| ID |
7 |
Exportovat do otisku |
Ano |
| Název trendu |
Umělá inteligence |
| Anglický název trendu |
Artificial Inteligence (AI) |
| Typ trendu |
Trend |
| Kategorie první úrovně |
Technologický pokrok |
Kategorie druhé úrovně |
Vyšší stupeň technologií |
| Způsobilost pro NIPI |
Trend s prvky technologické inovace využívající prvky umělé inteligence v rámci SDMKD, rozkrytí informace a znalostí z dat (přenos informace z teorie do praxe). |
| Zkrácený popis trendu |
Umělá inteligence je obor lidské činnosti, který se zabývá vývojem a tvorbou strojů, resp. softwarů vykazujících známky inteligentního chování. V geoinformačním oboru je tento proces například pokrytý procesem získávání dat a rozkrývání znalostí skrytých v prostorových datech (SDMKD). DMKD může mít negativní konsekvence, např. z dat o sčítání lze specifickými postupy vyvodit údaje o jednotlivci stálým zvětšováním měřítka prostorových dat. |
| Popis trendu |
Umělá inteligence je obor lidské činnosti, který se zabývá vývojem a tvorbou strojů, resp. softwarů vykazujících známky inteligentního chování. Stroje, resp. softwary „vybavené“ umělou inteligencí umí do jisté míry uvažovat, získávají zkušenosti, a hlavně se dokážou poučit z těchto zkušeností, případně také dokážou komunikovat s uživatelem přirozeným jazykem. S tématem úzce souvisí roboti, strojové učení, ale také neuronové sítě nebo znalostní systémy.
Protože exponenciální růst výpočetního výkonu poskytuje více a více prostoru, přicházejí a dále se rozšiřují nové koncepty a umělá inteligence umožňuje automatizovat i procesy, které nejsou rutinní. Přitom ještě v nedávné době nepřipadalo v úvahu, aby je vykonával stroj místo člověka. Nově byl zaveden mimo jiné pojem „cloudová robotika“. V jejím rámci jednotliví roboti řízení umělou inteligencí sdílí své zkušenosti. V důsledku to znamená, že se ze zkušenosti jednoho robota učí všichni a s rostoucím počtem robotů akceleruje proces učení.
Strojové učení jako podoblast umělé inteligence, zabývající se algoritmy a technikami, které umožňují počítačovému systému 'učit se'. Učením v daném kontextu rozumíme takovou změnu vnitřního stavu systému, která zefektivní schopnost přizpůsobení se změnám okolního prostředí. Strojové učení se značně prolíná s oblastmi statistiky a dobývání znalostí a má široké uplatnění. Jeho techniky se využívají např. v biomedicínské informatice (tzv. systémy pro podporu rozhodování), rozpoznávání řeči a psaného textu, či mnohé další. |
| Časový horizont |
Aktuálně řešen v ČR |
| Časový horizont, popis |
Aktuálně probíhá. Očekáváno další praktické nasazování a rozšiřování v geoinformatice. |
| Omezení |
Dříve limitem výpočetní výkon, nyní již oslabuje (edgecomputing). Potencionálně limity dané směrnicí GDPR. |
| Zdroje informací |
1) Metody umělé inteligence v geoinformatice (Voženílek, V. - Dvorský, J. - Húsek, D) vydaná Univerzitou Palackého v Olomouci (r. 2011. 184 s. ISBN 978-80-244-2945-8) jako závěrečný výstup projektu GAČR 205/09/1079 – „Metody umělé inteligence v GIS“;
2) Wang, Shuliang, Shi, W: Data mining and Knowledge Dicovery, in: Kresse, W, Danko, D (Eds), Handbook of Geographic Information, Part A/5, pages 123 – 142, Springer, ISBN 978-3-540-72678-4, 2012;
3) Dagupta,A.: The Power of Where, Geospatial World, May-June 2017, ročník 09, číslo 01, ISSN 2277-3134 dostupné na https://www.geospatialworld.net/wp-content/uploads/magazine/may-june-2018-geospatial-world-magazine/index.html?utm_source=Website&utm_campaign;
4) https://www2.deloitte.com;
5) https://asep.lib.cas.cz;
6) http://praha2proobcana.cz/ |
| Požadavky na datové zdroje |
Specifické požadavky neidentifikovány. |
| Požadavky na parametry služeb |
Vysoká dostupnost, velkokapacitní úložiště, schopnost prověřování/vysvětlení výsledků. |
| Požadavky na typy služeb |
Cíleně vyvíjený SW a nástroje pro využití AI v NIPI. |
| Požadavky na legislativu |
Identifikace požadavků na legislativu samostatnou analýzou (např. stanovení zodpovědnosti za chybu způsobenou využitím umělé inteligence. |
| Požadavky na organizační zajištění |
Specifické požadavky neidentifikovány. |
| Požadavky na metodiky, postupy |
Vytvoření a publikace příkladů dobré praxe. U konkrétních použití (zejména opakujících se) bude vhodné vytvořit metodiky použití. Vytipování vhodného nasazení tohoto trendu pro oblast NIPI. |
| Požadavky na lidské zdroje |
V obecné rovině průřezový vzdělávací program. V konkrétních vybraných oborech pak specifický. Vhodná akreditace specifického oboru. Lidské zdroje veřejného sektoru jsou zde propojeny s výše uvedenými lidskými zdroji v oblasti trendu Big Data. Jelikož se jedná o propojené trendy, je nutné, aby odborníci si byli vědomi při zpracovávání velkých dat jejich potenciálním využitím pro potřeby umělé inteligence. |
| Závěr / Dopad na NIPI |
Obecný technologický trend vhodný pro využití ve specifických projektech. Zároveň musí docházet k postupné úpravě vybraných dosavadních informačních systémů, protože např. „agenti“ s výbavou umělé inteligence si budou vybírat data ze zdrojů NIPI. K tomu musí být zabezpečena sémantika, ontologie a geoinformační funkce a prvky bezpečnosti systému, tak aby NIPI byla vůbec schopna poskytovat služby využitelné touto technologií.
Prvky umělé inteligence mají v oblasti zpracování a analýzy dat široké uplatnění. V tomto smyslu zde existuje velké propojení na výše uvedený trend Big Data, která tvoří často základní zdroj pro umělou inteligenci. Zpracovaná data je proto nutné uvádět ve strojově čitelném formátu a dle předem stanovených struktur – datových modelů. Zásadní jsou koncepce a metodiky veřejného sektoru, které se zabývají systematickým pořizováním a ukládáním dat. Tyto struktury by měly být stanoveny v NIPI tak, aby bylo možné je snadno získat a používat ve veřejném sektoru a agendách jednotlivých resortů pro další zpracování a strojové učení. |
| Doporučení dalších kroků |
Počkat |
| Doporučení dalších kroků, popis |
Sledovat aktuální vývoj v této oblasti a ve vhodných případech využít jako prostředek pro realizaci (zejména u velkých projektů). |
| Poznámka |
|
| Datum vytvoření / poslední aktualizace karty trendu |
10.08.2019 00:00 |
Autor karty trendu (odborný garant) |
Administrátor Katalogu
|
| Editor |
|
| Datum vytvoření záznamu |
10.08.2019 10:12 |
Záznam vytvořil/a |
Administrátor Katalogu
|
| Datum aktualizace |
|
Záznam aktualizoval/a |
|
Vazba na požadavky
Vazba na projekty
Vazba na zdroje