imagazin arrow2-left arrow2-right arrow2-top arrow-up arrow-down arrow-left arrow-right cart close dossiers education fb instagram menu notification oander rss rss-footer search service shuffle speech-bubble star store stores tests twitter youtube

Kipróbáltuk az iPhone XS Max-ot

Megnéztük hogyan teljesít hosszabb távon!

A mesterséges intelligencia evolúciója


A mesterséges intelligencia napjaink egyik legtrendibb technológiája, pedig most még csak szűk területen, például az ingatlankereskedésben vagy programajánlásban irdatlan mennyiségű adatot feldolgozó szerkezetekről, gépi tanulásról van szó. De hova fejlődhet az MI, milyen evolúciós állapotok várhatók, hogyan lesz – ha lesz egyáltalán – a szorgalmas nebulóból az embert nagyságrendekkel túlszárnyaló szuperintelligencia?

Emberi és gépi evolúció

A Homo sapiens több évmilliós folyamat, az evolúció során tett szert az intelligenciát és a tudatosságot megalapozó képességekre, viszont hiába hisszük, szeretnénk hinni, az evolúciónak nem az ember a végterméke.

Bizakodásra ad okot, hogy ugyan nem mi vagyunk a végállomás, de immáron lehetőségében áll átvenni a természet szerepét, és a technológia segítségével a Homo sapiens továbbfejlesztheti magát, az önevolúció útjára léphet. E folyamatban hatékony társakra talál teremtményeiben, a gépekben, elsősorban a valamilyen szintű intelligenciával, mesterséges intelligenciával (MI) rendelkező eszközökben – algoritmusokban, programokban, rendszerekben.

A folyamat másik jellegzetessége, hogy az MI idővel tőlünk függetlenül is képes fejlődni, és a növekedése exponenciális lesz. Az exponenciális növekedés eredményeként a gépi evolúció nagyságrendekkel gyorsabbá válik az emberi evolúciónál, ugyanakkor MI és Homo sapiens fejlődése kölcsönhatással van/lesz egymásra.

A kölcsönhatás az úgynevezett Szingularitás visszacsatolási hurok (Singularity feedback loop): a növekvő humán intelligencia hatékonyabb technológiát teremt, a technológia pedig még intelligensebbé teszi az embert, és így tovább, a Homo sapiens szép lassan eggyé válik a technológiával. Az ember-gép viszony nem „vagy-vagy” – hiába állítják be annak egyes hollywoodi filmek és rettegő tudósok, például Stephen Hawking –, hanem „is-is.” Egy szint után mesterséges felerősítések, mentális és fizikai tevékenységeinket javító beültetések és más megoldások nélkül azonban egyre nehezebben lesz követhető a szuperintelligencia felé tartó MI fejlődése.

50 év után pörgött fel az MI

A „mesterséges intelligencia” (artificial intelligence, AI) kifejezést 1956-ban használták először az új diszciplína irányvonalait megfogalmazni hivatott nyári összejövetelen a New Hampshire állambeli Dartmouth College-ban.

A terület fejlődését a kezdeti két évtizedes lelkesedést követően hullámvölgyek, irányváltások, nagyratörő célok, az emberrel azonos szintű gépi értelem megvalósításának átfogalmazása, távolabbi jövőbe „száműzése” mellett az általános helyett a részterületekre (tanulás, látás, beszédfelismerés, mozgás stb.) összpontosítás jellemezte.

Aztán az utóbbi 5-10 évben, részben az infokom világ meghatározó vállalatainak cégfelvásárlásai, befektetései és fejlesztései hatására felpörögtek az események.

A felpörgéshez, a jelen MI-fejlesztéseihez a számítási kapacitások drasztikus, szinte a végtelenbe tartó (de az öntudatra ébredéssel véletlenül sem azonos) növekedése és irdatlan méretű adatbázisok, adatsorok, big data is kellett, nélküle az MI nem tudna tanulni, a tanulást kivitelező ideghálók nem lennének képesek több szinten, hierarchikus rétegekben abszolválni feladatokat (deep learning). A rendszerek a tanuláson alapuló következtetésre, döntéshozásra sem lennének képesek.

Fejlődési szintek

Egyelőre azonban sem az IBM Watsonja, sem a Google DeepMind csúcsfejlesztései, sem más topkategóriás MI-k nem rendelkeznek a valódi intelligenciához nélkülözhetetlen adottságokkal. Nincsenek például érzelmeik, mert hiába ismernek fel egyes rendszerek alapérzelmeket (haragot, bánatot, örömet stb.), attól még nem éreznek.

Hiányzik belőlük a kreativitás, mert rengeteg tanulás után ugyan újraalkotnak képeket impresszionista stb. stílusban, de ettől még nem váltak teremtő művészekké. És hiányoznak belőlük a már a három-négyéves gyerek birtokában lévő józanész-bölcsességek (zöld a fű, kék az ég stb.).

Minimálisan vagy egyáltalán nem emlékeznek, ezért egy feladat kivitelezése során megszerzett ismereteiket nem tudják teljesen más területen hasznosítani. Felejteni sem képesek, pedig a rengeteg adatból célszerű lenne sokat ki is gyomlálni. Összességében csak erősen számításigényes szűk területeken, jól meghatározott feladatokban teljesítenek jól, gyakran nagyságrendekkel jobban az embernél.

Ezek az MI-k a gyenge mesterséges intelligencia, az MI-evolúció első fázisát képviselik. Két típusukat különböztetjük meg.

A csak reaktív MI-k közvetlenül érzékelik a környezetet, szituációt, és reagálnak rá. Viszont nincs elképzelésük a tágabb értelemben vett világról, se emlékezetük, amelyből a tapasztalatok alapján meríthetnének a döntéshozáshoz. Egyetlen területre specializálódtak, mint a Kaszparovot 1997-ben mattoló Deep Blue (IBM) sakkprogram, vagy a Lee Szedol gofenomént 2016 tavaszán kiütő AlphaGo, a DeepMind fejlesztése.

De mihez kezdene AlphaGo, ha amőbáznia kellene?

A korlátozott memóriájú MI-k figyelembe vesznek, a beléjük programozott világmodellhez tesznek múltbéli információkat, amelyek alapján döntéseket hoznak, cselekvéseket kiviteleznek. Az önvezető járművek, az Apple Sirije, Cortona és más digitális asszisztensek, egyes csevegő botok (chatbotok) alkotják ezt a szintet.

Mit hoz a közeljövő?

Előrejelzések szerint folytatódik az ember-gép integráció, hatékonyabbak lesznek az agy-komputer interfészek, 10 éven belül megjelennek a gondolatvezérelt számítógépek. Egyre több területen kerül alkalmazásra a gyenge, tehát nem univerzális mesterséges intelligencia, a DeepMind 2-3 éven belül a patkány agyához hasonló szintű MI-t tervez készíteni.

Még több, szélesebb körű szolgáltatásban és személyre szabott appban bukkannak fel, szaporodnak a csevegő-csacsogó interfészek, lassan már nem az ember beszél a számítógépnek, hanem fordítva. Chatbotok, digitális asszisztensek és üzenetküldő appok burjánzó ökoszisztémája mellett a keresőmotoroknak szintén elmondhatjuk, mi után kutakodunk, és érteni is fogják.

Az MI-k sokat tanulnak az emberi kommunikációból, figyelnek tónusra, érzelmekre, időzítésre, vizuális jegyekre, szóválasztásra. A fejlesztők közben egyetemes szabványokat dolgoznak ki a gépek egymás közötti interakcióira.

De mikor fogja saját kódját optimalizálni az MI? Hogyan illeszthetők hibamentesen össze, integrálhatók egy rendszerben, például egy robotban az MI különféle aspektusai – látás, beszédfelismerés, mozgás stb.? Azaz, hogyan hozunk létre az emberhez társított képességekkel rendelkező rendszert, általános (univerzális) MI-t?

Ezekre a kérdésekre fokozatosan kapunk választ, az integráció szakaszosan, lassú folyamatként megy végbe. Fontos mozzanata, hogy míg az MI jelenlegi eredményei főként a big data miatt lehetségesek, idővel ugyanazokat vagy még jobb eredményeket lényegesen kevesebb adattal ér el. Egy területen, például ingatlankereskedési szerződések megkötésekor szerzett ismereteit teljesen más feladatnál, mondjuk, programajánlásban is hasznosítani tudja.

Tehát képes lesz emlékezni és felejteni is.

Általános MI és a szuperintelligencia

Az általános vagy univerzális MI-k egyénileg és csoportosan, magányosan vagy elosztott rendszer részeként, például az élővilág rovartársadalmainak (hangyák, méhek) vagy madárrajainak viselkedéséhez hasonlóan egyaránt tevékenykedhetnek.

Kérdéses, hogy az MI-evolúció mikor éri el ezt a pontot, az emberrel azonos szintű gépi értelmet.

Ezt a szintet szintén két (egyelőre értelemszerűen fiktív) típus képviseli.
A valódi elmék megértik az emberi viselkedést befolyásoló gondolatokat, érzelmeket, motívumokat és szándékokat, alkalmasak közösségi interakcióra (C-3PO, R2-D2).
A teljes öntudattal rendelkező MI-knek saját magukról is vannak elképzeléseik, ismerik belső állapotaikat, absztrakciós képességekkel rendelkeznek, következtetnek, éreznek és mások érzéseit is előrejelzik (olyanok, mint Eva, az Ex Machina hősnője).

Az általános MI-től elvileg egyenes út vezet a technológiai szingularitáshoz, az intelligenciarobbanáshoz, az embernél magasabb szintű MI megjelenéséhez. A képzeletbeli növekedési görbe eléri azt a pontot, amely után beláthatatlan lesz a jövő.
A kifejezetten számítástudományi szempontok alapján kidolgozott szingularitás-elmélet szerint, az emberfelettivé váló MI, az MI-evolúció szuperintelligenciájának hatására a technológiai fejlődés olyan drasztikusan és gyorsan változtatja meg a valóságot, hogy a szingularitás előtt élők képtelenek felfogni azt.

Képtelenek felfogni, ezért előrejelezni sem tudják.

Általános MI és szuperintelligencia, szingularitás megosztja a tudományos-technológiai világot: egyesek szerint belátható időn belül, még a 21. század első felében, mások szerint 50-200 éven belül vagy még később, megint mások szerint viszont soha nem valósulnak meg.

Forrás: Inverse Probability, Top Bots, Difference.Wiki, PCWorld, SingularityHub

MBA_2018

Ezt már olvastad?

A Sirinek ez is az egyik baja, hogy mindenki a célközönség. Valószínűleg hatékonyabb lenne, ha először jól működő modulokat hoznának létre egy-egy funkcióra szabva.

Miért nem ismeri anyanyelvünket az Apple virtuális asszisztense? - Klikk ide!