Panu Antonínu Hákovi z vděčnosti za dlouhodobou přízeň

Podnětem k napsání této knihy mi byly debaty, jež jsme vedli spolu s matematikem Přemyslem Nedvědem, předním odborníkem v oblasti umělé inteligence. Děkuji za podstatné přispění, Přemku!

Copyright © Rudolf Červenka, 2025

Cover © Markéta Zahrádková, 2025

© LEDA spol. s r.o., 2025

ISBN 978-80-7335-804-4

Přírodo, přírodo, život nezahyne! Kamarádi, Heleno, život nezahyne! Zase se začne z lásky, začne se nahý a maličký; ujme se v pustině, a nebude mu k ničemu, co jsme dělali a budovali, k ničemu města a továrny, k ničemu naše umění, k ničemu naše myšlenky, a přece nezahyne! Jen my jsme zahynuli. Rozvalí se domy a stroje, rozpadnou se systémy a jména velikých opadají jako listí; jen ty, lásko, vykveteš na rumišti a svěříš větrům semínko života. Nyní propustíš, Pane, služebníka svého v pokoji; neboť uzřely oči mé – uzřely – spasení tvé skrze lásku – a život nezahyne! (Vstává.) Nezahyne! (Rozpřáhne ruce.) Nezahyne!

Karel Čapek: R.U.R. (Rossumovi univerzální roboti)

Obsah

PŘEDMLUVA

ČÁST I – OD STAROVĚKU DO ROKU 2018

1. STAROVĚKÉ SNY O MYSLÍCÍCH STROJÍCH

2. OD GOLEMA PO ENIAC

3. OD KONFERENCE V DARTMOUTHU PO PRVNÍ VELKÉ JAZYKOVÉ MODELY (1956–2018)

ČÁST II – ROKY 2018 AŽ 2025

4. PRINCIPY AI, NEURÁLNÍ, SYMBOLICKÁ, HYBRIDNÍ A AGENTICKÁ AI

5. VZTAHY AI K DALŠÍM VĚDNÍM OBORŮM

6. STROJOVÉ UČENÍ, HLUBOKÉ UČENÍ A VELKÉ JAZYKOVÉ MODELY

7. ROZMACH VELKÝCH JAZYKOVÝCH MODELŮ (LLM) A JEJICH MASOVÉ PŘIJETÍ

8. RIZIKA POUŽÍVÁNÍ AI: BIAS (ZKRESLENÍ) A HALUCINACE

9. KLÍČOVÉ TRENDY, JAK SE JEVÍ V SOUČASNÉ ETAPĚ VÝVOJE AI

10. AUTONOMNÍ A INTERAKTIVNÍ SYSTÉMY VYBAVENÉ AI

11. NÁSTUP AGENTŮ

12. PRŮMYSLOVÉ, MEDICÍNSKÉ, MARKETINGOVÉ A SPOLEČENSKÉ APLIKACE AI

13. AI VE VZDĚLÁVÁNÍ

14. AI V KREATIVNÍCH ODVĚTVÍCH

15. OSOBNÍ PŘÍPRAVA NA NÁSTUP AI

16. KURZY OVLÁDÁNÍ AI

17. AI PRO KAŽDÉHO + PROMPTOVÁNÍ

18. VIBE KÓDOVÁNÍ

19. INTERNETOVÉ PROHLÍŽEČE A AI

20. ZA DATA SE V AI „PLATÍ ZLATEM“

21. BEZPEČNÉ POUŽÍVÁNÍ AI

22. AI A INVESTOVÁNÍ

23. PROFESIONÁLOVÉ AI

24. AI HRAČKY

25. MÝTY O POVAZE A SCHOPNOSTECH AI

26. NEGATIVNÍ A PROBLEMATICKÉ POUŽITÍ AI

27. ODRAZ AI V SOUČASNÉ KULTUŘE

28. GEOPOLITICKÝ KONTEXT AI

ČÁST III – FILOZOFICKÉ A ETICKÉ OTÁZKY AI

29. FILOZOFICKÉ OTÁZKY VĚDOMÍ

30. FILOZOFICKÉ NÁHLEDY NA AI

31. AI A JEJÍ FILOZOFICKÉ ASPEKTY

ČÁST IV – BUDOUCNOST AI

32. CESTA K OBECNÉ INTELIGENCI (AGI) A K SUPERINTELIGENCI

ČÁST V

33. ČESKO-ANGLICKÝ GLOSÁŘ AI

PŘEDMLUVA

„Člověk se plně projeví, teprve když změří své síly s nějakou překážkou.“ – Antoine de Saint-Exupéry

Odedávna jsme měli inteligenci vysokou nebo nízkou, od nedávna však známe i tu umělou. Nejenže ji známe, ona se během neuvěřitelně krátké doby stala jedním ze základních zdrojů – stejně jako energie, voda a internet.

Současný americký prezident to vyjádřil po churchillovsku: „Ať se nám to líbí, anebo ne, znenadání jsme se ocitli v překotném závodě o to, kdo dá této převratné technologii podobu, tedy kdo z velké části stanoví budoucnost ničeho menšího než lidské civilizace.“

***

Umělá inteligence sama o sobě jistě není spása ani zkáza, je to technologie – ovšem převratná!

Před vynálezem knihtisku přepisovali knihy mniši v klášterech ručně, takže byly drahé a číst uměl málokdo. Vynález knihtisku spustil revoluci, která podstatně zvýšila dostupnost textů, což vedlo k rozšíření gramotnosti i dalších znalostí mimo kláštery a šlechtická sídla.

Knihy umožnily rychlé a široké šíření náboženských, politických a vědeckých myšlenek. Následovaly hluboké společenské přeměny, k nimž patří i vznik reformačního hnutí a vzestup renesance do její vrcholné podoby.

Rozšíření knih přispělo k inovacím jako parní stroj a textilní mechanizace, které definovaly průmyslovou revoluci. Kultura knih dál položila základy pro technologický pokrok v 18. až 19. století.

Zmíněný revoluční zvrat ve způsobu sdílení informací a v míře jejich dostupnosti patřil k hlavním faktorům, které přivedly lidstvo do informačního věku.

Od vynálezu knihtisku kolem r. 1440 do r. 1500 bylo vytištěno asi 20 milionů knih; během následujícího století to bylo desetkrát tolik. Přibližně sto let trvalo, než knihy zásadně změnily vědu, náboženství a vzdělávání.

Knihtisk zasáhl během jednoho století miliony lidí. Další kulturní zvrat, kterým je internet, se dostal k miliardám lidí mnohem rychleji. Rozvoji internetu předcházel vznik armádní sítě ARPANET r. 1969, avšak teprve ustavení sítě World Wide Web r. 1989 znamenalo začátek masového šíření internetu: během deseti let k němu měly přístup stovky milionů uživatelů po celém světě. V souhrnu pak stačilo pouhých třicet let, aby počet uživatelů internetu dosáhl pěti miliard.

Umělá inteligence se však dostala do poloviny světových domácností během pouhých tří let!

Ano, AI zasáhne brzy všechno a změní mnoho…

Nezáleží ovšem na AI, ale jen na nás lidech, zda se z tohoto fenoménu zrodí příšera a strašák, anebo užitečný pomocník, praktický sloužící, zábavný společník, třeba i opora v osamění – i když šikovný pejsek bude v této roli vždycky o mnoho lepší.

***

AI může být zneužita.

Za celou historii nemělo mocenské centrum v rukou takto mocný nástroj. Nikdy v dějinách nebylo tak laciné a snadné, aby se zlo stoprocentně uplatnilo.

Když bratranci Veverkovi vynalezli ruchadlo, musel i potom táhnout pluh zapřažený volek a oráč ho musel vést.

Když Henry Ford zavedl masovou výrobu (1913 ), dosílil desetinásobného skoku v produktivitě, ale dělníků bylo třeba ještě víc: otroci u pásu redukovaní na součástky stroje trpěli fyzickým a duševním vyčerpáním a brzy ztráceli tvořivé síly – jak to vidíme v Chaplinově Moderní době.

Fenoménem AI vzniká poprvé cosi mimo člověka – cosi, co je možné nejen ovládat, ale také replikovat. Vrstva mocných se brzy obejde bez dělníků – a nejen bez nich –, nebude potřebovat lidi ani jako kanónenfutr, protože bude lacinější vyrábět vojenské roboty. Těch několik set potřebných inteligentních otroků porodí vládcům těhotenští roboti. V éře umělé inteligence se globálně mění topologie účasti lidí na poznání… ale také účasti na moci.

***

AI nemusí být zneužita – může být prospěšně využita.

AI je výsledkem činnosti lidského mozku, možná jeho rozšířením do prostoru. Náš vlastní vynález nás nezničí, pokud budeme používat ne pouze mozek, ale i srdce.

Bude zapotřebí mnoha srdcí, velkého vcítění, nekončící lidské solidarity, mravnosti a morálky, abychom se na křižovatkách nedali cestami, které by se pak ukázaly jako slepé, nebo dokonce ústící do katastrof. Tedy abychom vybírali ty cesty, které lidem přinesou nejširší, všestranný prospěch.

Umělá inteligence je skvělá, protože odstraňuje překážky místa, času a tématu. Zdálo by se, že bude stačit, když si lehneme do trávy a ruce si dáme za hlavu.

Není to tak: éra AI na nás klade nároky – obrovské nároky.

Vše se děje znovu od začátku, svět začíná znovu, každý dostáváme šanci chytit svého býka za rohy.

Jen pamatujme na úsloví „Člověk může být úplný, teprve když se něčeho podstatného vzdá“.

Jako vždy v historii máme i dnes na rozhodnutí jen krátký čas. Kratší o to, že mnozí jsme se ho snažili ze všech sil zbavit.

***

Teď obraťme list: Přibližme se k novému oboru, poznejme ho, orientujme se v jeho vývoji a najděme v něm konkrétní výhody. Umělou inteligenci poznejme, ale nejen to: používejme ji a podle možnosti přispějme k jejímu vytváření!

Přispějme ke konstrukci, a dočkáme se živých růží, které se po ní budou pnout.

Možná se nám pak dostane toho nejpodstatnějšího – odpovědí na otázky Odkud přicházíme? – Kdo jsme? – Kam míříme?

(Kdo četl „mizíme“, ten se zmýlil.)

ČÁST I – OD STAROVĚKU DO ROKU 2018

1. STAROVĚKÉ SNY O MYSLÍCÍCH STROJÍCH

1.1. Úvod

Představa strojů napodobujících lidské chování, rozhodování nebo dokonce myšlení nevznikla teprve v naší době počítačů a robotů. Sahá až do starověkých civilizací, kde se filozofové, technici a vizionáři z různých kultur zabývali podstatou inteligence a duše. Už v Číně, Řecku, Indii, Persii, Egyptě, Mayské říši i v Mezopotámii se lidé snažili pochopit, co oživuje hmotu a zda je možné vytvořit mechanismy, které by simulovaly živé procesy. Tyto představy odrážely hlubokou lidskou touhu prozkoumat hranice mezi přírodním a umělým, kde se filozofické úvahy prolínají s praktickým přístupem a s mýty o nadpozemských bytostech.

Starověcí myslitelé se ptali, co to je duše, zda jde o vnitřní sílu, která oživuje tělo, nebo o pouhý mechanický jev, který lze uměle napodobit. Tyto debaty nebyly pouze abstraktními spekulacemi, ale měly praktické důsledky, jako byla výroba automatů pro rituální účely, obranných mechanismů i rekvizit pro divadelní představení, které ohromovaly diváky. Starověké sny o myslících strojích nebyly jen fantazií, ale vážně míněnými pokusy lidstva o pochopení vlastního místa ve vesmíru a z toho vyplývajících možnostech tvorby inteligentních systémů.

1.2. Čína: Mocius a mechanické napodobeniny života

Mocius, významný čínský filozof z 5. století před naším letopočtem, zakladatel filozofického směru známého jako mohismus, se nezabýval pouze otázkami morálky a organizace společnosti, ale také praktickými mechanismy, které napodobovaly živé bytosti. Jeho škola vyvinula dřevěného ptáka, který díky složitému systému lanek, kladek a vahadel mával křídly. Podle legend dokázal tento mechanismus létat až tři dny, čímž demonstroval možnosti mechanického pohybu bez přímého vynaložení lidské síly [1]. Tyto výtvory měly nejen zábavný charakter, ale sloužily praktickým účelům, jako byla simulace obranných strategií pro města nebo zlepšení zemědělských technik, a zároveň kladly otázku, zda mechanismy mohou vykazovat cosi jako úmysly a chování podobné živým organismům.

Mociovi pokračovatelé šli ještě dál a vytvořili dřevěné vojáky poháněné ozubenými koly a pružinami, kteří napodobovali chůzi a gesta lidí. Používáni byli k modelování reálných bitevních nebo pracovních scénářů [1].

Mocius a jeho následovníci položili základy pro otázku, zda stroj může „jednat“ za určitým cílem, aniž by skutečně chápal okolní svět. Mociovy snahy rezonovaly v čínské filozofii dlouho po jeho smrti a ovlivnily debaty čínských filozofů o povaze života. V širším pohledu pak ovlivnily pozdější čínské vynálezy, jako byly složité hodiny nebo automaty v císařských zahradách. Praktická filozofie hledající harmonii mezi člověkem a přírodou formovala společnost směrem k technickým inovacím, které by mohly zlepšit lidský život.

1.3. Řecko: Aristotelés a příčiny pohybu

Aristotelés, jeden z nejvýznamnějších řeckých filozofů ze 4. století před naším letopočtem, zkoumal příčiny pohybu a proměn, a to ho přivedlo k hlubšímu zájmu o samočinné systémy – automaty, které se chovaly, jako by měly vlastní dynamiku [2]. Tyto mechanismy, poháněné vahadly, lanky a ozubenými koly, se hýbaly tak, jako by disponovaly vlastním zdrojem pohybu, podobně jako živé bytosti. Jak Aristotelés poznamenává v Poetice: „Mechanické loutky se pohybují samy od sebe, jako by měly vlastní příčinu pohybu“ (1454b) [3].

Aristotelés dále rozdělil duši na tři typy: vegetativní, která se stará o růst a výživu, smyslovou pro vnímání a reakce na okolí a rozumovou pro abstraktní myšlení a logiku, kde duše představuje „první entelechii těla“, tedy sílu, která oživuje hmotu (De anima II.1, 412a) [4]. Tato klasifikace poskytla rámec pro pochopení, jak mechanismy mohou napodobit různé aspekty života, ale zároveň zdůraznila, že opravdová inteligence vyžaduje schopnost abstrakce a kontemplace.

V řeckém kulturním kontextu tyto myšlenky ovlivnily divadelní automaty, které ohromovaly publikum svými pohyby. V evropské tradici přežily například v mechanických betlémech nebo v pražském orloji, kde se figurky pohybují díky složitým mechanismům.

1.3.1. Teorie duše a její relevance

V díle De anima Aristotelés píše: „Rozum je to, co odlišuje člověka od ostatních bytostí, neboť umožňuje kontemplaci a uchopení univerzálií“ (II.3, 414b) [4], což podtrhuje klíčovou roli duše v inteligenci a odlišení člověka od přírody. Aristotelés spekuloval, zda by mechanické stroje mohly napodobit více než jen fyzický pohyb, což otevřelo dveře k hlubším úvahám o hranicích mechanického a živého.

Tabulka: Aristotelovy typy duše a jejich relevance pro AI

Typ duše

Funkce

Relevance pro AI

Vegetativní

Růst, výživa

Simulace základních procesů (např. energie robotů)

Smyslová

Vnímání, reakce

Senzory v AI (kamery, mikrofony, detektory)

Rozumová

Abstraktní myšlení, logika

Cíl moderní AI – usuzování, plánování, kreativita

1.4. Řecko: Platón a hranice napodobení

Platón, Aristotelův učitel z 5. až 4. století před naším letopočtem, přinesl hlubší pohled na duši v díle Ústava (VI, 508e) [5]. V dialogu Meno zkoumá, zda je vědění vrozené a tvrdí: „Vědění není něčím, co se učí, nýbrž vzpomínkou na to, co duše již zná“ (81d) [6], naznačuje tedy nemateriální povahu inteligence spojenou s věčnými idejemi mimo fyzický svět. Ve dialogu Faidros pak varuje před zrádností napodobenin reality: „Psaný text je jako obraz – zdá se živý, ale neodpovídá, když se ho ptáš“ (275d) [7] a toto tvrzení dále aplikuje na mechanismy, pouhé stíny pravé inteligence bez hloubky. V Theaitétu definuje poznání jako „oprávněný pravdivý názor“ (201c) [8], jehož podmínkou je reflexe a hloubka, čehož mechanické automaty nemohou dosáhnout.

Platónův skepticismus vůči umělým bytostem vyplývá z přesvědčení, že pravá inteligence je nemateriální, spojená s ideálním světem. Tento pohled rezonuje v jeho slavné alegorii jeskyně v Ústavě, kde lidé vnímají místo skutečné pravdy jen stíny, což ilustruje rozdíl mezi povrchní napodobeninou a hlubokým porozuměním [5].

1.5. Indie: Nyája a buddhismus o vědomí

Indická škola nyája z 5. až 2. století př.Kr. systematicky zkoumala povahu vědomí. Nyája-sútra od Gautamy definuje duši (átman) jako nositelku vědomí: „Duše je to, co zná, cítí a jedná; bez ní není poznání možné“ (I.1.10) [9]. Poznání vzniká spojením duše, smyslů a objektu (I.1.4) [9], což zahrnuje procesy jako vnímání (pratyakša) a logické usuzování (anumána), poskytující rámec pro analýzu inteligence jako složeného jevu. Buddhisté, jako Nágárdžuna ve 2. století po Kr., naopak odmítali koncept stálé duše a tvrdili: „Vědomí není samostatnou entitou, ale vzniká závisle na podmínkách“ (Múlamadhjamakakárika 18.1) [10], viděli tedy inteligenci jako dynamický jev bez pevné esence. Nágárdžunovy myšlenky poskytují hloubku pro pochopení vědomí bez dualismu mezi tělem a duší, což inspirovalo debaty o povaze reality.

V evropské tradici ukazují paralelu příklady jako Didactica Magna Jana Amose Komenského, i zde se struktura poznání spojuje s myslí a světem.

1.6. Persie: Zarathuštra a dualita mysli

V Persii Zarathuštra, zakladatel zoroastrismu z 6. až 7. století př. Kr., zdůrazňoval mysl (manah) jako klíčový nástroj volby: „Mysl člověka je jeho světlem, kterým rozlišuje pravdu od lži“ (Yasna 30.2) [11]. Dále píše: „Člověk svou myslí volí cestu spravedlnosti nebo lži“ (Yasna 45.2) [11] a zavádí tak dualitu dobra a zla jako základní princip existence a rozhodování. Tato autonomie mysli předjímá etické otázky o volbě a zodpovědnosti, kde inteligence slouží morální orientaci v životě. Zoroastrismus ovlivnil perskou kulturu a pozdější náboženství, jako jsou judaismus nebo křesťanství, s důrazem na svobodnou vůli a boj mezi světlem a tmou.

Úvahy Jana Husa o svědomí ukazují podobná témata v evropské tradici. Dualita volby rezonuje v debatách o pravdě a lži jako klíči k inteligenci a lidskému jednání.

1.7. Řecké mýty

Řecká mytologie je zaplněna příběhy o umělých bytostech. Příkladem je bůh kovářství Hefaistos v Iliadě, který tvoří zlaté služebnice: „Služebnice ze zlata, podobné živým dívkám, spěchaly mu pomoci, měly rozum i hlas“ (XVIII, 417–420) [12]. Tyto automaty napodobující myšlení představovaly rané literární představy o robotech v mytologickém kontextu.

Mýtus o Talovi, bronzovém strážci ostrova Kréty, ukazuje bytost „naprogramovanou“ k ochraně území, dokud ho neporazila čarodějnice Médea, což symbolizuje limity umělého života.

Hefaistovy služebnice symbolizují spojení řemesla a inteligence, to ovlivnilo řecké divadlo a filozofii [12]. Talos upozorňující na omezené možnosti umělého života varuje před hybris, tedy přehnanou hrdostí člověka při tvorbě jakéhokoli druhu, tedy i při vytváření mechanismů.

1.8. Starověký Egypt: Sochy jako božské nástroje

Ve starověkém Egyptě „ožívaly“ sochy bohů prostřednictvím rituálu „otevření úst“, který jim měl zprostředkovat božskou přítomnost: „Socha není jen kámen, ale sídlo boha,“ naznačují staroegyptské texty [13]. Kněží využívali mechanické sochy poháněné vodou nebo lany k vyvolání úžasu mezi věřícími, což představovalo ranou formu automatizace v náboženském kontextu.

Šabti, malé sošky z Knihy mrtvých, měly v posmrtném životě pracovat za zesnulého, jako jakýsi „program“ zajišťující věčnou službu. Tyto praktiky propojovaly technologii s náboženstvím, kde sochy sloužily jako inteligentní prostředníci mezi lidmi a bohy, přičemž odrážely egyptskou víru v ka, tedy v duši oživující hmotu.

1.9. Mayská kultura: Božské bytosti a kosmické vize

V mayském eposu Popol Vuh, který představuje mayskou legendu o původu lidstva, bohové tvoří ze dřeva lidské bytosti, které však selžou: „Neměli mysl ani srdce, a tak byli zničeni,“ sděluje nám metafora neúspěšného pokusu o umělé stvoření [14]. Mayské chrámy (např. Chichén Itzá) využívaly přesné technické dovednosti k vytvoření světelných jevů během rovnodennosti, takže působily jako „inteligentní“ dílo synchronizované s vesmírem.

1.10. Biblické inspirace

V knize Genesis Bůh tvaruje Adama z hlíny a vdechuje mu duši (2:7), božská síla tedy oživuje neživou hmotu [15]. V knize Daniel modly „nevidí ani neslyší“ (5:23), to zpochybňuje možnost oživení hmoty postrádající duši a varuje před uctíváním napodobenin; vyzdvihuje se tak rozdíl mezi pravým a falešným [15]. Tyto texty nastolují základní otázku hranic mezi živým a neživým, kde duše odlišuje skutečný život od pouhé formy. Biblické příběhy souvisejí s židovskou mystikou, např. s příběhem o Golemovi, kde slovo oživuje hlínu.

1.11. Babylón: Mechanika a hvězdné modely

Babylóňané vytvářeli vodní hodiny a pohyblivé modely nebes, které simulovaly oběhy planet a pomáhaly kněžím chápat kosmos i předpovídat budoucí události [16]. Tyto „inteligentní“ nástroje modelující složité systémy spojovaly v mezopotámské kultuře vědecké s božským. Babylónská astronomie tak položila základy pro helénistickou a později i evropskou vědu.

Příklady jako astronomické věže Rudolfa II. ukazují paralely v evropské tradici. Jde o soubor observatoří, které císař Rudolf II. (1552–1612) nechal zřídit pro astronomická pozorování. Jednou z nejvýznamnějších byla observatoř na zámku v Benátkách nad Jizerou, kde se dodnes zachoval poledník vyměřený Brahem.

1.12. Dänikenovy spekulace o mimozemských „strojích“

Erich von Däniken ve svých zhusta kritizovaných knihách tvrdí, že egyptské pyramidy nebo mayské chrámy byly dílem mimozemšťanů, které starověcí lidé vnímali jako inteligentní stroje [17]. „Nebeské lodě“ v textech naznačují podle něj vyspělé technologie. Dänikenovy spekulace odrážejí lidskou touhu vysvětlit nevysvětlitelné vyšší inteligencí.

1.13. Závěr: Filozofické základy inteligence

Od Mociových mechanických výtvorů po Zarathustrovu dualitu mysli se starověcí myslitelé ptali, zda stroj může myslet nebo myšlení jen napodobovat, a kde leží rozdíl mezi přírodní a umělou inteligencí. Hlubší vhled nabízí kniha The Dream of Reason od A. Gottlieba [18]. Tabulka níže přehledně srovnává zmíněné vize.

Tabulka: Starověké vize a moderní AI

Starověký koncept

Původ

Myšlenka

Paralela v AI

Dřevěný pták

Mocius, Čína

Mechanické napodobení pohybu

Robotické paže ve výrobě

Automaty

Aristotelés, Řecko

Samočinný pohyb jako odraz duše

Autonomní drony, vozidla

Stíny rozumu

Platón, Řecko

Napodobenina bez hloubky

Chatboty bez skutečného chápání

Vědomí z podmínek

Buddhismus, Indie

Inteligence jako proces

Neuronové sítě, strojové učení

Mysl a volba

Zarathuštra, Persie

Autonomie v rozhodování

Etické dilemata v AI

Zdroje:

[1] JOHNSTON, Ian. The Mozi: A Complete Translation. New York: Columbia University Press, 2010. Dostupné z: https://archive.org/details/isbn_9789629962708

[2] ARISTOTELES. Metafyzika. Přel. W. D. Ross. 2008. Dostupné z: https://classics.mit.edu/Aristotle/metaphysics.html

[3] ARISTOTELES. Poetika. Přel. S. H. Butcher. 1985. Dostupné z: https://www.gutenberg.org/files/1974/1974-h/1974-h.htm

[4] ARISTOTELES. De anima. Přel. J. A. Smith. 2010. Dostupné z: https://classics.mit.edu/Aristotle/soul.html

[5] PLATÓN. Ústava. Přel. Benjamin Jowett. 1996. Dostupné z: https://classics.mit.edu/Plato/republic.html

[6] PLATÓN. Meno. Přel. Benjamin Jowett. 1970. Dostupné z: https://classics.mit.edu/Plato/meno.html

[7] PLATÓN. Faidros. Přel. Benjamin Jowett. 2004. Dostupné z: https://www.gutenberg.org/files/1636/1636-h/1636-h.htm

[8] PLATÓN. Theaitétos. Přel. Benjamin Jowett. 1998. Dostupné z: https://www.gutenberg.org/files/1726/1726-h/1726-h.htm

[9] GAUTAMA. Nyája-sútra. Přel. Ganganatha Jha. 2005. Dostupné z: https://archive.org/details/the-nyaya-sutras-of-gautama-with-english-notes-1-ganganatha-jha

[10] NÁGÁRDŽUNA. Múlamadhjamakakárica. Přel. David Kalupahana. 1995. Dostupné z: https://antilogicalism.com/wp-content/uploads/2017/07/mulamadhyamakakarika.pdf

[11] ZARATHUSTRA. Gáthás. Přel. M. L. West. London: Oxford University Press, 2010. Dostupné z: https://archive.org/stream/TheHymnsOfZoroaster.ANewTranslationOfTheMostAncientSacredTextsOfIranByMLWest2010/The%2BHymns%2Bof%2BZoroaster.%2BA%2BNew%2BTranslation%2Bof%2Bthe%2BMost%2BAncient%2BSacred%2BTexts%2Bof%2BIran%2BBy%2BM%2BL%2BWest%2B2010_djvu.txt

[12] HOMÉR. Iliada. Přel. A. T. Murray. 1980. Dostupné z: https://en.wikisource.org/wiki/The_Iliad_%28Murray%29

[13] WILKINSON, Richard H. The Complete Gods and Goddesses of Ancient Egypt. London: Thames & Hudson, 2003. Dostupné z: https://archive.org/details/the-complete-gods-and-goddesses-of-ancient-egypt_202502

[14] CHRISTENSON, Allen J. Popol Vuh. New York: Simon & Schuster, 1996. Dostupné z: https://www.mesoweb.com/publications/Christenson/PopolVuh.pdf

[15] Bible: Starý a Nový zákon. Český ekumenický překlad. Praha: Česká biblická společnost, 2009. Dostupné z: https://www.bibleserver.com/bible/cep

[16] ROCHBERG, Francesca. The Heavenly Writing: Divination and Science in Mesopotamia. Cambridge: Cambridge University Press, 2004. Dostupné z: https://archive.org/details/heavenlywritingd0000roch

[17] DÄNIKEN, Erich von. Vzpomínky na budoucnost. Přel. J. Křivský. Praha: Svoboda, 1972. Dostupné z: https://archive.org/details/chariots_of_the_gods

[18] GOTTLIEB, Anthony. The Dream of Reason: A History of Philosophy from the Greeks to the Renaissance. London: Penguin, 2000. Dostupné z: https://archive.org/details/dreamofreasonhis0000gott_w9e7

2. OD GOLEMA PO ENIAC

2.1. Fascinace umělou bytostí

Touha člověka, aby vytvořil bytost podobnou sobě samému, sahá až do nejstarších vrstev lidské kultury. V mnoha starověkých mýtech najdeme příběhy o umělých lidech, kteří byli vytvořeni buď jako pomocníci bohů, nebo jako výtvory lidí pokoušejících se překonat přírodní zákony. Ve středověku se tyto představy transformovaly do legend a mystických nauk, které často reflektovaly náboženské a etické otázky – zejména, zda člověk dokáže zasahovat do aktu stvoření.

České země sehrály v tomto vývoji významnou roli. Praha se stala kulisou pro legendu o Golemovi – umělé bytosti, která měla ochránit židovské obyvatelstvo, ale vymkla se kontrole. Ve 20. století Karel Čapek svou hrou R.U.R. (Rossumovi univerzální roboti) nejen předznamenal diskusi o etice a budoucnosti strojů, ale především dal světu slovo „robot“, které dnes používá celý technologický svět [6].

2.2. Umělí lidé ve středověku: Golem a homunkulus

2.2.3. Golem: Ochránce, který se vymkl kontrole

Nejznámější středověkou legendou o umělé bytosti je příběh pražského Golema. Podle tradice byl stvořen židovským rabínem jménem Jehuda Liva ben Becalel (cca 1525–1609), který jej pomocí kabalistických formulí vytvořil z hlíny a oživil vložením magického nápisu do jeho čela nebo úst [1].

Tato legenda není jen židovskou folklórní pohádkou. Její základní otázky – o moci člověka nad životem, o nebezpečí z nezvládnutého výtvoru – rezonují dodnes. Golemův příběh se stal se symbolem střetu mezi tvůrcem a jeho dílem [1].

2.2.4. Homunkulus: Alchymistická verze člověka

Zatímco Golem vznikl z hlíny a mystiky, homunkulus byl výsledkem alchymistického experimentu. Slavný švýcarský lékař a alchymista Paracelsus (1493–1541) popsal „návod“ na jeho vytvoření v laboratorních podmínkách. Podle jeho popisu měl vzniknout z tělních tekutin a pak několik týdnů dozrávat ve speciálně zahřívané nádobě – baňce či „umělé děloze“ [2].

I když z dnešního pohledu působí tento popis absurdně, ve své době byl brán vážně. Nešlo jen o technický návod, ale o alegorii: pokus napodobit Boží moc a porozumět samotné esenci života. V literatuře byl motiv homunkula později rozvinut například Goethem ve Faustovi, kde vystupuje jako umělý člověk, který hledá vlastní identitu a smysl bytí.

Homunkulus představuje představu života, který nevznikl z lásky a přirozeně, ale z techniky a lidské vůle. Právě tato dichotomie – mezi přirozeným a umělým – se stala ústředním tématem mnoha pozdějších děl o umělé inteligenci [2].

2.3. Mechanické zázraky: automaty a iluze inteligence

2.3.1. Osvícenství a strojová fascinace

V 17. a 18. století začal svět vnímat sám sebe jako obrovský mechanismus – složitý, přitom však pochopitelný. V době osvícenství, kdy mystika byla nahrazena vědou a klíčem k poznání se stal rozum, se rozšířil zájem o konstrukci strojů, které napodobují životní funkce. Nešlo už o magické oživování, ale o technickou, řemeslnou zručnost a schopnost navrhnout systém, jenž se pohybuje, reaguje – a někdy dokonce předstírá, že myslí.

2.3.2. Vaucansonova mechanická kachna

Francouzský vynálezce Jacques de Vaucanson se v roce 1739 proslavil automatickou kachnou, která mávala křídly, „zobala“ zrní a vylučovala „tráveninu“ – to vše díky důmyslnému systému převodů, ventilů a pák [3].

Tento stroj s více než 400 pohyblivými částmi byl ve své době považován za technický zázrak. Kachna nebyla živá, přitom však dokonale simulovala životní procesy. Automat vyvolal debaty o hranici mezi skutečnou životní funkcí a její imitací. Současníci se ptali, zda není možné takto napodobit i další funkce – například myšlení [3].

2.3.3. Šachový Turek: iluze inteligence

Ještě větší senzací se stal Šachový Turek, automat v podobě orientálně oděného muže, který hrál šachy proti lidem – a často vítězil. Vytvořil jej maďarský inženýr Wolfgang von Kempelen v roce 1770 a předváděl jej před publikem včetně Napoleona a Benjamina Franklina [4].

Ve skutečnosti však šlo o klam – uvnitř automatu se skrýval lidský šachista, který ovládal figurky prostřednictvím mechanických pák. Přesto Turek vyvolal obrovský zájem: dokázal přesvědčit lidi, že stroj může myslet. Iluze fungovala tak dobře, že se o ní vedly odborné diskuse, a klam byl odhalen až po více než 50 letech.

Turek měl pro historii AI zásadní význam: ukázal, že lidská mysl je ochotná přisoudit strojům schopnosti, pokud jejich chování působí navenek dostatečně „chytře“ – což je základní princip dnešních testů umělé inteligence [4].

Shrnutí v přehledné tabulce

Automat

Tvůrce

Rok

Funkce

Vliv na myšlení o inteligenci

Vaucansonova kachna

Jacques de Vaucanson

1739

Simulace trávení, mávání křídly

Ukázka napodobení biologických funkcí pomocí strojů [3]

Šachový Turek

Wolfgang von Kempelen

1770

Hra v šachy, iluze inteligence

Předchůdce konceptu „chování jako důkaz inteligence“ [4]

2.4. Literární vize umělého života

2.4.1. Frankenstein: tragédie tvůrce a výtvoru

Na počátku 19. století začali spisovatelé klást otázku: Co se stane, když člověk vytvoří bytost podle vlastního obrazu? Bytost, která bude inteligentní, vnímající, ale ne-lidská?

V roce 1818 vydala Mary Shelleyová román Frankenstein aneb Moderní Prométheus, který je považován za jedno z prvních děl science fiction. Příběh sleduje vědce Viktora Frankensteina, který vytvoří živou bytost z částí mrtvých těl, ale nedokáže přijmout za svůj výtvor odpovědnost [5].

Shelleyová čerpala inspiraci z tehdejších diskusí o galvanismu – dnes směšně působící hypotéze o oživování mrtvé tkáně pomocí elektřiny – a vytvořila příběh, který dodnes formuje naše představy o stvoření „umělého člověka“ [5].

2.4.2. R.U.R.

Hra Karla Čapka R.U.R. (Rossumovi Univerzální Roboti) byla poprvé uvedena r. 1920 a rychle se pak rozšířila do světa. V ní poprvé zaznělo slovo „robot“, jež vytvořil jeho bratr Josef Čapek jako odvozeninu od českého slova robota – nucená práce [6].

Ve hře jsou roboti vyráběni masově jako levná pracovní síla. Jsou silní, rychlí a bez emocí – dokud si nezačnou klást otázky o svém účelu a právech. Nakonec se proti lidstvu vzbouří a lidstvo vymírá. Roboti ale zůstávají – a s nimi otázka: Co znamená „být člověkem“?

Čapek varoval před slepou důvěrou v pokrok bez morálních hranic. Jeho roboti nejsou kovové stroje, ale biologické bytosti – předzvěst dnešních klonů či androidů. Myšlenky z R.U.R. inspirovaly jak celý žánr science fiction, tak i filozofické diskuse o etice technologií [6].

2.5. Počátky počítačů: Od mechaniky k elektronice

2.5.1. Babbageův analytický stroj

Počítače, jak je dnes známe, nevznikly najednou – byly výsledkem postupného vývoje, který trval více než sto let. V první polovině 19. století navrhl anglický matematik Charles Babbage takzvaný analytický stroj – mechanický počítač, který měl být programovatelný pomocí děrných karet. Měl obsahovat oddělenou paměť („sklad“) a procesor („mlýn“), což je koncept, který najdeme v dnešních číslicových počítačích [7].

Babbage svůj stroj nedokázal postavit, ale jeho myšlenky přetrvaly. K projektu se připojila i Ada Lovelaceová, dcera básníka Lorda Byrona, jíž náleží myšlenka, že předvídala, že počítač nemusí jen počítat v číslech, ale že může také tvořit hudbu, analyzovat vzorce nebo kreslit grafy. Vize, že výpočetní stroje mohou zpracovávat symboly, je jádrem moderní informatiky [7].

2.5.2. Elektronkové počítače: Colossus a ENIAC

Skutečný skok přišel během druhé světové války, kdy se do vývoje výpočetní techniky zapojily armády. Britský Colossus (1943), první elektronkový počítač, sloužil k dešifrování německých kódovaných zpráv [7].

V roce 1945 pak v USA vznikl ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) – první univerzální elektronkový počítač schopný řešit různé matematické úlohy. Vážil přes 30 tun, obsahoval více než 17 000 elektronek a spotřebovával tolik energie jako menší město. I přes časté poruchy dokázal počítat balistické trajektorie až tisíckrát rychleji než člověk [7]. Poprvé tak vzniklo zařízení, které nebylo navrženo jen pro jednu konkrétní úlohu, ale bylo je možné naprogramovat pro různé typy výpočtů.

2.5.3. Československý SAPO

V 50. letech se v Československu objevil první elektronický počítač SAPO (SAmočinný POčítač) – postavený týmem pod vedením docenta Antonína Svobody. SAPO byl hybridní systém využívající jak elektronky, tak relé. Byl navržen tak, aby odolával poruchám – měl totiž záložní moduly, což byla tehdy novátorská idea [7].

Přehled raných počítačů

Stroj

Rok

Typ

Význam pro budoucí AI

Analytický stroj

1830

Mechanický

První návrh programovatelného stroje; základ moderní CPU [7]

Colossus

1943

Elektronický

Dešifrování; ukázka rychlého zpracování dat [7]

ENIAC

1945

Elektronický

První univerzální počítač; základ pro algoritmické systémy [7]

SAPO (ČSR)

1950

Hybridní

První československý počítač; odolnost vůči chybám [7]

2.6. Turingův test a myšlení o myslících strojích

2.6.1. Turingův stroj

Otázka, zda stroj může skutečně myslet, nebo pouze napodobovat lidské chování, fascinuje filozofy i vědce dodnes. V roce 1936 publikoval Turing slavný článek, v němž navrhl tzv. Turingův stroj – hypotetické zařízení, které dokáže vykonávat jakýkoli algoritmus, pokud je přesně popsán sledem kroků [8].

Nešlo o fyzický stroj, ale o teoretický koncept. Představoval ho jednoduchý stroj s páskou (pamětí), čtecí hlavou a sadou instrukcí. Byl to revoluční krok: Turing ukázal, že složité problémy lze rozložit na jednoduché operace – pokud je dokážeme správně popsat.

Výsledkem Turingova úsilí bylo i zjištění, že některé problémy jsou algoritmicky neřešitelné – což má dodnes zásadní dopad na informatiku, kryptografii i filozofii [8].

2.6.2. Turingův test

V roce 1950 publikoval Turing esej „Computing Machinery and Intelligence“, kde položil slavnou otázku: „Může stroj myslet?“ Odpověď nabídl v podobě testu imitace, dnes známého jako Turingův test [9].

V tomto testu „soutěží“ člověk a stroj v textové konverzaci s porotcem, který neví, kdo je kdo. Pokud stroj dokáže přesvědčit porotce, že je člověk, „prošel“ testem. Turing tvrdil, že místo filozofických debat bychom měli posuzovat jednání – tedy co stroj dělá, nikoli co je.

Byl to převratný přístup. Odklonil debatu o inteligenci od metafyzických spekulací k pozorovatelnému jednání – kde dnes operuje většina technologií.

V československém kontextu se jeho myšlenkami inspiroval filozof Ladislav Tondl, který v 50. letech rozvíjel teorii formálních systémů a zkoumal, jak lze logiku a jazyk využít k popisu inteligentního chování [9].

2.6.3. Přehled Turingových přínosů

Přínos

Rok

Obsah

Význam pro AI

Turingův stroj

1936

Teoretický model univerzálního výpočtu

Základ výpočetní teorie a algoritmického myšlení [8]

Turingův test

1950

Test schopnosti stroje napodobit člověka v konverzaci

Praktická definice inteligence založená na chování [9]

Bombe a Enigma

1940

Válečný dekodér; spolupráce na vývoji raných počítačů

Urychlení vývoje výpočetní techniky pro praktické účely [8]

2.7. Vědecko-technický optimismus 20. století

2.7.1. Víra v pokrok

Začátek 20. století byl obdobím mimořádného optimismu. Vědecké objevy, technické inovace a prudký rozvoj průmyslu vedly mnohé k přesvědčení, že lidská schopnost porozumět světu a dokonce ho řídit je prakticky neomezená. Objevily se nové obory jako elektrotechnika, teorie systémů nebo aplikovaná matematika, které se později staly základem pro vznik umělé inteligence. Technologie se rozšiřovala i mimo laboratoře – na výrobní linky, do domácností, do armády.

2.7.2. Matematická logika

Jedním z klíčových vědeckých kroků byla formalizace logiky do binárního systému – tedy systému s hodnotami 0 a 1. Tento přístup zavedl anglický matematik George Boole v polovině 19. století. Jeho booleovská logika se stala základem pro návrh digitálních obvodů – všechna rozhodnutí číslicových počítačů jsou prováděna v binárním systému [10].

2.7.3. Kybernetika

Americký matematik Norbert Wiener založil v roce 1948 obor kybernetika studující řízení a komunikaci ve strojích i živých organismech. Vycházel z myšlenky, že základní principy řízení chování (např. udržování rovnováhy, reakce na prostředí) jsou univerzální a mohou být aplikovány na jakýkoli systém, ať už biologický, nebo mechanický [10].

Wiener spojil fyziku, biologii a techniku v jeden celek. Ukázal, že „inteligentní“ chování je výsledkem interakce se světem – nikoliv jen výsledkem vnitřního myšlení.

2.7.4. Masová výroba a automatizace

Henry Ford zavedl v roce 1913 první pásovou montážní linku, která umožnila vyrábět auta výrazně rychleji a levněji. Každý dělník měl přesně definovaný úkol a celý systém fungoval jako jeden dobře řízený stroj [11].

Tento přístup inspiroval nejen průmysl, ale i teorii informatiky: pokud lze rozdělit složitou výrobu na jednotlivé kroky, proč by to nešlo s myšlením? Myšlenka, že i lidské rozhodování je složitý, ale rozložitelný proces, se stala základním východiskem pro vývoj algoritmů.

2.7.5. Československý kontext a sílící důvěra ve vědu

V meziválečném Československu se věda a technika těšily vysoké prestiži. Průmyslová města jako Zlín (spojený s firmou Baťa) ukazovala, jak lze efektivitu, sociální politiku a techniku spojit do jednoho systému. Tato víra v organizovaný, technický svět se promítla i do kulturní tvorby – nejen do her Karla Čapka, ale i do architektury funkcionalismu. Ve vědě se prosazovala přesnost, modelování a měření – což byly předpoklady pro pozdější matematizaci inteligence.

Přehled klíčových objevů a jejich vlivu

Objev / koncept

Tvůrce / období

Význam

Vliv na AI

Booleovská logika

George Boole, 19. stol.

Základní forma digitálního myšlení (0/1)

Binární logika všech počítačových operací [10]

Elektronky

20.–40. léta 20. stol.

Zesílení signálu, základ elektronických počítačů

Umožnění rychlých výpočtů, základ neuronových sítí [10]

Kybernetika

Norbert Wiener, 1948

Studium řízení a adaptace ve strojích

Základní principy učení, regulace, adaptace v systémech [10]

Montážní linka

Henry Ford, 1913

Automatizace práce pomocí dělby procesů

Model rozkladu úloh pro programování a robotiku [11]

Zdroje

[1] SCHOLEM, Gershom. The Kabbalah and Its Symbolism. New York: Schocken Books, 1969. ISBN 9780805201439.

[2] NEWMAN, William R. Promethean Ambitions: Alchemy and the Quest to Perfect Nature. Chicago: University of Chicago Press, 2004. ISBN 9780226577016.

[3] RISKIN, Jessica. The Restless Clock: A History of the Centuries-Long Argument over What Makes Living Things Tick. Chicago: University of Chicago Press, 2016. ISBN 9780226302922.

[4] STANDAGE, Tom. The Turk: The Life and Times of the Famous Eighteenth-Century Chess-Playing Machine. New York: Walker & Company, 2002. ISBN 9780802713911.

[5] ASIMOV, Isaac. Robots and Empire. New York: Doubleday, 1985. ISBN 9780385231153.

[6] ČAPEK, Karel. R.U.R. (Rossumovi univerzální roboti). Praha: Aventinum, 1920.

[7] CAMPBELL-KELLY, Martin. Computer: A History of the Information Machine. 3. vyd. New York: Routledge, 2013. ISBN 9780415877567.

[8] HODGES, Andrew. Alan Turing: The Enigma. Princeton: Princeton University Press, 2012. ISBN 9780691155647.

[9] TURING, Alan. Computing Machinery and Intelligence. Mind [online]. 1950, roč. 59, č. 236, s. 433–460. Dostupné z: https://academic.oup.com/mind/article/59/236/433/986238.

[10] WIENER, Norbert. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. Cambridge: MIT Press, 1948. ISBN 9780262730099.

[11] ISAACSON, Walter. The Innovators: How a Group of Hackers, Geniuses, and Geeks Created the Digital Revolution. New York: Simon & Schuster, 2014. ISBN 9781476708706.

3. OD KONFERENCE V DARTMOUTHU PO PRVNÍ VELKÉ JAZYKOVÉ MODELY (1956–2018)

Od konference v Dartmouthu po éru moderní AI (1956–2018)

Období od roku 1956 do roku 2018 představuje fascinující cestu od prvních teoretických vizí po praktické systémy, které se dokážou učit, adaptovat a řešit problémy, jež byly dříve výhradně v lidské kompetenci. Začalo to setkáním malé skupiny vědců, kteří se odvážili snít o strojích schopných myslet, a končí érou, kdy AI proniká do medicíny, dopravy, komunikace, finančnictví i každodenních spotřebitelských technologií. V průběhu těchto šesti dekád se střídaly vlny nadšení a zklamání, období bouřlivého růstu i stagnace. Kromě technického vývoje se měnil také pohled společnosti – od optimismu, že AI vyřeší většinu lidských problémů, po opatrnější přístup zdůrazňující etické limity a odpovědnost tvůrců. AI se stala nejen vědeckou disciplínou, ale také kulturním a filozofickým fenoménem, který přináší nové otázky o povaze inteligence, kreativity a vědomí.

3.1. Zrození oboru

3.1.1. Konference v Dartmouthu (1956)

V létě roku 1956 se na Dartmouth College v americkém státě New Hampshire sešla skupina vědců, která chtěla experimentálně ověřit myšlenku, že každý aspekt učení nebo jiných rysů inteligence lze popsat natolik přesně, aby jej bylo možné naprogramovat. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester a Claude Shannon představili návrh projektu, který položil základní kameny pro celé odvětví AI [1]. Optimismus účastníků byl obrovský – někteří věřili, že problém „myslícího stroje“ bude vyřešen během jediné generace. Postupně se ukázalo, že cesta bude mnohem delší a složitější, konference coby zásadní milník však inspirovala vznik prvních univerzitních laboratoří zaměřených na AI, například na MIT a Stanfordu.

3.1.2. První praktické demonstrace

Už rok před konferencí vytvořili Allen Newell a Herbert Simon program Logic Theorist, schopný dokazovat matematické věty z Principia Mathematica. Šlo o první důkaz, že počítač může provádět logické úvahy, což bylo dosud výsadou lidí [1].

O deset let později se objevil program ELIZA od Josepha Weizenbauma, který dokázal simulovat konverzační roli psychoterapeuta tím, že přetvářel a parafrázoval věty uživatele [2]. I když nešlo o skutečné porozumění, uživatelé často reagovali, jako by komunikovali s člověkem. Zrodil se fenomén, který předznamenal další debaty o „inteligentním“ chování strojů.

3.2. Velké milníky v soutěžních hrách

3.2.1. Deep Blue a šachová revoluce

V roce 1997 vstoupil do historie počítač IBM Deep Blue, když porazil šachového mistra světa Garriho Kasparova. Systém kombinoval hrubou výpočetní sílu s propracovanými hodnotícími funkcemi a heuristikami, které umožňovaly upřednostnit perspektivní tahy [3]. Deep Blue analyzoval až 200 milionů pozic za sekundu, což je zcela mimo možnosti lidského mozku. Zápas vyvolal širokou diskusi: někteří v něm viděli triumf strojů, jiní upozorňovali, že jde spíše o výpočetní smršť než o „myšlení“.

3.2.2. AlphaGo a éra hlubokého učení

O dvě dekády později přišel další mezník – v roce 2016 systém AlphaGo od DeepMind porazil jihokorejského šampiona Lee Sedola ve hře Go, která se vyznačuje extrémně vysokým počtem možných tahů [4]. Na rozdíl od Deep Blue využíval AlphaGo hluboké neuronové sítě a posilovací učení („reinforcement learning“, při kterém se AI „učí“ prostřednictvím interakce s okolím), takže dokázal vytvářet originální strategie, které překvapily i zkušené hráče. V dalším období AlphaZero zvládl šachy, Go i japonské shogi, aniž by znal partie hrané lidmi – učil se pouze hraním proti sobě, a demonstroval tak sílu samoučení.

Tabulka 1: Klíčové milníky AI ve hrách (1956–2018)

Rok

Systém

Úspěch

Technologie

1997

Deep Blue

Porazil mistra světa v šachu

Hrubá síla, heuristiky

2016

AlphaGo

Porazil mistra světa v Go

Hluboké učení, posilovací učení

2017

AlphaZero

Naučil se šachy, Go a shogi sám

Samoučení, neuronové sítě

3.3. Pokroky ve strojovém překladu

3.3.1. Od pravidel k datům

První pokusy o strojový překlad, jako byl např. r. 1954 Georgetown-IBM experiment, byly založené na ručně sestavených gramatických pravidlech a zvládaly pouze jednoduché věty [5]. V 80. letech došlo k přechodu na statistické metody, kdy systémy jako SYSTRAN vycházely z pravděpodobnostního modelování na základě rozsáhlých sbírek přeložených textů. To vedlo ke zlepšení překladu běžných frází, ale jemnější významové nuance zůstávaly mimo dosah stroje.

3.3.2. Neuronová revoluce po roce 2010

Po roce 2010 bylo dosaženo zásadního posunu, a to prostřednictvím tzv. hlubokého učení (anglicky „deep learning“, je založeno na umělých neuronových sítích skládajících se z více vrstev, kde každá vrstva zpracovává data z předchozí vrstvy a výsledek předává vrstvě následující).

Např. v roce 2016 přešel Google Translate na neurální překlad, takže dokázal uchopit význam celé věty a překlad přizpůsobit kontextu [6]. V roce 2017 vstoupil na trh DeepL, jehož překlady pak byly považovány za přirozenější než u konkurence. Tyto pokročilé systémy dnes dokáží překládat i kulturně specifické obraty, které dříve činily strojům problémy.

Tabulka 2: Vývoj strojového překladu

Období

Technologie

Příklad

Silné stránky

Slabiny

1950

Pravidlové systémy

Georgetown-IBM

Jednoduché věty

Slabá adaptace na složitý text

1980

Statistické metody

SYSTRAN

Lepší fráze

Omezený kontext

2010

Neurální překlad

Google Translate, DeepL

Přirozenost, nuance

Potřeba velkých dat

3.4. Expertní systémy a jejich limity

3.4.1. Nástup expertních systémů

V 70. a 80. letech se staly symbolem praktické AI expertní systémy. Systém MYCIN dokázal na základě „if-then“ pravidel diagnostikovat bakteriální infekce a navrhovat léčbu s přesností srovnatelnou s lékaři [7]. DENDRAL pomáhal chemikům při identifikaci neznámých sloučenin. Expertní systémy se uplatnily i v průmyslu, například při plánování výroby nebo v zemědělství při optimalizaci pěstování plodin.

3.4.2. Ústup z výsluní

Závažnou slabinou expertních systémů byla jejich nepružnost – jakmile se objevily nové poznatky, musela být do systému ručně doplněna příslušná pravidla. Zároveň s vzestupem automatického strojového učení v 90. letech význam expertních systémů postupně klesal. Expertní systémy však zanechaly trvalou stopu, protože ukázaly, že lidské znalosti lze formalizovat a počítačově je zpracovávat.

3.5. Vzestup strojového učení a transformery

3.5.1. Od klasických metod k hlubokým sítím

Strojové učení, tedy schopnost počítače učit se z dat, se začalo prosazovat v 90. letech. V roce 2012 znamenal průlom AlexNet – hluboká konvoluční síť (anglicky Convolutional Neural Network, specializovaný typ umělé neuronové sítě pro zpracování dat s mřížkovou strukturou, jako jsou obrázky, videa nebo signály, napodobující při zpracování vizuální informace lidský zrakový systém), která v soutěži ImageNet dosáhla výrazně lepších výsledků než konkurenční systémy [8]. Tento úspěch nastartoval vlnu zájmu o hluboké učení a jeho aplikace.

3.5.2. Architektura transformerů

V roce 2017 představil Ashish Vaswani s týmem transformery [9], novou architekturu pro zpracování sekvenčních dat, jako je text, řeč nebo časové řady. Vaswanim zavedený „mechanismus pozornosti“ (attention mechanism) umožňuje modelu přiřazovat různou váhu jednotlivým částem vstupních dat, např. v textu se model přednostně soustředí na slova klíčová pro význam věty. Koncept transformerů otevřel cestu k vysoce výkonným jazykovým modelům, které dnes v oblasti zpracování přirozeného jazyka naprosto dominují.

3.6. Filozofické a kulturní reflexe

3.6.1. Debaty o povaze inteligence

Myšlenkový experiment „Čínský pokoj“ Johna Searla z roku 1980 [10] se stal jedním z nejznámějších argumentů proti představě, že skutečné porozumění může být nahrazeno pouhou simulací porozumění. Searle argumentuje proti tzv. „silné umělé inteligenci“ (strong AI), která tvrdí, že vhodně naprogramovaný počítač může mít opravdové myšlenky, emoce a porozumění – podobně jako člověk. Searle tvrdí, že počítače jen manipulují se symboly podle určitých pravidel (syntaxe), ale chybí jim znalost skutečného významu (sémantika). Jeho experiment se stal klíčovým v debatách o povaze mysli, vědomí a o umělé inteligenci, protože zpochybňuje představu, že inteligence je jen otázkou vhodného naprogramování.

Naopak zastánci funkčního přístupu, jako Daniel Dennett, tvrdí, že mentální jevy – myšlenky, emoce nebo porozumění – nejsou definovány svým fyzickým substrátem, ale svými funkcemi, tedy rolí, kterou hrají v systému. Podle Dennetta platí, že pokud systém vykazuje inteligentní chování (např. smysluplně odpovídá na otázky), není třeba zkoumat, zda vnitřně „rozumí“ – už to, jak jedná, stačí k přisouzení inteligence.

3.6.2. AI v literatuře a umění

AI se stala častým motivem literatury i filmu. Isaac Asimov ve svém díle Já, robot formuloval Tři zákony robotiky, které ovlivnily populární kulturu a debaty o etice strojů [11].

Ikonickým příkladem beletrie inspirované AI je román 2001: Vesmírná odysea od Arthura C. Clarkeho, kde počítač HAL 9000, vybavený umělou inteligencí, začne projevovat emoce a vzbouří se proti posádce vesmírné lodi.

V knize The Diamond Age od Neala Stephensona se objevuje interaktivní kniha coby sofistikovaná AI vzdělávací pomůcka navržená pro výchovu mladé dívky. Autor zkoumá, do jaké míry může interaktivní AI nahradit tradiční výchovu.

Zdroje

[1] NEWELL, Allen a Herbert A. SIMON. The Logic Theory Machine: A Complex Information Processing System. IRE Transactions on Information Theory. 1956, roč. IT-2, č. 3, s. 61–79. DOI: 10.1109/TIT.1956.1056797.

[2] WEIZENBAUM, Joseph. ELIZA–A Computer Program for the Study of Natural Language Communication. Communications of the ACM. 1966, roč. 9, č. 1, s. 36–45. DOI: 10.1145/365153.365168.

[3] CAMPBELL, Murray, A. Joseph HOANE a Feng-hsiung HSU. Deep Blue. Artificial Intelligence. 2002, roč. 134, č. 1–2, s. 57–83. DOI: 10.1016/S0004-3702(01)00129-1.

[4] SILVER, David et al. Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search. Nature. 2016, roč. 529, s. 484–489. DOI: 10.1038/nature16961.

[5] HUTCHINS, W. John. Machine Translation: Past, Present, Future. Chichester: Ellis Horwood, 1986. ISBN 9780470205103.

[6] WU, Yonghui et al. Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation. arXiv preprint. 2016. arXiv:1609.08144.

[7] SHORTLIFFE, Edward H. Computer-Based Medical Consultations: MYCIN. New York: Elsevier, 1976. ISBN 9780444002069.

[8] KRIZHEVSKY, Alex, Ilya SUTSKEVER a Geoffrey E. HINTON. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. In: Advances in Neural Information Processing Systems 25 (NIPS 2012). 2012. Dostupné z: https://papers.nips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf.

[9] VASWANI, Ashish et al. Attention Is All You Need. arXiv preprint. 2017. arXiv:1706.03762.

[10] SEARLE, John. Minds, Brains, and Programs. Behavioral and Brain Sciences. 1980, roč. 3, č. 3, s. 417–457. DOI: 10.1017/S0140525X00005756.

[11] ASIMOV, Isaac. I, Robot. New York: Gnome Press, 1950. ISBN 9780575075369.

[12] CLARKE, Arthur C. 2001: A Space Odyssey. New York: New American Library, 1968. ISBN 9780451457998.

ČÁST II – ROKY 2018 AŽ 2025

4. PRINCIPY AI, NEURÁLNÍ, SYMBOLICKÁ, HYBRIDNÍ A AGENTICKÁ AI

4.1. Základy umělé inteligence a její dělení

4.1.1. Tradiční vs. generativní metody

Umělá inteligence (AI) zahrnuje široké spektrum přístupů a technologií, které umožňují strojům provádět úkoly, jež by jinak vyžadovaly lidskou inteligenci. Historicky se rozlišují dvě hlavní kategorie metod: tradiční (deterministické) přístupy a moderní generativní metody.

Tradiční AI, často označovaná jako „symbolická AI“ nebo „Good Old-Fashioned AI (GOFAI)“, se opírá o explicitní pravidla, logiku a algoritmy. Tento přístup se rozvinul v 50. a 60. letech a dosahoval dobrých výsledků v úlohách s jasně definovanými pravidly, jako je šachová strategie, plánování výrobních procesů nebo expertní systémy pro medicínskou diagnostiku. Výhodou tohoto přístupu je vysoká transparentnost rozhodování, kdy lze jasně vysvětlit, proč systém dospěl k určitému závěru [1]. Nevýhodou je nízká schopnost adaptace na nové nebo neúplné informace.

Generativní metody vycházejí ze strojového učení (machine learning) a zejména z hlubokého učení (deep learning). Místo pevně definovaných pravidel používají obrovské množství dat k tomu, aby si modely osvojily pravděpodobnostní vztahy mezi vstupy a výstupy. Typickým příkladem jsou velké jazykové modely (LLM) jako GPT-5, Claude 3.5 nebo Gemini 2.0, které dokáží na základě předchozího textu predikovat další slova, věty či celé pasáže [2]. To jim umožňuje generovat souvislý a mnohdy kreativně působící obsah, ale také je to činí náchylnými k tzv. halucinacím – tedy k produkci nesprávných, avšak přesvědčivě podaných informací [3].

V roce 2025 se obě tyto základní metody stále uplatňují, často také v kombinaci. Symbolická AI se používá tam, kde je nutná vysoká transparentnost (např. v právních aplikacích), zatímco generativní AI exceluje v úlohách s velkým množstvím nestrukturovaných dat, jako je zpracování přirozeného jazyka nebo počítačové vidění [4].

4.1.2. Symbolická, neurální a hybridní AI

Charakterizujme rozdělení AI podle přístupu k řešení problémů podrobněji.

· Symbolická AI je založena na logice, pravidlech a explicitně kódovaných znalostech. Dokáže provádět složité deduktivní úvahy, ale obtížně se přizpůsobuje situacím, pro které nebyla explicitně naprogramována.

· Neurální AI využívá umělé neuronové sítě, které napodobují způsob, jakým lidský mozek zpracovává informace. Je schopná se učit z dat, což ji činí mimořádně flexibilní.

· Hybridní AI kombinuje oba přístupy – využívá schopnosti neuronových sítí při rozpoznávání vzorů a sílu symbolické logiky při vysvětlování a ověřování výsledků. Tento přístup si získává stále větší popularitu, protože nabízí vyšší spolehlivost a interpretovatelnost [5].

Například při analýze rentgenového snímku může neurální část systému detekovat možné abnormality, zatímco symbolická část tyto nálezy ověří proti databázi medicínských pravidel a symptomů. Výsledkem je nejen vysoká přesnost, ale i schopnost poskytnout lékaři jasné vysvětlení návrhu diagnózy.

4.1.3. Agentická AI a budoucnost autonomie

Agentická AI je moderní směr, který rozšiřuje možnosti klasických modelů tím, že jim umožňuje nejen reagovat na podněty, ale také samostatně plánovat a provádět akce. Agent je softwarový systém, který jedná autonomně s cílem dosáhnout definovaného cíle – například naplánovat cestu pro doručení zásilky, vyřešit technický problém nebo řídit provoz v tzv. chytrém městě.

V roce 2025 začíná být agentická AI implementována v oblasti průmyslové automatizace, digitální asistence a robotiky. Pokročilé systémy, jako jsou multimodální agenti, dokáží zpracovávat nejen text, ale i obraz, zvuk a další vstupy současně, a tak v reálném čase reagovat na komplexní situace [6].

Budoucnost agentické AI slibuje stále vyšší úroveň autonomie – například inteligentní výrobní linky, jež samy optimalizují svůj provoz podle objednávek, nebo dopravní systémy, které se dynamicky přizpůsobují aktuální situaci na silnicích. S tím však rostou i požadavky na bezpečnost a regulaci, aby autonomní systémy jednaly v souladu s lidskými hodnotami a zákony [7].

4.2. Současné aplikace a reálné důsledky využívání AI

4.2.1. Zdravotnictví a medicína

Umělá inteligence se stává nedílnou součástí zdravotnictví, a to jak v klinické praxi, tak ve výzkumu. AI pomáhá lékařům diagnostikovat onemocnění, navrhovat léčebné plány a sledovat průběh terapie. Systémy založené na neurálních sítích dokáží s vysokou přesností analyzovat medicínské snímky – například rentgeny, CT nebo MRI – a identifikovat abnormality, které by lidskému oku mohly uniknout [8].

Jedním z příkladů je využití generativních modelů k vytváření umělých, avšak realistických medicínských snímků, které pak slouží pro trénink diagnostických systémů, aniž by bylo nutné získávat velké množství reálných dat. To je zvláště důležité v případech vzácných nemocí, kde je dostupnost reálných snímků omezená [9].

AI také proniká do oblasti personalizované medicíny – modely dokáží analyzovat genetické informace pacienta a navrhnout terapii „na míru“. Tento přístup zvyšuje účinnost léčby a snižuje riziko vedlejších účinků. Příkladem jsou AI systémy, jež dokáží predikovat, jak konkrétní pacient zareaguje na určité chemoterapeutikum, a tím lépe zacílit léčbu [10].

Vedle těchto přínosů se řeší i etické otázky: ochrana soukromí pacientů, riziko zkreslených výstupů kvůli nekvalitním datům a nutnost, aby konečné rozhodnutí vždy činil kvalifikovaný zdravotník. AI nástroje je vždy nezbytné doplnit lidským dohledem a provádět pravidelné audity trénovacích dat [11].

4.2.2. Pracovní trh a ekonomika

AI má v roce 2025 výrazný vliv na globální ekonomiku a strukturu pracovního trhu. Podle studie McKinsey může automatizace prostřednictvím AI zvýšit produktivitu v některých odvětvích až o 40 % [12]. Firmy využívají AI k automatizaci rutinních činností, analýze velkých objemů dat a zlepšování zákaznických služeb.

V té souvislosti dochází k nahrazování některých pracovních pozic, zejména v administrativě, výrobě a zákaznickém servisu [13].

Současně však vznikají nové profese, jako jsou specialisté na etiku AI, tvůrci trénovacích datasetů nebo designéři interakce člověk–stroj. Podle údajů Světového ekonomického fóra se očekává, že do roku 2030 vznikne více nových pracovních míst, než kolik jich AI zruší – ovšem za předpokladu, že se pracovní síla bude průběžně rekvalifikovat [14].

Ekonomické dopady AI se neprojevují jen na úrovni jednotlivých firem. Státy investují do národních AI strategií, aby podpořily konkurenceschopnost svých ekonomik. Například nevelké Estonsko je v roce 2025 lídrem v implementaci AI do veřejných služeb – od daňových systémů až po inteligentní zdravotní poradce [15].

4.2.3. Věda, výzkum a inovace

AI zásadně mění i způsob, jakým probíhá vědecký výzkum. Systémy schopné analyzovat a syntetizovat obrovské množství vědeckých publikací dokáží identifikovat nové hypotézy a směry bádání rychleji než lidské týmy [16]. To urychluje objevování nových léčiv, materiálů nebo technologií.

Například v oblasti materiálového inženýrství AI pomáhá předpovídat vlastnosti nových slitin ještě před jejich syntézou v laboratoři, což zkracuje vývojový cyklus a šetří náklady [17]. Ve fyzice částic zase AI analyzuje výsledky experimentů z urychlovačů, aby našla anomálie naznačující nové fyzikální jevy.

Generativní modely se uplatňují i v astronomii, kde pomáhají rekonstruovat neúplná pozorování, odstraňovat šum z dat a vytvářet simulace vývoje galaxií. Takové nástroje zvyšují přesnost měření a umožňují zpracovat enormní objemy dat, které produkují moderní teleskopy [18].

V neposlední řadě AI podporuje interdisciplinární výzkum – propojuje data z různých oborů a umožňuje odhalovat souvislosti, jež by jinak zůstaly bez povšimnutí. Tento trend posiluje význam hybridních a multimodálních modelů, které umějí pracovat s různými typy dat současně [19].

4.3. Technologie, hardware a energetické nároky AI

4.3.1. Specifické čipy a infrastruktura

Vývoj AI v roce 2025 není poháněn jen pokrokem v algoritmech, ale i prudkým rozvojem specializovaného hardwaru. Tradiční procesory (CPU) už pro trénink velkých modelů nestačí, a proto se v oblasti AI prosadily grafické procesory (GPU), tenzorové procesory (TPU) a nově i aplikačně specifické integrované obvody (ASIC) navržené přímo pro AI úlohy [20].

GPU jsou optimalizovány pro masivně paralelní výpočty, což je ideální pro trénink neuronových sítí, kde se provádí velké množství maticových operací současně. TPU, vyvinuté původně Googlem, jsou specializovány na strojové učení pro některé typy modelů a nabízejí vyšší výkon při nižší spotřebě energie. ASIC čipy jsou navržené na míru konkrétním aplikacím – například inference modelů ve zdravotnických přístrojích nebo v autonomních vozidlech.

Dalším současným trendem je distribuovaná infrastruktura, kde se výpočty rozdělují mezi více datacenter, a dokonce i mezi koncová zařízení (telefony, IoT senzory, průmyslové stroje). Firmy investují do datacenter s optimalizací pro AI, která využívají pokročilé chlazení, obnovitelné zdroje energie a rychlé propojení mezi uzly [21].

Zajímavým směrem je i neuromorfní hardware, inspirovaný strukturou a fungováním lidského mozku. Neuromorfní čipy jsou schopny pracovat s minimální spotřebou energie a hodí se pro aplikace, kde je nutné zpracovávat data v reálném čase přímo v koncovém zařízení (např. v nositelné elektronice nebo implantátech) [22].

4.3.2. Energetická náročnost a ekologické dopady

Trénink velkých jazykových modelů patří mezi energeticky nejnáročnější procesy v oblasti informačních technologií. Například trénink modelu GPT-4 spotřeboval podle odhadů stovky megawatthodin elektřiny, což odpovídá roční spotřebě menšího města [23]. Snahy o řešení tohoto problému se ubírají cestou optimalizace architektur modelů, efektivnějším využitím hardwaru a přesunem části výpočtů na koncová (edge) zařízení.

Ekologické dopady AI se netýkají jen spotřeby energie, ale i výroby a likvidace hardwaru. Produkce čipů vyžaduje vzácné kovy a chemikálie, jejichž těžba má negativní dopad na životní prostředí. Některé firmy už zavádějí recyklační programy a využívají tzv. second-life hardware – například přepracovávají starší GPU pro použití v méně náročných úlohách [24].

Společnosti jako Microsoft, Google a AWS investují do obnovitelných zdrojů a systémů na zachytávání a ukládání zplodin [25].

4.3.3. Edge AI a decentralizovaná řešení

Edge AI znamená provozování umělé inteligence přímo na koncových zařízeních, místo aby se všechna data posílala do centrálního cloudu. Tento přístup má několik výhod: nižší latenci (tj. rychlejší odezvu), vyšší soukromí (data zůstávají na zařízení) a nižší náklady na přenos dat [26].

V praxi to znamená, že například chytré brýle dokáží převádět řeč na text v reálném čase, aniž by je data opustila, nebo průmyslový senzor provádí detekci závady bez nutnosti průběžného spojení s internetem. Edge AI je zvlášť důležitá v prostředích s omezeným přístupem k internetu, jako jsou odlehlé oblasti nebo vesmírné mise.

Další rozvoj edge AI v roce 2025 umožňuje kombinace lokálních inferenčních čipů (jež využívá hotový, naučený model k odpovědím) a federovaného učení (federated learning), při kterém data zůstávají tam, kde vznikla, a model se učí přímo na těchto místech, přičemž sdíleny jsou jen agregované aktualizace modelu. Tak je možné využívat přínosy AI, aniž by došlo k porušení soukromí uživatelů [27].

Edge AI umožňuje provozovat AI systémy i tam, kde by to bylo s čistě cloudovým přístupem neefektivní nebo riskantní, například v kritické infrastruktuře, vojenských systémech nebo zdravotnických přístrojích [28].

4.4. Společenské, etické a politické aspekty AI

4.4.1. Emoce, komunikace a osobní interakce s AI

4.4.2. Regulace, bezpečnost a rizika

4.4.3. Veřejné vnímání a vzdělávání