Egyszer volt, hol nem volt egy gép, amely öntudatra ébredt. Sok science fiction film épült már erre a jól ismert, félelmetes jelenetre, de szerencsére még nem tartunk itt. Egyelőre túlzásnak tűnnek azok a lázálmok is, amelyek az emberekkel hasonló komplexitású entitások létrejöttéről fantáziálnak. A robotok még nem vették el a munkánkat – csak egy kis részüket – és nem is lázadtak fel. Mégis, a mesterséges intelligencia térhódítása valóság, és jelenüknél csak a jövőjük rejt szédítőbb távlatokat.
Az MI-vel foglalkozók számára az „AI Winter” sokat jelentő fogalom. A mesterséges intelligencia kutatásának története ugyanis nagy lendülettel indult meg a 20. században. A második világháború után, az éleződő hidegháború időszakában pedig magától értetődő volt, hogy minden lehetséges eszközzel erősebbnek kell mutatkozni a másik szuperhatalomnál. Az elvekkel, a teóriákkal, a tanulmányokban lefektetett elképzelésekkel azonban a technológia nem volt képes sebességet tartani, és a látványos eredmények elmaradásával az állami, majd magántámogatások elapadtak az USA-ban. (Ekkor Kína még jobbára elmaradott, mezőgazdaságra épülő országnak számított, a Szovjetuniót pedig egyre jobban lefoglalták belső gazdasági problémái.)
A hatvanas évek optimizmusa után az 1970-es évek a befagyást hozták, és ez egészen a ’90-es évekig eltartott. Akkor azonban az informatika bámulatos fejlődésével – szuperszámítógépek, internet, a programozók számának megsokszorozódásával – újra téma a mesterséges intelligencia jövője a kutatók és laikusok millióinak körében.
Mikortól veszélyes az MI az emberiség szempontjából? Ha mondjuk ugyanolyan szövegeket alkot, mint az ember? Akkor az emberiség már csomagolhat, hogy mondjuk a Marsra meneküljön e szoftveralapú rém elől. Ugyanis az a helyzet, hogy az amerikai GPT-3 algoritmus már meglehetős biztonsággal hoz létre kisebb-nagyobb írásokat: újságcikket, verseket, prózai műveket.
Az OpenAI cég fejlesztése már most 175 milliárdnyi adatból, paraméterből táplálkozik, és ahogy telik az idő, csak egyre okosabb lesz. Ez persze csak imitáció, de az a kérdés, hogy gondoljuk-e egy cikkről, hogy nem ember írta? Eljön az idő, amikor már sejtésünk sem lesz a dologról. Egy kínai sci-fi író, Chen Qiufan egyenesen a saját szövegeivel „etette meg” az egyik kínai MI-t, hogy novellájának részletét már a gép írhassa meg helyette.
Apropó, Kína! A mesterséges intelligencia jövője többek közt a képfelismerésben rejlik. Ennek egyik példája a nyugaton emberi jogi aggályokba ütköző arcfelismerő rendszerek kínai elterjedése, amely a bűnözők mellett – a kritikusok szerint – a kínai ellenzék kiszűrésére, tökéletesebb tüntetéskontrollra képes.
Ha már látás, akkor az önvezető autók álma sem valósulhat meg olyan intelligens rendszerek nélkül, amelyek lézerrel vagy radarral folyamatosan figyelik a környezetet, tereptárgyak, akadályok és kikerülendő személyek után kutatva.
De sok reményt fűznek az orvoslásban alkalmazott MI-k iránt is: a megfelelő képpel társított diagnózisok tízezreinek bevitele után egy egészségügyben működő mesterséges intelligencia sokkal gyorsabban, az emberi fáradtságot és elnézést mellőzve lesz képes például MRI-leletek alapján villámgyors és az emberi reagálásnál pontosabb döntést hozni.
Már évekkel ezelőtt elkészült az első, mesterséges intelligencia által gyártott popdal. A Sony CSL Research Laboratory által 2016-ban komponált dal célja az volt, hogy megfelelő mennyiségű és címkékkel ellátott popdalok feldolgozása után az MI képes legyen mintákat azonosítani a számokban. Az első dalnál az volt a kutatók parancsa, hogy „MI, generálj egy Beatles-stílusban szóló számot!”. Az eredmény önmagáért beszél. Elképzelhető, hogy a nem is távoli jövőben gombnyomásra jöhetnek létre – szöveggel együtt! – könnyűzenei termékek. Felkészültünk egy ilyen, szórakoztató termékekben végtelen bőséget rejtő világra?
Az eddig bemutatott területeken az MI-be emberek vitték be az adatokat, és a többit az élettelen segítőnkre bízták. Ez még az emberi tanulási modellt utánozza. Az MI-k mostani hullámában először pont azt gondoltuk, hogy ha elég jól utánozzuk a homo sapienst, annak agyát, akkor az a járható út a mind okosabb programok létrehozásához. Azonban Daniel Susskind közgazdász és író szerint olyan korba léptünk, amikor az általa pragmatistának nevezett módon fognak működni az MI-k.
Példának hozza a Garry Kaszparovot legyőző Deep Blue számítógépet, amely 1997-ben győzött az ember kontra gép csatájában. A Deep Blue-ba nem egy sakkozó mentalitását, stratégiáit programoztak bele, hanem eltérő logika alapján, a cél érdekében fejlesztették. Ez a tanulság Susskind szerint: nem az számít többé, hogyan dolgozik az MI, hanem hogy mennyire jó a végeredmény. Ezért például a Google AlphaGo programja a világ legjobb játékosait is megverte a sakknál sokkal bonyolultabb ázsiai játékban, a góban. A megerősítéses tanulás módszerével felvértezett AlphaGo-hoz már emberi felügyelet sem szükséges, amikor tanul: állandóan megfigyeli a (szoftveres) környezetét, és döntéseinél egy jutalmazó mechanizmuson keresztül egyre jobb kimeneteket állít elő.
A jövő másik nagy iránya a biotechnológia, és itt – a számítások és például a proteinkutatások miatt – az MI kihagyhatatlan. (Nem véletlen, hogy a koronavírus-járvány leküzdésére is ennyire gyorsan előállítottak vakcinákat. Az amerikai Moderna cég már a mindennapi működésében is inkább mesterséges intelligenciával felszerelt, technológiai, mintsem medikai cégként viselkedik.)
E végtelenül szerteágazó terület mostanában rengeteg szenzációs hírrel látja el a felületes olvasókat. Néhány trend azonban világosan kitapintható.
Felkészültünk minderre?
© 2022 Bixpert. All Rights Reserved.
Szeretne többet megtudni szolgáltatásainkról és termékeinkről?
Vegye fel velünk a kapcsolatot, munkatársunk készséggel áll rendelkezésére a BI-t érintő kérdéseiben!