboty a podobně),dolování z textu,výtah z textu(automatická sumarizace), automatickákorektura textu,extrakce informacíz korpusů textů,generování přirozeného jazyka,rozpoznávání řečiajejí syntéza. Kolem roku 2010 toto pole v zásadě ovládly technologie založené nahlubokém učení, jež zpravidla vykazují vyšší kvalitu než starší technologie založené např. na lingvistické analýze textu.
Velké jazykové modely (LLM –large language model) využívají například aplikace odOpenAIChatGPT,ClaudeodAnthropicnebo Gemini odGoogle. Tyto programy excelují v memorování, ale mají problémy vyfiltrovat během komunikace s lidmi informace z šumu.
EU zvažuje zakázat či omezit umělou inteligenci při identifikaci lidí na veřejnosti.Organizace spojených národůpřijala roku 2024 rezoluci, která varuje před zneužíváním AI.V dubnu 2024 zveřejnila společnostTurnitinstudii, v níž uvádí, že umělá inteligence vygenerovala již milionydiplomových prací.
Problém zákazu diskriminace je v tom, že diskriminace je chování, preference určitých hodnot, kategorií či parametrů, které běžně lidé volí, aniž by si toho byli vědomi. Často je toto diskriminační chování objeveno, až když se na základě dat z takového chování učí umělá inteligence. Tento problém se projevil např. v oddělení lidských zdrojů společnostiAmazon, jejichž systém vyhodnotil pohlaví jako jeden z výběrových parametrů a životopisy žen hodnotil tak, že jim dával záporné body. To bylo proto, že pro učení byla použita data, která často mapovala technické pozice, na které se častěji hlásili muži.
Existuje i právní problematika, protože umělá inteligence se učí i na dílech podléhající autorskému právu. V USA tak vyvstává otázka, do jaké míry je tofair use.Velké jazykové modely také pracují s daty poskytnutými uživateli. Některé z nich, například ChatGPT, se snaží touto problematiku deeskalovat pomocí individuálního uživatelského nastavení.
Spotřebaenergieje u AI značná.Přispívá tak k znečištění životního prostředí exhalacemi při výrobě elektrické energie, čímž se v USA podílí na zdravotních nákladech (rakovina, astma, další nemoci a zameškané pracovní a školní dny) odhadovaných v roce 2030 na 20 miliard dolarů ročně.Přehnané spoléhání na umělou inteligenci může vést k erozikritického myšlení.
V průmyslu může umělá inteligence pomáhat různými způsoby:
Isaac Asimovvěnoval značnou část své povídkové tvorby (sci-fi) tématům robotické inteligence. Jeho povídková sbírkaJá, robot(1950), stejně jako povídkaDvěstěletý člověk(1976), byla zfilmována. Polský autorStanisław Lemse zabýval filozofickými aspekty inteligence u nelidí ve svých kniháchSolaris(1961, zfilmována dvakrát) aKyberiáda(1965). Některé aspekty strojové inteligence rozebral Stanisław Lem v knizeGolem XIV(1968) aArthur Charles Clarkev knize2001: Vesmírná odysea(1968) kde se zabýval situací, kdy se umělá inteligence obrátí proti člověku, neboť jej vyhodnotí jako překážku k úspěšnému dokončení mise, tj. své nejvyšší priority. Mezi vlivná kultovní díla patří například filmyBlade Runner(1982),Terminátor(1984),Matrix(1999). Velká část publikací současného sci-fikyberpunkuse váže k prolínání vlastností lidských a strojových a k vyrovnávání se s myšlenkou inteligentního stroje, například v knizeNeuromancerWilliama Gibsona.
Probíhají diskuse o užití umělé inteligence v různých odvětvích kultury. V kinematografii se umělá inteligence propisuje například do využití při omlazování herců, jako například Harrisona Forda v posledním dobrodružstvíIndiana Jonese. V českém postředí se jejím využití zabývají například filmařiGeorgij BagdasarovneboOndřej NuslauerzFAMU.
Umělá inteligence může být kreativnější než 99 % lidské populace.Ale lidé jejím používáním kreativitu ztrácejí.
Vícerá média si například všimla bohoslužby připravené umělou inteligencí.
V rámci farářského kursuČeskobratrské církve evangelickév lednu 2024 se František Štěch věnoval umělé inteligenci jako výzvě pro život církví.
Teologické fórum křesťanství-islám, konané ve Stuttgartu, se roku 2024 neslo pod titulem „Vše spočítáno?“ – tématem byly výzvy AI obecně,transhumanismus, technologie a tělesnost, automatizace, robotizace a umělá inteligence.
Návrh evropskéhoAktu o umělé inteligencirozlišuje tyto kategorie rizik:
Více než dvě třetiny expertů předpokládají více dobré než špatné důsledky AI.