AI – Umělá inteligence (VŠE, CO CHCETE VĚDĚT)

AI – Umělá inteligence (VŠE, CO CHCETE VĚDĚT) – OBSAH

1. Co je to umělá inteligence? Definice
2. Historie umělé inteligence
3. Slyšeli jste o Turingově testu?
4. Rozeznal by dinosaurus čivavu od muffinu?
5. Tvorba umělé inteligence – jak přistupujeme k AI?
6. Od chytré sponky k nenápadným digitálním pomocníkům
7. Od expertních systémů k neuronovým sítím
8. Umělá inteligence v telefonech
9. První mobilní procesory již mají zabudovanou umělou inteligenci
10. Umělou inteligenci využívá stále více fotoaparátů
11. Přínosy AI v telefonech
12. Na strojovém učení fungují i virtuální asistentky
13. Umělá inteligence ve hrách
14. Postupný vývoj AI ve videoherním průmyslu
15. Možnosti herních AI jsou nekonečné. Na co se můžeme těšit?
16. Budoucnost umělé inteligence aneb kam směřují technologie?

Co je to umělá inteligence? Definice

Umělá inteligence je stručně řečeno vědní obor či disciplína, která se zabývá vývojem algoritmů a strojů vykazujících znaky inteligentního chování. O přesnou definici se však nejedná, jelikož vysvětlení tohoto relativně nového pojmu se nabízí hned několik a žádné z nich zatím není obecně přijímáno. Umělá inteligence jako celek staví ve velké míře na základech mnoha dalších vědních oborů, a to především na informatice, matematice, statistice, logice, lingvistice či neurovědách. Běžně se můžeme setkat také se zkratkovým označením UI nebo AI (anglicky Artificial Intelligence).

Historie umělé inteligence

Historie umělé inteligence sahá až do 50. let minulého století a shrnutí všech významných událostí by jistě vystačilo na samostatný článek. Objasníme si tak alespoň fakt, že poprvé byl tento pojem oficiálně definován v roce 1955 americkým informatikem a kognitivním vědcem Johnem McCarthym, který je tak po právu považován za otce umělé inteligence. Významným krokem směrem k implementaci dosažených poznatků se poté v 70. letech staly takzvané expertní systémy a dodnes používaný programovací jazyk Prolog, jenž je založen na predikátové logice.

Kybernetika a informatika

Precizněji a intenzivněji se umělou inteligencí začala zabývat kybernetika – jako nauka o principech řízení a přenosu informací ve strojích, živých organismech a společenstvích. Matematický popis i poměrně složitých systémů naznačoval zajímavé možnosti. Výpočetní technika však před několika desetiletími neměla šanci reálně otestovat všechny v té době známé teorie. Ale obor informatiky zabývající se tvorbou strojů vykazujících známky inteligentního chování (což je právě AI) se teoreticky vyvíjí již poměrně dlouho.

Umělá inteligence dnes

Už od dob, kdy Karel Čapek ve svém velkolepém dramatu R.U.R. z roku 1920 poprvé použil slovo robot, prahnou lidé po strojích, které budou k nerozeznání od nich samotných. Avšak i po uplynutí necelých 100 let můžeme stále říci, že se vývoj umělé inteligence nachází ve svých počátcích. Některé zdánlivě jednoduché a triviální procesy, jež jsou pro posun oboru AI klíčové (např. rozpoznání objektů v obraze), se nakonec staly pro dnešní počítače obrovskou výzvou.

Mezi úspěchy umělé inteligence z poslední doby patří například Sophie – humanoidní robotka z dílny Hanson Robotics. Ta si za svůj krátký život (aktivována byla roku 2015) prošla už několika ostře sledovanými interview po celém světě, přičemž její schopnosti konverzace, a především pak napodobení lidských gest je v porovnání s podobnými roboty i přes jistou kostrbatost na velmi vysoké úrovni. Zapomenout nesmíme samozřejmě ani na samořídicí vozidla (např. Tesla), která disponují velice sofistikovaným autonomním systémem a už dnes dokáží bez větších problémů plnohodnotně zastoupit lidského řidiče.

Už jste slyšeli o Turingově testu umělé inteligence?

Pokud se někdy budete o umělou inteligenci více zajímat, téměř s jistotou narazíte na Turingův test (původně „imitační hra“), který nese jméno po svém tvůrci, slavném britském matematikovi a zakladateli moderní informatiky, Alanu Turingovi. Tento test se zaměřuje na jednu ze základních a paradoxně i nejproblematičtějších otázek týkajících se umělé inteligence – jak vlastně o něčem (někom) rozhodnout, zdali vykazuje známky inteligentního chování, či nikoliv? Turingova odpověď je poměrně jednoduchá – pokud člověk nedokáže na základě konverzace se strojem a dalším člověkem určit, který z nich je stroj, pak umělá inteligence testem prošla.

Rozeznal by dinosaurus čivavu od muffinu?

Při vývoji a návrhu AI se inspirujeme v evoluci vývoje inteligence ve vesmíru, respektive v přírodě na Zemi. Například ustrnutí – jako obranná strategie přežití – fungovalo do té doby, než predátoři zlepšili své rozpoznávací schopnosti. Pravěký ještěr totiž svou kořist nedokázal „spatřit“, pokud se nehýbala, a proto se i mimikry napomáhající lepšímu splynutí s prostředím zdokonalovaly až na samé hranice možností. Pokud pak má člověk (nebo i mnohé novodobé šelmy) najít svou kořist, musí umět zpracovat vstupní obrazový signál na lepší úrovni než pravěký dinosaurus – a základem úspěšného lovu (a přežití) je správné vyhodnocení, co vlastně vidí.

Dnes už systémy na principu AI umí poměrně snadno a rychle vyhledat „sobě podobné“ obrázky, ale s rozpoznáním, co na nich je, mají stále občas problém – posuďte sami, vyhodnotíte „okamžitě“, zda je na obrázku čivava, nebo muffin? Vývoj technik a přístupů, které pomáhají strojům s problémem porozumění obrazové informaci (neuronové sítě, strojové učení), jde však rychle kupředu a pokroky zaznamenáváme prakticky každým dnem.

Tvorba umělé inteligence – jak přistupujeme k AI?

Jak už jste nejspíše sami poznali, tvorba umělé inteligence je velice komplexní záležitost, která si žádá značnou porci znalostí z mnoha různých oborů. V průběhu let tak vzniklo hned několik přístupů řešících AI jako celek, či jako soubor dílčích problémů – mezi jedny z historicky nejznámějších přístupů se řadí expertní systémy a neuronové sítě.

Od chytré sponky k nenápadným digitálním pomocníkům

Pamatuje si dnes ještě někdo „chytrou sponku“? Jednalo se o jednoho z prvních našeptávačů od Microsoftu, který byl v MsOffice. Byl to poměrně hloupý a pro středně pokročilého uživatele velmi otravný prvek – animovaná sponka, co v první verzi radila pořád dokola to samé, dokud se nevypnula. Vezmete-li jednoduchý „rozhodovací“ počítačový program a k němu přidáte konečnou množinu možných situací a reakcí na ně, získáte základ podobného expertního systému. Kdysi se s ním se střídavě slibnými výsledky experimentovalo například v diagnostice – od poruch na zařízeních až po stanovení lékařské diagnózy. V některých oblastech se dodnes používá. Ani to ještě není žádná inteligence – i když to tak na první pohled může vypadat.

Od expertních systémů k neuronovým sítím

Na inteligenci se musí jinak. Jako velmi nadějné se už před lety ukázalo využití neuronové sítě. Zde nám pro inspiraci posloužily reálné neurony a jejich vzájemné spojení (synapse) v mozku živých organismů.

Už první počítačové modely ukazovaly, že se může jednat o správnou cestu. Stačilo nasimulovat několik málo neuronů a propojit každý s každým virtuálními synapsemi, některým přidat vstupy (třeba tlačítka) a jiné propojit s výstupy (třeba na žárovky) – a postupně jim byly jako učební materiál předkládány různé vstupní stavy a správné odpovědi na ně. Učením se mění „váhy synapsí“ mezi jednotlivými neurony – signál některých z nich se posílí, jinde se utlumí. Síť pak někdy dokázala správně reagovat i na vstup, který jí učitel (učící program) nikdy nepředložil. A pokud se řešení jednoduchého zadání (třeba boolovské operace) naučila síť s deseti neurony, i když se jeden, dva odebraly, stále to fungovalo!

Velké pokroky se učinily v OCR (Optical Character Recognition – rozpoznávání znaků) – kde stačí výstupní signál kamery (třeba „jen“ 20 × 20 pixelů) předložit první vrstvě neuronů (někdy jich nemusí být 20 × 20 – ale redukují se třeba na polovinu) a výstupní vrstva se spojí s odpovědí – vidím číslo 1–9. Takováto síť se dá dnes naučit během pár minut (max. hodin), aby poznávala s velkou úspěšností i poškozené nebo naškrábané znaky.

Umělá inteligence v telefonech

Umělá inteligence se stále více dostává ke slovu i v mobilních telefonech. Některé smartphony ji už dokonce mají integrovanou ve svých procesorech, kde výrazně pomáhá například s focením. S AI se ale může takřka každý z nás tváří v tvář setkat při využití tzv. virtuálních asistentek, jako jsou Siri, Google Assistant, ale i další. K čemu je ale vlastně umělá inteligence v telefonech dobrá a v jakých podobách se s ní můžeme setkat?

První mobilní procesory již mají zabudovanou umělou inteligenci

Není žádnou novinkou, že dnešní chytré telefony jsou již mnohdy výkonnější než leckterý notebook. Vděčí za to stále výkonnějším čipsetům pod kapotou, které kromě rostoucích svalů pomalu začínají podporovat umělou inteligenci. Ne, že by toho klasické procesory nebyly schopné. Jsou v tom ale pramálo efektivní a při plném zapojení umělé inteligence by se výdrž baterie telefonu smrskla na minimum.

Jedním ze speciálních procesorů s umělou inteligencí je HiSilicon Kirin 970, který najdeme například ve fotomobilech Huawei P20 a P20 Pro či Mate 10 Pro. Kirin 970 obsahuje integrovaný neuronový koprocesor s umělou inteligencí, který zpracovává svěřené operace mnohem rychleji a efektivněji než samotné CPU. Kromě lepšího škálování výkonu při velkém zatížení či nižší spotřebě můžeme výsledky vidět například při bleskurychlé analýze stovek fotografií po vyfocení. Umělá inteligence také dovede uživateli nabídnout v pravou chvíli ty správné funkce a tipy.

Zvláštní obvod pro umělou inteligenci má i nejnovější čip Apple A11 Bionic, použitý v iPhonu 8, iPhonu 8 Plus a iPhonu X. Kromě dvou výkonných jader s označením Monsoon a čtyř úsporných jader Mistral zde má své místo i zvláštní dvoujádrový neurální čip. Ten, podobně jako v případě čipu Kirin 970, zpracovává úlohy s využitím neuronových sítí. Například je to analýza obrazových dat při přihlašování pomocí obličeje, sledování obličeje při hrátkách s animoji nebo monitorování okolí ve virtuální realitě.

Umělou inteligenci využívá stále více fotoaparátů

Jednou z nejviditelnějších oblastí mobilních telefonů, v níž se projevuje umělá inteligence, je fotoaparát. Konkrétně automatický režim, při němž probíhá na pozadí několik procesů jako rozeznávání focených objektů a následné nastavování odpovídajících parametrů. Jak už se zmiňujeme výše, klasické procesory to oproti těm se schopností strojového učení umí jen velmi omezeně. Například takový Kirin 970 je schopný zpracovat tisíce obrázků za minutu, čímž vykazuje mnohonásobně vyšší výkon a efektivitu než „obyčejné“ procesory.

Přínosy AI v telefonech

Výsledky umělé inteligence ale nevidíme jen ve fotoaparátu. S čím vším nám pomáhá?

• Při focení rozpoznává scénu a volí vhodné nastavení při automatickém režimu.
• Rozpoznává obličej uživatele při odemykání.
• Pomáhá při tvorbě tzv. animovaných emoji, s nimiž jako první přišel iPhone X.
• Aplikuje virtuální obraz do reálného světa, tedy vytváří virtuální realitu.
• Rozpoznává uživatelův hlas.
• Servíruje uživateli vhodné funkce, protože se od něj učí.
• Šetří baterii, protože algoritmy AI jsou vysoce efektivní.

Na strojovém učení fungují i virtuální asistentky

Většina bodů v předchozí kapitole je výsadou výkonných mobilních procesorů. Umělou inteligenci ale dnes mohou okusit i majitelé starších či méně výkonných mobilních telefonů, a to pomocí virtuálních asistentů. Jedná se o cloudovou umělou inteligenci, tudíž k jejich využití potřebujete být připojeni k internetu. Kteří jsou ti nejznámější?

Siri

Prototypem inteligentní virtuální asistentky je Siri, vyvíjená Applem. Dostupná je na iPhonech a iPadech a simuluje opravdovou asistentku, která pomáhá s běžnými úkony. Pomocí vašich hlasových příkazů umí zatelefonovat či napsat zprávu vámi vybrané osobě, vytvořit poznámku, vyhledat informace na internetu či pobavit vtipem nebo vtipnou konverzací. Siri, která se typicky aktivuje podržením domovského tlačítka, zvládá mluvit anglicky, ale češtinu zatím nepodporuje. Systém rozpoznávání hlasu využívá také inteligentní reproduktor Apple HomePod nebo multimediální centrum Apple TV.

Google Asistent

Svého chytrého softwarového pomocníka využívajícího algoritmy umělé inteligence má i Google. Jmenuje se Google Asistent a je k dispozici nejen na telefonech s Androidem, ale i na iPhonech či reproduktorech Google Home a Google Home Mini. Aktivuje se podobně jako Siri na jablečných telefonech nebo iPadech, tedy dotykem a podržením domovského tlačítka. Google Asistent, podobně jako Siri, zatím nepodporuje češtinu. Podle posledních zpráv by se ale naši řeč mohl naučit už letos.

Cortana

Hlasová asistentka Cortana od Microsoftu je k dispozici pro telefony s Androidem (Google Play) i iPhony (App Store). Lze ji využívat také na počítačích a noteboocích s Windows 10 či na telefonech s operačním systémem Windows Phone. Umí překládat do desítek jazyků včetně češtiny, náš jazyk ale podporuje jen v psané formě. Cortana je tedy nejlépe využitelná v zámoří.

Bixby

Pozadu nesmí zůstat ani jihokorejský gigant Samsung, který spolu se Samsungem Galaxy S8 loni ukázal i svého chytrého pomocníka, Bixby. Na S8, ale i letošním top modelu Galaxy S9, lze dokonce nalézt speciální tlačítko pro jeho aktivaci. Bixby ale bohužel češtinu nepodporuje.

Amazon Alexa

Amazon Alexa je virtuální asistentka vyvíjená americkým obchodním gigantem Amazon. Na rozdíl od výše uvedených asistentů je Alexa integrována téměř výhradně v zařízeních pro chytré domácnosti, avšak jako doplňkovou aplikaci si jí můžete stáhnout také pro vaše Android či iOS zařízení. Nejčastěji se pak s Alexou setkáte v hlasově ovládaném reproduktoru Amazon Echo, jehož druhá generace je pravděpodobně největším konkurentem pro chytrého domácího asistenta Google Home. Ani v případě Alexy jsme se bohužel podpory českého jazyka zatím nedočkali.

Umělá inteligence ve hrách

Zatímco si výzkumná zařízení kupříkladu v robotice dávají za cíl vytvořit plně funkční inteligenci, která by v krajním případě byla schopna vlastního uvažování, umělá inteligence ve videohrách má úkol podstatně jednodušší – chovat se jako člověk. Nikoli být člověkem, ale pouze ho napodobovat, a to v rámci specifických činností. Jedním z velkých limitů AI ve videohrách je totiž specializace. Pokud vytvoříte umělou inteligenci pro šachy, jakkoli bude dobrá, nikdy nebude schopna hrát kupříkladu piškvorky, přestože se v zásadě jedná o podobné činnosti.

Umělá inteligence je tak sice ve hrách opravdu každým rokem lepší a lepší, jak ale někteří výzkumníci upozorňují, jde spíše o chytré programy, ne o umělou inteligenci v pravém slova smyslu. Kvůli své nedokonalosti tak občas sáhne k podvádění. Například AI v akčních hrách rozeznává polohu nepřítele podobně jako vy, tedy pomocí vizuálních a zvukových vjemů. Chce-li ale být podstatně lepší, jednoduše se herního enginu zeptá na vaši polohu.

Postupný vývoj AI ve videoherním průmyslu

Úplné počátky sahají do roku 1951. Tehdy byla pro salónní hru NIM vytvořena nejspíše první videoherní umělá inteligence a s přehledem dokázala porážet živé hráče – šlo však o velmi jednoduchou hříčku. U komplexnějších her došlo k průlomu až o mnoho let později. Jedním z milníků byl první Half-Life (1998), v němž autoři dokázali vytvořit iluzi fungující jednotky SWAT, jež komunikuje mezi sebou, přestože šlo spíše o směsici dobře připravených skriptů a systémů pravidel. Pokud dnes mezi hráči začnete hovořit o nejlepší umělé inteligenci, většina si okamžitě vzpomene na hororovou střílečku F.E.A.R. z roku 2005. Ta se vyznačovala nepřáteli, kteří přirozeně reagovali na změny v prostředí a byli schopni i složitější vzájemné spolupráce.

Umělou inteligenci ve hrách ale nevyužívají pouze akční střílečky, přestože zde je imitace lidského chování možná nejtěžším úkolem. Zajímavou oblastí jsou i strategie, kde má AI na jedné straně podstatně jednodušší pozici, protože oproti živému hráči dokáže vypočítávat a provádět mnoho činností současně, na druhou stranu velké množství jednotek dělá počítačové inteligenci problémy i dnes. Proto tolikrát zuříme nad tím, že jednotky do sebe naráží a lezou si do cesty. Ukočírovat tolik virtuálních mozečků zkrátka není jednoduché.

S pokusem o pokročilejší umělou inteligenci přišla i ambiciózní strategie Black & White (2001), jež se dostala do Guinessovy knihy rekordů za svou adaptivní AI, která se učila na základě hráčových rozhodnutí a postupně se vyvíjela. Z obecného pohledu umělé inteligence však nešlo o nic převratného, protože tzv. „pool“ (rozsah, škála) schopností a vědomostí, díky nimž se AI mohla vyvíjet, nebyl nikterak obrovský. I v rámci her však vznikají zajímavé nápady. Technický institut ve státě Georgia například vyvinul AI, která dokáže pouhým sledováním hry naprogramovat její plně funkční kopii, zatím však zvládá pouze jednodušší 2D skákačky jako třeba první tituly s Mariem.

Možnosti herních AI jsou nekonečné. Na co se můžeme těšit?

Do budoucna se z hlediska videoherní AI počítá kupříkladu s větší integrací do života mimo hry jako takové. Šéf největšího herního publishera Electronic Arts Andrew Wilson například vidí budoucnost tak, že jeho boty, v nichž hraje fotbal, budou napojeny na tituly jako FIFA, kde za reálné hraní fotbalu dostane virtuální odměnu.

Destiny 2 (2017) s vlastní aplikací pro virtuální asistentku Alexa od Amazonu už něco podobného umí dnes, kdy hlasovými povely můžete ovládat hru samotnou. Zajímavé bude také sledovat, jak se rozvoj AI promítne do hraní ve virtuální a rozšíření realitě. Na rozdíl od jiných oblastí elektroniky se však nemusíme bát, že by herní konzole či PC převzala zničehononic kontrolu sama nad sebou, jelikož videoherní AI prozatím nesměřuje k tomu stát se „samoučícím“ programem.

Budoucnost umělé inteligence aneb kam směřují technologie?

Před třiceti lety to po prvních zdánlivě velkých úspěších vypadalo, že nic nebrání tomu, abychom si už v roce 2000 mohli popovídat s umělou inteligencí – filmy jako Terminátor nebo úsměvný příběh oživlého bojového robota „Číslo 5 žije“ nám naznačovaly, že to může být brzy. Bylo by vhodné zmínit také pojem „Deep learning“ – jeho možnosti a problémy při dosažení dalšího posunu, ale je to zřejmě nad rámec jednoho krátkého článku. Podobně „Big data“ a propojení internetu věcí (IoT) s dalšími moderními technologiemi – virtuální a rozšířená realita…

V současné době je na první pohled patrné praktické nasazování „fragmentů na bázi AI“ především v oblasti komunikace: jedním z průkopníků je Google, jehož vyhledávač už není jen obyčejnou databází s expertním systémem, ale učící se stroj. K rozpoznávání písma přibylo pokročilejší rozpoznání obrazů a obličejů (zaregistrovali jste možná první nedávné testy v Číně, kde rozsáhlá síť kamerových systémů po celé zemi slibuje nalézt kohokoli za několik minut; možná znáte seriál Lovci zločinců).

Poměrně daleko jsme i v rozpoznání hlasu (anglicky už se dá diktovat text přímo do počítače s 98% a větší úspěšností) a asistentka Alexa od Amazonu se dá propojit s řadou přístrojů v chytré domácnosti, které pak lze mluvenou řečí ovládat. Zlepšuje se syntetický hlasový výstup z počítače – i ten je zdokonalován pomocí učících algoritmů – a někdy je od lidského hlasu skoro k nerozeznání (pozor na call centra – s kým mluvíte).

Málokdo si plně uvědomuje, co s lidmi za posledních dvacet let provedl internet, sociální sítě a chytré telefony. Svět kolem nás se mění. Nejenom naše počítače a naše mobily. Mění se technologie, přibývají z velké části robotizované továrny, inteligentní drony, samořiditelná auta. Naši digitální asistenti se tu zjevili jako tajemný džin vypuštěný z lahve, avšak zatím je pouze a jen na nás, k čemu ho budeme chtít používat.

AI – umělá inteligence: Autoři článku

Jan Čopák

Ing. Jan Čopák – vystudoval obor technická kybernetika na ČVUT FEL, diplomová práce „Stochastické chování deterministických systémů“ byla první, svého druhu v ČR. Bezprostředně po škole chvíli spolupracoval při vývoji neuronových sítí, kde teoreticky posuzoval vliv chaosu/šumu a chyb učitele na strojové učení. Nyní se ve společnosti Octopus-engine zabývá moderními technologiemi – kam patří: Virtuální a augmentovaná realita, kryptoměny, internet věcí a big data vizualizaton + AI. Více na: http://octopusengine.org.

Filip Němec

Mé jméno je Filip Němec a píšu o všem, co se týká herních konzolí. Gaučové hraní, to je moje. Nebráním se prakticky ničemu, ale nejraději mám akční adventury a závody. Moje herní srdce tepe především pro sérii Uncharted a pevně doufám, že než kompletně dobije, vyjde Half-Life 3.

Tomáš Ševčík

Jmenuji se Tomáš Ševčík a v současnosti jsem studentem Fakulty informatiky Masarykovy univerzity v Brně. Pro Alza.cz pracuji již od května 2017 a mou stopu můžete nalézt v mnoha různorodých článcích – zabývám se zejména jejich formátem, editací, finální grafickou / SEO podobou a občas i nějakým tím psaním. Ve volném čase nepohrnu jakoukoliv hrou, ať už deskovou nebo počítačovou, rád tvořím amatérskou grafiku, programuji a jsem nadšencem do moderních technologií.

Jozef Kišantal

Editor a autor, fanoušek i kritik moderních technologií. Milovník běhání, jízdy na kole, internetu, GTD a příznivec Arsenalu a liberální demokracie. V oblibě má Apple, ale neopovrhuje ani dalšími platformami.