Jednou nás možná nebude potřeba

Tvář má v komunikaci lidí mimořádně důležitou roli. Jejím prostřednictvím od sebe odlišujeme jednotlivce, z jemných změn v mimice umíme číst emoce a sami je nastavením vlastní tváře vzbuzovat. Část toho je nám vrozena, část se učíme během života. V posledních letech usilují policejní sbory v mnoha zemích světa, abychom tytéž dovednosti, s pomocí technologií a vědy, svěřili strojům – umělé inteligenci. Co nám to přinese?

Česko patří k zemím, jejichž vědci systémy rozpoznávání obrazu s pomocí umělé inteligence už dlouhodobě studují. Jejich význam totiž s časem poroste nejen v oblasti bezpečnosti, zdůrazňuje profesor brněnského Vysokého učení technického Martin Drahanský, který u nás patří ke špičce svého oboru.

Když lidé začali zkoumat další živočichy, zejména ty nám nejbližší, občas měli tendenci popisovat jejich inteligenční schopnosti přirovnáním k nějakému vývojovému stádiu člověka. Šimpanzi byli přirovnáváni ke tříletým dětem a podobně. Jak je na tom dnes počítačová umělá inteligence? — Na to se těžko odpovídá, protože umělá inteligence se dnes umí naučit syntetizovat slova a řeč, umí se naučit různé kontexty, znaky, pochopení textu. To v současné chvíli znamená, že v jedné konkrétní úloze může být klidně schopnější než průměrně inteligentní občan kterékoliv země na světě. Umělá inteligence totiž umí třeba přečíst text a zanalyzovat ho tak rychle, že my bychom četli několik let to, co ona zvládne třeba za půl hodiny. V tom už doba určitě pokročila tak daleko, že nástroje dolování dat a nástroje nějakého učení jsou efektivnější než lidský mozek.

Jsme si v něčem podobní? — Snad v procesu učení nesmyslů. Kdyby nám ve škole někdo záměrně pomíchal například jména barev a fialové říkal modrá, zelené červená a podobně, tak se naučíme tuto chybnou interpretaci. Stejné je to s neuronovou sítí. Pokud jí předhodíme nesprávná data, naučí se nesprávně interpretovat skutečnost.

My lidé jsme díky své mozkové kapacitě schopni, pokud jsme trochu zvídaví, čtením a analýzou dalších informací i tento typ klamu odhalit a opravit. Neuronová síť v tom poněkud pokulhává.

Počítačová neuronová síť nezapomíná. — To je pravda, proto musíme věnovat zvýšenou pozornost procesu jejího učení. Pečlivě a často ji kontrolujeme, aby se naučila správně, aby se nepřeučila, nebo naopak nebyla nedoučená. My lidé jsme v tom stále ještě lepší, ale potřebujeme k tomu zase mnoho let a školu.

Když chce člověk využít neuronových sítí, nemusí číst sci-fi, jde na internet či do vlastního chytrého telefonu a třeba zadá neuronové síti Googlu, ať mu ukáže všechny stránky, na kterých je použit obrázek, který ho zajímá. Co dnes rozpoznávání obrazů vlastně umí? — Odpověď není opět jednoduchá. V podstatě vždycky musíte dát neuronové síti vzory, které se naučí. Pokud hledáte to, co už někde v podobě snímku (třeba květináče s kvítkem) existuje, v takovém případě je šance na nalezení stejného snímku poměrně vysoká. Pokud ale stejné kvítko vyfotíte jen z trochu jiné pozice, nebo tam budete mít jiné světelné podmínky, šance na nalezení dramaticky klesne.