Technologie: Co je to umělá inteligence?Rychlokurz

Ahoj, já jsem Jabril. A já jsem John Green bot. A vítejte u Crash Course: Umělá inteligence Rád bych se ujistil, že mluvíme o tom samém. Umělá inteligence je všude. Pomáhá bankám poskytovat půjčky a doktorům diagnostikovat pacienty, je na našich mobilech, našeptávacích textech, je to algoritmus, který vám doporučí další videa.

AI má na naše životy velký dopad. Takže lidé, pochopitelně, na ni mají různé názory. Někteří z nás si myslí, že AI změní svět pozitivními způsoby. Může zabránit autonehodám díky samořídicím autům nebo poskytne starším lidem personalizovanou péči. Jiní se obávají, že AI povede ke sledování Velkým bratrem nebo nám automatizace vezme práci nebo se nás roboti pokusí všechny zabít. Ne, tebe se nebojíme, John Green bote.

Ale když mluvíme s AI, která je teď dostupná jako Siri... Hej, Siri. Zabije nás AI všechny? Nerozumím „Zabije nás AI všechny?“ Je jasné, že je to stále vzdálená budoucnost. Abychom pochopili, kam umělá inteligence míří, a naši roli v revoluci AI, musíme pochopit, jak jsme se dostali tam, kde jsme dnes.

Pokud znáte umělou inteligenci hlavně z filmů a knih, AI vypadá zřejmě jako jakýkoliv stroj, který může myslet jako člověk. Autoři sci-fi si rádi představují obecnější AI. Tu, která umí odpovědět na všechny možné otázky, a dělá to, co člověk. Ale to je dost zastaralý způsob, jak vnímat AI, a není to moc realistické. Promiň, John Green bote, ještě to nezvládneš. Říká se, že stroj má umělou inteligenci, pokud dokáže interpretovat data, případně se poučit a využít tyto znalosti k přizpůsobení a dosažení daných cílů.

Myšlenka „poučit se z dat“ je tak trochu nový přístup. Ale k tomu až v epizodě 4. Tak pojďme vložit do John Green bota nový program. Tento program se podívá na spoustu fotek se mnou a beze mě a pak se z dat poučí. Pak mu ukážeme novou fotku, jak tady ve studiu natáčím Crash Course, a uvidíme, jestli pozná, že na té fotce jsem já. Ty jsi Jabril.

Pokud dokáže rozpoznat tuto novou fotku, můžeme říct, že John Green bot má umělou inteligenci. Samozřejmě to jsou velmi konkrétní fotky a velmi konkrétní způsob, jak rozpoznat, jestli jsem to já, nebo ne. S tímto programem John Green bot nedokáže poznat nikoho, kdo není já... Ty nejsi Jabril. Nemůže dojet na místa... nebo vést smysluplný rozhovor.

Ne. Prostě to nechápu. Proč by si někdo bral housku, když tu je dokonalý donut. Ty jsi Jabril. Díky, John Green bote. Nezvládne většinu toho, co dělají lidé, což je pro dnešní AI celkem normální, ale i s touto mnohem omezenější definicí umělé inteligence AI stále hraje obrovskou roli v našem běžném životě.

Pro AI tu jsou ale obvyklejší využití, jako Alexa nebo Roomba, což je asi něco jako sci-fi AI. Ale existuje i spoustu méně známých příkladů. Když něco koupíme ve velkém obchodě nebo online, jeden typ AI rozhodne, které a kolik věcí skladovat. A jak projíždíme Instagram, jiný typ AI nám vybírá reklamy. AI zjišťuje, jak drahé je pojištění našeho auta nebo zda dostaneme půjčku.

A AI ovlivňuje i velká životní rozhodnutí. Třeba když podáte žádost na vysokou nebo o práci, AI si ji může prověřit dříve než člověk. Způsob, jakým AI a automatizace mění obchod a práci je něco jako průmyslová revoluce v 18. století. Tato změna je globální. Někteří z ní jsou nadšení, jiní se jí bojí.

Tak či onak, všichni musíme AI pochopit a zjistit, jakou roli bude v našich životech hrát. AI revoluce není ani tak stará. Termín „umělá inteligence“ před sto lety ani neexistoval. Byl vymyšlen roku 1956 počítačovým vědcem jménem John McCarthy. Použil ho u dartmouthského letního výzkumného projektu umělé inteligence. Ale říká se mu jen dartmouthská konference. Tohle bylo víc než jen víkend, kde si poslechnete pár rozhovorů a možná si zajdete na večeři.

Kdysi dávno se akademici sešli, aby chvíli přemýšleli. Dartmouthská konference trvala osm týdnů a spoustu počítačových vědců, kognitivních psychologů a matematiků zde spojilo síly. Mnoho pojmů, o kterých tu budeme mluvit, jako umělé neuronové sítě, bylo vymyšleno a vylepšeno během této konference a v dalších letech. Ale protože byli tito akademici opravdu optimističtí ohledně umělé inteligence, jaksi se netrefili.

Například Marvin Minsky byl talentovaný kognitivní vědec, který byl na dartmouthské konferenci. Ale také měl pár praštěných předpovědí o technologii. A konkrétně o AI. V roce 1970 tvrdil, že za „tři až osm let budeme mít stroj s obecnou inteligencí průměrné lidské bytosti.“ Takže promiňte, Marvine. Ani zdaleka jsme se k tomu nepřiblížili. Vědci z dartmouthské konference vážně podcenili, kolik dat a výkonu AI bude muset mít na řešení skutečných světových problémů.

Když je umělá inteligence vytvořena, tak vlastně neví nic, jako lidské mimino. Děti používají své smysly k vnímání světa a své tělo k jejich vzájemnému působení. A pak se učí z důsledků svých činů. Moje malá neteř si možná dá do pusy jahodu a řekne si, že je dobrá. A pak si dá do pusy modelínu a řekne si, že je to fuj. Děti takto shromažďují milióny takových dat, jak se učit mluvit, chodit, myslet a nejíst modelínu.

Většina druhů umělé inteligence nemá věci jako smysly, tělo nebo mozek, který dokáže po vzoru dítěte automaticky posoudit spoustu různých věcí. Moderní AI systémy jsou jen programy ve strojích. Takže musíme dát AI hodně dat. Navíc musíme data označit všemi informacemi, které se AI snaží naučit, jako jaké jídlo lidem chutná. A pak AI potřebuje dost výkonný počítač, aby všechny data dávala smysl.

V roce 1956 tohle prostě nebylo k dispozici. Tenkrát možná umělá inteligence uměla rozeznat trojúhelník a kruh, ale rozhodně nerozeznala můj obličej na fotce, jako předtím John Green bot. Takže asi do roku 2010 byl obor v podstatě zamrzlý v tom, čemu se říká AI zima. Ale v posledním půlstoletí došlo k mnoha změnám, které nás vedly k revoluci AI. Jak řekl jeden přítel: „Historie nám připomíná, že revoluce nejsou události, ale spíše procesy.“ Revoluce AI nezačala jedinou událostí, myšlenkou nebo vynálezem.

Sem jsme se dostali kvůli spoustě malých rozhodnutí a dvěma velkým vývojům ve výpočtech. Prvním vývojem byl obrovský nárůst výpočetní výkonnosti a rychlost zpracování dat počítačem. Pro srovnání, jak obrovský, pojďme do Thought Bubble. Během dartmouthské konference v roce 1956 byl nejpokročilejší počítač IBN 7090. Zaplnil celou místnost, ukládal data na obřích kazetových páskách a přijímal instrukce přes děrné štítky.

Každou sekundu dokázalo IBN 7090 provést 200 tisíc operací. Ale kdybyste se toho ujali vy, trvalo by vám to 55,5 hodiny. Pokud byste tedy provedli jednu operaci za sekundu a nedali si pauzu. Přesně tak. Ani ne na sváču. Tehdy to pomohlo s balistickým obranným raketovým systémem amerického letectva. Ale AI potřebuje udělat mnohem více výpočtů s mnohem více daty.

Rychlost počítače se váže na počet tranzistorů, které provádí operace. Zhruba každé dva roky od roku 1956 inženýři zdvojnásobili počet tranzistorů, které se vejdou do stejného prostoru. Takže jsou počítače mnohem rychlejší. Když byl v roce 2007 vydán první iPhone, udělal asi 400 miliónů operací za sekundu. Ale o 10 let později Apple říká, že procesor iPhonu X dokáže udělat asi 600 miliard operací za sekundu. To je jako mít v kapse výpočetní sílu přes tisíce originálních iPhonů.

Pro všechny chytrolíny, máte pravdu. Není to tak jednoduché, bavíme se jen o flopech. A moderní superpočítač, který má výpočetní funkce jako IBM 7090, dokáže udělat 30 biliard operací za sekundu. Jinak řečeno, program, který by modernímu superpočítači trval spočítat 1 sekundu, by trval IBM 7090 4753 let. Díky, Thought Bubble.

Počítače začaly být dostatečně výkonné a kolem roku 2005 napodobily určité mozkové funkce s umělou inteligencí. A tehdy začala AI zima pomalu ustupovat. Ale nezáleží na tom, jestli máte výkonný počítač, pokud nemáte také hodně dat, které musí zchroustat. Druhý vývoj, který zažehl revoluci AI, je něco, co právě používáte. Internet a sociální média. V posledních 20 letech se náš svět stal mnohem propojenějším.

Ať už živě točíme z mobilu nebo používáme kreditku, jsme součástí moderního světa. Vždy, když chceme nahrát fotku, otevřít odkaz, přidat hashtag, nepřidat hashtag, dát lajk na YouTubu, označit přítele na Faceboooku, přít se na Redditu, nahrávat na TikTok, ale už ne na Vine, pomoct kampani na Kickstarteru, kupovat jídlo na Amazonu, zavolat si z večírku Uber a další věci.

To vše vytváří data. I když použijete něco, co se zdá být offline, jako je žádost o úvěr na nové auto nebo použití pasu na letišti. Tyto soubory údajů jdou do většího systému. Revoluce AI probíhá právě teď, protože máme kvantum dat a potřebnou výpočetní sílu. A chápu to. Myšlenka, že vytváříme spoustu dat, ale to, že nevíme, jak, proč nebo jestli jsou používány počítačovými programy, může být docela zdrcující.

Ale v Crash Course: AI se chceme naučit, jak funguje umělá inteligence, protože naše životy ovlivňuje neskutečně. A tento dopad bude stále větší. Díky vědomostem můžeme dělat malá rozhodnutí, která ovlivní AI revoluci, a nemít pocit jízdy na horské dráze, na kterou jsme nechtěli. Každý den spolu vytváříme budoucnost umělé inteligence. Což je dost dobrý.

Příště se ponoříme do technických myšlenek, jako je učení s a bez učitele a zpětnovazební učení. A probereme, co je na algoritmu učícího se stroje dobrého. Zas jindy. Překlad: Kara www.videacesky.cz