UMĚLÁ

INTELIGENCE:

VÍTEJTE V NOVÉ REALITĚ

Copyright © Stanislav Šulc, 2024

Copyright © Nakladatelství Práh, 2024

All rights reserved.

ISBN 978-80-7696-048-0

PRVNÍ ČÁST
Připravte se na svět AI

„Můj nejdražší poklade. Každý den s tebou je jako výjimečný svátek, ale dnes, na svatého Valentýna, chci, abys věděla, jak moc tě miluji a vážím si tebe. Jsi světlo mého života, které rozzáří každou tmu. Děkuji ti za všechny krásné chvíle, které spolu sdílíme. Těším se na každý další den, kdy budu moci být s tebou. S láskou navždy tvůj…“

Únor 2023. Blíží se svátek svatého Valentýna. A českými sociálními sítěmi se virálně šíří zamilovaná SMS zpráva, která údajně kamarádovu manželku dohnala k slzám. A vzápětí přichází šok. Onu zprávu vytvořila aplikace ChatGPT na základě jednoduchého textového zadání typu „Vytvoř zamilovanou SMSku pro mou ženu“.

Zdánlivě banální moment ve světových dějinách. Ve skutečnosti opravdový začátek fenoménu, o němž se ještě v témže roce mluvilo jako o revoluci srovnatelné s tou průmyslovou.

Masivnost adaptace generativní umělé inteligence (AI) nelze v historii inovací k ničemu přirovnat. ChatGPT dosáhl hranice 100 milionů měsíčních uživatelů během pouhých dvou měsíců. TikTok stejnou hranici pokořil po devíti měsících, čínský WeChat po roce a dvou měsících. Instagram potřeboval dva a půl roku, Facebook čtyři a půl roku. ChatGPT sice musel první příčku nejrychleji přijaté inovace po několika měsících vyklidit aplikaci Threads od Meta Platforms (vlastník sociálních sítí Facebook a Instagram), její dopad na společnost však s chatbotem společnosti OpenAI měřit nelze. Už třeba jen proto, že zamilované zprávy v roce 2024 na svátek svatého Valentýna použilo podle studie Modern Love od společnosti McAfee 45 procent mužů a 39 procent žen (u mužů přitom jde o nárůst o 50 procent od roku 2023, u žen dokonce o 200 procent).

Duševní revoluce

Zamilované SMSky se staly první masivní reprezentací toho, co model generativní AI od společnosti OpenAI a další modely dokážou. Vytváření nových textů, obrázků, videí, zvukových stop, celých písniček, básní, pohádek, prezentací, překladů… Shrnutí dlouhých textů ve třech, pěti, sedmi bodech? Na jednu stránku, nebo raději na tři? A rovnou z toho vytvořit prezentaci pro klienta s využitím naší vizuální identity.

Každý z těchto úkolů by podle náročnosti zaměstnal na dny až týdny týmy o několika lidech s jasně vymezenou specializací. Nyní totéž zvládne jediný člověk s využitím těch správných nástrojů. Generativní AI totiž přináší pro duševní práci totéž, co přinesla průmyslová revoluce pro práci fyzickou. Vše, co lze dostatečně zrutinizovat, tedy převést na jasně definované a opakující se úkoly, je možné delegovat na stroj. Zadavatel pak zároveň bude i kontrolorem výsledku, případně tím, kdo stroj zaúkoluje opravou. Vše se přitom odehraje v řádu minut od zadání po uspokojivý výsledek.

Šíře využití generativní AI a obecněji strojového učení je téměř nekonečná a bude růst s tím, jak se budou jednotlivé modely vylepšovat a jak se bude zvyšovat počet jejich uživatelů. Již nyní však ovlivňuje celou řadu segmentů ekonomiky a profesí. V první fázi lze očekávat růst efektivity, následně tlak na snižování nákladů, tedy zavádění AI na úkoly doposud vykonávané lidmi, což nakonec povede k tvorbě nových pracovních pozic a velmi pravděpodobně také k širším společenským změnám, podobně jako je přinesla právě průmyslová revoluce.

Konec práce

Následující tabulka nabízí 20 pracovních pozic, které sám ChatGPT označil za ty, které by dokázal nahradit. A také vlastnosti, které dokáže simulovat, či dokonce předčít.

Profese

Dovednost

Lidé zadávající data do systémů

Rychlost a přesnost

Zákaznická podpora

Komunikace a empatie

Korektoři

Zaměření na detail

Asistenti právníků

Vyhledávání informací, organizační schopnosti

Nižší účetní

Matematické dovednosti

Překladatelé

Jazykové mistrovství

Copywriteři

Kreativita a psaní

Analytici trhu

Analytické dovednosti

Manažeři sociálních sítí

Tvorba obsahu, správa sítí

Správci kalendářů

Time management

Telemarketéři

Schopnost přesvědčit, komunikace

Virtuální asistenti

Víceúčelovost, organizační schopnosti

Přepisovači audia do textu

Schopnost poslouchat, psaní

Zpravodaji

Ověřování faktů, psaní

Cestovní asistenti

Plánování, koordinace

Školní tutoři

Vědomosti, učení

Lidé na technické podpoře

Řešení problémů

E-mailoví marketéři

Psaní, cílení

Obsahoví specialisté

Kritické myšlení, posuzování kvality

Náboráři

Zpovídání žadatelů o práci

Není třeba tento seznam verifikovat, ani netřeba ChatGPT testovat, zda opravdu dokáže lépe řešit problémy než reální asistenti technických podpor, kteří sedí v call centrech větších firem. Je totiž téměř jisté, že i kdyby to aktuálně nezvládal, povede se mu to za poměrně krátkou dobu.

Jedním z leitmotivů naší knihy totiž je repetitivnost úkonů. Pokud se některá činnost ve firemních procesech opakuje, aniž by bylo třeba dosahovat různých výsledků, jedná se zcela zjevně o kandidáta na zapojení strojového učení. Taková činnost totiž zbytečně bere čas člověku, který má mnohem větší kapacitu a potenciál pro řešení složitějších úkolů.

Povede to nevyhnutelně k masivnímu propouštění ve firmách? Odpověď na to budeme hledat v nadcházejících letech, či spíše dekádách. Ale můžeme si pomoci celou řadou analogií, jež v historii najdeme.

Pro první si sáhněme do oné průmyslové revoluce. Stroje sice sebraly práci mnoha lidem, ale zároveň přinesly neuvěřitelný ekonomický růst a nárůst bohatství, který se projevil ve všech úrovních společnosti.

Druhou paralelu najdeme v roce 1940. Výzkumníci z Quarterly Journal of Economics přišli v roce 2018 s poměrně nečekaným zjištěním. V roce 1940 neexistovalo 60 procent profesí, které byly běžné v roce 2018. Potvrzuje to historickou analogii jednatele společnosti Apertia Tech Davida Strejce, který se na zavádění AI do firemních procesů zaměřuje: „Z minulosti vyplývá, že nástup technologie vytvořil vždy další pozice. ‚Hloupější‘ práci začaly dělat stroje, lidé se přesunuli o úroveň výše a začali dělat další, ‚sofistikovanější‘ práci.“

Potud by to mohlo vypadat, že nás v následujících letech čekají léta zalitá sluncem, kdy se všichni ti korektoři, překladatelé a manažeři sociálních sítí budou zbavovat jha nenáviděné práce a začnou všichni dělat vysoce sofistikovanou činnost, přičemž jejich socio-ekonomická situace zůstane stejná, případně se zlepší. Tak jednoduché to však také není. Skotský historik Niall Ferguson, který ve svých studiích zkoumá vliv a dopady ekonomických i technologických inovací na společnost, upozornil na jeden podstatný fakt. A právě od něj si proto vypůjčíme třetí historickou paralelu.

Ferguson uvádí případ takzvaného „čínského šoku“ na americkém pracovním trhu z prvních let aktuálního století. Tehdy Čína vstoupila do Světové obchodní organizace (WTO), čímž se její výrobky a služby snáze dostávaly na globální trh. To negativně ovlivnilo americkou ekonomiku. „Navzdory ekonomické teorii se většina propuštěných lidí nepřestěhovala, nepřekvalifikovala ani nevzala méně placenou práci. Prostě z pracovního trhu odešli,“ píše Ferguson. To mělo negativní dopad na místní komunity, na rozpočet a také na zdravotnický systém, protože řada těchto lidí se začala potýkat s nejrůznějšími zdravotními potížemi.

Přinejmenším v krátkodobém horizontu lze právě tento scénář považovat za docela pravděpodobný, i proto lze očekávat, že v prvních letech masivnější adopce AI v pracovních procesech budou sílit tlaky na její potlačování, případně na zdaňování práce vykonávané AI či roboty a zavádění systému blížícího se nepodmíněnému příjmu.

Výzvy pro společnost

Není pochyb, že zavádění AI přinese celou řadu společenských dopadů. A nejspíš dojde k přehodnocování fungování pracovního trhu, důchodových systémů a posléze vůbec celého principu odměňování za práci. Základní nebo také nepodmíněný příjem je jeden z konceptů, který by se mohl dostat na pořad dne. Množství práce, kterou bude třeba vykonat, se dnešní optikou bude snižovat, ale jak již zaznělo, lze také očekávat vznik zcela nových pozic. Jen historie nedává příliš přesné vodítko na to, jak dlouho by to mohlo trvat a zda nedojde k nějakým vydatnějším sociálním bouřím.

Další oblast, kde bude muset dojít k opravdu velké změně, je vzdělávací soustava. Již nyní můžeme pozorovat přechod ze znalostního vzdělávání na dovednostní. Při jedné zcela neformální debatě s rodiči padl zajímavý dotaz: Proč se medici dnes stále učí latinské názvy všech kostí? Když se zeptáte ChatuGPT na latinské názvy, vychrlí vám je mnohem rychleji než kterýkoli student, dokonce i než jakkoli zkušený profesor. A totéž platí prakticky pro všechny znalosti, jež svět umí. Jeden teoretik AI se řečnicky ptá, jak se můžete chtít rovnat stroji, který má nastudovaný celý internet. Ne, nelze se mu rovnat.

Přesto je tu jeden zásadní argument: lidský mozek. Ten je v současnosti stonásobně výkonnější než ten nejvýkonnější model AI. A to investice do tohoto modelu vyšly na miliardy, spíše desítky miliard dolarů. Skákat o tisíce procent za rok v tomto vývoji není pravděpodobné, možná to je dokonce nemožné a neufinancovatelné.

A právě to, jak se kultivuje lidský mozek učením, je hlavní argument pro to, že vzdělávání bude i nadále zásadní pro náš růst a naši výhodu proti strojům. Vzděláváním (a čtením a dalšími interakcemi) vznikají v mozku synapse, dochází k vytváření a obnovování různých drah a stop, jejichž funkcí je například i to, že při operaci chirurg dokáže přijít s řešením náhlého a neočekávatelného problému. A tak možná i nadále bude mít smysl učit se latinské názvy kostí v těle, protože nikdo nemůže zpochybnit to, že to je v lékařské praxi důležité.

A konečně se začne objevovat celá řada právních problémů a otázek, které bude muset společnost řešit. Několik zajímavých pokusů na tomto poli již vzniklo. Například americký soud řešil spor o autorská práva komiksu, jehož obrázky vznikly díky modelu Midjourney. Výsledek se dostal do obchodních podmínek většiny velkých AI modelů a do velké míry se stane základem copyrightového práva spojeného s AI.

Další významnou úpravu, či alespoň rámec pro ni, přinesla Evropská unie. Její AI Act má dvojí funkci – jednak má nabídnout určitá pravidla pro používání strojového učení (a v tomto směru bude muset docházet k dalšímu větvení a upřesňování tohoto rámce), ale díky tomu lze očekávat také daleko masivnější adaptaci AI modelů. Ostatně největší nárůst počtu řidičů nastal v USA paradoxně poté, co legislativci přišli s prvními pravidly silničního provozu. Jízda autem se stala důvěryhodnější.

A přirozeně se začnou vyjevovat také zcela nové a dosud netušené otázky spojené se samotným zaváděním AI do praxe, ať už etické, filozofické, či ryze praktické.

Na cestě k nové nerovnosti?

Jednou z velkých obav, které se v souvislosti se zaváděním AI zmiňují, je strach z nové nerovnosti. Vychází z přesvědčení, že strojové učení skokově zvýší dílem produktivitu, dílem bohatství, stejně jako se to stalo právě během zmíněné průmyslové revoluce.

Rozdělení tohoto bohatství samozřejmě nebude rovnoměrné, přesto je dobré se předem zamýšlet nad tím, jaké extrémní výkyvy hrozí a zda jsou nevyhnutelné.

Na úrovni jednotlivých firem jasně krystalizuje několik společností, které jsou prozatímními vítězi první vlny zájmu o generativní AI. Jde o tvůrce ChatuGPT OpenAI, dále o Microsoft, který je velkým investorem do OpenAI a zavádí model GPT-4 do svých produktů. Potom je tu společnost NVIDIA vyrábějící nanočipy zvládající obří výpočetní výkon potřebný pro pohánění modelů AI. Další firmy zatím hrají druhé, třetí až žádné housle, nicméně v turbulentním vývoji, kterým AI v současnosti prochází, může každý nový objev nebo smlouva s některým z gigantů přinést průlom i pro dosud neznámé hráče.

Přesto se stává reálnou možností situace, že několik globálních firem obsáhne velkou část našich životů. Od vytváření produktů přes jejich prodej po finanční služby. Jde o analogii firem jako Standard Oil, která na konci 19. století byla tak velká a ovládala natolik velkou část ekonomiky, až se američtí legislativci rozhodli zavést antitrustové zákony a Standard Oil se musel rozdělit. V současnosti obří technologické firmy směřují přesně k takovému modelu a před státy stojí poměrně složité rozhodování, zda také nepřistoupí ke zpřísnění antimonopolních zákonů.

A pak tu je ještě jeden podstatný rozměr potenciální nerovnosti, na který poukazuje například Michal Pěchouček, jeden z nejvlivnějších lidí věnujících se AI u nás. Tento rozměr se týká jednotlivých států.

„AI hodně promění svět a všechny země budou AI využívat. Jen tu budou země, které budou AI velmoci, tam budou vznikat inovace a bude tam probíhat velmi dynamický vývoj. Určitě to budou USA, Izrael, pravděpodobně Velká Británie. Na opačném konci budou AI kolonie. Tam nikdo nic nevymyslí, jen se tam přiveze hotové řešení, které se zapojí a bude tam zapojené. Nijak nebudou benefitovat z toho procesu. Cílem zemí by mělo být, aby ekonomicky profitovaly z vývoje AI, který nás čeká. Být montovnou, která se přeci jen bude podílet na tom všem, je tedy vlastně zářná budoucnost pro Českou republiku. Na to, být onou velmocí, tu ale toho všeho je prostě málo. Zejména málo vědců a také málo podnikatelů,“ řekl mi Pěchouček.

A ačkoli se AI dynamicky rozvíjí již několik let a v poslední době je tématem pro budoucnost číslo jedna zcela evidentně, od českých politiků jsme toho o ní zatím mnoho neslyšeli. Věřme, že se toto začne postupně měnit, jinak nás osud kolonie nemine. Protože hezké podmínky pro programátory umí nabídnout celá řada zemí.

Proč kniha o AI

Aktivní roli v tom ale musejí hrát samotní občané. Ekonomika ani politika nejsou nic abstraktního. Jde o sumu chování lidí. A pokud se budeme příliš dlouho chovat tak, že se nás AI netýká a že se nám nemůže nic stát, budeme první, koho její razantní nástup smete. A pak nám už moc nepomůže, že budeme hledat viníka, který za danou situaci může.

V historii existuje poměrně málo společenských konstant. Ale jednou z nich je poučka: Věřit v nejlepší vývoj, ale připravit se na nejhorší. Ostatně ta se projevuje i v populárním přísloví „štěstí přeje připraveným“.

Nástupu AI nelze bránit. V komerční sféře se o to pokoušel Elon Musk, který posléze kapituloval a narychlo uvedl vlastní model. Na národní a nadnárodní úrovni o tom ve stávajícím multilaterálním světě nelze ani uvažovat, protože jsou si všichni vědomi nemožnosti prosadit v této fázi vývoje jakákoli univerzální pravidla. Takže zatímco na úrovni praxe lze zkoušet AI usměrňovat, na úrovni vývoje se o to nikdo ani nepokouší.

A tak je potřeba se připravit na svět, v němž AI hraje významnou a možná postupně i dominantní roli. K této přípravě by měla přispět i tato kniha.

Je určena nejširšímu publiku. Snaží se první vlnu nástupu generativní AI popsat co možná nejpřístupnějším jazykem a do centra nestaví samotné AI modely, ale spíše jejich uživatele. Jaké jsou jejich možnosti? Co má smysl hledat v odpovědích generovaných nejpokročilejšími pravděpodobnostními modely lidských dějin? Oč nemá naopak cenu se ani pokoušet?

Když se snažím pochopit sebesložitější věc, vždy se mi vyplatil stejný přístup – chvíli věc zkoušet, snažit se dohledat co možná nejvíc informací a podkladů pro pochopení, jak tyto věci vznikaly a jak se vyvíjely, a nakonec se snažím sledovat, jaké dopady tyto věci mají.

A přesně takto je vystavěna i následující kniha. Začínáme historií, protože to, jak modely AI fungují, vychází z více než stoleté tradice výpočetní techniky. Rozhodl jsem se proto nabídnout pět příběhů celkem šesti lidí, jež dohromady dávají docela přesný a zároveň plastický obrázek cesty od prvních počítacích strojů k ChatuGPT. Mimochodem už skutečnost, že ta cesta trvala necelých 200 let, je neskutečné vítězství lidského intelektu, nebo chcete-li ducha.

Dále nabízím velmi zjednodušující pohled na to, jak generativní umělá inteligence, jazykové modely a strojové učení fungují. A dotkneme se i takzvané AGI, tedy obecné umělé inteligence. Ta je svého druhu ideálem, kterého možná lze, možná nelze dosáhnout.

Potom se podíváme na nejvýznamnější a nejvýraznější modely generativní AI, které se v průběhu prvních dvou let objevily a proslavily.

A v poslední části si můžete přečíst, jak se AI již nyní projevuje v řadě významných oblastí od politiky přes umění po gastronomii.

Nástroj, se kterým se člověk musí naučit pracovat

AI totiž není magická koule, stejně jako jí nebyl parní stroj. Obojí je nástroj, který si člověk vytvořil s touhou usnadnit si práci. A v důsledku jím také AI bude bez ohledu na to, jestli kvůli ní přijdou o práci desítky procent současných zaměstnanců. A bez ohledu na to, jestli bude trvat desítky let, než najdeme novou rovnováhu ve společnosti.

Jestli je jedním z leitmotivů této knihy skutečnost, že AI nahradí veškerou repetitivní činnost, pak druhým leitmotivem, a snad dokonce i hlavním poselstvím této knihy budiž zjištění, že AI přinese renesanci lidské práce. A to hned ve dvojím pojetí. V posledních letech jsme si příliš zvykli vnímat práci jako cosi garantovaného. Nyní se může ukázat, že jí zkrátka nemusí být tolik třeba. Druhý pohled na obnovenou lidskou činnost může být její opětovné docenění. Až internet a e-shopy zaplaví knihy, videa a písně generované umělou inteligencí, najednou se od nich možná odliší právě méně dokonalé, ale o to autentičtější lidské výtvory. Možná se začnou výsledky lidské činnosti označovat, stejně jako by se nyní měly označovat výtvory AI.

A hlavně se opět docení mezilidský kontakt, který dává vzniknout novým, překvapivým a originálním věcem.

Ať už patříte k (techno)optimistům, či (techno)pesimistům, ať se na svět plný AI a jejích výtvorů těšíte, nebo se jej děsíte, rozhodně nepomůže zavřít oči a čekat, co se stane. Naopak, je potřeba oči otevřít a dívat se mnohem lépe než doposud. Snad vám k tomu tato kniha nabídne pomoc.

Disclaimer

Snažit se knižní formou zachytit technologickou revoluci století v druhém roce jejího trvání je výzva předem odsouzená k velkým problémům. Tím hlavním je samozřejmě otázka „zastarání“. Během 18 měsíců po uvedení ChatuGPT se na tomto poli odehrály tisíce událostí, vlivné osobnosti působící v AI daly stovky rozhovorů, vyšly stovky původních studií o výzkumu strojového učení. Mnohé si protiřečí, některé popírají ty ostatní, lidé ve významných pozicích přehodnocují svá předchozí prohlášení.

Následující stránky tak NEJSOU definitivní knihou o tom, co AI nabízí a jak může změnit svět. Je shrnutím vývoje, který trval desítky let a nyní se dramaticky prosazuje ve světě. Je stručným průvodcem tímto komplexním prostorem, prvním přiblížením, pozvánkou do něj a k dalšímu samostatnému osahávání tohoto světa. Věřím, že pokud budete tuto knihu vnímat právě tímto způsobem, nemůže vás zklamat to, že nepřibližuje funkce, které některý z modelů nabízí, ale nenabízel je v době, kdy kniha vznikala.

Vítejte ve světě AI, připravte se na něj a prosaďte se v něm.

Poznámka autora

V knize používám celou řadu názvů konkrétních společností. Nejedná se o žádný typ komerčního sdělení, příslušné firmy se nijak nepodílely na vzniku této knihy a nejsem ani držitelem jejich akcií.

1. kapitola
Pět příběhů, šest géniů

Umělá inteligence přináší revoluci do společnosti, pro niž je normální mít u sebe téměř neustále zařízení s přístupem ke všem informacím světa. Vysnili si ji však lidé žijící ve věku páry. A v téže době také došlo k řadě objevů na poli fyziky, matematiky a protokybernetiky, bez nichž bychom žádnou umělou inteligenci v současnosti neměli. Zde je pětice příběhů šesti géniů, které osvětlují vývoj umělé inteligence od konceptu po její uvedení na scénu.

Co najdete v této kapitole

■ Ada Lovelace, Charles Babbage a analytický stroj

■ Augustin Louis Cauchy a základní kámen AI

■ Alan Turing a první počítač

■ Joseph Carl Robnett Licklider a strojové myšlení

■ Sam Altman a ChatGPT

1.1 Ada Lovelace (1815–1852) a Charles Babbage (1791–1871)

Příběh umělé inteligence začíná setkáním Ady Lovelace a Charlese Babbage. Ona byla revoltující šlechtičnou a dcerou proslulého básníka lorda Byrona, on byl vynikajícím matematikem, který přišel s revoluční myšlenkou – sestavit diferenční stroj, který by počítal složité matematické funkce.

Babbage na uskutečnění svého snu dokázal získat státní dotaci, která převýšila například výdaje na válečnou loď. A výsledný „diferenční stroj“ byl soustavou ozubených kol, která po zadání vstupních údajů a točení klikou vydala výsledek. Pokud by Babbage své sny v této chvíli zabrzdil, nejspíš by se svět ubral značně jinou cestou. On ale v roce 1834 přišel s ještě ambicióznějším plánem. A inspiroval jej mechanický tkalcovský stav Josepha Marii Jacquarda, který vymyslel možnost programovat jednotlivé řádky tkalcovského stavu prostřednictvím děrných štítků.

Babbage si jednou napsal poznámku, co kdyby existoval stroj, který by byl připraven řešit jakoukoli úlohu, již mu jeho operatér zadá prostřednictvím právě děrných štítků. Tím se zrodila myšlenka „analytického stroje“, který dnes všichni známe pod termínem počítač.

Babbage šel v myšlenkách hodně daleko. Vymyslel systém funkcí a podfunkcí, které by analytický stroj využíval pro více operací.

Přesto ještě důležitější bylo setkání s Adou Lovelace. Hraběnkou, která po otci měla mimořádný cit pro jazyk, ale zároveň byla velmi dobrou matematičkou. Byla to totiž až Ada, kdo plně pochopil potenciál analytického stroje. Zatímco pro Babbage to byla vlastně mistrovská kalkulačka schopná zpracovávat čísla a funkce, Ada byla přesvědčena, že analytický stroj má být schopen zpracovávat všechny možné znakové systémy včetně přirozeného jazyka nebo hudby. Tím dvojice předznamenala vývoj počítačů sto let před tím, než k sestavení funkčního počítače skutečně došlo.

Poznámky A. A. L.

Charles Babbage se snažil přesvědčit úředníky, že analytický stroj lze vyrobit a stát by jej měl financovat. Po mimořádných výdajích na vývoj diferenčního stroje ale další nejistý podnik nikdo financovat nechtěl. Zvláště když téměř nikdo nerozuměl smyslu konceptu, který i na papíře působil bláznivě.

Tedy alespoň pro většinu lidí. Naopak velmi malý okruh lidí byl ideou analytického stroje zcela pohlcen. Mezi nimi byl také turínský šlechtic a matematik a pozdější premiér Itálie Luigi Federico Menabrea. Ten byl myšlenkou i díky konverzacím s Adou Lovelace natolik fascinován, že sepsal traktát bránící analytický stroj. Text vyšel italsky v roce 1842 a o rok později následoval anglický překlad, pod nímž byla podepsána překladatelka A. A. L. Tedy Ada Augusta Lovelace. Mimochodem k podpisu formou iniciál se autorka uchýlila proto, že psaní vědeckých traktátů tehdy bylo téměř výlučně mužskou doménou.

Hraběnka však kromě překladu samotného textu výsledek doplnila o své poznámky, které z ní učinily jednu z nejdůležitějších osobností počítačové vědy. Ada se v poznámkách věnuje řadě problémů spojených s možností programovat stroj a v závěrečné poznámce G navrhuje vůbec první algoritmus v dějinách, který měl počítat Bernoulliho čísla.

Konec spolupráce

Vydání překladu a Adiných poznámek předcházela ještě roztržka mezi ní a Charlesem Babbagem, která znamenala definitivní krach jejich spolupráce. Babbage totiž nutil Adu přidat do textu ještě výpady vůči vládě, která nechce vývoj analytického stroje financovat. To autorka odmítla, načež Babbage text poslal do tiskárny bez jejího vědomí. Nakladatel však nakonec přiměl Babbage, aby tuto pasáž vydal samostatně.

Mnoho štěstí však vydání textů nepřineslo. Babbage nikdy nesehnal dostatek financí na své stroje a zemřel v chudobě. Ada Lovelace sice došla díky svému překladu a poznámkám k analytickému stroji mírného docenění ve velmi specializovaných kruzích, uznávanou vědkyní se však nestala.

Zemřela ve věku pouhých 36 let, stejně jako její otec lord Byron, kterého ale nikdy nepoznala. Přesto se nechala pochovat vedle něj.

Citát

„Analytický stroj rozhodně nemá za cíl přijít s čímkoli novým. Může dělat přesně to, co mu řekneme, že má dělat a jak. Může provádět analýzy, ale nemá moc předjímat jakékoli závěry.“

A. A. L.

1.2 Augustin Louis Cauchy (1789–1857)

Na konci 18. století se měnil svět. A vše začalo ve Francii, kdy po propuknutí revoluce padl král, a tím de facto i feudální řád. Jen týdny po pádu Bastily se Louisi-Françoisi Cauchymu, někdejší pravé ruce pařížské policie a přesvědčenému roajalistovi, narodil syn, který dostal jméno Augustin Louis. Protože se rodina bála, že nové vedení státu se bude chtít mstít, uklidili se na venkov. Malý Augustin Louis tak žil v dost nuzných podmínkách.

Přesto vykazoval značné matematické nadání, které se navzdory turbulentním politickým událostem ve Francii podařilo prohlubovat. Z Augustina Louise vyrostl nejtalentovanější matematik své doby. A na jeho objevech stojí všechny modely umělé inteligence.

Základní kámen AI

Augustin Louis Cauchy přišel jako první s teorií gradientního sestupu. Jde o metodu optimalizace používanou k nalezení lokálního minima funkce. Je to základní algoritmus v oblasti strojového učení a umělé inteligence, zejména při trénování neuronových sítí. Neuronové sítě se učí adaptovat své váhy na základě dat, aby mohly správně klasifikovat nebo předpovídat výsledky. Gradientní sestup umožňuje efektivně najít tyto váhy.

Jednoduše řečeno: Cauchy vymyslel matematický postup, jak dojít k nejpravděpodobnějšímu řešení problému.

Jak tedy fungují Cauchyho teorie v praxi současných modelů umělé inteligence?

Umělá inteligence často zahrnuje vytváření modelů, které se snaží předpovědět nebo simulovat určité jevy. Gradientní sestup se používá k optimalizaci těchto modelů tak, aby jejich předpovědi byly co nejpřesnější. To se děje prostřednictvím minimalizace chyby nebo ztrátové funkce, což je míra toho, jak dobře model předpovídá reálná data nebo se s nimi shoduje.

Dále gradientní sestup umožňuje AI modelům zvládnout velmi složité úlohy, jako je rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka, autonomní řízení a mnoho dalších aplikací. To je možné díky jeho schopnosti efektivně navigovat v komplexních, multidimenzionálních prostorách a najít správné řešení.

Tato metoda byla klíčová pro některé z nejvýznamnějších průlomů v umělé inteligenci v posledních desetiletích. Pokračující inovace a vylepšení v oblasti gradientního sestupu, jako jsou různé varianty a techniky pro zlepšení konvergence, otevřely cestu pro vývoj stále sofistikovanějších AI systémů.

Resuscitace matematiky

Cauchy se kromě měnícího světa narodil také do doby, kdy se západní věda domnívala, že matematika již nemá žádná tajemství. Byl to však právě Cauchy a jeho souputník Carl Friedrich Gauss, kteří otevřeli zcela nové problémy matematiky. Zejména v oblasti pravděpodobnosti.

Cauchyho věhlas mezi francouzskými vědci byl ohromný, což dosvědčuje i fakt, že ještě před třicítkou se stal asistujícím profesorem na prestižní École polytechnique. Zároveň se však Cauchy dostal hned několikrát do křížku s velkými dějinami. Vyvrcholilo to v roce 1830, kdy byl sesazen král Karel X. a na trůn nastoupil Ludvík Filip. Cauchy opustil Francii a v roce 1833 se stal učitelem vnuka Karla X. Henriho, kterého učil matematiku v Praze. Právě tady se Cauchy věnoval horečné publikační činnosti. Do Paříže se vrátil v roce 1838 i kvůli špatnému stavu své matky. Odmítl však složit přísahu stávajícímu králi, tudíž nemohl vyučovat na univerzitě a musel se spokojit s místem v Akademii věd.

Zemřel v roce 1857. Jeho jméno je jedním ze 72 jmen význačných osobností zaznamenaných na Eiffelově věži.

Citát

Jsem křesťan, tedy věřím v boží podstatu Krista, stejně jako v ni věřili Tycho de Brahe, Koperník, Descartes, Newton, Leibnitz, Pascal… jako všichni velcí astronomové a matematici dějin.

1.3 Alan Turing (1912–1954)

Při hledání otcovství umělé inteligence dříve či později (spíše dříve) narazíte na jméno britského matematika Alana Turinga. Ten již v roce 1935 popsal fungování univerzálního počítacího stroje, který by měl nekonečnou paměť, byl by schopen tuto paměť procházet doslova symbol po symbolu, číst, co tyto symboly znamenají, vyhodnocovat to a vytvářet další symboly. Tento stroj, pro nějž se vžilo označení univerzální Turingův stroj, je první teoreticky přesný koncept počítače.

A britský matematik nezůstal jen u toho. Později své koncepty univerzálních strojů dál rozvíjel, až dospěl k popsání umělé inteligence. „Chceme stroje, které by se učily na základě zkušeností. Takové stroje by měnily své vlastní instrukce,“ uvedl na jedné ze svých raných přednášek o umělé inteligenci v roce 1947.

Řešení problémů

Turinga podobně jako většinu vědců fascinovalo řešení problémů. A možnosti strojů řešit problémy se staly jeho vášní. Byl přesvědčen, že možnost řešit všechny problémy, které zvládá lidský mozek, je hlavním cílem počítačů. To bylo na svou dobu nesmírně odvážné tvrzení a vlastně to je stále předmětem vášnivých debat i dnes, kdy se výpočetní kapacity počítačů uvádějí v řádech, o nichž se Turingovi ani nesnilo.

Přesto si Turing byl vědom hlavního limitu strojů. Dokládá to jeho oblíbený příklad, který počítače měly být schopny řešit – hru v šachy. Tedy jasně definovaný problém s neměnnými pravidly. Počítače podle Turinga jednou měly být schopny porazit člověka. Sám se pokoušel vyvíjet program, který by se dokázal naučit veškeré možné tahy v reakci na jakoukoli herní situaci. V jeho době však žádný počítač nemohl nabídnout potřebnou technologii, aby takové činnosti byl schopen.

Šachovou hypotézu, kterou Turing představil v roce 1945, se nakonec povedlo zrealizovat až v roce 1997, kdy počítač Deep Blue společnosti IBM dokázal porazit tehdejšího šachového velmistra Garryho Kasparova. Jak však připomínají odborníci, Turing se v jedné zásadní věci mýlil – jednalo se více o technologický pokrok než o pokrok ve vývoji umělé inteligence, jak si ji Turing vysnil.

Turing však nebyl pouhý teoretik. Naopak své teorie uměl velmi úspěšně uvést do praxe. Nejdůležitějším příkladem byl jeho univerzální dešifrovací stroj, který prolomil nacistickou šifru Enigma a přispěl tak ke konci druhé světové války. Po válce Turing v britské National Physical Laboratory sestavil Automatic Computing Engine (ACE), který patřil k prvním počítačům pracujícím s programy uloženými ve vnitřní paměti.

Turingův test

V roce 1950 Turing vydal v magazínu Mind stať Computing Machinery and Intelligence, v níž si položil zásadní otázku: „Mohou stroje myslet?“ Následují desítky stran argumentací, definic a vyvracení různých předpojatostí vycházejících z různých oblastí od teologie po matematiku.

Turing se zamýšlí nad tím, co je vlastně myšlení, jaká je přesná definice lidského přemýšlení a zda počítače někdy budou schopny něčeho podobného dosáhnout, nebo navždy budou řešiteli jasně formulovaných problémů.

Tak vznikl slavný Turingův test, jenž má za cíl určit míru schopnosti stroje myslet jako člověk. Respektive přesněji „imitovat lidské myšlení“. Turing svůj myšlenkový experiment označuje za imitační hru, která probíhá následujícím způsobem: v jedné místnosti sedí člověk a stroj, ve druhé místnosti pak člověk. Ten přirozeným jazykem pokládá otázky dvěma subjektům a snaží se rozhodnout, který z nich je člověk a který stroj. Testovaný subjekt (tedy stroj) přitom nesmí lhát, má ale možnost při odpovědích volit strategie, aby jej testující neodhalil. Například na otázku násobení dvou vysokých čísel si může dát na odpověď delší čas. Stroj, který by prošel tímto testem, by měl umělou inteligenci srovnatelnou s lidskou.

Turing sám odhadoval, že bude trvat desítky let, než k něčemu podobnému dojde: „Domnívám se, že do nějakých padesáti let bude možné naprogramovat počítače, aby v této hře uspěly natolik dobře, že průměrný testující nebude mít vyšší než 70procentní úspěšnost při odhalení stroje po pěti minutách testování.“

Turingův test se stal velmi vlivným nástrojem a má řadu praktických využití, zejména při odbourávání nejrůznějších robotů v digitální komunikaci.

Přesto odpověď na otázku, zda nějaký model AI dokázal tento test porazit, není tak snadná. Test je totiž antropocentrický, tedy postavený na vyhodnocení člověkem. A ten je omylný a nestálý. Například již v roce 2014 chatbot pojmenovaný Eugene Goostman dokázal třetinu hodnotitelů přesvědčit o tom, že není strojem, ale 13letým ukrajinským chlapcem.

Moderní modely AI pak otevřeně přiznávají, že jsou stroji, a nikoli lidmi.

Bez ovací

Alan Turing zemřel v roce 1954 na otravu kyanidem. Zda šlo o nehodu, či skutečnou sebevraždu, se nikdy nezjistilo. Dva roky předtím se podrobil léčbě homosexuality a chemické kastraci nařízené kvůli porušení zákona, který homosexuální styky zapovídal.

V roce 2009 se tehdejší britský premiér Gordon Brown jménem britského lidu Turingovi in memoriam omluvil.

Turing za svého života nedošel zaslouženého uznání. Důvodem byla krom jiného i skutečnost, že řady svých nejzajímavějších objevů a úspěchů dosáhl v armádním angažmá a spadaly tak do kategorie přísně tajné.

Citát

Digitální počítače stojí na tezi, že jde o stroje, které dokážou zvládnout všechny operace, jež zvládá lidský počítač.

1.4 Joseph Carl Robnett Licklider (1915–1990)

J. C. R. Licklider představil v roce 1960 dokument, který do značné míry definoval směřování strojového učení, pojmenoval hlavní problémy, jež před počítačovou vědou stojí, a de facto popsal budoucí fungování umělé inteligence, jak ji přinesly současné modely AI typu GPT.

Extenze lidského vědomí

Povídat si s počítačem

Vizionář

Citát

1.5 Sam Altman (*1985)

Všechna data světa

Problémy splněných snů

Na cestě k hojnosti