A jövő az ajtónkon kopogtat, rajtunk áll, hogy kinyitjuk-e, vagy inkább gyűlölve és rettegve száz lakattal tartjuk kint. A tudomány fejlődik, a mesterséges intelligencia a küszöbünkön áll, de vajon mit kezdünk vele? 

2011. februárjában a média hatalmas hírveréssel adta tudtul, hogy elérkezett a robotok kora, a terminátoroké, a gyilkos robotoké a jövő! Természetesen ez nem volt más, mint szenzációhajhászás. De mi váltotta ki a hisztériát? Egy televíziós vetélkedőben, élő adásban a robot ellenfél, IBM Watson először győzte le az emberi játékosokat. Ez a robot nem volt más, mint egy fejlett szakértői rendszer, amely a feltett kérdés alapján a memóriájába feltöltött rengeteg adat között néhány másodperc alatt megtalálta a helyes választ. Ami azt illeti, a sebessége lenyűgöző: 1 másodperc alatt 500 GB adatot vizsgált meg, ez több, mint 200 millió oldal, olyan, mintha másodpercenként egymillió könyvet olvasnánk el. (Néha szeretnék ilyet. :)) Ugyanilyen, csak kevésbé fejlett szakértői rendszer fogad, ha egy ügyfélszolgálatot felhívva a gép néhány választási pont során a megfelelő munkatárshoz irányít, aki talán tud segíteni a problémánkon. A jelen tudósainak egyik része ma is azon dolgozik, hogy a jövőben csevegőrobotokat, robotorvosokat, robotügyvédeket hozzanak létre. Természetesen nem a robot fogja meggyógyítani, de a betáplált/elmondott tünetek alapján 99%-os pontossággal képes lesz megmondani, mi a bajunk, nem a robot fog védeni egy bonyolult emberölési perben, de egyszerű jogi kérdésekben segít majd eligazodni, el tudja mondani, hogy a jog szerint mit hogyan kell vagy lehet csinálni, és a csevegőrobot sem fogja (egyelőre) helyettesíteni az emberi társaságot.

IBM Watson és két emberi ellenfele

Nagyon nehéz megjósolni, hogy mikor jön el a valódi mesterséges intelligencia kora. Még az sem teljesen biztos, hogy egyáltalán eljön. Ahhoz, ahogy sokminden máshoz is, rendesen informált, okos, művelt emberek kellenek, és nem megfélemlített, szenzációhajhász hülyeségekben hívő arctalan, buta tömeg, amelyik indokolatlan félelmében előbb fogja "kiirtani" a tudást, minthogy ésszel felhasználja. Láttunk már erre példát a történelem során, és attól tartok, a jövő is tartogat még ilyeneket. De ez más téma.

A mesterséges intelligencia fejlődése során három fellendülés és három visszaesés volt, az első fellendülés az 1950-es években indult be. Akkor azt jósolták, hogy húsz éven belül a háztartásokat okos robotok fogják elárasztani, segíteni fognak a munkákban, főznek, takarítanak. Ez nyilvánvalóan nem történt meg. Az akkori legnagyobb eredmény a Stanford Shakey nevű robotja volt, aki hatalmas nehézségek árán végül képes volt kikerülni a szobában az akadályokat, és ennél tovább sosem jutott. De a hetvenes évekig semmi előrelépés nem történt, így a támogatások is csökkentek, ami még inkább megnehezítette a fejlődést. 

Shakey

1980-ban a számítógépek teljesítményének sikeres és nagyfokú növelésével a MI-kutatásban is fellendülés volt tapasztalható, és ismét megnyíltak a pénzcsapok, elsősorban a katonaságtól. A cél egy okosteherautó létrehozása volt, amelyik magától képes behatolni egy ellenséges területre, megfigyelni azt, vagy épp elpusztítani egy célpontot, esetleg emberi életek kockáztatása nélkül ellenséges területen át utánpótlást szállítani akár egy bázisnak, akár a szükséget szenvedő lakosságnak. A 90-es évek elején létre is hoztak ilyen teherautókat, de sajnos egyáltalán nem voltak okosak. Dollármilliók beleölésével is rendszeresen eltévedtek, így a katonaság lassan kezdte apasztani a támogatásokat. 

1997 ismét megnyitotta a remény kapuit: abban évben Deep Blue legyőzte a sakkmagymestert, Garri Kaszparovot. Tudományos szempontból ez nem volt nagy eredmény, de kétségkívül a laikus nagyközönség számára hatalmas szenzáció, csakúgy, mint IBM Watson győzelme. De mindkét esetben egy szabályokkal pontosan behatárolt dolog, mint a sakk, vagy egy hatalmas adatbázisban való egyszerű keresés volt a dolog kulcspontja, és egyik sem nagy teljesítmény. Mi különböztette meg a robotjátékost az embertől? Pl. az, hogy a robot fel sem fogta, hogy nyert, ez számára nem verseny volt, nem is játék, mert nem is értette ezeket a fogalmakat. Nem lehetett odamenni hozzá és gratulálni neki, mert csak végrehajtott pár számítást és kiadta a megfelelő adatokat. Semmi mást nem csinált Watson sem, mint amire a Google is képes. 

Deep Blue és Kaszparov

Ma már tudják, hogy mi okozta a folytonos hanyatlást, hogy miért nem sikerült valódi mesterséges intelligenciát létrehozni. Az emberi gondolkodás zöme ugyanis tudat alatt játszódik, ezért hatalmas kihívás emberi gondolkodású robotokat létrehozni. Dr. Steve Pinker a következőket mondta:

"Nagyon sokat fizetnék egy robotért, amely eltenné edényeket vagy elintézne bizonyos egyszerű feladatokat, de hiába, mert az erre képes robot megépítéséhez szükséges apró problémák, például a tárgyfelismerés, a világgal kapcsolatos észszerű gondolkozás vagy a kezek és lábak irányítása még mind megoldatlanok."

Mintafelismerés

A mai robotok alig képesek felismerni a tárgyakat, noha a robotszemek több részletet képesek látni, látják az egyeneseket, a pontokat, az eltéréseket az árnyalatok között, de nem képesek összerakni és értelmezni az egészet. Egyelőre nem sikerült jobb módszert kitalálni, minthogy milliónyi képet töltenek fel a memóriájukba különféle tárgyakról, és a robot amint észlel egy tárgyat, végigpörgeti a sok-sok képet, keresve a hasonlóságokat. Így egy széket nagy biztonsággal képes felismerni, ám ha megváltozik a perspektíva, vagy felborul a szék, már összezavarodik és nem ismeri fel. A közlekedő robotok nagy biztonsággal közlekednek már ismert helyeken, ám ha kirakjuk egy idegen helyen, akár csak egy sarokkal arrébb, már teljesen összezavarodik és eltéved. Ahhoz, hogy egy robot besétáljon egy szobába, és ne essen el, ne menjen neki senkinek és semminek, számítások millióit kell elvégeznie, míg nekünk ez teljesen természetes dolog. A probléma az, hogy ami nekünk magától értetődő, azt nekik meg kell tanulniuk, és mivel nem tudjuk, mi hogyan vagyunk képesek megtanulni, azt sem tudjuk, hogyan taníthatjuk meg nekik.

A Honda ASIMO nevű robotja a mozgásra van specializálva: képes futni, sétálni, lépcsőzni és táncolni is, az intelligenciája pedig nagyjából annyi, mint egy bogárnak, sőt. Egy bogár önálló, ASIMO nem: minden lépését meg kell tervezni, be kell programozni. A készítők elismerték, hogy az egyre kifinomultabb, emberre hajazó mozgás és a beszéd kizárólag a sajtó miatt fontos, mert a közember erre figyel fel, nem a valódi tudományos eredményekre, és amit képesek lennének elérni. Viszont ahhoz, hogy a politikusok és a közemberek támogassák, kellenek a lenyűgöző, ám robot esetében egyelőre felesleges dolgok. 

Az agy egy számítógép?

Népszerű dolog ma az agyat a számítógépekhez hasonlítani, ahogy régen is sokmindenhez hasonlították, erről itt olvashattok bővebben. De sajnos nem helytálló. Ha a számítógépben egy tranzisztor meghibásodik, jó eséllyel nem működik az egész gépezet, míg az agy egész jól képes dolgozni és működni akkor is, ha a fele hiányzik. Ez azért van, mert az agy egy neurális hálózat. Így a közelmúltban rájöttek, hogy miért nem sikerült sosem áttörést elérni a mesterséges intelligencia terén: mert nem neurális hálózatot hoztak létre. A mesterséges intelligenciával rendelkező robotnak ugyanúgy tanulnia és tapasztalnia kell, mint az embernek, ugyanúgy evolválódnia. Dr. Rodney Brooks, az MIT Artificial Intelligence Laboratory volt igazgatója, az iRobot társalapítója elsők között használta ezt a felismerést. Kicsi, rovarszerű robotokat hozott létre neurális hálózattal, amelyekben így nem kell betáplálni a járás minden fázisát, hanem egyszerűen meg kellett tanulniuk biztonságosan járni. Ugyanezen az elven működnek a marsjárók is, az intelligenciájuk nem több egy bogárénál, de képesek tanulni, a szorult helyzetekből kimászni, és tenni, amire tervezték őket: adatot és anyagot gyűjteni és elemezni a Földtől  átlagosan 225 millió km távolságra.

Curiosity

Létezik már valódi döntéshozó robot?

A válasz nem. Ahhoz, hogy ezt bővebben megvizsgáljuk, a tudatot rangsoroljuk négy szint szerint:

0. szint: növények és egyszerű gépek, pl. termosztát
Ezen a szinten egy egyszerű paraméterre vonatkozó visszacsatolást találunk, egy előre beállított reakciót valamilyen eseményre. Pl. a termosztát esetében méri a hőmérsékletet, és ha az a beállított érték alá csökken, bekapcsol. Ha eléri, kikapcsol. Ez nem tudatos döntés, de mégis valamiféle reakció. A növények sem tudatos döntést hoznak, csak reagálnak a hatásokra: az esőre, a napfényre.

I. szint: rovarok és hüllők
Itt már központi idegrendszerrel, helyváltoztatásra képes élőlények vannak, amelyek így egy új paramétert is érzékelnek: a teret. Mozognak, ételt és párt keresnek, szaporodnak.

II. szint: emlősök
Az emlősök esetében már fontosak a szociális kapcsolatok, a fajtársakkal illetve sok esetben más élőlényekkel való kapcsolat, az érzelmek. 

III. szint: emberi tudat
Az ember esetében egy újabb paraméter lép életbe: az idő. Az ember az egyetlen, amelyik képes a jövőszimulációra, képes tervezni, gondolni a holnapra. 

Erről bővebben itt olvashattok.

Nézzük most meg ugyanezt a rendszert a robotikus tudatra alkalmazva:

0. szint: egyszerű statikus berendezések

I. szint: a mai robotok többsége
Képesek a mozgásra, de csak alsó rétegeit érik el ennek a szintnek, a térbeli tájékozódásuk pocsék. Az, hogy az adott szinten belül mennyire fejlett, az visszacsatolások számától függ. A nulladik szint 1-2 visszacsatolással rendelkezik, míg az első szinten lévők:

- látnak: a fényt, az alakzatokat, az árnyalatokat
- hallanak: a hanghullámokat, a hangsúlyokat, a szüneteket

Vagyis a mai robotok többsége a visszacsatolások száma alapján nagyjából az I:10 szintű tudattal rendelkezik. Ehhez képest a rovarok I:50+ szintű tudattal, hiszen ők rejtőzködnek a rájuk vadászók elől, vagy épp vadásznak, élelmet keresnek, párt keresnek maguknak.

II. szint: a világ modellezése
Itt a visszacsatolások számának meghatározása már sokkal bonyolultabb dolog, de nem teljesen lehetetlen állatok esetében, ha a csoport tagjainak számát megszorozzuk az összes lehetséges érzelmek, gesztusok, mindenféle kommunikációs lehetőségek számával. Sokkal nagyobb számot kapunk, mint az első szint esetében, és egy robotnál ez a szám először: II:0

A mai fejlettebb robotok mozgó pixelekként látják az embereket, emiatt az érzelmek felismerése számukra nagyon nehéz, bár nem lehetetlen, és van is rá példa. Az előrelépés fokozatos, ahogy az emlősök esetén is vannak különféle tudati szintek, úgy a robotoknál is. Először egy egér szintjét érték el, aztán egy nyúlét, ma már egy macska tudati szintjével rendelkeznek, és talán a századunk végére elérik a majmok szintjét is. Onnan már csak egy, igaz, egy hatalmas lépés a józan ész, a jövőszimuláció képessége és az önálló gondolkodás, amivel máris átlépnek a harmadik szintre.

III. szint: értelem
Mivel még a második szintnél járnak, innen már csak találgatás a dolog. Amennyiben nem történik valami világméretű katasztrófa, bizonyos, hogy valamikor a jövőben elérik, majd meg is haladják a robotok az emberi tudatot. A mai találgatások a Moore-törvényre alapoznak, ami sokak szerint még évtizedekig érvényben marad, de már ma is van jele a lassulásnak. A Moore-törvény valószínűleg két évtizeden belül megszűnik, mivel ellentmond a kvantumelméletnek, és már kezdik elérni ezt a szintet. Mit is mond a Moore-törvény?

"A legalacsonyabb árú komponens összetettsége évenként durván a kétszeresére nőtt… Rövidtávon ez az ütem várhatóan nem fog jelentősen változni, esetleg valamelyest növekszik. Hosszú távon a növekedés üteme bizonytalanabb, bár jelenleg nincs okunk feltételezni, hogy az elkövetkező 10 évben ez változni fog. Ez azt jelenti, hogy 1975-ben a legalacsonyabb árú integrált áramkör 65 000 komponenst fog tartalmazni. Úgy hiszem, hogy egy ilyen összetett áramkör megépíthető egy lapkán."

Ez az eredeti megfogalmazása Gordon E. Moore-nak, az Intel társalapítójának, amely 1965-ben látott napvilágot. A gyakorlatban annyit jelent, hogy nagyjából 18 havonta az integrált áramkörök összetettsége megduplázódik, vagyis egyre több, szükségszerűen egyre kisebb tranzisztorok lesznek a chipekben.

Ma több százmillió tranzisztor van egy körömnyi méretű chipben, egy Pentiumban pl. 20 atomnyi széles egy egység, a Pentiumot váltó Core széria még lejjebb vitte a méretét. 2-3 éven belül elérhetik az 5 atomnyi szélességet, ám ekkor már életbe lép a Heisenberg-féle bizonytalansági elv, egyszerűen nem lehet tovább csökkenteni a tranzisztorok méretét, mert az elektronok kiszámíthatatlanul viselkednek bizonyos méret alatt. A problémát látják a Szilícium-völgyben is, de eltérő módon próbálják kezelni. Az Intel pl. a sík chipek helyett meghódítaná a harmadik dimenziót is, ám ennek az a hátulütője, hogy a chipekben növekedne a hő. A Microsoft viszont inkább feldarabolná a feladatokat, és párhuzamosan kötne össze sok-sok chipet, amelynek mindegyik része az egész helyett csupán egyetlen részfeladatra koncentrálna. Ennek hátulütője a lassúság és a magasabb, kiküszöbölhetetlen hibalehetőség. 

Óhatatlanul eljön a szilíciumkor vége, és a jövőre már vannak meglévő, működő alternatívák, pl. a molekuláris, a nano-, a kvantum-, és a DNS és az optikai számítógépek formájában.

A következő részben megnézzük, mi kell a valódi mesterséges intelligencia létrehozásához, milyen döntések előtt áll az emberiség, hogy az valóban biztonságos legyen, és milyen úton terveznek eljutni a kutatók a célig. 

Nézd meg, mi történik az agyunkkal, miközben álmodunk!

Kövess minket Facebookon!