Průvodce AI
pro začátečníky

Váš průvodce k zvládnutí umělé inteligence
pro každodenní život, práci a zábavu

BONUS: 175 promptů

© Mgr. Tomáš Zahradníček - TZ-one, 2025

ISBN: 978-80-7539-247-3 (ePub verze)

ISBN: 978-80-7539-248-0 (mobi verze)

ISBN: 978-80-7539-249-7 (PDF verze)

www.vydavatelstvi-eknih.cz

Obsah

Obsah

Základy umělé inteligence srozumitelně

Umělá inteligence v každodenním životě

Umělá inteligence bez kódu: Síla bez programování

Praktické nástroje umělé inteligence, které můžete používat už dnes

Umělá inteligence pro firmy a podnikatele: Jak dostupné nástroje mění každodenní provoz

Umělá inteligence napříč odvětvími: Klíčové aplikace

Poučení z úspěchů i přešlapů umělé inteligence

Budoucnost umělé inteligence a rozvoj vaší gramotnosti

Cestu vpřed máte ve svých rukou.

BONUS: 175 promptů

Struktura efektivní výzvy

Výzvy k tvorbě obsahu

Pomoc s psaním

Obsah na sociálních sítích

Marketingové materiály

Analýza dat a poznatků

Návrhy pro vizualizaci dat

Generování nápadů a řešení problémů

Tvůrčí projekty

Zvýšení podnikání a produktivity

Operační návody a procesní dokumentace

Výzvy specifické pro dané odvětví

Automatizace a správa úloh

Výzvy specifické pro umělou inteligenci

Co dělat, když výsledek neodpovídá vašim očekáváním

Strategie pro zlepšení vašich výzev

Když obdržíte zcela chybnou odpověď

Šablona pro tvorbu hlavních výzev (promptů)

Základy umělé inteligence srozumitelně

Vzpomínáte si, kdy jste poprvé dostali doporučení na zboží při online nákupu? Možná jste právě hledali nové boty – a najednou se na stránce objevily návrhy: „Zákazníci, kteří si koupili tuto položku, si také prohlíželi…“ Některé z těch doporučení vám skutečně padly do oka. Jak to mohli vědět? Nešlo o náhodu, ale o výsledek práce systému, který sledoval chování tisíců jiných uživatelů a hledal v něm vzorce.

Právě tohle je podstata umělé inteligence: rozpoznávat souvislosti v datech, které by člověk ani nezaznamenal. Ať už jde o výběr seriálu, trasu domů nebo rozpoznání nemoci podle snímku – AI je v pozadí stále častěji. Funguje na základě dat, algoritmů a matematických modelů. Zní to složitě? Nemusí. Když víte, co hledat, zjistíte, že principy AI jsou vlastně docela jednoduché.

V této kapitole si ukážeme, co se za tím „kouzlem“ skrývá. Vysvětlíme si, jak AI pracuje, proč se o ni tolik mluví, a hlavně – jak ji můžete využít vy sami. Bez složitého žargonu. Krok za krokem.

Základy umělé inteligence: Srozumitelné vysvětlení klíčových pojmů

Ve světě technologií se často používají odborné výrazy, které mohou znít složitě nebo matoucím dojmem – zvlášť pokud se s nimi setkáváte poprvé. Platí to i pro oblast umělé inteligence. V této části si proto krok za krokem vysvětlíme hlavní pojmy tak, aby jim porozuměl každý – i ten, kdo nikdy nestudoval informatiku.

Umělá inteligence (zkráceně AI) je nejširší pojem, pod který spadají všechny „chytré“ technologie. Jde o vytváření počítačových systémů, které zvládají úkoly, jež běžně vyžadují lidské myšlení – například rozpoznání obličeje na fotce, přepis řeči na text nebo doporučení filmu podle vašeho vkusu. Neznamená to, že počítač přemýšlí jako člověk, ale dokáže zpracovávat informace způsobem, který působí inteligentně.

Strojové učení je jednou z metod, jak umělou inteligenci vytvořit. Místo toho, aby programátor počítači přesně řekl, co má dělat v každé situaci, počítač se sám „učí“ na základě velkého množství dat. Představte si, že učíte dítě rozeznávat ovoce – místo složitého popisu jablka mu ukážete desítky jablek a ono se postupně naučí, jak vypadá. Strojové učení funguje podobně: počítač analyzuje data a sám si v nich všímá vzorců a souvislostí.

Hluboké učení je pokročilejší forma strojového učení. Využívá tzv. neuronové sítě – počítačové modely inspirované strukturou lidského mozku. Tyto sítě mají více „vrstev“, které postupně rozpoznávají složitější a složitější vzory. Právě kvůli těmto vrstvám se této metodě říká „hluboké“ učení (anglicky deep learning).

Algoritmus si můžete představit jako kuchařský recept. Je to přesný návod, krok za krokem, jak počítač vyřeší určitý úkol. V rámci umělé inteligence algoritmy určují, jak počítač analyzuje data, učí se z nich a dělá rozhodnutí.

Jak spolu tyto pojmy souvisejí:

Umělá inteligence je zastřešující pojem – cíl vytvořit chytrý systém

Strojové učení je způsob, jak toho cíle dosáhnout

Hluboké učení je jedna z nejpokročilejších metod strojového učení

Algoritmy jsou konkrétní návody, které to vše pohánějí

Nejdůležitější je si uvědomit, že tyto technologie nejsou navržené k tomu, aby nás nahradily, ale aby nám pomáhaly. Jsou to nástroje, které rozšiřují naše schopnosti, pomáhají řešit složité úkoly a otevírají nové možnosti – ve vědě, zdravotnictví, vzdělávání i každodenním životě.

Co vlastně je (a co není) umělá inteligence

Teď, když už máme základní představu o tom, jak umělá inteligence funguje, pojďme si přiblížit, co ji opravdu odlišuje od běžných počítačových programů. Tradiční software funguje podle přesně daných instrukcí: pokud nastane A, následuje B. Každý krok je naprogramován dopředu a systém se nechová jinak, než jak mu bylo řečeno.

Umělá inteligence se ale chová jinak. Neřídí se jen pevnými pravidly, ale dokáže se učit z příkladů, hledat vzorce a dělat předpovědi – i v nových situacích, které nikdy předtím nezažila. Představte si to takto: klasický software je jako kdybyste někomu dali přesný návod, jak se dostat z bodu A do bodu B. Naproti tomu umělá inteligence je jako kdybyste tomu člověku dali mapu a naučili ho, jak se v ní vyznat – a pak ho nechali, aby se na místo dostal po vlastní ose. Učí se, zkouší a postupně se zlepšuje.

Krátký pohled do historie

Myšlenka, že by stroje mohly myslet, není nová. Už v roce 1955 použil vědec John McCarthy poprvé pojem „umělá inteligence“. On a jeho kolegové tehdy věřili, že by bylo možné naprogramovat stroje tak, aby zvládly jakoukoli lidskou činnost spojenou s inteligencí. Na tehdejší dobu to byla velmi odvážná představa.

První programy byly ve srovnání s dneškem jednoduché. Uměly třeba hrát dámu nebo řešit základní matematické úlohy. Přesto šlo o revoluční kroky. Vývoj AI ale neprobíhal hladce – střídala se období velkého nadšení s dobami zklamání, kdy zájem veřejnosti i financování poklesly. Tato období se označují jako „zimy umělé inteligence“.

Zlom přišel v roce 2012, kdy začaly být hojně využívány hluboké neuronové sítě. Ty umožnily počítačům rozpoznávat objekty na obrázcích téměř stejně dobře jako lidé. Už to nebyl jen postupný pokrok – byla to opravdová revoluce.

Čemu AI rozumí – a čemu ne

Současná umělá inteligence dokáže opravdu hodně. Poráží světové šampiony v šachách i složitějších hrách, tvoří texty, obrazy nebo hudbu a pomáhá řešit náročné úkoly ve zdravotnictví, vědě i průmyslu. Ale je důležité vědět i to, co AI neumí.

Umělá inteligence nemyslí jako člověk. Nemá emoce, vědomí ani vlastní vůli. Nerozumí světu jako my – pouze pracuje s daty a vzory. Může napodobovat porozumění, ale skutečně nechápe význam slov nebo situací tak, jak je vnímá člověk.

Ty nejvýkonnější systémy fungují nejlépe tehdy, když spolupracují s lidmi. Počítače jsou výborné v počítání, třídění informací a rychlém rozhodování. Ale stále potřebují lidskou tvořivost, zodpovědnost a schopnost chápat souvislosti každodenního života. Umělá inteligence není náhradou člověka – je jeho pomocníkem.

Časté mylné představy o umělé inteligenci

Kolem umělé inteligence koluje řada přehnaných představ, které mohou vést ke zklamání nebo k nepochopení jejího skutečného přínosu. V této části si rozebereme tři nejčastější omyly, se kterými se setkáváme v praxi.

Mýtus č. 1: „Když má AI dost dat, zjistí všechno.“

Často se říká, že stačí umělé inteligenci „nasypat“ dostatek dat a ona pak zvládne vyřešit jakýkoli problém. To ale není pravda. Tento pohled přeceňuje možnosti technologie a vede k nerealistickým očekáváním.

Ve skutečnosti je AI velmi dobrá v řešení konkrétních úkolů – zejména tam, kde je možné najít vzorce. Například dokáže s velkou přesností odhalovat nádory na lékařských snímcích nebo předvídat poruchy v technologiích. Ale jakmile přijde na složité lidské vztahy, změny prostředí nebo situace, které vyžadují „zdravý“ rozum, AI si často neví rady.

AI není kouzelná hůlka. Je to specializovaný nástroj a funguje dobře jen tam, kde má jasné zadání a dobře definovaná data.

Mýtus č. 2: „Umělá inteligence vezme lidem práci.“

Další častý strach je, že AI masově nahradí lidské pracovníky. Ano, AI mění způsob, jakým pracujeme, ale to ještě neznamená, že všechny pozice zaniknou.

Cílem organizací, které v poslední době zaváděly AI, nebylo propouštění zaměstnanců. Naopak – chtěly ulehčit zaměstnancům od rutinních a časově náročných úkolů, aby se mohli věnovat činnostem s vyšší přidanou hodnotou.

Představte si to jako příchod tabulkových procesorů (např. Excelu). Účetní díky nim nemuseli všechno počítat ručně, ale místo toho se mohli víc soustředit na analýzu nebo strategii. Podobně AI pomáhá lidem zvládat práci lépe – nenahrazuje je, ale doplňuje.

Podle výzkumu může do roku 2030 dojít ke změně pracovní náplně u přibližně 14 % lidí po celém světě v důsledku automatizace. To je sice významné číslo, ale rozhodně to není konec práce, jak ji známe.

Mýtus č. 3: „Umělá inteligence je vždy přesná a nestranná.“

Třetí mýtus je zvlášť nebezpečný: že AI je objektivní a nikdy se nemýlí. Realita je však jiná – AI systémy dělají chyby a mohou opakovat předsudky, které se skrývají v datech, ze kterých se učily.

Například: pokud byla AI trénovaná na datech o náboru zaměstnanců, kde historicky docházelo k diskriminaci, bude v této diskriminaci pravděpodobně pokračovat. Podobně může AI špatně vyhodnotit zdravotní data, pokud určitá skupina pacientů nebyla v původním souboru dostatečně zastoupena.

AI není dokonalá, protože se učí od nás – a my lidé nejsme bezchybní. Umělá inteligence není soudce ani věštec. Je to statistický nástroj, který zpracovává data a hledá souvislosti. K tomu, aby dobře fungoval, potřebuje náš dohled, pochopení a kritické myšlení.

Shrnutí:
Umělá inteligence není všemocná, nenahradí všechny pracovníky a není neomylná. Je to silný nástroj, který může lidem výrazně pomoci – pokud ho budeme používat uvážlivě, se znalostí jeho silných i slabých stránek.

Klíčové prvky systémů umělé inteligence

Když už víme, co umělá inteligence je – a co není – podívejme se teď na to, z čeho se tyto systémy vlastně skládají. Co jim umožňuje fungovat? Obvykle mluvíme o čtyřech základních „stavebních kamenech“:

Data – základ pro učení

Algoritmy – mozek systému

Proces učení a testování

Uživatelské rozhraní – způsob, jak s AI komunikujeme

Data: Bez dat to nejde

Začněme tím nejdůležitějším – daty. Bez nich nemá umělá inteligence z čeho se učit. I ten nejlepší algoritmus na světě bude zcela nefunkční, pokud nedostane správné příklady.

Představte si, že se chcete naučit nový jazyk, ale máte k dispozici jen tři věty. Možná se je naučíte nazpaměť, ale v běžném rozhovoru byste se ztratili. Umělá inteligence funguje podobně. Potřebuje spoustu příkladů, aby pochopila, jak se věci běžně dělají – a jak poznat, kdy se děje něco výjimečného.

Ale nejde jen o počet příkladů. Rozmanitost dat je stejně důležitá. Pokud systém uvidí jen jeden typ situace, bude mít problém, když narazí na něco nového nebo trochu jiného. Aby byla AI opravdu užitečná, musí být trénovaná na datech, která odrážejí celou škálu možných scénářů.

Příklad z praxe: Proč nestačí jen „dokonalé“ příklady

Jedna výrobní firma chtěla využít umělou inteligenci ke zlepšení kontroly kvality na výrobní lince. Cílem bylo, aby systém rychle rozpoznal vadné výrobky a snížil potřebu ruční kontroly. První výsledky ale byly zklamáním – AI přehlížela drobné vady, které by člověk na první pohled rozpoznal.

Zjistili, že problém byl v trénovacích datech. Systém dostal pouze dva druhy příkladů: zcela bezchybné výrobky a výrobky s velkými, jasně viditelnými vadami. Ale většina skutečných chyb ve výrobě je jemnější – malé škrábance, lehké promáčkliny nebo posunuté spoje. S tímto typem poškození se AI nikdy nesetkala, a tak ho ani neuměla poznat.

Jakmile do trénovacích dat doplnili širší škálu obrázků, včetně těch s menšími, ale důležitými nedokonalostmi, systém se rychle začal zlepšovat. Naučil se rozlišovat nuance a stal se spolehlivým nástrojem pro každodenní kontrolu.

Tento příklad jasně ukazuje, jak zásadní roli hrají kvalitní a pestrá data. Bez nich umělá inteligence nedokáže fungovat správně – a často se chová způsobem, který nás překvapí nebo zklame. Pokud chceme, aby nám AI opravdu pomáhala, musíme jí dát správný základ, ze kterého se může učit.

Etický rámec systémů umělé inteligence
Klíčové komponenty: data, algoritmy, trénování a uživatelské rozhraní

Kdo vlastní data? A co znamená souhlas?

Jakmile si uvědomíme, že systémy umělé inteligence se učí z dat, vyvstane důležitá otázka: komu ta data vlastně patří?

Když používáme nástroje nebo aplikace s umělou inteligencí, často nevíme, že naše zadání, dotazy nebo chování mohou být dále využívány pro zlepšování systému. Firmy, které tyto služby nabízejí, by měly být otevřené a srozumitelně vysvětlit, k čemu a jak data používají – a měly by od nás získat jasný souhlas.

Je dobré se jako uživatel zamyslet: Co se děje s mými daty po skončení interakce? Jsou mazána? Uložena? Sdílena? V éře AI už nejde jen o technologii, ale i o etiku a odpovědnost.

Algoritmy: „mozky“ umělé inteligence

Další důležitou součástí jsou algoritmy – tedy přesné návody nebo postupy, které říkají umělé inteligenci, co má dělat s daty. Bez nich by umělá inteligence nevěděla, jak se učit, ani jak vytvářet užitečné výstupy.

Představte si algoritmus jako kuchařský recept: říká systému, jak má zpracovávat suroviny (data) a jaký „pokrm“ má vzniknout (např. odpověď, doporučení nebo předpověď). Existuje mnoho druhů algoritmů – každý se hodí na něco jiného:

Rozhodovací stromy – pomáhají rozdělovat věci do kategorií

Regresní algoritmy – odhadují číselné hodnoty (např. cenu domu)

Posilovací učení – učí se na základě zpětné vazby (např. hraní her)

Neuronové sítě – napodobují způsob, jakým přemýšlí mozek

Volba algoritmu záleží na tom, jaký problém se snažíme vyřešit.

Trénování a testování: Učení v praxi

Třetí komponentou je samotný proces učení. V tomto kroku dochází ke spojení dat s algoritmem. Systém se „učí“ tím, že sleduje příklady a upravuje svá vnitřní pravidla tak, aby v datech nacházel správné vzorce.

Je to podobné jako lidské učení: čím víc tréninku, tím lepší výsledek. Ale je tu háček. Někdy se systém naučí příliš dobře – místo pochopení se jen naučí zpaměti všechny příklady. Tomu se říká přeučení (overfitting) a znamená to, že systém pak selže u nových, neznámých situací.

Testování je proto nezbytné. Pomáhá ověřit, zda systém zvládne i data, která nikdy předtím neviděl. Teprve tehdy můžeme říct, že je opravdu užitečný a schopný samostatného rozhodování.

Uživatelské rozhraní: Spojení s lidmi

Čtvrtým pilířem je uživatelské rozhraní – tedy způsob, jakým lidé komunikují s umělou inteligencí. I ten nejchytřejší systém může být zbytečný, pokud se s ním špatně pracuje.

Rozhraní musí být přístupné a intuitivní, aby jej mohl použít i člověk bez technických znalostí. Dobře to ilustrují hlasoví asistenti jako Siri nebo Alexa. Nevyžadují žádné speciální dovednosti – stačí mluvit. Jejich úspěch stojí právě na tom, že technologie se přizpůsobuje člověku, nikoli naopak.

Shrnutí

Systém umělé inteligence funguje jen tehdy, když dobře spolupracují čtyři klíčové prvky:

Data, která jsou kvalitní a pestrá

Algoritmy, které umí tato data zpracovat

Proces učení a testování, který zajišťuje, že se AI skutečně „něco naučila“

Uživatelské rozhraní, které zpřístupní výsledky lidem

A nad tím vším se vznáší etický rámec: jak se zachází s našimi daty, komu patří a kdo za ně nese odpovědnost. To jsou otázky, které dnes neřeší jen programátoři, ale každý z nás.

Jak umělá inteligence skutečně funguje
Neuronové sítě – „mozky“ umělé inteligence

Když se mluví o tom, jak umělá inteligence funguje, často narazíme na pojem neuronová síť. Možná to zní složitě, ale princip je poměrně srozumitelný. Neuronové sítě si můžeme představit jako tým malých „řešitelů problémů“, kteří spolupracují – každý přijímá informace, něco s nimi udělá a předá je dál. Tento tým se postupně zlepšuje v tom, jak úkol zvládnout.

Jak neuronová síť pracuje krok za krokem

Neuronová síť začíná tím, že přijímá vstupní data – například obrázek, větu nebo čísla. Tato data nejprve vstupují do tzv. vstupní vrstvy, kde je systém „zachytí“. Pak procházejí několika skrytými vrstvami, ve kterých se děje hlavní kouzlo.

Každá skrytá vrstva obsahuje uzly (někdy přirovnávané k „neuronům“), které fungují jako malé výpočetní jednotky. Každý uzel:

Přijme informace z předchozí vrstvy

Zpracuje je pomocí jednoduchého výpočtu

Pošle výsledek dál do další vrstvy

Na začátku síť rozpoznává jen jednoduché vzory – třeba hranici objektu nebo barvu. Ale jak data putují dál, vrstvy začnou tyto jednoduché vzory kombinovat a budovat složitější představy – například že jde o obličej, dům nebo kočku.

Jak se síť učí? Pomocí zpětné vazby

Během trénování síť zkouší různé možnosti a sleduje, jak moc se trefila do správné odpovědi. Pokud udělá chybu, upraví spojení mezi svými uzly – tedy trochu „změní své myšlení“. Tento proces opakuje stále dokola, dokud není dostatečně přesná.

Je to jako když se dítě učí poznávat zvířata:
Nejdřív vidí obrázek psa a řekne „kočka“. Opravíte ho a dítě se příště lépe soustředí na to, jak pes vlastně vypadá. Učení probíhá postupně – stejně jako u neuronových sítí.

Co všechno neuronové sítě zvládnou? A co ne?

Dnes neuronové sítě umí opravdu hodně:

Rozpoznávají tváře na fotkách

Překládají cizí jazyky

Předvídají zdravotní rizika

Tvoří texty, hudbu nebo obrazy

Ale pozor – nejsou dokonalé. Potřebují obrovské množství trénovacích dat. A co je důležité: často neumíme přesně říct, proč se rozhodly tak, jak se rozhodly. Proto se někdy označují jako černá skříňka.

Například: pokud se neuronová síť naučí rozpoznávat psy, bude velmi úspěšná u běžných plemen. Ale pokud jí ukážete velmi neobvyklého psa nebo fotku z nezvyklého úhlu, může si ho splést třeba s kočkou. Lidský dohled a zkušenost jsou stále nezbytné.

Závěrem: Učící se stroje a naše zodpovědnost

Neuronové sítě jsou fascinující – ukazují, jak může stroj napodobovat proces učení. Ale skutečné porozumění světu stále zůstává doménou člověka. Stroje rozpoznávají vzory, ale nerozumějí jim jako my.

Pokud porozumíte principu neuronových sítí, budete mnohem lépe chápat, co umělá inteligence skutečně umí – a kde jsou její hranice.

Tak co, jdete se podívat, jak to vypadá v praxi?

VYZKOUŠEJTE SI TO SAMI
Malý experiment s rozpoznáváním vzorů pomocí umělé inteligence

Chcete si na vlastní kůži vyzkoušet, jak se chová systém, který rozpoznává vzory? Připravili jsme pro vás jednoduchý a zábavný experiment, ve kterém si sami zahrajete hru Quick, Draw! od Googlu – a při tom zjistíte, jak umělá inteligence „přemýšlí“, když se učí z vašich obrázků.

Co budete potřebovat

Počítač, tablet nebo telefon s připojením k internetu

Webový prohlížeč (např. Chrome, Firefox, Safari…)

Zhruba 15–20 minut času

Chuť kreslit (talent není potřeba!)

Jak na to – krok za krokem

Otevřete webovou stránku:
Do vyhledávače zadejte „Quick, Draw!“ nebo navštivte přímo adresu https://quickdraw.withgoogle.com

Spusťte hru:
Klikněte na tlačítko „Let's Draw! - Start“ a hra vám náhodně zadá slovo, které máte nakreslit (např. ponožky, policejní auto, pes…)

Kreslete:
Na každý obrázek máte 20 sekund. Umělá inteligence se snaží během kreslení uhádnout, co tvoříte. Pokud uhodne, přejde se na další úkol.

Tipy pro pozorování a přemýšlení

Nebojte se kreslit „špatně“ – i nepovedená kresba je cenný vstup.

Zkuste nakreslit stejný objekt různými způsoby – např. jednoduchý strom, pak složitější.

Sledujte, kdy a proč AI uhodne správně – co na vaší kresbě fungovalo? Co ji mátlo?

Otázky k zamyšlení po experimentu

Které obrázky dokázala AI uhodnout snadno? Proč právě ty?

Kdy byla nejistá nebo úplně mimo?

Pomohlo, když jste kreslili pomaleji nebo pečlivěji?

Co vám to připomíná – třeba proces, jak se učí malé dítě rozpoznávat věci?

Jak by mohla podobná chyba AI v kresbě ovlivnit reálné aplikace – třeba v medicíně nebo dopravě?

Překvapilo vás něco na způsobu, jak AI reagovala?

Co si z toho odnést

Tato hra není jen zábava – je to okénko do světa strojového učení. Uvidíte, jak umělá inteligence hledá vzory, jak si „myslí“ a kdy se může splést. Na vlastní oči uvidíte limity i sílu této technologie – a právě to je ten moment, kdy se z teorie stává praktické porozumění.

Vyzkoušejte to, pozorujte a klidně se k tomu vraťte později – učení hrou opravdu funguje.

VYZKOUŠEJTE SI TO SAMI
Objevte umělou inteligenci ve svém každodenním životě

Získali jste základní přehled o tom, jak umělá inteligence funguje. Teď si pojďme ukázat, že se s ní pravděpodobně setkáváte každý den – aniž byste si to možná uvědomovali.

Zkuste si představit svůj běžný den – od chvíle, kdy zazvoní budík, až po večerní relaxaci. V mnoha momentech vám „v zákulisí“ pomáhá umělá inteligence. A často jde o úplně běžné věci.

Kde se s AI potkáváte, aniž byste to tušili?

E-mail a spamový filtr: Pokud váš e-mail automaticky přesouvá nevyžádanou poštu do složky spam, je to díky systému umělé inteligence, který se naučil rozeznávat nechtěné zprávy podle vzorců.

Navigace v telefonu: Aplikace jako Google Maps nebo Waze nepoužívají jen GPS – umělá inteligence analyzuje dopravní situaci, předvídá zácpy a navrhuje nejlepší trasu v reálném čase.

Predikce textu: Když píšete zprávu a telefon vám napovídá další slova, jde o jazykový model – jednu z forem AI, která se učí z toho, jak píšete.

Doporučení obsahu: Netflix, Spotify nebo YouTube vám neukazují náhodné nabídky. Sledují, co vás baví, a pomocí AI doporučují další filmy, písničky nebo videa podle vašeho vkusu.

Fotoaparát v mobilu: Moderní mobilní telefony využívají AI k tomu, aby vylepšily fotky hned při jejich pořízení – upraví jas, automaticky zaostří na obličeje a někdy dokonce rozpoznají, co fotíte.

Cvičení pro vás: Všímejte si technologií kolem sebe

Zkuste si jeden den vést krátký záznam:

Jaké digitální nástroje používáte?

V jakých chvílích vám něco doporučují, napovídají nebo se automaticky přizpůsobí vašemu chování?

Pak si položte jednoduchou otázku:

„Používá tato služba pravděpodobně nějakou formu umělé inteligence?“

Závěr

Možná budete překvapeni, kolikrát za den se na AI spoléháte – ať už při výběru trasy, psaní zprávy nebo sledování seriálu. Umělá inteligence není jen věcí laboratoří nebo velkých firem. Je to technologie, která už dnes tiše ovlivňuje váš každodenní život.

A čím více o ní víte, tím lépe ji můžete využívat – vědomě, bezpečně a s porozuměním.

PROPOJENÍ S KAPITOLOU: Umělá inteligence v kontextu

Umělá inteligence není něco, co se odehrává pouze v laboratořích nebo science fiction. Jak už jsme viděli, objevuje se v každodenních úkolech, které:

se opakují, ale vyžadují určitou dávku úsudku (např. filtrování spamu),

závisí na rozpoznávání vzorců v datech (např. doporučení filmů),

se přizpůsobují osobním preferencím (např. návrhy zpráv na klávesnici),

a dokážou reagovat na měnící se podmínky (např. dopravní situace v navigaci).

Cílem této kapitoly ani cvičení není vzbudit obavy z toho, že je AI „všude“. Naopak – smyslem je pochopit, že umělá inteligence je nástroj, který je už dnes součástí běžných služeb a aplikací. Je to technologie, kterou už používáme, často bez toho, že bychom si to uvědomovali.

Shrnující tabulka: tři klíčové pojmy v umělé inteligenci

Níže uvedená tabulka přehledně ukazuje, jak do sebe jednotlivé pojmy zapadají. (Viz přiložený obrázek.)

Úroveň

Definice

Příklady

Artificial Intelligence (AI)

Vytváření počítačových systémů, které zvládají úkoly vyžadující lidskou inteligenci

Expertní systémy, Automatizace na základě pravidel

Machine Learning (Strojové učení)

Systémy, které se učí z dat a zlepšují se zkušeností

Doporučovací systémy, Prediktivní analýzy

Deep Learning (Hluboké učení)

Vrstvené neuronové sítě, které zpracovávají složité vzorce

Rozpoznávání obrazu, Zpracování přirozeného jazyka

Jak to spolu souvisí?

Umělá inteligence (AI – Artificial Intelligence) je široký pojem – zastřešuje všechny metody, jak „naučit počítač myslet chytře“.

Strojové učení (ML – Machine Learning) je podskupinou AI – je to způsob, jakým se systém učí z dat.

Hluboké učení (DL – Deep Learning) je ještě specializovanější oblast – používá složité neuronové sítě, které si „staví vlastní představy“ z vrstvy na vrstvu.

Závěr

Tato přehledná struktura vám může pomoci lépe chápat, kde se jednotlivé technologie nacházejí a jak spolu souvisejí. Až příště budete používat mapy, přehrávat si hudbu nebo sledovat videa, zkuste se zamyslet – která vrstva AI asi právě pracuje na pozadí?

Pochopení těchto základních pojmů je důležitým krokem k tomu, abyste se umělé inteligence nebáli, ale uměli ji využívat jako nástroj, který vám může v mnoha oblastech usnadnit život.

Shrnutí a přechod k dalšímu tématu

Tímto končí naše úvodní kapitola a vy už nyní máte jasnější představu o tom, co umělá inteligence skutečně je – a co není. Zjistili jste:

jaké jsou klíčové složky systémů AI (data, algoritmy, proces učení, rozhraní),

jak AI funguje na principu rozpoznávání vzorců a zpětné vazby,

jak neuronové sítě napodobují učení,

a hlavně – kde všude se s AI běžně setkáváte ve svém životě.

V další kapitole se vydáme ještě blíž k vaší každodenní realitě.
Ukážeme si konkrétní aplikace, které využíváte třeba každý den – od hlasových asistentů, přes doporučení videí či hudby, až po způsoby, jak AI mění moderní zdravotnictví. Uvidíte, jak umělá inteligence opravdu funguje v praxi – nejen ve firmách, ale i u jednotlivců.

A proč to celé děláme?

Nechceme z vás udělat programátora nebo datového analytika.
Cílem je, abyste rozuměli tomu, co je za oponou. Abyste se nenechali zmást módními pojmy, ale mohli s jistotou říct, kdy AI funguje dobře, kde má svá omezení a jak ji můžete využít – bezpečně a chytře.

Protože digitální gramotnost už dnes neznamená jen umět poslat e-mail nebo pracovat s tabulkami.
Ve 21. století je porozumění umělé inteligenci dovednost, která se týká každého z nás.

Tak pojďme dál.

Umělá inteligence v každodenním životě

Věděli jste, že jste dnes pravděpodobně komunikovali s více než desítkou systémů umělé inteligence, aniž byste si to uvědomili? Možná vás ráno probudil chytrý budík nebo hlasový asistent. Možná vám telefon navrhl nejrychlejší cestu do práce. A váš e-mail? Ten už dávno automaticky roztřídil zprávy na důležité a spam.

Umělá inteligence je už dnes tichým společníkem vašeho dne. Funguje nenápadně, efektivně – a často ji ani nevnímáte. Přesto ovlivňuje, co čtete, jak komunikujete, co vám aplikace doporučují a jak rychle se dostanete tam, kam potřebujete.

Revoluce, která zevšedněla

Tak to často bývá s velkými technologickými změnami. Nejprve přichází nadšení, zvědavost i obavy. Mluví se o tom, píše se o tom. A pak… si zvyknete. Stane se to samozřejmostí.

Vzpomeňte si na elektřinu. Když se v domácnostech objevily první žárovky, působilo to téměř magicky. Dnes si elektřiny všimneme až tehdy, když nejde – nebo když je potřeba dobít mobil.

Umělá inteligence je momentálně někde uprostřed této cesty. Některé její schopnosti nás stále ohromují – jako třeba realističtí hlasoví roboti nebo AI, která během pár vteřin vytvoří obraz či báseň. Jiné funkce už bereme jako samozřejmé – třeba automatické opravy textu, předpovídání slov, doporučené filmy nebo hudba, či filtrování spamu.

Je čas se podívat pod povrch

Právě teď je ideální chvíle se zastavit a podívat se blíž:

Kde se AI už vklínila do vašeho běžného dne?

Jak mění způsob, jakým pracujete, komunikujete nebo relaxujete?

A kde by mohla – pozitivně či negativně – překvapit?

V následujících kapitolách se zaměříme na konkrétní příklady. Ukážeme si, jak umělá inteligence vylepšuje služby, šetrně automatizuje rutinu a mění každodenní zážitky – od zdraví přes nakupování až po vzdělávání.

Protože rozumět umělé inteligenci dnes neznamená být programátorem. Znamená to být informovaným uživatelem v době, kdy technologie nenápadně, ale zásadně formují svět kolem nás.

Virtuální asistenti a chytrá domácí zařízení

Sada hlasových příkazů zaměřených na domácnost, rozdělená podle asistenta:

Apple Siri

„Hej Siri, zhasni světla v ložnici.“

„Hej Siri, kolik stupňů je v obýváku?“

„Hej Siri, otevři garážová vrata.“

Amazon Alexa

„Alexo, zapni vysavač.“

„Alexo, nastav topení na 22 stupňů.“

„Alexo, připomeň mi zalít květiny zítra v 10.“

Google Assistant

„OK Google, zamkni hlavní dveře.“

„OK Google, jaká je teplota v lednici?“

„OK Google, vypni televizi.“

Zní vám to povědomě? Tohle nejsou věty z filmu o budoucnosti – to je běžná součást dnešní reality. Virtuální asistenti se zabydleli v našich domácnostech a nenápadně se stali hlasovými komorníky moderní doby. Co dříve byly neohrabané nástroje s omezeným porozuměním, jsou dnes systémy schopné ovládat světla, regulovat topení, přehrávat hudbu nebo vám doporučit recept na večeři.

Jak to celé funguje?

Virtuální asistenti využívají kombinaci různých technologií umělé inteligence:

Rozpoznávání řeči (speech recognition) – převede váš hlas na text

Zpracování přirozeného jazyka (NLP - Natural language processing) – pochopí význam toho, co jste řekli

Strojové učení – učí se z vašich požadavků a přizpůsobuje se vašemu stylu mluvy i zvyklostem

Výsledkem je systém, který reaguje přirozeně a chytře – i když občas stále odpoví zcela nepřesně.

Když technologie změní život

Starší lidé, kteří dříve tápali v online světě, dnes díky hlasovým asistentům dokážou poslat zprávu vnoučatům, objednat si léky nebo si jen pustit oblíbenou písničku bez jediného kliknutí. Stačí říct: „Připomeň mi, že mám zítra zavolat doktorovi“ – a umělá inteligence se postará o zbytek.

Najednou není potřeba znát hesla, vyplňovat formuláře nebo mít rychlé prsty. Technologie, která dřív vytvářela bariéry, se mění v most – a pomáhá lidem zůstat samostatní, informovaní a ve spojení.

Právě v tom spočívá skutečná hodnota umělé inteligence: že umožňuje dělat věci jednodušeji, s menší námahou, a přitom s větším dopadem.

Výhody a stinné stránky

Chytrá zařízení dnes umí:

rozpoznat jednotlivé uživatele podle hlasu

automaticky se přizpůsobit vašim rutinám

varovat vás při podezřelých událostech (únik vody, pohyb v domě, když nejste doma)

To vše je skvělé – ale má to etickou a bezpečnostní stránku.
Zařízení musí neustále poslouchat, aby rozpoznala aktivační frázi („Hej Siri…“). Firmy tvrdí, že nahrávání začíná až po ní, ale obavy přetrvávají. Co když někdo systém zneužije? Nebo ho hackne?

Jeden IT expert mi řekl:

„Dnes si lidi platí za to, že mají doma mikrofon, který je stále zapnutý. To by dřív znělo jako špatný vtip.“

Neříkám, že máte odpojit všechna zařízení. Ale kritické myšlení a informovanost jsou klíčem. Například:

Používejte fyzické tlačítko na ztlumení mikrofonu, když mluvíte o citlivých věcech

Pravidelně mažte historii hlasových příkazů (většina asistentů to umožňuje)

Zvažujte, které funkce opravdu potřebujete – méně někdy znamená více (a bezpečněji)

Umělá inteligence v doporučování obsahu a sociálních sítích

„Jak Netflix ví, co chci sledovat?“
„Proč mi Instagram nabízí reklamu na něco, o čem jsem právě mluvil?“
„YouTube mi někdy nabídne přesně to video, o kterém jsem ani nevěděl, že ho potřebuju.

Ne, není to magie. Je to cílená práce algoritmů.

Sociální sítě, streamovací služby i online obchody sledují:

co sledujete

na co klikáte

co lajkujete

s čím trávíte čas

Vědomě sledujte, co vám algoritmy doporučují – a co vám možná zamlčují

Rozšiřujte si obzory mimo svou „bublinu“

Učte se rozlišovat mezi obsahem, který vás inspiruje, a tím, který vás rozezlí jen proto, že je tak navržený

neuzavírají uživatele do bublin,

a podporují různorodost obsahu.

Nabízení alternativních pohledů – algoritmy mohou občas doporučit i obsah z opačného názorového spektra nebo od neznámých autorů.

Transparentnost doporučení – například YouTube již někdy ukazuje, proč vám určitý obsah nabízí („na základě vaší historie sledování“).

Resetujte doporučení – většina platforem umožňuje smazat historii nebo upravit, co se vám doporučuje.

Vyhledávejte obsah vědomě – sledujte nové autory, jiný styl, jiné názory.

Používejte anonymní režim – občas hledejte novinky bez přihlášení, aby vás neomezoval váš předchozí digitální otisk.

Vracejte se ke zdrojům s různými perspektivami – to platí hlavně u zpráv a informací o světě.

Ptejte se sami sebe: Proč mi tohle bylo doporučeno? Koho tím sleduji? Co mi to přináší?

Občas změňte směr: Vědomě sledujte nové zdroje, jiné názory, jiný styl obsahu.

Pročistěte své algoritmy: Smažte historii sledování, upravte zájmy, zrušte odběr kanálů, které vás už neposouvají.

Buďte aktivní objevitelé: Nenechte se vést jen návrhy – vyhledávejte témata, která vám připadají důležitá, i když nejsou v trendu.

upravit tón podle zvoleného publika,

navrhnout plynulejší věty,

zvýšit srozumitelnost textu,

upozornit na nechtěně vágní nebo nudná místa.

nabídnout různé způsoby formulace myšlenky,

shrnout dlouhý text do přehledného výtahu,

vygenerovat návrh odpovědi nebo článku,

pomoci překonat tvůrčí blok.

vytvořit něco, co zní dobře, ale není pravdivé,

opomenout kulturní nebo kontextové nuance,

sklouznout k nudné, uniformní formulaci.

Zadejte jasné instrukce – co chcete, v jakém stylu a pro jaký účel

Ověřujte fakta – AI může „vymýšlet“ (halucinovat)

Přidejte vlastní hlas – AI může začít, ale vy ji musíte dokončit

Udržujte kontrolu nad obsahem – vy jste autor, AI je pomocník

Rozpoznat osoby, místa, objekty i události a podle toho fotografie třídit

Vybrat nejlepší snímky na základě ostrosti, světla a kompozice

Navrhnout vylepšení přizpůsobená konkrétním typům fotografií (portréty, krajiny, jídlo…)

Sestavit alba a zvýraznit důležité momenty, aniž byste museli vše procházet ručně

jak vypadá lidská tvář,

co je dobrá kompozice,

nebo které barvy a tvary přitahují pozornost.

Nechte AI předtřídit velké objemy dat – najde podobnosti, duplicity a základní témata

Vy sami vyberte to, co má pro vás význam – vy víte, co je vzpomínka a co jen pokus

Využijte AI při vytváření alb, prezentací nebo koláží – a dejte jim osobní příběh

Automaticky třídit zprávy podle typu a důležitosti
(např. pracovní vs. osobní, naléhavé vs. informační)

Nabízet návrhy odpovědí na běžné otázky jedním kliknutím

Připomínat nevyřešené konverzace, na které jste zapomněli

Pomáhat s formulací zpráv – navrhují tón, strukturu i klíčová sdělení

Calendly

Clara

x.ai

sledovat vaše (a cizí) kalendáře,

navrhnout volný čas všem stranám,

posílat zdvořilé a srozumitelné e-maily – klidně jako by je psal člověk.

E-maily často obsahují důvěrné nebo citlivé informace

Automatická odpověď na špatnou zprávu může způsobit nedorozumění nebo reputační problém

AI není náhrada lidského úsudku – ten je stále klíčový

Nastavte filtry a priority – a občas je revidujte

Používejte návrhy odpovědí jen tam, kde to dává smysl

Důležité zprávy si před odesláním vždy zkontrolujte sami

Zautomatizujte plánování schůzek, ale mějte přehled o tom, co AI navrhuje

sledovat fyzickou aktivitu a spánek

odhalit neobvyklé změny v tělesných funkcích

připomenout užívání léků nebo pitný režim

analyzovat jídelníček a navrhovat zdravější volby

sledovat náladu a stres pomocí poznatků z chování a řeči

Chytré hodinky a náramky (Apple Watch, Fitbit, Garmin): sledují srdeční tep, spánek, aktivitu, dech nebo hladinu kyslíku v krvi

Aplikace pro duševní zdraví (např. Wysa, Youper): AI chatboty poskytují základní podporu při stresu nebo úzkosti

Výživové aplikace s AI (např. MyFitnessPal, Yazio): rozpoznají jídlo z fotky a vypočítají nutriční hodnoty

Aplikace pro sledování cyklu (např. Clue, Flo): využívají AI k předpovědi cyklických změn, plodnosti a nálady

Domácí monitory krevního tlaku, cukru v krvi nebo EKG: díky AI se učí rozpoznávat varovné signály

Prevence je efektivnější než léčba – AI vám může pomoci včas odhalit problémy, které byste jinak přehlédli

Pravidelnost a zpětná vazba – aplikace vás udrží na správné cestě a motivují k drobným, ale trvalým změnám

Personalizace – nástroje s AI se přizpůsobují vašim potřebám, ne naopak

Detekovat nepravidelný srdeční rytmus (např. fibrilaci síní)

Analyzovat kvalitu spánku a upozornit na možné poruchy

Sledovat úroveň denní aktivity a navrhovat cíle šité na míru

Rozpoznat pád a automaticky kontaktovat nouzové číslo

sledovat své příznaky a faktory, které je ovlivňují

být upozorněni na možné zhoršení stavu dřív, než k němu dojde

mít přehled o tom, jak vaše prostředí, rutina nebo stres ovlivňují vaše zdraví

Vybrat vhodný jídelníček na základě cílů, preferencí nebo potravinových omezení

Sestavit cvičební plán, který odpovídá vašemu tempu, regeneraci i dostupnému vybavení

Zlepšit duševní pohodu pomocí meditací, dechových cvičení nebo CBT technik podle vaší nálady a potřeb

Optimalizovat spánek analýzou jeho kvality a návrhy na změnu večerních návyků nebo prostředí

Nutriční aplikace (např. Yazio, MyFitnessPal s AI): vytvářejí jídelníčky, sledují kalorie i mikroživiny

AI fitness trenéři (např. Freeletics, Fitbod): adaptují tréninky podle výkonu, únavy i zpětné vazby

Aplikace duševní pohody (např. Wysa, Woebot): nabízejí cvičení inspirovaná terapií, podle nálady uživatele

Spánkové asistenty (např. Sleep Cycle, Oura Ring): analyzují spánek a radí, jak ho zlepšit

Gmail nebo Microsoft Outlook

Připojení k internetu

Zhruba 30 minut na nastavení

Které e-maily čtu pravidelně, ale nemusím na ně reagovat hned?
(Např. zpravodaje, upozornění, notifikace)

Které zprávy se opakují a vyžadují podobné odpovědi?
(Např. domlouvání schůzek, potvrzení termínů)

Které zprávy jsou pro mě nejdůležitější a potřebuji je vidět hned?
(Např. od šéfa, klienta nebo kolegů z týmu)

Nastavení > Zobrazit všechna nastavení > Filtry a blokované adresy

Klikněte na Vytvořit nový filtr

Příklad:

Zpravodaje: do pole „Od“ zadejte e-maily s @newsletter, @info apod., přidejte štítek Čtení

Objednávky a faktury: hledejte slova jako „objednávka“, „faktura“ a přidejte štítek Nákupy

Důležité osoby: vytvořte filtr, který tyto e-maily vždy označí hvězdičkou a nikdy neposílá do spamu

Domů > Pravidla > Spravovat pravidla a upozornění

Nové pravidlo > Použít na přijaté zprávy

Nastavte podmínky a akce (např. „Pokud e-mail obsahuje „faktura“, přesunout do složky Nákupy“)

Nastavení > Upřesněné > Zapnout Šablony

Vytvořte e-mail a přes 3 tečky v rohu uložte jako šablonu

Používejte je pro rutinní odpovědi – pozvánky, poděkování, potvrzení

Napište odpověď, klikněte na Vložit > Rychlé části > Uložit výběr do galerie

Vytvořte si sadu krátkých odpovědí (např. „Děkuji, obratem se ozvu“)

Nastavení > Obecné > Povolit Chytré odpovědi a Inteligentní psaní

Soubor > Možnosti > Pošta > Zapnout Predikce textu

Každé ráno 8:30–9:00

Každé odpoledne 14:00–14:30

Třídí filtry správně?

Pomáhají mi šablony šetřit čas?

Používám chytré odpovědi?

Mám přehled o prioritních zprávách?

Je dostupná.

Je přizpůsobitelná.

Můžete s ní tvořit, aniž byste byli vývojář.

Jak vytvářet vlastní nástroje s AI bez jediného řádku kódu

Jak sestavit jednoduchou aplikaci, která využívá AI podle vašich potřeb

Jak tyto nástroje používat odpovědně a bezpečně