Některá omezení generativní umělé inteligence při řešení logických problémů
DOI:
https://doi.org/10.14712/23362189.2025.4920Klíčová slova:
umělá inteligence, logické úlohy, Vlk, koza a zelí, kanibalové a misionáři, Argument čínského pokoje, algoritmický přístupAbstrakt
Článek se zabývá omezeními umělé inteligence při řešení klasických logických úloh, konkrétně úloh „Vlk, koza a zelí“ a „O třech kanibalech a třech misionářích“, včetně její modifikace „O čtyřech kanibalech a čtyřech misionářích“. Následně je analyzována schopnost jazykového modelu ChatGPT vyřešit tyto úlohy a jsou zdůrazněny obtíže, které AI má při dodržování logických pravidel a strategií. V analogii k těmto obtížím je zmíněn tzv. „Argument čínského pokoje“, který ilustruje limity algoritmických přístupů k problémům, které vyžadují hlubší porozumění a strategické myšlení. Na závěr je konstatováno, že přestože má AI s některými složitějšími logickými úlohami problémy, může být velmi efektivně využita pro zpracování a analýzu velkých objemů data.
Reference
Artificial intelligence and the Futures of Learning. (2024). https://dataviz.unesco.org/en
Barassi, V. (2023). Toward a theory of AI errors: Making sense of hallucinations, catastrophic failures, and the fallacy of generative AI. Harvard Data Science Review, (Special Issue 5).
https://doi.org/10.1162/99608f92.ad8ebbd4
Efimova, E. (2018). River crossing problems: Algebraic approach. arXiv: 1802.09369.
Ethical guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators. (2022). European Education Area. https://education.ec.europa.eu/news/ethical-guidelines-on-the-use-of-artificial-intelligence-and-data-in-teaching-and-learning-for-educators
Introducing ChatGPT. (2022). OpenAI. https://openai.com/index/chatgpt/
Kasat, K., Sinha, U., Juneja, S., Ghatge, A., Thorat, N., & Shaikh, N. (2025). Artificial Intelligence in Education: A Comprehensive Examination of Integration, Impact, and Future Implications. In A. Mirzazadeh et al. (Eds.), Optimization and Data Science in Industrial Engineering (pp. 182-198). Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-81458-7_11
LISP and the dawn of Artificial Intelligence: A historical and contemporary perspective. (2025). Quantum Zeitgeist. https://quantumzeitgeist.com/lisp-and-the-dawn-of-artificial-intelligence/
Liu, H., Ning, R., Teng, Z., Liu, J., Zhou, Q., & Zhang, Y. (2023). Evaluating the logical reasoning ability of ChatGPT and GPT-4. arXiv: 2304.03439.
Martin, F., & Bolliger, D. U. (2018). Engagement matters: Student perceptions on the importance of engagement strategies in the online learning environment. Online Learning, 22(1).
https://doi.org/10.24059/olj.v22i1.1092
Mason, J., Burton, L., & Stacey, K. (2010). Thinking mathematically (2nd ed.). Pearson.
Minsky, M. (1961). Steps toward artificial intelligence. Proceedings of the IRE, 49(1), 8-30.
https://doi.org/10.1109/JRPROC.1961.287775
Minsky, M. (1987). The society of mind. The Personalist Forum, 3(1), 19-32.
https://doi.org/10.5840/persforum19873112
Mitchell, M. (2019). Artificial intelligence: A guide for thinking humans. Farrar, Straus, and Giroux.
Opesemowo, O. A. G., & Ndlovu, M. (2024). Artificial intelligence in mathematics education: The good, the bad, and the ugly. Journal of Pedagogical Research, 8(3), 333-346.
https://doi.org/10.33902/JPR.202426428
Park, J., Teo, T. W., Teo, A., Chang, J., Huang, J. S., & Koo, S. (2023). Integrating artificial intelligence into science lessons: Teachers' experiences and views. International Journal of STEM Education, 10(1), 61.
https://doi.org/10.1186/s40594-023-00454-3
Pesovski, I., Santos, R., Henriques, R., & Trajkovik, V. (2024). Generative AI for customizable learning experiences. Sustainability, 16(7), 3034.
https://doi.org/10.3390/su16073034
Plevris, V., Papazafeiropoulos, G., & Jiménez Rios, A. (2023). Chatbots put to the test in math and logic problems: A comparison and assessment of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, and Google Bard. AI, 4(4), 949-969.
https://doi.org/10.3390/ai4040048
Pólya, G. (2004). How to solve it: A new aspect of mathematical method. (2nd ed.). Princeton University Press.
Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). War of the chatbots: Bard, Bing Chat, ChatGPT, Ernie and beyond. The new AI gold rush and its impact on higher education. Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 364-389.
https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.23
Sahito, Z. H., Sahito, F. Z., & Imran, M. (2024). The role of artificial intelligence (AI) in personalized learning: A case study in K-12 education. Global Educational Studies Review, IX(III), 153-163.
https://doi.org/10.31703/gesr.2024(IX-III).15
Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417-424.
https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756
Valeri, F., Nilsson, P., & Cederqvist, A.-M. (2025). Exploring students' experience of ChatGPT in STEM education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8.
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100360
Velké revize RVP v ZV. (2024). Velké revize RVP v ZV. https://revize.rvp.cz/
Vrbová, V., Frolík, D., & Rohlíková, L. (2025). Artificial intelligence as a key element of the personal digital environment of university students. In M. Turčáni (Ed.), 15th International Scientific Conference on Distance Learning in Applied Informatics (pp. 285-294). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-81261-3_22
