Prednáška o poznaní

—

Túto prednášku predniesol Aravind Srinivas 3. októbra 2026 pre Cambridge Union Society. Cambridge Union Society je najväčší študentský spolok Univerzity v Cambridge a najstarší nepretržite fungujúci debatný spolok na svete.

—

Zdravím vás a ďakujem. Je mi cťou byť tu.

Jedna z vecí, ktoré som pri zakladaní spoločnosti nečakal, je, koľko času môžem tráviť na univerzitách. Baví ma to. Ako generálnemu riaditeľovi mi práve univerzity zvyčajne ponúkajú jediné publikum, ktoré mi oponuje. Preto si na diskusiu vyhradíme viac času, než plánujem venovať samotnému prejavu.

Začnime.

Keď ma zvyčajne niekam pozvú vystúpiť, požiadajú ma o prognostickú prednášku s nejakým všeobecným názvom, napríklad „budúcnosť AI.“ O budúcnosti AI hovoriť nebudem. Namiesto toho budem hovoriť o vašej budúcnosti. Vaša budúcnosť je pre mňa zaujímavejšia a pravdepodobne aj pre vás.

Najprv niečo málo o minulosti. Cambridge je ideálnym miestom na rozprávanie o minulosti a zároveň o vašej budúcnosti, pretože má oboje.

Ako sa hovorí, to, čo dnes nazývame systémom recenzného konania, vzniklo práve tu v Cambridge. Presná pravda je, že to bol len jeden profesor z Cambridge a navrhol ho na pôde Kráľovskej spoločnosti v Londýne, nie tu na univerzite. Bolo to v roku 1831. Dnes sa v systéme recenzného konania každoročne publikuje viac ako 3,5 milióna vedeckých prác.

Zhruba o 160 rokov neskôr pracovali dvaja doktorandi zo Stanfordu na sieťových štruktúrach a dolovaní dát. Bolo to v čase, keď sa internetový boom 90. rokov len rozbiehal. Všetci hovorili výhradne o sieti World Wide Web. Trochu ako dnes o „AI“.

Rovnako ako dnes, o boome hovorili najmä investori a médiá. „Technologickou komunitou“ bol vtedy telekomunikačný priemysel. V diskusii nebolo veľa akademikov. (Niekoľko áno, ale nie veľa.) A títo dvaja doktorandi neboli práve zasvätenými hráčmi internetového boomu.

Vedeli však jednu vec, o ktorú sa ľudia mimo univerzitného systému v skutočnosti veľmi nezaujímali.

Ako väčšina akademikov chápali poslanie univerzity. Poslaním univerzity je rozvíjať poznanie.

Preto používame recenzné konanie. Aj preto je v akademickom písaní toľko citácií. A títo dvaja študenti vedeli, že množstvo poznania na svete (ktorého zástupným ukazovateľom je počet prác na úrovni recenzovaných publikácií) iba rastie. Preto pre nich bolo ľahké vidieť, že aj web bude s ľudským poznaním iba rásť.

Mali tiež skúsenosť so starým problémom, ktorý bol pre web „nový“: ako nájsť správne poznanie alebo to najlepšie poznanie, ak sa neustále rozširuje. V starom modeli akademici posudzujú, či je niečí výskum užitočný alebo dôveryhodný, na základe počtu jeho citácií.

Prišli teda s nápadom vytvoriť algoritmus, ktorý hodnotí každú webovú stránku na internete podľa toho, koľko iných webových stránok ju citovalo alebo na ňu odkazovalo, vo vzťahu k obsahu týchto stránok.

Systém nazvali „Page Rank“, pretože hodnotili každú stránku na webe a pretože jeden z týchto doktorandov sa volal Larry Page.

Larry a jeho partner (Sergey Brin) vzali tento malý akademický princíp a sprístupnili ho širokej verejnosti. Google sa stal jedným z najužitočnejších nástrojov v histórii a jedným z najúspešnejších podnikov, pretože Larry Page jednoducho prispôsobil to, čo univerzity robia už sto rokov.

Ako som povedal, poslaním univerzity je rozvíjať poznanie. V tejto prednáške vám o poznaní poviem tri veci. Dúfam, že k lepšiemu praktickému pochopeniu umelej inteligencie dospejeme tak, že sa zamyslíme nad tou našou vlastnou.

1.

Po prvé, poznanie má život. Rodí sa, chátra a umiera.

Má svoj životný cyklus. A keďže má životný cyklus, poznanie prechádza evolúciou.

S tým, ako sa vyvíja to, čo vieme, všetci múdrejeme. Nazýva sa to Flynnov efekt. Flynnov efekt je pozorovanie, že ľudstvo každé desaťročie zmúdrie približne o 3 body IQ.

Testy IQ sa neustále nanovo normujú tak, aby priemer zostal na hodnote 100, takže Flynnov efekt si najjednoduchšie predstavíte v percentiloch. Niekto, kto bol v roku 1950 v 92. percentile inteligencie, by dnes bol iba v 50. percentile. Všetci sme zmúdreli.

Rok 1950 je zároveň rokom, keď vznikol Turingov test. Bol to prvý test, ktorý mal určiť, či alebo kedy je stroj múdrejší ako ľudia. To znamená, že v roku 1950 bolo pre stroj oveľa ľahšie Turingovým testom prejsť. Pretože latka „ľudskej“ inteligencie bola nastavená nižšie.

A to je sila evolúcie. Poznanie vždy vedie k ďalšiemu poznaniu.

Nevýhodou je, že svet môže múdrieť, ale vy ako jednotlivec môžete hlúpnuť. Poznanie podlieha rozpadu. Predstavte si to ako polčas rozpadu. Polčas rozpadu rádioaktívneho prvku je čas, za ktorý sa rozpadne jeho polovica. Polčas rozpadu poznania je čas, za ktorý jeho polovica zastará.

Tu je niekoľko príkladov priamo odtiaľto, z Cambridge.

V roku 1978 pomohol Sir Roy Calne zaviesť cyklosporín do transplantačnej medicíny. Bolo to dôležité na predchádzanie odvrhnutiu transplantovaných orgánov. Prvé klinické štúdie prebehli v Cambridge. Do roku 2001 sa iný liek, takrolimus, stal v amerických transplantáciách obličiek dominantnou liečbou vo svojej triede. Dalo by sa teda povedať, že medicínske poznanie o liečbe cyklosporínom malo polčas rozpadu 23 rokov.

Je to nedokonalé meranie, ale je to užitočný model na hodnotenie inžinierov v rýchlo sa vyvíjajúcich odboroch. V technológiách to robíme. Implikácia znie: „V ktorom bode kariéry tohto inžiniera je polovica z toho, čo vie, úplne zastaraná?“

V ktorom bode vašej kariéry sa to stane vám? Odpoveď závisí od toho, koľko času venujete učeniu sa nových vecí.

Žiaľ, v zriedkavých prípadoch umiera aj poznanie. Existujú jazyky, ktoré už nemajú ani jedného hovoriaceho. Existuje múdrosť, ktorá umiera spolu so starcom.

Preto ľudia už viac ako 4 000 rokov stavajú knižnice. A keď prišiel web, umiestnili sme naň nekonečne viac z toho, čo vieme. Poznanie teda umiera, ale nemusí. Možno ako vrodená súčasť ľudskej podstaty ľudia odjakživa cítili potrebu poznanie uchovávať. Neustále ho ukladáme a rozširujeme celkové poznanie sveta. A to je dobrá vec.

Mal by som poznamenať: poznanie je ako niečo živé, ale nie je živé. Živí ste len vy. Ja si len myslím, že ste živší, keď sa učíte niečo nové.

Mimochodom, práve preto existuje Perplexity. Ale nie som tu, aby som hovoril o Perplexity. Som tu, aby som hovoril o vás a o ekonomike poznania. Čo ma privádza k môjmu druhému bodu.

2.

Po druhé, poznanie nie sú peniaze. Ale správa sa ako peniaze.

Peniaze majú časovú hodnotu. Úrok spôsobuje, že rastú, a inflácia, že sa zmenšujú. S dostatkom času majú úrok aj inflácia zložený účinok.

Keď bude mať stotisíc libier kúpnu silu štyridsiatich tisíc (pravdepodobne približne o 23 rokov), budete na vyrovnanie potrebovať 250 000 £. O ďalších 23 rokov by ste potrebovali 625 000 £.

Pri zloženom raste rastú zisky alebo straty s časom exponenciálne.

Preto je najzákladnejším finančným princípom, že by ste vždy mali zhodnocovať prostriedky zloženým úrokom rýchlejšie, než rastie inflácia. Pretože ak nerastiete, zmenšujete sa. S poznaním je to rovnaké.

Rovnako ako hodnota libry, aj hodnota toho, čo viete dnes, sa bude časom znižovať. A rovnako ako pri bežnom znehodnocovaní sa to bude diať každý deň len o malý kúsok. Bude to také nepatrné, že si to takmer nevšimnete. Až kým sa jedného dňa nezobudíte a nebudete mať nič. Vaše vedomosti už nebudú mať rovnakú trhovú hodnotu. Je to nevyhnutné. Pamätajte, že Pytagorovu vetu kedysi smeli poznať len elity. No každý z vás sa ju naučil v siedmej triede.

Všetci navždy múdrejeme. Ako som spomenul, presne v tom spočíva poslanie univerzity. S trochou šťastia sa raz, v ďalekej budúcnosti, to, čo ste študovali tu v Cambridge, môže stať učivom pre siedmakov.

Ak sa to stane, je to dobrá vec. Znamená to pokrok. Zároveň to však znamená, že vaše ekonomické ciele si vyžadujú, aby ste sa nikdy neprestali učiť. Musíte sa učiť s úrokovou sadzbou vyššou, než je miera inflácie poznania.

Inými slovami, musíte zdvojnásobovať to, čo viete, rýchlejšie, než je váš vlastný polčas rozpadu poznania. To si vyžaduje čas. Keď sa však na svet pozeráte optikou zloženého rastu, musíte sa naň pozerať s dlhou budúcnosťou pred sebou.

Preto je najlepším trikom na zložené zhodnocovanie bohatstva začať zamladi a druhým najlepším zomrieť v starobe. Warren Buffet začal investovať vo veku 11 rokov, ale 99 % jeho bohatstva sa nahromadilo po 65. roku života.

Čo naznačuje poslednú podobnosť medzi poznaním a peniazmi. Musíte ho míňať.

Keď máte kapitál, nasadíte ho, aby pracoval. Keď máte poznanie, najmä výnimočné poznanie, mali by ste ho zapojiť do práce. Urobte s ním niečo. To je rozdiel medzi vynálezom a inováciou. Vynález sa pýta: „Vytvorili ste niečo?“ Inovácia sa pýta: „Zmenilo to niečo?“

A ak chcete niečo zmeniť, musíte na základe poznania konať. Iba konanie vyvoláva nové otázky, skúmanie a nové poznanie. Musíte sa neustále učiť a neustále konať.

Tu prichádza na rad umelá inteligencia, ktorá ma privádza k môjmu tretiemu a poslednému bodu.

3.

Poslaním AI je urýchľovať ľudské poznanie a prosperitu.

Zvážte prvé dve veci, ktoré som dnes večer povedal. Povedal som, že poznanie má takmer živý charakter a mali by sme ho pestovať a rozvíjať, pretože z toho majú vo všeobecnosti úžitok ľudia. Potom som povedal, že poznanie má ekonomický charakter. Že by sme ho mali kultivovať, pretože, všeobecne povedané, z toho majú úžitok všetci ľudia.

Ak veríte týmto dvom veciam, musíte aj o AI uvažovať trochu inak.

Namiesto posadnutosti dosiahnutím AGI alebo tým, aby bola technológia inteligentná len kvôli technológii samotnej, by ste dospeli k záveru, že dôvodom budovať lepšiu a presnejšiu AI je slúžiť ľuďom.

Dospeli by ste k záveru, že najvyšším a najdôležitejším poslaním AI je robiť ľudí múdrejšími a prosperujúcejšími.

Ak vám to veľmi pripomína poslanie univerzity, nuž, a tu sme.

Spomeňte si znova na recenzné konanie. Vzniklo v roku 1831. Tento rok Perplexity uviedla veľmi jednoduchý produkt s názvom Model Council, založený na myšlienke, s ktorou prišiel jeden zo zakladajúcich výskumníkov OpenAI. Tú istú otázku položíte trom AI modelom. Každý z nich vykoná výskum a odpovie a potom „predsedajúci“ model vyhodnotí, v čom sa líšia a v čom sa zhodujú, a úvahou dospeje ku konečnej odpovedi.

Model Council nenahrádza recenzné konanie. Jeho cieľom je priniesť ducha akademického skúmania viacerým ľuďom. Étos univerzity môžeme rozšíriť za tieto múry a do celého sveta.

Mohli by sme pomôcť viacerým ľuďom skutočne mať pravdu, a nie len mať pocit, že ju majú, alebo tak pôsobiť. Vedecky hľadať pravdu a poznanie. Oblúk vesmíru smeruje k tomu, aby mal každý čoraz väčší prístup k čoraz väčšiemu poznaniu. Je dobré, keď ľudia majú poznanie. A úžitok z toho majú práve ľudia.

Na záver vám porozprávam krátky príbeh o mojej spoločnosti.

Keď sme začínali, boli sme len traja výskumníci v oblasti AI, s viac otázkami ako víziou. Potom sme kvôli štvrtému človeku usúdili, že je čas zabezpečiť si zdravotné poistenie. Zdravotné poistenie v Amerike je zložité aj pre Američanov. Ja nie som z Ameriky, takže pre mňa to bolo ešte mätúcejšie.

Výsledky vyhľadávania Google nepomohli. A v takom prípade zakladateľ zvyčajne zavolá niekomu, kto to už robil. Napríklad investorovi alebo inému zakladateľovi. Ale bolo neskoro v noci. Chcel som to mať vybavené, takže som si to poznanie musel nájsť sám.

Problém je v tom, že robiť si výskum sám znamená prechádzať cez Google stránkami poisťovní optimalizovanými pre SEO, ktoré všetky ponúkajú zlé rady a súťažia o to, ktorá bude pôsobiť najdôveryhodnejšie.

Vtedy som vytvoril prvú verziu Perplexity.

Urobilo to za mňa výskum. A zariadil som, aby pri odpovediach citovalo zdroje. Aby som si ich mohol overiť a klásť ďalšie otázky. A potom som vybavil naše zdravotné poistenie. Bolo vyriešené. Pustil som sa do ďalšieho problému. A do ďalšieho, a ďalšieho. A tak sme dnes tu.

Ponaučenie z toho príbehu je, že už nepotrebujete „mať známosti“. Môžete sa veci jednoducho naučiť a urobiť ich. Už som vám povedal, že prísľubom AI je, že máte prístup k akémukoľvek poznaniu. Ponaučenie z tohto príbehu je, že ktokoľvek má prístup k akémukoľvek poznaniu.

Toto je najväčší prísľub AI. Zvedavý teraz môže byť ktokoľvek. Ktokoľvek môže vytvoriť čokoľvek. Do chrámu poznania teraz môže vstúpiť ktokoľvek. A to prospieva všetkým.

A pre vás je to dobrá správa. Znamená to, že to najdôležitejšie, čo môžete po zvyšok svojho života robiť, je byť zvedaví. Najúspešnejší spomedzi vás budú tí, ktorí budú mať najviac otázok. A tie najlepšie otázky.

Preto vám radím: buďte čo najzvedavejší. Neuspokojte sa s prehliadaním sociálnych sietí v telefóne. Neuspokojte sa s AI agentom, ktorý vám iba rezervuje stôl na večeru – urobte s ním skutočnú prácu. A nikdy neverte chatbotovi, ktorý vám hovorí, že už máte pravdu.

Verte v ducha skúmania. Verte v to, čo sa môžete naučiť s AI. Verte v to, čo vďaka tomu vytvoríte. A pre nás všetkých – vytvorte niečo dobré.

Ďakujem.