6 minute read
Myslící stroje: Od robota k AI
from UNIE 7-8/2025
by casopisunie
text: Jan Panský
foto: Freepik, Wikipedia, archiv
Co si člověk představí pod slovy AI neboli umělá inteligence (z anglického Artificial Intelligence)? Program nekonečně chytré inteligence, další výdobytek moderní techniky nebo nebezpečného Terminátora z filmů?
Nebo snad systém, který dokáže simulovat lidské myšlení a schopnosti?
Skutečnost není tak fantastická. Pojďme se podívat trochu do historie.
Pravěk
Dvojková soustava (používání jedniček a nul) byla poprvé použita v Číně téměř před třemi tisíci lety, její využití se ale omezilo na filozofii a náboženství. V roce 1705 Gottfried Wilhelm Leibniz tuto myšlenku oživil a použil dvojkovou soustavu v kombinaci s aritmetikou a pro logické úvahy.
V roce 1920 svět poprvé poznal slovo robot vzešlé z českého slova robota, které znamená „úkol, práce, nucená práce“. Tvůrcem slova je Josef Čapek, bratr spisovatele Karla Čapka, který toto slovo použil v divadelní hře R.U.R.
V roce 1936 přišla skupina japonských vědců s matematickou teorií, která prokázala více použití booleovské algebry (používání hodnot nepravda a pravda neboli 0 a 1). Tohle zjištění bylo klíčové pro využití logických obvodů v elektronice.
Začátky
V roce 1950 vytvořil Alan Turing tzv. Turingův test –pokus, který má za cíl prověřit, jestli se systém umělé inteligence opravdu chová inteligentně. Turingův test používá srovnání s člověkem. Probíhá tak, že do oddělených místností umístíme testujícího a předmět zkoumání (například počítač s programem). Testující klade otázky a předává je do druhé místnosti, kde jsou zodpovězeny buď počítačem, nebo člověkem. Odpovědi jsou předávány testujícímu v neutrální podobě, například vytištěné na papíře.
Pokud testující nedokáže rozpoznat, jestli komunikuje se strojem, nebo s člověkem, pak tato umělá inteligence splňuje Turingův test.
V roce 1956 byl během Dartmouthského workshopu poprvé použit pojem AI. Během tohoto workshopu na půdě Dartmouthské univerzity byly formulovány základy a stavební kameny toho, co dnes známe jako AI. Matematici přišli s nápady, jak posunout koncepty kybernetiky a myslících strojů, a stali se zakladateli něčeho nového.
V roce 1966 spatřil světlo světa první chatbot nazvaný ELIZA. Můžeme jej považovat za prapředka umělé inteligence.
ELIZA byla schopna na základě porovnávání vzorců reagovat na texty vložené uživatelem. Opakovala uživatelovy vlastní výroky a uměla klást jednoduché otázky na základě předchozích diskusí.
V následujících letech vývoj AI pokračoval, ovšem nebylo dosaženo přelomových úspěchů nebo se nedostaly mezi širší veřejnost. Vědci se také snažili shánět peníze na další vývoj a jednou z možností, jak získat pozornost, bylo jejich odvážné tvrzení „náš program porazí nejlepšího hráče“. Šachy byly jednou z vhodných her, na níž to chtěli dokázat. Začali se svými programy hrát šachy a stále je zlepšovali. Programy hrály zpočátku spíše náhodně, ale postupně se vědcům podařilo je naučit taktiku, strategii a začali se svými výtvory prohrávat. Vědci ale nejsou profesionální šachisti.
Renesance
Tým vědců z IBM sestavil superpočítač Deep Blue a na mnoha šachových zápasech ho trénoval. Když byli přesvědčeni, že je jejich program dostatečně dobrý, vyzvali tehdejšího světového šampiona Garryho Kasparova, jenž výzvu přijal. Psal se 10. únor 1996 kého strojového učení, již výzkumníci pojmenovali Transformer. Tato práce se považuje za klíčovou v rozmachu AI i v širokém využití velkých jazykových modelů.
V prvním zápase za zájmu široké veřejnosti Deep Blue Kasparova skutečně porazil. V následujících zápasech sice dokázal Kasparov skóre zvrátit do konečného stavu 4:2, ale to důležité už bylo jasné: Stroj dokáže porazit člověka. Aspoň v šachách. V následujících letech měl Deep Blue své mnohem dokonalejší nástupce.
V roce 2002 agentura DARPA (Americká výzkumná agentura) vyhlásila výzvu na rok 2004. Zadání bylo jednoduché: postavit autonomní vozidlo, které ujede 240 km dlouhou trasu. V roce 2004 se konal závod. Nejlepší robo-účastník ujel necelých 12 km, což nebylo mnoho, ale znamenalo to další pokrok. Jen za pouhý rok se závod konal znovu a tentokrát ho dokončilo pět vozidel.
Přibližně ve stejné době se své místo na výsluní snažily vybojovat systémy rozpoznávání řeči. Se střídavými úspěchy se jim to dařilo, ale žádný se nestal tak úspěšným jako v roce 2011 virtuální asistent Siri, který byl začleněn do zařízení od Apple.
Přibližně v roce 2013 se objevily nástroje pro strojové učení DeepMind a Tensorflow. Ty byly relativně univerzální a hlavně – mohou být použity pro trénování a optimalizaci neuronových sítí.
A nakonec se programu AlphaGo (používajícímu nástroj DeepMind) podařilo v roce 2016 porazit tehdejšího nejlepšího hráče v go jménem Lee Sedol. Go je matematicky mnohem náročnější hra než šachy, a proto je překonání této mety maximum, kterého může specializovaný program ve hře proti člověku dosáhnout. Následně tým, který za AlphaGo stál, vyvinul jeho nástupce AlphaGo Zero, jenž už o rok později porazil svého předchůdce ve 100 hrách se 100% úspěšností.
Chatbot - Chatbot (nebo také chatovací robot) označuje počítačový program, který je vytvořený za účelem automatizované komunikace.
Kybernetika - Kybernetika je věda zabývající se teorií řízených pochodů v živé hmotě, společnosti, automatizovaných výrobních zařízeních a matematických strojích.
Strojové učení a hluboké strojové učení - Strojové učení je podmnožina umělé inteligence (AI), ve které se počítače učí z dat a zlepšují se se zkušenostmi, aniž jsou k tomu explicitně naprogramovány. Hluboké strojové učení navíc zapojuje neurální sítě, které přidávají možnost učit se a rozhodovat na základě nestrukturovaných a neoznačených dat.
Velké jazykové modely - Velké jazykové modely (LLM) jsou pokročilé systémy umělé inteligence (AI) navržené k porozumění a generování textu, podobně jako lidská řeč.
Neurální sítě - Neurální sítě jsou součástí umělé inteligence (AI) a jsou inspirovány fungováním lidského mozku. Jsou to v podstatě sítě vzájemně propojených uzlů, které představují umělé neurony, a jsou navrženy tak, aby dokázaly rozpoznávat vzory, učit se z dat a dělat rozhodnutí nebo předpovědi.
Současnost
„Attention Is All You Need“, česky Pozornost je vše, co potřebujete, je název výzkumné práce z roku 2017, která přinesla popis architektury hlubokého strojového učení, již výzkumníci pojmenovali Transformer. Tato práce se považuje za klíčovou v rozmachu AI i v širokém využití velkých jazykových modelů.
První vlaštovkou, která se dá považovat za AI model učení a zároveň dokázala vytvořit přirozený písemný projev v odpovědi, byl v roce 2016 WaveNet. V roce 2018 se objevila první verze dnes známého ChatGPT, zvaná GPT-1, a také BERT-LM, který dnes používá Google jako našeptávač ve vyhledávači nebo v e-mailu.
Vraťme se na chvíli do AI začátků, k Turingovu testu. Když byl sestaven, velmi dlouho to vypadalo, že co se týče komunikace, nedokáží se stroje k člověku ani přiblížit. Ani to už dnes neplatí. V nedávných pokusech dokonce došlo k takovému vývoji, že testující jako člověka určili AI častěji než skutečného člověka. Ve studii vydané v dubnu 2025 účastníci studie označili za člověka model GPT-4.5 v 73 % případů, model LLaMa-3.1-405B v 56 % případů, ELIZA ve 23 % případů a GPT-4o v 21 % případů. První dva zmíněné jazykové modely tudíž úspěšně prošly Turingovým testem.
V příštím díle se podíváme podrobněji na současné velké jazykové modely, generátory textu, obrázků a dalšího obsahu.
