Umělá inteligence je vědní obor, který byl oficiálně představen světové veřejnosti v roce 1956 na semináři v Hannoveru v USA. Akce se konala z iniciativy čtyř amerických vědců: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester a Claude Shannon. Termín „umělá inteligence“, který byl pravděpodobně vymyšlen, aby přitáhl pozornost veřejnosti, se od samého počátku stal neuvěřitelně populárním.
V posledních šedesáti letech nabýval tento obor poměrně stabilně na významu, přičemž velká část inteligentních technologií měla vliv na změnu uspořádání světa. Přesto je pojem „umělá inteligence“ nesprávně interpretován, protože je chápán jako umělá bytost s inteligencí schopnou konkurovat nejlepšímu člověku.
Pro Johna McCarthyho a Marvina Minského znamenala umělá inteligence nejprve pokus o počítačové modelování intelektuálních schopností, a to lidských, zvířecích, rostlinných, sociálních a fylogenetických. Předpoklad, že všechny kognitivní funkce lze přesně popsat a programově reprodukovat, sloužil jako základ této vědní oblasti. Navzdory více než šedesátileté historii nebyla hypotéza o reprodukovatelnosti intelektuálních funkcí počítačem dosud definitivně potvrzena ani vyvrácena, což vědce podněcuje k novým objevům.
Moderní umělá inteligence nachází uplatnění doslova ve všech oblastech života a je do značné míry ve fázi neustálého vývoje, přičemž čerpá z obohaceného zázemí, které bylo položeno počínaje polovinou dvacátého století.
Umělá inteligence
Vývoj umělé inteligence začal těsně po druhé světové válce, kdy vědci jako Alan Turing zkoumali možnost, že by stroje mohly „myslet“. V roce 1950 Turing publikoval knihu „Computing Machines and Intelligence“ (Počítačové stroje a inteligence), kde navrhl Turingův test jako metodu pro určení, zda je stroj schopen napodobit lidskou inteligenci. Umělá inteligence vzbudila velkou pozornost v 60. letech 20. století, kdy vznikly první programy pro hraní šachů a řešení algebraických problémů. První „zimní období“ umělé inteligence však nastalo v 70. letech, kdy reálný pokrok nedosáhl velkých očekávání, která mnozí vkládali, a financování výzkumu bylo omezeno.
Zájem o umělou inteligenci převládl v 80. letech 20. století v důsledku kombinace vývoje algoritmů pro strojové učení a nárůstu výpočetního výkonu. Tato éra je poznamenána zlepšením realizace expertních systémů – které mohou simulovat rozhodnutí lidských expertů v určité oblasti. Počínaje novým tisíciletím začala nová éra umělé inteligence, kterou urychlil rozvoj internetu, velkých dat a většího výpočetního výkonu. Průlomy v hlubokém učení a neuronových sítích tak dosud vedly k řadě systémů, které jsou nyní schopny rozpoznávat řeč a obraz a které jsou základem nedávné práce na autonomních automobilech, personalizované medicíně a dalších aplikacích.
Umělá inteligence překonává nové rámce a výzvy, nachází své místo v každodenním životě a radikálně mění mnoho oblastí: včetně podnikání, medicíny a vzdělávání. Historie umělé inteligence je cestou od utopických představ k reálným technologiím, které inspirují vědce a vývojáře k vytváření nových věcí.
Umělá inteligence prošla za tak krátkou dobu své existence mnoha změnami. V historii jejího vývoje je možné vyčlenit šest etap.
V prvních letech vývoje, povzbuzena prvními úspěchy, vyslovila řada vědců včetně Herberta Simona optimistické předpovědi. Simon předpovídal, že „do deseti let bude digitální počítač světovým šachovým šampionem“. Když však v polovině 60. let porazil desetiletý chlapec počítač v šachu a zpráva amerického Senátu upozornila na omezení strojového překladu, pokrok v oblasti umělé inteligence se výrazně zpomalil. Tyto časy byly považovány za temné období pro umělou inteligenci.
Následovala sémantická UI, v níž se výzkumníci začali zajímat o psychologii paměťových a chápacích mechanismů. V polovině 70. let se začaly objevovat metody sémantické reprezentace znalostí spolu s expertními systémy, které využívaly kvalifikované znalosti tak, aby reprodukovaly myšlenkové procesy. Tyto systémy byly velmi slibné, zejména v oblasti lékařské diagnostiky.
V 80. a 90. letech 20. století vedl vývoj algoritmů strojového učení a zlepšující se technické možnosti k vývoji inteligentních systémů schopných provádět různé úkoly, jako je identifikace otisků prstů a rozpoznávání řeči. Toto období bylo ve znamení integrace umělé inteligence do jiných oborů za účelem vytvoření hybridních systémů.
Později v 90. letech 20. století se umělá inteligence začala kombinovat s robotikou a rozhraním člověk-stroj a vzniklo něco podobného jako afektivní výpočetní technika, která analyzuje a následně reprodukuje lidské emoce; to pomohlo při vývoji dialogových systémů, jako jsou chatboti.
Od roku 2010 umožnily nové možnosti v oblasti výpočetní techniky spojení velkých dat s technikami hlubokého učení inspirovanými umělými neuronovými sítěmi. Pokroky v oblasti rozpoznávání řeči a obrazu, porozumění přirozenému jazyku a bezpilotních vozidel signalizují novou renesanci umělé inteligence.
Aplikace umělé inteligence
Technologie umělé inteligence prokázaly velké výhody ve srovnání s lidskými schopnostmi při různých činnostech. Například v roce 1997 porazil počítač Deep Blue od IBM Garryho Kasparova, v té době mistra světa v šachu. V roce 2016 počítačové systémy porazily nejlepší hráče go a pokeru na světě, aby se projevily jejich schopnosti zpracovávat a analyzovat obrovské množství dat měřených v terabajtech, respektive petabajtech.
Aplikace, od rozpoznávání projevů až po identifikaci obličejů a otisků prstů z milionů jiných, jako jsou ty, které používají sekretářky píšící na stroji, využívají techniky strojového učení. Stejné technologie umožňují, aby se auta řídila sama, a aby počítače překonávaly dermatology při diagnostice melanomu z obrázků znamének pořízených mobilními telefony. Vojenští roboti a automatizované montážní linky v továrnách také využívají sílu dodávanou umělou inteligencí.
Ve vědeckém světě se umělá inteligence používá k rozdělení funkcí biologických makromolekul, včetně proteinů a genomů, podle pořadí jejich složek. Tím se odděluje in silico od historických metod, jako jsou experimenty in vivo na živých organismech a in vitro v laboratorních podmínkách.
Aplikace samoučících se inteligentních systémů sahají od průmyslu a bankovnictví až po pojišťovnictví, zdravotnictví a obranu. Automatizace řady rutinních procesů mění profesní činnost a způsobuje, že některé profese mohou zaniknout.
Odlišení umělé inteligence od neuronových sítí a strojového učení
Umělá inteligence, častěji označovaná jako AI, je obecný obor informatiky, který se zabývá vytvářením inteligentních strojů schopných pokračovat v činnostech, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci. Zahrnuje mimo jiné specializované programy a různé technologické přístupy a řešení. Umělá inteligence využívá mnoho logických a matematických algoritmů, které mohou být založeny na neuronových sítích za účelem emulace procesů lidského mozku.
Neuronové sítě představují specifický druh počítačového algoritmu, na který lze pohlížet jako na matematický model složený z umělých neuronů. Takové systémy nevyžadují k provádění určitých funkcí předběžné programování. Naopak jsou schopny se učit na základě předchozích zkušeností, stejně jako neurony v lidském mozku vytvářejí a posilují svá spojení v průběhu procesu učení. Neuronové sítě jsou v rámci umělé inteligence nástrojem pro plnění úkolů zahrnujících rozpoznávání nebo zpracování dat.
Zatímco umělá inteligence je obecný termín popisující stroje, které dokáží myslet a učit se jako lidé, klíčová podmnožina umělé inteligence týkající se technologií a algoritmů, díky nimž se programy učí a zdokonalují bez zásahu člověka, se nazývá strojové učení. Takové systémy analyzují vstupní data, nacházejí v nich určité vzory a využívají tyto znalosti ke zpracování nových informací a řešení složitějších problémů. Jedna z metod organizace strojového učení se nazývá neuronové sítě.
Pokud tedy budeme hledat analogii umělé inteligence v rámci lidského těla, bude umělá inteligence fungovat jako celé fungování mozku, zatímco strojové učení bude analogií k technikám zpracování informací a řešení problémů a neuronové sítě budou strukturálními prvky – podobně jako neurony -, které budou provádět zpracování dat na atomární úrovni.
Uplatnění umělé inteligence v moderním životě
Umělá inteligence si v moderním světě našla své místo téměř ve všech oblastech života, počínaje komerčním využitím přes lékařství až po výrobní technologie. Existují dva hlavní typy umělé inteligence: slabá a silná. Slabé se specializují na užší úlohy, jako je diagnostika nebo analýza dat, zatímco silná umělá inteligence je vytvořena k hlubšímu řešení globálních složitých problémů napodobováním lidské inteligence.
Analýza velkých objemů dat s využitím AI nachází vysoké uplatnění v obchodě tím, že umožňuje velkým obchodním platformám studovat chování spotřebitelů a optimalizovat marketingové strategie.
Výroba s umělou inteligencí má své uplatnění při monitorování a koordinaci činností pracovníků, což výrazně zvyšuje efektivitu a bezpečnost pracovního procesu. V odvětví dopravy slouží umělá inteligence při řízení dopravy, monitorování stavu silnic a vývoji a zdokonalování bezpilotních vozidel.
Luxusní značky začleňují umělou inteligenci, která provede hloubkovou analýzu potřeb zákazníků a personalizuje pro ně produkty. Ve zdravotnictví AI mění tvář diagnostiky, vývoje léků, zdravotního pojištění, a dokonce i klinických studií, čímž se zdravotnické služby stávají mnohem přesnější a efektivnější záležitostí.
Důvodem tohoto technologického rozvoje je rychlý růst informačních toků, zintenzivnění investic do odvětví AI a požadavky na vyšší produktivitu a efektivitu ve všech odvětvích. Umělá inteligence nadále rozšiřuje svůj vliv, proniká do nových oblastí a mění tradiční přístupy k podnikání a každodenním činnostem.
Oblasti použití umělé inteligence
Umělá inteligence pokrývá všechny ostatní aspekty lidského života a vytváří pro tradiční odvětví nové příležitosti ke zvýšení efektivity a přesnosti.
Medicína a zdravotnictví: Umělá inteligence pracuje s daty pacientů, analyzuje lékařské snímky, jako jsou ultrazvuky, rentgenové snímky a CT, a diagnostikuje nemoci na základě příznaků. Inteligentní systémy poskytují možnosti léčby a pomáhají vést zdravý životní styl prostřednictvím mobilních aplikací, které dokáží monitorovat srdeční tep a tělesnou teplotu.
Maloobchod a elektronický obchod: Prostřednictvím umělé inteligence se analyzuje chování uživatelů na internetu, aby se jim mohla poskytovat doporučení nebo reklama na míru. Patří sem také reklama na produkty, které si uživatelé prohlíželi v internetových obchodech, a návrhy podobných produktů na základě analýz zájmů uživatelů. Politika: Umělé inteligence se zaměřují na řešení problémů, které mohou nastat v oblasti politiky, např: Během prezidentských kampaní, a to i kampaně Baracka Obamy, se umělá inteligence používala k analýze dat s cílem optimalizovat strategii kampaně – vybrat, kde a kdy promluvit, aby se zvýšily jeho šance na vítězství.
Průmysl: Umělá inteligence pomáhá při řízení výrobních procesů, analýze zatížení zařízení a předvídání poptávky, aby se zajistilo správné využití zdrojů a snížení nákladů. Hry a vzdělávání: AI generuje realističtější virtuální protivníky, personalizované herní scénáře v oblasti her. Ve vzdělávání se využívá k plánování učebních osnov podle potřeb a schopností studentů, ke správě vzdělávacích zdrojů atd.
Mezi další oblasti, kde AI nachází uplatnění, patří právní služby, finance a správa městské infrastruktury, abychom zmínili alespoň některé z oblastí, které skutečně podtrhují její přínos pro moderní inovace a technologický pokrok.
Umělá inteligence (AI) je vědní disciplína, která byla světové veřejnosti oficiálně představena v roce 1956 na semináři v Hannoveru v USA. Iniciátorem akce byli čtyři američtí vědci: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester a Claude Shannon. Od svého vzniku si termín „umělá inteligence“, vytvořený pravděpodobně za účelem přilákání pozornosti veřejnosti, získal obrovskou popularitu.
Význam umělé inteligence v posledních šesti desetiletích neustále roste a inteligentní technologie mají významný vliv na změnu uspořádání světa. Navzdory svému rozšířenému používání je pojem „umělá inteligence“ často nesprávně vykládán, zejména pokud je chápán jako umělá bytost s inteligencí, která může konkurovat člověku.
Pro Johna McCarthyho a Marvina Minského byla umělá inteligence nejprve pokusem o počítačový model intelektuálních schopností – lidských, zvířecích, rostlinných, sociálních nebo fylogenetických. Základem tohoto vědního oboru se stal předpoklad, že všechny kognitivní funkce lze přesně popsat a programově reprodukovat. Navzdory více než šedesátileté historii nebyla hypotéza o reprodukovatelnosti intelektuálních funkcí počítači dosud definitivně potvrzena ani vyvrácena, což vědce podněcuje k novým objevům.
Moderní umělá inteligence se široce uplatňuje v různých oblastech života a nadále se vyvíjí, přičemž navazuje na bohaté dědictví výzkumu a vývoje, který započal v polovině dvacátého století.
Vývoj umělé inteligence
Vývoj umělé inteligence začal těsně po druhé světové válce, kdy vědci jako Alan Turing zkoumali možnosti „myšlení“ strojů. V roce 1950 Turing publikoval knihu „Computing Machines and Intelligence“ (Počítačové stroje a inteligence), v níž navrhl Turingův test jako metodu určení schopnosti stroje napodobit lidskou inteligenci. V 60. letech 20. století přitáhla umělá inteligence značnou pozornost a vznikly první programy pro hraní šachů a řešení algebraických úloh. V 70. letech však nastalo první „zimní období“ umělé inteligence, kdy reálný pokrok nesplnil velká očekávání, což vedlo k omezení financování výzkumu.
Zájem o umělou inteligenci se oživil v 80. letech 20. století díky vývoji algoritmů strojového učení a nárůstu výpočetního výkonu. Toto období je charakterizováno pokrokem ve vývoji expertních systémů schopných napodobovat rozhodnutí lidských odborníků v určitých oblastech. S počátkem nového tisíciletí vstoupila umělá inteligence do nové éry, kterou urychlil rozvoj internetu, velkých dat a zvýšený výpočetní výkon. Průlomy v oblasti hlubokého učení a neuronových sítí vedly k vývoji systémů schopných rozpoznávat řeč a obraz, které jsou základem vývoje autonomních automobilů, personalizované medicíny a dalších aplikací.
Umělá inteligence nadále překonává nové hranice a výzvy, začleňuje se do každodenního života a radikálně mění mnoho oblastí, včetně podnikání, medicíny a vzdělávání. Historie umělé inteligence je cestou od utopických myšlenek k reálným technologiím, které inspirují vědce a vývojáře k novým objevům.
Umělá inteligence (AI) prošla za krátkou dobu své existence mnoha změnami. V historii jejího vývoje lze rozlišit šest etap.
V počátečních fázích vývoje, poháněni prvními úspěchy, vyslovovali vědci, jako byl Herbert Simon, optimistické předpovědi. Simon předpokládal, že do deseti let by se stroje mohly stát mistry světa v šachu. Pokrok se však zpomalil v polovině 60. let, kdy desetiletý chlapec porazil počítač v šachu a zpráva amerického Senátu poukázala na omezení strojového překladu. Toto období se stalo známým jako doba temna pro umělou inteligenci.
Další etapa směřovala k sémantické UI, kde se vědci zaměřili na psychologii paměti a mechanismy porozumění. V polovině 70. let se objevily metody sémantické reprezentace znalostí a expertní systémy, které využívaly kvalifikované znalosti k reprodukci myšlenkových procesů. Tyto systémy se ukázaly jako velmi slibné, zejména v oblasti lékařské diagnostiky.
V 80. a 90. letech 20. století vedl vývoj algoritmů strojového učení a technická zlepšení k vývoji inteligentních systémů schopných provádět různé úlohy, jako je identifikace otisků prstů a rozpoznávání řeči. Toto období se vyznačovalo integrací umělé inteligence s jinými obory, čímž vznikaly hybridní systémy.
Koncem 90. let 20. století se umělá inteligence začala kombinovat s robotikou a rozhraním člověk-stroj, což vedlo k vytvoření afektivní výpočetní techniky zaměřené na analýzu a reprodukci lidských emocí. Tento trend pomohl zdokonalit dialogové systémy, jako jsou chatboti.
Od roku 2010 umožnily nové možnosti v oblasti výpočetní techniky kombinovat velké objemy dat s technikami hlubokého učení založenými na umělých neuronových sítích. Pokroky v oblastech, jako je rozpoznávání řeči a obrazu, porozumění přirozenému jazyku a bezpilotní vozidla, signalizují novou renesanci umělé inteligence.
Aplikace umělé inteligence
Technologie umělé inteligence prokázaly v mnoha oblastech značné výhody oproti lidským schopnostem. Například v roce 1997 porazil počítač Deep Blue společnosti IBM tehdejšího mistra světa v šachu Garryho Kasparova. V roce 2016 počítačové systémy porazily nejlepší světové hráče go a pokeru, čímž prokázaly svou schopnost zpracovávat a analyzovat obrovské množství dat měřených v terabajtech a petabajtech.
Techniky strojového učení se hojně využívají v různých aplikacích, od rozpoznávání řeči, podobně jako v minulosti sekretářky píšící na stroji, až po přesnou identifikaci obličejů a otisků prstů mezi miliony dalších. Stejné technologie umožňují, aby se auta řídila sama, a počítače, které překonávají dermatology při diagnostice melanomu z obrázků mateřských znamének pořízených mobilními telefony. Vojenští roboti a automatizované montážní linky v továrnách jsou také výsledkem umělé inteligence.
Ve vědecké oblasti se umělá inteligence používá k analýze funkce biologických makromolekul, jako jsou proteiny a genomy, na základě sekvence jejich složek. Tím se in silico (počítačové experimenty využívající velké množství dat a výkonné procesory) liší od tradičních metod, jako jsou experimenty in vivo (na živých organismech) a in vitro (v laboratorních podmínkách).
Samoučící se inteligentní systémy nacházejí uplatnění téměř ve všech odvětvích: od průmyslu a bankovnictví až po pojišťovnictví, zdravotnictví a obranu. Automatizace mnoha rutinních procesů mění profesní činnosti a potenciálně způsobuje zánik některých profesí.
Rozlišování umělé inteligence od neuronových sítí a strojového učení
Umělá inteligence (AI) je široký obor informatiky zabývající se vytvářením inteligentních strojů schopných vykonávat úkoly, které vyžadují lidskou inteligenci. Zahrnuje nejen specializované programy, ale i různé technologické postupy a řešení. Umělá inteligence využívá mnoho přístupů, včetně logických a matematických algoritmů, a může se opírat o neuronové sítě, které napodobují fungování lidského mozku.
Neuronové sítě jsou speciálním typem počítačových algoritmů, které představují matematický model složený z umělých neuronů. Tyto systémy nevyžadují předchozí programování, aby mohly provádět konkrétní úkoly. Místo toho jsou schopny se učit na základě předchozích zkušeností a elementárních výpočtů, podobně jako neurony v lidském mozku vytvářejí a posilují spojení během procesu učení. Neuronové sítě jsou nástrojem používaným v rámci umělé inteligence k řešení úloh souvisejících s rozpoznáváním a zpracováním dat.
Strojové učení je zase podmnožinou umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj technologií a algoritmů umožňujících programům učit se a zlepšovat se bez přímého zásahu člověka. Tyto systémy analyzují vstupní data, nacházejí v nich vzory a využívají tyto znalosti ke zpracování nových informací a řešení složitějších problémů. Jako jedna z metod organizace strojového učení se často používají neuronové sítě.
Pokud bychom tedy použili analogii k lidskému tělu, lze umělou inteligenci přirovnat k plné funkčnosti mozku, strojové učení by bylo analogií technik zpracování informací a řešení problémů a neuronové sítě jsou strukturální prvky podobné neuronům, které zajišťují zpracování dat na základní úrovni.
Aplikace umělé inteligence v moderním životě
Umělá inteligence našla široké uplatnění v mnoha různých oblastech moderního života, od komerčních aplikací až po lékařské a výrobní technologie. Existují dva hlavní typy umělé inteligence: slabá umělá inteligence a silná umělá inteligence. Slabá AI je specializovaná na provádění specifických úkolů, jako je lékařská diagnostika nebo analýza dat, zatímco silná AI se zaměřuje na řešení globálních, komplexních problémů napodobováním lidské inteligence na hlubší úrovni.
V oblasti obchodu se AI hojně využívá pro analýzu velkých dat (Big Data), což umožňuje velkým obchodním platformám studovat chování spotřebitelů a optimalizovat marketingové strategie.
Ve výrobě se AI používá k monitorování a koordinaci činností pracovníků, čímž se zvyšuje efektivita a bezpečnost pracovních procesů. V dopravním průmyslu pomáhá AI s řízením dopravy, sledováním stavu silnic a vývojem a zdokonalováním bezpilotních vozidel.
Luxusní značky integrují AI k hluboké analýze potřeb zákazníků a personalizaci produktů. Ve zdravotnictví přináší AI revoluci v diagnostice, vývoji léků, zdravotním pojištění a klinických testech, čímž zvyšuje přesnost a efektivitu zdravotnických služeb.
Tento technologický pokrok je poháněn rychlým růstem informačních toků, zvýšenými investicemi do odvětví AI a požadavky na vyšší produktivitu a efektivitu ve všech odvětvích. Umělá inteligence nadále rozšiřuje svůj vliv, proniká do nových oblastí a mění tradiční přístupy k podnikání a každodenním činnostem.
Oblasti využití umělé inteligence
Umělá inteligence proniká do mnoha aspektů každodenního života, mění tradiční odvětví a vytváří nové příležitosti ke zvýšení efektivity a přesnosti:
- Lékařství a zdravotnictví: Umělá inteligence se používá ke správě údajů o pacientech, analýze lékařských snímků, jako jsou ultrazvuky, rentgenové snímky a CT, a k diagnostice nemocí na základě příznaků. Inteligentní systémy nabízejí možnosti léčby a pomáhají vést zdravý životní styl prostřednictvím mobilních aplikací, které mohou monitorovat srdeční tep a tělesnou teplotu.
- Maloobchod a elektronický obchod: Umělá inteligence analyzuje chování uživatelů na internetu a nabízí personalizovaná doporučení a reklamu. To zahrnuje inzerování produktů, které si uživatelé prohlíželi v internetových obchodech, a navrhování podobných produktů na základě analýz zájmů uživatelů.
- Politika: Během prezidentských kampaní, například kampaně Baracka Obamy, byla umělá inteligence využívána k analýze dat a optimalizaci strategií kampaně, například k výběru místa a času projevu, což zvýšilo jeho šance na vítězství.
- Průmysl: AI pomáhá řídit výrobní procesy, analyzovat zatížení zařízení a předpovídat poptávku, čímž optimalizuje zdroje a snižuje náklady.
- Hry a vzdělávání: V herním průmyslu AI vytváří realističtější virtuální protivníky a personalizované herní scénáře. Ve vzdělávání se AI nasazuje k přizpůsobení učebních plánů potřebám a schopnostem studentů a ke správě vzdělávacích zdrojů.
Uplatnění AI zasahuje do mnoha dalších oblastí, včetně právních služeb, financí, správy městské infrastruktury a dalších, což zdůrazňuje její roli jako hlavní hnací síly moderních inovací a technologického pokroku.