Před pouhými deseti lety byla umělá inteligence pro většinu lidí pouze zajímavou koncepcí ze sci-fi filmů. Dnes s ní denně komunikujeme prostřednictvím hlasových asistentů, nechává nám doporučovat filmy na Netflixu a dokonce nám pomáhá psát e-maily. Tato transformace se nestala přes noc – je výsledkem desetiletí výzkumu, neúspěchů, průlomů a neustálého technologického pokroku.
Umělá inteligence, jednoduše řečeno, je schopnost počítačů vykonávat úkoly, které tradičně vyžadovaly lidskou inteligenci – rozpoznávání obrazů, porozumění jazyku, rozhodování nebo učení se z dat. To, co dnes považujeme za samozřejmost, bylo ještě nedávno považováno za nemožné.
Cesta AI nebyla přímočará. Prošla obdobími nadšeného optimismu, kdy se zdálo, že superinteligentní stroje jsou na dosah ruky, i hlubokými „zimními“ obdobími, kdy se zdálo, že celý obor je slepou uličkou. Každé z těchto období nás však něco naučilo a přiblížilo nás k dnešnímu stavu, kdy AI není jen laboratorním experimentem, ale praktickým nástrojem měnícím způsob, jakým pracujeme, komunikujeme a žijeme.
Proč je důležité rozumět tomuto vývoji? Protože AI dnes ovlivňuje téměř každý aspekt našeho života – od způsobu, jakým nakupujeme online, přes diagnostiku nemocí až po řízení dopravy. A její vliv bude v budoucnu jen růst.
Historie AI
V roce 1950 Alan Turing představil takzvaný Turingův test a položil tak základ pro teorii strojového učení. Účelem tohoto testu bylo (a dodnes je) zjistit, zda lze zkoumaný stroj, program nebo umělou inteligenci pokládat za skutečně inteligentní.
Turingův test zpravidla probíhá ve dvou oddělených místnostech. V jedné z nich se nachází počítač (subjekt) spolu s člověkem a ve druhé místnosti další člověk (testující), jehož úkolem je rozpoznat, zda probíhající konverzaci vede s člověkem, nebo se strojem. Testující postupně pokládá sérii otázek, jež jsou náhodně kladeny počítači a člověku ve druhé místnosti.
Pokud testující osoba nepozná, že se baví s AI, je daný počítač nebo software braný jako inteligentní. Turingův test ani zdaleka nezkoumá všechny aspekty, jimiž by umělá inteligence měla oplývat, přesto se dodnes používá.
První programy a pokusy (1950-1960)
Průkopníci AI nevěřili jen v teorii – začali programovat. Arthur Samuel vytvořil v roce 1952 program na hraní dámy, který se dokázal učit a zlepšovat. Allen Newell a Herbert Simon vyvinuli „Logic Theorist“ (1956) – první program schopný automatického dokazování matematických teorémů.
Jestli jste si mysleli, že když vám AI nahrazuje terapeuta, tak jste hodně napředu a nikdo tomu nerozumí, tak omyl, možná nejambicióznějším podobným pokusem byla ELIZA už v roce 1966 od Josepha Weizenbauma – chatbot simulující psychoterapeuta. Ačkoliv používala jednoduché vzorce pro přeformulování otázek, mnozí uživatelé byli přesvědčeni, že komunikují s opravdovým terapeutem.
Raná očekávání a sliby
Optimismus té doby byl ohromující. Herbert Simon v roce 1965 předpověděl: „Stroje budou schopny do dvaceti let dělat veškerou práci, kterou dokáže člověk.“ Marvin Minsky v roce 1967 prohlásil: „Během generace bude problém vytvoření ‚umělé inteligence‘ v podstatě vyřešen.“
Tyto předpovědi se ukázaly jako předčasné, ale ukázaly sílu víry prvních průkopníků AI v potenciál svého oboru.
Neuronové sítě – Návrat biologické inspirace (1980-1990)
Zatímco expertní systémy dominovaly komerční sféře, výzkumníci se vrátili k biologicky inspirovaným přístupům. Backpropagation algoritmus, znovuobjevený v 80. letech, umožnil efektivní trénování vícevrstvých neuronových sítí.
Geoffrey Hinton, David Rumelhart a Ronald Williams v roce 1986 publikovali práci, která ukázala, jak neuronové sítě mohou řešit složité problémy učením z dat místo programování explicitních pravidel. Tento přístup byl revoluční – místo říkání počítači „jak“ řešit problém, mu stačilo ukázat „co“ se má naučit.
Strojové učení vstupuje do hry (1990-2000)
90. léta přinesla posun od programování AI k jejímu učení. Algoritmy jako support vector machines (SVM) a rozhodovací stromy ukázaly, že počítače mohou najít vzory v datech bez explicitního programování.
Klíčovým momentem bylo IBM Deep Blue vs. Garry Kasparov (1997). Ačkoliv Deep Blue používal především hrubou sílu a vyhodnocoval 200 milionů pozic za sekundu, jeho vítězství nad šachovým mistrem světa symbolizovalo novou éru AI schopné porazit člověka v intelektuálních hrách.
Éra velkých dat a výpočetního výkonu (2000-2010)
Nové tisíciletí přineslo dvě zásadní změny: explozi dat a dramatický nárůst výpočetního výkonu. Internet generoval obrovské množství dat, zatímco Moorův zákon zajišťoval exponenciální růst výpočetní síly.
IBM Watson (2011) ukázal sílu kombinace pokročilých algoritmů s obrovským množstvím dat, když porazil lidské šampiony v televizní soutěži Jeopardy! Watson dokázal porozumět přirozenému jazyku a rychle prohledávat obrovské databáze znalostí.
Deep Learning revoluce (2010-2020)
Skutečný průlom přišel s deep learningem. V roce 2012 Alex Krizhevsky a jeho tým vytvořili AlexNet – hlubokou konvoluční neuronovou síť, která dramaticky překonala všechny předchozí systémy v rozpoznávání obrazů.
Další milníky:
- 2014: Generative Adversarial Networks (GANs) od Iana Goodfellowa umožnily vytváření realistických obrázků
- 2016: AlphaGo od DeepMind porazilo mistra světa v Go, hře považované za příliš složitou pro počítače
- 2017: Transformer architektura („Attention is All You Need“) položila základy pro moderní jazykové modely
Éra velkých jazykových modelů (2020-současnost)
Posledním velkým průlomem jsou velké jazykové modely (LLM). GPT-3 (2020) se 175 miliardami parametrů ukázal schopnosti v generování textu, které překvapily i odborníky. ChatGPT (2022) pak přinesl tyto schopnosti široké veřejnosti.
Současně se rozvíjejí multimodální systémy jako GPT-4, které dokáží pracovat s textem, obrázky i zvukem současně.
Společné vzorce úspěchu
Při pohledu na tyto milníky vidíme společné faktory:
- Kombinace nových algoritmů s dostatečným výpočetním výkonem
- Dostupnost velkých datových sad
- Interdisciplinární spolupráce (informatika, matematika, neurověda, psychologie)
- Postupné zlepšování, spíše než revoluční skoky
Každý z těchto průlomů nejen posunul hranice možného, ale také připravil půdu pro další inovace. Ač se to nezdá, dnešní AI stojí na základech položených během sedmi desetiletí postupného pokroku.
Budoucnost AI – Prognóza a výzvy do roku 2030
Když se dnes díváme na rychlost vývoje umělé inteligence, je zřejmé, že stojíme na prahu další technologické revoluce, která bude mít dalekosáhlejší dopady než cokoliv, co jsme dosud zažili. Podle současných trendů můžeme očekávat, že do roku 2027-2030 se výpočetní výkon dostupný pro AI zvýší o další řád, což znamená, že dnešní GPT-4 úrovně schopností budou dostupné na běžných smartphonech, zatímco nejpokročilejší systémy dosáhnou kvalitativně nových úrovní výkonu.
Tato exponenciální změna se projeví hned v několika oblastech. Personalizovaní AI asistenti se stanou běžnou součástí každého zařízení, multimodální AI dokáže současně zpracovávat text, obraz, zvuk a video v reálném čase a náklady na AI inferenci poklesnou o 90-95% oproti dnešku. To otevře dveře aplikacím, které si dnes dokážeme jen těžko představit.
Jednou z nejviditelnějších změn bude průlom v autonomních systémech. Také se těšíte na autonomní dopravu ve většině vyspělých zemí, na domácí roboty schopné složitějších úkolů než jen vysávání, nebo na průmyslovou automatizaci na úrovni, která radikálně změní výrobní procesy?
Revoluce se dotkne i kreativních oborů způsobem, jaký bychom ještě před několika lety považovali za nemožný. AI nástroje budou do roku 2030 schopné vytvářet celovečerní filmy s minimální lidskou intervencí, hudební alba přizpůsobená individuálním preferencím, interaktivní hry generované v reálném čase podle hráčových preferencí a personalizované vzdělávací obsahy pro každého studenta. Tato schopnost AI vstoupit do tradičně lidských domén kreativity vyvolává fundamentální otázky o povaze umění, autorství a lidské jedinečnosti.
Avšak s těmito příležitostmi přicházejí i kritické výzvy a rizika, která nesmíme podceňovat. Problém zaměstnanosti se stává stále naléhavějším, protože automatizace bude pokračovat rychlejším tempem než vznik nových pracovních míst. Nejvíce ohrožené profese zahrnují administrativní pracovníky, překladatele a copywritery, základní programátory, řidiče a operátory strojů, kteří budou vyžadovat masivní rekvalifikační programy. Schopnost práce s AI se už teď ukazuje jako jedna z nejdůležitějších položek v životopise, které vůbec můžete mít. Investice státu do vzdělávání a rekvalifikace v oblasti AI technologií tak budou zásadní pro udržení zaměstnanosti a rozvoj ekonomiky.
Ještě závažnějším rizikem je potenciál AI pro dezinformace a manipulaci. Schopnost AI generovat realistický obsah – deepfakes, falešné články, manipulované audio – představuje existenční hrozbu pro demokratické procesy jako jsou volby a referenda, pro důvěru v média a instituce, a dokonce i pro právní systém, kde by falešné důkazy mohly ohrozit spravedlnost. Žijeme v době, kdy technologie předběhla naši schopnost rozlišovat pravdu od lži.
Současně dochází k nebezpečné koncentraci moci. Vývoj nejpokročilejších AI systémů vyžaduje obrovské zdroje, což vede k oligopolu několika technologických gigantů. Tato koncentrace moci v rukou několika aktérů představuje riziko pro demokratické hodnoty a spravedlivé rozdělení přínosů AI.
V reakci na tyto výzvy bude do roku 2030 nezbytná globální koordinace v oblasti regulace a etiky umělé inteligence. Mimo AI Aktu, potřebujeme globální dohody o použití AI ve vojenství a harmonizaci regulací mezi různými jurisdikcemi. S rostoucí sofistikovaností AI systémů vyvstává i filozofická otázka AI vědomí – kdy AI dosáhne úrovně zasluhující si právní ochranu, jak rozlišit skutečné vědomí od jeho dokonalé simulace, a jaká práva a povinnosti budou mít pokročilé AI systémy.
Pozitivní scénáře vývoje AI
Přesto existují i velmi pozitivní scénáře budoucího vývoje. Ve zdravotnictví můžeme očekávat revoluci v podobě personalizované medicíny založené na AI analýze genomu a životního stylu, předčasné detekce nemocí o roky dříve než dnes, a AI lékařů dostupných 24/7 v odlehlých oblastech. AI může také hrát velkou roli v řešení klimatické krize prostřednictvím optimalizace energetických sítí s obnovitelnými zdroji a vytváření prediktivních modelů pro lepší plánování adaptace na klimatické změny.
Vzdělání zažije demokratizaci dosud nevídaného rozsahu. Personální tutoři budou dostupní pro každé dítě na planetě, jazykové bariéry budou překonávány v reálném čase a přístup k nejlepšímu vzdělání nebude záviset na geografické poloze. Tato transformace může pomoci vyřešit globální nerovnosti v přístupu ke vzdělání.
Pro přípravu na tyto výzvy je důležitých několik kroků. Musíme investovat do vzdělání se zaměřením na dovednosti, které AI nemůže snadno nahradit, vytvořit flexibilní pracovní trhy podporující rekvalifikaci a celoživotní učení, zavést proaktivní regulaci, která předchází problémům místo jejich řešení ex-post, posílit mezinárodní spolupráci, protože AI je globální výzva vyžadující globální řešení, a zabudovat etické standardy do AI systémů od samého začátku jejich vývoje.
Jaká bude budoucnost AI?
Budoucnost AI není předurčená – bude záviset na rozhodnutích, která děláme dnes. Hlavní úlohou je najít rovnováhu mezi využitím obrovského potenciálu AI a minimalizací jejích rizik. Stojíme před historickou příležitostí vytvořit technologii, která může vyřešit některé z nejnaléhavějších problémů lidstva, ale také před odpovědností zajistit, aby tato technologie sloužila všem, ne jen několika privilegovaným. Jak se s touto výzvou vypořádáme, bude definovat nejen budoucnost AI, ale budoucnost lidské civilizace jako takové.
Aktualizováno dne: 19. 6. 2025
Zdroje:
1. Umělá inteligence (AI): historie a trendy pro rok 2025 [online]. [cit. 18. 06. 2025]. Dostupné z: https://www.rascasone.com/cs/blog/umela-inteligence-ai-trendy#umel-aacute-inteligence-a-jej-iacute-praktick-eacute-vyuzit-iacute
2. Prognóza AI 2027: Hlavní zjištění a varování pro vývoj umělé inteligence – Česká asociace umělé inteligence [online]. [cit. 18. 06. 2025]. Dostupné z: https://asociace.ai/prognoza-ai-2027-hlavni-zjisteni-a-varovani-pro-vyvoj-umele-inteligence/