Umělá inteligence se v posledních letech stala součástí veřejné debaty i každodenní reality. Objevuje se ve vyhledávačích, chytrých asistentech, překladačích, doporučovacích systémech, ale dostala se i do oblasti umění, hudby i videa. Když dnes mluvíme o AI, můžeme tím myslet velmi odlišné věci, od jednoduchých systémů založených na pevných pravidlech až po výkonné jazykové modely schopné generovat smysluplné texty či realistické obrázky.
Tento článek představí základní typy umělé inteligence, vysvětlí na jakých principech fungují a v čem se technologicky liší. Je dobré vědět nejen to, co AI dokáže, ale i jak toho dosahuje.
V aplikaci OCTODEEP si můžete sami vyzkoušet funkce, které AI nabízí, od překladače, automatizací a chatu s funkcí generování textu až po generátor obrázků a ai videa. Nejlepší na tom je, že nemusíte přepínat mezi několika nástroji, ale všechny máte po ruce v jedné aplikaci a můžete si vybrat, který model vám nejvíce vyhovuje podle výstupů, které vám poskytuje.
Co je to AI technologie a jak funguje
Umělá inteligence je technologie, díky které počítač zvládne úkoly, které dřív uměl jen člověk, třeba psát texty, odpovídat na otázky, rozpoznat obličeje nebo řešit složité úkoly.
Na rozdíl od běžných programů neni AI postavená jen na přesně daných pravidlech, ale učí se ze zkušeností, tedy obrovského množství dat, které jsou přístupné na internetu, jako jsou články, obrázky, videa nebo kód. Díky tomu dokáže rozpoznávat vzory, předvídat, navrhovat řešení nebo tvořit úplně nový obsah.
Generativní AI funguje tak, že zadáte prompt (např. vygeneruj mi osnovu článku nebo vytvoř mi obráze k latte) a umělá inteligence na základě toho, co se dozvěděla z přístupných dat, vytvoří výstup. Sama o sobě sice neví, co přesně znamená „latte“, ale chápe, jak obvykle vypadá, z čeho se skládá a jak se o něm mluví.
AI je tedy chytrý výpočetní nástroj, který dokáže reagovat na lidské zadání, přizpůsobovat se a učit z dat.
Typy AI technologie podle schopností
Výše jsme si stručně nastínily, co je to AI a jak funguje, ale ve skutečnosti jde o velmi složitý proces učení. Existuje několik typů i způsobů jakými AI funguje. A abychom byli schopni porozumět tomu, jak se různé systémy technologie umělé inteligence liší, můžeme je nejprve rozdělit podle úrovně schopností a autonomie – od jednoduchých reaktivních systémů až po teoretické sebeuvědomělé stroje. Pokud se chcete dozvědět více o tom jak umělá inteligence funguje, můžete pokračovat ve čtení.
Reaktivní AI (Reactive Machines)
Reaktivní AI je nejzákladnější formu umělé inteligence, která nemá paměť a nereflektuje minulost. Systém reaguje pouze na aktuální vstupní data. Typickým příkladem je šachový program Deep Blue od IBM, který dokáže vyhodnotit možný tah, ale neuchovává žádnou informaci o předchozích tazích. Dalším příkladem reaktivní AI jsou systémy pro automatické třídění e-mailů, pokud daný vzorec odpovídá spamové šabloně, e-mail je odfiltrován.
AI s omezenou pamětí (Limited Memory)
V současné době se nejvíce potkáme právě s AI technologií s omezenou pamětí. Do této kategorie spadá většina současných jazykových modelů. Systém využívá data z nedávné minulosti ke generování výstupů a uspořádávání algoritmu na míru. Například chatboti jako ChatGPT si v rámci jedné konverzace pamatují kontext, což jim umožňuje odpovídat konzistentněji a vést smysluplný dialog.
Ale také třeba Spotify je typickým příkladem AI technologie s omezenou pamětí. Učí se na základě vaší poslechové historie, pracuje tedy s minulostí, ukládá a analyzuje uživatelská data (např. jak často něco přehráváte, co přeskakujete a co si ukládáte). Vyhodnocuje trendy nejen v reálném čase, ale i dlouhodobě, například jejich playlist, který vám vytvoří na konci roku, který je vytvořený podle toho, co jste za ten rok nejvíce poslouchali. Kombinuje kolaborativní filtrování (porovnává tě s podobnými posluchači) a obsahovou analýzu skladeb (tempo, žánr, nálada atd.).
AI s teorií mysli (Theory of Mind)
Narozdíl od předchozích dvou typů AI technologie je AI s teorií mysli zatím v oblasti výzkumu. Taková AI by musela rozumět emocím, úmyslům a mentálním stavům druhých, podobně jako to dokáže člověk. Její vývoj by znamenal zásadní posun směrem k přirozené interakci, empatii a individualizované reakci. Sice zatím neexistují funkční systémy, které by plně naplnily tuto schopnost, ale některé výzkumné projekty v oblasti emocionální AI (např. Affectiva) se jí začínají blížit, dokážou rozpoznat výrazy obličeje a hlasové projevy k odhadu emocí.
Sebeuvědomělá AI (Self-aware AI)
Stejně tak jako předchozí AI technologie je sebeuvědomělá AI neexistující a dokonce pouze hypotetická forma, která by měla vědomí sebe sama. Jednalo by se o systém, který chápe svou existenci, vlastní stavy a je schopen metareflexe. Neexistuje žádný model, který by této úrovně dosáhl, a etické otázky spojené s tímto konceptem jsou předmětem intenzivní diskuze.
Obrázek vygenerovaný v grafickém modelu Imagen přes aplikaci OCTODEEP.
| Typ AI | Charakteristika | Příklady ze světa technologií |
|---|---|---|
| Reaktivní AI | Nemá paměť, reaguje pouze na aktuální vstup. | Šachový program Deep Blue, základní antispam filtry, jednoduší roboti |
| AI s omezenou pamětí | Pracuje s nedávnými daty nebo krátkodobým kontextem. | Spotify (hudební doporučování), ChatGPT, Google Maps, Tesla Autopilot |
| AI s teorií mysli | Zatím teoretická schopnost chápat lidské emoce a úmysly. | Výzkumné projekty typu Affectiva, rané pokusy o empatické chatboty |
| Sebeuvědomělá AI | Hypotetická forma se schopností metareflexe a vědomí sebe sama. | Neexistuje – sci-fi příklady: HAL 9000, Ava (Ex Machina), Samantha (Her) |
Pokud se chcete dozvědět více o jednotlivých typech umělé inteligence, můžete se podívat na náš článek Typy umělé inteligence.
Technologie na kterých funguje umělá inteligence
Za každou funkcí, kterou dnes AI nabízí, stojí konkrétní technologie. Každá z nich má jiný princip fungování, ale často se navzájem kombinují. Tyto principy určují co umělá inteligence umí, jak se učí, jak přemýšlí a jak se rozhoduje. Rozlišujeme několik základních učení na kterých stojí jednotlivé AI systémy.
Symbolická AI (pravidlové systémy)
V začátcích vývoje AI, zejména od 50. do 80. let 20. století, byla symbolická AI dominantním přístupem. Namísto učení z dat funguje na základě striktních pravidel, která programátoři ručně zadali, tzv. produkční systémy, fungující na základě principu „if–then“.
Příklad: Diagnostický expertní systém ve zdravotnictví (např. MYCIN nebo DENDRAL), zjišťuje pacientovy příznaky s podle toho navrhne možnou diagnózu podle pevné logiky.
Strojové učení (Machine Learning – ML)
Po symbolické AI přišlo na scénu strojové učení, které je základním stavebním jednotkou na které funguje moderní AI. Místo pevně daných pravidel se model „učí“ z historických dat, hledá vzorce, odhaduje souvislosti a postupně se zlepšuje. Strojové učení stojí za personalizovanými doporučeními, detekcí podvodů i za algoritmy co nám zobrazí sociální sítě.
Příklad: Systémy pro detekci podvodů v bankovnictví, model se učí rozpoznávat podezřelé transakce na základě minulých případů.
Hluboké učení (Deep Learning -DL)
Pokročilejší formou strojového učení je Deep Learning, které využívá neuronové sítě se stovkami až miliardami parametrů. Tyto sítě se inspirovaly fungováním lidského mozku a dokáží zpracovat extrémně komplexní data např. texty, obrázky nebo zvuk. Hluboké učení je jádrem generativních systémů jako GPT nebo DALL-E.
Příklad: Jazykové AI modely jako Mistral, Gemini, DeepSeek, Grok, ChatGPT nebo Claude atd.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Hluboké učení je metodou díky které mohly vzniknout modely, které jsou schopny zpracovávat přirozený jazyk. A právě díky NLP umí AI číst, psát, překládat nebo sumarizovat texty. Jde o kombinaci lingvistiky, statistiky a neuronových sítí, která umožňuje porozumět významu i kontextu lidské řeči.
Příklad: Chatboti jako Claude 3.5, Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0, DeepSeek R1, DeepSeek V3, GPT-4o mini, GPT-4 atd. – používají NLP k vedení konverzací ve vícero jazycích a kontextech.
Počítačové vidění (Computer Vision)
Stejně tak jako u zpracování přirozeného jazyka i počítačové vidění funguje na bázi deeplearningu. Díky konvolučním neuronovým sítím (CNN) a později i transoformerům pro obraz (např. Vision Transformer -Vit) zvládá AI rozpoznávat složité vizuální vzory, segmentovat obrazy, generovat obrázky (DALL-E, Stable Diffusion, Imagen) i sledovat pohyb.
Příklad: FaceID, bezpečnostní kamerové systémy, analýza snímků ve zdravotnictví (detekce nádorů, RTG, MRI), AI modely pro generování obrázků jako Stable Diffusion nebo Imagen.
Učení posilováním (Reinforcement Learning – RL)
Reinforcement learning se principiálně odlišuje od klasického hlubokého učení a symbolické AI, přesto je s nimi často kombinovaný. Jedná se o typ učení při kterém se AI systém učí skrze zkušenost s prostředím a optimalizuje své chování na základě odměn a trestů. Cílem je maximalizovat zisk v dlouhodobém horizontu tím, že se učí jaké akce vedou k nejlepším výsledkům.
Příklad: Reklamní systémy, třeba Google Ads se učí, kdy a komu zobrazit reklamu pro maximální kliknutí.
| Kategorie | Popis | Příklady využití |
|---|---|---|
| Symbolická AI (pravidlové systémy) | Zakládá se na předem definovaných pravidlech a logice. Bez učení z dat. | Expert systémy, plánovací algoritmy, rané chatboty |
| Strojové učení (Machine Learning) | AI se učí z dat, hledá vzory a vztahy bez explicitních pravidel. | Předpovědi cen, klasifikace e-mailů, doporučovací systémy |
| Hluboké učení (Deep Learning) | Podtyp ML využívající neuronové sítě s mnoha vrstvami. Umožňuje pracovat se složitými daty. | Rozpoznávání obrazu, generování textu, překlad, ChatGPT |
| Zpracování přirozeného jazyka (NLP) | AI rozumí lidskému jazyku, analyzuje ho a generuje. | Chatboti, překladače, sumarizace textu, analýza sentimentu |
| Počítačové vidění (Computer Vision) | Umožňuje AI „vidět“ – rozpoznávat a interpretovat obrazová data. | Rozpoznávání obličejů, autonomní auta, generování obrázků |
| Posilované učení (Reinforcement Learning) | AI se učí z interakce s prostředím na základě odměn a trestů. | Hraní her (AlphaGo), robotika, reklamy, finanční strategie |
Jestliže vás zajímá fungování AI podrobněji můžete si přečíst náš článek Jak funguje umělá inteligence .
Tradiční vs. Generativní AI technologie
V posledních letech se s rozmachem modelů jako ChatGPT, Gemini nebo Claude čím dál tím více mluví o generativní umělé inteligenci. Ta ale není jediným a už vůbec ne původním typem AI. Ve světě stále funguje obrovské množství tzv. tradičních AI systémů, které plní jiné úlohy a staví na jiných principech.
Tradiční umělá inteligence byla dlouhou dobu spojena především s analýzou dat, klasifikací a rozhodováním. Tradiční systémy fungují na základě přesně definovaných úloh, které jim určují jak rozpoznávat obličeje, detekovat podvodné transakce nebo předpovídat poptávku. Dostávají vstupní data a podle naučených vzorců vybírají z omezeného množství odpovědí nebo kategorií. Jinými slovy, tradiční AI se snaží porozumět tomu, co už existuje a na základě toho se učí správně reagovat.
Generativní AI naopak necílí na správnost v klasickém slova smyslu, ale na tvorbu nového obsahu. Využívá složité neuronové sítě, které se učí z obrovského množství dat, a na jejich základě generují texty, obrázky, zvuk nebo kód. Výstup není předem daný, model „předvídá“, co by mohlo následovat a stejně tak si udržuje kontext minulých konverzací, vytváří tak originální výstupy, které nikdy předtím neexistovaly.
Zatímco tradiční AI pracuje převážně s pravidly, kategorizací a predikcí (např. „je tento snímek CT pozitivní na nález?“), generativní AI vytváří (např. „vygeneruj návrh plakátu“ nebo „napiš úvod k odbornému článku“). A právě schopnost generovat obsah přináší nové možnosti, ale i nová rizika – od neúmyslných halucinací až po otázky autorství, pravdivosti nebo etiky použití výstupu.
| Kritérium | Tradiční AI | Generativní AI |
| Hlavní účel | Analýza, klasifikace, rozhodování | Tvorba nového obsahu |
| Typ výstupu | Výběr z možností, předpověď | Volně generovaný text, obraz, zvuk |
| Základní přístup | Pravidla, klasifikace, rozhodovací stromy | Probabilistické generování, sekvenční předpovědi |
| Modelové technologie | Strojové učení, symbolické systémy | Hluboké učení, transformerové sítě |
| Příklady využití | Detekce podvodů, rozpoznávání obličeje | Psací asistenti, vizuální umění, tvorba kódu |
Chtěli byste se dozvědět k čemu všemu můžete využít generativní AI a dozvědět se něco o jejích výhodách a rizicích? Mrkněte na náš článek o Generativní AI.
Aktualizováno: 19. 6. 2025
Zdroje:
Generative AI vs. Traditional AI: Understanding the Key Difference Between Gen AI and AI [online]. [cit. 19. 06. 2025]. Dostupné z: https://www.tekrowe.com/blogs/post/generative-ai-vs-traditional-ai
Understanding the Different Types of Artificial Intelligence: From Foundational Concepts to Cutting-Edge Innovations [online]. [cit. 19. 06. 2025]. Dostupné z: https://www.linkedin.com/pulse/understanding-different-types-artificial-intelligence-kumar-8pgnc?utm_source=chatgpt.com