Položil základ ChatGPT nebo Midjourney. Teď pionýr Hinton získal Nobelovu cenu za fyziku

Cenu získal britský vědec Geoffrey Hinton za objevy, které přispěly k rozvoji AI. Loni však odešel z Googlu, aby varoval před jejím nebezpečím.

Jiří BlatnýJiří Blatný

geoffrey-hintonStory

Foto: Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton, kterému se přezdívá kmotr umělé inteligence

0Zobrazit komentáře

Asi není větší postavy ve světě umělé inteligence než Geoffreyho Hintona. Šestasedmdesátiletý vědec s pojmy jako neuronová síť pracoval už v sedmdesátých letech. Během své dlouhé a bohaté kariéry přišel s principem, na kterém dnes stojí známé textové a obrazové generátory a vychoval řadu dalších expertů na AI. Teď za objevy a vynálezy, které k rozvoji umělé inteligence přispěly, získal společně s americkým vědcem Johnem Hopfieldem Nobelovu cenu za fyziku.

Vynálezce atomové bomby Robert Oppenheimer jednou řekl, že „když před sebou máte technologickou lahůdku, jdete a pracujete na ní. Co s ní, o tom se dohadujete až potom“. Amerického vědce s oblibou často citovala i šestasedmdesátiletá legenda světa umělé inteligence Geoffrey Hinton.

Od tak bezbřehého optimismu ovšem vědec postupně ustupoval. Minulý rok tak po více než dekádě skončil v Googlu, aby se mohl přidat k rostoucímu počtu expertů, kteří varují před nebezpečím programů typu ChatGPT od OpenAI. Jeho cesta od nadšeného pionýra této technologie k jejímu kritikovi jakoby ilustrovala současnou celospolečenskou debatu o AI.

Kmotrem umělé inteligence

Geoffrey Hinton, původem z Velké Británie, už při doktorandském studiu umělé inteligence na Edinburské univerzitě v sedmdesátých letech pracoval s pojmem neuronová síť. Této metodě strojového učení, která simuluje fungování lidského mozku a umožňuje stroji učit se rozpoznávat složité vzorce v datech, zasvětil celou kariéru.

Po doktorátu se přesunul do Spojených států na Carnegie Mellon University v Pittsburghu, kde ve výzkumu neuronových sítí pokračoval. Protože ale bylo v osmdesátých letech v USA financování vývoje AI úzce spojené s americkým ministerstvem obrany, Hinton zemi opustil a stále ještě v dobách studené války přesídlil do Kanady. Na rozdíl od americké armády nebyl fanouškem robotických vojáků, jak podotýkají The New York Times.

Nastartujte svou kariéru

Více na CzechCrunch Jobs

Jak čas ukázal, přesun do kanadského Toronta se vyplatil. Po dlouhých letech práce Hinton v roce 2012 se svými studenty přišel s neuronovou sítí, která dokázala analyzovat tisíce snímků a rozpoznat běžné objekty. Na tomto základu pak vznikly programy, o kterých se toho v poslední době napsalo spoustu – od textových generátorů jako ChatGPT až po ty obrazové jako Midjourney nebo Stable Diffusion.

Tou dobou se k nemalým investicím do produktů AI rozhoupávaly velké technologické firmy, Hintonův výzkum tak přitáhl jejich pozornost. Startup DNNresearch, který Hinton se svými studenty v průběhu svého výzkumu založil, v roce 2013 koupil Google. Podle serveru Wired za něj tehdy zaplatil 44 milionů dolarů.

Hintonova jízda pokračovala – v roce 2018 se spolupracovníky za svůj výzkum získal Turingovu cenu, které se přezdívá Nobelova cena za informatiku.

Při Hintonově působení na akademické půdě pod ním vyrostlo i několik dalších známých postav ze světa byznysu spojeného s umělou inteligencí. Jeden příklad za všechny – Ilya Sutskever spoluzaložil startup OpenAI, který stojí za řečovým modelem GPT-4 a v současnosti je vedoucím vědeckým pracovníkem firmy.

Když před sebou máte technologickou lahůdku, jdete a pracujete na ní. Co s ní, o tom se dohadujete až potom.

Po vydání GPT-4 podepsaly tisíce expertů na AI petici, ve které volaly po pozastavení těchto systémů a podrobné diskusi, která by vedla k nastavení jasných pravidel vývoje a použití. O několik dní později vydala podobnou výzvu i mezinárodní vědecká společnost Asociace pro rozvoj umělé inteligence. Mezi signatáři byl i hlavní výzkumník Microsoftu Eric Horvitz. Hinton ani jednu z listin nepodepsal.

Dlouho se netajil tím, že si myslí, že schopnosti umělé inteligence se zatím ani zdaleka nerovnají těm lidským. V rozhovoru pro The New York Times po svém odchodu z Googlu nicméně připustil, že je naopak možné, že to, co se děje uvnitř, je na lepší úrovni než v lidském mozku. O tom, co přesně se v programech umělé inteligence děje, CzechCrunch mluvil se Stanislavem Fořtem, vedoucím vývoje řečových modelů ve StabilityAI.

Právě rapidní vývoj takových systémů proto podle Hintona představuje nebezpečí. „Podívejte se, jak to bylo před pěti lety – a jak je to teď,“ řekl ve zmíněném rozhovoru. „Vezměte ten rozdíl a aplikujte ho na budoucnost. Je to děsivé,“ dodal.

Konkurenční boj

Google podle Geoffreyho Hintona donedávna působil jako společnost, která je ve vývoji AI opatrná. Pak ale Microsoft na začátku roku svůj vyhledávač Bing okořenil umělou inteligencí od OpenAI a v Googlu se rozezněl hlasitý poplach – firma pak spustila chatbota Bard. Internetové vyhledávání a s ním spojené zisky z digitální reklamy jsou totiž integrální součástí byznysu Googlu. A byť je stále jedničkou, Microsoft má vnímat jako vážné ohrožení.

google-pichai

Přečtěte si takéKonkurence pro ChatGPT? Google uvádí svého chatbota BardGoogle představil světu svého chatbota Bard. Pro země EU ale dostupný není

Právě tento závod, který se mezi firmami rozjel, začal Hinton kritizovat. Jeho hlavní obavou je, že takové systémy svět zaplaví falešným textem, fotografiemi a videi a běžný člověk ztratí schopnost rozpoznat, co je a co není pravda. Bojí se i toho, jaký dopad tato nová technologie bude mít na pracovní trh.

Zatím se sice mluví o tom, že by to mohlo například kancelářským pracovníkům pomoct, v budoucnu je ale podle Hintona a dalších možné, že je tyto systémy zcela nahradí. Technologická firma IBM už například oznámila, že hodlá téměř osm tisíc míst nahradit umělou inteligencí. „Že tyto věci budou lepší než lidé, tomu věřil málokdo, já také ne. Myslel jsem si, že je to otázka třiceti nebo čtyřiceti let. Samozřejmě, že dnes už si to nemyslím,“ uzavírá.

Velké otázky o umělé inteligenci čekají na své odpovědi. Technologie předběhla společnost, říká Šafář

Umělá inteligence produkuje výsledky, které často jako lidé nedokážeme odůvodnit. Kdo za ně má v takových případech zodpovědnost?

Jiří SvobodaJiří Svoboda

safar

Foto: CzechCrunch

Luděk Šafář z konzultantské společnosti SAS

0Zobrazit komentáře

Umělá inteligence zaplavila v posledních měsících online prostor, ovšem na pozadí nespočtu návodů, jak používat generátor textů ChatGTP nebo fotek Midjourney, leží mnohem větší otázky. Takové, které mají dopad na životy všech. Jak už to totiž u nových technologií bývá, vývoj umělé inteligence předbíhá společenská pravidla nebo ustanovení.

Až když se kritická masa s umělou inteligencí seznámila, začínáme se ptát třeba na to, jestli bychom neměli vědět více o tom, jak tyto systémy dospívají ke svým výsledkům. Nebo jestli by na něco měly být vůbec používány. Anebo jestli nezastavit jejich vývoj. I tyto otázky by se daly shrnout pod pojem demokratizace umělé inteligence.

Právě tou se zabývá Luděk Šafář z konzultantské společnosti SAS, který byl hostem v další epizodě TechCastu, technologického podcastu CzechCrunche, jejž moderovali Ladislav Vašek a Tomáš Papež. Zhlédnout jej můžete v přehrávači níže.

Pod demokratizací umělé inteligence, kterou řeší Šafář i se svými klienty, se podle něj skrývají dvě části. Jak už samotný, ryze filozofický původ termínu naznačuje, první je otázka, jak dostat umělou inteligenci ke všem a zajistit k jejímu používání rovné podmínky. To je v principu jednoduší úkol než ten, který představuje druhá část – vytvoření určitých pravidel a společenského úzu k jejímu používání.

Nastartujte svou kariéru

Více na CzechCrunch Jobs

„Doteď se u umělé inteligence ve velkém mluvilo o zpřístupňování, to bylo v podstatě jediné téma. S nástupem ChatGPT se ale tématem stává její regulace. Hodně pracujeme s bankami, které zpracovávají citlivá data. A pokud banka používá umělou inteligenci jako nástroj a zpětně není schopna dohledat, proč se AI rozhodla, jak se rozhodla, tak je to problém,“ podotýká Šafář. Jinými slovy – jedním z klíčových problémů nejvyspělejších systémů umělé inteligence je jejich neprůhlednost, kterou přiznávají i jejich tvůrci.

Šafář ale také připomíná, že stále například není vyřešený ani problém odpovědnosti. V současném legislativním rámci za vše, co umělá inteligence vyprodukuje, nese odpovědnost firma. Ovšem tím se můžeme snadno dostat do situace, kdy bude stíhána za výplod algoritmu, který ve skutečnosti nijak neovlivnila – respektive neví, jak jej ovlivnila.

Společnost SAS není v řešení této problematiky nováčkem. Existuje již čtyřicet let a začínala na statistické analýze dat zdravotnických firem. Jelikož umělá inteligence je v podstatě převlečená statistika, už tehdy mohli inženýři narážet na řadu problémů, které byznysy, jež s umělou inteligencí pracují, řeší dodnes – třeba rasovou, genderovou či jinou zaujatost algoritmů. To je pochopitelně u citlivé agendy, jako je zdraví, zásadní problém.

google-pichai

Přečtěte si takéKonkurence pro ChatGPT? Google uvádí svého chatbota BardGoogle představil světu svého chatbota Bard. Pro země EU ale dostupný není

A jeho řešení? „Zaujatost je zděděná z trénovacích dat. Zabránit jí můžeme tím, že budeme kontrolovat data, z nichž se model učí. S firmami tak ve velkém řešíme, jak zajistit data, která v sobě toto nemají,“ vysvětluje konzultant. Jinými slovy, jestliže firmy chtějí být schopné vysvětlit, jak umělá inteligence dospěla k odpovědi, musí zároveň mít plnou kontrolu nad vstupy.

Z etického pohledu by tak mohl být problém i například připojení ChatGPT na internet. V tu chvíli má totiž tvůrce (v tomto případě Microsoft, který službu integroval do svého vyhledávače Bing) jen pramalou šanci výsledky modelu vysvětlit. Zároveň ale omezení jen na striktně kontrolovaná data výrazně sníží schopnosti takového modelu – a je otázka, k čemu by vlastně v tu chvíli byl.

„Neuronová síť je z podstaty pravděpodobnostní model, proto jsme tak ohromení její dobrou kvalitou. Takže firmy se teď chystají použít její logické schopnosti, ale dotrénují ji na vlastních datech. Tento proces pak zaručí, že výsledek bude blíže očekávání firmy,“ vysvětluje Šafář.

Ani tak se ale pochopitelně nelze zbavit takzvaných halucinací umělé inteligence – tedy situací, kdy si jen částečně průhledný systém začne vymýšlet. Je to jeden z nejaktuálnějších problémů, technologické řešení na něj zatím nemáme, a proto i Šafář firmám doporučuje, aby umělou inteligenci používaly tam, kde je určitá tolerance k chybám a nepřesnostem.

Nenechme se však mýlit. Zatímco v geekovských kruzích je umělá inteligence téma už celé měsíce, velké společnosti se teprve pomalu adaptují. Datovou analytiku a umělou inteligenci vnímají mnohé z nich jako úzkou oblast. Zpřístupnění těchto technologií je tak téma, které ve velkém konzultanti řeší.

raskaa

Přečtěte si takéRaška vykoupil minoritní akcionáře a plně ovládá skupinu NatlandTomáš Raška vykoupil minoritní akcionáře a plně ovládá skupinu Natland. Ta loni vydělala 150 milionů

Od standardizovaných řešení jsme ale podle Šafáře v oblasti firemního využití umělé inteligence ještě daleko. Je to podle něj stejný životní cyklus, jakým si prošly cloudové technologie – týmy je nejdřív zkoušely, často každý přes jinou službu, data byla ve finále rozesetá na několika místech a vznikal těžko napravitelný nepořádek. S umělou inteligencí je to teď podobné.

Sedmnáctý díl TechCastu si můžete pustit na SpotifyGoogle PodcastechApple Podcastech nebo na YouTube. Dozvíte se v něm také:

  • Jak AI ovlivní konzumaci online obsahu.
  • Proč jsou firmy ve vnímání AI často krátkozraké.
  • Čím chce SAS nepřímo zasáhnout do připravované regulace AI.
  • Co vše se skrývá za holistickým pohledem na AI.