Českem rezonuje nadhozené téma AI a vzdělávání. Česká tendence AI ve školství vypadá zatím velmi restriktivně: zakázat, identifikovat, zadupat, ať se žáci snaží sami, memorují a sami přemýšlejí. OpenAI jako lídr v oblasti umělé inteligence vydal článek a další materiály o použití umělé inteligence ve vzdělávání.

A tím se dostáváme k dalšímu podstatnému problému. Obecně se předpokládá, že umělá inteligence povede téměř automaticky ke zvýšení produktivity, přičemž označení “téměř automaticky” zahrnuje především implementační rizika a náklady. Tedy náklady na to, dosavadní proces automatizovat. Mohlo by se ale stát, že umělá inteligence produktivitu naopak sníží? Když odmyslíme vysloveně chybnou implementaci, tak známe i skutečné případy snížení produktivity....

V takovém případě dosáhneme zbytečné automatizace, při níž vyplýtváme náklady, přínosy ale nebudou podstatné. Nebo zautomatizujeme něco, co se dlouhodobě neukáže být pro produktivitu podstatné. Tak například se dnes velmi často používá AI pro optimalizaci textů při copywrittingu nebo k návrhům kampaní na sociálních sítích. Jak moc se zvýšení produktivity v copywrittingu promítne do produktivity v celém odvětví, nejde jen...

Když se na seznam problémů stojících před transformativním pojetím AI podíváme, nutně vidíme jeho obsáhlost. A nelze nevidět nutnost celkového posunu, ve všech parametrech. Vyřešení jedné skupiny problémů nemusí a pravděpodobně ani nebude stačit. Jenže vyřešit všechny tyto problémy je náročné a bude to nepochybně i zdlouhavé. V řadě případů se může vývoj na dlouho zaseknout, nezapomínejme na to, že...

V Česku tolik vysmívané společenské vědy jsou jedním z hnacích motorů rozvoje AI do AGI. Velká část informací totiž není nikde zapsaná, dostupná, jsou to kulturní a společenské zvyklosti sdílené v komunitě, nebo pracovní postupy, které se předávají v rámci komunity, řemesla. V pracovním prostředí jsme zvyklí uplatňování těchto informací nazývat intuice nebo zkušenost, často jsou to tak velké detaily...

Dnes bude řeč hlavně o umělé inteligence a to poněkud teoreticky. Nakolik je reálné, aby způsobila průlomové změny ve společnosti a masivní transformaci ekonomiky?

Zásadním problémem umělé inteligence je fakt, že dnes není schopna nahrazovat celou škálu lidských činností nutných pro vývoj, výrobu a distribuci nějakého produktu. Zatímco někde lze umělou inteligenci použít ke škálování, tedy zvýšení výkonu a tím i produktivity, jinde ji tak použít neumíme. Už ten příklad z nemocnice: umělá inteligence již dnes umí přesvědčivě posoudit snímky z nejrůznějších lékařských snímkovacích...

Tohle je jen vztáhnutí problému úzkého hrdla do makroekonomiky. Zjednodušeně řečeno je potřeba, aby inovace probíhaly rovnoměrně. Nemělo by význam vynalézt spalovací motor, když dejme tomu nemáte vynalezené palivo nebo třeba technologii zpracování kovů, ze kterých je motor sestaven. Tohle se v běžné životě stává: použitelný mobilní internet přišel na trh v roce 2007 s prvním iPhonem, ačkoliv internet i...

I tohle je těžko uchopitelná část, ale ve skutečnosti o prosazení se transformativních technologií ve společnosti rozhodovalo konkrétní nastavení společnosti. Ne bez důvodu vznikla průmyslová revoluce v Británii a ne jinde v Evropě, ačkoliv doba v Evropě byla “těhotná” myšlenkou průmyslové revoluce, industrializace a parního stroje. Jenže socioekonomické podmínky byly příznivé právě tam, v Británii, která se tím stala Velikou....

Společnost Anthropic je významný hráč na poli umělé inteligence, od roku 2021 posbírala 1,5 miliardy dolarů investic od společností jako Google, Zoom nebo Salesforce, to abych jmenoval jen ta technologická jména, ne investiční firmy. Firma se zaměřuje na jazykové modely se speciálním určením - ve viditelném spektru se pak její jazykový model nazvaný Claude snaží zpracovávat komunikaci například na Slacku,...

Tonyho Fadela si možná pamatujete z Apple. Měl na starosti například iPhone. A tím vlastně také knihu začíná: Zkoušel jsem iPhone sestavit dvakrát.

Google vydal vzdělávací materiály o velkých jazykových modelech a umělé inteligenci. K nalezení zde.

Nebyl by to souhrn toho zajímavého, abychom si neřekli něco o Elonu Muskovi. Jeho dar vyhmátnout témata, která hýbou technologickým světem a spojit se sebou samým, je legendární. Tentokráte investuje do umělé inteligence. Zase. Proč zase? Inu, v roce 2015 zainvestoval neziskovou společnost OpenAI, která se měla zaměřovat na opensource rozvoj umělé inteligence (Muskova historie s OpenAI). Jenže narazila na...

Největší frmol je znovu v oblasti umělé inteligence. Tak především Google spustil svůj jazykový model Bard v dalších čtyřiceti jazycích, tentokráte včetně češtiny. Bard má být samozřejmě lepší, než ChatGPT, především má být vycvičený na desetinásobném objemu dat. Umí pracovat s obrázky, vytvořit kód v programovacím jazyce, postupně se propojuje do dalších Google služeb, jako je výstup strukturovaných dat do...

Na čtyři roky starou esej Richarda Suttona nazvanou Hořká lekce dozrál právě čas. Právě přemýšlíme, co bude ten další skok, jak bude vypadat GPT-5 a co nového přinese? Už GPT-4 nespoléhá jen na vyšší počet “slov”, ve skutečnosti je konglomerátem několika propojených jazykových a matematických modelů, které si předávají slovo podle toho, který z nich podá nejlepší výsledek (pozor, toto...