Umělá inteligence
28. 11. 2017
heliosadministrator
511 0

Umělá inteligence míří do firem i domácností. Co přinese?

Možná jste už slyšeli o Sophii, první robotce, která hovoří plynule anglicky, odpovídá na vaše dotazy a dostala občanství, v tomto případě Saúdské Arábie. Umělá inteligence pomalu, ale jistě klepe na dveře a míří do všech oblastí našeho života. Co přinese?

Co to je umělá inteligence

Informace o umělé inteligenci se na nás řítí ze všech stran. Co ale tento pojem vlastně znamená a kde se vzal? Umělou inteligenci lze definovat jako chování strojů, kdy se tyto rozhodují v závislosti na okolním prostředí tak, aby byly schopny co nejlépe splnit zadaný úkol. Třeba jako robotické vysavače, které se vyhýbají překážkám, aby mohly co nejlépe vyluxovat vytyčenou oblast. Stejně tak to ale mohou být výrobní stroje pro Průmysl 4.0, jež v sobě dokážou identifikovat blížící se závadu a na základě toho přijmou příslušná rozhodnutí ohledně chodu výroby. Nebo třeba umělá inteligence uvnitř podnikových informačních systémů, která odhalí v datech potenciální rizika pro firmu, jež lidé nevidí.

Kde se umělá inteligence vzala

První myšlenky na umělou inteligenci se datují až do 14. století našeho letopočtu, kdy katalánský spisovatel a filozof Rámon Llull formuloval svůj logicko-kombinatorický grafický systém pro klasifikaci všeho poznání, který se snažil napodobit průběh lidského myšlení. Na jeho dílo pak navázal v roce 1666 matematik a filozof Gottfried Leibniz ve své dizertační práci Dissertatio de arte combinatoria, kde se zabýval hlavně kombinatorikou. Od 19. století se pak objevovaly myšlenky na umělou inteligenci hlavně mezi spisovateli. Nejdůležitější formování takových představ mají na svědomí Mary Shelleyová a její Frankenstein a samozřejmě náš Karel Čapek, který dal robotům jméno.

Ze světa sci-fi se umělá inteligence přenesla teprve v druhé polovině 20. století. Za vším stál jeden workshop na Dartmouth College v roce 1956, kterého se mimo jiných účastnil i John McCarthy ze slavné MIT, jenž jako první definoval pojem umělé inteligence. V roce 1971 navíc obdržel za svou vědeckou práci v této oblasti prestižní Turingovu cenu. Tehdy už bylo nad slunce jasné, že umělá inteligence patří počítačům. Ostatně na oné slavné konferenci v roce 1956 byl i Arthur Samuel z IBM, firmy, která dala světu počítač Watson – první počítačový systém schopný komunikovat přirozeným jazykem.

Proč potřebujeme umělou inteligenci

Počítačová umělá inteligence se v mediálním měřítku zatím ukazovala zejména tak, že porážela velmistry v šachu či deskové hře Go, případně jako Watson porážela soupeře ve hře Jeopardy (u nás známé jako Riskuj). Její skutečné přínosy jsou však někde zcela jinde a vídáme je dnes a denně – jde hlavně o ulehčení lidem a náhradu jejich práce tam, kde lidé nejsou dostatečně výkonní, selhávají nebo takovou práci dělat nechtějí. Jako třeba při onom luxování.

Stroje, na rozdíl od lidí, dokážou fungovat 24 hodin denně. Při provádění jednotlivých úkonů se neunavují a za stejných podmínek se vždy rozhodují předvídatelně, podle algoritmu. Navíc jsou schopné mnohem větší přesnosti a rychlosti než lidé. Proto také stroje v průmyslu už dávno nahradily velkou část dělnických profesí. Lidé navíc nepodléhají pouze únavě, ale jak prokázali izraelští psychologové Kahneman a Tversky, také nejrůznějším kognitivním zkreslením. Stroje nikoliv. Rozhodují se podle algoritmů, případně podle toho, co se naučí.

Stroje se musí umět učit

Ano, stroje se dnes umí učit. Klasické pevně dané algoritmy jsou totiž někdy málo. Zatímco u výrobního stroje v továrně, inteligentní myčky, pračky, trouby či varné desky lze poměrně snadno při jejich programování předvídat všechny provozní stavy a napevno zadat program, co v takovém případě má stroj dělat, kupříkladu u autonomních automobilů už to tak snadné není.

Proto vznikl obor strojového učení. Využívá toho, že pro upřesnění rozhodovacích algoritmů je stroji předloženo obrovské množství dat, jež poslouží k postupnému upřesnění vah v rozhodovacích stromech. Toho se často využívá například u technologií pro rozpoznávání obrázků. Pokud má stroj odpovědět na otázku, zda je na obrázku žirafa, potřebuje předložit velké množství fotografií žiraf i jiných zvířat a občas se zeptat člověka, zda objekt, který identifikoval na obrázku, je, nebo není žirafa.

Čas umělé inteligence teprve přijde

I když dnes už máme Sophii, první robotku-občanku, a v telefonu nám radí inteligentní asistentka Siri, skutečný rozmach umělé inteligence je stále pekelně daleko. Umělá inteligence se rozhoduje na základě velkého množství dat. Tato data jsme však v minulosti nesbírali, protože jsme to buď neuměli, nebo to bylo příliš náročné. Proto dnes závod o autonomní vozidla stojí a padá s tím, kolik najezdí testovací vozy kilometrů, proto dnes Průmysl 4.0 čeká na inteligentní stroje s velkým množstvím senzorů, proto dnes inteligentní podnikové informační systémy čekají na přesný sběr velkého množství dat, například i díky IoT (Internet of Things).

Od chytré budoucnosti nás však dělí už jen roky. Výpočetního výkonu máme dost a metody strojového učení se neustále zlepšují. Brzy se tak dočkáme nejen ještě lepších robotických vysavačů, plně autonomních aut a třeba i letadel, ale také ještě inteligentnějších domácích spotřebičů, mnohem chytřejších telefonů a hlavně plně inteligentních podniků – od logiky e-shopů, která doporučí zákazníkům to, co opravdu chtějí koupit, přes logiku v logistice, jež dokáže dokonale optimalizovat nároky na zásoby i distribuční trasy, až po logiku ve výrobě, která tak i uprostřed Německa bude levnější, než je dnes v Číně.

Napsat komentář





© 2017 Asseco Solutions
Developed by SHERWOOD