Umelá inteligencia je jednou z najpopulárnejších tém súčasnosti a obzvlášť v podobe strojového učenia vstúpila do mnohých oblastí technológie a vedy – odporúča nám produkty v internetových obchodoch, príspevky na sociálnych sieťach, filtruje spam, prekladá z cudzích jazykov a aj v mojom odbore, teoretickej chémii, sa stáva čoraz bežnejším nástrojom. Kniha Umelá inteligencia: sprievodca pre rozmýšľajúcich ľudí od Melanie Mitchell predstavuje významné úspechy aj otvorené otázky v tejto horúcej téme.
Melanie Mitchell pracovala ako učiteľka matematiky v New Yorku, keď podobne ako mnohí jej rovesníci objavila knihu Gödel, Escher, Bach (1979) od Douglasa Hofstadtera (taktiež odporúčame). Po jej prečítaní sa rozhodla, že musí študovať umelú inteligenciu a konkrétne, že to musí byť v laboratóriu D. Hofstadtera. Toho sa jej podarilo presvedčiť o svojom pláne, ktorého výsledkom bola dizertačná práca zaoberajúca sa vývojom programu tvoriaceho analógie (abc sa má k abd ako ijk k čomu?). V súčasnosti je M. Mitchell profesorkou na Portlandskej štátnej univerzite a na Santa Fe inštitúte pre komplexné systémy (o tejto téme tiež napísala knihu s názvom Komplexita) a je jednou z popredných osobností v odbore umelej inteligencie.
Kniha rozoberá úspechy umelej inteligencie v oblasti rozpoznávania obrázkov, hrania hier a porozumenia jazykom. Na prístupnej úrovni vysvetľuje algoritmy a techniky, ktoré tieto úspechy umožnili. Zistíte tak, ako fungujú neurónové siete vrátane ich špeciálnych verzií ako konvolučné a rekurentné neurónové siete.
Hodnotenie umelej inteligencie drží pri zemi, krotí prehnané očakávania a obavy, napriek tomu však neznie snobsky alebo výsmešne, jej nadšenie pre umelú inteligenciu je zreteľné. Dlhé úvahy o singularite alebo AI apokalypse teda v knihe nenájdete, ale etické a filozofické aspekty v nej majú svoje miesto. M. Mitchell vysvetľuje, prečo umelá inteligencia potrebuje kontakt s reálnym svetom a prečo sú pre ďalšie pokroky dôležité abstrakcie a analógie, ktorými začala svoju kariéru.
Knihu o Umelá inteligencia od Melanie Mitchell oceníte, ak o nej už máte niečo naštudované, ale aj ak hľadáte prístupný úvod do tejto témy. A ak máte z umelej inteligencie obavy, môže vás tešiť, že by ste pravdepodobne lepšie uhádli, na koho odkazuje slovo „nej“ v predchádzajúcej vete alebo kto v predchádzajúcom odseku začal svoju kariéru analógiami.
[Lukáš]Poznámky:
Aby to nebolo také jednoduché, existuje novinár M. Mitchell Waldrop, ktorý napísal knihu Komplexita dokumentujúcu históriu inštitútu v Santa Fe (čo je iná kniha ako Komplexita od Melanie Mitchell) a rovnako aj knihu o umelej inteligencii s názvom Man-Made Minds.
Vety zo záveru textu, v ktorých na správne priradenie zámena nestačí rozobrať štruktúru vety, ale treba rozumieť jej významu a kontextu, sú príkladmi tzv. Winogradových schém, ktoré sa používajú na testovanie jazykových modelov. V štandardizovanom teste odpovedal systém BERT špeciálne vyvinutý na tento účel správne na 90,1% otázok, zatiaľ čo všeobecný model GPT-3 na 88,3%. Ľudia dosahujú skóre 92-96%.