Umělá inteligence, tak jak ji dnes známe, prošla za poslední dekádu zásadním vývojem. Zatímco dřívější AI systémy byly založené na tradičním strojovém učení vyžadující zásahy datových specialistů a lidský dohled při učení nových úkolů. Příkladem může být Siri z roku 2011, která reagovala jen na předem definované příkazy.
Přelom nastal po roce 2012 s rozvojem tzv. deeplearningu a neuronových sítí, které umožnily AI systémům samostatně se učit, rozhodovat a vykonávat komplexní úlohy. Díky těmto technologiím dnes AI zvládne sama automatizovat procesy, generovat obsah nebo provádět prediktivní údržbu napříč odvětvími.
Vzhledem k rychlému vývoji se definice a typologie AI neustále proměňují, ale nejčastěji se dělí podle schopnosti a funkcionality.
Pokud chcete obhlédnout co dokážou moderní AI aplikace – můžete zkusit OCTODEEP. V OCTODEEP máte k dispozici aktuálně 16 jazykových modelů, 9 grafických modelů a brzy již i video.
Typy umělé inteligence podle schopností
Tato klasifikace kategorizuje umělou inteligenci podle toho, jak široké spektrum úkolů dokáže zpracovat a jak blízko se přibližuje lidskému myšlení.
Zahrnuje tři hlavní úrovně vývoje:
- Úzkou AI
- Obecnou AI
- Superinteligenci
- Úzká umělá inteligence (Narrow AI)
Úzká AI je dnes nejběžnějším typem umělé inteligence. Jedná se o systémy, které jsou navrženy k plnění jednoho konkrétního úkolu nebo úzké skupiny úkolů. Nejsou schopné generalizace svých znalostí mimo rámec toho, k čemu byly naprogramovány nebo natrénovány.
Charakteristika:
- Zaměřena na jednu doménu (např. rozpoznávání obličejů, doporučování filmů, chatbot).
- Nedokáže vykonávat úkoly mimo svou specializaci.
- Není schopná se nezávisle učit, ani chápat kontext.
Příklady:
- Siri, Alexa nebo Google Assistant
- Doporučovací algoritmy Netflixu a Spotify
- Chatboti na webových stránkách
- AI pro rozpoznávání obrázků nebo hlasu
- Obecná umělá inteligence (AGI – Artificial General Intelligence)
Obecná AI je hypotetická (zatím) forma inteligence, která by dokázala chápat, učit se a vykonávat jakýkoli intelektuální úkol, který zvládne člověk. Zvládla by přenášet znalosti z jedné oblasti do druhé, chápat kontext a řešit nové situace bez přímého tréninku. Vize je ta, že by měla funkci vysoce produktivního a přizpůsobivého asistenta pro každodenní život.
Charakteristika:
- Schopná samostatného učení a aplikace znalostí napříč doménami.
- Měla by chápat abstraktní pojmy, plánovat, řešit problémy a rozumět emocím.
- Přibližuje se lidské inteligenci – v logice, kreativitě i úsudku.
Současnost:
- Zatím čistě teoretická – probíhá výzkum, ale žádný systém AGI dosud nebyl vytvořen.
- Ve světě umělé inteligence je považována jako další přelomový milník v jejím rozvoji.
- Superinteligentní umělá inteligence (ASI – Artificial Superintelligence)
Superinteligentní AI – zatím spíše předmětem sci-fi než reálnou předpovědí – by výrazně předčila kapacity lidské inteligence ve všech oblastech – od řešení problémů přes tvořivost až po sociální inteligenci. Zatím se jedná spíše o předmět filozofických a etických debat než o reálnou technologii.
Charakteristika:
- Schopnost učit se a zlepšovat se rychleji než lidé.
- Převaha v rozhodování, strategii, výzkumu i emocích.
- Může mít pozitivní dopad (léčba nemocí, řešení klimatu), ale i rizika (ztráta kontroly nad technologií).
Etické a filozofické otázky:
- Kdo má kontrolu nad takovou AI?
- Jak zabránit jejímu zneužití?
- Měla by mít práva?
Typy umělé inteligence podle funkcionality
Tato klasifikace umělé inteligence rozlišuje systémy podle toho, jak fungují, tedy jak zpracovávají informace, reagují na podněty a jak se staví k paměti, emocím nebo vlastnímu vědomí. Čím vyšší úroveň funkcionality, tím sofistikovanější a „lidštější“ je chování systému.
- Reaktivní stroje (Reactive machines)
Reaktivní AI systémy jsou nejzákladnějším typem. Nemají žádnou paměť ani schopnost se učit z minulosti. V každém momentu reagují pouze na aktuální podnět, podle předem nastavených pravidel.
Charakteristika:
- Neuchovávají žádné předchozí informace.
- Neučí se – vždy reagují stejným způsobem na stejný vstup.
- Vhodné pro opakující se úkoly s jasně definovanými pravidly.
Příklad:
- IBM Deep Blue – šachový počítač, který porazil Garryho Kasparova v roce 1997.
- AI s omezenou pamětí (Limited Memory)
Tento typ umělé inteligence pracuje s historickými daty a používá je k učení nebo zlepšování rozhodování. Většina dnešních AI aplikací (včetně autonomních vozidel) spadá do této kategorie.
Charakteristika:
- Má přístup k minulým datům (např. předchozím rozhodnutím nebo pozorováním).
- Kombinuje současné výstupy s minulými informacemi.
- Dokáže se adaptovat a zlepšovat výkony v čase.
Příklady:
- Autonomní vozidla, která sledují ostatní auta, značky a situace v reálném čase.
- Chatboti, kteří „si pamatují“ předchozí větu v rozhovoru.
- Teorie mysli (Theory of Mind)
Tento typ AI je ve fázi výzkumu. Jedná se o koncept inspirovaný psychologií a týká se strojů, které by byly schopné porozumět složitosti lidských emocí, chápat lidské úmysly, očekávání a sociální kontext.
Charakteristika:
- Umožňuje sofistikovanou interakci mezi člověkem a strojem.
- AI by chápala, že lidé mají vlastní myšlenky, emoce a záměry. Mohla by jim pomoci lépe pochopit důvod některých emocí a regulovat je
- Předpoklad sociálních robotů, kteří by mohli být používáni v oblastech jako péče, vzdělávání nebo psychoterapie.
Současný stav:
- Zatím teoretická fáze – neexistuje žádná plně funkční AI tohoto typu.
- Sebeuvědomělá umělá inteligence (Self-Aware AI)
Nejambicióznější a nejvyšší úroveň umělé inteligence. AI tohoto typu by měla vlastní vědomí, sebeobraz, emoce a schopnost introspekce.
Charakteristika:
- Schopnost chápání sebe samu jako entitu oddělenou od okolního světa.
- Disponovala by „já“, vnitřními motivacemi a potenciálně i vůlí.
- Otevírá zásadní filozofické a etické otázky: Je morálně správně přivést na svět život a pak tyto superinteligentní bytosti využívat k opakovaným úkolům? Může stroj trpět? Jak moc se liší emoce strojů od lidských emocí?
Současný stav:
- Čistě spekulativní – žádná technologie tohoto typu dnes neexistuje.
| Typ AI | Paměť | Učení | Emoce a vědomí | Příklad | Stav vývoje |
| Reaktivní stroje | ❌ | ❌ | ❌ | IBM Deep Blue | Použitá v minulosti |
| Omezená paměť | ✅ | ✅ | ❌ | Autonomní vozidla, Chatboty | Běžná dnes |
| Teorie mysli | ✅ | ✅ | ⚠️ (porozumění emocím) | Zatím žádný | Ve výzkumu |
| Sebevědomá AI | ✅ | ✅ | ✅ | Zatím žádný | Hypotetická |
Typy umělé inteligence podle technologií a přístupů
Zatímco dvě předchozí klasifikace rozlišují AI podle toho, co umí a jak se chová, tato třetí se soustředí na to, jak je vytvořena a jak funguje na technologické úrovni. Patří sem různé přístupy, které tvoří základ dnešních inteligentních systémů – od klasického strojového učení až po pokročilé neuronové sítě a zpracování přirozeného jazyka.
- Strojové učení (Machine Learning)
Strojové učení je základem všech dnešních AI systémů. Jde o přístup, kdy se algoritmy učí z dat – čím více dat, tím lépe se systém učí a rozhoduje.
Charakteristika:
- Je nutný lidský dohled při trénování modelu.
- Neučí se „samo“ – potřebuje dobře připravená data a cílené úkoly.
- Funguje na principu hledání vzorců a predikce na základě trénovacích dat.
Příklady použití
- Spam filtry
- Systémy pro detekci podvodů
- Doporučovací systémy
- Deep Learning
Deep learning je pokročilá forma strojového učení založená na umělých neuronových sítích, které napodobují strukturu lidského mozku. Tyto sítě mají více vrstev (hloubku), díky čemuž dokážou zpracovávat i velmi složité a nestrukturované vstupy, jako jsou obrázky, zvuk nebo přirozený jazyk.
Charakteristika:
- Umožňuje AI samostatně rozpoznávat a učit se komplexní vzory.
- Dokáže generovat text, zvuk i video.
- Nevyžaduje tak přímé vedení člověkem jako tradiční strojové učení.
Příklady použití:
- Rozpoznávání obličeje
- Přepis mluveného slova na text
- Generování textu (např. ChatGPT)
- Zpracování přirozeného jazyka (Natural Language Processing – NLP)
NLP umožňuje AI pracovat s lidským jazykem – rozumět mu, analyzovat ho, překládat, nebo na něj odpovídat. Klíčové je pochopení kontextu, gramatiky, významu a intence.
Charakteristika:
- Kombinuje lingvistitku, statistiku a strojové učení.
- Umožňuje strojům „mluvit“ s lidmi – v psané i audio formě.
- Často propojeno s hlubokým učením (deepl learning)
- Posilované učení (Reinforcement Learning)
V tomto přístupu se AI již neučí z hotových dat, ale z vlastních pokusů a chyb.
Algoritmus dostává odměny za správná rozhodnutí a tresty za špatná, a to ve smyslu číselné zpětné vazby, která algoritmu udává, jak dobře si vede. Nejčastěji se jedná o hodnotu (skóre), která se zvyšuje nebo snižuje podle toho, jestli akce vedla k žádoucímu výsledku. „Odměna“ je v plusových jednotkách a „trest“ v mínusových.
| Oblast | Příklad „odměny“ | Příklad „trestu“ |
|---|---|---|
| Hry | Výhra, skóre | Prohra, ztráta bodů |
| Robotika | Úspěšný úchop předmětu | Spadnutí objektu |
| Doprava | Plynulá jízda bez kolizí | Kolize nebo vyjetí z dráhy |
| E-commerce | Dokončený nákup (konverze) | Opuštění košíku |
| Energetika | Úspora energie | Přetížení systému |
Charakteristika:
- Učení založené na cíli a zpětné vazbě.
- Výkonné při řešení dynamických situací, které vyžadují rozhodování v reálném čase.
- Vyžaduje prostředí, ve kterém může AI „experimentovat“.
Příklady použití:
- Herní AI (AlphaGo, Dota 2)
- Robotika (učení pohybu)
- Optimalizace rozhodování (např. při řízení provozu)
Nejrozšířenější typ AI: Úzká umělá inteligence
Úzká AI se prosadila díky své efektivnosti, jednoduchosti a široké využitelnosti. Lze ji nasadit prakticky ve všech odvětvích – od běžných spotřebitelských aplikací až po vysoce specializované průmyslové systémy.
- Snadná aplikace na konkrétní problémy
- Dobře se trénuje na úzce vymezených datech
- Nižší nároky na výpočetní výkon než AGI nebo superinteligence
- Vysoká efektivita v automatizaci opakujících se úkolů
Typické příklady použití úzkého typu umělé inteligence
| Příklad aplikace | Popis |
| Chatboti | Odpovídají na běžné otázky, řeší zákaznické dotazy. |
| Doporučovací systémy | Netflix, Spotify nebo e-shopy doporučují obsah podle historie uživatele. |
| Rozpoznávání obrazu | Identifikace osob, objektů, značek na fotkách nebo videu. |
| Hlasoví asistenti | Siri, Alexa nebo Google Assistant reagují na hlasové příkazy. |
| Antivirové programy | Detekují škodlivý software na základě vzorců chování. |
| Prediktivní analytika | Předpovědi poptávky, chování zákazníků nebo selhání zařízení. |
Budoucnost úzké AI
Úzká AI bude ještě dlouho dominantním typem umělé inteligence. S přibývajícíc automatizací procesů a rozvojem edge computingu se její role ještě posílí, zejména v oblastech chytrých domácností, zdravotnictví, zákaznické podpory a průmyslové automatizace.
Vývoj směrem k obecné (AGI) a superinteligentní AI (ASI) zůstává stále otázkou budoucnosti.
Vyzkoušejte si sami, co dokáže moderní AI v přehledné aplikaci OCTODEEP – od chytrého chatu až po generování obsahu a automatizace.
AKtualizováno: 12. 5. 2025
Zdroje:
7 Types of Artificial Intelligence | Built In [online]. [cit. 12. 05. 2025]. Dostupné z: https://builtin.com/artificial-intelligence/types-of-artificial-intelligence
Types of Artificial Intelligence | IBM [online]. [cit. 12. 05. 2025]. Dostupné z: https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence-types
Types of AI | Artificial Intelligence Type [online]. [cit. 12. 05. 2025]. Dostupné z: https://www.simplilearn.com/tutorials/artificial-intelligence-tutorial/types-of-artificial-intelligence
4 Types of AI: Getting to Know Artificial Intelligence [online]. [cit. 12. 05. 2025]. Dostupné z: https://www.coursera.org/articles/types-of-ai
The Ultimate Breakdown of Different AI Types and Models [online]. [cit. 12. 05. 2025]. Dostupné z: https://www.gosearch.ai/blog/breakdown-of-different-ai-types-and-models/