Pavel Surynek v rozhovoru vysvětluje, proč si možná už brzy bude moci humanoidního robota pořídit každý nebo proč je důležité hledat rovnováhu mezi technickým pokrokem a lidským životním prostorem.

Obsah videa

Odkaz se otevře v novém okně na příslušném místě.

• 00:22 – Proč za rozvojem humanoidních robotů stojí psí roboti a e-koloběžky
• 08:04 – Vznikne vedle velkých jazykových modelů také velký behaviorální model?
• 10:43 – Jak koordinovat velké počty robotů
• 19:49 – V USA se doručovací roboti umí vyhýbat bezdomovcům aneb sociální aspekty AI
• 26:54 – Jaký je smysl člověka v době AI
• 31:36 – Dojde ke zpomalení vývoje „populární” umělé inteligence?

Zpět na začátek

To nejdůležitější, co v rozhovoru zaznělo

Hardware vede, software zatím pokulhává

Podle Pavla Surynka, profesora informatiky na ČVUT, je hardwarový pokrok v oblasti humanoidních robotů dramatický a jde velmi rychle dopředu. Roboti dnes v některých aspektech obratnosti dokonce překonávají člověka díky lepšímu designu kloubů, které nabízejí větší možnosti: „Humanoidní robot je v jistém smyslu nadhumanoidní. Omezení lidského těla nemusí respektovat,“ říká profesor.

Zatímco hardware je na špičkové úrovni, softwarové řízení, tedy AI, stále pokulhává. Pro roboty je totiž zatím velmi obtížné provádět složité plánování a myšlení dopředu. Místo komplexního uvažování AI často funguje na principu rychlé reakce na podněty nebo napodobování naučených pohybů, což ji zatím omezuje například v jemné motorice.

Co brání jejich většímu využtí?

Humanoidní roboti jsou zatím stále více ve fázi vývoje, než že bychom se s nimi potkávali každý den. Za jejich rychlým pokrokem však stojí překvapivě pokrok v technologii motorů, která se vyvinula například díky elektrickým koloběžkám. Tyto výkonné motory umožnily vývoj robotických psů a následně i moderních humanoidních robotů, kteří jsou velmi obratní.

Do budoucna lze očekávat jejich rozšíření tam, kde bude pro roboty snadné odkoukat danou činnost, velmi ale záleží na sběru konkrétních dat. „Pokud máme vzor, což může být například v nějakém výrobním procesu, tak tam si dokážu představit, že se nainstalují kamery, které odkoukají od pracovníků, co tam dělají,“ popisuje Pavel Surynek.

Do budoucna profesor Surynek očekává, že se roboti stanou cenově dostupnými pro širokou veřejnost, podobně jako automobily. Budou pomáhat v domácnostech s rutinními úkoly, jako je mytí nádobí nebo třídění prádla. To ale zatím záleží na rychlosti vývoje softwaru, jak se popasuje se simulací koordinace pohybů lidského těla.

Roboti šetří čas i energii, nejspíš vzniknou nové pracovní pozice

Profesor Surynek se specializuje na koordinaci a řízení velkých skupin robotů, a to v řádu stovek až tisíců. Jeho tým vyvíjí algoritmy, které efektivně řídí roboty v logistických centrech, kde se musí vyhýbat kolizím a optimalizovat pohyb s ohledem na čas a energii. Tato práce je extrémně náročná na výpočetní výkon, ale pokrok v paralelních počítačích a efektivnějších algoritmech posouvá hranice možného.

„Od doby, co dělám informatiku, došlo, řekněme u plánovacích technik, k obrovskému posunu. Plánovací technika je něco, co umožní robotovi, aby si předem rozmyslel, co bude dělat, než to provede. Nejprve plánuje, pak vykonává,“ uvádí profesor.

Dále v rozhovoru poukazuje také na to, že technický pokrok je poháněn touhou po zisku a vyvíjí se rychleji, než se stíhá společnost přizpůsobovat. Podle něj to může vést k zániku některých pracovních míst rychleji, než stihnou vznikat nová. „Vývoj je především poháněn touhou po zisku. A ta je zakódovaná v člověku. To je prostě věc, která se nedá obejít,“ říká.

Jednoduché řešení podle něj není, ale domnívá se, že by mohla pomoci vyvážená regulace. Obává se totiž, že stav bez jakékolic regulace by vedl ke kumulování technologických možností, moci a financí v rámci omezené skupiny lidí, která bude oproti zbytku společnosti bohatnout. Věří, že balanc by mohla přinést změna hodnot u nastupující generace, která si více cení volného času než materiálního zisku.

Proč člověk zůstává jedinečný?

Na otázku, zda AI nebere lidem smysl existence, Pavel Surynek odpovídá, že lidská inteligence je jen malou částí toho, co dělá člověka člověkem. Naše primární funkce je život a reprodukce, což z nás dělá biologicky neuvěřitelně sofistikované stroje, které jsou daleko mobilnější než jakýkoliv robot. Porážka v šachu nebo převaha bagru v síle neohrožuje lidskou identitu. Obává se spíše toho, aby AI neukrojila ze životního prostoru člověka, jako je jeho svoboda a čas.

V krátkodobém horizontu očekává zpomalení vývoje populární AI (velkých jazykových modelů), protože se vyčerpávají data a technologické pokroky v základním výzkumu. Nový impuls tak podle něj bude pravděpodobně záviset na objevu nových algoritmů a přístupů.

Zpět na začátek

Přepis rozhovoru s Pavlem Surynkem

Martin Zika: Mým hostem je dnes Pavel Surynek, profesor informatiky na ČVUT. Budeme se bavit o umělé inteligenci, o robotických agentech, o robotice jako takové, anebo třeba o humanoidních robotech. Vítám vás ve studiu podcastu Týdne Inovací, dobrý den. 

Pavel Surynek: Dobrý den. Děkuji. 

MZ: Pojďme začít těmi humanoidními roboty, protože vy se tím zabýváte. Mě by moc zajímalo, na jaké úrovni ti roboti dneska jsou, co všechno umí atd.? 

PS: Já bych řekl, že na hardwarové úrovni jsou na úrovni velmi dobré. Tam je pokrok velmi dramatický. Řekl bych, že trochu pokulhává ta softwarová úroveň. Tedy ta umělá inteligence, která je řídí. Ještě to není tak dokonalé, ale co se týče fyzických schopností těla, tak to bych řekl, že je hodně daleko. V některých částech obratnosti nebo v některých aspektech obratnosti to dokonce… 

MZ: Máte nějaký příklad? 

PS: … překonává člověka. Člověk má určitá omezení svých kloubů, řekněme třeba úhel rotace kloubu. To u humanoidního robota nemusíme respektovat, protože tam přichází vlastní design inženýra, který ho navrhuje. Takže on to může trochu ohnout více. Humanoidní robot je v jistém smyslu nadhumanoidní. Tahle omezení lidského těla nemusí respektovat. 

Zase ale trochu pokulhává softwarová stránka, umělá inteligence, protože je to v podstatě agentní řízení mnoha kloubů. Přichází do toho plánování, trochu myšlení dopředu. V tom současná umělá inteligence není moc dobrá. Dokáže velmi rychle reagovat, podnět a rychlá reakce, ale co se týče rozmyšlení mnoha činností dopředu, tak tam zatím vývoj není tak dobrý. 

MZ: Kdybych vás opět poprosil, abyste to uvedl na konkrétním příkladu, jak se to projevuje v praxi, že umělá inteligence není ještě na takové úrovni? 

PS: Je to tím, jak se vyvíjela. Umělá inteligence je dobře rozvinutá. Taková ta tradiční, řekněme, pro určité modelové uvažování. Tam můžeme říct, že tam patří třeba hraní šachů. V takové variantě, nebo v téhle hře, umělá inteligence člověka velmi snadno překonává. 

To uvažování o modelu znamená, že má nějakou představu o světě, ve kterém se to odehrává. Můžeme si to představit jako 3D model, laicky řečeno, ale ve skutečnosti je to zjednodušené. A v tomhle modelu si zkouší nějaké činnosti, jak by dopadly, a až když zjistí, že to dopadne dobře, že dosáhne určitého cíle, teprve se to začne provádět. 

Tohle dělat u humanoidního robota je extrémně obtížné. On má desítky kloubů a naplánovat pohyb v tomhle mnohadimenzionálním prostoru a vyzkoušet si předem, jak dopadne určitý pohyb, to je velmi těžké. 

MZ: Kdybych laicky řekl, že to je problém nějaké koordinace, je to tak? 

PS: Je to tak. Je to problém pohybové koordinace. Ten 3D model robota je prostě příliš obtížný na ovládání. Dá se udělat něco jiného. To je zase trochu jiný způsob umělé inteligence. Robot něco odkouká a pak to napodobí. To znamená, že vlastně neuvažuje příliš dopředu, jen vidí vjem a udělá na to nějakou pohybovou reakci. Tohle se dá udělat. A to jsou trošku jiné principy. 

MZ: Dalo by se říct, kde hlavně se dneska využívají humanoidní roboti? 

PS: No, já bych řekl, že zatím se příliš nevyužívají. 

MZ: Čili je to v nějakém stadiu vývoje? 

PS: Já bych řekl, že to je ve stadiu vývoje. Zajímavé je, jak k tomu vývoji došlo. Myslím si, částečně je to můj názor, ale i trochu podložený, že ten pokrok, proč ho máme takový, je ve zdokonalení pohonu, respektive motoru. 

Všimněme si, že boom humanoidních robotů začal až po boomu humanoidních psů. Ukázalo se, že pro toho psovitého robota bylo velmi obtížné udělat dostatečně tuhý kloub. Má dlouhou nohu, která se otáčí v kloubu vzdáleném od místa, kde se tlapka dotýká země. 

Ten kloub musí mít obrovský točivý moment, a tohle udělat mechanicky se ukazovalo jako velmi obtížné. K tomu pokroku, kdy se to podařilo zvládnout, došlo až v nedávné době. A trošku to souvisí i s elektrickými koloběžkami. Tam máme taky boom v poslední době, a používají velmi podobný typ motoru. 

Takže ten pokrok souvisí s tím, že máme různá elektrická zařízení. Tam jsou motory s postupně narůstajícím výkonem, a to se krásně přeneslo i do robotiky. Najednou máme robotického psa. 

Toho si samozřejmě všimli i vývojáři humanoidních robotů. Pro ně to byla výborná součástka, úplný zázrak. Tak ji zabudovali do humanoidních robotů. A najednou máme moderního robota, který chodí, skáče a je velmi obratný. 

MZ: Kde podle vás především v budoucnu humanoidní roboti najdou uplatnění? Může to být třeba v oblastech, kde je nedostatek lidí, jako jsou, dejme tomu, třeba sociální služby atd.? Co si o tom myslíte?  

PS: Může to tak být. To je zase věc, která bude umožněná, řekl bych, pokrokem v softwaru. Jakou činnost dokáže robot dobře odkoukat. Dobrý pokrok je právě tam, kde je možnost nějakou činnost odkoukat. Pokud máme vzor, což může být například v nějakém výrobním procesu, tak tam si dokážu představit, že se nainstalují kamery, které odkoukají od pracovníků, co tam dělají. A tahle činnost se pak přenese do robota. Tam si to dokážu představit velmi snadno. A i pokusy, které vidíme, o co se firmy snaží, tohle naznačují, že to je ten směr. 

Ty sociální služby, to je otázka. Nevím. Zatím jsem si nevšiml, že by tam nějakého pracovníka v sociálních službách sledovala kamera. Navíc roboti, nebo spíš ovládací software, který řídí motoriku robota, zatím nemá takovou jemnost. Jemné zacházení s něčím velmi jemným, třeba s pacientem, to tam ještě není. Takže si myslím, že to bude o něco pomalejší. Ale dá se předpokládat, že i tam bude nástup technologií. Zvláště v zemích jako Japonsko, kde mají mnoho starých lidí, stárnoucí populaci – a snaží se tyhle pracovníky nahrazovat technicky. Ostatně i Čína je dalším příkladem. 

MZ: On je to asi případ i Evropy. 

PS: I Evropy, ale Evropa asi v té robotice a v nasazování robotů není tak daleko. 

MZ: Pokud jde o vývoj umělé inteligence pro ovládání nebo fungování humanoidních robotů, co očekáváte? Dojde k nějakému průlomu? To, o čem jste mluvil a kdy? Jaký z toho máte pocit? 

PS: No, tady to je strašně zajímavá věc. Teď máme v umělé inteligenci něco, čemu říkám populární umělá inteligence. Objevila se v poslední době a získala obrovskou popularitu. Je založená na takzvaných velkých jazykových modelech. 

To znamená, že máme jakýsi mechanismus umělé inteligence, který se učí z textu, případně z obrázků. Řekněme, že to je velký obrázkový model, nebo z videa. A dá se očekávat, byla to i moje předpověď na přednáškách pro studenty, že možná vznikne velký behaviorální model. Tedy velký model chování. Že odkoukáme nějaké chování, nějaké pohyby, a z toho se vytvoří obdoba velkého jazykového modelu. 

Pak budeme mít přirozenou pohybovou reakci robota na nějaký vjem. Podobně jako když položíme umělé inteligenci textový dotaz a dostaneme přirozenou odpověď, protože je založena na lidských textech. Tady, kdyby se podařilo vytvořit ten velký model chování, dostali bychom velmi přirozenou odpověď, ale chováním. Pohybem. Všemi aktuátory, kterými může působit humanoidní robot. 

MZ: Dá se pro laiky nějak vysvětlit, na čem to vlastně závisí, aby se tohle to podařilo? 

PS: Asi to závisí na sběru dat. Různé firmy, různé společnosti, které toho chtějí dosáhnout, se velmi snaží. Máme kamery na každém rohu, v továrnách jsou kamery na každém rohu. Snímají pohyby. Jde vlastně jen o to, nějak z těch videí přenést pohyb na jakousi kostru humanoidního robota. Do jisté míry to jde. Má to nějaké problémy, ale pokroky v tom samozřejmě jsou. 

MZ: Tak uvidíme. Pojďme teď k tomu, čím se zabýváte. Pokud mám správné poznámky, tak se zaměřujete na výzkum a výuku umělé inteligence, zejména se zaměřením na řízení a koordinaci velkých skupin robotů. Je to tak? Četl jsem v nějakém článku, že to je například vymýšlení algoritmů pro řízení robotů ve velkých skladových centrech. Můžete nám to víc přiblížit? 

PS: Je to tak. Já bych řekl, že to je taková naše super schopnost se specializovat na velké počty robotů. 

MZ: To znamená, že to je super schopnost, protože to nikdo jiný neumí? 

PS: Ano. Respektive není tolik skupin, které to umí. My si zkrátka potřebujeme najít vlastní doménu působnosti, abychom v ní byli na špičkové úrovni v rámci světového výzkumu. 

A to je právě záležitost koordinace a plánování pro velké počty robotů. A když říkáme „velké počty“, tak tím myslíme stovky až tisíce robotů. To platí u jednodušších robotů, třeba takových, co se jen pohybují, jako automatické vysavače nebo skladové roboty. 

Snažíme se je koordinovat a řídit všechny najednou tak, aby například dosáhli nějaké optimality, co nejmenší spotřeby energie nebo co nejmenší spotřeby času, aby dosáhli výsledku. O tohle se snažíme, ale samozřejmě jak narůstá komplexita robota, když přejdeme od jednoduchého pozemního robota třeba k robotické paži, tak už těch robotů ubývá. Je to dáno výpočetními schopnostmi současných počítačů.

Úlohy, které s těmi roboty řešíme, jsou extrémně obtížné. Jsou známy jako úlohy na hranici výpočetních schopností. Říkáme, že mají vysokou výpočetní složitost. Takže jak narůstá komplexita robota, snižuje se počet robotů. U robotických paží jich zvládneme plánovat najednou zhruba okolo deseti. 

MZ: Takže potřebujete, aby se rozvíjela i, řekněme, technická vyspělost počítačů, ta výpočetní kapacita? 

PS: Ano, to je pro nás velmi důležité. Velmi zajímavý je ten pokrok. Od doby, co dělám informatiku, došlo, řekněme u plánovacích technik, k obrovskému posunu. Plánovací technika je něco, co umožní robotovi, aby si předem rozmyslel, co bude dělat, než to provede. Nejprve plánuje, pak vykonává. 

Za dobu, co se téhle vědě věnuji, ten nárůst schopností, nebo výpočetních možností, byl řekněme tisícinásobný, až desetitisícinásobný. A to je dáno částečně hardwarem, částečně pokrokem v algoritmech. 

Řekl bych, že pokrok v algoritmech má na tom větší podíl. Ale samozřejmě i hardware. Tam vidíme stonásobný, možná i tisícinásobný nárůst výkonu. To je strašně důležité. Teď začínáme mít paralelní počítače. Ony tedy byly vždycky, ale teď se dostávají přímo k výzkumníkovi na stůl. Snížil se ten práh. Už nemusíme jít k superpočítači, máme ho na stole. 

MZ: Znamená, že to je nějaké zdvojnásobení kapacity? 

Paralelní počítač je dnes už i mobilní telefon. O paralelním počítači mluvíme, když mluvíme o více jádrech. Více jádrový procesor je paralelní počítač. Takže teď dostáváme, v podstatě už v mobilním telefonu, takový malý superpočítač. Nemluvě o stolním počítači, to už je takový větší superpočítač. Tohle velmi pomáhá. 

Na druhou stranu, paralelizace řízení robotů, plánování, to je velmi obtížné. Takže na jednu stranu nám to pomáhá, ale zároveň se komplikuje práce výzkumníků. Protože vymyslet algoritmus pro takový hardware je daleko těžší. 

MZ: A když se bavíme, ještě se k tomu vrátím, o těch velkých skladových centrech, tak chápu správně, že je to hodně otázka koordinace? Aby na sebe jednotlivé činnosti navazovaly a dohromady to fungovalo co nejefektivněji? 

PS: Je to tak. Tam jde o to, že my vypustíme do skladu spoustu robotů, řekněme tisíc robotů. A ti roboti mají za úkol vyzvedávat nějaké položky ze skladu, něco, co je tam uložené, a převážet to na určitá místa. Třeba na místo, kde se to bude balit. A v tom skladu vzniká obrovská dopravní zácpa. To je potřeba nějak řešit. Potřebujeme se hlavně vyhnout srážkám. To je důležité. 

Interakce mezi roboty spočívá v tom, že se nesmí srazit. Musí se nějak vyhýbat. Samozřejmě, to vyhýbání zpomaluje celý proces. Takže ho musíme udělat efektivně. Zároveň ale musí být splněný cíl. To je velmi obtížná úloha. 

S počtem robotů obtížnost narůstá. A obtížnost roste i s tím, jak chceme ušetřit energii a stlačit čas. Kdybychom si povolili hodně času a hodně energie, úloha je jednoduchá. Ale čím víc chceme šetřit a zkrátit dobu doručení všech potřebných věcí, tím víc roste výpočetní náročnost. A to je zajímavé, takový zákon zachování té přírodní energie: když chci víc, musím víc výkonu odevzdat. 

MZ: Když se ještě budeme bavit o tom, čím se zabýváte, tak jste už zmiňoval robotickou ruku. Vy jste si také sám jednu vyvinul a postavil. Pokud to dobře chápu. 

PS: Je to tak. Ono to vzniklo tou touhou dělat koordinaci více robotických paží. Tak jsem se začal zabývat robotickou paží a nějakou shodou okolností jsem se dostal i k 3D tisku. Vznikl nápad: proč si tu robotickou paži prostě nevyrobit? 

A tak jsem se trochu přenesl z čistě informatické roviny, kde se programuje, i do té hardwarově inženýrské. Začal jsem tu robotickou paži konstruovat společně se studenty, v některých aspektech mi pomáhají, a dostávám se i do těch inženýrských záležitostí robotiky. To je strašně zajímavé a obohacující. Pomáhá mi to zpětně pochopit víc věcí v řízení robotů, protože získávám zkušenost i s hardwarem. Snažím se jít co nejníž, abych si co nejvíce věcí dokázal zkonstruovat sám. 

Samozřejmě to končí u motoru, ten nezkonstruuji, ten se musí koupit, ale ostatní mechanické části, to už je vlastní výroba pomocí 3D tisku. A člověk se při tom hodně naučí. Navíc si toho robota můžeme zkonstruovat podle vlastních požadavků a přání. Vypadá tak, jak chceme. Má schopnosti, které potřebujeme. 

MZ: Vy se také zabýváte různými souvisejícími otázkami umělé inteligence a dalších, řekněme, oblastí nebo problémů. Mimo jiné přemýšlíte o některých sociálních aspektech umělé inteligence, což je teď, dá se říct, hodně aktuální téma. Mimo jiné se hodně diskutuje o tom, a už je to docela dlouhou dobu, jestli umělá inteligence bude nebo nebude lidem brát práci.

V poslední době jsme poměrně zásobovaní určitými katastrofickými scénáři, kde všude k tomu dojde. Pak zase někdo mluví o tom, že sice budou pod vlivem AI mizet pracovní místa, ale zároveň budou vznikat nová. Jak tohle vidíte vy? 

PS: K tomu bych chtěl říct především, že v těch sociálních, sociologických otázkách jsem amatér. Dívám se na to jenom z amatérského hlediska, takže určitě profesionál by k tomu řekl daleko víc. Ale přece jenom, informatiku nebo příspěvky k umělé inteligenci dělám, takže se zabývám i otázkou sociálních dopadů. Přemýšlím o tom. A docela zajímavý obrázek jsem viděl teď na konferenci v Los Angeles, byla to robotická konference o automatizaci. 

Zdá se, že tam už je běžné, že doručovací robůtek vozí nějakou zásilku, zřejmě jídlo, bych řekl. Normálně se orientuje v provozu na ulici, na chodníku, dokáže se vyhýbat chodcům, dokáže přejet ulici na zelenou. Teda, ona tam není zelená, ale bílá, a on dokáže ten přechod přejet. Ale zajímavý obrázek, ten sociální, je, že se vyhýbá také bezdomovcům ležícím na zemi, což je tam bohužel úplně běžný obrázek. A ten robot se mu inteligentně vyhne. 

Takže jsem se na to díval a říkal si „tak tohle je teda obrázek umělé inteligence“. Když tam objíždí ten robůtek toho bezdomovce, jestli tím vlastně prospívá společnosti, nebo ne. 

Říkal jsem si, jestli by nebylo lepší, kdyby tu rozvážku prováděl člověk. On by dostal práci, dostal by peníze. Takhle to místo něj dělá robot a ten člověk byl eliminován z ekonomického procesu. Někdo byl eliminován z ekonomického procesu. Možná se tedy ušetřila nějaká pracovní síla, třeba by to stejně nikdo nechtěl dělat, ale přece jenom si říkám, jestli když se tenhle vývoj dožene do extrému, tak jestli nakonec nebude mnoho lidí úplně odstraněno z ekonomického systému. 

MZ: A směřuje to tam podle vás? 

PS: Zdá se, že ano. Asi existují nějaká řešení. To zase nejsem profesionál v tomhle, ale zdá se, že některé pracovní činnosti se eliminují rychleji než stačí vznikat nové. A to trochu souvisí s tím, že ten vývoj je až moc rychlý. Třeba i já, co sleduji vědu nebo se snažím orientovat ve vědě, tak někdy je vývoj výsledků tak rychlý, že se v tom ani nestačím orientovat. Jak ty poznatky rychle přibývají. 

Takže je tady otázka, na kterou nemám odpověď, jestli technický vývoj neprobíhá tak rychle, že se mu společnost nestačí přizpůsobovat. A já si myslím, že asi ano. Že to tak asi je. 

MZ: Ona je taky otázka, jestli se s tím dá něco dělat. My jsme tady měli nějaké výzvy k pozastavení toho vývoje na určitou dobu, ale to se ukazuje asi jako naprosto nereálné. Jestli se toto dá nějak řešit? Protože to, co říkáte, k tomu asi pravděpodobně opravdu dochází. 

PS: Tedy, to nevím. Nevím, jestli se to dá nějak řešit. Nezafunguje nějaká výzva typu „Zastavme vývoj“. To samozřejmě fungovat nebude. Protože ten vývoj je především poháněn touhou po zisku. A ta je zakódovaná v člověku. To je prostě věc, která se nedá obejít. 

A pakliže někde existuje nějaká koncentrace možností, jak pomocí technického pokroku vyrobit zisk, tak se to prostě využije. Nehledě na to, kdo si co myslí. Tomu nezabráníme. 

MZ: A jak se v téhle souvislosti díváte na to, co se třeba děje ve Spojených státech, kde, dá se asi říct, velmi sílí tlak na to v podstatě co nejvíc omezit regulace, pokud jde o vývoj umělé inteligence. Jak tohle vnímáte? 

PS: Ta odpověď by byla dlouhá a komplikovaná. Zjednodušeně: když to velmi koncentruji, tak si myslím, že nějaké regulace by asi byly vhodné, respektive určitě by byly vhodné. Úplně neregulovaný vývoj, v extrémním důsledku si myslím, že povede k tomu, že většinu technologických možností, moci, financí získá omezená skupina lidí. A ta znevýhodněná skupina, možná i většina, zchudne, nebo bude obraná o svoje možnosti, možná o peníze. A nepovede to k pokroku celé společnosti, ale jenom k bohatnutí určité části. Takže si myslím, že úplně živelný vývoj by vedl k takovým důsledkům. 

Pak je ale otázka, jestli by regulace něco zlepšily. Vidíme, že třeba v Evropě ty regulace spíš vedou k technickému zaostávání. Takže to je otázka velmi složitá. Tam si spíš myslím… 

MZ: Čili něco mezi? 

PS: Možná, že ano. Myslím si, že asi správnou cestou je najít nějaký balanc, ale to je extrémně, extrémně obtížné. Určitě je cestou vzdělávat se a o věcech přemýšlet. Vidím, že moudří lidé chápou, že je potřeba ten balanc hledat, ale pak je otázka, jestli mají ve společnosti dostatečné slovo na to, aby se tyhle myšlenky dostaly k realizaci. 

MZ: Chci se vás také zeptat, shodou okolností v téhle době vydává ředitel Týdne inovací, v jehož podcastu jsme, Lukáš Sedláček, knihu, kterou nazval Nazí v AI době. On se v ní zabývá mimo jiné hledáním smyslu existence. Mimo jiné tam píše, že ve chvíli, kdy umělá inteligence začíná skoro téměř ve všem přesahovat schopnosti člověka, tak jaký smysl jako lidé v tu chvíli máme? Zároveň to ale vidí docela optimisticky, že nám to vlastně poskytuje příležitost ten svůj smysl si najít. Tak mě zajímá, jak toto vnímáte? 

PS: To je velmi zajímavé. Co se týče schopností člověka a umělé inteligence, je to strašně zajímavá otázka. Já vždycky říkám takovou věc, říkám to studentům, nevím, jestli nenarazím na nepochopení, ale je potřeba si uvědomit, co vlastně člověk je. Co jsou živočichové? Co představují z fyzikálního a biologického hlediska? 

Na člověka, nebo obecně na živé organismy, se musíme dívat především a v podstatě by se dalo říct jako na rozmnožovací stroj. To je taková primární funkce života, nebo jedna z primárních funkcí života, řekněme. 

A když si představím člověka: tak je to inteligentní, mobilní agent schopný rozmnožování. Což je ale úplný technický zázrak. Kdybychom tohle chtěli převést do robota, tak jenom na výrobu čipu, jenom toho řídicího „mozku“ toho robota, potřebujeme v podstatě celoplanetární průmysl. 

Takže ten takzvaný mobilní robot vůbec není mobilní. Aby se mohl rozmnožovat, aby vůbec mohl vzniknout, potřebuje s sebou táhnout celou planetu, celý průmysl. Takže má k opravdové mobilitě strašně daleko. 

Zatímco živé organismy tohle mají všechno zabudované v sobě, což je úplný technický zázrak. A na tenhle technický zázrak je spotřebována většina technického zázemí přírody. Aby se tohle podařilo. Na samotnou inteligenci pak zbývá jenom kousíček. 

Takže tu lidskou inteligenci, já si myslím, je poměrně snadné překonat. Minimálně v určitých aspektech. Vidíme to v šachách, v kalkulačce. A těch aspektů bude jenom přibývat. 

Takže být super inteligentní, nebo v něčem inteligentnější než člověk, to není až tak těžké. Protože primární funkcí člověka není být inteligentní. Primární funkcí je prostě žít. 

MZ: Čili podle vás ten smysl tady pořád je a nezpochybňuje ho ani existence umělé inteligence? 

PS: Umělá inteligence ho do jisté míry ohrožuje. Nevidím v tom ale žádné zpochybnění, tam žádné není. Spíš mám obavu z toho, aby si umělá inteligence neukrojila ze životního prostoru. Ať už ve smyslu svobody člověka, volného času, nakládání s časem, svobody rozhodování, a vůbec takového životního prostoru v širším slova smyslu. 

Aby člověk měl životní prostor, měl zdroje, potravu, svobodu pohybu a tak dál. Tak v tom vidím možnost omezení. Ale nevidím zpochybnění samotného smyslu života. Protože koneckonců umělá inteligence nemá žádné vědomí. To je velmi daleko. Je to prostě jenom napodobování činností. 

Samozřejmě, necítím se poražen fyzickým výkonem bagru, že zvedne víc. Necítím se nijak méněcenný, když mě předjede motorka. Tak ani když mě porazí počítač v šachách, není mi to nijak líto. Moji identitu nebo moji pozici být člověkem to nijak nezpochybňuje. 

MZ: Tam je velmi zajímavé, co můžeme očekávat, pokud jde o další vývoj umělé inteligence. Když jsme se domlouvali na tom rozhovoru, tak jste mi mimo jiné psal, že v krátkodobém horizontu očekáváte zpomalení vývoje té takzvané populární AI, jak jste ji nazval, protože pomalu vyčerpává pokroky v základním výzkumu. Můžete to trochu rozvinout? To je zajímavé. 

PS: Ta současná populární umělá inteligence… 

MZ: To znamená ty velké jazykové modely… 

PS: Velké jazykové modely staví na strojovém učení, které známe už od počátků umělé inteligence. První neuronové modely byly vlastně jednou z prvních věcí, které byly v umělé inteligenci navrženy, včetně učících algoritmů, které se tehdy navrhly. Akorát byl tehdy problém, že neexistovaly dostatečně výkonné počítače, aby se to dalo skutečně realizovat. 

Ten potřebný výpočetní výkon přišel až s nástupem grafických karet, konkrétně herních grafických karet. Ukázalo se, že výpočty, které se používají v počítačové grafice, se velmi dobře hodí i pro učení neuronových sítí. A to se pak využilo i pro jazykové modely. 

Takže já bych řekl, že potenciál, který poskytl základní vývoj, se postupně vyčerpává. Zároveň se vyčerpávají i data, na kterých se dají ty modely učit. V podstatě už byl zpracován celý internet, veškeré digitalizované knihy, která šly zpracovat, veškerá videa, obrázky… A teď, jaká další data ještě existují? 

Takže bych řekl, že ten růst, který vypadal jako exponenciální, se na nějakou dobu zastaví. Než přijde nový impuls ze základního výzkumu. Nebo možná už v tom základním výzkumu existuje, jen je potřeba, aby ho někdo vytěžil. Klidně to může být objev starý dvacet, třicet, čtyřicet let. A je potřeba, aby ho někdo uchopil a vytěžil v ekonomickém slova smyslu. 

MZ: Také jste zmiňoval, že v dlouhodobějším horizontu, že očekáváte takzvaně demokratizaci robotiky. 

PS: Myslím si to. Pod tou demokratizací si představuji, že robota si bude moct dovolit skoro každý. Podobně jako si skoro každý může dovolit, aspoň ve vyspělém světě, automobil. A to se stejně týká především vyspělého světa, ta robotika. Takže si myslím, že se to stane. 

Po hardwarové stránce: součástky robotů už jsou vyráběné v tak masivním množství, že se podařilo stlačit cenu úplně na přijatelnou úroveň. Takže si takového humanoidního robota bude moct jednotlivec dovolit. 

Otázka ale je, co ten humanoidní robot bude dělat. To je trochu otázka vývoje řízení softwaru. Myslím si, že to řízení bude brzy dohnáno. Pokroky tam jsou. Sice to teď trochu pokulhává, jak jsem říkal, ale v dlouhodobějším horizontu si myslím, že se to dožene. 

A pak ten humanoidní robot, nebo nemusí být nutně humanoidní, může to být třeba jen nějaká robotická paže, nám může pomáhat s těmi neoblíbenými činnostmi, jako je mytí nádobí nebo dávání prádla do pračky. Což, mimochodem, je docela složitá činnost. 

MZ: To potvrzuji. 

PS: Je to tak. Nezdá se to: třeba nakrájení masa, nebo vůbec práce s materiály, které nejsou úplně poddajné, jako je maso… To je klasický příklad. Nakrájet maso tak, aby ho robot uchopil, pěkně nakrájel a ten plátek dobře vypadal. 

Tohle vyžaduje nesmírnou koordinaci u člověka. To je prostě dokonale sladěná souhra senzorů – hmatu, zraku a pohybu. A to současná robotika ještě nemá. 

Tam, kde to naopak vypadá složitě, třeba složit Rubikovu kostku, což je těžký úkol pro člověka, tak pro robota je to trivialita. Ale nakrájet ten kus masa, to je opravdu těžké. 

MZ: Já bych se ještě na závěr vrátil k tomu, o čem jsme se už bavili, a to je podle vás ten rozpor mezi rychlým technickým pokrokem a tím pomalým, nebo spíš tím, že společenský pokrok tomu rychlému nestačí. 

Co by se s tím podle vás dalo dělat? Vy jste zmiňoval, že roli by mělo hrát vzdělávání. Ale dalo by se tomu podle vás ještě nějak jinak pomoct? Nebo to prostě musí nějak přirozeně vyplynout? 

PS: To je zajímavá otázka. Možná že to vyplyne z přirozené změny života. Děje se taková věc… Když se podíváme na současnost, je vidět nárůst home office, čili domácí práce. Vznikají sociální změny. Někdy skokově, někdy postupně. A s tím souvisí i to, že je, a je to vidět hlavně na mladé generaci, že si začínají více cenit volného času a vůbec času pro sebe. 

A to si myslím, že je trend, který bude tlačit na to, aby ten pokrok nebyl tak rychlý. Protože ten rychlý pokrok, jak jsem říkal, je poháněn touhou po zisku. Ale myslím si, že nastupující generace třeba nebudou mít tak silnou touhu po zisku. Budou si víc cenit jiných hodnot. 

A to by mohlo tenhle drastický, rychlý vývoj zpomalit. Nevím samozřejmě, jestli se to stane, ale tenhle trend pozoruji. Takže spíše než nějaký jiný způsob, to vidím v životním stylu a v tom, že se jako cenné objeví jiné hodnoty než ty, které vyznáváme dnes. Což se historicky dělo. Technická civilizace je vlastně jen epizoda v dějinách lidstva. 

MZ: Díky moc, že jste byl hostem podcastu Týdne inovací. 

PS: Také děkuji. Já jsem rád, že jsem se mohl podělit o nějaké myšlenky. 

Zpět na začátek