facebook
Tematické sekce
 
Branžové sekce
Přehledy
 
Tematické seriály
 

GDPR

General Data Protection Regulation zásadně mění zpracování osobních údajů a zavádí nové povinnosti...

články >>

 

Jak uřídit IT projekt a nezbláznit se

Užitečné tipy a nástroje pro řešení problémů řízení inovací a vývoje produktů...

články >>

 

Industry 4.0

Průmysl 4.0

Jaký vliv bude mít čtvrtá průmyslová revoluce na výrobu a výrobní firmy?

články >>

 

Komplexní svět eIDAS

O nařízení eIDAS již bylo mnoho řečeno i napsáno. A proto jediné, o čem...

články >>

 

Trendy v CRM

Systémy pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) prochází v posledních letech výraznou změnou. Zatímco dříve...

články >>

 

Příručka úspěšného IT manažera

Dnes je řada IT manažerů opomíjena. Úspěšní bývají brouci Pytlíci a Ferdové...

články >>

 
Partneři webu
CVIS Consulting
IT SYSTEMS 10/2019 , AI a Business Intelligence

Umělá inteligence jako třetí generace vývoje softwaru

Ing. Lukáš Neumann, Ph.D.


V začátcích softwarového inženýrství byli programátor i uživatel jednou a tou samou osobou, protože jednotlivé programy vlastně psali technologičtí nadšenci sami pro sebe. V současnosti je mainstreamovým trendem navazující druhá generace. Při vývoji programu vysvětlí uživatel programátorovi, co by měla navrhovaná aplikace splňovat a jaké funkce od ní očekává. Na základě těchto instrukcí pak programátor napíše potřebný program. Ale umělá inteligence (AI) jde ještě o krok dál, proto také její označení jako třetí generace programování. Programátor totiž připraví jenom obecnou kostru požadovaného řešení, ale zapojené AI technologie už se pak učí přímo od uživatele. Původní autor programu už tak ve finální fázi vývoje ani není potřeba.


Kdy se umělá inteligence hodí nejvíce?

Nejširší uplatnění nachází metody umělé inteligence a strojového učení v oblastech, kde se periodicky opakuje jistá stereotypní činnost. Ať už se jedná o vkládání nebo přepisování dat do systému, nebo třeba plánování firemních schůzek, udržování a sledování aktuálních údajů ve firemních databázích, nebo třeba i ony často uváděné automaticky řízené automobily.

Zaměstnance obecně jakékoliv opakující se úkony nudí. Jaime Lannister v populární sérii Hry o trůny zmiňuje, že nudu a rutinu považuje za ty největší nepřítele disciplíny jemu svěřeného vojska. Pro firmy přitom platí to samé jako pro armádu. Pro disciplinovanou práci jsou stroje vhodnější než lidé, a proto je segment rutinních činností zlatým dolem pro spoustu AI řešení, kterým poskytuje velké množství tréninkových dat, díky kterým se mohou stroje dále učit a trénovat možné postupy. Pro podobné oblasti už je dnes umělá inteligence obvykle vhodnějším řešení než člověk. Ale jakmile nastane v systému krize nebo je potřeba složitějšího rozhodování, je stále nutným předpokladem jeho vyřešení lidský zásah.

Jak postupovat při zavádění AI řešení?

Technologie využívající AI metody a postupy pro strojové učení mohou sice připravit návrh výsledného rozhodnutí nebo i jeho několik variant, ale ve finále je vždy musí schválit odpovědný pracovník. Tato kontrola nasazovaných technologií je také výborným prostředkem pro překonání jistého odporu, který může ze strany zaměstnanců vznikat při nasazovaní řešení využívajících umělou inteligenci.

Uživatelé totiž v každou chvíli jasně vidí, co se chystá AI udělat, a díky tomu, že každý její krok podléhá jejich schválení, mají jistotu, že nedojde k chybným krokům ze strany AI. Časem zjistí, že si nasazené řešení počíná úspěšně, začnou mu důvěřovat a výsledkem je ideální stav, kdy umělá inteligence obstarává potřebné automatické činnosti, pro které byla navržena.

Přesně touto formou by mělo probíhat i nasazení nových AI řešení a jejich spolupráce s lidskými zaměstnanci. Nejprve se umělá inteligence během první fáze sama učí vše podstatné. Ve druhé fázi pak pracovníci kontrolují její naučené postupy, kdy AI navrhne určité řešení a člověk je schválí. Tímto způsobem se za prvé vychytají poslední chyby vzniklé během první fáze učení a zároveň začnou lidé nasazenému systému věřit. V poslední, třetí fázi už AI funguje sama bez potřeby lidského dohledu. A přesně proto také byla navržena!

Ing. Lukáš Neumann, Ph.D. Ing. Lukáš Neumann, Ph.D.
Autor článku je softwarový inženýr a výzkumník na University of Oxford. Jeho výzkum podpořil Google a jím vyvinutý algoritmus na rozpoznávání textu koupila pro svá chytrá zařízení firma Samsung. Nedávno získal prestižní ocenění Česká hlava. V současnosti působí na Oxfordské univerzitě, kde se věnuje výzkumu autonomních vozů, a zároveň působí jako expert na umělou inteligenci využívanou třeba produktem REDQUE, který automaticky zpracovává firemní dokumenty.
Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.

Inzerce

CRM, DMS a docházkové systémy, ITIL 4 a firewally

Obsahu aktuálního vydání IT Systems dominují témata CRM a DMS, což jsou zkratky, se kterými se v oblasti podnikového IT setkáváme již mnoho let, ale přesto bychom jim stále měli věnovat pozornost. Rozhodně se totiž nejedná o vyřešenou a uzavřenou záležitost, protože nové technologie přináší také nové možnosti, a to jak do oblasti řízení vztahů se zákazníky, tak i do oblasti správy dokumentů, jejich digitalizace a řízení oběhu v rámci workflow, protože až s ním dostává DMS skutečný smysl.