Martin Kysilka, 18. LEDNA 2019
Technologický vývoj a byznys trendy v roce 2018 rozhodně nezklamaly. Ať se jednalo o život zachraňující technologie nebo o nové disruptivní byznys modely, jako civilizace jsme se posunuli opět o něco dále. V uplynulém roce jsme však mohli být svědky i několika velmi kontroverzních momentů, které však odstartovaly velmi potřebnou diskuzi na téma, kam by se mělo lidstvo ubírat dále a kde by naopak mělo našlapovat s velkou obezřetností. V tomto článku se společně ohlédneme za rokem 2018 a zrekapitulujeme si to nejzajímavější, co se událo nejen ve světě technologií.
Digitální biologie
Poslední prosincový víkend příšla z Číny senzační, leč znepokojující zpráva: poprvé v historii se narodila mimina s geneticky upravenou DNA. Čínský vědec Che Ťien-kchuej upravil geny čerstvých embryí tak, aby narozené děti získaly mutaci, která by je ochránila před nákazou virem HIV. Jeho tvrzení se však zatím nikomu nepodařilo ověřit. Ona úprava měla proběhnout prostřednictvím nástroje pro editaci genů s označením CRISRP/Cas-9.
CRISPR byl v posledních letech hojně užívan vědci především jako nástroj pro boj s chorobami, jako je rakovina. Bylo jen otázkou času, než bude za pomocí CRISPRU modifikována i lidská DNA. Očekávalo se, že první takový experiment proběhne právě v Číně. Pokud je tvrzení čínského vědce pravdivé, v Číně se narodily první geneticky upravené děti, imunní vůči viru HIV. Holčičky LuLu a Nana neboli „CRISPR babies“, se údajně narodily počátkem listopadu. Cílem genetické editace embryí bylo umožnit HIV pozitivním rodičům zplodit zdravé děti.
Genetická úprava lidských embryí je zakázaná v UK, USA a řadě jiných zemí. Jedním z hlavních argmunetů je hrozba přenosu genetických mutací na další generace a riziko vzniku možných vedlejších účinků. Většina genetických inženýrů se od experimentu čínského vědce distancuje a označuje ho za velmi nezodpovědný a ledabyle provedený.
Kvantový computing
Tak jako v 60. letech minulého století supervelmoce soupeřily v dobývání vesmíru, dnes probíhají závody ve výrobě prvního skutečně výkonného a především stabilního kvantového počítače. Vítěz se zapíše do historie jako autor jedné z nejvýznamnějších technologií 21. století.
Svět kvantového computingu se stále potýká s mnoha problémy. Udržet systém propojených qubitů stabilní představuje pro vývojáře velmi obtížný úkol. Vnější vlivy totiž ruší a vytlačují qubity z jejich superpozice. Současné kvantové počítače jsou stále příliš malé a náchylné k chybám, než aby ve většině úkolů překonaly nynější superpočítače.
Společnosti jako IBM, Google či Rigetti vyvíjí nové druhy procesorů, které spoléhají na matematické výpočty a subatomické částice. Jako základní platformu pro qubity (kvantové bity) používají superkonduktory. Společnost zvaná IonQ se rozhodla jít jinou cestou, když nedávno oznámila zcela nový postup, při kterém spoléhá přímo na samotnou kvantovou náturu atomů. Jejich kvantový počítač je momentálně jeden z nejvýkonějších.
Zatímco IBM, Google a Rigetti aktivovaly dvojitý stav qubitů prostřednictvím proudících elektronů v supravodivém drátu, IonQ využil samotné atomy tak, že z každého atomu je jeden qubit, jenž je v dané poloze držen lasery.
Narozdíl od konkurence, společnosti IonQ se podařilo propojit všechny přítomné qubity. Měření výkonu počtem qubitů je dnes velmi zavádějící postup, protože nenapojený qubit je mrtvý qubit. Kvantový počítač od IonQ má zatím pouze 11 qubitů, ale všechny jsou vzájemně propojené. Touto optikou se tedy dá mluvit o nejvýkonějším kvantovém počítači a tudíž o největším úspěchu kvantového computingu za rok 2018.
Byznysové strategie
V roce 2018 jsme mohli zaznament velký rozmach v adopci umělé inteligence – zejména systémů hlubokého učení – společnostmi z mnoha odvětví a sektorů. To, co bylo počátkem roku záhada pro většinu firem, se v průběhu roku dostalo do většiny boardroomů a stejně tak rychle dolů do IT kumbálů. Dnes už je těžké najít střední nebo velkou firmu, která by nevyužívala některé z forem umělé inteligence.
Další trend který jsme minulý rok mohli pozorovat byl upádek trhu s kryptoměnami, který s sebou stáhl i blockchain. To však může blockchainu paradoxně prospět. Blockchain si totiž stále většina lidí spojuje především s kryptoměnami, přitom v dlouhodobém měřítku se dost možná bude jednat jen o zlomek jeho celkového využití. Potenciál blockchainu sahá mnohem dále než jen ke „správě“ kryptoměn. Blockchain se brzy stane naším „internetem hodnot“. Budeme na něm stejně masově jako na internetu směňovat a obchodovat hudbu, byty, elektřinu, zboží, sledovat jejich původ, změnu vlastníků, provozovat „chytré“ kontrakty, hlasovat o všem možném včetně parlamentu. To vše decentralizovaně, bez jakékoliv centrální účetní, administrativní či notářské autority, k níž bychom museli mít důvěru a nějak ji kontrolovat. Po kryptokocovině, kterou právě zažíváme, přijde doma, ve které plně odkryjeme skrytý potenciál blockchainu.
Přes skepsi, která nyní vůči kryptoměnám panuje, určitě stojí za zmínku prosincové oznámení Facebooku, jenž vyvíjí vlastní kryptoměnu, kterou budou moci platit uživatelé aplikace WhatsApp. I tento krok svědčí o tom, jak moc silnou technologií blockchain je.
Robotika
Vedle exponenciálně rostoucí umělé inteligence paralelně vznikají i lidsky obratní roboti. V poslední době stále častěji zaznívá pojem „měkká robotika“ (soft robotics). Tedy roboti vyrobeni z měkkých materiálů. Oblast měkké robotiky se zaměřuje na vývoj flexibilních, ohebných a rozpínavých materiálů, které robotům umožňují obezřetnější zacházení s drobnými předměty. Tyto roboty pohání hydraulika a vzduch, nikoliv motory a ozubená kolečka.
V posledních několika letech nás uchvacovali konstruktéři z Boston Dynamics, jejichž robot Atlas nyní umí dokonce i salto vzad. Co robotům přesto doposud chybělo, bylo precizní zacházení s drobnými předměty tak, jako to umí lidé. V říjnu loňského roku Berkley OpenAI demonstrovala, jak toho docílit. Povedlo se jí to za pomocí strojového učení – podoboru umělé inteligence.
Jejich systém zvaný Dactyl byl vytrénován kompletně na simulacích. Získané dovednosti pak dokázal praktikovat v reálném světě. Systém se vytrénoval na svých vlastních algoritmech a právě tato vlastnost z něho dělá jednu z nejzásadnějších robotických technologií roku 2018.
Strojové učení
Kdybysme měli vybrat nejdůležitější podoblast umělé inteligence s největším dopadem, bylo by to určitě strojové učení. Jak jsme se mohli přesvědčit v předešlých odstavcích, strojové učení lze prakticky uplatnit v jakékoliv profesi od robotiky, zdravotnictví, rozpoznávání řeči až po design. Jakmile máte data, na kterých se strojové učení může vytrénovat, máte napůl vyhráno.
Strojové učení se zabývá algoritmy a technikami, které umožňují počítačovému systému učit se. Učením v daném kontextu rozumíme takovou změnu vnitřního stavu systému, která zefektivní schopnost přizpůsobení se změnám okolního prostředí.
Před třemi měsíci magazín The New York Times publikoval článek o systému umělé inteligence, který umí dokončovat vaše věty. Jedná se o obor strojového učení zvaného umělá neuronová síť. Umělá neuronová síť je struktura určená pro distribuované paralelní zpracování dat. Skládá se z umělých (nebo také formálních) neuronů, jejichž předobrazem je biologický neuron. Neurony jsou vzájemně propojeny a navzájem si předávají signály a transformují je pomocí určitých přenosových funkcí. Neuron má libovolný počet vstupů, ale pouze jeden výstup.
Nová technologie z Allen Institute for Artificial Intelligence představuje velký skok vpřed pro počítačové zpracování přirozeného jazyka. Projekt dále převzali výzkumníci z OpenAI, kteří na jeho základech vytvořili systém zvaný BERT, jenž při velmi náročném testování dosahoval podobných výsledků jako lidé.
Již tento rok bychom se mohli těšit na vyladěné jazykové modely, které budou používány například pro porozumění přirozené řeči a lékařských textů. Také ale můžeme očekávat armády trolů, které budou velmi přesvědčivě „debatovat“ na sociálních sítích.
Digitální výroba
Pro Andreho Wegnera, experta ze Singularity Univerzity na digitální výrobu, bylo v roce 2018 nejvíc zásadní to, jak moc se trh otevtřel okolnímu světu.
V roce 2018 drtivá většina společností s 3D tiskárenskou technikou zpřístupnila data a zamítla tradiční „konzervovací“ standardy. Pokud tento trend bude pokračovat, do dvou až do tří let můžeme v mnoha trzích očekávat přístup k datům zdarma za zcela normální a všudepřítomný.
O otevřenosti trhu také svědčí loni uzavřené spolupráce například mezi GE a předními softwarovými společnostmi jako jsou Autodesk či Siemens. Výsledkem této otevřenosti je všeobecně rychlejší vývoj – především ve světě softwaru a dat, jejichž svižnější tok zrychluje a zefektivňuje výrobu.
Neurověda
Rok 2018 v neurovědě zaznamenal nespočet nových senzorových technologií, které buď mění nebo obnovují funkce našeho těla. Důležité však je, že většina těchto technologií je neinvazivní, tedy méně riziková.
Pravděpodobně nejzajímavější oznámení loňského roku přišlo z Kalifonské univerzity v San Diegu, kde se neurovědci Alyssonu Muotrimu a jeho týmu podařilo vypěstovat nervové organoidy – v zásadě minimozky – z kmenových buněk. Vzniklá struktura vykazovala podobnou elektrickou aktivitu jako mozek předčasně narozených mimin. Organoidy by mohly vědcům pomoct lépe pochopit raná stádia mozkových poruch včetně epilepsie.
