Úvod do umelej inteligencie

Umelá inteligencia je jednou z oblastí skúmania, poznávania a štúdia, ktorá vzrušuje odborníkov rovnako ako aj laikov už viac ako pol storočia. Je to dlhá doba v informatike; ale je to iba obrazne povedané okamih z perspektívy takých disciplín, ako je napríklad logika, ktorej základy kládol predsa už Aristoteles. A predsa matematická logika poskytuje neodmysliteľný základ pre množstvo fundamentálnych metód umelej inteligencie. Čo je to umelá inteligencia? Kedy vznikla a ako sa vyvíjala? Aké sú jej základné prúdy?

robot

Umelá inteligencia a jej vývoj

Pri vyslovení pojmu „umelá inteligencia“ si mnohí ľudia predstavujú vývoj umelých ľudí resp. robotov, ktorí budú rozmýšľať podobne ako človek dokonca aj o niečo lepšie. Možno má umelá inteligencia nie príliš šťastný názov, ktorý priveľa naznačuje, ale nie celkom presne korešponduje so skutočným predmetom skúmania a obsahom poznatkov. V počiatkoch skúmania umelej inteligencie bolo cieľom vytvoriť systém, ktorý by bol schopný nahradiť človeka. Dnes sa ciele sústreďujú skôr na skúmanie myslenia človeka s cieľom vytvorenia modelov, ktoré by boli schopné toto myslenie napodobniť. Zaradenie umelej inteligencie ako odboru je veľmi zložité. Možno na ňu pozerať ako na matematickú disciplínu s aplikáciami, alebo tiež ako technický odbor. Závratný rast tohto odboru ovplyvňovalo mnoho faktorov, ako napríklad zvyšovanie požiadaviek v oblasti automatizovaného riadenia, prieskum nedosiahnuteľných miest a rada ďalších činností, kde je prítomnosť človeka z technických či zdravotných dôvodov vylúčená.

V dnešnej literatúre môžeme nájsť množstvo definícii umelej inteligencie, ale ťažko je vybrať tú najlepšiu a najvýstižnejšiu.

Medzi najvýstižnejšie patria:

Marvin Minsky tvrdí, že umelá inteligencia je veda o vytváraní strojov alebo systémov, ktoré budú pri riešení určitej úlohy používať taký postup, ktorý - keby ho robil človek - by sme považovali za prejav jeho inteligencie.

E. Richová sa domnieva, že umelá inteligencia sa zaoberá tým, ako riešiť počítačové úlohy, ktoré dnes zatiaľ zvládajú lepšie ľudia.

Umelá inteligencia je označenie umelo vytvoreného javu, ktorý dostatočne presvedčivo pripomína prirodzený fenomén ľudskej inteligencie.

Umelá inteligencia označuje tú oblasť poznávania skutočnosti, ktorá sa zaoberá hľadaním hraníc a možností symbolickej, znakovej prezentácie poznatkov a procesov ich nadobúdania, udržovania a využívania.

Umelá inteligencia sa zaoberá problematikou postupov spracovania poznatkov – osvojovaním a spôsobom použitia poznatkov pri riešení problémov.

V súčasnej dobe umelá inteligencia predstavuje veľmi širokú oblasť, ktorá sa postupne rozdelila na viacero samostatných disciplín:

  • dedukcia, uvažovanie, vyvodzovanie záverov
  • rozpoznávanie obrazu a objektov
  • rozpoznávanie reči, automatické preklady so zohľadnením kontextu
  • riadenie robotov
  • vyhľadávanie
  • hranie hier
  • reprezentácia zozbieraných dát
  • iné
  • Určite si mnohí ľudia kladú otázku, že aké výhody nám môže poskytnúť skúmanie umelej inteligencie? Umelá inteligencia má niekoľko komerčných výhod v porovnaní s prirodzenou inteligenciou:

    Umelá inteligencia je stabilnejšia. Prirodzená inteligencia je z komerčného pohľadu pominuteľná, lebo pracovníci môžu opustiť organizáciu alebo môžu nadobudnuté znalosti zabudnúť. Pokiaľ sa nemenia počítačové systémy alebo programy, je umelá inteligencia stabilná. Umelú inteligenciu možno jednoduchšie rozmnožovať a rozširovať. Prenášanie znalostí medzi ľuďmi navzájom väčšinou vyžaduje zdĺhavý proces učenia sa a tréningu; niektoré vedomosti nemožno dokonca vôbec rozmnožovať. Do počítačového systému poznatky jednoducho nakopírovať a aj preniesť na iný počítač na najvzdialenejšie miesta zemegule. Umelá inteligencia môže byť lacnejšia ako prirodzená inteligencia. V mnohých prípadoch je lacnejšie zadovážiť si počítač spolu s programovým vybavením ako zamestnať na rovnakú prácu človeka. Umelá inteligencia, podobne ako počítačová technika, je stála. Prirodzená inteligencia je nevypočítateľná, lebo ľudia sú nevypočítateľní, nestáli; často konajú na základe pocitov a ich rozhodnutia nemusia byť vždy v rovnakej situácii rovnaké. Umelá inteligencia je dokumentovateľná. Rozhodnutia, ktoré vykonáva počítač, možno jednoducho zdokumentovať sledovaním činností systému. Pre prirodzenú inteligenciu je to náročné. Napr. človek môže dospieť k nejakému záveru, ale neskôr nemusí byť schopný rekonštruovať postup, ktorý viedol k tomuto záveru.

    Na druhej strane má prirodzená inteligencia niekoľko podstatných výhod v porovnaní s umelou inteligenciou: Prirodzená inteligencia je tvorivá, zatiaľ čo umelá inteligencia je dosť „nudná“. Človeku je vlastná schopnosť získavať znalosti. Ale umelá inteligencia musí znalosti zabudovať do vytváraného systému. Prirodzená inteligencia umožňuje ľuďom priamo používať vnemy. Systémy umelej inteligencie musia interpretovať informácie získané senzormi a používať ich tak nepriamo. Asi najdôležitejšou prednosťou ľudského myslenia je schopnosť používať pri riešení problémov široký kontext skúseností. Na druhej strane úspešné systémy umelej inteligencie majú obyčajne veľmi úzky a špecifický záber.

    ai

    História umelej inteligencie

    Ako vlastne vznikol pojem umelá inteligencia a aké súvislosti s ňou spojené? Umelá inteligencia sa ako vedná disciplína postupne formuje v posledných 30 rokoch ako priesečník niekoľkých disciplín akými sú napr. psychológia, neurológia, kybernetika, matematická logika, teória rozhodovania, informatika, teória hier, lingvistika atď. Jej vývoj nie je ani ďaleka ukončený. Doposiaľ ešte neexistuje všeobecne prijímaná definícia umelej inteligencie, neposkytuje jednotné teórie - skôr voľne združuje rôznorodé teórie, metódy a techniky, ktoré možno úspešne používať k počítačovému riešeniu niektorých zložitých úloh rozhodovania, plánovania, diagnostiky a pod. Počítačová umelá inteligencia bola používaná najskôr v NASA, a to k riadeniu a kontrole letu diaľkových družíc. Asi každému je jasná skutočnosť, že základom umelej inteligencie je počítač. Bez počítača by nebola umelá inteligencia a podľa toho, akú úlohu hrá počítač v existencii umelej inteligencie si ju môžeme rozdeliť na slabú - tam je počítač len užitočným nástrojom a silnú - počítač nie je iba nástrojom ale priamo myslí a pomocou programu aj chápe. Možno niekedy v budúcnosti sa objaví tak sofistikovaný počítač, ktorý zvládne myslieť sám o sebe.

    Po prvýkrát bol použitý elektronický počítač v Nemecku v roku 1941. Tento počítač zaberal obrovské miestnosti a bol chladený leteckými motormi. Bol prevažne využívaný pre vojenské účely a jeho programovanie bolo veľmi zložité.

    Na začiatku roku 1950 Norbert Wiener prišiel na to, že vlastne všetky inteligentné rozhodnutia sú založené na spätnej väzbe (feedback). Princíp spätnej väzby použil už James Watt vo svojom parnom stroji, aj keď on asi netušil, že tento objav veľmi ovplyvní začiatky vývoja umelej inteligencie. Neskôr v roku 1955, Newell a Simon vyvinuli The Logic Theorist, mnohými považovaný za prvý umelo inteligentný program. Tento program prezentoval každý problém ako tree (stromový) model a pokúšal sa ho vyriešiť tak, že našiel vetvu, ktorej výsledok bol s najväčšou pravdepodobnosťou ten správny. Dopad Logic Theorist na verejnosť a celkovo na umelú inteligenciu bol rozhodujúci vo vývoji umelej inteligencie.

    V roku 1956 John McCarthy, ktorý je považovaný za otca umelej inteligencie, zorganizoval konferenciu pre všetkých, čo sa zaujímali o strojovú inteligenciu. Pozval ich do Vermontu na The Dartmouth summer research project on artificial intelligence. Od tejto chvíle sa tomuto odboru začalo hovoriť umelá inteligencia. Aj keď bol priebeh konferencie trošku rozpačitý, priviedla k sebe všetkých objaviteľov umelej inteligencie a stala sa základným bodom pre budúcnosť umelej inteligencie.

    Centrá výskumu sa sformovali na Carnegie Mellon a MIT. Bola stanovená nová výzva: vytvoriť systém, ktorý by efektívne riešil problémy, podobne ako Logic Theorist, a tiež vytvoriť systém, ktorý by sa dokázal sám učiť.

    V roku 1957 sa testovala prvá verzia programu The General Problem Solver (GPS). Program vytvorili rovnakí ľudia ako Logic Theorist. GPS bol ale rozšírením princípu spätnej väzby a bol aj schopný riešiť veľké množstvo bežných problémov. Pár rokov potom, IBM vytvorilo tím na výskum umelej inteligencie. Herbert Gelerneter strávil 3 roky práce riešením geometrických teorémou.

    V roku 1958 John McCarthy uviedol svoj nový objav, jazyk LISP, ktorý sa používa dodnes. LISP (LISt Processing - spracovanie zoznamov) sa stal jazykom vývojárov umelej inteligencie.

    Ďalším dôležitým rokom bol rok 1963 kedy MIT dostala grant v hodnote 2,2 miliónov dolárov od ministerstva obrany USA, aby si zaistila technologickú výhodu oproti Sovietskemu zväzu. Tento projekt určite poslúžil k zvyšovaniu tempa vývoja umelej inteligencie a k jeho financovaniu. V ďalších rokoch vznikalo veľké množstvo programov. Napríklad koncom 60 rokov vznikol program STUDENT, ktorý dokázal riešiť algebrické problémy, alebo program SIR, ktorý rozumel jednoduchým anglickým vetám. Výsledkom týchto programov bolo zdokonalenie v porozumení jazykov a logike.

    Sedemdesiate roky znamenali príchod expertných systémov. Expertné systémy predvídajú pravdepodobnosť riešenia v stanovených podmienkach. V týchto rokoch vzniklo veľa nových metód, napr. David Marr predložil novú teóriu o strojovom videní. Zaoberali sa rozoznávaním obrazov na základe odtieňov, základnými informáciámi o tvaroch, farbe, hranách a textúrach. Ďalšou novinkou v roku 1972 bol jazyk PROLOG. Osemdesiate roky znamenali pre umelú inteligenciu zrýchlenie vývoja. Zvýšil sa dopyt po expertných systémoch pre ich účinnosť. Podniky ako Digital Electronics používali XCON, expertné systémy navrhnuté pre programovanie na veľkých VAX počítačoch. Taktiež firmy DuPont, General Motors a Boeing sa veľmi spoliehali na expertné systémy.

    S vývojom umelej inteligencie sa začala využívať umelá inteligencia aj v praxi. Napríklad práca Minského a Marra mala za následok vznik kamier a počítačov pre kontrolu kvality na výrobných linkách. Samozrejme záujem o umelú inteligenciu mala aj armáda. Ministerstvo obrany USA financovalo projekt na vývoj smart truck. Cieľom bolo vytvoriť robota, ktorý by dokázal vykonať mnoho bojových úloh. Projekt bol veľkým rozčarovaním a preto Pentagon jeho financovanie zastavil.

    Aj napriek niektorým neúspechom sa umelá inteligencia pomaly vyvíjala ďalej. Boli objavené fuzzy logika a neurónové siete a začalo sa ukazovať, že umelá inteligencia sa dá použiť aj v reálnom živote.

    K veľkému boomu došlo po roku 2009, kedy boli vyrobené prvé výkonné grafické karty. Dôležitým akcelerátorom bola hlboká sieť AlexNet aj s konvolučnými vrstvami, s ktorou otec deep learningu Geoffrey Hinton, jeho študent Alex Krizhevsky a Ilja Sutskever vyhrali v roku 2012 prestížnu súťaž s názvom ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge. Dá sa povedať, že od tohto okamihu začalo vznikať obrovské množstvo rozsiahlych modelov hlbokého učenia, ktoré sme dnes schopní aj natrénovať v rozumnom čase na dátasetoch, z ktorých mnohé sú voľne stiahnuteľné z webových stránok (napr. NIST, MNIST, CIFAR 10, CIFAR 100, ...).

    Tri základné prúdy umelej inteligencie

    Symbolický funkcionalizmus

    Symbolický funkcionalizmus je založený na dvoch základných hypotézach: funkcionalistickej hypotéze a hypotéze fyzikálneho systému symbolov. Jednoducho povedané, základnými predmetmi výskumu symbolického funkcionalizmu je problém prezentácie znalostí a inteligentným prehľadávaním stavového priestoru.

    So symbolickými spôsobmi náhľadu na umelú inteligenciu sa dočítame v hocijakej literatúre o umelej inteligencii. Teraz sa skúsme zamyslieť nad spôsobom reprezentácie znalostí. Všetci určite vieme, že vety prirodzeného jazyka sú pomerne zložité. Prirodzený jazyk vďaka, ktorému sa vieme dorozumieť s ľuďmi okolo nás, je tým najprirodzenejším spôsobom ako reprezentovať znalosti. Lenže tento prístup nie je rozhodne optimálny pre počítač, ktorý má potom s týmito znalosťami „inteligentne“ pracovať. Nato, aby počítač (stroj) porozumel znalosti, vyžaduje, aby táto znalosť bola formulovaná oveľa jednoduchšími prostriedkami - napr. výrokovou logikou, resp. pomocou logických výrokových operácií.

    Konekcionizmus

    Konekcionizmus, ako smer bádania v rámci umelej inteligencie predpokladá, že esencia inteligencie plynie zo statického prepojenia veľkého počtu jednoduchých výpočtových jednotiek. Myšlienka je inšpirovaná mozgom ako médiom, ktoré zosobňuje inteligentné uvažovanie. Základnou výpočtovou jednotkou rozumieme model neurónu, ktorý sa na základe hodnoty súčtu vážených vstupov excituje do aktívneho stavu alebo vôbec. Medzi hlavné odvetvia, ktoré sa radia ku konekcionizmu patria neurónové siete. Neurónové siete na rozdiel od klasických symbolických metód nie sú zložené na explicitnej reprezentácii znalostí. Rovnako ako v našom mozgu sú vďaka obrovskému množstvu prepojených neurónov uložené schopnosti a informácie len vďaka týmto prepojeniam, tak aj v počítači je možné takéto informácie uložiť alebo takéto schopnosti realizovať. Rozdiel od symbolizmu však je, že zdanlivo ide len práve o chaotický zhluk prepojení.

    Robotický funkcionalizmus

    Kľúčová filozofia robotického funkcionalizmu je založená na implementácii behaviorizmu ako psychologickej školy. Radšej ako sa zaoberať reprezentáciou inteligencie, sa robotickí funkcionalisti koncentrujú na funkcionalitu modelovaného systému. Inteligentné správanie je tu chápané ako rozumná interakcia medzi tromi entitami: systém, prostredie, úloha. V prípade že bude agent na danú úlohu a v danom prostredí reagovať inteligentne (ako by reagoval človek), je považovaný za agenta disponujúceho schopnosťou vykazovať inteligentné chovanie.

    Strojové učenie, jednoduché neurónové siete a hlboké neurónové siete sú považované za podoblasti umelej inteligencie.