ŠAVŠ Studie 2022 (6)

dovat se jako lidské bytosti (RIZVI A.T., 2021). Ačkoli umělá inteligence ještě nedosáh la ztělesnění svého vývoje, systémy na bázi umělé inteligence byly a jsou použity v růz ných sektorech různých průmyslových odvětví. Jedním z průmyslových odvětví, které je v popředí implementace sofistikovaných systémů umělé inteligence, je automobilový průmysl. Aplikace umělé inteligence v automobilovém průmyslu se neomezují pouze na výrobní závod nebo montážní linku, jak je tomu v jiných odvětvích. Projekční práce, různé poprodejní služby, ale hlavně samotný automobil mají velký potenciál pro uplat nění nástrojů a metod umělé inteligence. Renomovaný podnikatel a generální ředitel Tesly Elon Musk se již dostal do mezistupně vývoje vozu zcela bez řidiče schopného jezdit po ulicích, aniž by byl závislý na lidském řidiči, aby jej ovládal (ALVAREZ S., 2019). Díky usilovnému úsilí vědců je zřejmé, že vysoce komplexní, pokročilé a vnímavé systémy umělé inteligence budou zcela vyvinuty během několika desetiletí, a věci, které se dnes zdají být sci-fi, se jednoho dne stanou naší realitou. 5.2 Kategorizace umělé inteligence Dle definice M. L. Minského (americký vědec zabývající se umělou inteligencí; byl spoluzakladatelem laboratoře umělé inteligence na MIT) je umělá inteligence věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který – kdyby jej dělal člověk – bychom považovali za projev jeho inteligence. Umělá inteligence je interdisciplinární vědou, která nemá pevně vymezený před mět zkoumání ani teoretický základ – jde spíše o soubor metod, teoretických přístupů a algoritmů, sloužících k řešení velmi složitých úloh. Zjednodušeně řečeno umělá inteligence znamená schopnost strojů porozumět situacím, myslet a činit vhodná rozhodnutí, a pomocí počítačového systému napodobo vat lidské kognitivní funkce, jako je učení nebo řešení problémů. Cílem vývoje v oblasti umělé inteligence je pomocí matematických metod a logiky realizovat počítačový systém simulující způsob, jakým se lidé učí z nových informací a rozhodují se, a vytvořit stroje schopné provádět úkoly podobné lidským a učit se a vyvíjet se z minulých zkušeností. Počítačový systém s umělou inteligencí by měl vytvářet předpovědi nebo provádět akce na základě vzorů ve stávajících datech a dokázat se učit z vlastních chyb, a tím zvy šovat svou přesnost. Vyspělá umělá inteligence zpracovává nové informace mimořádně rychle a přesně a díky tomu je užitečná pro komplexní scénáře, jako jsou autonomní vozidla, programy pro rozpoznávání obrazu nebo virtuální asistenti. Sofistikovanější systémy umělé inteligence dokážou do určité míry dokonce před povídat budoucí události určitých událostí. Na základě úrovně sofistikovanosti lze umělou inteligenci obecně rozdělit do čtyř kategorií (KAMRAN S.S., 2022, MARR B., 2021). Reaktivní umělá inteligence: Jde o nejpřímější systém umělé inteligence schopný poskytovat očekávaný výstup na základě typu dodávaného vstupu. Tyto systémy umělé inteligence jsou naprogramovány tak, aby vykonávaly konkrétní úkol, a nemohou pro vádět operace nad rámec toho. Takové systémy umělé inteligence vždy poskytují stejný výstup pro stejné vstupy. Nejsou schopni se učit a vyvíjet pozorováním a analyzováním akcí nebo zkušeností z minulosti.

151