Přečtěte si náš blog

Jak to je ve skutečnosti s Eskymáky? Mají opravdu několik názvů pro sníh?

Určitě jste se již setkali s informací, že obyvatelé severských zemí, kde sníh pokrývá zem většinu roku, mají právě pro sníh několik názvů, dokonce možná až několik desítek různých slov, či slovních kategorií, které popisují různé typy sněhu. Tento známý mýtus se rozšířil i na jiné kultury, například obyvatele Sahary a jejich kategorie pro písek. Popsaný efekt je údajně způsoben kvalitativně odlišným vnímáním příslušníků dané kultury a schopností rozlišit různé kategorie ať už písku na Sahaře nebo sněhu na severním pólu. Málokdo však ví, jak tento mýtus vznikl. Autory, kteří stojí za touto informací, jsou pánové Whorf a jeho kolega Sapir, kteří již v šedesátých letech vyslovili myšlenku, že jazyk, konkrétně jazykové kategorie, ovlivňují zrakové vnímání (známe ji pod názvem hypotéza jazykové relativity). Takže podle jejich názoru to, že určitá kultura má několik jazykových kategorií pro sníh, způsobuje kvalitativně rozdílné, přesnější vnímání samotného sněhu, jeho barvy, či struktury.

Tato myšlenka vědecký svět zajímá dodnes, přestože její původní forma, právě ta se sněhem u Eskymáků a pískem na Sahaře, už není středem akademického zájmu. Pozornost se později zaměřila hlavně na barevné kategorie a vnímání barev kulturami, které mají tyto kategorie diametrálně odlišné.

V experimentech se vědci zaměřili na zkoumání barevných kategorii a následně na rozpoznávání rozdílů mezi barvami ze stejné barevné kategorie (například různé odstíny modré) a rozdílné barevné kategorie (modrá a zelená). Příslušníci různých kultur absolvovali tento experiment a výsledky nebyly ani zdaleka tak jednoznačné, jak předpokládali Sapir a Whorf, když hypotézu jazykové relativity popisovali.

Zjištění odhalila, že ačkoli je rozpoznávání barev z různých barevných kategorií rychlejší, platí to pouze pro pravou polovinu zorného pole. Autoři to vysvětlují tak, že pravé zorné pole je spojeno s levou mozkovou hemisférou, kde jsou lokalizovány centra řeči (Brockova a Wernickeoho oblast) a tedy i centra jazykových kategorií. Tento výsledek podporuje myšlenku, že jazykové kategorie pomáhají při zrakovém vnímání, ale v běžném životě, kde využíváme obě oči a zorné pole nevnímáme jako rozdělené na pravou a levou část, je tento efekt zanedbatelný.

Z výzkumů vnímání barev různými kulturami, které využívají různé slovní kategorie pro barvy se tedy nepotvrdilo, že by naše slovní kategorie výrazně ovlivňovaly vnímání. Pokud bychom tyto poznatky aplikovali do původní hypotézy o Eskymáky a sněhu, pravděpodobně bychom přišli na to, že za eskymáckímy názvy pro sníh není jejich přesnější vnímání struktury a barvy sněhu, ale spíše období, kdy sníh napadl, nebo jeho množství.

Tento poměrně oblíbený mýtus je tedy pravdivý jen z malé části a v běžném životě je téměř nepostřehnutelný.

Zdroje:

Gilbert, A. L., Regier, T., Kay, P., & Ivry, R.B. (2006). Whorf hypothesis is supported in the right visual field but not the left. PNAS, 103( 2), 489–494. Kay, P,. & Kemton, W. (1984). What Is the Sapir-Whorf Hypothesis? American Anthropological Association, 86, 65-79. Regier, T., & Kay, P. (2009). Language, thought, and color: Whorf was half right. Trends in Cognitive Sciences, 30(10), 1-8.

Umělá inteligence - Může se počítač vyrovnat lidskému mozku?

Vznik kognitivní psychologie v 60. letech byl do velké míry podnícen pokroky v rozvoji počítačů. "Počítačová metafora" poukazovala na podobnost fungování poznávacích procesů u počítačů a lidského mozku. Dnes se zdůrazňují spíše jejich odlišnosti: mozek a počítače fungují na rozdílných principech, stejně jako nelze srovnávat letadla s ptačími křídly. Vědci však neustále pracují na vývoji umělé inteligence, tedy inteligentního chování produkovaného počítači či počítačovými softwary.

Umělá inteligence - kde je hranice mezi robotem a člověkem?

Pokud by lidský pozorovatel nedokázal rozeznat, zda komunikuje s člověkem, nebo robotem, můžeme hovořit o umělé inteligenci. Tak přemýšlel v roce 1950 britský matematik Alan Turing. Aby svou teorii aplikoval v praxi, vyvinul Turingův test: vyšetřovatel si píše se dvěma osobami - jednou z nich je živý člověk, druhou počítač - a pokouší se určit, kdo je kdo. Cílem počítače je vystupovat jako člověk. Pokud by se mu podařilo vyšetřovatele zmást alespoň na třetinu času v průběhu 5 - minutové konverzace, prošel by Turingovým testem. V roce 2014 se na webu BBC objevila zpráva, že program "Eugene Goostman" (imaginární 13-letý ukrajinský chlapec) testem prošel. Mnozí experti však experiment zpochybňují.

Proč v některých oblastech umělá inteligence vítězí nad lidskou?

Procesy evoluce se v mozku rozvinuly ty schopnosti, které jsou důležité pro přežití. Jednou z nejvýznamnějších je připravenost pružně reagovat na okolní prostředí. Schopnost počítačů provádět nesčetné repetitivní operace, zda shromažďovat miliardy statistických dat, je pro přežití člověka oproti jiným funkcím nepodstatná, a tak se u něj nerozvinula.

V kterých oblastech se umělá inteligence snaží přiblížit člověku?

Získávání a zpracovávání informací

Člověk získává prostřednictvím smyslových vjemů obrovské množství nových informací. Už jako děti se naučíme rozeznávat, co vidíme na obrázku, co slyšíme. Jsme schopni "dekódovat" text psaný rukou. V této oblasti udělaly i počítače velký pokrok: v roce 2012 ukázal tým Googlu počítači miliony obrázků. Počítač se analyzováním obrovského množství dat naučil objekty rozeznávat a kategorizovat. Facebook v roce 2014 přišel s algoritmem DeepFace, který dokáže rozeznat lidskou tvář v 97% případů. Novější generace iPhonů mají Siri - inteligentní osobní asistentku, která umí rozpoznávat hlas, vyhledat informace, které potřebujete a řešit řadu dalších úkolů. Pro počítače je však zatím těžké určit, co ze záplavy informací, které vyhledá, je důležité a jaké závěry z toho vyplývají (např. Psaní reportáží, výzkum).

Řešení nestrukturovaných problémů

Počítač řeší problémy pomocí schopností, které do něj "vloží" lidští programátoři. To je možné, pokud jsou problémy jasně vymezeny a existují určitá pravidla či postupy, jak je řešit. Těžší je to v případě, že se jedná o problém nepředvídatelný. Schopnost člověka řešit problémy je rozvinutá i díky schopnosti využívat kontext. Lidský mozek má, na rozdíl od počítače, autobiografickou paměť, která obsahuje naše poznatky, vztahy, vzpomínky a zážitky. Ty nám umožňují "domyslet si" smysl v nejednoznačných situacích. Pokud si například přečteme větu s mnohovýznamovým slovem, podle kontextu si dokážeme odvodit správný význam slova. U počítačů je tato schopnost ve vývoji.

Nerutinní manuální práce, pohyb v prostoru

Provádění komplexních úkolů v 3-D prostoru (úklid, vaření, řízení auta, až po dělání manikúry) vyžaduje souhru několika mozkových center. Tyto úkoly, které se člověk naučí poměrně jednoduše, jsou stále pro stroje velkou výzvou. Např. robot v přeplněném supermarketu se nedokáže nakupujícím vyhýbat dostatečně rychle. Zdá se, že roboty ještě nějaký čas nebudou konkurovat lidským fotbalovým hráčům. Co se však týče řízení, Google neustále dělá pokroky ve vývoji samořídicího auta.

"Lidskost"

Být vřelý, empatický, rozesmát druhé je něco, co lidé stále dělají lépe než roboti. Naše lidskost je dána tím, že máme emoce a potřeby. Dnes již existují stroje, které dokáží emoce podle postavení svalů v obličeji dekódovat a také jejich vyjadřovat, je to však pouze mechanismus. Dalšími aspekty lidskosti jsou intuice, kreativita, selský rozum, péče o druhých, empatie. Otázkou je, zda mohou být roboty "lidské", dokud nemají vědomí, a tak i pocity a potřeby.

Vědomí

Fenomén vědomí je stále nezodpovězenou otázkou nejen u robotů, ale i u člověka. Někteří vědci si myslí, že základem pro vědomí je "mentální život". Aby robot mohl vést mentální život, musel by být schopen pracovat se smyslovými vjemy (např. představa psa) i v jejich nepřítomnosti. Vědomí je asi největší výzvou umělé inteligence.

Americký filozof John Searle vysvětluje, že počítače pracují se symboly, ale nerozumí jejich významu. Pokud by někdo chtěl komunikovat s počítačem čínsky, předloží mu čínské znaky, počítač je ve svém programu zpracuje a odpoví opět v čínských znacích. Tato osoba by si mohla myslet, že počítač je myslící bytost. Ve skutečnosti ale pouze pracuje se znaky způsobem, který ho někdo naučil. Vůbec netuší, co je obsahem konverzace. Zatímco tedy počítač neporozumí operacím, které provádí, nemůže se srovnávat s člověkem.

Vývoji nových technologií v oblasti umělé inteligence se intenzivně věnují firmy jako Google, Facebook, Amazon či Baidu. Mnoho lidí má strach, že umělá inteligence dospěje až k tomu, že stroje budou samostatně myslet, jednat a ovládnou lidstvo. Zatím se však jeví jako opodstatněnější obava, že nás inteligentní stroje nahradí i na našich kvalifikovaných pracovních pozicích. Zájemcům o hlubší porozumění problematice doporučuji přečíst si odkazy uvedené níže.

Zdroje:

http://www.economist.com/news/briefing/21650526-artificial-intelligence-scares-peopleexcessively-so-rise-machines http://www.ceskatelevize.cz/specialy/hydepark-civilizace/25.5.2013/ https://www.ted.com/talks/john_searle_our_shared_condition_consciousness

Využíváme jenom 10% kapacity mozku?

Žádný vědecký objev moderní psychologie nedává za pravdu rozšířenému mýtu, podle kterého „průměrný člověk využívá jenom 10% kapacity svého mozku.“ Jak je ale možné, že je tak rozšířený?

Za nejpravděpodobnější kořeny tohoto omylu je považován výrok jednoho z prvních psychologů - Williama Jamese, který se ve svém díle Energie lidí vyjádřil, že lidé za život rozvinou jenom 10% jejich skrytých mentálních schopností. Odkazoval tím na vágní, blíže nespecifikovaný pojem mentální energie. Za další možný zdroj omylu se považují pokusy slavného neurovědce Wildera Penfielda, který při elektrické stimulaci různých částí mozku zjistil, že stimulace některých oblastí nevede k žádným vnějším projevům. To byly ale neurovědy 30let a dnes už víme, že každá buňka v mozku plní spolu s ostatními určitou funkci. Myslím, že dalším možným zdrojem podpory pro mýtus se stal objev gliových buněk, které vedle neuronů tvoří asi 85% objemu mozku. Donedávna se jejich funkce podceňovala a mělo se za to, že pouze drží mozek pohromadě (odsuď jejich jméno – glia = latinsky lepidlo) a jsou odpovědné za jeho zásobení živinami a kyslíkem. Opak je ale pravdou a proto zase nemůžeme dát 10 procentnímu mýtu za pravdu.

Pokud jste doteď mýtus pokládali za pravdivý, nemusíte se cítit špatně, ukazuje se, že zhruba polovina učitelů v Nizozemí i Anglii mu také věří.

Jakkoliv mýtus vznikl a byl podporován, nic z toho, co dnes o mozku víme, nám nedovoluje uvažovat o jeho opodstatněnosti. Dokonce, i když oddychujeme nebo spíme, jsou některé části mozku téměř stejně aktivní jako přes den. Také u závažných poškození mozku (po mozkových příhodách nebo úrazech), kdy odumírá nebo je poškozeno méně než několik procent buněk mozku, je omezení funkčnosti nervové soustavy rozsáhlé a výrazně ovlivňuje život člověka. Kdybychom 90% mozku nepotřebovali, jakékoliv jeho poškození by se obešlo bez tak závažných následků.

Jak by mohl pod tlakem evoluce přežít organizmus, kterému mozek funguje jenom na deset procent a spotřebuje nato pětinu energie celého organizmu?

Abychom se vrátili zpátky k Williamu Jamesovi, domnívám se, že jeho odkaz je poněkud subtilnější. Každý z nás by dokázal zaběhnout půlmaraton, nebo si zapamatovat hlavní města všech států země. Ale potenciál jako takový nestačí a pro rozvinutí všech našich možností je zapotřebí vůle a práce. A možná těch 10% je naším potenciálem – v energii našich svalů, kapacity plic, kapacity paměti – a naše snažení představuje zbylých 90% cesty k úspěchu.