Umelá inteligencia. Pojem, ktorý je asi najviac mysteriózny v pomerne technickom svete IT. Pojem, ktorý priťahuje a zároveň vyvoláva obavy. Kým na jednej strane umelá inteligencia vyvoláva nádej zásadného zlepšenia všetkých procesov, ktoré využívajú dáta, na druhej strane umelá inteligencia vytvára aj pocit ohrozenia. Lenže bližší pohľad ju zbavuje kúzla. Ukazuje sa, že umelá inteligencia je do veľkej miery len marketingový pojem, za ktorým sa skrýva množstvo rôznych prístupov, ktoré dosahujú rozdielne výsledky. A tak, ako to s chytľavými marketingovými výrazmi býva, niekedy viac skrývajú, ako odhaľujú.

Koniec druhej dekády 21. storočia sa vyznačuje veľkými očakávaniami a záujmom o umelú inteligenciu, a to miestami takým, že AI (Artificial Inteligence) budí dojem akoby išlo o všemocnú technológiu s potenciálnom kompletne zmeniť prakticky všetko. Takmer každý deň sa dozvedáme, čo nové umelá inteligencia dokázala. Už sa to zdá ako dávna história, keď v roku 1997 umelá inteligencia porazila majstra sveta v šachu Garryho Kasparova. Dnes už aplikácie umelej inteligencie dokážu napríklad rutinne prepisovať hovorené slovo do textu, alebo automaticky prekladať jazyky. Umelá inteligencia lepšie rozpozná rakovinové bunky na obrázku ako špičkoví experti, alebo dokáže predvídať pohyb akcii na burze efektívnejšie ako najskúsenejší burzový maklér. Nadšenie z možností, ktoré ponúka technológia umelej inteligencie je azda prevýšené len strachom, čo sa stane, keď umelá inteligencia ovládne svet. Čo už ostatne začala, keď úspešnými pokusmi manipulovala voličov na základe analýzy dát z ich facebookových profilov....  

Lenže je to naozaj tak? Je umelá inteligencia naozaj prelomovou novou technológiou, ktorá zmení všetko? Či dokonca posledným vynálezom ľudstva, ktorým skončí naša civilizácia ako varujú niektorí?

Súčasný záujem a nadšenie o umelú inteligenciu je v skutočnosti až tretia vlna. Doteraz dve predchádzajúce vlny začali vždy veľkými očakávaniami a následne veľkým sklamaním. Tá prvá začala v roku 1956 vôbec prvým použitím pojmu umelá inteligencia v akademickom prostredí a síce na workshope Darthmout College. Kľúčové mená tejto vlny boli Allen Newell, Herbert Simon, John McCarthy, Martin Minsky. Umelá inteligencia získala v tomto období nielen názov, ale najmä zdroje na výskum. Protagonisti boli mimoriadne optimistickí. Predpokladali, že do 20 rokov stroje dokážu zvládnuť každú prácu ako človek. Teda v polovici 70-tych rokoch sme už tu mali mať aplikácie, ktoré dokážu všetko to, čo človek. Nemali sme. Výstupom tejto prvej vlny však boli napríklad prvé šachové algoritmy, ktoré dokázali poraziť priemerného šachistu. Výsledky však ďaleko zaostávali za pôvodnými optimistickými predpokladmi, a tak v 70. rokoch záujem o AI opadol.

Druhá vlna záujmu a opätovne prebudené nadšenie z AI prišlo začiatkom 80. rokov. Vtedy sa totiž dostala na trh technológia expertných systémov. Ide o nápad naprogramovať spôsob, ako sa rozhoduje expert. Napríklad lekár pri diagnostike vidí niektoré symptómy a v zásade na základe ďalších vyšetrení a logických pravidiel postupne zužuje možnosti, až nakoniec stanoví presnú diagnózu. Teda v ideálnom prípade. 

Vzniklo pomerne veľa expertných systémov a mnohé priniesli jasné benefity. Príkladom úspešného expertného systému je monitorovanie bezpečnosti priehrad. Akonáhle senzory začnú detekovať extrémne hodnoty, tak to expertný systém dokáže vyhodnotiť a upozorniť na nebezpečenstvo. Aplikácia je to nepochybne veľmi prínosná, ktorá dokáže nahradiť dohľad inžinierov. Ale v zásade ide o pomerne jednoduchú úlohu. Sledovať senzory. V realite však mnohé problémy sú veľmi komplexné a postavené na priveľkom množstve logických podmienok na to, aby sa dali „natvrdo“ naprogramovať.  Expertné systémy zlyhali napríklad  pri pokusoch rozpoznávať hlas.  Výsledkom neúspechu expertných systémov pri riešení komplexnejších úloh bol opätovný pokles záujmu o umelú inteligenciu.

Tretia vlna záujmu o umelú inteligenciu začala zhruba v roku 2010 a je tiež spojená s nástupom jednej konkrétnej technológie a síce zdokonalenými neurónovými sieťami. Idea neurónových sietí je v skutočnosti pomerná stará a siaha do 40-tych rokov minulého storočia. Cieľom bolo navrhnúť model ako funguje ľudský mozog. Dlho bola táto idea nie viac ako matematickou hračkou až koncom prvej dekády 21. storočia sa vyvinul skutočne efektívny matematický nástroj ako „učiť“ neurónové siete. A to bol začiatok dnešného ošiaľu.

Vylepšený matematický model sa pretavil do konkrétnych aplikácii, ktoré boli čoraz efektívnejšie. Nové neurónové siete začali riešiť problémy, pred ktorými expertné systémy kapitulovali ako napríklad rozpoznávanie obrazu. Za menej ako 5 rokov vývoja dokázali neurónové siete vyhodnocovať vizuálne informácie s menším počtom chýb ako ľudskí experti. Ukazuje to nasledovný graf:

 

Trend percentuálneho počtu chýb pri klasifikácii obrázkov umelou inteligenciou:

^{Dean Takahashi, 2016}

V roku 2011 presahovala chybovosť  umelej inteligencie pri kategorizácii obrázkov 25%, kým v roku 2015 chybovať neurónových sietí klesla pod 5%, čo je miera chybovosti ľudí.

Zamyslime sa nad tým, čo sa stalo. Ľudia majú mozog naprogramovaný na rýchlu a efektívnu interpretáciu toho, čo vidia. A nie bez silného dôvodu. Išlo totiž o život. Len tí naši predkovia, ktorí dokázali rýchlejšie rozpoznať predátora číhajúceho v tráve mali, vyššiu šancu odovzdať svoje gény potomkom. Cez deň, v noci, za dažďa, vždy museli byť schopní uvidieť nebezpečenstvo. Výsledkom tejto stovky miliónov rokov trvajúcej biologickej evolúcie je chybovosť rozpoznávania obrazov u ľudí na úrovni 5 %. Ale neurónové siete  to zvládli za 5 rokov a lepšie. Stovky miliónov rokov za 5.

Ide o fenomenálny úspech počítačovej vedy, ktorý nepochybne prinesie zásadnú zmenu do mnohých oblastí spoločnosti. Ak napríklad neurónové siete dokážu lepšie rozpoznať vizuálne nebezpečenstvo ako človek tak, by umelá inteligencia mala riadiť naše autá. Lebo dokáže skôr rozpoznať, že deti sa naháňajú na chodníku a hrozí, že v zápale hry vybehnú na cestu. Alebo, že auto na vedľajšej ceste sa tvári akoby si nevšimlo, kto má prednosť. A to, keď umelá inteligencia ovládne dopravu, to bude mať dramatický dopad na celý dopravný priemysel. Nielen to. Mestá sa zmenia, kde teraz stoja zaparkované autá môžu, byť zelené parky.  Veľa sa toho zmení. Ale že by nás umelá inteligencia začala riadiť?

Nie. Neurónové siete nie sú prelomovou technológiou, ktorá v doslovnom význame ovládne svet. Pod pekným a chytľavým marketingovým názvom sa skrýva pomerne nudný matematický model, ktorý je dobre aspoň v obrysoch poznať, aby sme vedeli, čo umelá inteligencia dokáže a čo nie. Lebo, nie, neurónové siete sa nevyvíjajú v ľudskom zmysle. Neurónové siete nemajú vedomie také ako ľudia. Ani sa neučia novým veciam v zmysle ľudskom. Nevedia sa pozrieť na problém z novej perspektívy. Neurónové siete sú „len“ aplikácie vytvorené na vyhľadávanie približných vzorov v tom, čo sa môže javiť ako chaos. Nič viac.

Tvorcovia neurónových sietí predpokladali, že realita sa dá s pomerne s veľkou mierou presnosti popísať ako matematická funkcia. Presne ten typ funkcie, ktorý poznáme zo školy ako napríklad parabola. Neurónová sieť je aplikácia, ktorá má v sebe zabudovaný tento predpoklad a dokáže veľmi efektívne identifikovať, že rozloženie bodov na obrázku je napríklad najlepšie reprezentované funkciou paraboly a vie nájsť parametre tejto funkcie. Ak toto „neurónka“ zvládne, tak potom vie už ľahko predvídať, že keď dostane ďalší vstup (číselný údaj na osi x), tak mu priradí údaj na osi y.  A v tomto spočíva prediktívna schopnosť umelej inteligencie. Keď sa realita nedá popísať funkciou, tak neurónová sieť nenájde riešenie. Ale keď sa aspoň čiastočne rozloženie bodov približuje nejakej funkcii, tak s väčšou alebo menšou pravdepodobnosťou to neurónová sieť nájde. A to je vlastne všetko. Až na to, že veľká väčšina neurónových sietí rieši problémy popísané nie dvojrozmernou funkciou, ale v desiatkach či stovkách rozmerov.

Kúzla zbavená umelá inteligencia, respektíve súčasná technológia neurónovej siete sa môže zdať až triviálna a veľmi ďaleko od toho čo by sme čakali od skutočnej „umelej inteligencie“. Z hľadiska miery sofistifikovanosti neurónové siete riešia pomerne jednoduchú úlohu, najmä ak ide o dvojrozmernú funkciu, ale v prípade, ak je funkcia mnohorozmerná s množstvom parametrov, tak už ide o veľmi komplexný problém, hoci stále postavený na pomerne jednoduchých základoch. A možno sa nám – ľudom - zdajú výsledky neurónových sietí preto také fantastické, lebo ľudský mozog si dokáže dobre vizualizovať dvoj a trojrozmernú funkciu, ale evolúcia necítila potrebu nás zaťažovať vývojom schopnosti  predstavovať si napríklad päťrozmerný priestor.  Pre počítač ale nie je žiaden principiálny rozdiel medzi tromi a šiestimi rozmermi.

Ovládne teda umelá inteligencia svet? No, možno niekedy, ale nie so súčasnými technológiami. Nová technológia neurónových sietí dokáže veľmi efektívne nájsť vzorce tam, kde my ľudia s tým máme problém, lebo nevieme spracovať tak veľa parametrov naraz. Všade kde existujú dáta, v ktorých sa dajú nájsť tieto vzorce sa stanú zlatou baňou, lebo neurónové siete nám umožnia veľmi dobre predvídať budúci vývoj tam, kde sme doteraz boli odkázaní len na intuíciu, alebo drahé expertné odhady. Nová vlna umelej inteligencie tak celkom iste prinesie významné zmeny porovnateľné s priemyselnou revolúciou a porovnateľnými sociálnymi dopadmi. Ale nemali by sme mať prehnané očakávania, lebo budeme sklamaní. Súčasné technológie umelej inteligencie nie sú totiž mágiou, ale len dobrým nástrojom rýchleho vyhľadávania vzorcov v tom, čo sa nám bez dlhého tréningu javí ako chaos.