Výzkum AI: zásadní studie a nejlepší nástroje pro výzkumníky (+ osvědčené postupy)

Výzkum umělé inteligence (AI) zahrnuje dvě oblasti: publikované poznatky výzkumníků v oblasti AI a praktické využití AI jako pomocníka při výzkumu v různých oborech.

První část tohoto článku tvoří časová osa hlavních milníků výzkumu AI. Obsahuje také nejdůležitější nedávné odborné práce a přehled institucí, které stojí v čele oboru.

Druhá část je podrobný návod, jak efektivně používat AI jako výzkumný nástroj, včetně žebříčku nejlepších nástrojů a upřímného rozboru jejich výhod a nevýhod.

Časová osa hlavních výzkumných prací a milníků v oblasti AI

Zmapovat všechny dosud publikované důležité výzkumné práce o AI je prakticky nemožné. Obor se v posledním desetiletí rozrůstal bezprecedentním tempem. Podle zprávy AI Index Report 2026 Stanfordovy univerzity vyšlo jen v roce 2024 celosvětově 257 890 publikací o AI.

Zvětšit

Existuje však několik zásadních historických milníků a také řada velmi důležitých nedávných publikací.

Stručná časová osa: 12 zásadních výzkumných prací o AI

• 1943: McCulloch a Pitts publikují práci „A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity“, v níž představují první matematický model fungování nervové soustavy. Model chápe neurony jako funkce, které přijímají vstupy a podle logických pravidel vytvářejí výstupy.
• 1950: Alan Turing publikuje práci „Computing Machinery and Intelligence“ v časopise Mind. Práce představuje imitační hru (běžně nazývanou Turingův test) jako způsob, jak definovat strojovou inteligenci.
• 1956: Letní výzkumný projekt v Dartmouthu, tzv. „dartmouthský workshop“, formálně ustavuje umělou inteligenci jako výzkumný obor. Původní návrh z roku 1955 byl v roce 2006 přetištěn v časopise AI Magazine.
• 1958: Frank Rosenblatt publikuje práci „The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain“. Představuje v ní zásadní model učení založený na „hypotetickém nervovém systému zvaném perceptron“.
• 1986: Rumelhart, Hinton a Williams publikují práci „Learning representations by back-propagating errors“ v časopise Nature. Popisují v ní algoritmickou metodu zvanou zpětné šíření chyby (backpropagation) pro trénování vícevrstvých neuronových sítí. Metoda zdokonalila způsob, jakým se upravují parametry.
• 1997: Hochreiter a Schmidhuber publikují práci „Long Short-Term Memory“ v časopise Neural Computation. Popisuje architekturu neuronové sítě, která umožňuje, aby si síť uchovala informace po mnohem delší dobu.
• 2009: Výzkumníci publikují práci „ImageNet: A large-scale hierarchical image database“, v níž formálně představují ImageNet – databázi milionů označených obrázků pro trénování a hodnocení systémů AI.
• 2014: Ian Goodfellow a jeho kolegové publikují práci „Generative Adversarial Nets“. Popisuje rámec, který systémům AI umožňuje generovat realistický obsah, zejména obrázky.
• 2016: Výzkumníci z DeepMind publikují práci „Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search“ v časopise Nature. AlphaGo, systém umělé inteligence představený v této práci, následně porazí Lee Sedola, špičkového profesionálního hráče go.
• 2017: Výzkumníci ze společnosti Google publikují práci „Attention Is All You Need“, která popisuje architekturu transformer, na níž dnes stojí většina moderních velkých jazykových modelů.
• 2020: Výzkumníci z OpenAI publikují práci „Language Models Are Few-Shot Learners“. Dokazují v ní, že škálování jazykových modelů (zvětšování základních komponent beze změny kódu) zlepšuje jejich schopnost efektivně plnit řadu úloh.
• 2022: OpenAI 30. listopadu spouští ChatGPT, čímž uvádí konverzační generativní AI do širokého používání.

Šest důležitých nedávných událostí ve výzkumu AI (2025–2026)

• 2025: Výzkumníci ze společnosti Deepseek publikují práci „DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning“. Ukazuje, že pokročilé schopnosti uvažování mohou vzniknout díky posilovanému učení (RL).
• 2025: Výzkumníci publikují práci „s1: Simple Test-Time Scaling“. Ukazuje, že výkon v uvažování lze zlepšit i s relativně skromnými zdroji pro trénování.
• 2025: Výzkumníci z Google DeepMind publikují práci „AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery“. AlphaEvolve je systém využívající Gemini, který autonomně vyvíjí a vylepšuje složité algoritmy.
• 2025: Google DeepMind oznamuje Genie 3, model světa schopný generovat virtuální prostředí, v nichž se lze pohybovat.
• 2026: Výzkumníci z Google DeepMind publikují práci „Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome“ v časopise Nature. Představuje AlphaGenome, model AI, který předpovídá, jak změny v sekvencích DNA ovlivňují funkci genů, a od něhož se očekává významné využití v medicíně.
• 2026: Výzkumníci publikují práci „Accelerating scientific discovery with Co-Scientist“ v časopise Nature. Práce představuje multiagentní systém AI, který dokáže generovat a zpřesňovat vědecké hypotézy a pomáhat tak vědcům „objevovat nové původní poznatky“.

Přehled hlavních institucí zabývajících se výzkumem AI

Výsledky výzkumu pocházejí z celé řady firemních i veřejných organizací. Velkou část nového výzkumu zajišťují specializované výzkumné instituty, z nichž mnohé jsou napojené na přední univerzity. Důležitou roli však hrají i korporace a jejich laboratoře AI.

Jak rozšířená je AI jako výzkumný nástroj?

Běžné chatboty s AI (Perplexity, ChatGPT, Claude atd.) i specializované platformy postavené na hlavních modelech se hojně využívají v mnoha oborech, v nichž hraje výzkum zásadní roli.

Rozsáhlá studie společnosti Microsoft, která analyzovala 5,5 milionu relací v Copilotu, odhalila řadu úloh souvisejících s výzkumem v oblasti vyhledávání, syntézy a analýzy.

Toto jsou čtyři hlavní způsoby, jak profesionálové využívají AI k výzkumu:

• Vyhledávání informací: Průzkum v rané fázi (obecné otázky); hledání relevantního výzkumu; pomoc s technickými otázkami.
• Analýza: Shrnutí obsahu; agregace, interpretace a prezentace dat.
• Rozhodování a strategické plánování: Využití AI k porovnání možností (například softwaru); hledání podpůrných informací pro rozhodování.
• Hodnocení a diagnostika: Shromažďování důkazů o systému nebo programu, u kterého je třeba vyřešit problémy.

Mějte na paměti, že tyto úlohy se neomezují jen na akademický svět. Novináři, analytici trhu, právníci, finanční analytici, zdravotníci a další jsou příklady profesionálů, kteří AI k výzkumu pravidelně využívají.

Výhody a nevýhody využití AI ve výzkumu

Ačkoli je AI jako výzkumný nástroj nepochybně široce rozšířená, o jejích výhodách a nevýhodách se vedou vážné debaty. Velká část kritiky se soustředí na zdánlivě nepřekonatelný problém halucinací.

Vzhledem k tomu, že ve výzkumu je často hodně v sázce, je pro profesionály všeho druhu důležité vědět, v čem výzkumné nástroje AI vynikají a kde naopak zaostávají.

Výhody

• Opakující se výzkumné úlohy, jako je třídění literatury a čištění dat, lze částečně nebo zcela automatizovat.
• Nespecialisté mají přístup k odborným informacím, které leží mimo jejich obor.
• Výzkumníci mohou pomocí simulací s AI rychle otestovat výzkumné hypotézy v rané fázi.
• AI pomáhá zpochybňovat předpoklady a předkládat alternativy podložené důkazy i k dobře propracovaným stanoviskům.

Nevýhody

• Halucinace zůstávají závažným problémem a ochranné mechanismy ho zcela neřeší.
• Pro výzkum na vyšší úrovni mohou být jemné nuance informací velmi důležité a velké jazykové modely (LLM) složitá témata často příliš zjednodušují.
• Bylo prokázáno, že přílišné spoléhání na AI oslabuje kritické myšlení a schopnost samostatné analýzy.
• AI sice dobře agreguje informace, není však vyčerpávající a může přehlédnout důležité zdroje informací a studie.

Příklad využití AI jako výzkumného nástroje s funkcí Academic Search v Perplexity

Podívejme se, jak může vypadat základní postup výzkumu. Perplexity je mezi výzkumníky oblíbeným nástrojem, protože nabízí přístup k několika modelům třetích stran, z nichž každý má své silné stránky, a také k nástrojům pro důkladný webový a akademický výzkum.

Zvětšit

V tomto příkladu požádám model GPT 6.1-Sol, aby mi pomohl s průzkumem trhu pro uvedení produktu zaměřeného na generaci Z. Model mi poskytne shrnutí nedávného výzkumu spolu s odkazem na zdroje a ukazatelem důvěryhodnosti.

Zvětšit

Poté ho požádám, aby vygeneroval graf marketingových preferencí generace Z s využitím dat, která získá z webu. Pokud chci, mohu také nahrát vlastní data.

Zvětšit

Tyto výstupy vyžadují kontrolu a ověření faktů. Tento jednoduchý příklad však ukazuje, jak lze proces, který by snadno mohl trvat několik hodin, zkrátit na pár minut.

Nejlepší AI pro výzkum: Špičkové nástroje pro výzkumníky

Výzkumné nástroje AI lze rozdělit do dvou širokých kategorií: univerzální chatboty s výzkumnými funkcemi a specializované platformy pro pomoc s akademickým výzkumem.

Většině profesionálů, kteří se věnují neakademickému výzkumu, bude nejlépe vyhovovat univerzální nástroj AI. Pro akademiky jsou si hlavní poskytovatelé velmi podobní. Volba nástroje bude nejspíš záviset na rozsahu úlohy a preferencích ohledně drobných funkcí.

Univerzální nástroje AI

• Perplexity: Poskytuje přístup k několika modelům od externích poskytovatelů a integrace se širokou škálou externích služeb. Mezi funkce patří akademický výzkum, Hloubkový výzkum, uvádění zdrojů a analýza dat.
• ChatGPT, Claude a Gemini: Jako přední běžně používané nástroje AI s funkcemi pro profesionály a firmy nabízejí všechny podobnou sadu výzkumných nástrojů. Mezi funkce patří vyhledávání na webu, hloubkový výzkum, analýza dokumentů, analýza dat a multimodální schopnosti. Nabízejí také integrace s externími aplikacemi a službami.

Specializované výzkumné nástroje

• Semantic Scholar: Jde o bezplatný akademický vyhledávač vyvinutý institutem Allen Institute for AI (Ai2). Je velmi podobný službě Google Scholar, ale nabízí více funkcí AI. Pro mnoho nástrojů AI slouží jako základní zdroj odborné literatury, sám o sobě však specializovaným nástrojem není.
• Elicit a SciSpace: Tyto nástroje pomáhají ve fázi vyhledávání v rámci akademického výzkumu a sklízejí chválu za své funkce pro třídění a syntézu. Výzkumníci je používají k extrakci strukturovaných informací a ke shrnutí zjištění z rozsáhlých souborů studií. SciSpace je k dispozici jako integrace s ChatGPT.
• ResearchRabbit a Connected Papers: Oba nástroje slouží k rešerši literatury a jsou vysoce ceněny pro své funkce vizuálního mapování. Jsou určeny pro dlouhodobější projekty a rešerše literatury, u nichž je prioritou hledání podobného výzkumu a mapování vztahů mezi články. Vyžadují značné zapojení a dohled člověka.
• Scite a Consensus: Nástroje jako ResearchRabbit a Connected Papers se zaměřují na objevování relevantní literatury a získání přehledu o určité tematické oblasti. Scite a Consensus se naopak soustředí na cílené hodnocení: pomáhají uživatelům určit, zda je konkrétní tvrzení podložené současnými důkazy. Často zahrnují i širší funkce pro rešerši literatury, ty však nejsou jejich hlavním zaměřením.

Jak používat AI jako výzkumný nástroj: rámec v 7 krocích

Zvětšit

Klíčem k efektivnímu využití AI jako výzkumného nástroje je přistupovat k ní jako k doplňku, nikoli jako k náhradě vašich stávajících postupů. Důležité je také zohlednit právní omezení, zejména při nahrávání citlivých dat.

1. Odhadněte předpokládanou dobu výzkumu

Naplánujte si výzkumný proces pomocí tradičních metod. Pak se zamyslete, kde by AI mohla převzít úkoly spojené s vyhledáváním, syntézou a analýzou.

Spočítejte si, kolik času zabere psaní promptů a ověřování zjištění. U rozsáhlých rešerší literatury vám AI snadno ušetří hodiny či dny. U menších, cílených otázek však oproti ručnímu vyhledávání přináší jen malou výhodu.

2. Zvolte správné nástroje (specializované vs. univerzální)

Zjistěte, zda specializovaná výzkumná platforma nabízí nějaké výhody oproti univerzálnímu asistentovi, jako je Perplexity. Věnujte pozornost jednotlivým výzkumným funkcím a pokrytí vašeho oboru.

Pokud se rozhodnete pro specializovaný nástroj, vyberte takový, který je navržen pro vaše konkrétní úkoly. Například Elicit podporuje strukturované rešerše literatury, zatímco Scite analyzuje, jak jsou akademické články citovány.

3. Ověřte, že obchodní podmínky nástroje umožňují vámi zamýšlené použití

Při čtení obchodních podmínek poskytovatele je třeba věnovat pozornost dvěma věcem. Zaprvé tomu, jak se nakládá s vašimi daty a zda zůstávají zcela důvěrná. Zadruhé podmínkám týkajícím se vlastnictví výstupů.

Nepředpokládejte, že placený tarif automaticky zaručuje důvěrnost dat nebo neomezená práva k užití.

4. Zkontrolujte právní omezení týkající se vašich dat

Budou vaše vstupy obsahovat citlivá data, dokumenty chráněné autorským právem, důvěrné obchodní informace nebo nepublikovaná zjištění?

Je důležité ověřit, zda je smíte předat LLM. Mohou platit různá omezení, od předpisů o ochraně dat ve vaší jurisdikci až po interní firemní zásady. Možná budete muset zjistit, jak a jak dlouho konkrétní poskytovatel nástroje data uchovává. Může být nutné použít schválenou podnikovou platformu.

5. Při psaní promptů dodržujte osvědčené postupy

Sestavit dobrý výzkumný prompt je svého druhu umění. Jasně formulujte výzkumnou otázku, poskytněte relevantní kontext a určete formát výstupu. U složitých výzkumných úkolů může být nutné rozdělit otázku na dílčí prompty.

Požadujte jasné odkazy na všechny použité zdroje, i když nejsou ve výstupu označeny. To je důležité, protože odpověď vygenerovaná AI nemusí obsahovat citace všech použitých zdrojů.

6. Ověřte všechny údaje, technická tvrzení a aktuální informace

Je nezbytné porovnávat tvrzení s původními zdroji. Může jít o výzkumné články, původní výzkum, oficiální statistiky nebo technickou dokumentaci. Zvláštní pozornost věnujte číselným údajům, datům, citátům a časově citlivým informacím, které mohou být zastaralé.

Při výzkumu byste neměli předpokládat, že když je uveden zdroj, je výsledné tvrzení správné, nebo dokonce že zdroj vůbec existuje. U složitého výzkumu je to fáze, kdy ověřujete, že jsou správně zachyceny nuance tvrzení a shrnutí.

7. Uveďte, že jste použili AI

Seznamte se s požadavky na zveřejnění, které stanovuje váš zaměstnavatel, akademická instituce nebo příslušný profesní orgán. Najdete v nich podrobnosti o tom, do jaké míry musíte používání AI uvádět.

Obory s přísnými předpisy a profesními kodexy obvykle vyžadují podrobnější zveřejnění. Veďte si záznamy o činnostech, při kterých jste využili AI (platformy obvykle uchovávají auditní stopu).

Je používání AI ve výzkumu etické a co bude dál?

Pomoc s výzkumem se stala jedním z hlavních způsobů využití AI a není divu. AI dokáže zpracovat velké objemy složitých informací, automatizovat časově náročné opakující se úkoly a fungovat jako partner pro přemýšlení nad nápady a hypotézami v rané fázi.

Některé problémy však přetrvávají. Zejména etické používání AI ve výzkumu je v současnosti jedním z nejživěji diskutovaných a nejspornějších témat mezi akademickými institucemi.

Míra halucinací souvisí se složitostí tématu a mnoho předních inženýrů považuje halucinace za obtížný problém, který nelze zcela vyřešit. Navíc je známo, že používání AI oslabuje myšlenkové schopnosti, které jsou pro odborníky zapojené do složitého výzkumu nanejvýš důležité.

Organizace mohou používání AI také zakázat z důvodu ochrany soukromí a duševního vlastnictví nebo kvůli obavám o citlivá data. Uvádění použití AI navíc zůstává důležité, aby recenzenti a kolegové mohli pochopit, jak byla AI ve výzkumném procesu využita.

AI se bude stále více stávat běžnou součástí každodenního života v soukromé i veřejné sféře. Je proto velmi pravděpodobné, že se jasnější pravidla týkající se integrity výzkumu a uvádění autorství budou dále vyvíjet a zpřesňovat.