Umělá inteligence v roce 2018, 2. díl: Neuronové sítě a biologické inspirace pro AI

- Technologie autor: Pavel Vachtl

Po prvních dekádách rozvoje AI selhaly představy o možnosti celistvého návrhu obecně inteligentních systémů, jak jste si mohli přečíst v prvním dílu mikroseriálu o umělé inteligenci. Poté se zhruba od začátku 80. let minulého století mnozí vědci znovu obrátili ke zcela odlišnému modelu: Začali se s pokorou a detailně učit z živé přírody a z toho, jak fungují mozky člověka a zvířat. Tedy poznávat to, jak se zformovaly kognitivní systémy a schopnosti živých tvorů. 

Ilustrační snímek

Ilustrační snímek,zdroj: Profimedia.cz

"Zdědí roboti Zemi? Ano, ale budou to naše děti." (Marvin Minsky)

Mozky živých tvorů nikdo najednou nestvořil v té podobě, v jaké dnes existují. Neexistoval ani žádný hotový konstrukční "návod", návrh či schéma, jak má inteligentní tvor a jeho mozek vypadat. Vše prošlo dlouhým, postupným a obtížným přírodním vývojem, kdy se nejdříve tyto mozky vytvářely z koordinace, komunikace a síťové spolupráce elementárních struktur, procesů a speciálních buněk, takzvaných neuronů. Vývoj probíhal postupně, od učení na základě jednoduchých až velmi prazákladních úloh a funkcí, směrem k úlohám složitějším a obecnějším.

Právě vytrvalý trénink a učení a následná darwinistická selekce podle úspěšnosti (či přežití) odlišuje pružně se chovající (adaptující se) kognitivní nebo inteligentní systémy (ať už stroje nebo organismy) od většiny dnešních specializovaných automatů nebo expertních systémů. Byť v dané úzké oblasti často drtivě porážejících člověka. Hlavním principem tohoto přístupu je tak nikoli geniální tvůrčí princip, ale praxe. Tedy vystavení jednotlivců vybavených nedokonalými kognitivními (ale vhodně pružnými) strukturami složitě působícímu prostředí plnému problémů.

Trénink neuronových sítí

Tento novější přístup patří do tzv. "konekcionistické větve" AI a je často zastoupen "modelem neuronových sítí". Jde vlastně o stavbu systému AI stylem "zezdola nahoru", kdy víme, jak mají v rámci systému fungovat jednoduché procesy a komunikace na základní nebo distribuované úrovni. Nicméně dopředu často nevíme, jak se na tomto základě celý systém zorganizuje a co z toho nakonec vznikne.

Někdy ani zpětně nevidíme, co se uvnitř složitého neuronového systému děje a proč se jaká událost stala. Je v tom tedy výrazný prvek nejistoty a nepředvídatelnosti. Vše je tedy svěřeno tréninku a učení neuronových sítí a jejich evoluci na základě jakési soutěže. "Nejlépe vytrénovaná" neuronová síť vyhrává a postupuje do dalšího vývojového kola nebo stadia.

Neuronové sítě se v rámci umělé inteligence staly v podstatě hlavním proudem devadesátých let minulého století. Dnes se již poměrně rychle učí hrát složité hry, řídit dopravní prostředky, rozeznávat vzory nebo vymýšlet optimální pracovní postupy. Některé sítě se tak naučí za den hrát třeba hru Go nebo řídit výrobní průmyslové roboty.

Od učení k metaučení

Pokud bychom v našem mozku hledali centrum, které řídí veškeré inteligentní postupy, pravděpodobně bychom ho nenašli. Inteligence je i v našem mozku rozptýlena, distribuována přes více úrovní do formy mnoha specializovaných procesů či takzvaných agentů, které fungují na základní úrovni relativně samostatně, s využitím základních neuronových struktur. Teprve jejich souhra (a to, co se z ní "vynoří") dává dohromady to, čemu říkáme lidská inteligence.

Není náhoda, že právě odborníci na umělou inteligenci dnes zřejmě vědí o lidské inteligenci, mysli či vědomí asi nejvíce. Analogické sítě umělých (softwarových) inteligentních agentů by nás také měly za chvíli obklopovat při řešení každodenních úkolů a pomáhat nám jako osobní digitální asistenti.

Pod zmíněnými neurony v oblasti AI si však nepředstavujme nějaké reálné fyzické buňky nebo fyzicky definované procesory (i když některé firmy dnes již i skutečné neuromorfní procesory podobné neuronům vyrábějí). V praxi jde často spíše o jejich virtuální softwarový model.

Přestože byly modely neuronových sítí poměrně úspěšné v řadě oblastí, jako je analýza přirozeného jazyka nebo práce s audiovizuálními daty nebo samostatném učení hraní her, často došlo jen k velmi pomalé evoluci a k pomalému tréninku příslušné neuronové sítě. Čili v praxi k nepříliš uspokojivým výsledkům.

Takže i zde je vidět, že prvotní nadšení, které bylo vždy spojeno s novým přístupem v oblasti AI a které slibovalo příchod univerzální AI - AGI do 10 nebo 20 let, nakonec vyústilo spíše do stadia tvrdého vystřízlivění. Následně také došlo k dalšímu principiálnímu přehodnocení postupů v oboru umělé inteligence.

Od dohledu a stimulace k samostatné AI

Nicméně dnes jsme již přeci jen celkem pokročili a celý obor umělé inteligence konečně "dospěl". AI také začíná pomalu v některých oblastech ekonomiky či průmyslu generovat pravidelné zisky. Příslušní odborníci pochopili, že s pomocí jakýchkoliv jednoduchých představ z minulosti cesta k AGI nepovede.

K vlastnímu procesu učení bude potřeba přidat ještě cosi navíc, protože skutečně inteligentní systém se musí učit rozhodovat dokonce i v otázce toho, jakým způsobem se má učit (tzv. metaučení) a vyvíjet i vlastní iniciativu - tedy nereagovat pouze na vnější podněty. Být tedy více proaktivní, nejen takzvaně reaktivní. Musí se tedy naučit rozhodovat, stanovovat si vlastní cíle a trénovat se sám, a to vše pokud možno bez lidských zásahů a lidských intervencí.

Systém učení pomocí rychlých odměn při nějakém úspěšném výsledku také nemusí být z dlouhodobého hlediska to pravé, protože může jít o ignorování dlouhodobého vývojového horizontu a příslušného cíle. Tyto aspekty jsou pro nás dnes aktuálnější než kdykoliv dříve. 

Důvodů je víc. Umělá inteligence se totiž mimo jiné stává čím dál častěji naším partnerem nebo spoluhráčem v online světě, tedy na internetu a ve světě sociálních sítí. Brzy ale také zakusíme její "plody" v oblasti digitalizace průmyslu, v oblasti takzvaných chytrých měst a v internetu věcí, který vznikne propojením chytrých zařízení a objektů. A výraznou aplikací samou o sobě bude nástup autonomních čili robotických aut, aut bez řidiče.

Spoustu dnešní činnosti za nás budou v blízké budoucnosti vykonávat osobní digitální asistenti nebo inteligentní agenti. Může se například stát, že brzy už nebudeme muset sami cokoliv na internetu hledat. Pokud třeba budeme chtít koupit do bytu sedací soupravu, sdělíme naše požadavky či kritéria inteligentnímu agentovi, který bude "obývat" náš počítač nebo mobil, a dotyčný softwarový agent pak bude neúnavně a samostatně celé dny hledat konkrétní zboží ve virtuálním prostředí za nás. Chytřejší agent bude umět dokonce sám vymýšlet, co bychom mohli potřebovat.

Příští díl mikroseriálu u umělé inteligenci, který vyjde v pátek 14. prosince, bude věnovaný letní pražské mezinárodní konferenci o umělé inteligenci lidské úrovně (HLAI 2018) a průmyslovému využití AI.

Tagy: moderní technologie umělá inteligence věda a technika věda a poznání inovace a technologie