Chytrý Hans v době AI

Pod vlivem prací Charlese Darwina se počátkem dvacátého století dostalo značné pozornosti zvířecí inteligenci a dalším, do té doby netušeným schopnostem našich čtyřnohých přátel. Z tohoto myšlenkového podhoubí vzešly i hojně medializované „kousky“ koně známého jako Chytrý Hans. Jeho majitelem byl učitel matematiky a také mystik Wilhelm von Osten, jenž tvrdil, že svého koně naučil základní početní operace. Pomocí poklepání kopyta na destičku s čísly zvládal Hans určit výsledek sčítacích i odčítacích příkladů, orientoval se v kalendáři i určování času, rozlišoval hudební tóny, a dokonce řešil ne zcela banální slovní úlohy.

Von Ostenova turné po Německu vyvolala zájem odborné veřejnosti a psycholog Oskar Pfungst nakonec dokázal určit, že v případě Chytrého Hanse nešlo o úmyslný podvod – von Osten se nepokoušel koněm manipulovat v zájmu spektáklu, ale nevědomě dával zvířeti nenápadné signály, podle nichž kůň určoval správné odpovědi. Za ně se totiž dočkal odměny, a tak se sice nenaučil počítat, ale číst minimalistické pohyby těla a tváře svého majitele ano.

Z Pfungstova objevu se časem vyvinul tzv. efekt Chytrého Hanse, který výrazně ovlivnil metodologii výzkumů nejen se zvířaty, ale i s lidmi – dnešní experimenty tak v ideálním případě bývají dvojitě zaslepeny. Ani výzkumník tudíž neví, jaký by měl být žádoucí výsledek snahy zkoumaného jedince anebo zdali mu podává účinnou látku, nebo jen placebo. A to vše proto, aby mu nemohl ani omylem nic naznačovat.

Za pozornost přitom stojí, že výše popsaná propojenost se netýká pouze lidí a zvířat – nedávno se o ní začalo hovořit v souvislosti s modely umělé inteligence. Ty se totiž díky schopnosti často vysoudit výrazné závěry i z malého množství dat mohou jevit jako skutečně velmi prozíravé. Leckdy se však spokojí s nalezením nejjednoduššího a povrchního řešení, při němž nedochází ke skutečnému porozumění problému. Pro tvůrce AI modelů tedy jde o zásadní výzvu – a běžní uživatelé by měli mít na paměti, že i více než sto let stará psychologická pozorování mají co říct k nejmodernějším technologiím.

Zdroj:

Pathak, A. K., Gupta, M. & Jain, G. 2026. Unmasking the Clever Hans effect in AI models: shortcut learning, spurious correlations, and the path toward robust intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence, 8,1692454.