Umělá inteligence jako buzzword

„V současnosti se pojmem umělé inteligence označuje kde co. Reálně se ale bavíme o machine learning – strojovém učení.“ Na základě obrovského data setu a pomocí vhodného algoritmu je možné naučit umělou neuronovou síť generovat správný výstup, popř. předvídat. To se již běžně využívá ve fyzice (aplikace řešení na případy, na které neznáme odpověď), na tomto principu fungují překladače řeči atd. Pořád jde ale o jednoduchou aplikovanou statistiku – na základě milionů příkladů sestavujeme matematické modely, které pomocí algoritmů produkují ideální výstupy.  

Big brother, big mother, big worker?

Užívání umělé inteligence s sebou nese rizika.

Big Brother: Výsledky/výstupy vznikají bez toho, aniž bychom přesně rozuměli jak. Vzdáváme se tak postupně pochopení probíhajících procesů, a tedy i kontroly nad nimi. Důmyslné systémy se o nás mohou dozvědět víc, než víme o sobě a svém okolí my sami – v rozpoznávání obličejů jsou stroje už dávno lepší než my, analytici Googlu teoreticky ví, kdy vypukne epidemie chřipky, protože ve vyhledávači se množí dotazy na otevírací dobu lékáren.

Big Mother: Hrozí zde také paternalismus – spoléhání se na výstupy AI, která nám poradí ve všem, nás může nepozorovaně zbavovat autonomního rozhodování a myšlení.

Big Worker: Proč ne, když nám pomůže analyzovat data, která by lidský mozek nikdy neobsáhl? 

Artificial Inteligence – přítel člověka

„Najít odpověď na otázku, zda nás jednou ovládnou roboti, je stejně tak důležité, jako zabývat se přelidněním na Marsu.“ Současná podoba AI jako výkonného statistického analyzátoru, který musíme na daný úkol natrénovat vždy od nuly, vylučuje proces sebeuvědomování u AI: „AI tak nikdy nebude schopna překročit stín svého naprogramování.“ 

Naopak, když synchronizujeme AI s cíli lidstva, a využijeme aplikovanou statistiku na maximum, může být AI cenným spojencem. Zejména v oblastech personalizace medicíny, výkonu robotických operací, tvorby nových materiálů, optimalizace procesů, ale také ve vzdělávání. 

Největší přínos je ale v možnosti zpracovávat obrovské datové soubory v krátkém čase: i k objevení Higgsova bosonu přispělo to, že machine learning umožnilo zpracovat obrovské množství dat z urychlovače. 

Epilog: O robotech a lidech – otevřeně

Vytvořit umělou inteligenci schopnou sebeuvědomění není žádoucí. Mohla by být předmětem mocenského zneužití. V dohledné době to není ani reálné. Nicméně i umělá inteligence ve smyslu machine learning může hodně škodit – roboti mohou vyvolat nestabilitu na burze, drony se využívají jako efektivní zabijáci, může probouzet závislost. AI je schopna vtáhnout do sebe člověka tak, že zapomíná na své základní potřeby (sexuální roboti). 

Na druhou stranu, uměla inteligence je a bude také užitečný pomocník  - díky robotům jsem schopni zefektivňovat manuální práci, bude usnadňovat a personalizovat diagnostiku a léčbu ve zdravotnictví atd. 

Důležité je být skeptický vůči vlastním vědeckým výsledkům a být otevřený: sdílet data set, algoritmus atd. a umožnit vědecké komunitě závěry testovat a ověřovat. „Pokud budeme vyvíjet AI otevřeně tak, aby všichni mohli vše sdílet, můžeme předpokládat, že i když ji pak někdo bude chtít zneužít, najdou se tací, kteří budou vědět, jak tomu zabránit.“