Mesterségesen intelligens, de mi is az valójában!?

Mesterségesen intelligens, de mi is az valójában!?
Élő példákon és eseteken keresztül tudhattuk meg az Internet Hungary konferencián, hogy hol is tart ma a mesterséges intelligencia kutatása. Milyen eredményeket, milyen kihívásokat jelent a gépi értelemmel dolgozni?

Tele van a világunk nagy szavakkal, nagy trendekkel, népszerű szóval: buzzword-ökkel. Ezek a „bazzvördök” (bocsánat a nyers átírásért...) üres frázisok és ezek pufogtatása csak. Legalábbis egészen addig, amíg végre-valahára az előadók veszik a fáradságot és elmagyarázzák halandó, hús-vér embereknek azt, hogy miről is van szó akkor. Én személy szerint nem csak azért szeretem az Internet Hungary konferenciákat, mert rengeteg előadó van (ezúttal már 360 volt a számuk!), és nem is csak azért, mert rengetegen (több mint kettőezer ötszázan) vannak itt Siófokon, akikkel beszélgetni, „netwörkölni” lehet. Hanem azért is, mert az előadók többsége komolyan veszi a szervezői instrukciókat és olyan szakmai előadásokkal készülnek, amelyekből az átlagember és ugyanakkor a szakember is tudhat meg újdonságokat. Szóval ha valaki egy téma – esetemben a mesterséges intelligencia – iránt érdeklődik, itt igen alaposan kikupálhatja magát, nem kell a tudásmorzsákat húsz helyről felcsipegetni, elegendő ide ellátogatni.

Én, technológiai újságíróként valahol az informatikai szakértők és a földi haladnók közt fél úton vagyok, de egy őszinte vallomással tartozom. Jelesül: egészen eddig eléggé nagy homályban voltam afelől, hogy pontosan mi is az a mesterséges intelligencia.

Terminátor

Jó-jó, a terminátor című filmet én is láttam, meg sok hasonlót is, és külföldi konferenciákon is jártam, ahol ilyesmiről is volt szó. Ugyanakkor ennyire alapos és sokszínű áttekintést még sehol sem hallottam, mint az Internet Hungary konferencia Vodafone által szponzorált kék termében, ahol is a mesterséges intelligenciáról volt tehát szó, nem kevesebb mint öt és fél óra hosszat. (És ne feledjük, két nap, naponta hat-hat terem és termenként jellemzően két-három témakör van megvilágítva hasonló mélységben!)

Bepillantást kaphattunk tehát a mesterséges intelligencia tényleges trendjei közé, méghozzá 16 előadó tizenhat látásmódjában, köztük (a teljesség igénye nélkül) olyan nagy nevek jöttek el az Internet Hungary konferenciának csak erre a szekciójára, mint Barabási-Albert László, Mérő László, Csermely Péter. De ott volt az IBM Watson projektről sokat tudó Sepp Norbert is.

A józan ész hiánya

Őtőle például megtudhattuk azt, hogy a mesterséges intelligencia mit nem tud eléggé jól, miben nem remekel. Ilyen például az általunk csak józan észnek nevezett képesség. Ez persze nem jelenti azt, hogy a robotoknak, a szoftveres agyaknak elment volna az eszük, csak azt, hogy effajta mély összefüggések feltárására, meglátására egyszerűen nem képesek. Még akkor sem, ha ez nekünk egyszerűnek tűnik. Hiányzik tehát a MI rendszerkből az emberi kifinomultság is és persze ösztönökkel, megérzésekkel sem rendelkeznek.

Észérvek a profi autógumira

Az első igazi ismert MI tehát, a Watson a fentiekből kevéssé jó. De az IBM-nél szeretik a kihívásokat, mert újabban egy véleményes, érveket és ellenérveket felsorakoztató vitára alkalmas gépagyat faragtak Watsonból. (Watson nem egyetlen okos gép, hanem egy platform, azaz egy keretrendszer, amely sok mindenre megtanítható.) Ez a Projekt Debater (kb. Vitázó(gép)) lett, amely képes több száz millió újságcikket gyorsan átolvasva, érveket és ellenérveket gyűjteni egy-egy vitatott témára. A fejlesztői pedig egy profi vitázó emberrel „eresztették össze”. Ennek során az űrkutatás hasznossága mellett kellett érveljen a gépnek, amely remek hasonlattal világította meg az űrkutatás lényegét. E szerint nem feltétlenül költ el élvezetten nagy összegeket az ember egy profi minőségű autógumira, de végső soron tudja, hogy hosszabb távon jobban járunk egy ilyen befektetéssel.

Ahogyan haladunk előre az MI használata terén – elég például a már ma is elterjedőben lévő chatbotokra vagy akár a részben önvezető autókra gondolni – kiemelten fontos kérdés az, hogy e robotjaink számára milyen etikai alapelvekben egyezünk meg. Például, hogy egy mindenképpen emberi sérüléssel járó baleseti helyzetben kinek a javára, illetve kinek a kárára döntsön a gép élet és halál közt... Elképzelhető, hogy rövidesen az MI szoftverek fejlesztőinek az orvosok hippokratészi esküjéhez hasonlót kell tenniük?

Emberi érintkezés

És milyen munkákat váltanak ki a „gondolkodó gépek” – tette fel a kérdést a Microsoft szakértője. Nyilván azokat, ahol az emberi tényező, az emberi hozzáállás nem kritikus. Azaz a terapeuták, a szociális gondozók, a tanárok vagy a nővérek munkájára még hosszú ideig szükség lesz, hiszen az emberi érintkezés fontos szociális aspektusait nyilván nem váltják ki a gépek.

Csermely Péter szokásosan lebilincselő előadásában inkább az emberi gondolkodásról beszélt, illetve az egyszerűbb állati ösztönöket, viselkedésmintákat elemezte. Egy tanulmányt idézett, amely szerint az első ipari forradalom hajnala óta vizsgálták, hogy bizonyos fontos szavakat mennyire használt az emberiség, pontosabb az angol nyelvű része. E szerint a megfontoltság, az éleslátás vagy a bölcsesség szavak előfordulása jelentősen csökkent, míg az irracionalitás vagy a felelőtlenség szavak előfordulása jelentősen nőtt. Igaz, az utóbbi években a trend megfordulni látszott több ilyen szónál, így Csermely Péter végül optimista álláspontra helyezkedett.

Barabási-Albert László, a világhírű matematikus és hálózatkutató előadása is legalább ennyire érdekes volt. Barabási főként azokról a kutatásairól beszélt, amikor az emberi teljesítmények és sikerek összefüggéseit mérték, kutatták. Arra jutottak, hogy például a fiatalabb kutatók nagyobb eséllyel lesznek Nobel-díjasok, ám sokkal inkább azért, mert az első egy-két évtizedben sokkal aktívabbak, hiszen matematikailag ugyanannyi az esélye később is az áttörést jelentő tudományos publikációknak, csakhogy az idősebb kutatók kevesebbet publikálnak.

Igaz Bernschütz Mária a BME-GTK egyetemi adjunktusa, generációs kérdésekkel is foglalkozó kutató fontos ellentmondásokra hívta fel a figyelmet: e szerint a legfiatalabb generációk például jobban bíznak a hús-vér orvosokban, mint a gépi diagnosztizálásban.

Jóföldi Endre a Tesla látványos problémáit hozta fel: az volt a gond az új, Model 3-as tömeggyártásának beindításakor, hogy a gyárat lényegében maximálisan robotizálni akarták. Csakhogy Elon Musk és csapata szembesült azzal, hogy rengeteg az olyan feladat, amit emberek jobban, gyorsabban, hatékonyabban képesek megcsinálni. A jó megoldás így az emberi és gépi együttműködés kialakítása!

Én azért remélem, hogy az életszagú, személyes hangvételű konferencia-tudósításokra még egy ideig szükség lesz és újságírói hivatásomat nem kell programozóira cserélnem...

Kövesd az oldalunkat a Facebook-on és a Twitteren is!


Halaska Gábor

Dr. Halaska Gábor Figyelő hetilap rovatszerkesztője, startup szakértő diplomáit az Államigazgatási Főiskolán és az ELTE Jogi Karán szerezte. A kilencvenes évek eleje óta dolgozik újságíróként. ...