Kdo je chytřejší?

Umělá inteligence (artificial intelligence – AI) se pro filmaře stala zejména v poslední době velmi lákavým tématem. Nadšené diváky chceme vrátit zpět do reality a v hrubých rysech je seznámit se skutečnou podstatou a možnostmi umělé inteligence dnes.
Aleš Kostrhoun: Umělá inteligence. Slovní spojení navozující atmosféru vědeckofantastických filmů z více či méně vzdálené budoucnosti. Umělá inteligence (artificial intelligence – AI) se pro filmaře stala zejména v poslední době velmi lákavým tématem. Nadšené diváky chceme vrátit zpět do reality a v hrubých rysech je seznámit se skutečnou podstatou a možnostmi umělé inteligence dnes.

O „umělé inteligenci“ jako o vědní disciplíně můžeme mluvit od poloviny 50. let tohoto století. Od té doby bylo vyřčeno mnoho jejích definic. Chceme-li umělou inteligenci definovat vznešeně, můžeme říci, že:

Existuje však i mnohem lidštější definice: Umělá inteligence je věda, zabývající se otázkou, jak počítačově řešit takové úkoly, které dnes zvládají lidé lépe než počítače.

Na základě uvedených definic je možné pod pojem umělá inteligence zařadit mnoho oborů. Vyjmenujme jen několik nejdůležitějších a zároveň nejzajímavějších: strojové učení, umělé neuronové sítě, expertní systémy a počítačové vidění.

Strojové učení
Strojové učení (Machine Learning) má své počátky někde v 60. letech, avšak největší rozvoj v oblasti algoritmů a metod automatizovaného učení inteligentních systémů byl zaznamenán v posledních 15 letech.

Otázka, zda lze naprogramovat počítače tak, aby se byly schopny „učit“, je aktuální od okamžiku vynálezu počítače. Pod pojmem „učit se“ rozumíme schopnost automatického zlepšování výkonnosti v závislosti na vzrůstajících znalostech a zkušenostech.

Neinformaticky (a mnohem zajímavěji) řečeno: program, který by se učil např. hrát stolní hru

Dáma, bude zvyšovat svou výkonnost třeba tím, že bude hrát sám proti sobě.

Strojové učení využívá mnoha postupů a algoritmů. K nejznámějším patří rozhodovací stromy a pravidla, genetické algoritmy, umělé neuronové sítě a mnoho dalších. Algoritmy strojového učení se v praxi osvědčily např. v aplikacích pro rozpoznávání mluvených slov, učení jízdy autonomního vozidla či klasifikaci nových astronomických struktur.

Umělé neuronové sítě
Vznik umělých neuronových sítí byl inspirován biologií. Síť se skládá ze skupiny jednoduchých prvků nazývaných po svém biologickém protějšku neurony (viz rámeček). Historicky první model neuronu prezentovali McCulloch a Pits v roce 1943. Na základě tohoto modelu neuronu byl později definován obecný model neuronu, takzvaný perceptron.

Každý neuron přijímá na svém vstupu od každého souseda z nižší vrstvy jeho výstupní signál, vypočítá výstupní signál a ten je šířen sítí do ostatních neuronů. Každý vstup je vážen odpovídajícím koeficientem. Výstupní hodnota je spočítána sečtením vážených vstupů a jistého prahu a výsledek je přepočítán tzv. aktivační funkcí (např. Gaussova funkce).

Aby jednotlivé neurony skutečně tvořily funkční neuronovou síť, je nutné je efektivně propojit. Do dnešní doby byla vyvinuta široká škála různých topologií (uspořádání) neuronových sítí, nejčastěji je rozlišujeme na

  • dopředné sítě – tok dat jde pouze ze vstupních jednotek k výstupním jednotkám. Data tedy mohou postupovat sítí po vrstvách, síť však nikdy neobsahuje zpětnou vazbu.
  • rekurentní sítě – obsahují zpětné vazby, které lze mj. využít pro samostatné učení sítě.

Ladění sítě
Aby byla síť schopná pracovat, musí nejprve proběhnout její učení, tedy „vyladění“ změnou vah vstupů jednotlivých neuronů.

Jednou z možných cest je postupné předkládání vstupních a požadovaných výstupních hodnot a změna jednotlivých váhových koeficientů podle některého učícího algoritmu. Existují však neuronové sítě, které pro své učení nepotřebují „učitele“ a učí se samy.

Neuronové sítě mají v praxi široké uplatnění. Lze je využívat pro identifikaci a modelování různých průmyslových systémů, jako klasifikátory pro rozpoznávání objektů (písma, řeči), jako řídicí mechanismy expertních systémů apod.

Expertní systémy
Expertní systémy jsou počítačové programy simulující rozhodovací činnost člověka (experta) při řešení velmi složitých úloh. Při řešení těchto úloh expertní systémy využívají vhodně zakódovaných vysoce odborných znalostí převzatých od člověka (experta) s cílem dosáhnout ve zvolené problémové oblasti kvality rozhodování na stejné úrovni. Obecně lze expertní systémy rozdělit na:
  • diagnostické – tento typ provádí diagnostiku: v lékařství stanovují chorobu, v oblasti PC mohou řešit vzniklé závady atd. Tvoří 90 % všech zavedených expertních systémů.
  • plánovací – tvoří 7 % všech expertních systémů. Jejich úkolem je plánování postupů při zadaných činnostech a plánování vůbec.
  • dedikované – tvoří zbylá 3 % a jedná se o kombinaci předchozích dvou typů.
Jak expertní systém vzniká a následně funguje v praxi, je nejlepší předvést na příkladu, viz rámeček. V našem příkladu se sešli dva lidé: člověk-expert a člověk-inženýr, který daný expertní systém vytváří. Inženýr klade expertovi otázky a expert se na ně snaží podle svých znalostí a zkušeností co nejlépe odpovídat.

Počítačové vidění
Počítačové vidění (Computer Vision) je obor, který pomocí technických prostředků usiluje o získání smysluplného popisu objektu vyskytujícího se v obrazu. Prakticky se jedná o sled několika operací při práci s obrazem:
  • Snímání a digitalizace obrazu – např. řádkovým snímačem (skenerem) nebo některým typem kamery (např. CCD kamera).
  • Předzpracování obrazu – Cílem je potlačit šum, odstranit zkreslení a potlačit nebo zvýraznit rysy obrazu.
  • Segmentace obrazu – rozčlenění obraz do částí, které mají úzkou souvislost s předměty či oblastmi zachyceného na obrazu.
  • Popis a klasifikace obrazu – rozpoznávání vyžaduje takový popis objektu v obraze, aby tento popis mohl být předložen algoritmu (klasifikátoru), jehož úkolem je zařadit rozpoznaný objekt do správné třídy či skupiny objektů s podobnými parametry. Takový popis rozpoznávaného objektu může mít buď povahu číselnou, nebo může přímo popisovat tvarové i jiné vlastnosti rozpoznávaného objektu v obraze.
Počítačové vidění je využíváno v mnoha průmyslových oblastech. Například na VUT Brno, Fakultě elektrotechniky a informatiky, Ústavu automatizace a měřicí techniky byl pro potřeby Policie ČR vyvinut systém monitorování křižovatek. Proto, až příště budete projíždět křižovatku na červenou, může být váš nekalý čin zaznamenán kamerou, vytvořena fotografie situace na křižovatce, metodami počítačového vidění z fotografie zjištěna SPZ vašeho automobilu, a následně vám doručena jako usvědčující důkaz společně s pozvánkou ke správnímu řízení na policii.

Jak vzniká expertní systém
Inženýr: Zavolám k vám do firmy a oznámím, že po zapnutí počítače se mi na monitoru neobjeví žádný obraz. Chci po vás, abyste mi na dálku pomohl najít závadu. Jaké otázky a v jakém pořadí mi budete klást?

Expert: Nejprve si musím ujasnit nejpravděpodobnější příčiny vzniklé situace. Může jít o závadu na monitoru, na grafické kartě, nebo na základní desce. Navrhuji následující sled otázek:

1. Svítí na monitoru kontrolka napájení?

2. Je kabel od monitoru propojen s počítačem a je konektor pevně uchycen?

3. Je grafická karta správně zasunuta ve svém slotu?

Inženýr: Dobrá. A jaké odpovědi byste na tyto otázky očekával?

Expert: Přijatelné odpovědi by mohly být „Ano“, „Nevím“ a „Ne“.

Inženýr: Jaká by byla vaše diagnóza?

Expert: Pokud by například odpovědi zněly na 1. otázku „Ano“, na 2. otázku „Nevím“ a na 3. otázku „Ne“, odpověděl bych takto:

  • S pravděpodobností 90 % je uvolněna grafická karta ze svého slotu. Zasuňte řádně grafickou kartu do slotu.
  • S pravděpodobností 40 % není správně propojen monitor s počítačem. Zkontrolujte připojení kabelu mezi monitorem a počítačem.
  • S pravděpodobností 20 % je vadná grafická karta. Vyzkoušejte svoji grafickou kartu v jiném funkčním počítači.
  • S pravděpodobností 15 % je závada na monitoru. Vyzkoušejte svůj monitor na jiném funkčním počítači.
  • S pravděpodobnosti 10 % je poškozena základní deska. Zkuste zasunout grafickou kartu do jiného volného slotu nebo vyměňte základní desku.
I při pouhých třech otázkách a třech možných odpovědích nastává mnoho různých kombinací. Expert musí dát buď odpověď na všechny možné kombinace odpovědí, nebo musí inženýr v jádru expertního systému využít inteligentní řídicí mechanismus, který si umí odpovědi na kombinace nezodpovězené expertem sám vydedukovat. Takovým inteligentním řídícím mechanismem může být např. umělá neuronová síť.
Diskuze (8) Další článek: FirstSTEP Designer v českém jazyce

Témata článku: Autonomní systém, Základní popis, Expert, Autonomní vozidlo, Mluvená odpověď, Autonomní řízení, Rozpoznávání, Choroba, Průmyslový systém, Kdo, Inteligence, Počítačová síť, Základní znalost, Široké uplatnění, Počítačový model, Grafický objekt, Obraz, Neuron, Průmyslové váhy, Jednotlivý neuron, Sled, Hrubý rys


Určitě si přečtěte

Seznam.cz má vlastního hlasového asistenta pro Android. Rozumí česky a nastaví i budík
Jakub Čížek
Mobilní aplikaceAndroidSeznam.cz
Nejlepší notebooky do 20 000 Kč. Tipy, co se dnes vyplatí koupit

Nejlepší notebooky do 20 000 Kč. Tipy, co se dnes vyplatí koupit

** S cenou do 20 tisíc lze vybrat solidní notebook na práci i hry ** Přenosné notebooky nabídnou i kovová těla a rychlý hardware ** Možná největší problém je nedostupnost, nejžádanější kusy jsou vyprodané

David Polesný | 33

David Polesný
VánoceNotebooky
Google spouští vlastní VPN a konkurenci se to vůbec nelíbí
Lukáš Václavík
SoukromíVPNGoogle
Teď už Chromium ovládne Windows 10 úplně. Microsoft dokončil WebView2

Teď už Chromium ovládne Windows 10 úplně. Microsoft dokončil WebView2

** Před dvěma lety se Microsoft zasnoubil s Chromem ** Nový Edge není zdaleka jejich jediné dítě ** Ještě důležitější je komponenta WebView2

Jakub Čížek | 53

Jakub Čížek
Windows 10ChromeSoftware
Vážně dnes ještě někdo krade Adobe? Video můžete stříhat zdarma v Resolve a fotky i vektory zvládne Affinity

Vážně dnes ještě někdo krade Adobe? Video můžete stříhat zdarma v Resolve a fotky i vektory zvládne Affinity

** Kde jsou ty doby, kdy měl skoro každý doma Photoshop ** Photoshop a Premiere Pro od kamaráda nebo z warezu ** Dnes už to nemá smysl, existuje totiž hromada laciných alternativ

Jakub Čížek | 90

Jakub Čížek
Grafický editorStřih videa
Vybíráme nejlepší monitory: Od úplně levných až po displeje na rozmazlování očí

Vybíráme nejlepší monitory: Od úplně levných až po displeje na rozmazlování očí

** Vybrali jsme nejlepší monitory na práci i pořádné hraní ** Nejlevnější monitor s kvalitním panelem nestojí ani tři tisíce ** Rozlišení 4K a větší obrazovka už není nedostupný luxus

David Polesný | 30

David Polesný
Monitory
Uživatelé hlásí problémy s jednou z listopadových záplat pro Windows 10
Karel Kilián
Windows UpdateAktualizaceWindows 10

Aktuální číslo časopisu Computer

Jak prodloužit výdrž notebooku

Velké testy: gamepady a inkoustové tiskárny

Důkladný test Sony Playstation 5