Umělá inteligence neexistuje

Pojem inteligence je nejčastěji definován jako dispozice pro vlastní myšlení a učení, způsobilost rozumět různým vztahům nebo schopnost objevovat.

Počítačová umělá inteligence (AI) nic takového neumí. Přesnější značení by bylo buď jen Matematický model (vůbec první expertní modely AI) nebo Pokročilý statistický model pro současné nejrozšířenější modely generativní AI jako například ChatGPT.

ChatGPT (nebo jiný model generativní AI) je v podstatě jazykový matematický model, který byl na základě odměn a trestu naučen, které řešení je to správnější. Odpovědi pak dává dohromady ne na základě toho, že to tak ví, ale proto, protože ze statistického pohledu je takový či onaký slovosled pravděpodobnější a programátorem a nebo trenérem více či méně trestaný.

Lidská mysl se neučí zásadně jinak. Rodiče dávají předmětům jména a my jako děti opakujeme „Toto je máma, táta, strom ..." Postupem času se naučíme, že strom má různé podoby (smrk, jabloň, kaštan) a ve škole nám učitelé do naší databanky přidají výrazy jako láčkovci, hlavonožci, slova vyjmenovaná, kvadratické rovnice. A čas od času naše znalosti validují, testují a známkují. Stejně jako to děláme s modely AI.

Lidská mysl má přidanou hodnotu v podobě syntézy a kontextu dat. To se projevuje ve formě snadnější adaptability na nové podmínky a podněty. Naučit neuronovou síť novou úlohu je mnohem náročnější. Pokud člověka například naučíme hrát šachy, je přestup na dámu otázkou několika okamžiků. U neuronové sítě je proces přeučení zásadně složitější a časově a energeticky náročnější. Mnohdy to může znamenat i zásah do jejího zdrojového kódu.

Jako další uváděný rozdíl mezi umělou a lidskou (přirozenou) inteligencí se uvádí pojmy jako etika, morálka a empatie. Když se nad těmito výrazy zamyslíme, objevíme však opět jen jakousi sadu doporučení a zvyklostí, kterou lze zadat jako data set i modelu AI. Bude nám ale víceméně scházet onen kontext a syntéza.

A pak je zde kreativita a intuice. Těžko říct, jak vzniká v lidské mysli, přičemž každý ji má rozvinutou jinak. V modelech umělé inteligence ji umíme napodobit pomocí náhodné generace čísel nebo mutací parametrů, čímž při generaci výsledků nečekaně „přehodíme výhybku". Tady musíme opatrně, není výjimkou, že se systém dostane do slepé uličky, ze které neumí nalézt cestu ven.

Paměť, neuronové sítě mají obecně problém s pamětí. Když se bavíme s člověkem, nebude až takový problém si vybavit, co se stalo před 20 minutami a souvisle (kontextově) navázat. Jazykové modely mají s tímto problém. Většinou jim tyto data musíme dát znovu „k přečtení".