Poznatek, vhled a umělá inteligence

Už dlouho se dá sledovat úpadek „akademické produkce“ a to nejen v široce rozplemeněných humanitních oborech – kde se vyžaduje, aby se student, spíše než co jiného, naučil psát a mluvit tak, aby to odpovídalo vyžadovanému „narativu“. Kde je idea po-huboldtovské university, která předpokládala, že student se naučí základům daného oboru a naučí se pracovat se zdroji, fakty a teoriemi v daném oboru a tedy i s dílčími novými poznatky a zrodem tezí nových systémových řešení. Tak, aby mohl nově formulovat obecné teze, které jsou pro daný obor konstitutivní.
Již delší dobu upozorňují mnozí, že pouhou replikací poznatků se nedojde k tomu nejdůležitějšímu – pochopení smyslu a k ambici nově se na smysl věci podívat, nově ukázat na souvislosti věcí, na to, co se odkrývá. Jenže v rámci pouhých poznatků se dostáváme jen k pragmatickému postupu, kdy je opakováno to, co je úspěšné, ověřené ve fungování, a vcelku dochází k úpadku právě toho nejdůležitějšího – totiž kreativity, heuristických kroků, které umožní podívat se na „totéž“ jinak. Podívat se tak, že je to sice suma stále stejných poznatků, ale stává se něčím zcela jiným právě proto, že se na ni nově podíváme.

S nástupem sofistikovaných programů, kterým se říká „umělá inteligence“, nastává situace, která zásadně změní postavení těch, kdo se ve stávajícím prostředí vyškolí na „profesionály na vytváření textů“ s nadějí, že se tak budou nadosmrti dobře živit.
Již nyní je nadbytek takových absolventů vysokých škol, kteří umí jen dobře kombinovat nejvíce používané (a tedy úspěšné) fráze a školy jich chrlí stále víc. Není věcí tohoto článku ptát se, proč tomu tak je, zde jen upozorňuji, že jsme na pokraji změn, které tohle vše dovedou do „krize skutečného“, do chaosu, ale tím také do příležitosti zcela nového počátku.

Už dnes je možné si mnohé školní práce vytvořit bez vlastní práce se zdroji, bez vlastního „myšlenkového sádla“, a to zejména tam, kde jsou potřebné zdroje dostupné v digitálním prostředí. Bakalářské práce? Brzy bude zcela bez problému si příslušnou bakalářskou práci zadat a maximálně ji pak „jen“ jako podklad malinko upravit – a to může udělat kdokoli jiný.
Jenže umělá inteligence, jak se tomuto nástroji vznešeně říká, je jen nástrojem bezmezné kombinatoriky statisticky vhodného. Chcete mainstream? Pak vám vyleze cokoli, co od mainstreamu nerozpoznáte. Chcete něco „etra“ nebo „ultra“? Pak vám vyleze zaručeně něco, co z pozice mainstreamu bude ultra nebo extra – ale pro toho, kdo se v této (okrajové) problematice vyzná, to bude blábol. Ano – to má řešení. Programy „Umělé inteligence“ zvládnou dostatečně zmapovat všechny reálně existující „extra“ a „ultra“ stejně tak dobře jako mainstream. A co pak? Udělá se tak z jakéhokoli dnes marginálního myšlenkového přístupu ke světu „mainstream svého druhu“? A nebo budou nové typy „ultra“ a „extra“ vznikat mimo digitální prostor?

To není jednoduchá otázka, dokonce je dosti provokativní, protože jeden z možných výkladů pak je, že se všechny „možné (ale vnitřně rozporné) mainstreamy“ začnou mísit do naprostého chaosu. Ale úvahy na toto téma je třeba ještě otevřít do budoucnosti, která přináší to, co z přítomnosti nelze předpovědět.
Máme představu, že poznatky se dají štosovat vedle sebe do slovníků, tabulek, seskupovat podle nejrůznějších hledisek atd. Máme zkušenost z aplikací, které jsou ve své povaze komparatistické, i tak se dají využívat poznatky a ještě všelijak jinak. Ale o tom, že daný poznatek je vzhledem k užitému kontextu relevantní, že jej lze použít, musíme mít „povědomí“. Nejde jen o běžné argumenty, že řeka nemůže v běžném toku z aktuálního místa téci do vyšší polohy (ale jistě může, co příliv v ústí řek?), že matka nemůže být mladší než dcera, ale teta může být mladší než její synovec atd.
Daleko důležitější, než nečekané nepravidelnosti (podivnosti) světa, které nám jsou „pochopitelné“ (jako prvočísla), jsou tu nesporně věci, které přicházejí jako něco zcela nového. Ale jak se s tím, co je nové, vypořádá „Umělá inteligence“? Zařadí to jako jednotlivinu do oblasti toho, co je marginální, co doposud nemá „žádnou vazbu“. Zatímco lidské myšlení chápe nové ve vhledu jako cosi převratného, měnícího kontext, umožňujícího vytvořit zcela nový koncept.
Přemýšlíme-li o tom, co je nové, vždy to souvisí s vhledem. Nová informace se zpravidla jen zařadí do řady různých předchozích poznatků. Nová informace je jen „další“, aktuálně poslední poznatek. K tomu, aby byla tím, čím být může, totiž něčím „převratným“, aby se stala krystalizačním jádrem zcela jiného postupu myšlení, je třeba, aby došlo ke vhledu. Nového vhledu, který je rozpoznán jako to, co může změnit zavedenou práci s poznatky, vytvořit jiný způsob porozumění poznatkům.

„Umělá inteligence“ se z ničeho, co je ve své povahy nové, nemůže dostat k ničemu jinému, než že to zařadí mezi vše, co již je (staré). V tomto smyslu jsou oprávněné výhrady k použití tohoto označení – „Umělá inteligence“ by bylo označení správné tehdy, pokud by takový „procesor“ odlišil, co je poznatek (informace) a vhled (to, co nám umožňuje pracovat s informacemi tak, aby se to vztahovalo ke světu). Žádné „učící se“ programy nejsou znakem inteligence, protože u nich vždy jde jen o to upravovat výběr používaných algoritmů či vytvářet nové. To nemá se vhledem nic společného. Tvrdím, že vhled je mimo dosah jakéhokoli procesoru. Jeho povaha není svázána s fyzikalistickým pojetím světa. „Umělá inteligence“ nabízí takřka nekonečnou variabilitu, možnosti kombinovat; může např. vytvořit přehršle textů o vhledu, a na základě mých i dalších článků o vhledu napsat další, možná ještě lepší článek. Je to podivuhodné, je to pro někoho ohromující, je to zároveň v něčem výhružné, protože může rozředit moje myšlenky smícháním s milionem blábolů – ale to je všechno. Jde jen o to, jestli se pak nebudeme muset vrátit k textům psaným, tištěným, protože ty takto destruovat tak snadno nelze.