Martin Kysilka, 20. KVĚTNA 2019, zdroj: singularityhub.com

Exponenciální technologie se mezi sebou neustále propojují a vytváří nové produkty, nové služby a nová odvětví. Ona technologická symbióza dnes probíhá téměř ve všech oborech. Nikde však není její dopad tak znatelný jako ve vývoji umělé inteligence. AI algoritmy dnes prostřednictvím senzorů, kamer a jiných technologií dokážou rozpoznávat tváře, zpracovávat řeč, tvořit umění a detekovat choroby.  

Expert na umělou inteligenci Neil Jacobstein ze Singularity University předpověděl pět trendů, které můžeme očekávat v následujících pěti letech.

1. Umělá inteligence dá vzniknout novým „nelidským“ programům pro rozpoznávání vzorců

AlphaGo Zero, program strojového učení vytrénovaný na čínské starověké hrě Go, porazil v roce 2016 světového šampiona ve všech sto partiích. Program se však nevytrénoval na hrách s lidmi. Namísto toho hrál sám proti sobě. Tato metoda se nazývá reinforcement learning — česky učení posilováním.

AlphaGo vystavělo své znalosti a dovednosti od nuly. Představuje tak zcela novou formu kreativity bez lidské zaujatosti. Tento typ umělé inteligence umožňuje programům vstřebat tisíce let znalostí během několika hodin.

Ačkoliv tyto programy zatím nedokážou odpovědět na prosté otázky jako: „Co je to čokoládový dort?,“ jejich schopnosti jsou čím dál víc komplexní. Postupné slučování jednotlivých AI programů jednou vytvoří skutečně univerzální (obecnou) umělou inteligenci, která rozšíří naše schopnosti jak v běžném, tak i v profesním životě.

2. Nevyužívání strojového učení při diagnóze jako profesní pochybení

Skupina čínských a amerických výzkumníků vytvořila AI systém, který pomáhá diagnostikovat běžné dětské nemoci, od chřipky až po zánět mozkových blan.
Algoritmy vytrénované na zdravotních záznamech z 1,3 milionu unikátních návštěv 600 000 pacientů poskytly diagnózy s velmi vysokou mírou přesnosti.

Podle Jacobsteina se dostáváme do bodu, kdy nevyužívání technologií, jako je strojové učení, bude považováno za zbytečné riskování a profesní pochybení.

3. Kvantový computing urychlí design a testování léků

Vědci odhadují, že existuje 10⁶⁰ „léčivých molekul“ – více než je atomů v naší sluneční soustavě. V dnešní době musí chemici při designování léku spoléhat na odhad založeném na molekulární struktuře. Poté přichází na řadu syntéza různých variant, která má prověřit jejich hypotézu. Kvantový computing by měl tento zdlouhavý a drahý proces přetavit v efektivní protokol.

„Kvantový computing bude mít významný dopad na farmaceutický průmysl,“ vysvětluje Jacobstein. „Nikoliv rozšifrováním ale transformací stávajících standardů do designování prostřednictvím paralelních procesů využívajících kvantových superpozic. Tento postup mnohonásobně překoná tradiční computing.

Opravdu výkonný kvantový počítač vědcům umožní vytvářet komplexní molekulární sestavy. Brzy bychom tak mohli vytvořit všech 20 000 + proteinů zakódovaných v lidském genomu a nasimulovat jejich spojení s modely nových či existujících léků. Na základně analýzy těchto interakcí bychom mohli objevit léky, které by vyléčily doposud neléčitelné nemoci.

4. Umělá inteligence odhalí slabá místa bezpečnostních systémů, zároveň je však posílí.

Zakomponování AI do téměř všech aspektů našeho života poskytne prostor nové generaci kybernetických útoků. „Hluboké útoky“ mohou mít umělou inteligencí generovaný obsah, díky kterému se vyhnou jak lidem, tak umělé inteligenci. 

V minulosti jsme již mohli být svědky velmi přesvědčivého falešného videa s Barackem Obamou nebo kontroverzního AI programu, který oklame jiný algoritmus, jenž poté chybně vyhodnotí značku STOP jako značku udávající maximální rychlost. Bez patřičné ochrany mohou algoritmy provádět destruktivní příkazy – ať jde o matení autonomních vozidel nebo dezinformační kampaň.

Jacobstein: Bezpečnostní systémy máme doma, v práci, v nemocnicích, na silnicích a ve vojenských objektech. Všechny tyto systémy byly v historii již několikrát překonány a s nástupem umělé inteligence a kvantového computingu bude jejich ochranná vrstva ještě křehčí. To otevírá dveře novým byznysovým příležitostem.

5. Návrhové systémy řízené umělou inteligencí přinesou atomicky přesné výrobní procesy

Stejně jako moderní počítače změnily náš vztah k datům a informacím, AI předefinuje náš vztah k materiálům. Umělá inteligence nám již dnes pomáhá objevovat nové materiály, které přináší „čisté“ technologické inovace, jako jsou solární panely, baterie a zařízení pro umělou fotosyntézu.

Podle expertů z materiálového inženýrství dnes trvá vývoj nového materiálu 15 až 20 let. Návrhové systémy řízené umělou inteligencí urychlí výzkum, vývoj i výrobu. Například firma Kebotix je velmi blízko autonomnímu systému, který prostřednictvím umělé inteligence vynalezne novou chemickou látku či materiál kliknutím jednoho tlačítka.

Dopad:

Vlády po celém světě za poslední tři roky představily dlouhodobou strategii pro umělou inteligenci. Nejrůznější trhy, průmyslová odvětví a think-tanky najímají AI inženýry a technologické konzultanty, aby co nejvíc vytěžili to, čemu počítačový vědec Andrew Ng říká „elektřina“ dvacátého prvního století.

Jak začít s implementací umělé inteligence ve vaší firmě?

1. Určete, kde a jak budete sbírat klíčová data, kterými budete „krmit“ své AI algoritmy

2. Určete, jaké procesy ve vaší firmě by šlo zrychlit a zautomatizovat

Nezapomeňte, že kvalitní data jsou palivem vaší sebe disrupce a správně definované problémy jsou vaším nejlepším kompasem.