Když se Microsoft zahledí do budoucnosti – nehledě na to, zda blízké, či vzdálené – nevidí nic než umělou inteligenci (AI) a zejména hluboké učení, její v současné době nejskloňovanější odvětví.
Výrobce již v tomto směru investoval miliardy dolarů včetně řady akvizic, například startupu Bonsai nebo společnosti Semantic Machines. CEO Satya Nadella se nechal slyšet, že AI je „nejzásadnější technologií naší éry“.
Otázka nezní, zda je hluboké učení důležité. Bezesporu je! Zároveň je však možné, že toho od něj očekáváme příliš a že už nyní naráží na hranice svých možností. Přinejmenším to tvrdí rostoucí počet počítačových vědců a výzkumníků.
Nedá se proto vyloučit, že se Microsoftu jeho velká sázka na hluboké učení nevyplatí, zejména pokud opomene investovat do dalších oblastí AI, které by se mohly ukázat jako užitečnější.
O pejskovi a kočičce
Pro lepší pochopení se pojďme rychle podívat na to, jak hluboké učení vlastně funguje. V zásadě jde o to, že umístíte obrovský objem dat do systému, který je schopný samostatného učení a nepotřebuje, aby mu vývojáři psali kódy pro konkrétní úkoly.
Nejjednodušším příkladem jsou psi a kočky. Stroj se může naučit rozeznávat tyto druhy zvířat tím, že mu dáte k dispozici stovky tisíc fotografií, samozřejmě vybavených popisky, o které zvíře se na každém snímku jedná.
Vtip je v tom, že pokud jde o skutečné hluboké učení, systém už nepotřebuje žádné další vstupy. Kromě prostého třídění fotek si má podobným způsobem poradit například i s řízením aut či výzkumem rakoviny... a do toho, jak toho docílí, v zásadě nevidíme.
Michael Jordan na pochybách
To by samo o sobě nebyla potíž, ale jak nedávno napsaly The New York Times, řada odborníků si začíná klást otázku, zda je hluboké učení skutečně tak hluboké. Zároveň se objevují obavy, zda po přehnaném očekávání nepřijde hluboké rozčarování.
Problém podle vědců vězí v tom, že hluboké učení je ze své podstaty velmi omezený nástroj, který si umí poradit pouze se specifickými úkoly, které vyžadují spoustu dobře dostupných dat a jasné zadání – například třídění psů a koček.
Profesor Michael Jordan z University of California se pro daný článek vyjádřil velmi zpříma: „Žádná skutečná inteligence v tom není. Jsou to algoritmy postavené na hrubé síle a domnívám se, že bychom toho od nich neměli očekávat příliš.“
Profesor Gary Marcus z New York University se zase nechal slyšet, že „vzorce získané pomocí hlubokého učení jsou mnohem povrchnější, než se jeví na první pohled“. A pokud chcete důkaz, stačí se podívat na Microsoft Office.
Velká sláva, malé změny
Microsoft se rád chlubí tím, že Office nyní běží na AI. Sice to zní působivě, ale při bližším pohledu zjistíte, že se vlastně nic zásadního nezměnilo. AI zabudovaná do Wordu má například pomáhat s kontrolou pravopisu. Přijde mi stejná jako dřív.
AI zabudovaná do Outlooku vás upozorní, že je nejvyšší čas vyrazit na naplánovanou schůzku. Vzrušující, že ano? AI zabudovaná do PowerPointu vám zase navrhne design slidů. Stěží je rozeznáte od původních šablon.
Na druhou stranu je nutno uznat, že pokročilejším uživatelům Excelu přinese AI skutečně něco navíc a pomůže jim získávat užitečné poznatky z velkých objemů dat. Zároveň nepochybuji, že se během příštích let objeví další, užitečnější nástroje.
Přesto se domnívám, že Microsoft – společně s celou řadou dalších technologických firem – sype do hlubokého učení obrovské prostředky, které by se z dlouhodobého hlediska možná vyplatilo investovat do jiných a potenciálně přínosnějších druhů AI.
Tato skutečnost by mohla ublížit Microsoftu a zároveň oddálit chvíli, kdy budeme moci skutečně začít sklízet plody této stále ještě mladé technologie. Doufám proto, že se výrobce podívá na hluboké učení střízlivým pohledem a učiní umělou inteligenci skutečně inteligentní.
Preston Gralla je přispěvatelem amerického Computerworldu a autorem více než 40 knih z oblasti IT.
Zdroj: IDG News Service
