História umelej inteligencie (AI) – od staroveku až po éru AI agentov

Autor: Jozef Wagner

AI umelá inteligencia

História umelej inteligencie posledných šesť rokov ukazuje, ako rýchlo sa AI posunula od experimentu k všadeprítomnej technológii. Vývoj umelej inteligencie zrýchlil v roku 2020 s príchodom generatívnych modelov a od polovice roka 2024 sa AI mení z chatbota na agenta, ktorý dokáže samostatne konať. V tomto prehľade nájdeš kľúčové míľniky histórie AI od jazykového modelu GPT-3 po nástup autonómnych systémov, ktoré reálne vykonávajú prácu v softvéri.

AI technológia už dávno porazila ľudí v šachu, v kvízoch či najstaršej stolnej hre GO. Dnes ľudí doslova necháva očarených, ako dokáže z opisného textu vyrenderovať krásne video, vytvárať dych-berúce originálne scenérie, komponovať hudbu v štýle už nežijúcich umelcov, prekladať v reálnom čase medzi dvomi cudzími jazykmi, doučovať deti matematiku a mnoho, mnoho ďalšieho. Niektorí ľudia vnímajú AI ako technologický zázrak a boli by asi riadne prekvapení, keby vedeli, že umelá inteligencia v skutočnosti nie je až taká nová. Je tu s nami už niekoľko desaťročí. Matematické modely a teória, na ktorej funguje, čakali až dodnes, aby mohli zažiariť vo svojom najlepšom svetle, v podobe superpočítačov.

Táto technológia sa však pomaly dostane aj do domácnosti obyčajných ľudí, pretože popredný výrobca procesorov firma AMD začlení do svojich nových procesorov NPU (Neural Processing Unit), to znamená akýsi koprocesor na výpočet AI. Na čo všetko sa bude dať použiť, o tom sa stále vášnivo diskutuje.

V nedávnom článku sme si predstavili koncept umelej inteligencie. Dnes sa pozrieme, kedy a ako AI vznikla, predstavíme si najdôležitejšie míľniky, ktoré ju vyformovali až do dnešnej podoby.

Od staroveku po stredovek

Už v staroveku (pred pár tisícami rokov) starovekí filozofi diskutovali o otázkach života a smrti a práve v tomto období vynálezcovia začali vytvárať mechanické hračky, ktoré nazvali automatmi (automata).  Automaton, ďalej ako automat, pochádza zo starovekej gréčtiny a znamená „konanie na základe vlastnej vôle“. Bola to jednoduchá mechanická vec, ktorá sa pohybovala bez ľudského zásahu. Postupom času začali vznikať čoraz pokročilejšie mechanické stroje, pričom z najznámejších by som spomenul rytiera Da Vinciho. Z tohto časového obdobia pochádza myšlienka stroja fungovať samostatne.

17. až 19. storočie

V 17. storočí sa filozof Rene Descartes začal zaoberať teóriou, že jedného dňa budú stroje schopné rozmýšľať a rozhodovať sa. Svoj myšlienkový koncept v roku 1637 zapísal do knihy Diskurz o metóde. Stroje rozdelil na tie, čo by sa mohli jedného dňa naučiť vykonávať jednu špecifickú úlohu a tie, ktoré by sa mohli prispôsobiť hociktorej práci. Dnes sú tieto oblasti známe ako špecializovaná a všeobecná AI. Svojim spôsobom tak predstavil výzvu na vytvorenie UI.

Toto obdobie bolo aj bohaté na množstvo matematických objavov.

1642: Blaise Pascal vynašiel prvú mechanickú kalkulačku. Tá vedela sčítavať a odčítavať dve čísla, násobenie a delenie fungovalo prostredníctvom opakovaného sčítania alebo odčítania.

1676: Gottfried Wilhelm Leibniz odvodil reťazové pravidlo. Toto pravidlo AI používa na trénovanie neurónových sietí so spätným šírením.

1738: Daniel Bernoulli predstavuje koncept úžitkovej funkcie. Ide o zovšeobecnenie pravdepodobnosti a matematický základ, pomocou ktorého si inteligentní agenti reprezentujú svoje ciele.

1739: David Hume opísal indikciu, logická metóda na učenie sa všeobecne platných tvrdení z príkladov.

1763: Thomas Bayes položil základy Bayesovej vety, ktorá sa využíva v modernej AI u Bayesovských sietí.

1837: Charles Babbage a Ada Lovelace vytvorili prvý návrh programovateľného stroja.

1854: George Boole vynaliezol slávnu Booleovskú algebru.

1859: Charles Babbage a Ada Lovelace pracovali na programovateľných mechanických počítacích strojoch zameraných na polynomické funkcie.

1863: Samuel Butler prišiel s teóriou, že Darwinova evolúcia sa týka aj strojov a možno jedného dňa nadobudnú vedomie a nakoniec nahradia ľudstvo.

Prvá polovica 20. storočia

Začiatkom dvadsiateho storočia začala sci-fi autorom a vedcom vŕtať hlavou, či je možné vytvoriť umelý mozog. Niektorí vynálezcovia začali vytvárať humanoidné postavy, ktoré boli z väčšej časti poháňané parou a niektoré vedeli chodiť. Začalo sa aj experimentovať s výrazmi tváre.

1921: Český spisovateľ Karel Čapek vo svojej sci-fi hre RUR ako prvý na svete použil slovo robot. Označoval ním umelého človeka.

1929: Japonský profesor Makoto Nishimura postavil prvého japonského robota, nazval ho Gakutensoku.

1943: Warren Sturgis McCulloch a Walter Pitts vydali prvý matematický opis umelej neurónovej siete vo vedeckom článku s názvom A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity.

1944: Vznikla teória hier, ktorá sa stala dôležitou časťou rozvoja AI.

Pred rokom 1949 veľké sálové počítacie stroje fungovali ako kalkulačky. Nemohli ukladať príkazy, iba ich vykonávať. Navyše pekne drahé kalkulačky, mesačný prenájom sa šplhal až na 200 tisíc dolárov mesačne. Dovoliť si ich mohli iba prestížne univerzity a veľké technologické spoločnosti. Mnohé špecifické výpočty, ako napr. trajektória štartu rakety počítali tímy matematikárov na papieri.

Alan Turing

Alan Turing bol priekopnícky britský matematik a počítačový vedec, ktorý je často považovaný za otca umelej inteligencie. V roku 1950 Turing navrhol test, neskôr známy ako Turingov test, aby určil schopnosť stroja prejaviť inteligentné správanie nerozlíšiteľné od ľudského. V tomto teste sa ľudský sudca zapája do rozhovoru s človekom a strojom, pričom obaja sú skrytí z dohľadu. Ak sudca nedokáže spoľahlivo rozlíšiť, kto je kto, stroj sa považuje za úspešný a demonštruje inteligenciu podobnú ľudskej. Ak stroj oklame človeka, aby si myslel, že je to človek, potom je inteligentný.

1951: Marvin Minsky a Dean Edmonds vyvinuli prvú umelú neurónovú sieť (ANN) s názvom SNARC pomocou 3000 vákuových trubíc na simuláciu siete so 40 neurónmi.

1952: Počítačový vedec Arthur Samuel vytvoril program na hranie Dámy (angl. Checkers), ktorý v roku 1955 zdokonalil tak, že sa program sám učil hrať.

Dartmouthská konferencia (1956)

Dartmouthská konferencia, ktorá sa konala v lete 1956 na Dartmouth College, je považovaná za kľúčovú udalosť, ktorá definuje umelú inteligenciu ako novú oblasť štúdia. Organizovaná Johnom McCarthym, Marvinom Minskym, Nathanielom Rochesterom a Claudom Shannonom, konferencia zoskupila popredných výskumníkov, aby diskutovali a skúmali možnosť vytvárania inteligentných strojov. Práve na tejto konferencii bol vytvorený termín „umelá inteligencia“ a položila základy pre budúci výskum a vývoj v oblasti AI, stanovením kľúčových cieľov a konceptov, ktoré budú formovať oblasť v nasledujúcich desaťročiach. Súčasťou programu boli aj mnohé oblasti, ktoré sú základom dnešnej AI, vrátane spracovania prirodzeného jazyka, počítačového videnia a neurónových sietí.

Perceptron (1957)

Perceptron, ktorý vyvinul Frank Rosenblatt v roku 1957, je jedným z prvých modelov umelých neurónových sietí a základným míľnikom v AI. Bol navrhnutý tak, aby simuloval myšlienkové procesy ľudského mozgu a mohol sa naučiť klasifikovať vstupné údaje do rôznych kategórií. Perceptron demonštroval potenciál strojového učenia a neurónových sietí, čím položil základy moderných techník hlbokého učenia. Neurónová sieť obsahovala iba jednu vrstvu, a napriek limitovanej funkčnosti, boli tieto koncepty základným kameňom pre následný výskum neurónových sietí.

1958: John McCarthy vyvinul programovací jazyk Lisp, ktorý si medzi AI vývojármi získal obrovskú popularitu.

1959: John McCarthy a Marvin Minsky založili výskumný ústav umelej inteligencie MIT AI Lab.

V tomto roku Arthur Samuel vytvoril termín strojové učenie (machine learning), keď vo svojom prejave spomínal stroje, ktoré hrajú šach lepšie ako ľudia, ktorí ich naprogramovali.

1961: V General Motors nasadili prvý priemyselný robot Unimate, ktorý nahradil ľudí na montážnej linke.

ELIZA (1966)

ELIZA bola prvým chatbotom, ktorý simuloval ľudskú konverzáciu. Vytvoril ju Joseph Weizenbaum. Hoci dnes by už schopnosti tohto chatbota nikoho neoslovili, ELIZA predviedla potenciál pre spracovanie prirodzeného jazyka v AI. Tento počítačový program simuloval konverzáciu pomocou metódy porovnávania a nahrádzania vzorov, aby používateľom poskytol ilúziu porozumenia. ELIZA demonštrovala potenciál strojov zapojiť sa do dialógu a že počítače dokážu generovať reakcie podobné ľuďom. Tento chatbot podnietil záujem o oblasť konverzačnej AI.

1966: Shakey je prvý univerzálny mobilný robot, ktorý zdôvodňuje svoje vlastné činy. Bol vybavený senzormi a TV kamerou, ktorý používal na navigáciu v rôznych prostrediach.

1967: Newell a Simon vyvíjajú General Problem Solver (GPS), jeden z prvých programov umelej inteligencie, ktorý demonštruje riešenie problémov blízke ľudom.

1974: Začína sa prvá zima v AI, ktorá sa vyznačuje poklesom financií a záujmu o výskum AI v dôsledku nerealistických očakávaní a obmedzeného pokroku. Na AI sa doteraz pozeralo ako na pekné technologické demá s obmedzenou užitočnosťou v reálnom svete.

1979: Bola založená americká asociácia pre umelú inteligenciu, dnes je známa ako Association for the Advancement of Artificial Intelligence.

V rovnakom roku prvé počítačom kontrolované autonómne vozidlo Stanford Cart úspešne absolvuje test s prekážkami v podobe stoličiek.

V osemdesiatich rokoch sa o záujem o AI a investovanie do nej obnovil. Populárnymi sa stali techniky hlbokého učenia a používanie expertných systémov, tie umožnili počítačom poučiť sa zo svojich chýb a prijímať nezávislé rozhodnutia. Firmám začali prinášať expertné systémy obrovské úspory a korporácie začali do roku 1985 investovať do systémov s AI miliardu dolárov ročne.

1980: Na komerčný trh prišiel prvý expertný systém, známy ako XCON. Bol navrhnutý tak, aby pomáhal pri objednávaní počítačových systémov automatickým výberom komponentov podľa potrieb zákazníka.

Nasledujú ďalšie expertné systémy, ktoré si získavajú popularitu, keď ich spoločnosti využívajú hlavne na finančné prognózy a lekárske diagnózy.

1981: Danny Hillis navrhol paralelné počítače pre AI a iné výpočtové úlohy, architektúru podobnú moderným GPU.

1986: Hinton, Rumelhart a Williams publikujú Learning Representations by Back-Propagating Errors, ktoré umožňujú trénovať komplexnejšie neurónové siete.

V rovnakom roku Ernst Dickmanns, vedec pracujúci v Nemecku, vynašiel prvé autonómne auto. Technicky ide o dodávku Mercedes, ktorá bola vybavená počítačovým systémom a senzormi na snímanie okolia, vozidlo mohlo jazdiť len po cestách bez iných áut a pasažierov.

Koncom osemdesiatich rokov záujem o AI opadáva a prišla ďalšia zima do AI z dôvodu vysokých nákladov oproti zdanlivo nízkej návratnosti. Tento výraz opisuje obdobie, keď dochádza k zníženiu financovania výskumu v dôsledku nízkeho záujmu investorov a spotrebiteľov. To sa ale zakrátko zmení.

1991: Je rokom zrodu Internetu. Výskumný pracovník CERN Tim Berners-Lee spustil prvú webovú stránku na svete online a zverejnil fungovanie protokolu na prenos hypertextu (HTTP). Aj keď už predtým mali mnohé inštitúcie a veľké podniky zapojené počítače do siete, príchod Internetu sa stal obrovským impulzom pre spoločnosť a v priebehu krátkej doby sa do Internetu pripojili milióny ľudí z rôznych kútov sveta a začali vytvárať kvanta dát, ktoré sa neskôr stanú toľko potrebnou komoditou na trénovanie AI.

Deep Blue poráža majstra sveta v šachu (1997)

Deep Blue, vyvinutý spoločnosťou IBM, sa zapísal do histórie v roku 1997, keď ako prvý počítač porazil úradujúceho majstra sveta v šachu Garryho Kasparova v zápase šiestich hier. Víťazstvo Deep Blue znamenalo významný míľnik v oblasti AI a ukázalo silu výpočtov hrubou silou a pokročilých algoritmov pri riešení zložitých problémov. Zápas ukázal potenciál AI prekonať ľudských expertov v konkrétnych doménach, čo vyvolalo obrovský záujem o pokrok vo výskume a vývoji umelej inteligencie. Tu nájdeš video Deepblue vs Kasparov.

1998: Cynthia Breazeal na MIT predstavuje KiSmet, emocionálne inteligentného robota, ktorý rozpoznáva pocity ľudí a dokáže na ne reagovať.

1999: Sony uvádza na trh prvého domáceho psa AiBO, ktorého osobnosť a schopnosti sa časom rozvíjajú.

2002: iRobot predstavuje Roombu, prvý sériovo vyrábaný domáci robotický vysávač s navigačným systémom poháňaným AI. Pri vysávaní sa samostatne pohybuje a vyhýba prekážkam.

NASA posiela rovery na Mars (2004)

Mars v roku 2004 obiehal oveľa bližšie k Zemi, takže NASA využila túto príležitosť a poslala na červenú planétu dva rovery – s názvom Spirit a Opportunity. Oba boli vybavené AI, ktorá im pomohla prejsť ťažkým skalnatým terénom Marsu a robiť rozhodnutia v reálnom čase, namiesto toho, aby sa spoliehali na ľudskú pomoc.

Rovery NASA na Marse, ako napríklad Spirit, Opportunity a Curiosity, predstavujú významné míľniky v oblasti AI a robotiky. Tieto rovery sú vybavené sofistikovanými autonómnymi navigačnými systémami, ktoré im umožňujú skúmať povrch Marsu, vykonávať vedecké experimenty a robiť nezávislé rozhodnutia, aby sa mohli vyhnúť prekážkam a identifikovali body záujmu. Vesmírne misie, ktoré boli spustené v rokoch 2004 až 2012, výrazne zlepšili naše chápanie Marsu a zároveň demonštrovali praktické aplikácie AI v autonómnych systémoch, ovládanie na diaľku a vedecké objavy v mimozemských prostrediach. Tu nájdeš video o pristátí rovera Spirit na Marse.

2006: Spoločnosti Twitter, Facebook a Netflix začali využívať AI ako súčasť svojich algoritmov v reklame a používateľskom prostredí.

2009: Google postavil prvé samo-riadiace auto, ktoré zvládne jazdu mestom.

Počítač Watson vyhral kvízovú show Jeopardy! (2011)

V roku 2011 sa Watson z IBM dostal na titulky, keď vyhral kvízovú show Jeopardy! proti dvom z jeho najväčších šampiónov Kenovi Jenningsovi a Bradovi Rutterovi. Watsonovo víťazstvo ukázalo pokročilé schopnosti AI v oblasti spracovania prirodzeného jazyka, získavania informácií a strojového učenia. Systém dokázal pochopiť a reagovať na zložité otázky položené v prirodzenom jazyku, rýchlo analyzovať obrovské množstvo údajov a generovať presné odpovede. Tento úspech demonštroval potenciál AI pri spracovaní a porozumení ľudského jazyka, čo predstavuje významný míľnik vo vývoji aplikácií a technológií umelej inteligencie. Tu nájdeš video Watsona v Jeopardy.

2011: Apple do iPhonu 4S integruje Siri, inteligentnú virtuálnu asistentku s hlasovým rozhraním.

Po roku 2011 sa do popredia dostávajú techniky AI Deep Learning a Big Data. Významné pokroky sa dosiahli hlavne v rozpoznávaní obrázkov v rokoch 2011 a 2012 a to hlavne vďaka novému hardvéru, ktorý rýchlosť učenia zvýšil až stokrát. V tej dobe strojové učenie prebiehalo na grafických čipoch, ktoré na to boli ideálne, pretože optimalizovali prácu s vektormi a maticami.

2012: Startup AI DeepMind vyvíja hlbokú neurónovú sieť, ktorá dokáže rozpoznať mačky vo videách na YouTube. Spoločnosť Google neskôr v roku 2014 odkúpila spoločnosť DeepMind za 500 miliónov dolárov.

V tom istom roku Facebook vytvára DeepFace, systém rozpoznávania tvárí, ktorý dokáže rozpoznať tváre s 97% pravdepodobnosťou – presnosťou blízkej ľudom.

Generative Adversarial Network (2014)

Ian Goodfellow predstavil v roku 2014 siete Generative Adversarial Networks (GAN), ktoré spôsobili revolúciu v oblasti AI. GAN sa skladajú z dvoch neurónových sietí, generátora a diskriminátora, ktoré sú simultánne trénované prostredníctvom procesu konkurencie. Generátor vytvára syntetické dáta, zatiaľ čo diskriminátor vyhodnocuje ich pravosť voči reálnym dátam. Tento protichodný proces zvyšuje schopnosť generátora produkovať vysoko realistické výstupy, čo vedie k pokroku v generovaní obrazu a videa, rozšírení dát a mnohým ďalším aplikáciám. GAN mali výrazný vplyv na výskum AI a otvorili nové cesty pre kreativitu a inovácie v strojovom učení.

2014: Amazon uvádza na trh Alexu – inteligentného virtuálneho asistenta s hlasovým rozhraním, ktorá dokončuje nákupné úlohy.

Zároveň chatbot Eugene Goostman prejde Turingovým testom, pričom tretina sudcov uverí, že Eugene je človek.

2015: Počítače dokážu identifikovať objekty vo vizuálnych dátach oveľa presnejšie ako ľudia. V každoročnej výzve ImageNet dosiahli presnosť 97.3%, pre porovnanie v roku 2010 to bolo len 71.8%.

AlphaGo porazí majstra sveta Lee Sedola v hre Go (2016)

AlphaGo, vyvinutý spoločnosťou DeepMind, sa zapísal do histórie v roku 2016 porážkou Lee Sedola, jedného z najlepších svetových hráčov Go, v päťzápasovom turnaji. Bol to prelomový úspech, pretože Go je neuveriteľne komplexná stolová hra s viac ako 100-tisíc otváracími ťahmi, všetkých možných pozícií je dokonca 2 na 170-tu, čo robí metódy hrubej sily nepoužiteľnými. Úspech AlphaGo bol dosiahnutý jeho pokročilými technikami strojového učenia, vrátane hlbokých neurónových sietí a posilňovacieho učenia. Tento míľnik demonštroval potenciál AI zvládnuť veľmi zložité úlohy, výrazne posunul dopredu oblasť umelej inteligencie a ukázal svoju schopnosť riešiť problémy, o ktorých sa predtým myslelo, že sú mimo dosahu strojov.

2016: Hanson Robotics vytvoril humanoidného robota menom Sophia, ktorý bol prvým vytvoreným robotom s realistickým ľudským vzhľadom a schopnosťou vidieť, vtipkovať, komunikovať ako aj replikovať emócie. Vďaka jej inovatívnej AI a schopnostiam sa Sophia stala celosvetovým fenoménom a pravidelne sa objavovala v talk show, vrátane nočných programov ako The Tonight Show.

2017: AlphaStar od Google poráža najlepšie špecializované šachové programy (chess engines) v sérii zápasov.

2018: Na väčšine univerzít sa vyučuje predmet Umelá inteligencia.

2019: AlphaStar dosiahla úroveň Grandmaster v počítačovej hre StarCraft 2, čo znamená, že so svojou AI dokáže poraziť úctyhodných 99.8% ľudských hráčov.

Nástup generatívnej AI (2020–2024)

Vývoj v oblasti generatívnej AI spôsobil prudký nárast záujmu o AI v posledných rokoch. Generatívna AI ponúka možnosť generovať text, obrázky a videá ako odpoveď na textové výzvy. Na rozdiel od predchádzajúcich systémov, ktoré boli naprogramované tak, aby reagovali na stanovenú požiadavku, generatívna AI sa učí z materiálov (dokumentov, fotografií a ďalších) a dát z celého internetu.

Jazykový model GPT-3 (2020)

GPT-3, vyvinutý spoločnosťou OpenAI a vydaný v roku 2020, je jedným z najväčších a najpokročilejších jazykových modelov, aké boli kedy vytvorené, so 175 miliardami parametrov. Dokáže generovať ľudský text na základe daných výziev, vykonávať rôzne jazykové úlohy, ako je preklad, sumarizácia a odpovedanie na otázky, a dokonca vytvárať súvislý a kontextovo relevantný obsah.

Schopnosť GPT-3 porozumieť a generovať prirodzený jazyk nastavila nový štandard v AI, demonštruje silu rozsiahlych neurónových sietí a transformuje spôsob, akým stroje interagujú s ľudským jazykom v rôznych aplikáciách.

2021: OpenAI vyvinula DALL-E, ktorá dokáže pomocou metodológií hlbokého učenia generovať digitálne obrázky priamo z textu.

Zároveň AlphaFold2 od DeepMind rieši problém skladania bielkovín, čím pripravuje pôdu pre vývoj nových liekov a medicínske objavy.

ChatGPT (2022)

ChatGPT, vyvinutý spoločnosťou OpenAI a uvedený na trh v novembri 2022, je prelomová konverzačná AI založená na architektúre GPT-3.5. Vyniká vo vytváraní súvislého a kontextovo relevantného textu, ktorý umožňuje prirodzené a dynamické interakcie medzi človekom a počítačom.

ChatGPT môže vykonávať širokú škálu úloh vrátane odpovedania na otázky, poskytovania podrobných vysvetlení a pomoci pri kreatívnom písaní. Jeho pokročilé možnosti spôsobili revolúciu v aplikáciách v oblasti zákazníckych služieb, vzdelávania a vytvárania obsahu, pričom ukázali transformačný potenciál AI pri zlepšovaní každodenných interakcií medzi človekom a počítačom.

• Január 2023: Najrýchlejšie rastúcou aplikáciou sa stal ChatGPT, s viac ako 100 miliónmi používateľov.
• Marec 2023: OpenAI vydáva novú verziu modelu GPT-4, ktorá už umožňuje zadávať ako vstup namiesto textu aj obrázok. Google zase predstavuje svojho chatbota Gemini.
• Február 2024: OpenAI verejne predstavuje Sora, ktorá ponúka generovanie videí z textu s dĺžkou až jednu minútu.
• Máj 2024: Bola predstavená AI technológia GPT-4o, ktorá dvojnásobne zrýchlila API, prekonala všetky rekordy v benchmarkoch a prináša do konverzácie s chatbotom konečne emócie.

Digitalizácia16 min.

Prečítaj si aj:

Ako funguje umelá inteligencia: Využitie a kľúčové oblasti AI

Prečítaj si náš článok o umelej inteligencii, v ktorom sa dozvieš, čo to je, aké má benefity a aké riziká sú s ňou spojené.

Agentická AI: éra autonómnych systémov (2024 – súčasnosť)

Zatiaľ čo roky 2022 a 2023 boli o „wow efekte“ teda o tom, že počítač vie samostatne písať a kresliť, obdobie od polovice roku 2024 prinieslo AI, ktorá dokáže uvažovať, plánovať a ovládať počítače namiesto nás. Modely prestali byť len chatbotmi a stali sa aktívnymi agentmi. Nadišla éra autonómnych agentov a uvažujúcich systémov.

Rok 2024: AI sa naučila uvažovať

Rok 2024 sa zapísal do dejín histórie umelej inteligencie ako rok, keď sa AI naučila explicitne uvažovať pred odpoveďou a vedecká komunita prestala brať AI ako nástroj a začala AI vnímať ako aktívneho partnera vo výskume.

Máj 2024 – multimodalita a regulácia

OpenAI predstavila model GPT-4o (omni), ktorý priniesol zásadný prelom v multimodálnej AI v reálnom čase. Model dokázal plynulo pracovať s textom, obrazom aj hlasom bez citeľnej odozvy, čím AI prvýkrát pôsobila ako prirodzený digitálny partner v konverzácii. GPT-4o naznačil budúcnosť AI ako všade prítomného asistenta schopného okamžite reagovať, vidieť, počuť a hovoriť, čo výrazne urýchlilo adopciu AI v bežnom živote aj v zákazníckych službách.

V Soule sa uskutočnil AI Seoul Summit, na ktorom sa svetové veľmoci a technologické firmy dohodli na spoločných princípoch bezpečného vývoja umelej inteligencie. Paralelne s tým Európska únia definitívne schválila AI Act, prvý komplexný regulačný rámec pre umelú inteligenciu na svete. AI sa tým oficiálne stala nielen technologickou, ale aj politickou a spoločenskou témou globálneho významu, pričom regulácia začala formovať smer jej vývoja rovnako silno ako samotné technické inovácie.

Spoločnosť Google začala do výsledkov vyhľadávania postupne integrovať funkciu AI Overview, ktorá používateľom poskytuje sumarizované odpovede generované AI priamo na začiatku výsledkov vyhľadávania. Tento krok zásadne zmenil spôsob, akým ľudia získavajú informácie na internete a naznačil odklon od tradičného vyhľadávania založeného výlučne na zozname odkazov smerom k odpovediam generovaným AI.

Jún 2024 – Claude 3.5 Sonnet a Apple Intelligence

Spoločnosť Anthropic vydala model Claude 3.5 Sonnet, ktorý sa stal okamžitým hitom medzi programátormi pre svoje bezkonkurenčné schopnosti v kódovaní a vizuálnom uvažovaní. V rovnakom mesiaci Apple predstavil Apple Intelligence, čím integroval generatívnu AI priamo do operačného systému iPhone a Mac, zameranú na súkromie a bežného používateľa.

Júl 2024 – Llama 3.1 a víťazstvo open-source

Meta vydala Llama 3.1, vrátane masívneho 405B modelu. Išlo o historický moment pre open-source komunitu, pretože prvýkrát bol voľne dostupný model, ktorý sa výkonom vyrovnal najlepším uzavretým modelom od OpenAI či Google.

September 2024 – uvažujúce modely o1

OpenAI predstavila sériu modelov o1 (projekt Strawberry). Tieto modely priniesli revolúciu v tzv. System 2 myslení, keď AI už neodpovedá okamžite, ale uvažuje (chain-of-thought), čo dramaticky zlepšilo výsledky v matematike, vede a zložitom logickom uvažovaní.

Október 2024 – Computer Use a Nobelove ceny pre AI

Prišla éra agentickej AI. Anthropic predstavil funkciu Computer Use, ktorá umožnila AI ovládať kurzor myši a klikať v aplikáciách rovnako ako človek. AI tak prestala byť len v textovom okne a začala reálne vykonávať prácu v softvéri.

V tomto mesiaci boli prvýkrát udelené Nobelove ceny za objavy, ktoré boli priamo umožnené umelou inteligenciou. Vo fyzike cenu získali priekopníci neurónových sietí (John Hopfield a Geoffrey Hinton) za položenie základov strojového učenia. A v chémii cenu získal tím Google DeepMind (Demis Hassabis a John Jumper) za model AlphaFold, ktorý vyriešil 50-ročný biologický problém skladania proteínov.

December 2024 – Gemini 2.0

Google kontroval vydaním Gemini 2.0, modelu s plnou multimodalitou a pokročilými agentickými schopnosťami, čím zarovnal krok v pretekoch o univerzálneho AI asistenta.

Rok 2025: AI ako autonómny agent a vedecký partner

V roku 2025 AI významne rozšírila svoje schopnosti z konverzačného chatbota na autonómneho agenta. Modely novej generácie ako GPT-5 (uvedený v auguste 2025) pridali k tradičnému generovaniu textu aj schopnosť samostatne vykonávať úlohy v počítači – vrátane ovládania aplikácií pomocou klávesnice a myši, surfovania po webe, plánovania a písania kódu. AI sa tak transformovala z pasívneho nástroja na digitálneho asistenta schopného autonómne riešiť komplexné viacstupňové úlohy, pričom si zachovala aj svoju konverzačnú funkcionalitu.

Január 2025 – Sora pre verejnosť

Po roku čakania bola verejnosti sprístupnená Sora od OpenAI. Nástroj na generovanie hyperrealistického videa zmenil filmový priemysel a marketing a umožnil tvorbu komplexných scén len pomocou textového zadania.

Marec 2025 – GPT-4.5 a dlhý kontext

Vydanie GPT-4.5 (projekt Orion). Model výrazne znížil mieru halucinácií (vymýšľania si faktov) v kritických úlohách a priniesol schopnosť udržať kontext a pracovať na projektoch v horizonte týždňov, nie iba minút.

Máj 2025 – hlasoví agenti a NVIDIA Blackwell

Nástup hlasových agentov v reálnom čase. Nová generácia asistentov od Google a OpenAI dokáže viesť plynulý rozhovor s nulovou odozvou, rozlišovať emócie v hlase a simultánne tlmočiť, čo začalo masívne transformovať zákaznícky servis.

Podľa oficiálneho blogu NDVIDIA dosiahla spoločnosť dosiahla svetový rekord v rýchlosti inferencie veľkých jazykových modelov. Jediný výpočtový uzol NVIDIA DGX B200 vybavený ôsmimi GPU architektúry Blackwell dokázal spracovať viac než 1 000 tokenov za sekundu na jedného používateľa pri behu 400-miliardového modelu Llama 4 Maverick, najväčšieho a najvýkonnejšieho modelu zo série Llama 4. Tento výkon bol nezávisle overený benchmarkingovou službou Artificial Analysis a potvrdil zásadný posun v škálovateľnosti a praktickej použiteľnosti generatívnej AI v reálnom čase.

Júl 2025 – autonómna chirurgia

Prvá plne autonómna operácia mäkkých tkanív. Výskumníci z Johns Hopkins University (a ich robot SRT-H) dosiahli historický míľnik. Robot vykonal komplexnú operáciu (odstránenie žlčníka na zvieracom modeli) úplne sám, bez ľudskej asistencie, a dosiahol 100 % úspešnosť.

September 2025 – embodied AI a humanoidní roboti

Prelom v robotike (Embodied AI). Modely trénované na dátach z predchádzajúcich rokov boli úspešne nasadené do humanoidných robotov (napr. Tesla Optimus), ktoré začali zvládať komplexné domáce práce ako skladanie bielizne či varenie v premenlivom prostredí.

Október 2025 – AI v jadrovej fúzii

AI sa stala kľúčom k stabilizácii plazmy v reaktoroch jadrovej fúzie. Modely dokázali predpovedať nestabilitu plazmy o milisekundy skôr, než nastala, a upraviť magnetické polia tak, aby reakcia nezanikla.

November 2025 – autonómne vedecké AI

Prvé autonómne vedecké AI systémy. Koniec roka 2025 priniesol modely, ktoré nielen analyzujú dáta, ale samostatne navrhujú hypotézy a simulujú experimenty, čím výrazne urýchlili vývoj nových liekov a materiálov.

December 2025 – hardvérová bitka o zdroje

Explozívny rozmach AI vyvolal výrazný tlak na globálny hardvérový trh. Dopyt po výkonných GPU, HBM pamätiach a dátových centrách spôsobil prudký rast cien hardvéru, ktorý sa začal prejavovať aj u bežných spotrebiteľov. AI sa definitívne stala hlavným motorom polovodičového priemyslu a ukázala, že jej rozvoj je úzko prepojený s fyzickými limitmi výroby, energetiky a globálnych dodávateľských reťazcov.

Digitalizácia25 min.

Prečítaj si aj:

AI trendy 2026: 5 zmien, ktoré formujú svet IT

AI trendy 2026 menia pravidlá hry. Rozhodovať bude cena, infraštruktúra aj schopnosť využiť AI agentov v praxi. Kto získa náskok?

Podcasty17 min.

Prečítaj si aj:

AI a budúcnosť práce v IT (podcast #2)

Druhá epizóda podcastu Na vlne kódu sa zaoberá vplyvom umelej inteligencie na prácu IT špecialistov a jej budúcim potenciálom v IT odvetví.

AI a budúcnosť: čo nás čaká po ére agentov

Prešli sme fascinujúcou cestou vývoja umelej inteligencie, od prvých teoretických myšlienok až po technológiu, ktorá dnes reálne formuje náš každodenný život. Vývoj AI už dávno neprebieha lineárne, práve naopak – v posledných rokoch nabral exponenciálne tempo a zásadne mení spôsob, akým pracujeme, učíme sa aj tvoríme. Umelá inteligencia sa čoraz viac presadzuje nielen vo firmách, ale aj v domácnostiach a postupne sa stáva prirodzenou súčasťou digitálneho sveta.

Hoci AI preberá čoraz väčšiu časť existujúcich pracovných úloh, zároveň vytvára úplne nové profesie, odvetvia a príležitosti, ktoré si ešte pred pár rokmi nebolo možné ani predstaviť. Vstupujeme do éry, v ktorej sa umelá inteligencia stáva naším aktívnym kolegom (resp. partnerom), ktorý podporuje a rozširuje ľudské schopnosti, namiesto toho, aby ich nahrádzal.

Preto dnes už nie je najdôležitejšou otázkou, čo všetko AI dokáže. Oveľa podstatnejšie je, ako rýchlo sa dokážeme prispôsobiť novému digitálnemu svetu a či dokážeme pokrok v umelej inteligencii využiť zodpovedne, tvorivo a v prospech celej spoločnosti. Budúcnosť s AI sa nepíše sama, vytvárame ju my spoločne.

https://developer.nvidia.com/blog/blackwell-breaks-the-1000-tps-user-barrier-with-metas-llama-4-maverick/
https://h-surgical-robot-transformer.github.io/
https://artificialanalysis.ai/models/llama-4-maverick/providers

Zdieľaj článok

História umelej inteligencie (AI) – od staroveku až po éru AI agentov

Jozef Wagner

Viac ako 10 rokov programujem v Jave, momentálne pracujem v msg life Slovakia ako Java programátor senior a pomáham zákazníkom implementovať ich požiadavky do poistného softvéru Life Factory. Vo voľnom čase si rád oddýchnem v lese, prípadne si zahrám nejakú dobrú počítačovú hru.