Článek
Abychom lépe porozuměli umělé inteligenci, je dobré si zopakovat její vývoj. Ten probíhal ve vlnách nadšení, zklamání i technologických průlomů.
Přehled hlavních etap:
1. Zrození myšlenky (40.–50. léta)
- 1943: Model umělého neuronu.
- 1950: Turingův test.
- 1956: Konference na Dartmouth College – vzniká pojem „artificial intelligence“.
Převládala víra, že lidskou inteligenci půjde brzy napodobit pomocí logiky a symbolických pravidel.
2. Symbolická AI a první optimismus (60.–70. léta)
- Vývoj expertních systémů založených na pravidlech (např. MYCIN).
- AI se používá na řešení logických úloh, hraní šachů, dokazování vět.
- Problém: systémy byly křehké a fungovaly jen v úzce vymezených oblastech.
3. „AI zimy“ (70.–80. léta)
- Nedostatek výpočetního výkonu.
- Přehnaná očekávání → zklamání investorů.
- Výrazné omezení financování výzkumu.
4. Návrat neuronových sítí (80.–90. léta)
- Rozvoj backpropagation algoritmu.
- 1997: IBM Deep Blue poráží Garry Kasparov v šachu.
AI se ale stále spíše opírá o statistiku a specializované algoritmy než o „obecnou inteligenci“.
5. Éra strojového učení a velkých dat (2000–2010)
- Masivní nárůst dat (internet, sociální sítě).
- Výkonnější hardware (GPU).
- 2012: Průlom v rozpoznávání obrazu (AlexNet).
AI se začíná široce komerčně využívat (vyhledávání, doporučovací systémy, překladače).
6. Deep learning a generativní AI (2010–současnost)
- 2016: DeepMind AlphaGo poráží Lee Sedol.
- Rozvoj transformerů (2017).
- Generativní modely: text, obraz, hudba.
- 2022+: Rozšíření velkých jazykových modelů (např. OpenAI).
AI se stává běžnou součástí každodenního života (chatboti, asistenti, generování obsahu). Podíváme-li se na vývoj AI z hlediska filosofického, můžeme položit zásadní otázky. Přitom filozofický vývoj AI je vlastně příběh o tom, jak se měnilo naše chápání mysli, vědomí a inteligence. Nejde jen o technologie, ale o hlubokou otázku: Je mysl jen výpočet? Nebo je v ní něco víc?
Jsou různé, v čase se vyvíjející pohledy:
Mysl jako stroj (mechanistický pohled)
Už v 17. století filozofové jako René Descartes uvažovali o těle jako o stroji. Ve 20. století se tato myšlenka transformovala do představy, že: Mysl = zpracování symbolů podle pravidel. To vedlo k tzv. symbolické AI – představa, že když správně naprogramujeme pravidla, vytvoříme inteligenci. Tento pohled souvisí s filozofickým směrem zvaným funkcionalismus:
- Nezáleží, z čeho je mysl složená.
- Důležité je, jak funguje (jaké má vstupy, výstupy a vnitřní procesy).
Turingova otázka: Co znamená „myslet“?
Alan Turing navrhl pragmatický přístup: Neptejme se, co je myšlení. Ptejme se, zda se stroj chová jako myslící. Tím vznikl Turingův test.
Filozoficky to znamenalo posun:
- Od podstaty (co je mysl?)
- K chování (jak se projevuje?)
To otevřelo otázku:
Je inteligence jen přesvědčivá imitace?
Kritika: Čínský pokoj
V roce 1980 přišel John Searle s myšlenkovým experimentem „Čínský pokoj“:
- Člověk uvnitř místnosti manipuluje symboly podle pravidel.
- Navenek to vypadá, že rozumí čínsky.
- Ve skutečnosti ale nerozumí ničemu.
Argument: Počítače pouze manipulují symboly – nerozumí jim. To zpochybnilo představu, že správný program = mysl.
Ztělesněná mysl (embodiment)
Další kritika říká: Inteligence nevzniká izolovaným výpočtem, ale interakcí těla se světem. Filozofové jako Maurice Merleau-Ponty zdůrazňovali roli tělesnosti a zkušenosti. To vedlo k:
- robotice
- studiu „situované“ inteligence
- důrazu na prostředí a kontext
Vědomí a subjektivní zkušenost
Nejtěžší filozofická otázka: Může mít AI vědomí? Australský filozof David Chalmers rozlišuje:
- Snadný problém vědomí (jak mozek zpracovává informace)
- Těžký problém vědomí (proč vůbec existuje subjektivní prožívání?)
AI dnes řeší ten „snadný“ problém. „Těžký“ problém zůstává otevřený.
Současná fáze: Je porozumění nutné?
Velké jazykové modely vyvolaly novou debatu:
- Potřebuje inteligence „porozumění“?
- Nebo stačí extrémně pokročilá predikce vzorců?
Někteří tvrdí: Porozumění je iluze vznikající z komplexity.
Jiní říkají: Bez vědomí není skutečná inteligence.
Tři hlavní filozofické pozice dnes
- Silná AI – správně navržený systém skutečně myslí.
- Slabá AI – AI jen simuluje myšlení.
- Skepticismus – vědomí nelze redukovat na výpočet.
A klíčová stále zůstává zásadní otázka:
Pokud se stroj chová na první pohled „inteligentně“, je rozdíl mezi simulací a skutečným myšlením vůbec důležitý? A proč by v budoucnu měly stroje potřebovat člověka?
A těch otázek „PROČ?“ je mnohem víc…
