Umělá inteligence od A do Z: Co umí a co ne?

Umělá inteligence (AI) v posledních letech rychle pokročila a nyní je schopna plnit úkoly, které dříve vyžadovaly lidskou inteligenci. Systémy AI dokážou rozpoznávat obrázky a řeč, překládat mezi jazyky, hrát složité hry, autonomně řídit vozidla a provádět fyzické úkoly prostřednictvím robotiky.

AI má však omezení. Zatímco úzká umělá inteligence zaměřená na konkrétní úkoly dosáhla v některých doménách výkonu na lidské úrovni a dokonce i nadlidského výkonu, umělá obecná inteligence srovnatelná s lidskými schopnostmi napříč všemi oblastmi zatím neexistuje. Existují také obavy týkající se zaujatosti, etiky a potenciálního dopadu umělé inteligence na společnost, na jejichž řešení výzkumníci nadále pracují.

Tento článek poskytuje přehled současných možností a omezení AI. Prozkoumáme, v čem umělá inteligence již vyniká, a také oblasti, kde je stále potřeba dalšího pokroku. I když umělá inteligence udělala neuvěřitelný pokrok, nerovná se lidské inteligenci a úsudku ve všech kontextech a úkolech. Pochopení současného stavu technologie umělé inteligence je důležité pro vyhodnocení toho, kde může poskytnout hodnotu, a zároveň rozpoznat oblasti vyžadující neustálý výzkum a vývoj.

Rozpoznávání obrazu a řeči

Umělá inteligence udělala v posledních letech obrovský pokrok v rozpoznávání obrazu a řeči. Techniky hlubokého učení, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN), nyní umožňují AI identifikovat a kategorizovat obrázky na téměř lidské úrovni. CNN mohou například přesně identifikovat objekty na fotografiích, detekovat obličeje a číst ručně psané texty. Některé systémy umělé inteligence mohou dokonce generovat titulky nebo popisy obrázků.

V rozpoznávání řeči umožnily neuronové sítě spárované s velkými datovými sadami velká zlepšení ve zpracování přirozeného jazyka. Umělé inteligence nyní mohou v některých testech přepisovat zvukové záznamy lidské řeči s přesností více než 95 %. Špičkové systémy, jako je BERT od Googlu, dokážou v konverzacích porozumět kontextu a významu, nejen přepisovat slova.

Další pokroky umožňují AI syntetizovat vysoce kvalitní lidskou řeč, překládat mezi jazyky v reálném čase a detekovat emoce v hlasech. Některé předsudky týkající se přízvuku, věku a pohlaví však v systémech rozpoznávání řeči stále přetrvávají a potřebují další vylepšení.

Celkově dosáhly umělé inteligence působivých schopností při zpracování vizuálních a zvukových dat. Některé problémy však přetrvávají při dosahování všeobecných dovedností podobných lidem ve všech úlohách rozpoznávání obrazu a řeči. Flexibilita v neznámých situacích je ve srovnání s lidmi stále omezená.

Zpracování přirozeného jazyka

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je schopnost systémů umělé inteligence porozumět, interpretovat a generovat lidský jazyk. To zahrnuje několik komponent:

Rozpoznávání řeči – Přepis mluveného zvuku do textu. Umělá inteligence nyní dokáže za určitých podmínek rozpoznat řeč stejně jako lidi.
Pochopení přirozeného jazyka – Analýza textu za účelem získání významu, určení záměru a rozpoznání entit/vztahů. To pohání chatboty, vyhledávání, doporučení atd.
Generování přirozeného jazyka – Produkce psaného nebo mluveného jazyka. Umělá inteligence může generovat souvislá shrnutí, překlady, konverzační odpovědi a dokonce i kreativní fikci.

Mezi klíčové pokroky v NLP patří statistické techniky strojového učení, jako jsou n-gramy, konvoluční a rekurentní neuronové sítě a modely transformátorů jako BERT a GPT-3. Ty analyzují rozsáhlé textové datové sady, aby se naučily strukturu a význam lidského jazyka.

NLP dnes umožňuje mnoho praktických aplikací umělé inteligence, včetně:

Virtuální asistenti jako Siri, Alexa a Google Assistant
Chatboti pro zákaznický servis na webových stránkách
Analýza sentimentu příspěvků na sociálních sítích
Služby strojového překladu, jako je Google Translate
Generování textu pro psaní obsahu.

NLP však stále čelí výzvám při dosahování skutečného porozumění jazyku. Probíhá výzkum zaměřený na vytváření kontextových reprezentací slov, vyvozování implicitního uvažování a zlepšování obecného zdravého rozumu a porozumění. Celkové zpracování přirozeného jazyka zůstává aktivní oblastí v rámci AI.

Strojový překlad

Jednou z nejpraktičtějších aplikací umělé inteligence je dnes strojový překlad mezi jazyky. Překladové nástroje umělé inteligence využívající neuronové sítě mohou analyzovat velké datové sady textu v různých jazycích a „naučit se“, jak mezi nimi překládat.

Přední služby strojového překladu jako Google Translate a Microsoft Translator využívají hluboké učení k překladu textu, řeči, obrázků, aplikací a webových stránek do více než 100 jazyků. Pokračují ve zlepšování přesnosti školením na více datech.

Překlad využívající umělou inteligenci poskytuje oproti tradičnímu překladu založenému na pravidlech několik výhod:

Překládá celé věty a odstavce pro lepší kontext a přesnost, spíše než slovo po slově.
Neustále se učí a zlepšuje z nových dat. Čím více obsahu přeloží, tím lépe.
Dokáže překládat mezi více jazyky, nejen mezi jazykovými páry.
Dokáže lépe porozumět slangu, idiomům a dalším nuancím.
Umožňuje překlad řeči v reálném čase v aplikacích a zařízeních.

Překlad AI má však stále omezení. Může se potýkat se vzácnými slovy, oborově specifickou terminologií, rozlišováním významů slov a zachycením nuance jazyka. Překlad složité prózy, jako je poezie a literatura, zůstává náročný.

Celkově AI urazila dlouhou cestu v překladech mezi jazyky. Jak technologie pokračuje vpřed, strojový překlad bude ještě přesnější a univerzálnější. Umožňuje písemnou a mluvenou komunikaci mezi lidmi, kteří nesdílejí jazyk.

Hraní her

Jednou z oblastí, kde umělá inteligence udělala obrovský pokrok, je hraní her. Hry jako šachy, Go a backgammon byly dlouho považovány za měřítka schopností umělé inteligence, protože vyžadují logické uvažování, strategii a rozpoznávání vzorů, aby mohly hrát na vysoké úrovni.

Díky technikám, jako je hluboké učení a vyhledávání stromů Monte Carlo, mohou nyní systémy umělé inteligence v mnoha z těchto her porazit i ty nejlepší lidské hráče. Například program AlphaGo společnosti DeepMind porazil mistra světa Lee Sedola ve složité hře Go v roce 2016. To bylo považováno za hlavní milník pro AI, protože Go má mnohem více potenciálních konfigurací tahů než šachy. AlphaGo dokázal překonat svého lidského protivníka vyhodnocením pozic a výběrem optimálních pohybů.

Jiné herní umělé inteligence, jako je AlphaZero od DeepMind, se dokonce dokázaly naučit ovládat hry, jako jsou šachy a jít od nuly, pomocí posilovacího učení, aby mohli hrát proti sobě milionkrát. To umožňuje AI vyvíjet nové strategie a intuitivně chápat hry na úrovni přesahující lidské schopnosti. Herní systémy s umělou inteligencí prokazují působivou schopnost logicky posuzovat složité situace a volit maximálně odměňující akce, které často předčí lidské strategické schopnosti. Jejich úspěch ukazuje, jak může umělá inteligence vynikat v oblastech vyžadujících uvažování, plánování a přesnost.

Schopnosti a limity autonomních vozidel

Autonomní vozidla, neboli vozidla řízená umělou inteligencí bez lidského řidiče, jsou jednou z nejslibnějších, ale také nejkomplexnějších aplikací umělé inteligence. Ta musí spolehlivě interpretovat veškeré okolní dění, předvídat chování ostatních účastníků silničního provozu a samostatně se rozhodovat.

Současné systémy autonomního řízení dokáží ovládat vozidlo za ideálních podmínek na dálnici. Ale stále problémy mají s nepředvídatelnými situacemi ve městě, například s interakcí s chodci, cyklisty nebo řidiči porušujícími pravidly. Také jim dělá problém složité počasí jako hustý déšť nebo sníh.

I přes velký pokrok v posledních letech stále zůstává spousta výzev, než budou systémy schopné plně autonomní jízdy bez lidského dohledu za všech okolností. Jde o spolehlivé objekty rozpoznávání neočekávaných, předjímání především lidského chování a etické rozhodování v krizových situacích.

Bezpečnost lidí musí být vždy na prvním místě. Proto zřejmě ještě dlouho potrvá, než se autonomní vozidla stanou běžnou součástí každodenní reality. Ale pokroky v této oblasti nepochybně přinesou významné benefity, jako jsou redukce nehod a zefektivnění dopravy.

Robotika

Umělá inteligence způsobila revoluci v robotice a umožnila robotům vnímat a rozumět svému prostředí, rozhodovat se a plnit složité úkoly. Zatímco první roboti byli omezeni na jednoduché naprogramované akce, moderní roboti pohánění umělou inteligencí mohou vidět, slyšet, učit se, přizpůsobovat se a činit poloautonomní rozhodnutí.

Umělá inteligence umožňuje robotům zpracovávat senzorická data, jako je zrak, dotek a zvuk, k rozpoznávání objektů, navigaci v prostředí a manipulaci s předměty. Počítačové vidění umožňuje robotům vizuálně identifikovat předměty, lidi, písmo a překážky. Hmatové senzory a na dotek citlivá robotická kůže umožňují robotům detekovat fyzický kontakt, tlak a texturu. Rozpoznávání řeči umožňuje robotům rozumět příkazům přirozeného jazyka.

Pomocí algoritmů strojového učení mohou roboti získat nové dovednosti a znalosti ze zkušeností a tréninkových dat. Hluboké učení bylo použito k tomu, aby se roboti naučili neznámým úkolům, jako je šroubování uzávěrů na lahve, obratná manipulace s malými předměty a procházení davů. Plánovací algoritmy umělé inteligence pomáhají robotům určit, jak dosáhnout vícekrokových cílů.

Umělá inteligence umožnila vývoj sociálních robotů určených k interakci s lidmi prostřednictvím komunikace, gest a výrazů obličeje. Posunula pokrok v lékařské robotice pro chirurgii, rehabilitaci a péči. Pokročilé programovací techniky AI, jako jsou neuronové sítě a fuzzy logika, pomáhají robotům přizpůsobit se dynamickým, nepředvídatelným prostředím.

Celkově AI poskytuje robotům vnímání, rozhodování, flexibilní schopnosti učení a autonomii, které byly dříve nemožné. Umožňuje jim neustále zlepšovat své dovednosti a schopnosti a pomáhat lidem v široké škále aplikací. Stále však existuje mnoho problémů, které je třeba překonat, než se roboti vyrovnají inteligenci na lidské úrovni ve všech doménách.

Kreativita a obecná inteligence

Současné systémy umělé inteligence vynikají v úzkých, dobře definovaných úkolech, jako je hraní šachů nebo Go, překládání mezi jazyky a rozpoznávání obrázků. Pokud však dojde na kreativnější úkoly s otevřeným koncem, jako je psaní románu nebo skládání hudby, dnešní umělá inteligence zaostává daleko za lidmi.

Zatímco neuronové sítě mohou generovat umění nebo hudbu, která napodobuje existující styly, snaží se projevit skutečnou kreativitu a originalitu. Totéž platí pro obecnou inteligenci – žádný systém umělé inteligence dnes nemá flexibilní uvažování a zdravý rozum jako malé dítě.

Některá klíčová omezení zahrnují:

Nedostatek všeobecných znalostí světa a zdravého rozumu potřebných pro kreativní myšlení a neotřelé řešení problémů. Systémy umělé inteligence jsou úzce trénovány na konkrétních datových sadách.
Neschopnost konceptualizovat a sledovat dlouhodobé cíle. Systémy umělé inteligence fungují v tuto chvíli a nemyslí na kroky dopředu.
Nedostatek vnitřní motivace být kreativní sám o sobě. Lidé mají vrozené pohony, zatímco systémy AI pouze optimalizují cíle a omezení.
Neschopnost reflektovat a hodnotit své vlastní znalosti, úvahy a výtvory. Umělá inteligence nemá smysl pro „já“ a nemůže vylepšovat chování a výstupy.
Křehkost při zadávání nových typů vstupů a úkolů mimo jejich tréninková data. Nedokážou přizpůsobit znalosti novým souvislostem.
Spoléhání na velké soubory tréninkových dat. Kreativitě se často daří pod omezeními az malého množství inspirace.

Zatímco schopnosti umělé inteligence se stále rychle rozvíjejí a překonávají lidské schopnosti v mnoha specializovaných oblastech, přizpůsobení se neomezené flexibilitě a vynalézavosti lidské inteligence zůstává obrovskou výzvou. Nakonec se mohou objevit skutečně kreativní stroje, ale vyžadují zásadní pokroky v AI, které se učí, uvažují a vidí svět více jako lidé.

Předpojatost a etika

Systémy AI mohou absorbovat nezamýšlené zkreslení několika způsoby. Historická zkreslení přítomná v trénovacích datech se lze naučit pomocí modelů AI. Pokud například data použitá k trénování modelu obsahují genderové nebo rasové předsudky, systém AI může tyto předsudky integrovat.

Zkreslení může být také způsobeno špatným výběrem nebo správou datové sady. Pokud data nereprezentují skutečný svět, mohou zkreslit chápání modelu. Dalším častým zdrojem zkreslení je nedostatečná rozmanitost v trénovacích datech.

Existují také technické problémy, které mohou vést ke zkresleným výsledkům, jako je nevyvážená distribuce tříd v trénovacích datech nebo špatné zobecnění modelu mimo trénovací data.

Tyto předsudky se mohou projevovat v různých etických problémech:

Nespravedlivé nebo škodlivé zacházení s určitými demografickými skupinami, porušování zásad spravedlnosti a nediskriminace
Nedostatek transparentnosti ohledně toho, jak se systémy AI rozhodují, což podkopává důvěru a odpovědnost
Potenciální narušení soukromí prostřednictvím invazivního shromažďování nebo uchovávání dat
Zneužití umělé inteligence pro škodlivé nebo neetické účely, jako je sledování nebo manipulace

Pro řešení těchto problémů by při sestavování tréninkových dat měla být upřednostňována rozmanitost a reprezentace. Techniky, jako je augmentace dat, mohou také pomoci vystavit model širší škále reálných dat. K odhalení nežádoucího zkreslení je zapotřebí přísné testování spolu s přeškolením na vyvážené soubory dat.

Průběžné monitorování a hodnocení dopadu by měly sledovat výkonnost modelu v různých demografických segmentech. Etické pokyny pro odpovědný vývoj umělé inteligence, podporované regulací, mohou také podporovat spravedlivé, transparentní a společensky prospěšné systémy. Podpora větší rozmanitosti mezi výzkumníky a vývojáři AI dále pomáhá zmírňovat rizika zkreslení.

Závěr

Umělá inteligence dokázala v posledních letech dosáhnout obrovského pokroku v mnoha oblastech, jako rozpoznávání obrazu a mluveného slova, zpracování přirozeného jazyka, strojový překlad, hraní her a autonomní řízení.

Systémy umělé inteligence dnes dokáží porazit nejlepšího hráče v šachu a go, identifikovat objekty na fotografiích a videích, překládat mezi desítkami jazyků a řídit auta bez lidského řidiče. Rozpoznávání obrazu a zpracování přirozeného jazyka se dnes běžně využívá v mnoha oblastech.

Přesto umělá inteligence stále má své limity. Stroje zatím nedokáží projevit skutečnou kreativitu, abstraktní myšlení a obecnou inteligenci na lidské úrovni. Také u nich stále problémy se zaujatostí a neetickým chováním.

Aby se umělá inteligence dále zlepšovala, je potřeba více zkoumat fungování lidského mozku a mysli. Také je důležité věnovat pozornost etickým otázkám spojeným s využitím umělé inteligence. I když umělá inteligence udělala velký pokrok, stále má před sebou dlouhou cestu, než se přiblíží lidské inteligenci.

Umělá inteligence a její použití