10563 40 let starý paradox odhaluje tajnou sílu vašeho mozku. Toni Ramchandani

[ Ezoterika ] 2025-08-19

- Mysl ohýbající pravda o tom, proč je A.I. Ve skutečnosti hloupá

Evoluční tajemství, které činí lidskou inteligenci nezastavitelnou...

🍒1. Háček - příběh, který znáte
Představte si toto: Jste na rušném vlakovém nádraží, obklopeni stovkami tváří, hlukem a pohybem. Z toho chaosu zahlédnete svého přítele, jak mává poblíž nástupiště, i když je napůl schovaný za sloupem a má na hlavě nový klobouk. Pro vás to trvá méně než jeden úder srdce. Nyní požádejte umělou inteligenci, aby udělala totéž: dokáže rozpoznat někoho, koho "zná", v rušném, chaotickém davu, za složitého osvětlení, z podivného úhlu? Není to snadné. Počkat, co...?
🍒2. Tlačítko "Počkat, co?" Okamžik
Pokud "inteligence" vyvolává představy vítězných šachových tahů nebo rychlé matematiky, zvažte toto: Pro stroj je přiřazení jména k rozmazanému, špatně osvětlenému obličeji v pohybujícím se davu noční můrou. Ale pro vás, mix vzpomínek, intuice a bleskurychlého vnímání, je to dětská hra. To je Moravcův paradox: A.I. Dokáže počítat za 0,1 sekundy... ale nedokáže si vybrat svou "mámu" z davu. Tato jednoduchá, každodenní magie je jednou z nejstarších a nejtěžších získaných dovedností lidstva.
🍒3. Hluboký ponor - Co je to vlastně Moravcův paradox?
V 80. Letech si Hans Moravec a jeho kolegové průkopníci všimli, že jejich roboti dokážou mapovat bludiště a zpracovávat spoustu dat, ale zamrznou, když je požádáme, aby dělali to, co batole dělá každý den, například rozpoznali tvář rodiče na hřišti... Proč? Protože úkoly jako spatření blízkých, porozumění něčímu výrazu nebo plynulý pohyb v tlačenici davu nejsou jen "kousky součástí" inteligence... Ty jsou výsledkem milionů let evoluce mozku a těla. Mezitím "těžké" věci pro nás, jako je počet a šachy, je ve skutečnosti jednodušší kódovat... Zatímco stroj si zapamatuje pravidla Go za týden, potřebuje obrovská data, energii a programování, aby rozpoznal známou tvář s přesností blížící se ležérní přesnosti tříletého dítěte.
🍒4. Proč je "Jednoduché" pro AI tak těžké
Možná se ptáte: proč evoluce vkládá tolik energie do dovedností, jako je rozpoznávání tváří nebo chůze? Tajemství spočívá v čase, milionech let postupného zdokonalování, které formovalo naše mozky a těla tak, aby byly v těchto úkolech ostré jako břitva. Lidské senzomotorické dovednosti, jako je spatření přítele v davu, balancování na nerovném terénu nebo rozpoznání jemných výrazů obličeje, nejsou jen "snadné" automatické akce. Představují vrchol biologického inženýrství, zdokonalovaného nesčetnými generacemi, abychom zůstali naživu a prosperovali v chaotickém prostředí. Naproti tomu logické uvažování a algebra jsou, evolučně řečeno, batolata. Tyto "nové děti" na lidské scéně se objevily teprve před desítkami tisíc let, a protože neexistovaly zdaleka tak dlouho, naše mozky neměly tolik času na jejich optimalizaci. To je důvod, proč můžeme umělou inteligenci trénovat tak, aby řešila složité rovnice rychleji než my, ale ne aby bez námahy procházela přeplněnou ulicí, aniž by zakopla nebo narazila do věcí.
🍒5. Když umělá inteligence narazí na "snadné" věci
Tento paradox není jen teoretický, je zřejmý i ve strojích kolem nás. Samořídící auta dokážou zpracovat spoustu dat ze senzorů a přesně dodržovat pravidla silničního provozu, přesto se často potýkají s nečekanými chodci, nejednoznačnými signály nebo neobvyklým uspořádáním silnic. Roboti, jako je Atlas od Boston Dynamics, mohou provádět neuvěřitelné výkony v oblasti rovnováhy a pohybu, ale vyžadují obrovský výpočetní výkon, složité senzory a pečlivé programování pro každou úkolovou schopnost, kterou má batole v sobě. Systémy A.I. Vision dokážou analyzovat tisíce snímků během několika sekund, ale chybně identifikují objekty, pokud se změní osvětlení nebo se objeví něco neobvyklého, což je úkol, který dítě vyřeší mrknutím oka. Tyto příklady nám připomínají, že inteligence v reálném světě není jen o hrubém výpočetním výkonu, ale také o tom, že je zasazena do složitého, hlučného a neustále se měnícího prostředí, což je něco, v čem lidé vynikají díky svému evolučnímu dědictví.
🍒6. Zpětnovazební učení - Učení umělé inteligence zvládnout "těžké" úkoly
Pokud vás zajímá, jak se umělá inteligence vůbec snaží dohnat věci, které považuje za těžké, jako je vyvažování, uchopování nebo přizpůsobování se novému prostředí, posilované učení (RL) je velkou součástí odpovědi. RL umožňuje strojům učit se tak, že dělají totéž co děti, které to zkoušejí, selhávají a zkouší to znovu, dokud nezačnou chodit nebo neuchopí hračku. Místo toho, aby programátoři říkali robotovi přesně, co má dělat v každé situaci, RL nechává robota experimentovat, získávat zpětnou vazbu o tom, co funguje, a zlepšovat se v průběhu času. Toto učení metodou pokus-omyl pomáhá umělé inteligenci vypořádat se s právě těmi senzomotorickými úkoly, které bylo těžké rozlousknout kvůli Moravcovu paradoxu.
Například: Roboti používající RL se mohou naučit chodit po nerovném terénu nebo zvedat předměty opakovaným zkoušením a zdokonalováním svých pohybů. Samořídící auta využívají RL k rozhodování ve složitých dopravních scénářích, kde samotná pevná pravidla nestačí. RL umožňuje systémům umělé inteligence budovat most mezi vnímáním (co "vidí") a akcí (co "dělají") a neustále se přizpůsobovat novým výzvám. Přesto, i když je RL slibná, odhaluje také hlubokou mezeru, kterou musí umělá inteligence zaplnit: lidé se naučí složité dovednosti na pouhých několik pokusů, zatímco stroje potřebují obrovské množství dat a výpočetního výkonu, aby se vůbec přiblížily. Vědci však usilovně pracují na tom, aby RL bylo efektivnější a více se podobalo lidskému učení. Jinými slovy, zpětnovazební učení odráží samotnou podstatu řešení Moravcova paradoxu: snahu dát strojům schopnost učit se senzomotorické a intuitivní dovednosti tak, jak to dělají lidé prostřednictvím ztělesněné interakce a zkušenosti.
🍒7. Co to znamená pro budoucnost - Lidé a A.I., společně
Moravcův paradox nám dává silnou lekci: inteligence je mnohem víc než hrubá mozková kapacita nebo rychlé výpočty. Je hluboce ztělesněná, vyvinutá a propletená s fyzickou zkušeností. I když systémy umělé inteligence vynikají v abstraktních úkolech, stále narážejí na to, co lidé přirozeně dělají každý den, jako je rozpoznávání tváří, navigace v rušných ulicích nebo řešení neočekávaných situací. To znamená, že budoucnost nebude patřit lidem proti umělé inteligenci, ale lidem pracujícím po boku umělé inteligence, přičemž každý z nich bude hrát na své silné stránky. Umělá inteligence bude i nadále drtit problémy náročné na data, automatizovat opakující se úlohy a nabízet nadlidskou přesnost ve výpočtech. Lidé budou vést s intuicí, kreativitou, empatií a komplexními senzomotorickými dovednostmi, které pro stroje zůstávají nepolapitelné. Společně toto partnerství vytvoří nová pracovní místa, odvětví a možnosti, které si dnes jen stěží dokážeme představit. Když to pochopíme, převrátíme narativ od strachu, že nás nahradí stroje, k přijetí budoucnosti, kde se lidská a strojová inteligence spojí a vyřeší výzvy, kterým by ani jeden z nich nemohl čelit sám. Cesta ke skutečně inteligentním strojům je možná dlouhá a klikatá, ale znalost Moravcova paradoxu nám pomáhá vidět, kde A.I. Září a kde lidská genialita zůstává nenahraditelná

Zdroj: https://www.bibliotecapleyades.net/ciencia4/ai63.htm
Zpět