To, co v současnosti považujeme za umělou inteligenci, není nic jiného, než chytře napsané programy, které se pouze snaží inteligenci emulovat, napodobovat. Speciální program A.L.I.C.E. se sice snaží vypadat jako živá dívka za masa a kostí, ale když si s ní hodíte delší rozhovor na adrese alice.pandorabots.com, nepřesvědčí vás. A stejné je to také s umělou inteligencí, se kterou se můžete potkávat například v počítačových hrách – čím déle ji sledujete, tím více spatřujete stále stejné vzorce mechanického chování určené algoritmem jejího programu. Ke vzniku skutečně inteligentních strojů vede ještě dlouhá cesta.
S Alicí si můžete zkusit popovídat, ale velmi brzy poznáte, že není živá. Který člověk reaguje takhle hloupě?
Začalo to předpovědí růstu
Pokud se o dění okolo počítačů zajímáte trochu více, jistě jste již o takzvaném Moorově zákoně leccos slyšeli. U jeho zrodu stál Gordon E. Moore, který si v roce 1965 při svém empirickém výzkumu povšimnul, že se počet tranzistorů v integrovaném obvodu zdvojnásobuje každých 24 měsíců za stejnou základní cenu. Tento trend trvá až do dnešních dnů, i když se podle některých ukazatelů v poslední době zdá, že se tento trend o něco zpomaluje. Moorův odhad učinil z Moora jednoho z nejbohatších mužů této planety, protože tři roky po svém objevu založil známou společnosti Intel.
V čem je však Moorův zákon tak důležitý? Především v tom, že dovoluje dobře plánovat do budoucnosti: výrobcům počítačových komponent umožňuje rozložit prioritx vývojářských týmů, tvůrcům aplikací a operačních systémů umožňuje již nyní psát aplikace pro hardware, který bude reálně na trhu až v době dokončení příslušných produktů.
Moorův zákon graficky, zdroj: Zoomer Magazine
Navíc se ukázalo, že tento trend lze promítnout i zpětně, stačí místo tranzistorů uvažovat elektronky nebo jejich předchůdce – elektromechanická relé. Dokonce do tohoto schématu zapadá i první funkční počítač na děrné štítky, který v roce 1890 pomáhal při sčítání lidu ve Spojených státech amerických. (Jeho vynálezce, Herman Hollerith založil o šest let později Tabulating machine Company, kterou dnes známe pod jménem IBM.) Protože počet tranzistorů úzce souvisí s výkonem, znamená Moorův zákon také to, že se každé dva roky zdvojnásobí výkon počítačů. A to je mnohem zajímavější hodnota než počet součástek.
Zákon o pravidelném zdvojnásobování výkonné kapacity počítačů umožňuje výrobcům software celkem spolehlivě odhadnout, jaký bude výkon obecně dostupného hardware v době dokončení právě vyvíjeného produktu. Umožňuje rozvrhnout práci vývojovým laboratořím, ovlivňuje přidělení grantů na různé vědecké projekty.
Abychom si učinili představu, co zákon znamená v praxi, řekněme, že náš první počítač umí za sekundu sečíst 10 čísel. O dva roky později si za stejnou cenu koupíme nový a ten jich umí za stejnou dobu sečíst 20. Možná si zaťukáme na čelo, jestli se taková investice vůbec vyplatila. Za další dva roky je to 40, ještě stále se zdá, že výkon roste téměř lineárně, v souladu s běžným očekáváním. Jenže další model už zvládne 80, následující 160 a po jedné dekádě 320 součtů za vteřinu! Za deset let máme tedy k dispozici dvaatřicetkrát výkonnější počítač! Ale to není konec kouzel s čísly. Za dalších deset let už je výkonnější více než tisíckrát a po třiceti letech si za stejnou cenu kupujeme počítač, který za vteřinu zvládne dvaatřicet tisíckrát více operací než původní model.
Robotický dinosaurus Pleo je běžně dostupný v hračkářských obchodech, přestože jeho výrobce hovoří o umělé inteligenci, nemůže se srovnávat ani s mravencem
Mozek proti počítači
Vraťme se zpátky k možnosti, že počítače dokážou v budoucnu předstihnout lidskou mysl. Jak lze jejich výkon porovnat? Na nejobecnější úrovni lze neurony považovat za sčítačky a násobičky známé z číslicové techniky. Zjednodušeně řečeno, neurony přijímají na svých výběžcích zvaných dendrity signály od jiných neuronů. Tyto signály vynásobí jejich důležitostí (nejčastěji v závislosti na vzdálenosti synaptického spojení od těla buňky) a zároveň je sčítají podle počtu synapsí, ze kterých signál přichází. Pokud součet přesáhne jistou prahovou hodnotu, vyšle neuron signál k dalším neuronům, které jsou napojeny na jeho síť.
Neurony jsou však velmi pomalé. Dokážou předat méně než 100 signálů za sekundu. Nezměrná výpočetní kapacita lidského mozku tudíž závisí na jiných vlastnostech neuronu, než je rychlost, a sice: neurony jsou velmi malé (10–150 μm), mají nízkou spotřebu energie (celý mozek má spotřebu okolo 10 Wattů), jsou vzájemně hustě propojené (100–10 000 spojení na jeden neuron) a je jich obrovské množství (jen v mozkové kůře odhadem 100 miliard).
Dočkáme se hodných robotů ze Spielbergovsko-Kubrickovské pohádky A.I. – Umělá inteligence, nebo zlých terminátorů? zdroj: Warner Bros
Jestliže vynásobíme (100 × 109 neuronů) × (5 × 101 signálů za sekundu) × (103 operací na jeden vyslaný signál), dostaneme se k výsledku 5 PetaOps, tedy 5 × 1015, respektive 5 biliard operací za sekundu (Operation per second). Samozřejmě existují různé jiné postupy k určení výpočetní kapacity lidského mozku. Výsledky pak kolísají od 100 TeraOps (údaj 1014 Ops uvádí největší kapacita v oblasti robotiky Hans Moravec z Carnegie Mellon University) až po 100 PetaFlops tedy tisíckrát víc (1017 Ops – odhad Nicka Bostroma z Yale Univerzity). I z toho je vidět, jak málo toho doposud víme o schopnostech lidského mozku. Na druhou stranu ztisícinásobení výkonu počítačů je otázkou necelých dvaceti let.
Jeden z hodně výkonných počítačů, IBM BlueGene/L zvládá až 367 TFLOPS (Floating Point Operation Per Second) – tedy 367 biliónů aritmetických operací (sčítání nebo násobení) v plovoucí desetinné čárce za sekundu. Pro zjednodušení pomineme rozdíl mezi operacemi v plovoucí desetinné čárce a operacemi s celými čísly a dojdeme k výsledku 3,67 × 1014 Ops. Jak je vidět, vzhledem k nejnižšímu odhadu výpočetní kapacity lidského mozku už dnes máme počítač, který je z hardwarového hlediska třikrát výkonnější než lidský mozek.
IBM BlueGene/L, zdroj: Jülich Supercomputing Centre
Znamená rychlost inteligenci?
Shrnutím výše řečeného můžeme téměř s jistotou předpovědět, že nejpozději po roce 2030 se staneme svědky vzniku počítačů, jejichž výpočetní kapacita bude srovnatelná s lidskou. (A to i v případě že bychom vycházeli z nejvyššího odhadu výpočetní kapacity lidského mozku.) Znamená to automaticky, že takový stroj bude inteligentní?
Přes všechen obrovský pokrok v oblasti hardware se software vyvíjí jen pomalu a jeho složitost, všestrannost a úplnost neroste exponenciálně, ale při hodně optimistickém odhadu lineárně. Dnešní programy mnohdy využívají postupů, které spatřily světlo světa před třiceti lety (například jazyky z rodiny C) a výsledné produkty se principiálně nijak neliší od svých předchůdců. Váš nový textový editor má sice barevná okénka a umí po vás opravit chyby, ale stále je to jen elektrický psací stroj. Váš program na úpravu fotek se principiálně nijak nemění, přestože vás výrobci každý rok přesvědčují, abyste upgradovali na novou, lepší, výkonnější a po všech stránkách modernější verzi.
Podobný program jako Alice je třeba český pět let starý IQ Pokyd (nebo DOSovský předchůdce Pokyd).
Lze tedy napsat program, který bude „inteligentní“? Těžko říct. S programy je v tomto ohledu potíž. Můžete je napsat, vytisknout, skladovat, ale nemůžete posoudit, jak jsou „inteligentní“. Program se stává funkčním teprve v okamžiku, kdy se spustí výpočetní proces. Jak ale posoudit, zda je výpočetní proces mechanický, nebo je již známkou inteligence? Když sčítáte dvě dvouciferná čísla, dokazuje to vaši inteligenci? Kalkulačka to umí mnohem rychleji a lépe než vy. Když dokážete mluvit s druhými lidmi, znamená to, že jste inteligentní? Podle mnohých ano, ostatně na tomto principu je založen celý Turingův test. Pokud člověk nepozná, že mluví se strojem, je stroj považován za inteligentní.
Bude trvat jen několik málo let a nikdo nepostřehne rozdíl a je téměř jisté, že v chat-listu bude mít do deseti let každý člověk alespoň jednu strojovou „inteligenci“, aniž by o tom věděl. Inteligentní stroj prostě nepoznáme!
Článek vznikl ve spolupráci s magazínem Svět. Spoluautorem byl Josef Vašek.
