Hledání souvislostí pomocí umělé inteligence

Příslušníci rodu homo sapiens jsou rození výzkumníci. Každé dítě se neuvěřitelně rychle učí získávat nové poznatky o světě: dozví se, že pokud otevře dlaň a pustí chrastítko na zem, předmět se ztratí z jeho dosahu. Začne-li křičet, dospělý přijde a hračku zvedne. Dítě tak formuluje hypotézu dalšího vývoje – otevře-li se moje ruka, chrastítko je najednou pryč, a brzy někdo přijde. Experimentuje tak a testuje realitu.

Anebo při učení chůze metodou pokus – omyl děti formulují hypotézy a dělají statistické vyhodnocení – povede se mi udělat tři kroky vpřed, aniž spadnu? Zlepšuji se v téhle dovednosti? Jak dlouho mi bude trvat, než dospěji k dokonalosti? Děti se tak neustále učí porozumět souvislostem mezi příčinami a následky.

Navzdory veškerým pokrokům v oboru umělé inteligence jsou však stroje od těchto schopností ještě vzdálené. Převážně ještě nedokážou pochopit příčinnou souvislost mezi různými jevy. Podle mnohých výzkumníků věnujících se AI může být tato dovednost považována za další velký krok, který umělou inteligenci posune na vyšší úroveň. Byla by tak schopná širšího spektra dovedností.

Jak daleko jsou vědci na této cestě? Na celém světě usilovně pracují na tom, jak dovednost pochopení příčin a následků umělou inteligenci konkrétně naučit. Výzkumník Yunzhu Li, který působil jako doktorand na MIT (Massachusetts Institute of Technology), a jeho kolegové demonstrovali experiment, který na první pohled vypadá jako pouhá hračka. Avšak uvádí porozumění příčinám a následkům přímo do praktického nasazení.

Tým předvedl praktickou aplikaci své technologie. Badatelé natočili cosi na způsob trikového filmu, na němž jsou zachycené součásti oblečení, jako jsou svetry či kalhoty. Oblečení umístili na skleněnou desku, pořídili snímek, potom pohybovali rukávem a zaznamenali další snímky. Hotová videosekvence pak zachycuje pohyby jednotlivých kusů oblečení. Potom zadali úkol softwaru, který sami vyvinuli: řekneš nám, jak přesně jsme postupovali!

Pište pro Computerworld

Máte dobré nápady, máte co říct? Chcete se podělit o své znalosti se čtenáři Computerworldu?

Je tu ideální příležitost. V redakci neustále hledáme externí autory, kteří rozšíří náš záběr. Nabízíme možnost publikací zajímavých článků nejen na webu, ale také v našem tištěném magazínu.

Pokud máte zájem, ozvěte se šéfredaktorovi na e-mail: radan.dolejs@iinfo.cz

Nástroj se musí naučit, jak jsou jednotlivé kusy oblečení navzájem propojené a jaké to má důsledky – například by měl dokázat vyvodit, že pohyb pravé nohavice na kalhotách tu levou neovlivní. Software tak pracuje ve dvou krocích – v prvním kroku vyhodnotí statické obrazy a identifikuje klíčové body obrazu. Druhý modul následně vyhodnotí sekvenci a vytvoří hypotézy o spojeních mezi klíčovými body. Třetí potom vypočítá, jak se body na základě tohoto modelu budou pohybovat, a své závěry srovnává s předloženou videosekvencí.

Vyhlíží to na první pohled jako pouhá demonstrace, nástroj však najde konkrétní praktická uplatnění.

„Představme si například pohyb chodců a aut v dopravním provozu,“ jmenuje jednu z potenciálních aplikací Yunzhu Li. „Model by mohl vypočítat, které z určitých objektů ovlivní pohyby jiných objektů. To by bylo velmi užitečné pro autonomní vozidla nebo pro řízení dopravního provozu ve městě.“

Pokud váš článek zaujal a chcete si ho dočíst, tak vyšel v magazínu Computerworld 6/2022, který si můžete koupit zde.