i

Aktuální číslo:

2021/9

Téma měsíce:

Vzdělávání

Když jde učení do hloubky

 |  4. 1. 2021
 |  Vesmír 100, 31, 2021/1
 |  Téma: Roboti

V umělé inteligenci proběhla v minulých deseti letech revoluce, kterou způsobil nástup takzvaného hlubokého učení (deep learning). Metody hlubokého učení dnes představují nejúspěšnější algoritmy v mnoha oblastech od rozpoznávání obrazu přes překlad přirozeného jazyka až po hraní her. S technologiemi založenými na hlubokém učení se dnes běžně setkáváme při hledání na internetu, v chytrých telefonech a virtuálních asistentech, při řízení autonomních vozidel a dronů, ale i v biologických a chemických laboratořích.

Modely vytvořené hlubokým učením dokážou řešit řadu úloh na podobné úrovni jako člověk, a někdy ho dokonce překonávají. Překvapivé úspěchy jsou ale vykoupeny i některými zápory. Jelikož reprezentace znalostí v těchto modelech je distribuovaná v milionech parametrů, jsou pro nás černou skříňkou, takže například nemůžeme zaručit, že naučený model někdy neudělá chybu.

Proč hluboké?

Umělá inteligence se zabývá vývojem algoritmů řešících složité úlohy vyžadující (z našeho antropocentrického pohledu) určitou míru inteligence podobné té lidské. Obecná umělá inteligence se snaží modelovat lidské kognitivní procesy, a jednou by měla být schopna dosáhnout samostatnosti a úrovně uvažování člověka. To se nám zatím moc nedaří. Naopak velmi úspěšní jsme v tzv. specializované umělé inteligenci, která se zaměřuje na řešení konkrétních úloh.1)

Řešit složitou úlohu můžeme tak, že vymyslíme sofistikovaný specializovaný algoritmus. To byl třeba případ programu Deep Blue, který v roce 1995 porazil velmistra Kasparova v šachu. Jiným přístupem je vytvořit obecný program, který je schopen se na základě předložených dat samostatně učit. Téhle oblasti umělé inteligence se říká strojové učení a patří sem i hluboké učení, jinými slovy učení hlubokých umělých neuronových sítí.

Umělé neuronové sítě zná informatika už od roku 1957, kdy Frank Rosenblatt představil perceptron – matematický model nervové buňky, a zároveň i algoritmus, jak nastavit její synaptické váhy pomocí učení z dat (obr. 1 vlevo). Už na přelomu padesátých a šedesátých let byla síť s jednou vrstvou perceptronů realizována ve specializovaném počítači Mark 1 Perceptron pro klasifikaci obrazových dat. Z matematického hlediska představuje perceptron jednoduchý lineární model pro binární klasifikaci, takže jeho možnosti byly velmi omezené. Pokusy vytvořit silnější model, který by obsahoval více perceptronových vrstev, ale dlouho narážely na to, že nebylo jasné, jak takovou neuronovou síť učit.

„Podívej se hluboko do přírody a pak všechno lépe pochopíš.“ — Albert Einstein

„Jsem hluboce povrchní člověk“ — Andy Warhol

Nyní vidíte 24 % článku. Co dál:

Jsem předplatitel, mám plný přístup
Jsem návštěvník
Chci si přečíst celé číslo
Předplatným pomůžete zajistit budoucnost Vesmíru. Více o předplatném
TÉMA MĚSÍCE: Roboti
OBORY A KLÍČOVÁ SLOVA: Technické vědy, Matematika, Kybernetika

O autorovi

Roman Neruda

Mgr. Roman Neruda, CSc., (*1967) vystudoval Matematicko‑fyzikální fakultu Univerzity Karlovy. Pracuje v Ústavu informatiky AV ČR a přednáší na MFF UK. Věnuje se umělé inteligenci, evolučním algoritmům, multi-agentním systémům a automatickému strojovému učení.

Další články k tématu

Autonomní zabijáci

O životě a smrti na bitevním poli stále ještě rozhoduje člověk, i když samotné provedení smrtícího útoku se čím dál více svěřuje dronům a moderním...

Chemičtí roboti bez plechu a kolečekuzamčeno

V neděli 9. června 1935 vyšel v Lidových novinách fejeton nazvaný Autor robotů se brání. Najdeme v něm věty jako: „Dost dlouho [autor] mlčel a...

Robotičtí zemědělciuzamčeno

Když se řekne robot, většina lidí si představí průmyslového robota ve výrobní lince strojírenského podniku, člověku podobného asistenta nebo...

Sto let a ještě půlstoletí k tomu

„Ale já nevím, jak mám ty umělé dělníky nazvat. Řekl bych jim Laboři, ale připadá mi to nějak papírové.“ „Tak jim řekni Roboti.“1) A bylo to....

O robotech stokrát jinakuzamčeno

O robotech lze přemýšlet mnoha různými způsoby. Důkazem budiž kniha Robot 100: Sto rozumů, kterou dala dohromady Jitka Čejková (viz s. 24)....

Doporučujeme

Ceny Neuron 2021: od červených krvinek k teorii grafů

Ceny Neuron 2021: od červených krvinek k teorii grafů

redakce  |  28. 9. 2021
Zatímco loni zasáhla i do udělování tradičních cen nadačního fondu Neuron pandemie covidu-19 a fond ocenil „jen“ dva vědce mimořádnými cenami za...
Záhada zhasínající hvězdy vyřešena

Záhada zhasínající hvězdy vyřešena

Záhada velkého pohasnutí Betelgeuze (Vesmír 100, 106, 2021/2) se zdá být více méně rozřešena. Důležitým klíčem byla pozorování povrchu hvězdy...
Převrácená výuka a nová role učitele

Převrácená výuka a nová role učitele

Zdeněk Hurák  |  6. 9. 2021
Co je a co určitě není převrácená výuka? Jaké jsou její cíle? Pokusím se vyvrátit několik oblíbených mýtů a nabídnu vlastní učitelské zkušenosti...

Předplatným pomůžete zajistit budoucnost Vesmíru

Tištěná i elektronická
verze časopisu
Digitální archiv
od roku 1994
Speciální nabídka
pro školy a studenty

 

Objednat předplatné