Tento materiál pochází ze staršího archivu rvp.cz a už není součástí aktuální nabídky. Uchováváme ho, aby na něj dál vedly původní odkazy.
Odborný článek
Digitalizace ve vzdělávání
Vybraná témata ze sociální informatiky II.
Témata, jako je umělá či počítačová inteligence, výhodnost spolupráce a řada dalších témat, patří dnes již bezpochyby k tomu, o čem se v médiích i ve školách aktivně mluví. V následujícím článku se pokusíme na toto téma podívat optikou sociální informatiky s tím, že bude věnován také prostor k zamyšlení se nad tím, kam tato věda směřuje.
Artificial intelligence
Artificial intelligence (AI), neboli umělá inteligence, představuje jeden z nejzajímavějších a nejkomplexnějších problémů, se kterými dnešní informatika pracuje a obvykle se v současné době řeší spíše její určité aspekty, a to víceméně izolovaně. Problémem může být vůbec samotný pojem, který nemá zcela přesný význam. Nejčastěji se bere jako referenční vzorek pro to, co je inteligence člověka. Bohužel ani zde není jednoznačně určené, co to lidská inteligence vlastně je. V oblasti počítačových věd je třeba užívat přesných matematických modelů, které ve své obecnosti nemohou zahrnovat příliš velkou variabilitu tohoto pojmu.
Nejčastěji se mluví o několika základních oblastech, se kterými by si AI měla poradit. Konkrétně jde o řešení problémů a dedukci, což je dnes hojně diskutované téma. Sen Davida Hilberta o tom, že budeme moci mechanicky zkonstruovat celou matematiku, padl již Gödelovými větami o neúplnosti uzavřených bezrozporných systémů. Přesto se má za to, že by počítače v budoucnu měly být schopné provádět odvozování a matematické důkazy. Zatím se ale v této oblasti nedošlo k žádným uspokojivým výsledkům.
Práce se znalostmi je druhou významnou oblastí AI. Zde jsou již výsledky poměrně zajímavé. Jde o to, že počítače samy o sobě pracují jen s daty, ale nerozumí informacím. Proto se vytvořil systém ontologií, které datům přiřadí metadata, což umožní stroji na ně nahlížet jako na informace. Ontologie obsahují to, co Aristoteles nazval kategoriemi – každý objekt, který má být považovaný za znalost (či informaci), má svůj název (např. stůl), množinu vlastností (stůl je dřevěný a má kruhovou desku), informaci o množinách, do kterých patří (stůl je nábytek), vztah k dalším objektům (židle, váza, ubrus, ...). V současné době existují koncepty sémantického desktopu či webu, které již takto běžně pracují.
, kde jsou výsledky také poměrně zajímavé. Na počátku existuje agent (program) s čistě obecnými charakteristikami a základní množinou znalostí, kterou postupně rozšiřuje. Příkladem mohou být socialboti, což jsou agenti na sociálních sítích, kteří se vydávají za lidi. Navazují přátelství, hledají společné známé či téma k hovoru, sdílí zajímavé odkazy o tom, co vás zajímá, nebo popřejí k narozeninám. Otázkou je, zda je tímto způsobem možné realizovat celý proces učení, nebo jen nějakou jeho část.
Jako zajímavá se jeví oblast učení ve spojení s počítačovým zpracováním emocí. Zařízení se musí nejprve naučit, jaké fyzikální děje odpovídají kterým emocím jejich konkrétního uživatele, a pomocí nich se snaží zlepšit přiměřeným způsobem servis. Mediálně známým případem pokročilých učících se systémů jsou neuronové sítě, o kterých žáci možná již také něco slyšeli. Jde o mimořádně zajímavé téma na pomezí informatiky, biologie, filosofie, fyziky a matematiky, kterému se na tomto místě nemůžeme bohužel více věnovat.
Kreativita je asi největším problémem, který je spojený s AI. V zásadě není jasné, jak by měla být realizována na počítačích. Nejvíce se daří kompozice hudby, která má jasnou matematickou strukturu a teorii, nebo tvorba abstraktní poezie. Je ale na pováženou, zda jde skutečně o realizaci kreativního myšlení, či ne. Osobně se kloním k druhé variantě. Zajímavé je také zpracování přirozeného jazyka, ve kterém jsou dělány velké pokroky, což je vidět v nástrojích na kontrolu gramatiky ve Wordu nebo v sémantickém webu.
U zpracování přirozeného jazyka (NPL) bychom se ještě krátce zastavili, neboť jde o téma do značné míry klíčové pro vývoj celého oblasti AI, ale nejen jí. V současné době je možné najít celou řadu jednotlivých aplikací, které se o porozumění přirozeného jazyka pokoušejí. Prvním příkladem (který si může snadno každý vyzkoušet) je GoogleTranslator. Potíže prvních překladačů textu spočívaly v tom, že postupovaly slovo od slova a tak překládaly text mechanicky. Později se podařilo alespoň rozpoznat mluvnický čas (u jazyků, kde je to snadné, jako je třeba angličtina) a postupně se přidávala řada dalších funkcí. Dnes se moderní nástroje snaží určit kontext a podle něj slova vhodně překládat, takže se text stále více přibližuje podobě, do které by jej přeložil člověk.
Druhou pěknou aplikací je pokus o sémantický web v podobě Wolfram|Alpha, který dokáže na jednoduché otázky v angličtině v přirozeném jazyce nabídnout odpověď. Pokud se jej zeptáte, kdo vyhrál olympiádu v Atlantě v hodu oštěpem, bez potíží odpoví, že Jan Železný. Jde o další pokus, jak dát lidem k dispozici jednoduchý nástroj, pomocí kterého je možné vyhledávat nikoli data, ale znalosti či informace, ve smyslu odpovědí na konkrétní otázky.
Oblastí v rámci výzkumu AI by bylo možné najít ještě více – jak zajistit vnímání, sociální inteligenci, plánování nebo problém motivace. To ale již dle mého soudu není pro středoškoláky úplně nejdůležitější.
Efektivita práce a modelování kooperace
Významným prvkem informační společnosti je změna struktur fungování řady organizací. Již není nejdůležitější lokální blízkost, ale je možné užívat řadu pokročilých metod pro vzdálenou spolupráci. Nemusí jít jen o obyčejný e-mail či chat, ale lze užít videokonferencí, vzdálených pracovních ploch počítačů nebo nástrojů na správu společných znalostních databází.
V takto pracujících skupinách je nutné řešit řadu zcela specifických otázek. Jednak se rozpadá tradiční manažerská hierarchie, což má za následek na jedné straně usnadněný kreativní přístup a prostor pro iniciativu jedince, na druhou stranu ale také horší možnost efektivního rozhodování. Zatímco na jedné straně roste výkonnost jednotlivců, je problém se vzdálenou kontrolou, motivací a správou projektů.
Sociální informatika se snaží také v této oblasti usilovat o co možná nejlepší řešení. Jako významné se ukazují nástroje na sdílení znalostí a informací, kvalitní informační systémy nebo znalostní databáze. Samozřejmě je také třeba zajistit vhodné podmínky pro efektivní komunikaci.
Perspektivy
Na závěr miniseriálu o vybraných partiích sociální informatiky jistě nebude na škodu se zaměřit na to, jaké jsou perspektivy sociální informatiky jako vědního oboru. Ukazuje se, že stále významnější roli bude hrát v oblasti politiky. Příkladem může být Robert Axelrod, který obdržel cenu National Academy of Sciences Award for Behavioral Research Relevant to the Prevention of Nuclear War. Tento člověk se velice intenzivně věnoval modelování různých situací během studené války. Jeho modely a propočty dopadů různého chování na druhou stranu (SSSR) jsou všeobecně považovány za jeden z klíčových faktorů, které vedly k odvrácení jaderné války. Později se věnoval také snahám o usmíření na Balkáně, nicméně zde se jednotlivé strany konfliktu odmítaly chovat racionálně.
Možná právě v úsilí tohoto vědce z University of Michigan je možné vidět částečné limity sociální informatiky. Jde o racionální disciplínu, která může přinášet výsledky jen tehdy, když se lidé budou chovat rozumným způsobem.
Sociální informatika vytváří významný prvek v oblasti mírových strategií, ale také v politických kampaních či reklamě. Současné dialogové systémy, které nejen pracují s emocemi, ale také dokáží kontrolovat obsah, jsou běžně užívány pro kontrolu instrukcí během komunikace mezi vesmírnou stanicí či raketou a řídicím střediskem. Podobně je možné konstatovat, že poznatky sociální informatiky se běžně projevují ve zvyšování efektivity práce, automatizaci řady telefonních systémů nebo při návrhu operačních či informačních systémů.
Mimo tyto přímé a praktické důsledky je možné vidět využití ve všech oblastech, kde je nutné modelování dynamických složitých systémů jako biologie, ekonomie či etnologie. Přináší zcela nové možnosti pro rozvoj sociologie, lingvistiky a řady dalších oborů. V tomto kontextu je možné ji označit (a to bez nadsázky) za jednu z nejdůležitějších partií vědy pro 21. století. A to i přesto, že většinu jejich výsledků či možných dopadů stále ještě nedokážeme plně pochopit. Velkou část problémů jsme mohli také jen naznačit, především s ohledem na složitost jejich praktického řešení a neznalost teoretické informatiky a pokročilé matematiky na straně žáků.
Přesto, nebo právě proto, jde o téma, které by v žádném případě nemělo v gymnaziální výuce chybět.
Literatura a použité zdroje
ČERNÝ, Michal. Socialbot: dejte si pozor s kým se přátelíte [online]. 2011. [cit. 2011-12-23]. Dostupné z: http://e-bezpeci.cz/index.php/temata/sociotechnika/348-socialbot-dejte-si-pozor-s-kym-se-patelite.
Článek je, ostatně jako celý seriál, pro mnohé z nás, prací uštvaných učitelů, velice cenný. Člověk tuší souvislosti, ale nemá dost času a energie k tomu, aby se dopátral souvisejících faktů (tedy pokud není zaníceným fandou právě pro kybernetiku). Tuto práci naštěstí odvedl autor článku a tím nám naše poznání usnadnil. Věřím, že to čtenáři také ocení.
