Když se řekne umělá inteligence (AI), většina lidí si dnes představí složité algoritmy, autonomní vozidla nebo chatboty schopné vést konverzace. Historie praktického využití AI je však delší a její počátky byly skromnější, ale neméně fascinující. Kde se tedy AI poprvé začala reálně využívat a s jakou efektivitou?
AI a hra: První testovací pole
Jedním z prvních a nejznámějších testovacích polí pro AI byly hry. Již v 50. letech 20. století se objevily programy schopné hrát jednoduché hry jako dáma nebo křížky a kolečka. V roce 1959 vytvořil Arthur Samuel program pro dámu, který se dokázal učit a zlepšovat svou hru proti lidským protivníkům. I když to nebylo využití v „reálném světě“ v dnešním slova smyslu, byla to klíčová demonstrace konceptu strojového učení. Efektivita spočívala v tom, že stroj dokázal překonat lidské schopnosti v úzce definovaném, ale komplexním úkolu.
Expertní systémy: První reálné aplikace v byznysu a vědě
Skutečný průlom v praktickém využití AI nastal s nástupem tzv. expertních systémů v 70. a 80. letech. Tyto systémy byly navrženy tak, aby emulovaly rozhodovací schopnosti lidských expertů v úzce vymezených oblastech.
DENDRAL (1965): Jeden z prvních a nejúspěšnějších expertních systémů. Byl vyvinut na Stanfordově univerzitě a sloužil k identifikaci chemických molekulárních struktur na základě dat ze spektrometrie. Místo toho, aby nahradil chemiky, fungoval jako inteligentní asistent, který urychlil a zpřesnil analýzy. Jeho efektivita spočívala v úspoře času a schopnosti zpracovat obrovské množství dat, což by pro člověka bylo časově náročné a náchylné k chybám.
MYCIN (1970. léta): Další významný expertní systém, který pomáhal lékařům s diagnostikou infekčních chorob a doporučoval vhodnou antibiotickou léčbu. MYCIN byl schopen srovnávat fakta s rozsáhlou databází medicínských znalostí a zdůvodňovat svá doporučení. Přestože nikdy nebyl široce používán v klinické praxi kvůli etickým a právním otázkám (např. kdo nese zodpovědnost za chybu systému?), jeho efektivita v přesnosti diagnózy byla často srovnatelná, ne-li lepší než u méně zkušených lékařů. Ukázal potenciál AI v oblasti medicíny.
XCON (původně R1, 1978): Tento systém byl vyvinut pro společnost Digital Equipment Corporation (DEC) a sloužil k automatické konfiguraci počítačových systémů VAX podle specifických požadavků zákazníků. Konfigurace komplexních počítačů byla dříve časově náročná a náchylná k chybám. XCON výrazně zrychlil proces, snížil počet chyb a ušetřil firmě miliony dolarů ročně. Jeho efektivita byla obrovská a představoval jeden z nejúspěšnějších komerčních nasazení AI té doby.
Počátky AI v průmyslu a finančnictví
Kromě medicíny a vědy se AI začala uplatňovat i v dalších oblastech:
Průmyslová robotika: V 70. a 80. letech se v továrnách objevily první průmyslové roboty. I když jejich „inteligence“ byla omezená na programované úkoly, představovaly zásadní krok k automatizaci. Jejich efektivita spočívala ve zvýšení produktivity, přesnosti a bezpečnosti práce v nebezpečných prostředích.
Finančnictví: Již v 80. letech se začaly experimentovat s expertními systémy pro řízení investic a detekci podvodů. Tyto systémy analyzovaly obrovské objemy dat a hledaly anomálie nebo vzory, které by lidé přehlédli. I když byly primitivní ve srovnání s dnešními algoritmickými trading systémy, položily základy pro budoucí využití AI ve finančním sektoru.
Efektivita a omezení rané AI
Raná AI byla bezesporu efektivní v řešení specifických, úzce vymezených problémů. Dokázala zpracovat obrovské množství dat rychleji a přesněji než lidé, snížit náklady a zvýšit produktivitu. Její hlavní omezení však spočívala v následujícím:
Křehkost: Expertní systémy byly velmi křehké. Fungovaly dobře pouze v oblastech, pro které byly explicitně naprogramovány. Jakákoli odchylka od známých pravidel mohla vést k selhání.
Náročnost na znalosti: Budování těchto systémů vyžadovalo obrovské úsilí při získávání a kodifikaci znalostí od lidských expertů.
Nedostatek obecného rozumu: Raná AI postrádala „zdravý rozum“ a schopnost učit se a adaptovat se na neznámé situace, což je klíčové pro skutečnou inteligenci.
Navzdory těmto omezením položily rané aplikace AI pevné základy pro to, co vidíme dnes. Ukázaly obrovský potenciál umělé inteligence a inspirovaly generace výzkumníků k posouvání hranic možného. Dnešní komplexní systémy jsou přímými potomky těchto prvních, průkopnických snah.
aibloger.cz powered by futurprojekt.com