Richard Golian

Narodený roku 1995. Absolvent Univerzity Karlovej. Vedúci výkonnostného oddelenia v Mixit. 10+ rokov v marketingu postavenom na dátach.

English Castellano Français

Správa predplatného Výber predplatného

RSS
Newsletter
Nové články do e-mailu

Článok

Ako sa AI líši od ľudskej inteligencie?

AI vs. ľudská inteligencia — čo si 99 % ľudí neuvedomuje
Richard Golian
Richard Golian · 2 225 čítaní
Zdravím, som Richard. Na tomto blogu zdieľam myšlienky, osobné príbehy, zistenia — a aj to, na čom práve pracujem. Dúfam, že vám tento článok prinesie hodnotu.

Keď sa povie „umelá inteligencia", mnohí si predstavia niečo tajomné. Niečo, čo premýšľa. Niečo, čo rozumie.

Nerozumie.

S AI pracujem každý deň — budujem s ňou automatizácie, kódujem s ňou, píšem s ňou. A čím viac ju používam, tým jasnejšia je pravda: umelá inteligencia je aplikovaná matematika. Spracúva dáta a počíta pravdepodobnosti. Jazykový model — technológia za ChatGPT, Claudom a ostatnými — predpovedá, aké by malo byť ďalšie slovo v postupnosti.

To je celý mechanizmus.

Ako AI vlastne funguje

Zoberme si jednoduchý príklad. Dáte AI veľký súbor fotiek kameňov. Analyzuje pixelové dáta — farby, hrany, textúry — a počíta štatistické vzorce. Keď jej ukážete nový obrázok, nerozpozná kameň. Vypočíta pravdepodobnosť, že tento nový obrázok zodpovedá vzorcom, ktoré videla predtým.

To isté platí pre text. Keď sa AI niečo opýtate, nerozumie vašej otázke. Spracuje štatistické vzťahy medzi slovami — ktoré slová majú tendenciu nasledovať po ktorých — a vygeneruje najpravdepodobnejšie pokračovanie.

Nepremýšľa. Počíta.

Aplikuje matematiku. Ak to zjednodušíme: stále je to len kalkulačka.

Kalkulačka, ktorá píše eseje, generuje kód a vedie rozhovory — ale stále kalkulačka. Prechod od jednoduchej aritmetiky k niečomu, čo vyzerá ako premýšľanie, nie je skokom kvalitatívnym. Je to skok v škále. Viac dát, viac parametrov, viac výpočtov. Matematika sa stala sofistikovanejšou, ale matematikou zostáva.

Ako sa umelá inteligencia líši od ľudskej?

AI nespoznáva svet tak ako človek. Nerozumie mu cez praktickú skúsenosť. Počíta pravdepodobnosť, že niečo je to alebo ono.

Ale ako rozumie človek tomu, čo je kameň?

Predovšetkým tým, že ho používa — v dobe kamennej na lov a obranu, na spracovanie mäsa, výrobu nástrojov a tak ďalej. Človek rozumie kameňu ako niečomu užitočnému na niečo iné — ako nástroju. Používa ho ešte predtým, než ho explicitne pomenuje.

Nemecký filozof Martin Heidegger tento fenomén opísal už v roku 1927. Nazval ho Zuhandenheit — prí-ruč-nosť. Veciam nerozumieme tak, že by sme ich vlastnosti študovali z diaľky, ale tým, že ich používame v kontexte svojich životov. Kameň nie je „objekt s vlastnosťami X, Y, Z." Je to niečo, čím lovíš. Niečo, čím sa brániš. Niečo, čím staviaš.

Vidno to na všetkom, čo používame — nielen na kameňoch. Nôž, kľučka, volant. Týmto veciam rozumieme cez prax, nie cez opis. Dieťa sa nenaučí, čo je lyžica, čítaním Wikipédie. Naučí sa to tak, že ju používa, zlyháva, skúša znova.

AI nemá život, v ktorom by veci používala. Má dáta o tom, ako ich používali iní ľudia.

To je ten rozdiel.

Človek sa snaží prežiť a žiť spôsobom, ktorý sa mu zdá dobrý — a na tej ceste spoznáva svet. Nikdy nepristupujete k problému s prázdnou hlavou — vždy si nesiete všetko, čo ste prežili. Vaše skúsenosti, vaše intuície, vaše minulé zlyhania. Umelá inteligencia má tréningové dáta. To nie je to isté.

Rozumie AI tomu, čo generuje?

AI generuje texty, kód, analýzy. Ale rozumie niečomu z toho?

Nie.

Porozumenie v prípade AI možno len imitovať. Imitovať veľmi dobre — tak dobre, že 99 % ľudí nevidí rozdiel. Ale stále to nie je porozumenie.

Spýtal som sa Clauda — AI, ktorú používam každý deň — či mi vie povedať, aká je jeho miera istoty pri faktickej odpovedi. Odpoveď bola jednoznačná: „Nie som systém, ktorý počíta explicitné pravdepodobnosti nad faktami. Pravdepodobnosť je nad jazykom, nie nad faktami."

Tá jedna veta obsahuje celý rozdiel. AI si neoveruje, čo hovorí. Predpovedá, čo znie správne. Keď vám dá perfektnú odpoveď o syntaxe SQL, nie je to preto, že rozumie SQL — je to preto, že SQL je rozsiahlo zdokumentované a štatistické vzorce sú jasné. Dajte jej problém, ktorý si vyžaduje skutočné kontextové uvažovanie — taký, kde viaceré informácie interagujú spôsobom, ktorý nie je dobre zdokumentovaný po celom internete — a rozpadne sa.

Videl som to na vlastnej koži. Analytické úlohy, kde odpoveď závisí od rozpoznania, že jedna informácia ovplyvňuje inú — AI to úplne prehliadne. Nemá to, čomu by ste mohli povedať zdravý sedliacky rozum. Nie preto, že je hlúpa, ale preto, že zdravý sedliacky rozum pochádza zo života vo svete — nie z čítania o ňom.

Je dôležité rozlíšiť medzi tým, že AI niečo „vie", a tým, že niečomu „rozumie". Ak jej dáte overený zdroj pravdy a nainštruujete, aby sa vždy odvolávala na ten zdroj, môžete povedať, že „vie", čo v ňom je. Ale rozumie? Rozumieť znamená, že dokážete aplikovať vedomosti v situáciách, ktoré zdroj nikdy nepredpokladal. To si vyžaduje úsudok. To si vyžaduje život.

Kedy vás AI prekvapí — a kedy výrazne zlyhá

AI vie prekvapiť nečakaným spôsobom. Nedávno som spustil pilotný projekt. AI odhadla, že práca zaberie tri až päť dní.

Tá istá AI ho dokončila za hodinu a päťdesiatštyri minút.

Pokračovať

Pokračujte v čítaní

Zadajte e-mail pre odomknutie článku a prihlásenie na odber noviniek. Odhlásiť sa môžete kedykoľvek.

Zhrnutie

Umelá inteligencia je aplikovaná matematika — sofistikovaná kalkulačka, ktorá predpovedá ďalšie slovo. Ľudia rozumejú cez prežitú skúsenosť, cez to, čo Heidegger nazýval Zuhandenheit. AI imituje porozumenie tak dobre, že 99 % ľudí nevidí rozdiel. Mechanizmus je však fundamentálne iný. Určuje, či používate nástroj vy, alebo nástroj používa vás.

Časté otázky k téme článku

Čo je umelá inteligencia v jednoduchých slovách?
Vo svojej podstate je umelá inteligencia aplikovaná matematika. Jazykový model predpovedá najpravdepodobnejšie ďalšie slovo v postupnosti na základe štatistických vzorcov z tréningových dát. Spracúva dáta a počíta pravdepodobnosti — nepremýšľa a nerozumie. V článku je to ilustrované jednoduchým príkladom: AI analyzuje mnoho fotiek kameňov a počíta pravdepodobnosť, že nová fotka tiež zobrazuje kameň.
Ako sa AI fundamentálne líši od ľudskej inteligencie?
Ľudia rozumejú svetu cez prežitú skúsenosť — cez to, čo filozof Heidegger nazýval Zuhandenheit (prí-ruč-nosť). Vieme, čo je kameň, pretože ho používame ako nástroj, nie preto, že by sme jeho vlastnosti študovali z diaľky. AI má dáta o tom, ako veci zažívali iní, ale žiadnu vlastnú skúsenosť. Počíta pravdepodobnosti, namiesto toho aby rozumela významu.
Rozumie AI tomu, čo generuje?
Nie. Porozumenie v prípade AI možno len imitovať — imitovať veľmi dobre, ale stále to nie je porozumenie. Ako jeden AI systém priamo uviedol: pravdepodobnosť je nad jazykom, nie nad faktami. AI si neoveruje, čo hovorí. Predpovedá, čo znie správne. Keď dá perfektnú odpoveď o SQL, je to preto, že SQL je dobre zdokumentované — nie preto, že rozumie SQL.
Môže byť AI kreatívna?
Záleží na tom, čo znamená kreatívny. Počet možných kombinácií zo všetkého, čo bolo v ľudských dejinách vynájdené, je efektívne nekonečný — môžete vytvoriť niečo skutočne originálne len kombinovaním existujúcich prvkov novými spôsobmi. AI to robí. Ale nedokáže tvoriť z prežitej skúsenosti — zo zlomeného srdca, zo zvedavosti, zo špecifického spôsobu, akým vám svetlo pripomína niečo, čo neviete pomenovať. Taká tvorba vyžaduje život.
Prečo AI halucinuje?
Halucinovanie AI nie je bug — je to fundamentálne pre to, ako jazykové modely fungujú. AI predpovedá najpravdepodobnejšie ďalšie slovo na základe vzorcov, ale neoveruje, či je výsledok faktograficky pravdivý. Niekedy vzorce produkujú pravdu, niekedy produkujú presvedčivý nezmysel. To sa nezmení, pretože samotný mechanizmus neobsahuje overovanie faktov.
Bude AI niekedy skutočne rozumieť ako ľudia?
AI môže imitovať porozumenie tak dobre, že 99 % ľudí nevidí rozdiel. Ale z definície systém, ktorý predpovedá ďalšie slovo na základe štatistických vzorcov, nemôže dosiahnuť skutočné porozumenie. Môže simulovať chápanie, ale základný mechanizmus je fundamentálne iný. Naučiť AI overovať fakty by vyžadovalo najprv dohodnúť sa na tom, čo je pravda — a zhodnúť sa vieme len na tých najzákladnejších veciach.
Je AI len sofistikovaná kalkulačka?
Áno — to je základný argument článku. Prechod od jednoduchej aritmetiky k niečomu, čo vyzerá ako premýšľanie, nie je skokom kvalitatívnym, ale skokom v škále. Viac dát, viac parametrov, viac výpočtov. Matematika sa stala sofistikovanejšou, ale matematikou zostáva. Kalkulačka, ktorá píše eseje a vedie rozhovory, je stále kalkulačka.
Čo je najväčšie riziko AI pre spoločnosť?
Rastúca priepasť medzi ľuďmi, ktorí rozumejú tomu, ako AI funguje, a tými, ktorí nie — priepasť, ktorá sa iba prehlbuje. AI je najužitočnejšia pre ľudí, ktorí už jasne premýšľajú a majú vlastné nápady. Pre tých, ktorí sa na ňu spoliehajú bez kritického myslenia, sa stáva barlou, ktorá oslabuje nezávislé myslenie. Najhorší scenár sa už rozbieha.
Richard Golian

Ak máte nejaké otázky alebo spätnú väzbu, pokojne mi napíšte na mail@richardgolian.com.

Súvisiace články

Mŕtvy internet: vrátime sa do offline sveta?

Internet sme dlho brali ako hlavný smer cesty, miesto, kde sa odohráva práca aj vzťahy. Lenže väčšina toho, čo na ňom dnes vidíme, už je alebo čoskoro bude AI-generovaná: text, obrázky, profily aj komentáre. Internet sa mení na online hru plnú botov, kde si pri ničom nemôžete byť istý, že na druhej strane je človek. A tak sa pýtam: bol online svet hlavná cesta, alebo len dočasná odbočka, z ktorej sa časť ľudí vráti späť do offline?

7.6.2026·195 čítaní
Zmysel života v dobe strojov, algoritmov a umelej inteligencie

V digitálnej ére, kde algoritmy a stroje zvládnu všetko praktické, sa pred nami otvorí jedinečná výzva.

22.2.2025·4 396 čítaní

Ďalšie články

Priepasť medzi profesionálmi v AI dobe

Pred pár dňami som mal pohovor so seniórnym marketérom. Skúsený človek, roky praxe. Spýtal som sa ho na AI. Povedal, že ju takmer nepoužíva. Mal jednu zlú skúsenosť s výstupom a usúdil, že je príliš skúsený na to, aby mu to dávalo hodnotu, keď to nie je stopercentné. Poznám aj druhú stranu — profíkov, ktorí si automatizujú všetko, čo sa automatizovať dá.

6.6.2026·285 čítaní
Európa nie je pripravená na vojnu dronov

Európa nemá kapacity, aby čelila plnohodnotnej masívnej vojne dronov, takej akú vidíme na Ukrajine. Oslabujú ju tri závislosti: materiál pre obranné systémy dodáva Čína, vojenské schopnosti, ktoré Európa nemá, dodávajú USA, a dvadsaťsedem štátov sa nevie dohodnúť, ako rýchlo a za čo. Plány na prezbrojenie existujú, ich napĺňanie je však pomalé.

31.5.2026·288 čítaní
Dokáže AI nahradiť ľudský úsudok?

AI spraví grafiku, newsletter aj produktovú stránku rýchlejšie než človek. Tomu, kto to robil, zostáva jediné — posúdiť, či je výstup dobrý. Lenže väčšina ľudí má horší úsudok než AI. A kto nevie posúdiť kvalitu, nevie ani delegovať. Ako zistíš, či je tvoj úsudok ten, na ktorý sa firma spolieha, alebo ten nahraditeľný?

30.5.2026·269 čítaní
Čo určuje cenu akcie?

V apríli som v prvej časti tejto série písal o AI predikčnom systéme, ktorý som začal vyvíjať na vlastnom počítači. Vtedy mal software pár hodín a záznam predpovedí bol prázdny. Odvtedy záznamy v systéme ukázali vec, ktorá sa na začiatku dala čakať — systém ešte nerozumie trhu, ktorý má predpovedať. Vie si nájsť makro kontext, účtovnú hodnotu firiem, zisky. Ale nevie si tie veci poskladať do niečoho, čo by mu pomáhalo porozumieť cene.

23.5.2026·317 čítaní
Kam pôjdu peniaze, keď AI prevezme prácu

Praha, 13. mája 2026. Cestou do práce som začal premýšľať o niečom, čo mi zostalo v hlave celé dni. Ak väčšina rutinnej práce na počítači v nasledujúcich desiatich rokoch zmizne a s ňou aj veľká časť opakujúcej sa manuálnej práce, čo sa stane s tokom peňazí? Kto bude platiť komu a za čo? Aké ekonomické vrstvy budú existovať, aké budú veľké a aké vzťahy medzi nimi pobežia? Toto je šesťvrstvová mapa, ktorú som ako odpoveď načrtol.

15.5.2026·842 čítaní
AI systém na predikciu akciového trhu, ktorý sa učí z vlastných chýb

Staviam AI systém na predpovedanie indexu S&P 500. Beží na mojom vlastnom počítači, používa verejne dostupné dáta zdarma — yfinance, FRED, Shillerov dataset — a každú predpoveď hodnotí oproti realite. Táto séria dokumentuje samotný vývoj: rozhodnutia, metodiku, chyby.

26.4.2026·815 čítaní
Učím Claude Code predpovedať objednávky a tržby

Včera večer som sa nevedel odtrhnúť od počítača. Keď som zdvihol hlavu, bolo pol deviatej. Na poschodí som už asi tri hodiny sedel sám.

25.4.2026·760 čítaní
Nacenenie 50 000 € vs. dve hodiny s Claude Code

Hodina. Päťdesiatpäť minút. To je čas, ktorý mi trvalo postaviť niečo, čo mi česká softvérová firma nacenila na viac ako 50 000 €. Postavil som to s Claude Code. Nie prototyp. Nie proof of concept. Funkčný nástroj — ten, ktorý firma reálne potrebovala. Ešte ten večer bežal na testovacom prostredí. Toto nie je o Claude Code. Je to o tom, čo Claude Code odhaľuje.

18.4.2026·923 čítaní
Robí nás AI hlúpejšími?

Za posledné štyri roky som viedol zhruba stopäťdesiat praktických pohovorov. Päťdesiat na pozície dátových špecialistov. Sto na špecialistov reklamy a výkonnostného marketingu. Takmer každý z nich znamenal sadnúť si s kandidátom nad praktickou úlohou — niečím blízkym reálnemu problému, ktorý v firme naozaj potrebujeme riešiť. Žiadna teória. Žiadne kvízy. Aplikované riešenie problémov. Postupom času som si začal všímať vzorec.

14. apríla 2026·870 čítaní
Buď len digitálne a s AI, alebo úplne offline.

Štyri dni v Katalánsku. Bez počítača, bez AI, takmer bez sociálnych sietí. Kúpil som si tento zápisník, aby som doň písal to, o čom budem premýšľať, a to, na čo na tejto ceste narazím a čo sa naučím.

10 May 2026·535 čítaní
Andrej Sámel: Ako prvý vystúpil proti Mečiarovi a varoval pred rozpadom Československa

„Neospravedlniteľné, neobhájiteľné. Na toto sa nesmie nikdy zabudnúť.“

17.11.2019·4 922 čítaní
NEWSLETTER
O čom píšem, na čom pracujem, čo som sa naučil.
Posielam prvú nedeľu v mesiaci. Kedykoľvek sa môžete odhlásiť.