Od zesměšňovaných vizí k realitě: Proč umělá inteligence a servisní roboti předběhli své kritiky

Mezi euforií a opovržením – Technologická cesta časem

Historie technologických inovací se často vyvíjí podle předvídatelného vzorce: fázi přehnané euforie nevyhnutelně následuje období zklamání a opovržení, než technologie nakonec tiše dobyje každodenní život. Tento jev lze obzvláště nápadně pozorovat ve dvou oblastech technologií, které jsou dnes považovány za klíčové technologie 21. století: umělá inteligence a servisní roboti.

Na konci 80. let se výzkum umělé inteligence ocitl v jedné z nejhlubších krizí ve své historii. Nastala takzvaná druhá zima umělé inteligence, financování výzkumu bylo omezeno a mnoho odborníků prohlásilo vizi myslících strojů za neúspěšnou. Podobný osud potkal o dvě desetiletí později servisní roboty: Zatímco nedostatek kvalifikovaných pracovníků nebyl na přelomu tisíciletí ještě společensky relevantním problémem, roboti pro sektor služeb byli odmítáni jako drahé triky a nerealistická sci-fi.

Tato analýza zkoumá paralelní vývojové cesty obou technologií a odhaluje mechanismy, které vedou k systematickému podceňování revolučních inovací. Ukazuje, že jak počáteční euforie, tak následné opovržení byly stejně chybné – a jaké ponaučení z toho lze vyvodit pro hodnocení budoucích technologií.

Vhodné pro:

• Platformová ekonomika v transformaci: Vývoj od září 2018 do září 2025

Pohled zpět na včerejšek: Příběh nepochopené revoluce

Kořeny moderního výzkumu umělé inteligence sahají do 50. let 20. století, kdy průkopníci jako Alan Turing a John McCarthy položili teoretické základy pro myslící stroje. Slavná konference v Dartmouthu v roce 1956 je obecně považována za zrod umělé inteligence jako výzkumné disciplíny. První výzkumníky inspiroval bezmezný optimismus: Pevně ​​věřili, že stroje dosáhnou lidské inteligence během několika let.

Šedesátá léta 20. století přinesla první velkolepé úspěchy. Programy jako Logic Theorist dokázaly dokazovat matematické věty a v roce 1966 Joseph Weizenbaum vyvinul ELIZA, prvního chatbota v historii. ELIZA simulovala psychoterapeuta a dokázala napodobovat lidské konverzace tak přesvědčivě, že i Weizenbaumova vlastní sekretářka požádala o rozhovor s programem o samotě. Weizenbaum byl paradoxně tímto úspěchem zděšen – chtěl dokázat, že lidé se nedají oklamat stroji.

Ale první velké rozčarování nastalo na začátku 70. let. Nechvalně známá Lighthillova zpráva z roku 1973 prohlásila výzkum umělé inteligence za zásadní selhání a vedla k drastickým škrtům ve financování výzkumu ve Velké Británii. V USA následovala DARPA s podobnými opatřeními. Začala první zima umělé inteligence.

Zásadním zlomem byla kritika perceptronů – raných neuronových sítí – od Marvina Minského a Seymoura Paperta v roce 1969. Matematicky prokázali, že jednoduché perceptrony se nedokážou naučit ani funkci XOR, a proto jsou nepoužitelné pro praktické aplikace. Tato kritika vedla k zastavení výzkumu neuronových sítí na téměř dvě desetiletí.

Osmdesátá léta 20. století zpočátku znamenala renesanci umělé inteligence s nástupem expertních systémů. Tyto systémy založené na pravidlech, jako například MYCIN, který se používal v diagnostice infekčních nemocí, se konečně zdály být průlomem. Společnosti investovaly miliony do specializovaných strojů Lisp optimálně navržených pro spouštění programů umělé inteligence.

Tato euforie ale netrvala dlouho. Koncem 80. let se ukázalo, že expertní systémy jsou zásadně omezené: Mohou fungovat pouze v úzce definovaných oblastech, jsou extrémně náročné na údržbu a zcela selhávají, jakmile se setkávají s nepředvídanými situacemi. Průmysl strojů na bázi Lispu se dramaticky zhroutil – společnosti jako LMI zkrachovaly již v roce 1986. Začala druhá zima umělé inteligence, ještě drsnější a trvalejší než ta první.

Zároveň se robotika zpočátku rozvíjela téměř výhradně v průmyslovém sektoru. Japonsko se ujalo vedoucí role v robotické technologii již v 80. letech 20. století, ale zaměřilo se také na průmyslové aplikace. Honda začala s vývojem humanoidních robotů v roce 1986, ale tento výzkum přísně utajovala.

Skrytý základ: Jak se průlomy objevily ve stínu

Zatímco výzkum umělé inteligence byl na konci 80. let veřejně považován za neúspěšný, současně docházelo k průlomovým vývojům, i když z velké části bez povšimnutí. Nejdůležitějším průlomem bylo znovuobjevení a zdokonalení zpětného šíření genu Geoffreyem Hintonem, Davidem Rumelhartem a Ronaldem Williamsem v roce 1986.

Tato technika vyřešila základní problém učení ve vícevrstvých neuronových sítích, a tím vyvrátila kritiku Minského a Paperta. Komunita umělé inteligence však na tuto revoluci zpočátku sotva reagovala. Dostupné počítače byly příliš pomalé, trénovací data příliš vzácná a obecný zájem o neuronové sítě byl trvale poškozen ničivou kritikou 60. let.

Jen několik vizionářských výzkumníků, jako byl Yann LeCun, rozpoznalo transformační potenciál zpětného šíření. Po léta pracovali ve stínu zavedené symbolické umělé inteligence a položili základy pro to, co později dobylo svět jako hluboké učení. Tento paralelní vývoj demonstruje charakteristický vzorec technologických inovací: k průlomům často dochází právě tehdy, když je technologie veřejně považována za neúspěšnou.

Podobný jev lze pozorovat i v robotice. Zatímco se pozornost veřejnosti v 90. letech soustředila na velkolepé, ale nakonec povrchní úspěchy, jako bylo vítězství Deep Blue nad Garrym Kasparovem v roce 1997, japonské společnosti jako Honda a Sony potichu vyvíjely základy moderních servisních robotů.

Ačkoli Deep Blue představoval milník ve výpočetním výkonu, stále byl založen výhradně na tradičních programovacích technikách bez jakékoli skutečné schopnosti učení. Sám Kasparov si později uvědomil, že skutečný průlom nespočívá v samotném výpočetním výkonu, ale ve vývoji samoučících se systémů schopných seberozvoje.

Rozvoj robotiky v Japonsku těžil z kulturně odlišného přístupu k automatizaci a robotům. Zatímco v západních zemích byli roboti vnímáni především jako hrozba pro pracovní místa, Japonsko je vnímalo jako nezbytné partnery ve stárnoucí společnosti. Toto kulturní přijetí umožnilo japonským společnostem neustále investovat do robotických technologií, i když krátkodobé komerční výhody nebyly zřejmé.

Zásadní bylo také postupné zlepšování základních technologií: senzory se zmenšovaly a zpřesňovaly, procesory byly výkonnější a energeticky úspornější a softwarové algoritmy sofistikovanější. V průběhu let se tyto postupné pokroky nahromadily do kvalitativních skoků, které však pro outsidery bylo obtížné postřehnout.

Současnost a průlom: Když se nemožné stane každodenním životem

Dramatický posun ve vnímání umělé inteligence a servisních robotů paradoxně začal právě v době, kdy obě technologie čelily nejtvrdší kritice. Zima umělé inteligence na začátku 90. let náhle skončila řadou průlomů, které měly kořeny v údajně neúspěšných přístupech 80. let.

Prvním zlomovým bodem bylo vítězství Deep Blue nad Kasparovem v roce 1997, které, ačkoli stále vycházelo z tradičního programování, trvale změnilo veřejné vnímání výpočetních schopností. Důležitější však byla renesance neuronových sítí, která začala v roce 2000, poháněná exponenciálně rostoucím výpočetním výkonem a dostupností velkého množství dat.

Desetiletí trvající práce Geoffreyho Hintona na neuronových sítích konečně přinesla ovoce. Systémy hlubokého učení dosáhly úspěchů v rozpoznávání obrazů, zpracování přirozeného jazyka a dalších oblastech, které byly ještě před několika lety považovány za nemožné. AlphaGo porazilo mistra světa v Go v roce 2016 a ChatGPT v roce 2022 způsobil revoluci v interakci člověka s počítačem – obojí bylo založeno na technikách, které vznikly v 80. letech 20. století.

Zároveň se servisní roboti vyvinuli z pouhé sci-fi vize v praktická řešení problémů reálného světa. Demografické změny a rostoucí nedostatek kvalifikovaných pracovníků náhle vytvořily naléhavou potřebu automatizované asistence. Roboti jako Pepper se používali v domovech důchodců, zatímco logističtí roboti způsobili revoluci ve skladech.

Klíčový pro to nebyl jen technologický pokrok, ale také změna společenského rámce. Nedostatek kvalifikovaných pracovníků, který na přelomu tisíciletí nebyl problémem, se stal jednou z ústředních výzev, kterým čelí rozvinuté ekonomiky. Roboti najednou již nebyli vnímáni jako ničitelé pracovních míst, ale jako nezbytní pomocníci.

Pandemie COVID-19 tento vývoj dále urychlila. Bezkontaktní služby a automatizované procesy nabyly na významu, zatímco se dramaticky projevil nedostatek personálu v kritických oblastech, jako je zdravotnictví. Technologie, které byly po celá desetiletí považovány za nepraktické, se náhle ukázaly jako nepostradatelné.

Dnes se umělá inteligence i servisní roboti staly každodenní realitou. Hlasoví asistenti jako Siri a Alexa jsou založeni na technologiích přímo odvozených od ELIZA, ale byli exponenciálně vylepšeni moderními technikami umělé inteligence. Pečovatelští roboti již běžně podporují personál v japonských pečovatelských domech, zatímco humanoidní roboti jsou na pokraji průlomu do dalších oblastí služeb.

Praktické příklady: Když se teorie setká s realitou

Transformaci od zesměšňovaných konceptů k nepostradatelným nástrojům nejlépe ilustrují konkrétní příklady, které sledují cestu od laboratorní zvědavosti k připravenosti na trh.

Prvním působivým příkladem je vývoj robota Peppera společností SoftBank Robotics. Pepper je založen na desetiletích výzkumu interakce člověka s robotem a byl původně koncipován jako prodejní robot. Pepper se nyní úspěšně používá v německých pečovatelských domech k oslovení pacientů s demencí. Robot dokáže vést jednoduché konverzace, trénovat paměť a podporovat sociální interakce svou přítomností. Co bylo v roce 2000 považováno za drahý trik, se nyní ukazuje jako cenná podpora pro přepracovaný ošetřovatelský personál.

Obzvláště pozoruhodné je přijetí ze strany pacientů: Starší lidé, kteří nikdy nevyrůstali s počítači, s humanoidním robotem interagují přirozeně a bez výhrad. To potvrzuje desetiletí kontroverzní teorii, že lidé mají přirozený sklon k antropomorfizaci strojů – jev, který byl pozorován již u robota ELIZA v 60. letech 20. století.

Druhý příklad pochází z logistiky: využití autonomních robotů ve skladech a distribučních centrech. Společnosti jako Amazon nyní zaměstnávají desítky tisíc robotů k třídění, přepravě a balení zboží. Tito roboti zvládají úkoly, které byly ještě před několika lety považovány za příliš složité pro stroje: Autonomně se pohybují v dynamickém prostředí, rozpoznávají a manipulují s širokou škálou objektů a koordinují své činnosti s lidskými kolegy.

Průlom nevznikl jediným technologickým skokem, ale integrací různých technologií: vylepšení senzorové technologie umožnila přesné vnímání prostředí, výkonné procesory umožnily rozhodování v reálném čase a algoritmy umělé inteligence optimalizovaly koordinaci mezi stovkami robotů. Zároveň ekonomické faktory – nedostatek personálu, rostoucí náklady na pracovní sílu a zvýšené požadavky na kvalitu – náhle učinily investice do robotické technologie ziskovými.

Třetí příklad lze nalézt v lékařské diagnostice, kde systémy umělé inteligence nyní pomáhají lékařům s detekcí nemocí. Moderní algoritmy rozpoznávání obrazu dokáží diagnostikovat rakovinu kůže, oční onemocnění nebo rakovinu prsu s přesností stejnou nebo dokonce vyšší než přesnost lékařských specialistů. Tyto systémy jsou přímo založeny na neuronových sítích, které byly vyvinuty v 80. letech 20. století, ale po desetiletí byly odmítány jako nepraktické.

Kontinuita vývoje je obzvláště působivá: Dnešní algoritmy hlubokého učení v podstatě používají stejné matematické principy jako zpětné šíření z roku 1986. Zásadní rozdíl spočívá v dostupném výpočetním výkonu a objemu dat. To, co Hinton a jeho kolegové demonstrovali na malých hračkových problémech, nyní funguje s lékařskými snímky s miliony pixelů a trénovacími datovými sadami se stovkami tisíc příkladů.

Tyto příklady demonstrují charakteristický vzorec: Základní technologie se často objevují desítky let před jejich praktickým využitím. Mezi vědeckou studií proveditelnosti a připraveností na trh obvykle probíhá dlouhá fáze postupného zlepšování, během níž se technologie zvenčí jeví jako stagnující. K průlomu pak často dochází náhle, když se současně sejde několik faktorů – technologická vyspělost, ekonomická nezbytnost, společenská akceptace.

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru

Stíny a rozpory: Nevýhoda pokroku

Úspěšný příběh umělé inteligence a servisních robotů však není bez stinných stránek a nevyřešených rozporů. Počáteční opovržení vůči těmto technologiím mělo zčásti zcela legitimní důvody, které zůstávají relevantní dodnes.

Ústředním problémem je tzv. problém „černé skříňky“ moderních systémů umělé inteligence. Zatímco expertní systémy 80. let měly, alespoň teoreticky, srozumitelné rozhodovací procesy, dnešní systémy hlubokého učení jsou zcela neprůhledné. Ani jejich vývojáři nedokážou vysvětlit, proč neuronová síť učiní konkrétní rozhodnutí. To vede k významným problémům v kritických aplikačních oblastech, jako je medicína nebo autonomní řízení, kde je sledovatelnost a odpovědnost klíčová.

Joseph Weizenbaum, tvůrce ELIZA, se z nějakého důvodu stal jedním z nejtvrdších kritiků vývoje umělé inteligence. Jeho varování, že lidé mají tendenci připisovat strojům lidské vlastnosti a vkládat do nich nepřiměřenou důvěru, se ukázalo jako prorocké. Efekt ELIZA – tendence zaměňovat primitivní chatboty za inteligentnější, než ve skutečnosti jsou – je dnes relevantnější než kdy jindy, protože miliony lidí denně interagují s hlasovými asistenty a chatboty.

Robotika čelí podobným výzvám. Studie ukazují, že skepticismus vůči robotům v Evropě se mezi lety 2012 a 2017 výrazně zvýšil, zejména pokud jde o jejich využití na pracovišti. Tento skepticismus není iracionální: Automatizace skutečně vede ke ztrátě některých pracovních míst, i když se vytvářejí nová. Tvrzení, že roboti přebírají pouze „špinavé, nebezpečné a nudné“ úkoly, je zavádějící – stále častěji přebírají i kvalifikovaná pracovní místa.

Obzvláště problematický je vývoj v ošetřovatelství. Zatímco roboti v ošetřovatelství jsou oslavováni jako řešení nedostatku personálu, existuje riziko další dehumanizace již tak zatíženého sektoru. Interakce s roboty nemůže nahradit lidskou péči, i když mohou vykonávat určité funkční úkoly. Pokušení spočívá v upřednostňování zvýšení efektivity před lidskými potřebami.

Dalším zásadním problémem je koncentrace moci. Vývoj pokročilých systémů umělé inteligence vyžaduje obrovské zdroje – výpočetní výkon, data, kapitál – které dokáže shromáždit jen několik globálních korporací. To vede k bezprecedentní koncentraci moci v rukou několika málo technologických společností, což má nepředvídatelné důsledky pro demokracii a společenskou participaci.

Historie strojů Lisp z 80. let nabízí poučnou paralelu. Tyto vysoce specializované počítače byly technicky brilantní, ale komerčně odsouzeny k zániku, protože je ovládala pouze malá elita a byly nekompatibilní se standardními technologiemi. Dnes existuje nebezpečí, že se podobná izolovaná řešení vyvinou i v oblasti umělé inteligence – s tím rozdílem, že tentokrát moc leží v rukou několika globálních korporací, nikoli specializovaných společností.

Konečně zůstává otázka dlouhodobých společenských dopadů. Optimistické předpovědi z 50. let 20. století, že automatizace povede k více volnému času a prosperitě pro všechny, se nenaplnily. Technologický pokrok místo toho často vedl k větší nerovnosti a novým formám vykořisťování. Není důvod se domnívat, že umělá inteligence a robotika budou mít tentokrát jiný dopad, pokud nebudou přijata záměrná protiopatření.

Vhodné pro:

• Pokroky v robotické technologii: Komplexní přehled

Budoucí horizonty: Co minulost odhaluje o zítřku

Paralelní vývoj umělé inteligence a servisních robotů nabízí cenné poznatky pro posouzení budoucích technologických trendů. Lze identifikovat několik vzorců, které se s vysokou pravděpodobností objeví v budoucích inovacích.

Nejdůležitějším vzorcem je charakteristický cyklus humbuku a nadšení: Nové technologie obvykle procházejí fází přehnaných očekávání, po níž následuje období zklamání, než konečně dosáhnou praktické zralosti. Tento cyklus není náhodný, ale odráží různé časové rámce vědeckých průlomů, technologického rozvoje a společenského přijetí.

Klíčové je zde uvědomění si, že průlomové inovace se často objevují právě tehdy, když je technologie veřejně považována za neúspěšnou. Zpětné šíření viru bylo vyvinuto v roce 1986, uprostřed druhé zimy umělé inteligence. Základy moderních servisních robotů se objevily v 90. a 2000. letech, kdy byli roboti stále považováni za sci-fi. Je to proto, že trpělivý základní výzkum probíhá mimo pozornost veřejnosti a přináší ovoce až o několik let později.

Pro budoucnost to znamená, že obzvláště slibné technologie se budou často nacházet v oblastech, které jsou v současnosti považovány za problematické nebo neúspěšné. Kvantové výpočty jsou tím, kde byla umělá inteligence v 80. letech: teoreticky slibná, ale zatím prakticky neproveditelná. Energie z jaderné syntézy je v podobné situaci – 20 let od připravenosti na trh je po celá desetiletí vzdálena, ale v pozadí je neustálý pokrok.

Druhým důležitým vzorcem je role ekonomických a sociálních podmínek. Technologie převládají nejen díky své technické nadřazenosti, ale také proto, že řeší specifické problémy. Demografické změny vytvořily potřebu servisních robotů, nedostatek kvalifikovaných pracovníků učinil automatizaci nezbytnou a digitalizace generovala objemy dat, které v první řadě umožnily hluboké učení.

Podobné faktory, které ovlivňují budoucnost, lze identifikovat již dnes: Změna klimatu podpoří technologie, které přispívají k dekarbonizaci. Stárnoucí společnost bude hnací silou inovací v lékařství a péči. Rostoucí složitost globálních systémů bude vyžadovat lepší nástroje pro analýzu a kontrolu.

Třetí vzorec se týká konvergence různých technologických linií. Jak v oblasti umělé inteligence, tak v oblasti servisních robotů nebyl průlom výsledkem jediné inovace, ale spíše integrace několika vývojových linií. V oblasti umělé inteligence se spojily vylepšené algoritmy, větší výpočetní výkon a rozsáhlejší datové sady. U servisních robotů se sblížil pokrok v senzorové technologii, mechanice, ukládání energie a softwaru.

Budoucí průlomy s největší pravděpodobností vzniknou na rozhraní různých oborů. Kombinace umělé inteligence s biotechnologií by mohla způsobit revoluci v personalizované medicíně. Integrace robotiky s nanotechnologií by mohla otevřít zcela nové oblasti uplatnění. Kombinace kvantových výpočtů se strojovým učením by mohla vyřešit optimalizační problémy, které jsou v současnosti považovány za neřešitelné.

Zároveň historie varuje před přehnanými krátkodobými očekáváními. Většina revolučních technologií vyžaduje 20–30 let od vědeckého objevu k širokému přijetí společností. Toto období je nezbytné k překonání počátečních technických problémů, snížení nákladů, vybudování infrastruktury a získání společenského přijetí.

Obzvláště důležitým ponaučením je, že technologie se často vyvíjejí zcela jinak, než se původně předpokládalo. ELIZA měla demonstrovat limity počítačové komunikace, ale stala se modelem pro moderní chatboty. Deep Blue porazila Kasparova hrubým výpočetním výkonem, ale skutečná revoluce přišla se samoučícími se systémy. Servisní roboti měli původně nahradit lidské pracovníky, ale v situacích nedostatku personálu se ukazují jako cenný doplněk.

Tato nepředvídatelnost by měla sloužit jako připomínka pokory při hodnocení nově vznikajících technologií. Ani přehnaná euforie, ani všeobecné pohrdání nedělají čest složitosti technologického vývoje. Místo toho je zapotřebí diferencovaný přístup, který bere vážně potenciál i rizika nových technologií a je ochoten revidovat hodnocení na základě nových poznatků.

Poučení z nepochopené éry: Co zbylo z znalostí

Paralelní historie umělé inteligence a servisních robotů odhaluje základní pravdy o povaze technologických změn, které sahají daleko za tyto specifické oblasti. Ukazují, že jak slepá technologická euforie, tak plošná technofobie jsou stejně zavádějící.

Nejdůležitějším poznatkem je uznání časové mezery mezi vědeckým průlomem a praktickou aplikací. To, co se dnes jeví jako revoluční inovace, má často kořeny v desetiletích základního výzkumu. Geoffrey Hintonův backpropagation z roku 1986 formuje ChatGPT a autonomní vozidla dnes. ELIZA z roku 1966 Josepha Weizenbauma žije dál v moderních hlasových asistentech. Tato dlouhá latence mezi vynálezem a aplikací vysvětluje, proč technologická hodnocení tak často selhávají.

Klíčovou roli zde hraje tzv. „údolí zklamání“. Každá významná technologie prochází fází, ve které nelze splnit její počáteční sliby a je považována za neúspěšnou. Tato fáze je nejen nevyhnutelná, ale dokonce nezbytná: Filtruje pochybné přístupy a nutí soustředit se na skutečně životaschopné koncepty. Dvě zimy umělé inteligence v 70. a 80. letech 20. století eliminovaly nerealistická očekávání a vytvořily prostor pro trpělivou práci, která později vedla ke skutečným průlomům.

Další klíčový poznatek se týká role sociálních podmínek. Technologie převládají nejen díky své technické nadřazenosti, ale také proto, že reagují na konkrétní společenské potřeby. Demografické změny proměnily servisní roboty ze kuriozity v nutnost. Nedostatek kvalifikovaných pracovníků proměnil automatizaci z hrozby v záchranu. Tato kontextová závislost vysvětluje, proč je stejná technologie v různých dobách hodnocena zcela odlišně.

Zvláště pozoruhodný je význam kulturních faktorů. Pozitivní postoj Japonska k robotům umožnil pokračující investice do této technologie, a to i v době, kdy byla na Západě považována za nepraktickou. Tato kulturní otevřenost se vyplatila, když se po robotech náhle stala celosvětová poptávka. Naopak rostoucí skepticismus vůči automatizaci v Evropě vedl k tomu, že kontinent zaostával v klíčových budoucích technologiích.

Historie také varuje před nebezpečím technologické monokultury. Stroje Lisp z 80. let byly technicky brilantní, ale selhaly, protože představovaly nekompatibilní izolovaná řešení. Dnes existuje opačné nebezpečí: Dominance několika globálních technologických společností v oblasti umělé inteligence a robotiky by mohla vést k problematické koncentraci moci, brzdit inovace a komplikovat demokratickou kontrolu.

Analýza nakonec ukazuje, že technologická kritika je často oprávněná, ale pronášena ze špatných důvodů. Varování Josepha Weizenbauma před humanizací počítačů bylo prorocké, ale jeho závěr, že by se kvůli tomu neměla vyvíjet umělá inteligence, se ukázal jako mylný. Skepticismus ohledně servisních robotů byl založen na oprávněných obavách o pracovní místa, ale přehlížel jejich potenciál řešit nedostatek pracovních sil.

Tento poznatek je obzvláště důležitý pro hodnocení nově vznikajících technologií. Kritika by neměla směřovat proti samotné technologii, ale spíše proti problematickým aplikacím nebo nedostatečné regulaci. Úkolem je využít potenciál nových technologií a zároveň minimalizovat jejich rizika.

Historie umělé inteligence a servisních robotů nás učí pokoře: Ani nadšená proroctví z 50. let, ani pesimistické předpovědi z 80. let se nenaplnily. Realita byla složitější, pomalejší a překvapivější, než se očekávalo. Toto ponaučení je třeba mít vždy na paměti při hodnocení dnešních budoucích technologií – od kvantových výpočtů přes genetické inženýrství až po energii z jaderné syntézy.

Zároveň historie ukazuje, že trpělivý a nepřetržitý výzkum může vést k revolučním průlomům i za nepříznivých okolností. Desítky let trvající práce Geoffreyho Hintona na neuronových sítích byla dlouho zesměšňována, ale dnes formuje životy nás všech. To by nás mělo povzbudit, abychom se nevzdávali, a to ani v zdánlivě beznadějných oblastech výzkumu.

Ale možná největším ponaučením je toto: technologický pokrok není ani automaticky dobrý, ani automaticky špatný. Je to nástroj, jehož účinky závisí na tom, jak ho používáme. Úkolem není démonizovat ani zbožňovat technologii, ale vědomě a zodpovědně ji formovat. Pouze tak můžeme zajistit, aby příští generace nedoceněných technologií skutečně přispěla k blahobytu lidstva.

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

 

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

 

 

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně