V dnešní éře technologií umělá inteligence (AI) proniká do všech oblastí života. Často slyšíme o AI v každodenních aplikacích, od virtuálních asistentů v telefonech až po autonomní vozidla.

Nicméně ne všechny AI systémy jsou stejné. Ve skutečnosti se AI dělí na různé úrovně, přičemž nejběžnější jsou úzká AI (Artificial Narrow Intelligence – ANI, také nazývaná slabá AI) a obecná AI (Artificial General Intelligence – AGI, také nazývaná silná AI). Co tedy vlastně znamenají úzká AI a obecná AI a jak se liší? Pojďme si to podrobně vysvětlit s pomocí INVIAI níže.

Co je AI?

Než rozebereme rozdíly mezi úzkou a obecnou AI, je třeba pochopit, co je AI. Podle klasické definice odborníků jako Stuart Russell a Peter Norvig je AI „studium a návrh inteligentních agentů, kde inteligentní agent je systém schopný vnímat své okolí a vykonávat akce, které maximalizují jeho šanci na úspěch“. Jednoduše řečeno, AI znamená vytváření strojů nebo softwaru, které dokážou vykonávat úkoly vyžadující lidskou inteligenci.

Ve skutečnosti umělá inteligence zahrnuje mnoho různých systémů, od jednoduchých algoritmů až po složité modely strojového učení. Na základě rozsahu a inteligence se AI dělí na úzkou AI (ANI), obecnou AI (AGI) a dokonce i superinteligentní AI (ASI). V současnosti je úzká AI jediným typem, který byl vyvinut a široce aplikován, zatímco obecná AI je zatím pouze teoretická. Pro lepší pochopení si pojďme jednotlivé pojmy podrobněji rozebrat.

Co je úzká AI (Narrow AI)?

Úzká AI (ANI – Artificial Narrow Intelligence), také nazývaná slabá AI, je typ umělé inteligence navržený pro vykonávání jednoho (nebo několika) specifických úkolů s vysokou efektivitou. Charakteristickým rysem úzké AI je, že se zaměřuje pouze na jednu oblast nebo problém, například rozpoznávání obličejů, překlad jazyků, hraní šachu apod.

Úzká AI exceluje v rámci úkolů, pro které byla naprogramována nebo vytrénována, a mnohé systémy dokonce překonávají člověka v dané úzké oblasti. Nicméně úzká AI nemá schopnost vědomí ani myšlení jako člověk, a nedokáže sama rozšiřovat své znalosti mimo předem definovaný rozsah.

Jinými slovy, systém úzké AI je jako expert mimořádně zdatný v jedné věci, ale zcela „nevidomý“ v jiných oblastech mimo svou specializaci. Proto se také nazývá slabá AI – ne proto, že by byla slabá výkonem, ale protože její inteligence je omezená na předem stanovený rámec.

V současnosti je úzká AI nejrozšířenějším typem AI a většinou se s ní setkáváme v každodenním životě. Většina AI aplikací kolem nás patří právě do této kategorie. Několik známých příkladů úzké AI zahrnuje:

• Virtuální asistenti: Hlasoví asistenti jako Apple Siri, Google Assistant nebo Amazon Alexa jsou naprogramováni tak, aby rozuměli příkazům a plnili požadavky uživatelů (vyhledávání informací, nastavování připomínek, přehrávání hudby, ovládání chytrých zařízení...). Jsou velmi dobří v těchto úkolech, ale nedokážou vykonávat úkoly mimo svůj naprogramovaný rozsah.
• Systémy doporučení: Služby jako Netflix, YouTube, Spotify využívají úzkou AI k analýze historie sledování nebo poslechu a navrhují obsah odpovídající vašim preferencím. Tyto systémy dokážou poskytovat velmi přesná doporučení na základě dat, ale nedokážou samy vytvářet nový obsah ani chápat kontext mimo doporučování.
• Rozpoznávání obličejů: Technologie rozpoznávání obličejů v telefonech (odemknutí pomocí Face ID) nebo na sociálních sítích (automatické označování přátel na fotografiích) je úzká AI specializovaná na analýzu obrazů obličejů. Dokáže identifikovat osoby na základě naučených rysů, ale nerozumí emocím ani úmyslům těchto lidí.
• Autonomní vozidla (do určité míry): Autonomní auta používají několik modulů úzké AI, například systém rozpoznávání dopravních značek, udržování jízdního pruhu, nouzové brzdění... Každý modul řeší úzký úkol v řízení vozidla. Přestože dohromady vytvářejí dojem „chytrého auta“, ve skutečnosti každá AI uvnitř zvládá jen určitý typ situace. Autonomní vozidla zatím nedokážou flexibilně řešit všechny nečekané situace jako člověk.

Díky výhodám jako vysoká přesnost a výkonnost v přidělených úkolech přinesla úzká AI mnoho praktických přínosů v životě i průmyslu. Například v medicíně pomáhá analyzovat rentgenové snímky pro diagnostiku; ve financích detekuje podvody; ve výrobě řídí montážní roboty atd.

Nicméně hlavní nevýhodou úzké AI je její omezený rozsah inteligence – nedokáže se sama učit nové úkoly mimo to, co jí bylo naučeno. Pokud chceme, aby úzká AI dělala něco jiného, musíme ji naprogramovat nebo znovu vytrénovat s novými daty. Například AI excelentní v hraní Go, jako AlphaGo, umí jen hrát Go, nemůže náhle začít vařit nebo řídit auto. To znamená, že flexibilita úzké AI je téměř nulová mimo původní úkol.

Další důležitý bod: úzká AI je zcela závislá na datech a algoritmech, které jí byly poskytnuty. Pokud jsou tréninková data chybová nebo zaujatá, úzká AI bude dělat chyby nebo vykazovat stejnou zaujatost. To je obecné omezení současných AI systémů.

Úzká AI ve skutečnosti „nerozumí“ hlubokému významu, ale reaguje na základě naučených vzorů. Právě kvůli těmto omezením vědci usilují o vývoj pokročilejší AI, která by dokázala myslet obecně a flexibilně jako lidská inteligence – což je právě obecná AI (AGI).

Co je obecná AI (General AI)?

Obecná AI (AGI – Artificial General Intelligence), také nazývaná silná AI, označuje AI systém s inteligencí srovnatelnou s člověkem. To znamená, že obecná AI dokáže chápat, učit se a aplikovat znalosti k řešení jakéhokoli úkolu nebo problému v různých oblastech, nikoli pouze v jednom specifickém úkolu.

Pokud je úzká AI specialistou v jedné oblasti, pak obecná AI je jako „všeobecný expert“, který zvládne téměř vše – od řízení auta, vaření, programování až po lékařskou diagnostiku, právní poradenství a další, podobně jako inteligentní člověk zvládající různé činnosti.

Jinými slovy: silná AI je umělá inteligence na úrovni člověka (human-level AI). Nejenže vykonává předem dané příkazy, ale dokáže sama přemýšlet, plánovat, tvořit a přizpůsobovat se novým situacím – schopnosti, které úzká AI nemá.

Ve sci-fi je obecná AI často zobrazována jako stroje s myšlením a vědomím podobným člověku, dokonce i s emocemi. Například postavy jako J.A.R.V.I.S. z filmu Iron Man nebo Samantha z filmu Her jsou imaginární příklady AI s lidskou inteligencí. Dokážou přirozeně komunikovat, učit se nové věci a flexibilně reagovat na různé požadavky lidí.

K roku 2025 je obecná AI stále pouze teoretickým cílem a žádný systém nedosáhl této úrovně inteligence. Přestože došlo k významnému pokroku v úzké AI a některé systémy působí jako „všestranně inteligentní“, nejde o skutečnou AGI.

Odborníci tvrdí, že AGI je stále obrovskou výzvou a může vyžadovat desítky let dalšího výzkumu. Ethan Mollick, docent na University of Pennsylvania, poznamenal: „I když jsme dosáhli významného pokroku v úzké AI, obecná AI zůstává velkou výzvou a může vyžadovat další desetiletí výzkumu“. Jinými slovy, cesta k AGI je stále dlouhá a plná překážek.

Proč je tak těžké vytvořit obecnou AI?...

Důvodem je, že aby AI měla inteligenci jako člověk, musí kombinovat mnoho složitých schopností: porozumění jazyku, rozpoznávání obrazů, logické uvažování, abstraktní myšlení, učení se z zkušeností a sociální adaptaci. To vyžaduje průlomové algoritmy, obrovský výpočetní výkon a rozsáhlá, různorodá tréninková data.

Navíc existuje řada etických a bezpečnostních otázek, které je třeba zvážit při vývoji AI inteligentní jako člověk – například jak zajistit, aby jednala eticky a aby lidé mohli AI kontrolovat, pokud by se stala příliš inteligentní. To není jen technologický problém, ale i společenský a filozofický.

I když skutečná AGI zatím neexistuje, v posledních letech některé pokročilé AI systémy začaly vykazovat určitou míru obecné schopnosti. Například velké jazykové modely (jako GPT-3, GPT-4 od OpenAI) dokážou plnit různé úkoly: odpovídat na otázky, psát texty, programovat, překládat a dokonce zvládnout některé testy, které dělají lidé.

Výzkumníci z Microsoftu tvrdí, že model GPT-4 může řešit nové a různorodé úkoly v oblastech od matematiky, programování, medicíny až po právo bez speciálního tréninku pro každý úkol a dosahuje výkonu blízkého lidskému na mnoha úlohách. Domnívají se, že GPT-4 lze považovat za ranou verzi AGI (i když nedokonalou).

Přesto i tyto pokročilé modely jsou stále klasifikovány jako úzká AI, protože postrádají skutečnou autonomní schopnost učení a jsou omezeny technickými a datovými limity tréninku.

Například generativní AI jako ChatGPT má široké znalosti z mnoha oblastí, ale nedokáže se sama naučit nové informace mimo původní tréninková data a také nemůže přejít k fyzickým úkolům ve skutečném světě bez dalšího programování. Proto skutečná obecná AI je stále vzdáleným cílem.

Pro lepší představu zde jsou některé hypotetické příklady obecné AI (pokud by byla v budoucnu úspěšně vyvinuta):

• Všestranný robot jako lidský asistent: Představte si humanoidního robota, který se dokáže sám naučit všechny potřebné dovednosti – ráno připraví snídani podle vašich preferencí, přes den vás sveze do práce, odpoledne naprogramuje software a večer pomůže s výukou vašich dětí. To je ideální obecná AI: inteligence, která zvládne většinu duševních i manuálních úkolů bez nutnosti detailního lidského dohledu.
• Všestranný AI lékař: AI, která integruje znalosti ze všech lékařských oborů, dokáže diagnostikovat jakékoli onemocnění na základě příznaků a testů a navrhnout optimální léčbu. Neomezuje se jen na medicínu, ale rozumí i psychologii, výživě, právu (pro poradenství v oblasti zdravotního pojištění) atd. Je to jako lékař – všeobecný expert s umělou inteligencí, který komplexně podporuje péči o zdraví.

Tyto příklady zatím neexistují, ale představují vizi, ke které směřují výzkumníci AI. Pokud někdy vytvoříme obecnou AI, bude to obrovský technologický skok – možná „nová průmyslová revoluce“ v dějinách lidstva.

Nicméně spolu s přínosy přicházejí i velké výzvy a rizika, jak již bylo zmíněno: jak zajistit kontrolu nad inteligencí, která se může sama zlepšovat a překoná lidské chápání? Proto je vývoj AGI předmětem mnoha debat a vyžaduje opatrný přístup.

Než přejdeme k přímému srovnání těchto dvou pojmů, je třeba zmínit ještě vyšší úroveň než AGI, a to ASI (Artificial Super Intelligence) – superinteligentní umělá inteligence. ASI znamená AI, která převyšuje lidské schopnosti ve všech ohledech – jednoduše řečeno, je mnohonásobně chytřejší než člověk. Tento koncept je zatím čistě hypotetický a spadá do oblasti sci-fi, a možná nikdy nebude realitou.

Pokud AGI je inteligence na úrovni člověka, pak ASI je inteligence nadlidská. Někteří se obávají, že pokud by ASI vznikla, mohla by způsobit nepředvídatelné důsledky pro lidstvo, protože by byla příliš inteligentní a mimo naši kontrolu. Ale to je příběh vzdálené budoucnosti. V tomto článku se zaměříme na dvě dosažitelnější a blíže stojící úrovně: úzkou AI (současnost) a obecnou AI (blízká budoucnost/naděje).

Rozdíly mezi úzkou AI a obecnou AI

Shrnuto, úzká AI (ANI) a obecná AI (AGI) se liší v mnoha základních aspektech. Níže je tabulka a vysvětlení hlavních rozdílů mezi těmito dvěma typy AI:

Rozsah úkolů

Úzká AI dokáže vykonávat jeden nebo několik specifických úkolů, pro které byla naprogramována nebo vytrénována (například pouze rozpoznávání obrazů nebo hraní šachu). Naopak obecná AI má za cíl zvládnout jakýkoli inteligentní úkol, který člověk dokáže, tedy bez omezení na konkrétní oblast. Jednoduše řečeno, úzká AI je „jedno zrnko písku“, zatímco obecná AI je „oceán“ schopností.

Flexibilita a učení

Úzká AI postrádá schopnost samostatně se učit a přizpůsobovat novým situacím mimo původní data a algoritmy – je zcela závislá na programování a dodaných datech. Naproti tomu obecná AI by měla být schopna samostatně se přizpůsobovat a učit novým znalostem při setkání s neznámými problémy, podobně jako člověk získává nové zkušenosti. Obecná AI může usuzovat, vytvářet vědomí nebo alespoň obecné porozumění světu, místo aby jen následovala předem dané vzory.

Současná úroveň vývoje

Úzká AI již existuje a je široce využívána v dnešních aplikacích, službách a chytrých zařízeních. Naopak obecná AI je zatím pouze teoretická, probíhají výzkumy, ale žádný systém nedosáhl této úrovně inteligence. Jinými slovy, všechny AI kolem nás jsou dnes úzké AI, i když některé jsou velmi pokročilé, zatímco skutečná obecná AI je stále nepřítomná.

Příklady

Úzká AI zahrnuje virtuální asistenty (Siri, Alexa), překladatelské programy, doporučovací systémy, herní programy (šach, Go) atd. Tyto systémy vykonávají jednu činnost a jsou v ní velmi dobré. Obecná AI zatím nemá žádné reálné příklady, existuje pouze jako koncept nebo ve sci-fi.

Inteligentní AI postavy ve filmech a knihách (například roboti s vlastní myslí, superinteligentní počítače ovládající vše…) představují představu AGI. Pokud by někdy vznikl všestranný robot asistent nebo AI systém řídící celý výrobní závod, mohly by být považovány za příklady AGI. Ale dosud žádný AGI systém neexistuje.

Výhody a nevýhody

Úzká AI má výhodu vysoké specializace, přesnosti a výkonu v daném úkolu (například AI pro diagnostiku obrazů může analyzovat tisíce rentgenů rychleji a přesněji než lékař).

Na druhou stranu má omezenou flexibilitu, kreativitu a závisí na datech, nedokáže sama rozšiřovat své schopnosti. Naproti tomu obecná AI, pokud bude úspěšná, bude velmi flexibilní, adaptabilní a kreativní – to je její největší přednost. Její nevýhodou je však, že je velmi obtížné ji vyvinout: AGI vyžaduje složité technologie a čelí mnoha technickým i společenským výzvám.

Rizika a výzvy

Úzká AI je obecně bezpečnější a snáze kontrolovatelná, ale stále existují rizika jako zkreslení (bias) kvůli špatným datům nebo omezený rozsah (AI nerozumí kontextu mimo svůj úkol, což může vést k nepřesnostem).

Obecná AI představuje větší rizika v oblasti etiky a kontroly: pokud by AI dosáhla lidské nebo vyšší inteligence, jak zajistit, aby její jednání bylo v souladu s lidskými hodnotami a aby zůstala pod naší kontrolou? To je obava, kterou mnozí odborníci a futuristé zdůrazňují.

Například AGI, která by se mohla sama zlepšovat a rozhodovat bez lidského zásahu, by mohla způsobit škody, pokud by její cíle nebyly v souladu s lidskými zájmy. Proto vývoj AGI vždy zahrnuje otázky bezpečnosti AI a řízení na vysoké úrovni.

Celkově je zásadní rozdíl v tom, že úzká AI „zná všechno o jedné věci, zatímco obecná AI zná mnoho věcí“. Úzká AI je přítomna v konkrétních aplikacích kolem nás, zatímco obecná AI je ambiciózním cílem vytvořit všestranně inteligentní stroje.

>>> Více informací o: AI, strojové učení a hluboké učení

Pochopení rozdílů mezi úzkou a obecnou AI je prvním krokem k získání celkového přehledu o současné a budoucí umělé inteligenci. Úzká AI již přináší nespočet praktických výhod v životě, od automatizace práce, zvýšení produktivity až po zlepšení služeb a každodenního komfortu. Jsme zvyklí na aplikace úzké AI jako virtuální asistenty, autonomní vozidla, analýzu dat... Úzká AI je základem současné éry AI, která efektivně řeší konkrétní problémy.

Naopak obecná AI je jako svatý grál výzkumu AI – vzdálený, ale slibný cíl. Pokud ji někdy dosáhneme, lidstvo může zažít zásadní změny: stroje budou schopné dělat téměř vše, co člověk, a otevřou nové možnosti v oblasti vědy, medicíny, vzdělávání, ekonomiky...

Nicméně spolu s nadějemi přicházejí i velké technologické a etické výzvy. Cesta k AGI je stále dlouhá a vyžaduje spolupráci vědců, inženýrů, sociálních expertů a vlád.

Shrnuto, úzká a obecná AI představují dvě různé úrovně umělé inteligence. Úzká AI je současná realita – silná v úzkém rozsahu, efektivně podporující člověka v konkrétních úkolech. Obecná AI je budoucí vize – všestranná inteligence jako člověk, slibná, ale i náročná na dosažení.

Jasné rozlišení těchto pojmů nám pomáhá mít realistická očekávání od AI, využívat silné stránky úzké AI dnes a zároveň se připravovat na postupný přechod k obecné AI v budoucnu. Jak už bylo řečeno: zatím jsme dobývali úzkou AI, ale cesta k obecné AI (a dále k superinteligenci) je stále dlouhá.

Přesto každý pokrok ve výzkumu AI nás přibližuje k tomuto cíli. S rychlým rozvojem technologií možná během několika desetiletí přestanou být některé sci-fi představy vzdálenou budoucností a stanou se realitou.