Evropské i americké výnosy rostou. Dolar se proti euru drží v zisku mírně pod 1,1700 EURUSD. Koruna postupně smazala předchozí zisky a posunula se zpět nad hranici 25,40 za euro.

Přeceňujeme vlastní inteligenci a bojíme se té umělé. Bez ní ale nepřežijeme

Tomas Mikolov CIIRC

Oblast umělé inteligence v posledních deseti letech významně narostla. Rozšiřuje se vědecká komunita i aplikace poznatků v praxi, sílí zájem médií a množí se diskuse nad tím, jakým způsobem ovlivní technologická revoluce, která je násobně rychlejší než biologická evoluce, současné fungování společnosti. Jedna z takovýchto debat na téma využití umělé inteligence a budoucnost lidstva se odehrála v rámci konference Týden inovací, na které vystoupil i světové uznávaný expert v oblasti umělé inteligence Tomáš Mikolov. Ten se v nedávné době vrátil ze Spojených států, kde mimo jiné pomáhal vyvíjet inteligentní algoritmy pro co nejpřirozenější komunikaci strojů s lidmi v rámci Facebook AI Research. Předtím se proslavil v týmu Google Brain open-source projektem word2vec a nápadem použít neuronové sítě pro zlepšení Google Translate.

Podle Mikolova zvýšený zájem o obor umělé inteligence přispívá jak k přehnaným očekáváním, tak i k zesíleným obavám společnosti z nových technologií. “Lidé se často bojí věcí, kterým nerozumí. Vidíme několik oblastí, například zdravotnictví, kde by umělá inteligence mohla mít obrovský přínos, ale současný systém se jí brání. Z tohoto pohledu mrháme potenciálem moderních technologií,” řekl Tomáš Mikolov v navazujícím rozhovoru pro Roklen24. Zároveň se staví proti regulaci umělé inteligence. “Regulacemi docílíme pouze toho, že přesuneme vývoj a nakonec i výrobu produktů z této oblasti do jiných zemí a pak je budeme draze kupovat zpátky. Evropa je na tom z tohoto pohledu špatně, nezůstávají nám tu v rámci oboru umělé inteligence ani peníze, ani odborníci, ani technologie. A ani data,” upozornil Mikolov. Obavy z katastrofických scénářů, které předpovídají v důsledku vývoje umělé inteligence zánik lidstva, nesdílí. “Já vnímám jako mnohem větší existenciální riziko pro lidstvo obecnou umělou inteligenci nevytvořit,” dodal Mikolov pro Roklen24. Samostatně přemýšlející počítače ale některé problémy lidstva vyřešit nedokáží, klíčové je vzdělávání a výuka v oblasti kritického myšlení. Jak vnímá využití algoritmů strojového učení na internetu a sociálních sítích? Může být umělá inteligence řešením fake news? A jaká je jeho ideální představa fungování člověka a obecné umělé inteligence v budoucnu? Odpovědi nejen na tyto otázky naleznete v rozhovoru níže.

Ačkoli v posledních letech zájem o umělou inteligenci výrazně vzrostl, ne vždy je jasné, co všechno se pod tímto pojmem skrývá. Mohl byste to prosím na začátek osvětlit z Vašeho pohledu? 

Pod pojem umělá inteligence se dnes opravdu zařazuje kdeco. Široká definice je “cokoli složitého, co dělají počítače”, ale za sebe bych tuto oblast rozdělil do tří hlavních kategorií. První bych definoval jako oblast science fiction, druhou jako aplikace a třetí jako marketing.

Samotný pojem umělá inteligence vznikl v polovině minulého století právě v rámci té první kategorie – science fiction. Vědci tehdy přemýšleli, zda by bylo možné sestavit nějakou mechanickou strojovou inteligenci, která by imitovala procesy vedoucí k našemu myšlení a řešení problémů. To bylo tehdy sci-fi téma. Pokud bychom opravdu dokázali vymyslet takovou umělou inteligenci, tak bychom byli schopni mít něco jako elektronického člověka, který dokáže přemýšlet, pracovat bez přestávky a vymýšlet řešení problémů, které jsou pro naše biologické mozky s jejich omezeními příliš složité. Dnes se tato představa samostatně přemýšlejících počítačů označuje jako obecná umělá inteligence.

Další kategorie, ta aplikační, zahrnuje takzvané strojové učení, které je důvodem, proč se o umělé inteligenci v poslední době tolik mluví. Tento podobor umělé inteligence začal dost dobře fungovat v aplikacích, které mají komerční využití. Personalizace reklamy, internetové vyhledávače, doporučování příspěvků na Facebooku, na Youtube, to vše zahrnuje práci s velkými datasety a tam je strojové učení velmi důležité. Strojové učení má zásadní přínos i v rámci průmyslu, například u klasifikátorů kvality výrobků v továrnách, nebo v rámci automatizace lidské činnosti. 

Nakonec ta třetí kategorie, kterou jsem pojmenoval jako marketing, obsahuje různé “buzzwordy” a přehnaně nafouklé a medializované nápady, což je alespoň z mého hlediska ta negativní část umělé inteligence. My vědci nemáme úplně rádi, když se do našeho oboru přidávají lidé, kteří ještě třeba před pěti lety vůbec nevěděli, co to umělá inteligence znamená, a dnes jsou z nich  “experti”, kteří prodávají převratné myšlenky, řešení, startupy, které ale ve skutečnosti s touto technologii nemají nic společného. Mnoho startupů si nálepku umělé inteligence přidá jen tak, protože pak působí víc technologicky, i když ve skutečnosti řeší něco úplně jiného.

Je možné z Vašeho hlediska definovat nějaké parametry nebo poznávací znamení, které by u takovýchto startupů pomohlo například investorům odhalit, že jejich řešení nebo business ve skutečnosti nemá s umělou inteligencí nic společného?

Pokud vezmeme tu science fiction kategorii umělé inteligence, řekl bych, že 99 % lidí, kteří tvrdí, že pracují s obecnou umělou inteligencí, buď ji vyvíjí nebo díky ní již dokonce vydělávají peníze, budou ve skutečnosti lhát. Tato science fiction kategorie je super téma pro vědce, když zkouší vymýšlet něco nového, a určitě je to pro nás motivace k tomu se v tomto ohledu dál posouvat, ale když někdo tvrdí ve startupu, že už má řešení, tak je to nesmysl. Pokud vezmeme tu druhou kategorii umělé inteligence, tedy strojové učení, které představuje momentálně úspěšnou část umělé inteligence, tak pro tu je charakteristická práce s velkými datasety. Proto pokud někdo tvrdí, že má skvělou aplikaci, která využívá strojové učení, a zeptáte se ho, jaká data používá, tak z odpovědí můžete také poznat, jestli skutečně pracuje s touto technologií nebo je to jen přibarvené.

Bohužel startupy a odborníci, kteří se chtějí svézt na vlně aktuální popularity umělé inteligence, někdy negativně ovlivňují další vývoj v této oblasti. Místo abychom řešili ty první dvě kategorie umělé inteligence, které jsem zmiňoval, tedy ty nápady s cílem přiblížit se samostatně přemýšlejícím počítačům, nebo se věnovali aplikaci toho, co známe, do praxe, například v rámci průmyslu, tak se diskuze o umělé inteligenci často posouvá do pro mě podivných oblastí typu etika, práva robotů, jejich gender a tak podobně.

Proč jsou pro Vás tato témata podivná?

Protože nejsou na pořadu dne a rozvíjí je především lidé, kteří nemají dostatečné technické vzdělání. Takže v dnešních debatách o umělé inteligenci se mimo jiné objevují otázky, jestli roboti budou krást lidem práci, jestli mají mít práva, jak budeme určovat daně pro roboty, jaké budou mít pohlaví a postavení ve společnosti a tak dále. Z mého pohledu tato témata odvádí pozornost od toho, co je opravdu důležité, a to je posouvat výzkum dopředu a aplikovat to, co už známe, tam, kde můžeme vydělat nebo ušetřit peníze. Máme tady instituty, které se snaží studovat, kdy nás roboti zabijí a vyhladí, je mnoho debat okolo existenciálních rizik spojených s umělou inteligencí, ale to je podle mě v současné době úplně nesmyslné. Někdy mi přijde, že o obecné umělé inteligenci se více filozofuje, než se na ní opravdu pracuje.

Vy si myslíte, že se tyto katastrofické scénáře nenaplní, že ta představa je nereálná? Vzhledem k tomu, že vidíte, co je možné a co zatím není možné v rámci vědy.

Neříkám, že se to stát nemůže, tvrdit cokoliv o budoucnosti mi přijde ošemetné, ale tady jde o pravděpodobnosti. Přijde mi například zbytečné obestavovat Zemi obřími detektory meteoritů, abychom se vyhnuli tomu, že na nás spadne nějaká kometa a vyhladí celou naší civilizaci, protože ta pravděpodobnost je velmi malá. Podobně vnímám i riziko, že nás vyhladí autonomní roboti chytřejší než my, nějací terminátoři. Máme daleko důležitější oblasti, kterým bychom se měli věnovat a do kterých bychom měli investovat, pokud jde o reálné existenciální hrozby pro současnou civilizaci. 

Jak vidíte budoucnost umělé inteligence Vy?

Já vidím budoucnost umělé inteligence ne v tom, že budeme vytvářet samostatné entity, které s námi budou soupeřit, ale spíš to bude nová technologie, nástroj, který nás bude vylepšovat a bude s námi komplementární. A snad to bude bezpečnější než jiné technologie, které jsme vyvinuli v minulém století.

Nicméně skoro každá technologie se samozřejmě dá zneužít. Vědci často vyvinou něco zajímavého, ale pak je ta nová technologie využita i pro vojenské účely, takže říci, že umělá inteligence nebude v budoucnu využívána armádami, je samozřejmě zcestné, částečně se už navíc využívá. Ale bát se budoucnosti a tvrdit, že umělá inteligence nás ohrožuje a že bychom měli nastavit nějaká umělá pravidla, která budou limitovat to, co vůbec vědci můžu zkoumat, to mi přijde nesmyslné. 

Vy jste tedy proti regulaci v oblasti umělé inteligence?

Regulací a byrokracií typu GDPR pro umělou inteligenci podle mě nic nevyřešíme. Čína a Amerika již do této oblasti investují obrovské množství peněz, takže regulacemi docílíme pouze toho, že přesuneme vývoj a nakonec i výrobu produktů z této oblasti do jiných zemí a pak je budeme draze kupovat zpátky. Jen budeme ještě více zaostávat.

Zmínil jste, že máme jiné oblasti, do kterých bychom měli investovat a kterým bychom se měli věnovat, než například katastrofické scénáře nebo diskuse nad regulacemi. Co máte tedy pocit, že by stálo za to podpořit, kam by se podle Vás měl vývoj a výzkum umělé inteligence ubírat?

Určitě než stavět další instituty, které se budou zabývat etikou a dopady umělé inteligence, by bylo skvělé, kdybychom chápali umělou inteligenci jako součást průmyslu, což v Americe a v Číně už je. V Evropě jsme v tomto dost pozadu, ale snad si to také brzy uvědomíme. Já vidím oblast umělé inteligence jako nový typ programování, pomocí kterého můžeme řešit trošku širší nebo jinou množinu úloh, než můžeme řešit klasickým programováním. Není to nic tak převratného, jak se občas tvrdí, není to rozšíření o 100 %, jsme schopni přidat pár procent k tomu, co umíme vyřešit klasickými technikami, které tady vznikaly za posledních řekněme 70 let. Umělá inteligence v podstatě rozšiřuje využití počítačů pro úlohy, které byly dřív těžko řešitelné nebo neřešitelné. Už z tohoto hlediska je to součást softwaru. 

Evropa popravdě v tom počítačovém věku dost zaspala. My nejsme na špičce ani ve vývoji softwaru, to je Amerika, ani na špičce ve vývoji hardwaru, to je východní Asie. Takže bych byl pro to se nyní postavit nohama na zem a podívat se na to, co už máme, a kam se můžeme dostat. Investice do základního výzkumu by byly skvělé, ale také by měly vést k vyvíjení nových technologií, které pro nás mohou být využitelné a mít reálný ekonomický dopad. 

Jako jeden z hlavních problémů vidím to, že v rámci Evropy pouze vzděláváme – a často zadarmo – lidi, kteří následně odchází do zahraničí, protože je přeplatí firmy typu Google, Facebook nebo Amazon. S tím se těžko soupeří, protože to jsou často firmy, které si dokázaly za posledních 10 až 20 let vytvořit monopolní postavení ve své oblasti. Především v Silicon Valley pak týmy, včetně našich expertů, vyvíjí produkty, které si v Evropě následně draze kupujeme zpět a ve finále nám tu nezůstávají ani peníze, ani odborníci, ani technologie. A ani data, což je další velmi důležitá komodita. Pokud by sem například přijela nějaká australská firma, která by tu začala těžit lithium, a navíc ani neplatila daně, tak by se určitě všichni bouřili a zasazovali o to, abychom o toto bohatství nepřišli. Ale data a těžba dat je něco daleko hůř uchopitelného a mnoho lidí si neuvědomuje, co všechno při svém chování na internetu daným firmám dávají zadarmo. Poskytováním svých dat zásadním způsobem napomáháme k vylepšování produktů technologických gigantů jako je například personalizovaná reklama, a tím i ke generování zisku, který je v Evropě nyní nedosažitelný. V Číně tento problém vyřešili pomocí protekcionismu, vytvořili si vlastní firmy, Facebook ani Google tam nefungují. Zůstává jim proto ohromné množství dat, které mohou dále zpracovávat. A samozřejmě jim tím pádem zůstaly i peníze, pracovní pozice, experti a nové technologie.

Kdybychom dnes vytvořili evropské firmy, které by měly soupeřit s těmi americkými, tak to bude za současného stavu velmi složité, protože na začátku nebudeme mít stejné množství dat a tím pádem stejně kvalitní produkty. Americké firmy si tak v současnosti drží v oblasti umělé inteligence monopolní postavení, které je velmi složité narušit, a nám v Evropě nezůstává téměř nic. To bychom se měli snažit změnit.

Vnímáte objem dat, které nyní jednoduše poskytujeme technologickým gigantům, a způsob, jakým oni s nimi pracují, jako problém? 

Těžko říct. Personalizovaný obsah a služby na internetu šetří lidem spoustu času, a proto je vnímám jako mnohem efektivnější než ty nepersonalizované služby. Jsou samozřejmě efektivnější i z pohledu zisků pro dané společnosti, ale na tom, že se lidem zobrazuje obsah, který je může potenciálně zajímat, nevidím nic špatného. Navíc například reklama nás ovlivňovala vždycky. Přijde mi, že se nové technologie mnohdy zbytečně démonizují. Lidi se často bojí věcí, kterým nerozumí, takže tu vznikla spousta konspiračních teorií a městských legend o tom, jak tu například Facebook prodává data FBI nebo další nesmysly. Přijde mi, že tu mnohdy chybí kritické myšlení, a věřím, že kdyby se tu vyučovaly základy moderních technologií třeba už na základní škole, aby lidé věděli, co jsou to velká data a k čemu se hodí, tak by se mnoho problémů eliminovalo. Nevím, jestli se dnes na základních školách učí programování, ale určitě by se vyučovat mělo. A součástí by mohly být i základní algoritmy z oblasti umělé inteligence.

Máte zkušenosti s vyvíjením nových technologií pro Google, Facebook nebo Microsoft. Jaká je Vaše zkušenost a pohled na tyto firmy zevnitř?

Shrnout celkovou zkušenost krátce asi nejde, ale zajímavé mi například přišlo to, že se často lidi v těchto firmách dívali spíš na pozitivní stránku věci a tu možnou negativní stránku technologií neviděli, protože je to mnohdy vůbec nenapadlo.

Naopak zvenku mi zase přišlo, že se novináři zaměřují na ty negativní stránky, což vedlo občas k absurdním situacím. Například ve Facebooku v oddělení AI Research měli vědci nápad, jak použít strojové učení v jedné oblasti zdravotnictví, což by pomohlo mnoha lidem po celém světě. Management to ale rychle zatrhl s tím, že projekt je to sice hezký a peníze by na to byly, ale byl by to zároveň snadný cíl pro novináře, kteří by za to Facebook stejně setřeli, takže to nemá ani cenu zkoušet. To mi přijde smutné. Je tu řada technologických firem, které by mohly vytvořit mnoho užitečných věcí pro společnost, ale raději to nezkoušejí, protože by je to ve finále mohlo spíše poškodit. Příkladem může být i často zmiňovaná kauza s Cambridge Analyticou, která byla velmi jednostranná a uměle přifouknutá. Mediální svět mi přijde v dnešní době zvláštní, informace se lavinovitě šíří z několika málo zdrojů. Ty hlavní zdroje jsou přitom z mého pohledu v Americe – například New York Times, Washington Post a podobně. Povětšinou jde o levicová média, která mají svůj náhled na svět – například nikdy nenapíší nic pozitivního o Donaldu Trumpovi. Neříkám, že jsem jeho fanoušek, ale přijde mi, že to je do očí bijící, přece za celých pět let není možné, aby neudělal jedinou dobrou věc. Podobně s Facebookem. Hodně těchto pseudokauz vzniklo kvůli novinářům, kteří si neověřovali zdroje, případně chtěli lidi utvrdit v tom, co chtějí slyšet – Facebook je ten zlý, Google nás špehuje. Takovéto zprávy vyvolávající paniku se šíří velmi lehko a to mi přijde škoda.

Čímž se dostáváme k dalšímu velkému tématu – fake news. Jak vnímáte roli sociálních sítí v této oblasti?

Různá obvinění sociálních sítí nebo internetových společností v souvislosti s fake news a s polarizováním společností vychází především z klasických médií. Pokud se na to podíváme trošku kriticky, kdo tu doopravdy polarizuje společnost? Jsou to sociální sítě, které umožňují, aby lidé komunikovali mezi sebou, nebo jsou to ti, kteří vytváří silně tendenční jednostranný obsah? Například New York Times z mého pohledu přispěl k polarizaci americké společnosti  více než Facebook, který pouze umožňuje sdílení informací. 

Myslíte si, že by mělo být součástí role technologických firem vypořádávat se i s těmito negativními efekty? A může strojové učení například v boji proti fake news pomoci? 

Otázka, jestli mají být sociální sítě zodpovědné za obsah, se řeší v podstatě od jejich vzniku. Například Mark Zuckerberg tuto zodpovědnost na začátku odmítal, chtěl pouze řešit sociální síť jako infrastrukturu a za obsah ať jsou zodpovědní jednotliví uživatelé. To ale narazilo na určitá vládní omezení a po tlaku ze strany politiků nyní dochází k určité cenzuře obsahu, řeší se, co je nenávistný příspěvek, co není. Spuštěn byl mimo jiné i tzv. Fact Checker ověřující pravdivost informací. 

Mně to ale přijde jako nikdy nekončící boj. Co je vlastně fake news? Je bible fake news? Když někdo řekne něco, co se nestalo, je to fake news? Když někdo informuje o události, která se sice stala, ale zamlčí další události, díky čemuž bude vyznění zprávy úplně jiné, je to fake news? Ať budou pravidla jakákoliv, manipulace zde bude vždy.

V dokumentu Social Dilemma od Netflixu zaznívá, že sama umělá inteligence boj s fake news nemůže vyřešit, pokud se nejdřív lidé neshodnou, co je a co není fake news a neposkytnou podle toho při vývoji algoritmů tu správnou supervizi. A to se zdá v dnešní společnosti jako téměř nemožné. Souhlasíte?

Umělá inteligence v dnešní době vůbec není ve stavu, aby mohla řešit, co je pravda a co je lež. To jsou relativní pojmy a není to nic konstantního. Jestli Amerika je nejlepší země na světě, může být pravda i lež, nejenom v závislosti na tom, kde vy jako příjemce této informace žijete. Není univerzální pravda, vždy záleží na tom, kdo danou informaci podává a v jakém kontextu.

I kdybychom vyvinuli nástroje, které budou schopny verifikovat tvrdá, fakta jako je například poloměr Země, tak se určité informace dají podat takovým způsobem, že stejně umožní lidi zmanipulovat. 

Strojové učení proto nevnímám jako možné dlouhodobé řešení fake news, to bych spíš viděl řešení ve vzdělávání na školách a podpoře kritického myšlení. Pokud by se děti již od základní školy třeba formou her dozvídaly, že informace, které dostávají, je vždycky nějakým způsobem, ať už vědomě nebo nevědomě, manipulují a je potřeba je přijímat s určitou rezervou, kriticky nad nimi přemýšlet a zachovat si nadhled, tak to bude mít daleko větší efekt, než když tu budeme vytvářet nástroje strojového učení na kategorizaci informací. 

Umělá inteligence podle Vás tedy není ještě ve stavu, aby rozpoznávala, co je pravda a co není. V jakém stavu tedy z Vašeho pohledu je? A kde v nejbližší budoucnosti může nejvíce prospět?

O tom mluvím už skoro deset let a nejsem sám. Jedním z oborů s největším potenciálem pro využití umělé inteligence je zdravotnictví. Právě tam by analýza velkých datasetů mohla pomoci výrazně zefektivnit některé procesy, jako je například diagnostika. To, co jsme zjistili jako AI vědci, je, že mnohaleté studie expertů v některých úzce definovaných oblastech mohou být úspěšně nahrazeny statistickými modely, které jsou pro daný účel daleko přesnější. Takto jsme například významně zlepšili Google Translate. Pro strojový překlad nebylo důležité sestavování umělých datasetů v rámci lingvistické analýzy a určování, co je podmět, co je přísudek, co je sloveso a podstatné jméno. Ačkoliv se do toho lingvistického přístupu investovalo po desítky let po celém světě, jako efektivnější cesta než tyto pravidlové systémy se ukázalo sestavit statistický model s objektivní funkcí, která dokáže predikovat následující slovo ve větě. Nezaměřuje se tedy primárně na to, jaká je struktura vět a jaké jsou vztahy mezi slovními druhy, ale řeší, jaké věty se v daném jazyce vyskytovat mohou a jaké se naopak nevyskytují.

Obdobně ve zdravotnictví. Máme zde lékaře, kteří jsou odborníci ve svém oboru, protože mají mnohaleté zkušenosti a viděli již, řekněme, tisíc pacientů se stejným zdravotním problémem. Ale kdyby začali využívat modely strojového učení, které nejsou zdaleka tak inteligentní jako oni, ale umí si pospojovat data o desítkách milionech podobných pacientů z celé Evropy a jsou navíc schopny díky datům personalizovat doporučení léku, který pro daného pacienta bude fungovat nejlépe, tak by se celý proces mohl mnohonásobně zefektivnit, zjednodušit a i významně zlevnit. Lidé mnohdy přeceňují svou inteligenci a naopak podceňují ten “brute force” přístup – přístup hrubé síly, ze kterého vychází strojové učení. Ačkoli tomu mnozí nevěřili, tak počítače, které nejsou inteligentní a nemají paměť, dokázaly nakonec porazit lidské experty i ve zdánlivě intelektuálních úlohách, jako jsou šachy nebo hra go, protože zvládly projít miliony kombinací a porazit člověka právě hrubou silou. Neříkám, že by počítače měly nahradit lékaře, ale umělá inteligence by mohla zefektivňovat a vylepšovat jejich rozhodování. Pokud by byly pro výzkum dostupné velké datasety, mohla by pak efektivněji fungovat nejen diagnostika aktuálních nemocí, ale i prevence a predikce. Počítač by mohl lékaře upozornit, kdy je potřeba daného pacienta pozvat na preventivní prohlídku, protože s vyšší pravděpodobností mu výhledově hrozí některé zdravotní komplikace, vzhledem k jeho naměřeným hodnotám nebo rodinné anamnéze. Bohužel zdravotnictví je složitý obor a mnoho lidí se technologickému pokroku brání. 

Přitom to je téma, které by se podle mě mělo diskutovat daleko více než třeba zmiňovaná etika umělé inteligence. Mně naopak přijde neetické, že plýtváme potenciálem umělé inteligence, která může zachránit tisíce životů, doporučovat léky s mnohem menším počtem vedlejších účinků, mnohem efektivněji a levněji. Pro mě je to oblast, která je velmi důležitá, ale dnes je přehlížená.

Vaším životním cílem je sestavit obecnou umělou inteligenci, tedy umělou inteligenci disponující schopností sama se učit a přizpůsobit se měnícím se podmínkám. Jak už bylo zmíněno na začátku, někteří lidé varují před katastrofickými scénáři, pokud k vytvoření obecné umělé inteligence dojde, Vy ale tvrdíte, že je naopak pro společnost zásadní, aby vznikla. Proč?

Přišlo by mi to pro lidstvo z evolučního hlediska velmi důležité. Dnes se diskutuje mnoho existenciálních rizik spojených právě s vývojem umělé inteligence, ale já vnímám jako mnohem větší existenciální riziko pro lidstvo obecnou umělou inteligenci nevytvořit. Katastrof, kterým jsme se stěží vyhnuli, již byla řada a bude jich přibývat, zejména co se týče životního prostředí. Technologická evoluce je řádově rychlejší než biologická evoluce člověka. S rozvojem technologií zároveň hrozí, že vytvoříme něco, co nás nakonec může zničit, ať už mluvíme o umělých virech, chemikáliích, otrávené vodě a vzduchu, zničení ozónové vrstvy nebo o látkách, které vyvineme například ve zdravotnictví, jejichž negativní dopad na životní prostředí nebudeme schopni včas vyhodnotit. Toto nebezpečí podle mě může odvrátit pouze obecná umělá inteligence, která vylepší a rozšíří naše intelektuální schopnosti a smysly. Některé problémy, které vznikají kvůli rozvoji technologií, nejsme schopni efektivně řešit, protože buď přesahují naše životy, nebo je při jejich řešení potřeba vyhodnotit příliš mnoho parametrů, k čemuž nás biologická evoluce nestačila vybavit. Také například nosem necítíme některé škodlivé chemikálie ve vzduchu. Já proto při diskusích o existenciálních rizicích spojených s obecnou umělou inteligencí pokládám opačnou otázku – jaká je pravděpodobnost, že jako lidstvo přežijeme, když obecnou umělou inteligenci nevytvoříme?

Máte pocit, že jsou od oboru umělé inteligence zároveň čím dál tím přehnanější očekávání? Pokud ano, může to Vašemu výzkumu uškodit?

Určitě vnímám nejen vysoká očekávání, ale i zveličený strach. A co se týče dopadu na náš výzkum, to je komplikované. Během posledních deseti let se vědecká komunita v oblasti umělé inteligence snad zdesetinásobila, ale mnoho vědců se věnuje de facto stejným problémům, takže se naopak snižuje diverzita nápadů a řešení. Oblíbené jsou klasické úlohy typu rozpoznání obrázků, rozpoznávání řeči, strojový překlad, ale úlohy, které současná umělá inteligence ještě moc dobře řešit neumí, jsou mimo hlavní zájem. Je vždy jednodušší trochu obměnit něco, co už známe a co funguje, než prozkoumávat nové směry, a nakonec, i vědecké granty se často dávají na projekty, které nic opravdu nového nezkoumají. O obecné umělé inteligenci se v médiích mluví často, ale ve skutečnosti se algoritmy, které by k ní mohly vést, zabývá v České republice jen pár lidí a ve světě to není o moc lepší. Naopak praktická aplikace současných výsledků strojového učení, které v sobě sice nemají žádnou opravdovou inteligenci, ale mohou generovat mnoho peněz, zůstává z větší míry veřejností nepochopena. Z tohoto pohledu jako společnost mrháme naším potenciálem.

Ještě je tu prostor pro mnoho nových firem a pro různá řešení, kde by se strojové učení používalo tam, kde to může naši společnost zefektivnit.

Vy jste se nedávno vrátil ze Spojených států a aktuálně vedete vlastní výzkumný tým na Českém institutu informatiky, robotiky a kybernetiky (CIIRC) v rámci ČVUT s cílem posílit výzkum umělé inteligence na evropském poli. V úvodní části rozhovoru jste ale zmiňoval, že Evropa je na tom v tomto ohledu relativně špatně. Co se podle Vás musí změnit, abychom měli šanci se v oblasti umělé inteligence více prosadit?

Ten pesimismus vychází především z toho, jak věci fungovaly do dneška, ale vnímám tu velký potenciál ke změně k lepšímu do budoucna. Jedna z věcí, kterou jsem si uvědomil během své práce pro Google a spol., byla, že tyto firmy budí mnohdy zdání, že jsou daleko sofistikovanější, než ve skutečnosti jsou, a těží spíše ze svého monopolního postavení, než že by měly geniální zaměstnance, kteří tam vytvářejí super složité věci. Určitě je v těchto firmách mnoho chytrých lidí, ale ti jsou všude. Mnohokrát jsem zažil plýtvání penězi nebo neefektivní řešení jednoduchých problémů.

V tuto chvíli je potřeba si uvědomit, jak na tom skutečně jsme, a vytvořit takové prostředí, což je úkol současně pro politiky, abychom byli schopni v Evropě vybudovat obdobné firmy, jako již fungují v Americe. Aby data, technologie, odborníci i peníze z těchto produktů a služeb zůstávali u nás. Věřím, že se k tomu Evropa dřív nebo později dostane.

Máte Vy nějaký osobní cíl na následujících pět let v oblasti umělé inteligence?

Mně nejvíce zajímá základní výzkum věcí, které ještě neexistují. Nemyslím si, že během pěti let někdo vymyslí něco naprosto přelomového, ale minimálně bych chtěl přispět k tomu, aby tu byl potenciál vymýšlet nové objevné věci. Mám tu menší tým, který pracuje na ne příliš prozkoumaných částech strojového učení, které mají potenciál být méně supervizované než ty klasické techniky, které dnes už fungují. Obecně vzato je mým cílem vytvořit prostředí, aby tu studenti mohli dělat výzkum a nebáli se pracovat na nápadech, které ještě nefungují. A aby si více věřili. To mi přijde pro Českou republiku specifické. U nás se často říká, že jsme malá země a nemáme se snažit vymýšlet nic nového, protože všechny velké nápady mají ti super chytří lidé z Ameriky. Rád bych tu přispěl k pozitivní změně v myšlení, aby si lidé uvědomili, že mohou dělat přelomové věci i v České republice a aby pro to měli patřičné podmínky. 

Tomáš Mikolov je světově uznávaný expert ve výzkumu umělé inteligence. Proslavil se skokovým zdokonalením fungování aplikací pro rozpoznávání a zpracování jazyka, jeho řešení významně zlepšilo službu Google Translate. Jeho nejvlivnějšími projekty jsou RNNLM, word2vec a fastText, používající neuronové sítě k modelování a reprezentaci přirozeného jazyka. Kromě vyvíjení umělé inteligence pro Google Brain působil i v Microsoftu nebo Facebooku v oddělení AI Research, kde se zabýval vývojem inteligentních algoritmů pro co nejpřirozenější komunikaci strojů s lidmi. Na konci roku 2018 se stal laureátem ceny Neuron za Významný vědecký objev v oblasti Computer Science. V současnosti působí jako vedoucí výzkumný pracovník v CIIRC na ČVUT v Praze.

Newsletter