Pro počítač to však donedávna byl prakticky neřešitelný problém. Počítač totiž vidí na obrázku jen shluk pixelů, ale nerozumí jim. V roce 2012 použili vzpomínání studenti na řešení tohoto problému tzv. vícevrstvé (hluboké) neuronové sítě. Tento inovativní přístup úplně rozdrtil konkurenci. Všechny tři okamžitě zaměstnal Google, vzniklo hluboké učení (angl. Deep learning) a začal bezprecedentní rozmach umělé inteligence. Dnes si vysvětlíme, jak hluboké učení velmi zjednodušeně funguje.
Představme si malou kouzelnou skříňku
Na její levé straně je namontována kamera, na její pravé straně reproduktor. Dovnitř nevidíme. Když kamerou namíříme na libovolný objekt, reproduktor na pravé straně zahlásí, co za objekt to je. Čáry? Ne, hluboké učení. Podívejme se dovnitř. Uvidíme tam tzv. neuronové sítě. Je to abstrakce toho, co se nachází v našem mozku, vždyť koneckonců, proč vymýšlet něco, co příroda za nás už dávno vymyslela.
Martin SpanoMartin Spano
|
Umělé neuronové sítě tvoří umělé neurony a propojení mezi nimi. Tyto neurony jsou seřazeny do vrstev. Obraz z kamery přijímá první, tzv. vstupní vrstva, za ní se nachází větší množství tzv. vnitřních vrstev, a všechno to zakončuje výstupní vrstva. Úkolem každé vrstvy je zvyšovat úroveň abstrakce.
Vstupní vrstva načte pixel po pixelu z kamery. Další vrstvy z toho abstrahují hrany, další tvary, další jednotlivé obrazce, až nakonec výstupní vrstva zahlásí „pes“, případně něco jiného, co se na obrázku podle neuronové sítě nachází. Nejprve jsme měli tzv. mělké neuronové sítě, kdy bylo vnitřních vrstev málo, v současnosti je jich mnoho, a proto se takové umělé sítě nazývají hluboké a metoda, kterou se učí, se jmenuje hluboké učení.
Díky hlubokému učení mají překladače mnohem lepší překlady mezi jazyky, virtuální asistentky rozumí naší řeči a povídají řečí, která nezní jako reproduktor (již zesnulého) Stephena Hawkinga. A je toho mnohem, mnohem víc.
Takto nějak bychom tedy mohli vytvořit i WALL-E-ho, ptáte se. Tak jednoduché to zase není. Na začátek vzpomenu alespoň jeden fakt. Mozek dospělého člověka tvoří přibližně 86 miliard neuronů, přičemž 30 miliard se nám podaří zabít v dospívání (nesouvisí to s alkoholem). A pohání je asi 20 W, což je asi výkon žárovky. Největší umělá neuronová síť na světě má přibližně 1 milion neuronů a pohání ji malá elektrárna. Takže pro ty, co se bojí povstání robotů, parafrázuji slova, která řekl jeden z nejvýznamnějších výzkumníků umělé inteligence v současnosti, Andrew Ng. Že bát se vyspělé umělé inteligence je jako obávat se přelidnění na Marsu.
Předchozí díly seriálu o umělé inteligenci:
Umělá inteligence pro váš byznys: k učení jsou potřeba miliardy dat, pomáhá i inspirace přírodou
Umělá inteligence pro váš byznys: pracujeme s ní neustále, aniž bychom si to uvědomovali
Umělá inteligence pro váš byznys: co dělat, aby vás roboti nepřipravily o práci?
