Kreatívny, rýchly a lacný nástroj, ktorý dáva celkom kvalitné odpovede nonstop. O umelej inteligencii sa už dlhšie nehovorí ako o hudbe budúcnosti, ale ako o realite, s ktorou sa treba naučiť pracovať, pretože sa jej nebude dať vyhnúť.
Teoretický fyzik SAMUEL KOVÁČIK, ktorý pôsobí na Univerzite Komenského aj na Masarykovej univerzite v Brne a je zakladateľom projektu Vedátor, vysvetľuje, ako umelá inteligencia postupne mení naše životy. Samuel Kováčik je aj autorom viacerých popularizačno-náučných kníh a získal ocenenie Top influencer za rok 2024 za popularizáciu vedy.
„Umelá inteligencia funguje ako dobrý asistent. Preloží vám mail do angličtiny, doplní tam váš vklad, ktorý tam mal byť, správne to preštylizuje a urobí to za sekundu. Ak jej poviete, aby druhý mail znel menej drzo ako ten pôvodný, aj to urobí. Veľmi dobre vie pomôcť študentom aj s možnosťami ďalšieho štúdia alebo rovno uplatnenia podľa životopisu. Alebo s reklamáciami či organizovaním podujatí,“ hovorí vedec.
Rozhovor vznikol počas diskusie s čitateľmi Verejnej knižnice Jána Bocatia v Košiciach.
V rozhovore sa dočítate:
- Čoho sa vedci obávajú v súvislosti s umelou inteligenciou,
- aké formy umelej inteligencie využíva Kováčik,
- ako dobre ju využiť na vyučovaní,
- ako ovplyvní pracovný čas,
- čo by odborník nenechal robiť umelú inteligenciu.
Vie umelá inteligencia už aj teraz rozmýšľať kreatívne a viacvrstvovo ako človek?
Asi by sa patrilo povedať, že nie, ale pravda je, že áno. Tiež používa istú dávku variability, nielen tie najpravdepodobnejšie ďalšie kroky. Keby ste skúsili prerozprávať ten istý príbeh desaťkrát po sebe, vždy to poviete trošku inak. Poviete iné slovo, ktoré vám pripomenie inú odbočku, o ktorej začnete hovoriť.
Variabilita oživuje ľudskú reč, ale to sa už naučili aj stroje. Vychádza to z dvoch vecí. Po prvé, jazyk ako taký má svoju štruktúru. Niektoré kombinácie slov sa v určitých kontextoch vyskytujú oveľa častejšie ako iné.
Viete uviesť nejaký príklad?
Keby som povedal, že na večeru budú francúzske... Automaticky si domyslíte, že zemiaky. Možno by si niekto pomyslel aj dážďovky, nejaký gurmán, ale typicky to bude skôr francúzske zemiaky. Aj niektoré kombinácie písmen sú oveľa častejšie ako iné. Jazyk má nejakú danú štruktúru, ktorú sa stroj môže naučiť a zároveň kontext, v ktorom sa rozprávate, ešte tú štruktúru zvýrazňuje, čo je tá druhá vec.
Ak umelá inteligencia doplní do textu len tie najpravdepodobnejšie slová, bude to znieť dosť umelo.
Preto ľudia dovolili umelej inteligencii pridávať do vety ďalšie slová a vety, ktoré by občas boli považované za nečakanú odbočku. To text oživí. Rozprávanie so strojmi preto vyznie naozaj ľudsky. Hovorí sa tomu stochastické papagájovanie – čiastočne opakovať danú štruktúru a náhodne pridávať niečo iné, súvisiace.
Umelá inteligencia je už citlivá na kontext, v ktorom sa rozprávame a na časť otázky, ktorá je dôležitá a ktorá nie?
Keby ste jej povedali: „Prosím ťa, milá umelá inteligencia, dnes večer by som si chcel pozrieť film, ktorý by nebol veľmi strašidelný. Čo mi odporučíš?“ Keby brala každé slovo vážne, nevedela by sa z toho vysomáriť. Umelá inteligencia už vie, že dôležité z toho sú slová – film, nie strašidelný, odporučiť. Na základe toho vám ponúkne dobré možnosti.
Samuel "Vedátor" Kováčik (zdroj: SME/Marko Erd)Tém na diskusiu môže byť nekonečné množstvo. Z čoho čerpá umelá inteligencia všetky svoje vedomosti?
Naliali sme do nich celé wikipédie, diskusné fóra a všetko, čo sme našli. Problém je, že je to celé šialene drahé. A hlavne existujú rôzne umelé inteligencie. Jedna je dobrá na proteíny, ďalšia na stolové hry, iná na kecanie. Treba byť vnímavý na to, čo očakávať od umelej inteligencie.
Ako vlastne ľudia zdokonaľujú umelú inteligenciu? Teda niečo, čo ich má prerásť?
Na to, aby sme niečo naučili umelú inteligenciu, potrebujeme veľmi veľa vstupných dát. Dáta sú drahé, sú nedostupné a je ich konečné množstvo. Internet je síce veľký, ale zistili sme, že nie je až taký veľký, ako sme dúfali. Tak sa začali vymýšľať rôzne postupy, aby do toho procesu nemusel zasahovať človek svojou kontrolou. Prišiel nápad, či by sa umelá inteligencia nemohla trénovať sama so sebou. V niektorých prípadoch je odpoveď áno.
V akých prípadoch?
Veľkou výzvou bolo hranie hier. Hry majú relatívne málo základných pravidiel, ktoré naprogramujete, ale vedú k neuveriteľnej komplexnosti. Napríklad v šachu máte zopár figúrok, z ktorých každá má svoje možné zadefinované pohyby, ale počet partií, ktoré môžete v šachu odohrať, zrejme prevyšuje počet atómov v tomto vesmíre. Tá variabilita rastie úplne brutálne exponenciálnym spôsobom. Takže počítač nemôžete naučiť hrať šach tak, že mu ukážete všetky šachové partie, on si ich zapamätá, vždy pôjde podľa návodu a vyberie ďalší správny krok.
Ako teda ľudia naučili počítač hrať šach?
Tak, že urobili dve neurónové siete a nechali ich hrať proti sebe. Vezmime si príklad šachistu, ktorý od svojich 5 rokov hral 20 šachových partií každý deň. Za 30 rokov odohrá 210-tisíc šachových hier. A bude v tom celkom dobrý. Lenže počítač si môže urobiť aj tisíc rôznych paralelných simulácií naraz, v ktorých sa naraz zlepšuje a testuje. Takto vie v priebehu roka sám so sebou odohrať milióny hier.
Potom sa stalo, že počítač zvíťazil nad človekom v šachu. A objavili sa klasické ľudské výhovorky typu – veď ten šach nie je až taká ťažká hra. Go je skutočne ťažká hra pre stroje. Lebo má oveľa väčšiu plochu a je oveľa menej spútaná pravidlami.
Hovorilo sa to dovtedy, kým neprišiel program, ktorý zvíťazil nad človekom aj v tejto hre. Čo by nebolo až také prekvapivé, lebo kto sledoval trendy, vedel, že sa to skôr či neskôr stane.
Bolo na výhre v go niečo prevratné?
Zaujímavé to bolo preto, lebo sa hrala partia a zrazu urobil počítač nečakaný ťah, dal kameň niekde úplne mimo zónu, kde sa dovtedy kamene obkolesovali. Veľmajster sa potešil, že stroj sa zbláznil. Po dosť veľa ťahoch sa ukázalo, že tá zdanlivá anomália bol víťazný ťah, lebo partia sa presunula do danej oblasti a zohrala tam úplne kľúčovú úlohu. Čo vtedy ešte nikto nevidel, ale nejako to tá umelá inteligencia vytušila.
Vtedy si ľudia povedali, že nielenže sa umelá inteligencia vie rýchlo učiť, ale vie aj prichádzať s riešeniami, na ktoré sme nevedeli prísť. A zo začiatku sme ich nevedeli ani pochopiť.
Už vtedy išlo do tuhého...
Vtedy sa ľudia začali báť, že tvoríme nejakú formu umelej inteligencie, ktorá v istých náznakoch dokáže prevyšovať naše schopnosti.
Umelá inteligencia vie porovnávať množstvá dát rýchlejšie ako ľudia. (zdroj: ADOBE STOCK)Počítačové hry sú však stále len hry pre zábavu. Aké reálne problémy pomohla vyriešiť umelá inteligencia?
Najdôležitejšie správy z východu Slovenska čítajte na Korzar.sme.sk.
