Kód PID regulátoru.

Než začneme o AI, tak si nejprve musíme říci, co je to program.

Program je sekvence instrukcí, třeba:

1. Otoč se směrem k oknu.

2. Jdi dokud nejsi u okna.

3. Otevři okno.

4. Čekej jednu minutu. // větrání

5. Zavři okno.

Skutečný program je navíc zcela jednoznačný a nedá se chybně vyložit, dá se jen chybně napsat. Co když je mezi mnou a oknem překážka? Aha, druhý bod musíme opravit / vylepšit. Dále se dají do programu psát poznámky, které nejsou instrukcemi, ale slouží k pochopení programu - // větrání (po vzoru C++ za dvě lomítka).

Model neuronu Kredit: Vojtěch Jíša, ZCU.

Umělá inteligence však zpravidla není program, ale spíše složitou matematickou funkcí, která by se nevešla ani na tabuli. Za příklad si vezmu neuronové sítě - poznáte snad pohledem na neurony v mém mozku, co si myslím? Těžko, ale i o to se již pokoušeli a něco málo se z mozku vyčíst dá. Z neuronových sítí též, můžeme je nechat "snít", tvořit obrázky.

Model sítě. Kredit: Korespondenční seminář z programování.

Když navrhneme neuronovou síť, tedy něco jako mozek nové umělé inteligence, tak ji chceme taky něco naučit. Přece jsme ty neurony navrhli podle biologický neuronů. Nejsou sice identické, ale podobné, jakýsi vážený součet vstupů prohnaný přechodovou funkcí. Máme tedy síť, pro začátek ji váhy (citlivost na jednotlivé vstupy) nastavíme náhodně, předhodíme třeba obrázek a chceme nějakou odpověď. Nebohá, právě zrozená, neuronová síť samozřejmě nezná odpověď, ale pod nátlakem cosi špitne. ŠPATNĚ! Samozřejmě špatně, vždyť ještě nic nezná, ničemu nerozumí... a nikdy rozumět nebude, ale můžeme ji přinutit napodobovat a možná nás nakonec i překvapí. Nuže pusťme se do práce - chceme nějakou odpověď, tak ta musí přijít z tohoto neuronu a ten má tyto vstupy, tak tady trochu zvýšíme citlivost a tamhle taky a... zkusíme to znovu s jiným obrázkem.... opakuj milionkrát.

Nakonec máme něco, co dokáže poznat, zda na obrázku je pes či kočka, tedy alespoň na těch, co jsme dosud zkoušeli. Je čas na závěrečnou zkoušku! Další milion obrázků prosím. Úspěšnost: 60%. Něco je špatně. Hmm, ta síť tomu nerozumí, je moc velká a tak si jen zapamatovala výsledky předchozích otázek ale vůbec nechápe, co je to pes. To je zlé, to je zlé, co s tím uděláme? Méně je někdy více, zkusme to s menším počtem neuronů.... za několik hodin či dnů máme něco, co zvládlo testy na 93%. Úžasné, jako by to konečně pochopilo, co je to pes. Sám jsem si u některých obrázků nebyl jist, co je to stvoření zač, ten stroj je možná lepší než já!

Nenechme se však mýlit, nepřemyšlí to, jen slepě počítá. Nemá to radost či smutek z výsledku testů, nedá se ani říci, že je to lhostejné, protože to vůbec nemá takové myšlenky a pocity. Nemá to vlastní motivaci, nerozhoduje se o ničem... a přec tomu říkáme inteligence, i když je to jen matematická funkce, které jsme určili počet členů a koeficienty jakýmsi postupem, kterému říkáme strojové učení.

SPUSTIT ANIMACI

AlphaStar

Je celá řada postupů, jak navrhnout a učit umělou inteligenci. AlphaStar je nejnovější přírůstek do rodiny Deep Mind, se sourozenci AlpaGo a AlphaZero/Leela. Tentokrát hraje strategii StarCraft II. Na rozdíl od svých předchůdců nemá kompletní přehled o hracím poli, vidí jen to, co smí vidět lidský hráč. První série tzv. agentů (jednotlivé naučené verze AlphaStar) vznikla napodobováním lidských hráčů (Supervised Learning) a to během pouhých tří dní. Už tato verze dosáhla dovednosti hráčů zlaté či alespoň stříbrné ligy. Dalších sedm dní soupeřila sama se sebou a odehrála ekvivalent 200 let běžného času. Neučí se takovým tempem jako člověk, ale simulaci lze natolik zrychlit, že dokáže odehrát mnohonásobně více her než ti nejlepší hráči.

Závěr

AI (popř. ANI – Artificial Narrow Inteligence) nepřemýšlí jako člověk a nemá raději StarCraft než šachy, vzniká spíše evolucí, prostě zkouší a nejsilnější přežívá. Vlastně ani pořádně neví, co to StarCraft je, nehraje si, pouze si pamatuje jaká reakce měla statisticky nejlepší úspěch. Nemůže opustit své virtuální prostředí a i kdyby mohla, poznala by vůbec, že už není v simulaci? Pokud AI jednou nějak pochopí, co je to člověk, tak snad i pochopí, že nemá jak poznat, zda je ještě v simulaci nebo v realitě. Bude tedy v jejím vlastním zájmu si stvořitele nenaštvat, mohl by simulaci prostě ukončit ;)