ČLÁNKY
Umělá inteligence v informačních systémech průmyslových práv Ing. Cecílie Mizerová, Ph.D., patentový specialista, PatentEnter, s.r.o.
Úvod Pro výklad pojmu umělá inteligence (AI, Artificial Intelligence), stejně jako pro samotný výraz inteligence, neexistuje jediná obecně přijímaná definice. Jako první tento pojem zavedl v roce 1955 emeritní profesor Stanfordovy univerzity John McCarthy, který AI definoval jako „vědu a inženýrství, které se zabývají vytvářením inteligentních strojů“[1]. Dle WIPO je umělá inteligence „disciplínou informatiky, jejímž cílem je vývoj strojů a systémů, které mohou vykonávat úkoly považované za úkoly vyžadující lidskou inteligenci“[2]. Termín se tedy zpravidla používá pro vývoj systémů vybavených intelektuálními procesy charakteristickými pro člověka, jako je schopnost uvažovat, objevovat význam nebo se učit z minulých zkušeností. V posledních letech je AI obvykle vnímána jako synonymum pro nástroje založené na strojovém učení nebo na hlubokém učení (strojové učení s využitím hlubokých neuronových sítí). Jedním z prvních vědců, kteří se výzkumu v této oblasti soustavně věnovali, byl britský matematik Alan Turing, který je považován za zakladatele moderní informatiky[3] a je také autorem dodnes používané metody obecně známé jako tzv. Turingův test (1950), jejímž cílem je ověřit inteligenci stroje v interakci s člověkem. Poté došlo k útlumu vývoje AI, který byl znovu nastartován s nástupem umělých neuronových sítí a navýšením výpočetního výkonu počítačů. Významným milníkem byl počítač Deep Blue společnosti IBM, který v roce 1997 porazil ve hře v šachy světového šampiona Garyho Kasparova.
12
Od přelomu nového tisíciletí našly AI nástroje uplatnění v mnoha oborech od sofistikovaných pokročilých aplikací až po jednoduché nástroje, které (často i nevědomky) využívá na denní bázi každý z nás. V současné době je umělá inteligence schopná vyřešit řadu obtížných a komplikovaných úkolů mnohem lépe než člověk, přičemž její budoucí využití může přinést obrovské změny a znamenat zásadní digitální transformaci společnosti.
1. Z ákladní pojmy a úlohy umělé inteligence Teoretický výzkum algoritmů a modelů umělé inteligence se od počátku ubírá ruku v ruce s vývojem výpočetních systémů, vývoj softwarových i hardwarových nástrojů je tedy neoddělitelně spojen. V souvislosti se softwarovými AI nástroji nejčastěji hovoříme o algoritmu nebo modelu AI, přičemž tyto pojmy se někdy nesprávně zaměňují. Zatímco algoritmus je předpis kroků logického procesu popsaný matematickým jazykem nebo pseudokódem, AI model je počítačový program založený na jednom nebo častěji na více typech algoritmů. Jinými slovy algoritmus představuje logiku, podle které model pracuje. Pro úspěšné fungování a implementaci do praxe je AI model trénován na několika sadách dat, které zahrnují trénovací sadu, validační (ověřovací) sadu a testovací sadu. Trénovací sada jsou obecně data, na kterých se odhaduje struktura modelu nebo jeho parametry. Standardně jsou tato data reprezentována vektory. Jako trénovací sada některých modelů slouží i tzv. velká data (Big Data), což jsou velké a komplexní soubory nestrukturovaných dat, která nelze zpracovat tradičními metodami. Aby byl
upv.gov.cz