Sociologické aspekty umělé inteligence

• Název práce v češtině: Sociologické aspekty umělé inteligence
• Název v anglickém jazyce: Sociological Aspects of Aritificial Intelligence
• Klíčová slova: Umělá inteligence, automatizace, průmysl 4.0, společnost 4.0, technologie, digitální sociologie, AI, strojové učení, hluboké učení
• Klíčová slova anglicky: Artificial intelligence, automatization, industry 4.0, society 4.0, technology, digital sociology, AI, machine learning, deep learning
• Akademický rok vypsání: 2017/2018
• Typ práce: bakalářská práce
• Jazyk práce: čeština
• Ústav: Katedra sociologie (23-KS)
• Vedoucí / školitel: Mgr. Jiří Bureš
• Řešitel: skrytý - zadáno vedoucím/školitelem
• Datum přihlášení: 14.06.2018
• Datum zadání: 14.06.2018
• Datum a čas obhajoby: 12.06.2019 09:00
• Datum odevzdání elektronické podoby: 10.05.2019
• Datum proběhlé obhajoby: 12.06.2019
• Oponenti: Mgr. Martin Tremčinský, Ph.D.

Zásady pro vypracování

Práce bude přehledovou studií relevantní odborné literatury, která nabídne jak sociologické koncepty pro vytvoření teoretického rámce práce, tak různá technická literatura z oblasti umělé inteligence a literatura zabývající se efekty umělé inteligence v různých sociálních systémech. Sociologická literatura bude zastoupena zejména vybranými relevantními částmi z prací Niklase Luhmanna. Technická literatura bude zobrazovat současný stav porozumění umělé inteligenci z pohledu jejího vytváření. Poslední skupina literatury se bude týkat vybraných oblastí, kde se umělá inteligence v současnosti uplatňuje a jejím projevům.

Seznam odborné literatury

● Adrienne Mayor. 2018. Gods and Robots: Myths, Machines, and Ancient Dreams of Technology. Princeton University Press.
● AI Policy – China. Future of Life Institute. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://futureoflife.org/ai-policy-china.
● AI vs. Doctors. 2019. IEEE Spectrum. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://spectrum.ieee.org/static/ai-vs-doctors.
● Bengio, Joshua, Aaron Courville, Ian Goodfellow. 2016. Deep Learning. MIT Press.
● Boudette, Neal E.. 2016. „Autopilot Cited in Death of Chinese Tesla Driver” The New York Times. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://www.nytimes.com/2016/09/15/business/fatal-tesla-crash-in-china-involved-autopilot-government-tv-says.html.
● Burscher, Bjorn, Rens Vliegenthart, Claes H. De Vreese. 2015. „Using Supervised Machine Learning to Code Policy Issues: Can Classifiers Generalize across Contexts?” The Annals of the American Academy of Political and Social Science 659: 122–131. https://doi.org/10.1177/0002716215569441.
● Emerson, Robert W., Chloe Adams, Tomoyuki Nishino, Heather Cody Hazlett, Jason J. Wolff, Lonnie Zwaigenbaum, John N. Constantino, Mark D. Shen, Meghan R. Swanson, Jed T. Elison, Sridhar Kandala, Annette M. Estes, Kelly N. Botteron, Louis Collins, Stephen R. Dager, Alan C. Evans, Guido Gerig, Hongbin Gu, Robert C. McKinstry, Sarah Paterson, Robert T. Schultz, Martin Styner, Bradley L. Schlaggar, John R. Pruett Jr, Joseph Piven. 2017. „Functional neuroimaging of high-risk 6-month-old infants predicts a diagnosis of autism at 24 months of age.” Science translational medicine, 9 (393), eaag2882. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aag2882.
● Eykholt, Kevin, Ivan Evtimov, Earlence Fernandes, Bo Li, Amir Rahmati, Chaowei Xiao, Atul Prakash, Tadayoshi Kohno, Dawn Song. 2018. „Robust physical-world attacks on deep learning visual classification.“ Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition: 1625-1634.
● Faťun, Martin, Zdeněk Kučera, Michal Pazour, Ondřej Pecha, Tomáš Vondrák, Luboš Král, Michal Pěchouček, Jiří Vokřínek, Alžběta Krausová, Ján Matejka, Alex Ivančo, Eva Fialová, Veronika Žolnerčíková, Tomáš Ščerba. 2018. „Výzkum potenciálu rozvoje umělé inteligence v České republice.” Autorský tým Technologického centra Akademie věd ČR, Českého vysokého učení technického v Praze a Ústavu státu a práva Akademie věd ČR. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://www.vlada.cz/assets/evropske-zalezitosti/aktualne/AI-souhrnna-zprava-2018.pdf.
● Hawkins, Andrew J.. 2019. „California to allow testing of light-duty self-driving trucks” The Verge. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://www.theverge.com/2019/4/12/18308136/california-dmv-self-driving-trucks-light-duty.
● Heinzman, Andrew. 2019. „Why You Can’t Buy a Self-Driving Car in 2019.” How To Geek. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://www.howtogeek.com/405158/when-can-i-buy-a-self-driving-car.
● Henkel, Maria, Tamara Heck, Julia Göretz. 2018. „Rewarding Fitness Tracking—The Communication and Promotion of Health Insurers’ Bonus Programs and the Use of Self-tracking Data.” Pp. 28-49 in International Conference on Social Computing and Social Media. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91485-5_3.
● Hull, Dana, Tim Smith. 2018. „Tesla Driver Died Using Autopilot, With Hands Off Steering Wheel.” Bloomberg. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-03-31/tesla-says-driver-s-hands-weren-t-on-wheel-at-time-of-accident.
● John O. McGinnis. 2013. Accelerating Democracy: Transforming Governance Through Technology. Princeton University Press.
● Joseph, Yonette. 2018. „He Drove a Tesla on Autopilot From the Passenger Seat. The Court Was Not Amused.” The New York Times. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://www.nytimes.com/2018/04/29/world/europe/uk-autopilot-driver-no-hands.html.
● Kaplan, Jerry. 2016. Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know. Oxford University Press.
● Kerlikowske, Karla, Christopher G. Scott, Amir P. Mahmoudzadeh, Lin Ma, Stacey Winham, Matthew R. Jensen, Fang Fang Wu, Serghei Malkov, V. Shane Pankratz, Steven R. Cummings, John A. Shepherd, Kathleen R. Brandt, Diana L. Miglioretti, Celine M. Vachon. 2018. „Automated and Clinical Breast Imaging Reporting and Data System Density Measures Predict Risk for Screen-Detected and Interval Cancers: A Case–Control Study.” Annals of internal medicine, 168(11), 757-765. https://doi.org/10.7326/M17-3008.
● Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton. 2012. „Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.“ Advances in neural information processing systems: 1097-1105. https://doi.org/10.1145/3065386.
● Lim, Milton. 2018. „History of AI Winters.” Actuaries Digital. [online] [cit. 7. 5. 2019]. Dostupné z: https://www.actuaries.digital/2018/09/05/history-of-ai-winters
● Losh, Elizabeth, Jacqueline Wernimont. 2018. Bodies of Information: Intersectional Feminism and the Digital Humanities. University of Minnesota Press. https://doi.org/10.5749/j.ctv9hj9r9.
● Macron, Emmanuel. 2018. „Za evropskou obrodu.” Élysée. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://www.elysee.fr/emmanuel-macron/2019/03/04/za-evropskou-obrodu.cs.
● Mlynář Jakub, Hamed S. Alavi, Himanshu Verma, Lorenzo Cantoni. 2018. „Towards a Sociological Conception of Artificial Intelligence.” Pp. 130-139 in M. Iklé, A. Franz, R. Rzepka, B. Goertzel (eds.). Artificial General Intelligence. AGI 2018. Lecture Notes in Computer Science, 10999. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-97676-1_13.
● Paus, Eva, editor. Confronting Dystopia: The New Technological Revolution and the Future of Work. Cornell University Press, 2018. JSTOR, www.jstor.org/stable/10.7591/j.ctt1w0dd7x.
● Peek, Niels, Carlo Combi, Roque Marin, Riccardo Bellazzi. 2015. „Thirty years of artificial intelligence in medicine (AIME) conferences: A review of research themes.” Artificial intelligence in medicine, 65 (1): 61-73. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2015.07.003.
● President Donald J. Trump Is Accelerating America’s Leadership in Artificial Intelligence. 2019. Washington D.C.: The White House. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://www.whitehouse.gov/briefings-statements/president-donald-j-trump-is-accelerating-americas-leadership-in-artificial-intelligence.
● Rajpurkar Pranav, Jeremy Irvin, Kaylie Zhu, Brandon Yang, Hershel Mehta, Tony Duan, Daisy Ding, Aarti Bagul, Curtis Langlotz, Katie Shpanskaya, Matthew P. Lungren, Andrew Y. Ng. 2017. „CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning.” arXiv preprint arXiv:1711.05225.
● Rhee, Jennifer. 2018. „Caring: Care Labor, Conversational Artificial Intelligence, and Disembodied Women.” The Robotic Imaginary: The Human and the Price of Dehumanized Labor, University of Minnesota Press, Minneapolis; London, Pp. 31–66. https://doi.org/10.5749/j.ctv62hh4x.
● SAFETY IS OUR FIRST PRIORITY AT EMBARK. Embark Trucks. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://embarktrucks.com/safety.html.
● Seung Seong, Han, Park Gyeong Hun, Woohyung Lim, Myoung Shin Kim, Jung Im Na, Ilwoo Park, Sung Eun Chang. 2018. „Deep neural networks show an equivalent and often superior performance to dermatologists in onychomycosis diagnosis: Automatic construction of onychomycosis datasets by region-based convolutional deep neural network.” PloS one 13 (1), e0191493. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0191493.
● ŠKODA OCTAVIA Komfortní asistenty. 2019. ŠKODA AUTO a.s.. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: http://www.skoda-auto.cz/modely/octavia/octavia/octavia-komfortni-asistenty.
● Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles. 2018. SAE International.
● Theis, Thomas N., H. -S. Philip Wong. 2017. „The End of Moore's Law: A New Beginning for Information Technology.” Computing in Science & Engineering 19 (2), 41. https://doi.org/10.1109/MCSE.2017.29.
● Weng, Stephen F., Jenna Reps, Joe Kai, Jonathan M. Garibaldi, Nadeem Qureshi. 2017. „Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data?” PloS one, 12 (4), e0174944. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174944.
● Wood Derrick E., James R. White, Andrew Georgiadis, Beth Van Emburgh, Sonya Parpart-Li, Jason Mitchell, Valsamo Anagnostou, Noushin Niknafs, Rachel Karchin, Eniko Papp, Christine McCord, Peter LoVerso, David Riley, Luis A. Diaz Jr., Siân Jones, Mark Sausen, Victor E. Velculescu, Samuel V. Angiuoli. 2018. „A machine learning approach for somatic mutation discovery.” Science translational medicine, 10(457), eaar7939. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aar7939.
● Woolgar, Steve. 1985. „Why not a Sociology of Machines? The Case of Sociology and Artificial Intelligence.” Sociology 19 (4), 557–572, , https://doi.org/10.1177/0038038585019004005.
● Writer, Beta. 2019. Lithium-Ion Batteries A Machine-Generated Summary of Current Research. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-16800-1.
● Země EU a Evropská komise budou spolupracovat na vývoji evropské umělé inteligence. 2018. Zastoupení Evropské Komise v ČR. [online] [cit. 3. 5. 2019]. Dostupné z: https://ec.europa.eu/czech-republic/news/181207_vyvoj_umele_inteligence_cs.

Předběžná náplň práce

V bakalářské práci budou představeny základní obrysy relevantních efektů umělé inteligence pro sociologii. Umělou inteligencí není myšlena pseudo-lidská bytost z budoucnosti, ale v současnosti existující, působící a pozorovatelné technologie, o kterých je mluveno jako o umělé inteligenci. Podle Jerryho Kaplana zatím neexistuje jednoznačný konsensus, co přesně je nebo není umělá inteligence (Kaplan 2016: 1), ale sám definuje (nejen) umělou inteligenci jako „schopnost včas dělat přiměřená zobecnění na základě omezeného množství dat“ (Kaplan 2016: 5). V této práci bude umělou inteligencí myšlen software, který takovéto schopnosti vykazuje. Účelem práce je nabídnout přehled jejích efektů v různých oblastech společnosti a využít zvolenou sociologickou teorii pro utřídění těchto možných sociologických relevancí. Tento úkol se bude skládat ze tří částí. Za prvé bude kontextualizována a zdůvodněna relevance tématu umělé inteligence pro sociologii z pohledu teorie sociálních systémů Niklase Luhmanna. Za druhé bude prozkoumán současný stav oboru výzkumu umělé inteligence a její projevy v současné společnosti. Za třetí bude vybráno několik oblastí, kde se umělá inteligence uplatňuje a v nich srovnány a prozkoumány změny vnesené umělou inteligencí.

Předběžná náplň práce v anglickém jazyce

This bachelor’s thesis will outline effects of artificial intelligence on society that can be relevant for sociology. Artificial intelligence here does not mean a pseudo-human being from the future, but a currently existing, influential and observable technology that is commonly called artificial intelligence. According to Jerry Kaplan, so far a consensus about the exact definition of what is or is not artificial intelligence does not exist. He however defines intelligence (not exclusively artificial) as “the ability to make appropriate generalizations in a timely fashion based on limited data” (Kaplan 2016: 5). In this text artificial intelligence will mean software that has this ability. The goal of this text is to offer an overview of the effects artificial intelligence has on different parts of society and to use selected sociological theory to sort these possible relevancies. This goal will consist of three parts. First, the relevance of artificial intelligence for sociology will be contextualized and justified using the social systems theory of Niklas Luhmann. Second, the current state of research in the field of artificial intelligence will be presented in conjunction with the effects of artificial intelligence on society. Third, changes being brought by the use of artificial intelligence will be studied and compared in selected fields.