Důležité není ani tak to, co umělá inteligence dokáže, ale jestli to umíme využít, říká hlavní inženýr Google AI Europe

Dokáže umělá inteligence sama umělecky tvořit?
Dokáže umělá inteligence sama umělecky tvořit?

TensorFlow je otevřená softwarová knihovna pro vysokovýkonné numerické výpočty, kterou vyvinuli vývojáři ze společnosti Google a nabídli ji volně k dispozici. S hlavním inženýrem Google AI Europe Olivierem Bousquetem si o projektu povídal reportér Vojtěch Koval.

Počítače s umělou inteligencí teď v podstatě jen plní úkoly, které jsme jim zadali. Chceme vůbec, aby uměly víc? Aby přemýšlely nad rámec zadaného úkolu, aby byly kreativní?

V současné době to umí jen ve velmi omezené míře. Kreativita v těchto případech znamená, že vezmete různé obrázky a počítač je schopný kombinovat určité vlastnosti těchto obrázků a vytvořit nový. To je ale jen velmi omezená forma kreativity. Jako vědci bychom rádi umělou inteligenci posunuli tak, aby toho uměla víc, aby řešila zajímavější problémy nebo komplexnější úkoly.

To, co umělá inteligence umí, ale už teď výrazně ovlivňuje svět. A to je teprve začátek. I kdybychom nebyli schopní tuto technologii dál vyvíjet, vznikla už spousta různých aplikací, do kterých bychom měli investovat, protože můžou zlepšit svět kolem nás.

Už teď umí některé programy vykonávat danou činnost lépe než člověk. Co se ale musí udělat dál, aby umělé inteligence byly řekněme samostatnější?

Když si vezmete konkrétní úkol, můžete na něm někdy vytvořit model strojového učení, který ten daný úkol zvládne udělat lépe než člověk. Často je to díky tomu, že najdete nějaký kreativní způsob využití dat.

Umělá inteligence se učí od psů, jak fungovat v lidském světě

Pes - labradorský retrívr

Vědci z Washingtonské univerzity ve spolupráci s Allenovým institutem umělé inteligence vydali studii, která shrnuje výsledky vůbec prvního výzkumu zabývajícího se deep learningem umělé inteligence (AI) od psů.

Vezměte si třeba lékařské diagnózy, ve kterých se využívají obrázky – třeba u diabetické retinopatie, kdy cukrovka poškozuje oční sítnici a může způsobit až slepotu. Vyfotíte sítnice a oftalmolog na fotografii identifikuje onemocnění. Anebo můžete požádat oftalmology, aby je označili podle výskytu nemoci. Tak můžete vytrénovat systém mechanického učení, umělou inteligenci, aby se pokusil diagnózu zopakovat.

Teď si ale představte, že byste mohli vyfotit oči těch samých pacientů půl roku nebo třeba rok předtím, než je někdo diagnostikoval. Oftalmolog by sice z jejich snímků ještě nedokázal onemocnění rozeznat, protože by na to bylo příliš brzy. Ale protože víte, že se nemoc později projevila, mohli byste zkusit umělou inteligenci vytrénovat tak, aby nemoc dokázala předpovědět. A ve výsledku byste tak mohli mít systém, který bude schopný diagnostikovat dané onemocnění lépe než oftalmolog.

Stále se ale bavíme o rozpoznávání, ne o rozhodování, co s výsledkem udělat…

Ano, samozřejmě. Umělá inteligence zatím poskytuje jen nástroj, který by mohl pomoct člověku, v tomto případě doktorovi, provést diagnózu. Ale léčba a jednání s pacientem, to má stále na starosti výhradně doktor.

Neustále přemýšlím, jestli je vůbec cílem, abychom měli takovýto automatický lékařský systém, který umí rozpoznat nějaký problém, a možná dokonce i najít jeho řešení, tedy léčbu. Všechno je to o datech. Takže pokud budeme mít například za několik dekád dostatek informací o tom, jakou léčbu v takových případech použít, možná budou stroje schopné nemoc i léčit…?

V případě léčebných metod – ne jen diagnóz – jsou určitě věci, které je možné takto dělat. Často mluvíme o takzvané personalizované medicíně, tedy přizpůsobování léčby konkrétnímu pacientovi. Nasbírat dostatek dat, aby mohli stroj naučit, co funguje dobře a co ne, a rozpoznat takový vzorec ve velkém množství dat. To je oblast, kde strojové učení rozhodně může pomoct. A teoreticky by mohlo lékařům dávat návrhy, jak mohou postupovat. Říct mu například: „Víme, že v mnoha případech byla tato léčba s takovýmto dávkováním prospěšná.“ Takové informace skutečně můžou lékaři pomoct lépe diagnostikovat.

00478876.jpeg

Co je v současnosti pro vás vývojáře umělé inteligence největší výzva?

V Googlu pracujeme na dvou hlavních problémech. Když začnete používat umělou inteligenci na řešení problémů v reálném světě, narazíte na několik překážek. Je to soukromí, jestli nejsou data nějakým způsobem zkreslená nebo třeba bezpečnost dané technologie – na tréninkových datech technologie fungovala, jak ale zajistit, že tomu tak bude i v ostrém provozu? Všechny tyto otázky, které souvisí s uváděním strojového učení do praxe, jsou součástí našeho výzkumu. To je první výzva – aplikace technologií a všechny otázky a překážky, které to vyvolává.

A druhým směrem našeho vývoje je samozřejmě posunování hranic toho, co umělá inteligence dovede. Už jsme viděli velké pokroky, zvláštně v NLP – natural language processing, tedy zpracování přirozeného jazyka. Už máme sítě, které jsou schopné do určité míry rozumět textu a odpovědět na otázky, v omezené míře i vést konverzaci. Stále jsme ale daleko od toho, že bychom s umělou inteligencí mohli vést přirozený rozhovor, při kterém by skutečně rozuměla, co říkáte.

Zatím jsme tedy našli jednotlivá a velmi úzce vymezená využití, ve kterých tato zatím omezená technologie přináší velké výhody. A v tom samozřejmě budeme pokračovat. Ale základní limit počítačů v tom, aby skutečně rozuměli tomu, co jim říkáte, zatím stále není ani zdaleka překonaný. Možná nám bude trvat pět nebo deset let, než se k tomu přiblížíme.

Ve které oblasti je podle vás umělá inteligence obecně zatím nejpokročilejší? Je to právě zpracování přirozeného jazyka nebo možná rozpoznávání řeči?

Starý mobil a umělá inteligence. Pomůže novátorská kombinace zpomalit kácení deštných pralesů?

02968122.jpeg

Pro lidské ucho je hluk motorové pily mezi zvuky pralesa jen obtížně rozeznatelný. Zařízení od americké společnosti Rainforest Connection ho dokáže odhalit na vzdálenost několika set metrů. Využívá k tomu technologii, kterou zdarma poskytuje společnost Google.

Jeden z nejvýraznějších posunů nastal v počítačovém vidění – schopnost rozpoznat objekt. Rozpoznávání řeči, ve smyslu přepisování zvuku do textu, také zaznamenalo obrovský vývoj. Takže do určité míry už jsme některé problémy vyřešili. Váš telefon díky tomu dokáže i v hlučném prostředí rozeznat, co říkáte.

Zpracování přirozeného jazyka také prošlo určitým vývojem, ale v porovnání s předchozími oblastmi ne tak výrazným. A relativně malý pokrok jsme zatím zaznamenali v robotice. Stále je pro počítač velmi těžké ovládat robotickou ruku tak, jako lidé ovládají tu svoji.

Podívejme se trošku do budoucnosti. Některé systémy s umělou inteligencí už jsou dnes celkem běžnou praxí – emailový klient umí doplňovat věty, které chceme napsat, a celkem běžně funguje i rozpoznávaní obličejů. Co bude dál? Je třeba možné, že váš telefon bude schopný podle výrazu ve vaší tváři upravit styl emailu, který píšete? Třeba když budete naštvaní, telefon to pozná a bude nabízet adekvátní výrazy?

Něco takového už ve skutečnosti funguje. Není to tedy produkt Googlu, ale existuje aplikace, která váš výraz převede do emotikonu. To je taková jednoduchá cesta, jak vyjádřit pocit – udělat nějaký obličej a vytvořit tak odpovídajícího smajlíka. (smích)

Slyšel jsem vás vyprávět, že už jako desetiletý kluk jste si přál být vývojářem. Tento sen jste si tedy splnil. Co je teď pro vás největší cíl v oblasti umělé inteligence?

Jak už jsme si říkali, počítače jsou schopné procházet velká množství dat, hledat v nich určité vzorce a ty využívat. Tato jejich schopnost je ale stále velmi omezená a nedá se mluvit o tom, že něčemu skutečně rozumí. Proto jedním z mých cílů je, aby počítače porozuměly našemu světu. Pracuji na několika projektech, které by to mohly vyřešit. Ale nečekám, že se to stane zítra, takže v blízké budoucnosti budu mít asi stále dost práce. (smích)

Google, přestože to je velká nadnárodní společnost, veřejně poskytuje data ze svého výzkumu a vývoje. Čekal bych, že si takové informace budete nechávat pro sebe jako svoje know-how a jakousi konkurenční výhodu. Proč je podle vás nutné se takto otevřít a nechat ostatní, aby s vaší umělou inteligencí dál pracovali?

Olivier Bousquet, hlavní inženýr Google AI Europe

Věříme, že pro tuto technologii je důležité, aby pronikla celou naší společností a byla dostupná pro co nejvíce lidí, protože spousta dobrých nápadů přichází právě od lidí mimo Google. Na našem webu najdete spoustu projektů a způsobů využití umělé inteligence, které bychom sami nevymysleli. Takže pokud můžeme další lidem umožnit, aby je rozvíjeli, pak má naše technologie ještě větší dopad na svět kolem nás.

Druhým úhlem pohledu je, že vývoj umělé inteligence je velmi náročný vědecký problém. A sami ho zřejmě nevyřešíme. Zveřejněním výsledků svého výzkumu – jako publikace nebo open source kódu –, otevíráme dveře spolupráci s širší vědeckou komunitou, abychom tento obor posunuli dál. Například abychom vyvinuli lepší algoritmy.

Ta konkurenční výhoda, o které jste mluvil, je podle mě schopnost přijít na chytrý způsob, jak naši technologii nabídnout lidem v nějaké užitečné formě a jak ji přeměnit v produkt. Nejde ani tak o to, jak silná vaše technologie je, ale jestli ji dokážete využít k něčemu prospěšnému, k něčemu, co má skutečný dopad.