Umělá inteligence ve výpočetní technice - na hraní i ve službách vědy

Hardware | 20.05.08

Umělý člověk a stroje napodobující lidskou mentální činnost tak, že bude nerozeznatelná od skutečných projevů lidského ducha, trápí lidskou fantazii prakticky odjakživa. Nad UI se zamýšlely celé pluky snílků od antiky až do dnešních dnů.





Známý americký vědec Marvin Minský, který svůj život zasvětil zkoumání fenoménu AI, prohlásil: „Umělá inteligence je věda o vytváření strojů nebo systémů, jež budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který bychom (při zachování anonymity původce) považovali za projev jeho inteligence.“ Taková definice, ač se to možná nezdá, pochopitelně není vycucána z prstu, ale staví na takzvaném Turingovu testu. Ten vytvořil v roce 1950 britský matematik Alan Turing, aby bylo možné vůbec nějak spolehlivě určit, jestli nějaký program může být inteligentní.





Divadlo za zavřenou oponou
Celý test stojí na jednoduché imitační hře. Té se účastní tři hráči, přičemž druhý hráč se snaží napodobovat činnost prvního takovým způsobem, aby ve výsledku třetí účastník, který jim zadává úkoly, nepoznal, kdo co provádí. Pokud bude totiž počítač v roli druhého hráče spolupracovat inteligentně a podávat relevantní odpovědi, mohl by třetí účastník na základě pouhých výstupů dojít k závěru, že komunikuje se skutečným člověkem. V takovém případě bychom měli co dělat s regulérní umělou inteligencí. V praxi to může fungovat třeba tak, že program má databázi s obsahem klíčových slov, s ním porovnává slova ve větě vašeho dotazu. Pokud nějaké klíčové slovo ve větě nalezne, pokusí se k němu z tabulky reakcí přiřadit odpovídající odpověď a v případě úspěchu ji použije.
Turingův test samozřejmě není úplně bez chyby, protože hodnotí spíše schopnost myšlení předstírat, ale vůbec například nebere v potaz kreativitu. Celý test je tedy příliš jednostranný a místo o skutečné inteligenci vypovídá o schopnosti přístroje přesvědčivě lhát (napodobovat). V tomto smyslu je jednostranná i Minského definice. Tady bychom ovšem neměli zapomínat ještě na jednu důležitou věc, dalším podstatným rysem inteligentních systémů je totiž schopnost vytvářet vnitřní model kolního světa a také umění s ním pracovat. Pokud pak zadáme libovolný počáteční a cílový stav, měl by být modul umělé nteligence schopný sestavit na základě svého vnitřního modelu takovou posloupnost akcí, aby pomocí nich došel k relevantnímu cíli.




Slabina Truingova testu?
Hlavní chybu Turingova testu hezky ilustruje takzvaný argument čínského pokoje. Zkusme si představit uzavřenou místnost, která je naplněna velkým množstvím čínských textů. Do ní pak umístíme průměrného Evropana, který čínštinu neovládá, ale ví, ve které přihrádce může nalézt na základě povahy dotazu relevantní odpověď. Pokud bude komunikace probíhat písemnou formou tak, že dotyčný vždy pouze opíše to, co se nalezne v daném textu, mohl by se tazatel domnívat, že dotyčný jazyku bez problému rozumí. Skutečnost je ovšem taková, že náš pomyslný knihovník pouze mechanicky pracuje s pro něj nesrozumitelnými symboly, takže jeho výstup o jeho skutečné inteligenci nic nevypovídá. Stejnou práci zvládne vykonat i úplně nemyslící stroj (a také to často činí). Argument čínského pokoje objevil filosof John Searl v roce 1980.















Komentáře