ENIAC, první digitální počítač z roku 1945 | Foto: Neznámý autor, US. Army Photo

Cesta k AI

Umělá inteligence je dnes na samé špičce moderní vědy a technologického vývoje. Její základy ale sahají daleko do minulosti. Jde o technologii, nad kterou lidé přemýšleli už před stovkami let.

Webové stránky technologického giganta IBM například jako první datum v historii umělé inteligence uvádí rok 1726, kdy Jonathan Swift vydal Gulliverovy cesty, jejichž jedna část píše o zázračném přístroji, který dokáže vymýšlet nápady i filozofické traktáty. "Swiftova satira předpokládá koncept algoritmického generování textu, který je nyní díky AI realitou," píše IBM.

Z hlediska vědy ale sahají počátky technologie do 50. let minulého století, kdy vznikaly první primitivní neuronové sítě. Jde o technologii, která dnes ve velmi modernizované podobě umožňuje strojové učení a potažmo také fungování umělé inteligence. Do této éry spadá i samotný vědecký pojem AI, který byl představen v roce 1955.

První boom zájmu o umělou inteligenci ale kvůli jen malým pokrokům způsobeným limitovanou výpočetní kapacitou pomalu vyšuměl. Roku 1973 například Britská rada pro vědecký výzkum ve svém reportu oznámila, že "technologie umělé inteligence nedokáže dostát potenciálu, který si od ní vědci i veřejnost slibují". Zájem o výzkum a financování AI tak na dlouhé roky ochabl.

Téma umělé inteligence tak až do boomu, který přišel s prvními modely ChatGPT, vyšumělo. Přesto v oblasti probíhal pokrok, který souvisel především s vývojem takzvaných sociálních robotů, tedy lidi připomínajících, experimentálních strojů, které měly určitou kapacitu interagovat se svým okolím. Šlo ale především o zajímavosti, které byli technologickým nadšencům prezentovány na veletrzích.

Důležitou roli sehrálo také vyvíjení technologie rozpoznání a zpracování lidského hlasu. Například jednu z prvních verzí mobilních asistentů, Siri, představila společnost Apple ve svých IPhonech už v roce 2011. Výzkum také probíhal v teoretické rovině, obzvlášť co se týkalo metod, jak se programy mohou učit prostřednictvím strojového a hloubkového učení.