Počítačová věda jako cesta z večírku

Prognózy popisující vývoj umělé inteligence často hovoří o tom, že se do roku 2050 podaří vytvořit fotbalový tým robotů, který porazí mužstvo složené z lidí. Věříte tomu?

Je to pravděpodobné. Vytvořit takový tým je kupodivu těžké kvůli něčemu jinému, než si lidé obvykle myslí. Raději bych programoval jeho herní strategii než koordinaci pohybu jednotlivých hráčů, součinnost oko-končetina. Většina našich schopností, které považujeme za samozřejmé, se totiž ukazuje být překvapivě náročná: Stát vzpřímeně na nohou, běžet, kontrolovat vlastní pozornost – to jsou z výpočetního hlediska jedny z vůbec nejsložitějších věcí, které děláme. Kvůli tomu, že jste schopen se v jednu chvíli dívat jen jedním směrem, potřebujete relativně složitý prediktivní model toho, co dělají lidé kolem vás, jaké mají úmysly, kterým směrem letí míč - jen proto, abyste věděl, kam se vůbec podívat. Na počítačové vědě mě fascinuje právě to, jak objevuje, že většina našich nejobdivovanějších vlastností a schopností není tak složitá, jak jsme si mysleli. A že naopak existuje nevídaná komplexita v běžném každodenním životě. (Více viz např. zde)

Co je tak zvláštního na lidském mozku, že zvládne všechny tyto komplexní problémy? Čím se liší od počítačů, které naopak excelují v řešení jasně definovaných úloh?

Nemohu hovořit o biologické úrovni, ale na úrovni kognitivní je tu očividný rozdíl:  Počítačová věda byla od samého počátku motivována snahou produkovat správné odpovědi tak rychle, jak jen je to možné. Biologická evoluce byla vedena jinými motivy: vytvářela včasné chování, které odpovídá situaci s uspokojující mírou přesnosti. Pokud lovíte, opatřujete si potravu, nebo se snažíte vyhnout útoku predátora, nemáte narozdíl od počítačů k dispozici neomezené množství času. Počítači zadáme vstupní data, zmáčneme „enter“ a on pak pracuje tak dlouho, jak je to nutné. A není předem jasné, jak dlouho to vlastně bude.

Myslím, že nás čeká ještě hodně práce, než vytvoříme počítačové systémy, které se spolehlivě vyrovnají s tím, že v reálném světě všechno závisí na čase. Lidské prostředí je dynamické a mění se tak rychle, že prostě nelze zahájit složitou výpočetní operaci a teprve až skončí, obrátit pozornost k výsledkům. Daná situace se může mezitím změnit způsobem, který celý výpočet učiní zbytečným. Francouzština má proto výborný obrat l'esprit de l'escalier, v češtině něco jako „důvtip až na schodech“. Odkazuje k situaci, kdy vám teprve cestou z večírku dojde, co jste měl vlastně říci. „Kdybych byl jen poznamenal to a to,“ přemítáte v duchu, na trefnou repliku je však už pozdě. To mi v jistém smyslu připomíná počítačovou vědu. Je založena na tom, jak řešit problémy správně, čas je méně důležitý. Myslím, že právě tady se rýsuje převratná změna: vznik systémů jako je fotbalový tým robotů, které budou schopné reagovat na neustále se měnící prostředí.

Jaké jsou v tomto směru nejpokročilejší současné systémy?

Nejspíš auta bez řidiče, která vyvíjí Google. V nich bych viděl skutečný technologický předvoj (více o systémech automatického řízení automobilů, vyvíjených a testovaných firmou Google, naleznete zde). Jsou velmi pokročilé v tom smyslu, že umí v reálném čase provádět výpočty, které zpracovávají údaje ze senzorických čidel.

A jaký je teď vůbec nejinteligentnější počítačový systém?

Myslím, že velmi zajímavý je systém Watson vyvinutý firmou IBM. Loni dokázal ve Spojených státech porazit americké šampiony ve hře Jeopardy, což je kvízový pořad. Watson (viz zde) přitom není jen masivní databází historických informací, díky níž třeba ví, kdo vyhrál v určitém roce zapomenutou historickou bitvu. U těchto systémů obdivujeme hlavně jejich schopnost rozpoznat, čeho se vlastně otázka týká. U lidských soutěžících to pokládáme za přirozené, naopak nás ohromuje, kolik toho vědí. Počítač nás ovšem nepřekvapí tím, kolik informací má v paměti, ale právě schopností porozumět otázce.

Porozumění přirozenému jazyku bude tedy dalším významným průlomem. Zjišťujeme, že pochopení běžného každodenního hovoru vyžaduje obrovskou výpočetní kapacitu. Jazyk je velmi nepřesný, nejednoznačný, slova mohou v různých kontextech nést úplně jiný význam. V současnosti potřebujeme superpočítač k zodpovězení poměrně jednoduché otázky nebo otázky jen s malou jazykovou hříčkou.

Dají se s Watsonem srovnat nové internetové vyhledávače, jako je třeba Knowledge Graph od Google? I ony do jisté míry rozumí smyslu otázky.

Moc toho o Knowledge Graph nevím, paradoxně je ale Google znám nezájmem o to, co jeho zákazníci skutečně hledají. Jeho systémy jsou založené na sledování prostých statistických korelací: lidé, kteří vyhledávají věc A, obvykle také hledají věc B. Systém tedy zobrazí výsledky společně. Je zajímavé, že si v Google po tolika letech konečně řekli - možná bychom měli zkusit zjišťovat skutečný význam toho, co lidé hledají. V jistém smyslu je s podivem, že jim to trvalo tak dlouho, ale zkrátka dosáhli bodu, kdy už jinak nemohou jít dál. (Více o Knowledge Graph naleznete zde).

Americký publicista a počítačový odborník Brian Christian (28) vystudoval počítačovou vědu a filosofii na Brown University a poezii na University of Washington. Proslavil se knihou The Most Human Human (Nejlidštější člověk), v níž se zamýšlí nad tím, jak stále chytřejší počítače ovlivňují naše chápání toho, co to znamená být člověkem. V roce 2009 se zúčastnil verze Turingova testu nazývané Loebnerova cena – byl jedním z anonymních soutěžících a podařilo se mu přesvědčit porotu, že je člověk, nikoliv stroj.

Rozhovor vznikl na konferenci Euroscience Open Forum 2012 v Dublinu