Neurální sítě v umělé inteligenci jsou inspirovány biologickými nervovými systémy, zejména lidským mozkem, a představují klíčovou technologii, která umožňuje pokročilé formy strojového učení. Neurální sítě se skládají z vrstev neuronů – základních výpočetních jednotek, které zpracovávají vstupní data a produkují výstupy. Tyto vrstvy mohou být uspořádány do různých architektur, přičemž nejjednodušší z nich je jednovrstvá perceptronová síť. Složitější varianty, jako jsou hluboké neurální sítě (deep neural networks, DNN), obsahují mnoho skrytých vrstev, které umožňují modelům zachytit složité vzory a vztahy v datech.
Hluboké učení (deep learning), podmnožina strojového učení, se spoléhá na hluboké neurální sítě a je poháněno velkým množstvím dat a vysokým výpočetním výkonem. Hluboké neurální sítě nacházejí široké uplatnění v různých oblastech, jako je rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka, autonomní řízení a mnoho dalších. Trénování těchto modelů zahrnuje proces zvaný zpětné šíření (backpropagation), který upravuje váhy spojů mezi neurony tak, aby minimalizoval chybu předpovědí. Tento proces vyžaduje iterativní optimalizaci a je náročný na datové a výpočetní zdroje.
Neurální sítě nabízejí mnoho výhod, ale také představují výzvy. Jejich schopnost automaticky extrahovat rysy z dat je mocná, avšak modely mohou být náchylné k přetrénování (overfitting), pokud nejsou správně regulovány. Dále, interpretovatelnost výstupů hlubokých neuronových sítí je stále otevřenou otázkou, což může být problém v oblastech, kde je důležité porozumět, jak a proč byla učiněna určitá rozhodnutí. Výzkum v oblasti interpretovatelnosti a vysvětlitelnosti AI (Explainable AI, XAI) se snaží tyto problémy řešit, aby byla umělá inteligence nejen výkonná, ale také důvěryhodná a transparentní.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)