Publikováno: 2. srpna 2025 / Aktualizováno: 2. srpna 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Kdo jsou průkopníci umělé inteligence? Komplexní analýza revoluce hlubokého učení – Obrázek: Xpert.Digital
Zapomeňte na ChatGPT: Článek Googlu z roku 2017 „Pozornost je vše, co potřebujete“ je skutečným důvodem exploze umělé inteligence.
Co je to éra hlubokého učení?
Éra hlubokého učení označuje období od roku 2010, ve kterém se vývoj umělé inteligence zásadně zrychlil díky několika technologickým průlomům. Tato éra představuje zlom v historii umělé inteligence, protože se poprvé sešly nezbytné předpoklady pro trénování komplexních neuronových sítí: dostatečný výpočetní výkon, velké množství dat a vylepšené algoritmy.
Termín hluboké učení označuje vícevrstvé neuronové sítě, které dokáží automaticky extrahovat abstraktní prvky z dat. Na rozdíl od předchozích přístupů tyto systémy již není nutné ručně programovat, aby identifikovaly prvky, které by měly rozpoznat; místo toho se tyto vzory učí nezávisle z trénovacích dat.
Vhodné pro:
Proč začala revoluce hlubokého učení v roce 2010?
Rok 2010 byl klíčový, jelikož se srazily tři klíčové události. Zaprvé byla vydána databáze ImageNet, která obsahovala přes 10 milionů označených obrázků v 1 000 kategoriích, a poprvé tak poskytla dostatečně velkou datovou sadu pro trénování hlubokých neuronových sítí.
Za druhé, grafické procesory (GPU) se staly dostatečně výkonnými, aby umožnily paralelní zpracování velkého množství dat. Platforma CUDA od společnosti NVIDIA, představená v roce 2007, umožnila výzkumníkům provádět náročné výpočty potřebné pro hluboké učení.
Za třetí, algoritmická vylepšení, zejména použití aktivační funkce ReLU namísto tradičních sigmoidní funkce, výrazně zrychlilo trénování. Tato konvergence konečně umožnila implementovat teoretické základy z 80. let 20. století do praxe.
Který průlom znamenal začátek revoluce hlubokého učení?
Rozhodující průlom nastal 30. září 2012 vítězstvím AlexNetu v soutěži ImageNet. Konvoluční neuronová síť vyvinutá Alexem Križevským, Iljou Sutskeverem a Geoffreym Hintonem dosáhla míry chyb v první pětce 15,3 procenta, což je o více než 10 procentních bodů více než algoritmus, který se umístil na druhém místě.
AlexNet byl první, kdo úspěšně zkombinoval hluboké neuronové sítě, velké datové sady a GPU výpočty. Je pozoruhodné, že trénink probíhal pouze na dvou grafických kartách NVIDIA v Krizhevskyho ložnici. Tento úspěch vědecké komunitě dokázal, že hluboké učení je nejen teoreticky zajímavé, ale i prakticky lepší.
Úspěch AlexNetu spustil kaskádu vývoje. Již v roce 2015 model SENet dokonce překonal míru rozpoznávání lidmi model ImageNet s mírou chyb 2,25 procenta. Toto dramatické zlepšení během pouhých několika let demonstrovalo obrovský potenciál technologie hlubokého učení.
Jakou roli hrála architektura Transformeru?
V roce 2017 publikoval tým Googlu průlomový článek „Attention Is All You Need“ (Pozornost je vše, co potřebujete), který představil architekturu Transformer. Tato architektura způsobila revoluci ve zpracování přirozeného jazyka tím, že se zcela spoléhala na mechanismy pozornosti a eliminovala potřebu rekurentních neuronových sítí.
Zvláštností Transformerů je jejich schopnost zpracovávat data paralelně: Zatímco předchozí modely musely pracovat postupně, slovo po slově, Transformeři dokáží zpracovávat celé věty současně. Mechanismus sebepozornosti umožňuje modelu pochopit vztahy mezi všemi slovy ve větě bez ohledu na jejich pozici.
Architektura Transformer se stala základem všech moderních rozsáhlých jazykových modelů, od BERT přes GPT až po Gemini. Původní článek byl do roku 2025 citován více než 173 000krát a je považován za jedno z nejvlivnějších vědeckých děl 21. století.
Proč je Google předním průkopníkem v oblasti umělé inteligence?
Podle analýzy společnosti Epoch AI vede Google v tomto oboru s velkým náskokem a má 168 „pozoruhodných“ modelů umělé inteligence. Tuto dominanci lze vysvětlit několika strategickými rozhodnutími, která společnost učinila již na začátku.
Společnost Google investovala značné prostředky do výzkumu umělé inteligence již v roce 2000 a včas rozpoznala potenciál neuronových sítí. Akvizice společnosti DeepMind v roce 2014 přinesla společnosti další odborné znalosti. Zásadní bylo také vydání frameworku TensorFlow jako open source v roce 2015, které urychlilo vývoj umělé inteligence na celém světě.
Příspěvek Googlu k architektuře Transformer byl obzvláště významný. Článek, publikovaný v roce 2017 výzkumníky Googlu, položil základy dnešní generativní umělé inteligence. Na tomto základě Google vyvinul BERT (2018), který způsobil revoluci ve zpracování přirozeného jazyka, a později modely Gemini.
K vysoké viditelnosti přispěla i úzká integrace výzkumu a vývoje produktů ve společnosti Google. Modely umělé inteligence jsou integrovány přímo do služeb Google, jako je Vyhledávání, YouTube a Android, což přispívá k praktickému využití a splňuje tak kritéria pro „pozoruhodné“ modely.
Vhodné pro:
Jak se vyvinuly Microsoft, OpenAI a Meta?
Microsoft se umístil na druhém místě se 43 významnými modely umělé inteligence. Společnost těžila ze strategického partnerství s OpenAI, do kterého Microsoft investoval několik miliard dolarů. Tato spolupráce umožnila Microsoftu integrovat modely GPT již v rané fázi do produktů, jako jsou Bing a Copilot.
OpenAI se umístila na třetím místě se 40 modely, přestože byla založena teprve v roce 2015. Vývoj řady GPT, od GPT-1 (2018) až po současné modely, jako jsou GPT-4 a o3, etabloval OpenAI jako předního vývojáře modelů pro velké jazyky. ChatGPT, vydaný v roce 2022, dosáhl během pěti dnů jednoho milionu uživatelů a dostal umělou inteligenci do povědomí veřejnosti.
Společnost Meta (Facebook) vyvinula řadu LLaMA, která se skládá z 35 modelů, jako open-source alternativu k uzavřeným modelům. Modely LLaMA, zejména LLaMA 3 a novější LLaMA 4, ukázaly, že open-source modely mohou konkurovat i proprietárním řešením.
Vhodné pro:
Co dělá model umělé inteligence „hodným zmínky“?
Epoch AI definuje model AI jako „hodný zmínky“, pokud splňuje alespoň jedno ze čtyř kritérií. Zaprvé, musí dosáhnout technického zlepšení oproti uznávanému benchmarku. Zadruhé, měl by dosáhnout vysoké citační frekvence přes 1 000 citací. Zatřetí, historická relevance může být kritériem, i když je model nyní technicky zastaralý. Začtvrté, zohledňuje se významné praktické využití.
Tato definice se zaměřuje nejen na technologický pokrok, ale také na skutečný dopad a relevanci ve vědeckém a ekonomickém prostředí. Model lze tedy považovat za pozoruhodný, pokud nachází široké praktické uplatnění, i když nemusí být nutně technicky nejpokročilejší.
Databáze Epoch AI obsahuje přes 2 400 modelů strojového učení od roku 1950 do současnosti, což z ní činí největší veřejně dostupnou sbírku svého druhu. Tato komplexní databáze umožňuje hloubkovou analýzu vývoje umělé inteligence za více než 70 let.
Jak se umělá inteligence vyvíjela před érou hlubokého učení?
Historie umělé inteligence před rokem 2010 se vyznačovala cykly optimismu a zklamání. 50. a 60. léta 20. století byla obdobím velkého optimismu, symbolizovaného perceptronem Franka Rosenblatta (1957). Tyto rané neuronové sítě vyvolaly naděje na brzký příchod umělé inteligence.
První zima pro umělou inteligenci začala na začátku 70. let 20. století, spuštěná knihou Marvina Minskyho a Seymoura Paperta o limitech perceptronů (1969). Lighthillova zpráva pro britský parlament z roku 1973 vedla k drastickému snížení financování výzkumu. Tato fáze trvala přibližně do roku 1980 a výrazně zpomalila výzkum umělé inteligence.
V 80. letech 20. století došlo k oživení díky expertním systémům, jako byl MYCIN, systém pro lékařskou diagnostiku. Zároveň Geoffrey Hinton, David Rumelhart a Ronald Williams v roce 1986 vyvinuli algoritmus zpětného šíření, který umožnil trénování neuronových sítí. Yann LeCun vyvinul LeNet, ranou konvoluční neuronovou síť pro rozpoznávání rukopisu, již v roce 1989.
Druhá zima umělé inteligence následovala koncem 80. let, kdy byla vysoká očekávání ohledně expertních systémů a strojů LISP zmařena. Tato fáze trvala až do 90. let a byla charakterizována skepticismem vůči neuronovým sítím.
Jaké technologické základy umožnily hluboké učení?
Tři klíčové průlomy umožnily revoluci v hlubokém učení. Vývoj výkonných grafických procesorů (GPU) byl zásadní, protože umožňovaly paralelní zpracování velkého množství dat. Platforma CUDA od společnosti NVIDIA v roce 2007 zpřístupnila výpočetní techniku na GPU pro strojové učení.
Druhým předpokladem byly velké a vysoce kvalitní datové sady. ImageNet, publikovaný v roce 2010 Fei-Fei Li, byl první, který nabídl datovou sadu s více než 10 miliony označených obrázků. Toto množství dat bylo nezbytné pro efektivní trénování hlubokých neuronových sítí.
Třetí pilíř tvořila algoritmická vylepšení. Použití aktivační funkce ReLU místo sigmoidní funkce výrazně zrychlilo trénování. Vylepšené optimalizační postupy a regularizační techniky, jako je dropout, pomohly vyřešit problém přeplnění.
Jak se vyvíjely náklady na výpočetní techniku pro školení umělé inteligence?
Náklady na trénování modelů umělé inteligence exponenciálně vzrostly. Původní model Transformer stál v roce 2017 trénování pouhých 930 dolarů. BERT-Large stál v roce 2018 3 300 dolarů, zatímco GPT-3 stál v roce 2020 přibližně 4,3 milionu dolarů.
Moderní modely dosahují ještě extrémnějších nákladů: GPT-4 stál odhadem 78,4 milionu dolarů, zatímco Gemini Ultra od Googlu s přibližně 191,4 miliony dolarů je pravděpodobně nejdražším modelem, který byl dosud trénován. Tento trend odráží rostoucí složitost a velikost modelů.
Podle Epoch AI se výpočetní výkon potřebný pro trénink zdvojnásobuje přibližně každých pět měsíců. Tento vývoj dalece překračuje Moorův zákon a demonstruje rychlé škálování výzkumu v oblasti umělé inteligence. Zároveň vede ke koncentraci vývoje umělé inteligence v rukou několika málo společností s potřebnými zdroji.
Vhodné pro:
Jaké výzvy existují pro další rozvoj umělé inteligence?
Vývoj umělé inteligence čelí několika významným výzvám. Modely uvažování optimalizované pro komplexní logické uvažování by mohly dosáhnout svých limitů škálování již v roce 2026. Obrovské výpočetní náklady omezují okruh aktérů, kteří se mohou podílet na špičkovém výzkumu umělé inteligence.
Technické problémy, jako jsou halucinace, kdy systémy umělé inteligence generují falešné informace, dosud nebyly plně vyřešeny. Zároveň vyvstávají etické otázky z možnosti generování klamně reálného obsahu, jak ukazuje virální obrázek papeže v péřovém kabátě s umělou inteligencí.
Dostupnost vysoce kvalitních trénovacích dat se stává stále větší překážkou. Mnoho modelů již bylo natrénováno s využitím velké části dostupných internetových dat, což vyžaduje nové přístupy ke generování dat.
Jaký vliv má vývoj umělé inteligence na společnost?
Revoluce hlubokého učení má již obrovský společenský dopad. Systémy umělé inteligence se používají v klíčových oblastech, jako je lékařská diagnostika, finance a autonomní vozidla. Potenciál pro pozitivní změny je obrovský, od urychlení vědeckých objevů až po personalizaci vzdělávání.
Zároveň se objevují nová rizika. Schopnost vytvářet realistický falešný obsah ohrožuje integritu informací. Automatizace by mohla ohrozit pracovní místa a německé spolkové ministerstvo práce očekává, že do roku 2035 nebude žádné pracovní místo bez softwaru umělé inteligence.
Koncentrace moci v oblasti umělé inteligence v rukou několika technologických společností vyvolává otázky ohledně demokratické kontroly nad touto mocnou technologií. Odborníci jako Geoffrey Hinton, jeden z průkopníků hlubokého učení, varovali před potenciálními nebezpečími budoucích systémů umělé inteligence.
Průkopníci umělé inteligence v éře hlubokého učení vytvořili technologii, která má potenciál zásadně transformovat lidstvo. Vedoucí postavení společnosti Google ve vývoji 168 významných modelů umělé inteligence, následované společnostmi Microsoft, OpenAI a Meta, demonstruje koncentraci inovační síly mezi několika málo hráči. Revoluce hlubokého učení, která probíhá od roku 2010 a byla iniciována průlomy, jako jsou AlexNet a architektura Transformer, již transformovala náš každodenní život a v budoucnu tak učiní ještě více. Úkolem je využít tuto výkonnou technologii ve prospěch lidstva a zároveň minimalizovat s ní spojená rizika.
Vhodné pro:
Vaše transformace AI, integrace AI a odborník na platformu AI
☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina
☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!
Konrad Wolfenstein
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.
