Od Turingova testu k ChatGPT: Jak se umělá inteligence vyvíjela desítky let

Alan Turing, britský matematik a průkopník informatiky, položil základy umělé inteligence (AI) už v roce 1950. Ve svém článku „Computing Machinery and Intelligence“ představil koncept Turingova testu, který měl ověřit, zda stroj dokáže myslet jako člověk. Jeho teorie inspirovala první experimenty s počítačovými programy schopnými řešit logické úlohy. V roce 1956 pak proběhla Dartmouthská konference, kde se termín „umělá inteligence“ poprvé oficiálně použil. Vědci jako John McCarthy nebo Marvin Minsky věřili, že vytvoření inteligentního stroje je otázkou několika let.

Éra optimismu a prvních překážek

V 60. letech vznikaly programy simulující lidské uvažování. Příkladem byl ELIZA (1966), chatbot napodobující psychoterapeuta, nebo Shrdlu (1968), systém pracující s virtuálními kostkami. Nadšení však narazilo na technologická omezení – počítače měly malý výkon a chyběla dostupná data. V 70. letech proto nastala první „AI zima“, kdy vlády a investoři omezili financování výzkumu.

Expertní systémy a návrat zájmu

V 80. letech se AI přesunula z akademické sféry do komerční praxe. Firmy vyvíjely expertní systémy – programy, které napodobovaly rozhodování specialistů (např. lékařské diagnózy). Systém MYCIN (1976) analyzoval krevní infekce s přesností 65 %, což překonalo některé lékaře. Přesto se ukázalo, že vytváření pravidel pro každou situaci je extrémně náročné. S nástupem osobních počítačů se zájem o AI opět zvýšil, ale problémy s škálovatelností přetrvávaly.

Revoluce strojového učení

90. léta přinesla zásadní obrat: místo programování pravidel začali vědci trénovat algoritmy na datech. Strojové učení (machine learning) využívalo statistické metody k hledání vzorců. V roce 1997 překvapil počítač Deep Blue, který porazil šachového mistra Garryho Kasparova. Další průlom přišel s algoritmy pro rozpoznávání obrazu nebo řeči. V roce 2012 dosáhl systém AlexNet rekordní přesnosti v soutěži ImageNet, což odstartovalo boom hlubokého učení (deep learning).

Deep learning a éra big data

V 21. století se AI rychle vyvíjí díky třem faktorům: výkonným grafickým kartám, obrovským datovým sadám a pokročilým neuronovým sítím. V roce 2016 porazil program AlphaGo světového šampiona v go, hře považované za nesmírně komplexní. Firmy jako Google nebo OpenAI začaly trénovat modely na miliardách textových a vizuálních dat. V roce 2020 představil OpenAI GPT-3, jazykový model schopný psát eseje nebo programovat.

AI v každodenním životě

Dnes AI ovlivňuje téměř každou oblast: od personalizované reklamy a autonomních vozidel po zdravotnictví, kde pomáhá s analýzou rentgenů. Kontroverze vyvolávají generativní modely (např. DALL-E nebo MidJourney), které vytvářejí obrázky nebo videa na základě textových pokynů. Společnosti také řeší etické otázky – jak zabránit zneužití AI nebo jak regulovat její rozhodování.

Budoucnost: Kam směřuje vývoj?

Nejnovější trendy zahrnují multimodální AI (kombinující text, obraz a zvuk) a autonomní agenti schopné plnit komplexní úkoly. Vědci zároveň pracují na vysvětlitelné AI (XAI), která by měla být transparentnější pro uživatele. S nástupem kvantových počítačů se otevírají možnosti pro řešení problémů, které jsou dnes pro AI nedostupné.