BBS-INFO, 2020.

Minden jog fenntartva! A könyv vagy annak oldalainak másolása,

sokszorosítása csak a kiadó írásbeli hozzájárulásával történhet.

A könyv papíralakban megvárásolható a könyvesboltokban, nagyobb mennyiségben megrendelhető a kiadónál: BBS-INFO Kft. www.bbs.hu Tel.: 407-17-07

A könyv megírásakor a szerző és a kiadó a lehető legnagyobb gondossággal járt el. Ennek ellenére a könyvben előfordulhatnak hibák. Az ezen hibákból eredő esetleges károkért sem a szerző sem a kiadó semmiféle felelősséggel nem tartozik, de a kiadó szívesen fogadja, ha ezen hibákra felhívják figyelmét.

E-book ISBN 978-615-5477-87-4

Kiadja a BBS-INFO Kft., Budapest

Felelős kiadó: a BBS-INFO Kft. ügyvezetője

Nyomdai munkák: Biró Family Nyomda

Felelős vezető: Biró Krisztián

Előszó

A mesterséges intelligencia, röviden: MI (angolul: artifical intelligence, röviden: AI) napjaink egyik legfelkapottabb témájává nőtte ki magát. Divat lett gépi tanulásról, mély tanulásról és hasonlókról beszélni, a filmiparnak köszönhetően pedig az intelligens gyilkos robotok rémképe már évtizedekkel ezelőtt beágyazódott a köztudatba.

Az MI az emberiség számára óriási lehetőségeket rejt, de mérhetetlen szenvedések forrásává is válhat. Annak ellenére, hogy az utóbbihoz vezető úton már elindult az emberiség, széleskörű társadalmi vita eddig nem kezdődött. Könyvünk ezen a helyzeten is segíteni igyekszik azáltal, hogy az MI kérdéskörét elhallgatott, vagy háttérbe szorított nézőpontokból is vizsgálja.

Az MI őrült ütemű fejlesztése mellett csak úgy záporoznak a társadalom felé a különböző hírekben az egyesek által kevésbé értett meghatározások is, hiszen már az MI meghatározása sem egységes. A fogalmak áradata, az információdömping további hátránya, hogy a meghatározásokat többen zavarosan, félreérthetően, vagy egyenesen hibásan használják, ami csak tovább növeli a bizonytalanságokat, félelmeket a mesterséges intelligencia jövőjével és felhasználhatóságával kapcsolatban. Könyvünk ezen a helyzeten is szeretne változtatni, megismertetve az olvasókat a szakterület múltjával és jelenével, különböző lehetséges jövőképeket is felvázolva.

A könyv több szerző gondolatainak egymás mellé rendezéséből született. Mindannyian hivatásuknál fogva rálátnak az MI-ben rejlő kihívásokra, de más szemszögből elemzik a kérdéskört.

Fehér Krisztián elemzései a technikai háttér bizonyos aspektusainak bemutatása mellett teret engednek a vallásos ember kérdéseinek, kétségeinek és elvárásainak is az MI-vel kapcsolatban.

Dr. Kökényesi-Bartos Attila a technológiai kérdéseket főként világi nézőpontból, a jogi oldalról igyekszik megítélni.

Könyvünket a fogalmak és a szakterület tisztázásával kezdjük, majd megtanuljuk, mi a különbség a speciális és az általános mesterséges intelligencia között. Azok számára is igyekszünk naprakész információkat biztosítani, akik a téma mélyebb technikai oldalára kíváncsiak, mert a források általában ezzel foglalkoznak a legkevésbé, holott sokakat érdekelhet, hogyan működik egy-egy dolog a gyakorlatban.

Az MI jövőjét tekintve jelenleg lehetetlen megbízható jóslatokat tenni. Az egyetlen dolog, amit biztosan lehet tudni erről, hogy szinte semmit sem tudunk róla. Egy MI-alapú társadalom és gazdaság olyan mértékben új alapokra helyezheti (kényszerítheti) a hagyományos társadalmakat, közösségeket, ahogyan azt most még elképzelni sem tudjuk. A felkészülés ezekre a kihívásokra részben ezért is nehéz. Emiatt igyekszünk a spekulatívabb jövőképek bemutatásánál is valódi tényekre hivatkozni, a lehetséges, elképzelhető, megvalósítható dolgokra koncentrálni. Sőt, fel fogjuk ismerni, hogy még a legelrugaszkodottabb cselekményű hollywoodi filmek is bírnak némi valóságalappal.

A széles körben alkalmazott mesterséges intelligencián alapuló megoldások a most kialakuló, automatizálásra koncentráló ipar egy újabb fejlődési szintjét fogják eredményezni, éppen ezért a fiatalabb generációk számára különösen fontos megérteni, hogyan változtatja meg életüket az egyre gyorsabban fejlődő informatika.

Könyvünk nem utolsó sorban olyan, ritkán megfogalmazott kérdésekre is válaszokat keres, mint például az MI hatása a társadalomra, viszonya a vallásos életvitelhez, stb.

Egyes vélemények szerint az MI, mint olyan, soha nem hozható létre. Valóban így van, vagy lehetséges mesterséges értelmet létrehozni?

Izgalmas kérdések ezek. Vágjunk hát bele!

1. A mesterséges intelligencia, mint tudomány értelmezése

Akárcsak egy igazi kirándulás előtt, úgy az MI megismerését célul kitűző utunkat is érdemes rövid előkészülettel kezdeni. Túrabot és hátizsák helyett itt a felmerülő fogalmakat kell számba vennünk, melyek segítségével biztonságosan járhatunk-kelhetünk a különböző témakörök ösvényein.

Mi az ember? Mitől vagyunk emberek, mi tesz minket azzá? Ennek megválaszolásával később külön fejezetben is foglalkozunk, egyelőre csak gondolkozzunk el a kérdésen!

Egyelőre inkább kezdjünk kissé közelebbről, azzal a kérdéssel, hogy mit értünk az alatt, hogy intelligencia? Ez a kérdés már egyszerűbben és rövidebben megválaszolható, anélkül hogy különösebben belemennénk a mélységeibe. Olyan tudatos viselkedést, gondolkodást értünk alatta, ami távlati célokat, a cselekvésünk várható következményeit is figyelembe veszi, valamint ide tartozik az önálló, egyéni, addig nem létező új megoldások kidolgozása egy feladat végrehajtására, probléma elhárítására.

Innen már csak egy lépés megérteni, hogy mindezzel hol találkozhatunk a világban, azaz mi a természetes intelligencia? A természetes intelligencia értelemszerűen az élőlények intelligens gondolkodását és viselkedését jelenti, amibe beletartoznak mind az emberek, mind azon állatok, amelyek összetett gondolkodásra képesek a tudományos megfigyelések, kísérletek alapján, nem csak ösztönös reakciókra.

Azzal, hogy ezt végiggondoltuk, készek vagyunk arra, hogy nekigyűrkőzzünk a mesterséges intelligencia közelebbről történő megismerésének.

1.1. Mi a mesterséges intelligencia?

Először is a mesterséges intelligencia fogalmát kell tisztáznunk.

Sokakban a mesterséges intelligenciáról olyan népszerű, filmekben látott ábrázolások jutnak az eszébe, mint a Robotzsaru vagy a Terminator filmekben látott robot-emberek. Ennek részben az ún. antropomorfizálás, vagy megszemélyesítés az oka, melynek során akár élettelen dolgokat is az emberekre jellemző tulajdonságokkal ruházunk fel. Az emberszerű intelligens rendszerekről alkotott emberszerű képekre, mint az MI antropomorfizálására szoktak hivatkozni és egy alapjaiban téves elképzelést takar az MI mibenlétével kapcsolatban. Erre a későbbiekben még kitérünk, mert ebbe a zsákutcába nagyon könnyű belesétálni.

A Trend International által a Huawei Technologies Hungary megbízásából készített reprezentatív kutatás^1 szerint a megkérdezett 18-50 éves magyarok 60%-a úgy gondolja, hogy a mesterséges intelligencia gépekben szimulált intelligencia, amelyet emberi cselekvés utánzására és racionális döntések meghozatalára programoztak. 24% vélte úgy, hogy az MI valamiféle szoftver, míg 9% úgy vélekedett, hogy egy robotról van szó. Kevesen gondolták, hogy az MI képes lehet saját döntéseket hozni, vagy önállóan tanulni.

Valójában ezek a megközelítések, ha nem is teljesen pontosak, nem állnak messze a valóságtól. A mesterséges intelligenciának jelenleg nincs egységesen elfogadott, jól körülhatárolt definíciója, hiszen egy olyan gyűjtőfogalomról van szó, amihez egyszerre többféle terület tartozik, s ezek lefedik a megkérdezettek által említett véleményeket is.

Az Európai Bizottság úgy próbálta körülírni, hogy a mesterséges intelligencia olyan intelligens viselkedésre utaló rendszereket takar, amelyek konkrét célok eléréséhez elemzik a környezetüket és – bizonyos mértékű autonómiával – intézkedéseket hajtanak végre.2

Ez az általános meghatározás azonban nem sokat segít abban, hogy konkrétumok nélkül el tudjuk képzelni, miről van szó, hiszen a fenti meghatározás rendkívül sok dologra igaz lehet.

Az Európai Gazdasági és Szociális Bizottság ebből az irányból közelítette meg a kérdést, és a területeket próbálta felsorolni. Eszerint a mesterséges intelligenciára irányuló kutatás és fejlesztés több rendkívül eltérő területet ölel fel, fő célja automatizálni az intelligens viselkedést, így például az érvelést, információfeldolgozást, tervezést, tanulást, kommunikálást, manipulálást, észlelést, sőt az alkotást, az álmodást és az érzékelést is.3

Ide sorolhatóak mesterséges intelligenciaként:

- az emberhez hasonlóan érvelő, kommunikáció tartalmát értelmező algoritmusok (úgynevezett kognitív informatika)

- a magukat tanítani képes algoritmusok (úgynevezett machine learning és deep learning)

- a gépek és emberek közötti együttműködésre fejlesztett rendszerek (úgynevezett augmented intelligence, vagy kiterjesztett intelligencia)

- a robotokba épített algoritmusok (azaz mesterséges intelligencián alapuló robotika).

A fenti meghatározásokat is figyelembe véve könyvünkben mesterséges intelligencia fogalma alatt olyan, ember által megalkotott hardvert, szoftvert, vagy ezek együttesét értjük, mely működése során - elsősorban viselkedésében - nem, vagy csak nehezen különböztethető meg egy élő embertől.

Fontos különbséget tennünk a speciális és az általános mesterséges intelligencia között.

Általános mesterséges intelligenciának (artificial general intelligence - AGI) nevezzük azon MI-t, ami képes ellátni bármely olyan intellektuális feladatot, amit az ember képes ellátni. Bár folynak ezirányú fejlesztések, így például az emberi agy ideghálózatához hasonló szerkezetű rendszerek építése, jelenleg azonban nincsen hír arról, hogy az emberi elme képességeivel minden téren felérő gépezetet sikerült volna építeni.

Számos területen találkozhatunk azonban már napjainkban is a konkrét feladatok ellátására fejlesztett, speciális mesterséges intelligenciákkal (artificial narrow intelligence, ANI). Ide tartoznak az internetes vagy okostelefonok telefonjegyzékében történő keresést segítő algoritmusok, amelyek az előző keresések, vagy a telefonkönyvünk tartalma alapján ajánlanak fel lehetséges választásokat, a különböző arcfelismerő, beszédfelismerő rendszerek, de az önvezető autók is ide sorolhatóak.

Mint látjuk tehát, a speciális MI-k már napjainkban is léteznek, kényelmi funkciók ellátására használjuk őket a mindennapokban. Egy-egy konkrét feladattípus megoldására alkották meg őket, amit magas színvonalon el tudnak végezni, de másra nem alkalmazhatóak.

Az általános MI ezzel szemben az ezirányú kutatások Szent Grálja és a technológiai fejlődés jelenleg prognosztizálható távlatában a távolabbi (30-50 év) jövőben képzelhető el a megal-kotása. Egy általános mesterséges intelligencia nem csupán passzív tudással rendelkezik, hanem önfejlesztő tudással és öntudattal is. Ennek technikai megvalósítása nagyon kemény dió a tudósok számára, ugyanis nincsen élő ember, aki tudná, hogyan lehetne technikailag akárcsak leírni például az öntudatot.

Az erre vonatkozó próbálkozások már jellemzően ott megakad¬nak, ahol az emberi gondolkodás folyamatát igyekeznek leké¬pez¬ni, hiszen jelenleg az emberi elme működése teljes egészében még a kutatók számára sem ismert. Egy olyan dolgot pedig igen ne¬héz megfelelően lemásolnunk, amit mi magunk sem értünk teljesen.

Márpedig az öntudat pontosan ezen az emberi gondolkodáson kell, hogy alapuljon. Például azon képességünkön, hogy képesek vagyunk magunktól új értékelési szempontokat felállítani, illetve egyszerre több szempontból megfigyeléseket tenni, és ezen adatok összevetéséből újabb következtetéseket levonni.

A jelenlegi mesterséges intelligenciák még nem feltétlenül, vagy az emberi színvonaltól jócskán elmaradó teljesítménnyel képesek ilyen jellegű működésre. Többségük csak tanult, algoritmikusan szabályozott, azaz előre beállított értékelési folyamatokat használ, új szempontok bevezetésére korlátozottan képes.

Egy arcfelismerő MI például képes lehet megérteni, hogy az általa értékelt emberi arc kacsint, azaz egyik szeme csukott. Az eddigi megoldások azonban nem képesek azt megérteni, hogy ennek mi a mögöttes üzenete, ahogy nem képesek értékelni az arcon látható más érzelmeket sem. Ennek egyik prózai oka az is, hogy a „megértés” mint folyamat technikailag jelenleg egyszerűen nem is értelmezhető.

Ha az MI működése arra ki is terjed, hogy a képhez kapcsolódó írott vagy hangos szavas üzenetet felismerje, nem fog tudni következtetést levonni abból, hogy az általa megfigyelt archoz kapcsolódó hangüzenet szöveggyorsasága, hanghordozása, vagy az olvasott szöveg jellegzetes nyelvtani szerkesztése negatív érzelmeket tükröz, ami összefüggésben állhat azzal, hogy az arcon szomorúságnak megfelelő arckifejezést lát.

Erre akkor lehet csak képes, ha egyrészt megtanították az algoritmust arra, hogy új értékelési szempontokat tanuljon magától a korábbi vizsgálati szempontokkal nyert adatok összevetéséből. Valamint az elemzése során ne csak képes legyen ezeknek az össze¬függéseknek az azonosítására, de arra is tudjon visszafelé következtetni, hogy mi lehetett ezeknek a kiváltó oka. De hangsúlyozzuk: ez egyelőre csak olyan előre meghatározott módon történhet, amelyet a rendszer létrehozói megszabtak.

Ezen összetett értékelési megoldások, következtetések azok jelenleg, amelyek egyelőre megbízhatóan különböztetik meg az emberi öntudatunkat az MI-től, ami ezt elérni még nem képes.

Nem csodálkozhatunk azonban ezen, ha látjuk, hogy ez egy élő ember esetében is milyen nehezen megfogható, azaz miként zajlik az emberi intelligens „működés”. Mik a lépései annak, ahogyan a környezetünket érzékeljük, s a tapasztaltak alapján értékeljük.

Mindannyiunk számára nyilvánvaló, hogy saját értékrendszerünk folyamatosan fejlődik ki születésünktől kezdődően, de már azelőtt, magzati korban is valamilyen szinten. (Számtalan kutatás támasztotta alá, hogy a kellően fejlett magzatok már önállóan reagálnak külső ingerekre.) Születésünkkor már rendelkezünk egyfajta „alapprogrammal”, azaz „ösztönös” működési mintákkal, érzésekkel, amihez fokozatosan társul egyre több és bonyolultabb tudatos működési folyamat.

Az újszülött csecsemő is képes már arra, hogy a meleget, édesanyja közelségét felfogja, pozitív dolognak értékelje. Ösztönösen igyekszik táplálkozni ha éhes, ami után elégedetten szundít el. A kellemetlen érzetnél, így a hidegnél, fájdalomnál, éhségnél pedig megoldást keres a problémára, ami kezdetben abban merül ki, hogy sír, azaz a számára ösztönösen ismert formában jelzi, hogy megoldandó gondja van.

Ezt a működést leírni teljeskörűen még egy újszülött ember esetében is csak első ránézésre tűnik egyszerűnek. Hiszen már ekkor is képes az ember bizonyos fokig irányítani az izmainak működését, látni, hallani, tapintani, szagolni és a környezetében érzékeltekből következtetéseket levonni arra, hogy valami kellemes vagy sem, és ezt kinyilvánítani. Ennek megvalósítása mesterséges intelligencia esetében azt jelenti, hogy meg kell alkossunk egy a saját érzékelésével együtt fejlődő tudatos rendszert, ami képes a saját komplex és folyamatosan változó testfelépítésének működtetését feltérképezni, elsajátítani, fejleszteni, szinte a nulláról.

Ebbe később még mélyebben belemegyünk, de ezen a ponton legyen annyi elég, hogy leszögezzük: általános MI jelenleg még nem létezik. Senkinek nem sikerült még ezt megvalósítania olyan mélységben, amire egy emberi, vagy más intelligens élőlény képes.

1.2. A mesterséges intelligencia kihívása

„Mire ez a nagy hűhó a mesterséges intelligencia körül?”, kérdezhetnénk. A napjainkban tapasztalható hisztéria egyrészt mesterségesen szított dolog és egyfajta divatjelenség is, másrészt viszont a bombaüzlet ígéretét hordozza.

Az ebből származó, potenciális technológiai ugrás az emberiség történelmében az első ipari forradalomhoz hasonlítható lehet, mely annakidején szintén olyan társadalmi változásokat generált, melynek hatásai a mai napig érezhetőek.

Emlékeztet ez a fejlődési ugrás azért is az ipari forradalomra, mert ugyanolyan félelmek is megjelennek: annak idején azok a betanított munkások váltak „géprombolóvá”, akik a munkájuk és megélhetésük elvesztését látták az új munkaeszközökben, a gépekben. Napjainkban ez a félelem már sokkal kiterjedtebb, hiszen az MI-k képesek a bonyolult mechanikai mozgásfolyamatok mellett az adatok elemzésén alapuló döntéshozatalt megkövetelő intellektuális feladatokat is hatékonyan ellátni, amivel már a betanított munkások mellett a kétkezi munkakörökben dolgozó szakemberek és a szellemi munkakörben dolgozó munkások megélhetését is fenyegetik.

Ez a helyzet a múltban, ha nehézségek árán is, de rendeződött, hiszen a munkahelyek megszűnésével új munkaterületek is megnyíltak a gépek megjelenésével. Mindez azonban nem jelent garanciát arra, hogy ez a folyamat a jövőben is így fog lejátszódni.

Szakmai alapon az MI kérdése azért időszerű és fontos, mert az emberiség egy technológiai fejlettségi szint küszöbéhez ért, mely újabb lépést jelent egy valódi MI létrehozása felé vezető úton.

Ian Buck, az NVIDIA cég egyik vezető kutatója szerint egy a jövőben a gyakorlatban működő MI például a napjainkban megszokott internetes keresésekben is hatalmas változást hozhat. Míg napjainkban megszokhattuk, hogy egy keresésre rengeteg, többé-kevésbé releváns találatot kapunk, melyekből meg szoktuk nézegetni a számunkra hasznosnak tűnőket, addig egy fejlett MI csupán egyetlen egy találatot fog mutatni: a számunkra releváns pontos választ.

Másrészt a kormányok ingerküszöbét is elérte az a felismerés, hogy a mesterséges intelligencia alapú technológiák drámai változásokat lesznek képesek előidézni a hétköznapok legjelentéktelenebbnek tűnő részleteiben is. Ezért a fejlett országok vezetői elkezdték latolgatni a lehetőségeket és ilyen, vagy olyan megfontolásból, de igyekeznek irányítani, vagy legalábbis bekerülni ebbe a folyamatba.

Összességében elmondható, hogy várakozásunk szerint az MI-k¬nek köszönhető hatékonyságnövekedés a mindennapokban először drámai és megdöbbentő lesz, később azonban ehhez hozzá fognak szokni az emberek és természetessé, sőt elvárttá válik.

1.3. A mesterséges intelligencia múltja

A mesterséges intelligencián meglódult információdömping azt sugallja, hogy ez valamilyen új dolog, valójában azonban már több évtizede kutatott terület.

A gépek képességével, hogy képesek intelligens viselkedést mutatni, ami egyező, vagy megkülönböztethetetlen az emberi viselkedéstől, először Alan Mathison Turing (1912-1954) angol matematikus és filozófus foglalkozott. A róla elnevezett, 1950-ben általa kifejlesztett Turing teszt lényege, hogy a tesztet végző személy szöveges üzenetben kommunikál kettő általa nem látható és hallható másik féllel. Ha a tesztet végző személyek 30%-a a válaszokból öt perc után sem tudja megállapítani, hogy a két további szereplő közül melyik gép és melyik ember, akkor a gép sikerrel teljesítette a tesztet és olyan szintű intelligenciát mutat, ami bizonyítja, hogy a „gondolkodó gép” megalkotása lehetséges.

Turing tesztjét megalkotása óta sokan joggal kritizálták, ettől függetlenül a mesterséges intelligencia fejlesztésének egyik alapvető koncepciója lett.

Érdekesség, hogy a tesztet gépnek nem sikerült teljesítenie egészen 2014. június 7. napjáig, amikor egy Eugene Goostman nevű beszélgetőprogramnak sikerült a tesztben résztvevők 33%-át meggyőzni arról, hogy ember. Az orosz Vladimir Ceselov és az ukrán Eugene Demchenko által fejlesztett beszélgető algoritmus 2012. évben még csak a bírálók 29%-át tudta meggyőzni, míg végül két évvel később sikerrel járt. Az elért eredményt azonban sokan vitatják, mert Eugene Goostman karakterét a teszt során egy 13 éves ukrán kisfiúnak állították be, amivel az adott válaszokban vétett számos hibát lehetett elfedni a Londonban a Readingi Egyetemen végrehajtott vizsgálat során,4 amely hibákat egy felnőtt embernek vélhetően nem néztek volna el a tesztelők.

Első hallásra Turing elgondolása logikusnak tűnhet, de ma már biztosan tudjuk, hogy csupán kérdezz-felelek játék alapján nem lehet csak adott feladatra, azaz „kommunikációra” szakosodott mesterséges intelligenciáról, azaz speciális mesterséges intelligenciáról beszélni, még ha ez igen fejlett kommunikációs technológiát is takar. Ráadásul ezen rendszerek sem képesek bármiről „csevegni” velünk.

Egy valódi, működő általános MI sokkal több ennél. Ennek ellenére az említett teszt valóban jó kiindulópont lehet arra vonatkozóan, hogy megvessük lábunkat a témában. Pontosan azért, mert rávilágít a speciális és általános MI közötti különbségekre, ami közelebb visz minket a téma megértéshez.

1.4. A mesterséges intelligencia jelene

Napjainkban elsősorban a konkrét feladatra szánt, speciális mesterséges intelligenciák (ANI) fejlődésében mutatkoznak komoly előrelépések. Az ANI típusú mesterséges intelligenciák esetében olyan megoldásokról beszélhetünk, amelyek egy jól körülhatárolható adatbázisból dolgoznak, s mivel csak konkrét feladatra kell koncentrálniuk, hatékonyabbak egy embernél, mert a nagyobb adatbázisból is könnyebben tudnak bizonyos adatokat kikeresni, illetve könnyebben tudnak az egyes adatok között összefüggéseket találni.

Az MI-kkel kapcsolatos kutatások részben azért kerültek ennyire előtérbe, mert a technikai fejlődés elért egy olyan szintet, ahol a kutatások egy nagyságrenddel magasabb szinten folytathatóak, mint az ezt megelőző években.

Mindenképpen meg kell említenünk az NVIDIA céget, mely forradalmasította a nagy számításigényű feladatokra alkalmas szoftverek és hardverek világát. Ez azért van így, mert jelen ismereteink szerint az MI kutatások sikere ezen áll vagy bukik. Az NVIDIA technológiáira hamarosan kitérünk, előtte azonban tekintsük át, hol tart az emberiség ezen a területen!

2019 elején egy amerikai konferencián a Microsoft a saját Bing keresőjébe integrált intelligens megoldásokat demonstrált. A bemutatón a mobiltelefonon futó keresőalkalmazásnak feltettek szóban egy lakberendezési kérdést, mire az nemcsak passzoló, képekkel illusztrált eredményt mutatott, hanem élőszóban (angolul) be is mutatta annak tartalmát. A bemutató következő lépéseként ujjal történő rámutatással kijelöltek az egyik találati képen egy lámpát, mire a telefonon a következő pillanatban máris megjelent egy lista, a lámpa, vagy legalábbis hasonló lámpák megvásárlási lehetőségével. Valóban figyelemreméltó eredmény és jól demonstrálja azt, hogy miképpen képzelhető el egy MI alkalmazása a jövőben.

Az ehhez hasonló speciális feladatokra létrehozott MI-k tulajdonképpen rendkívül gyorsan működő és válaszoló háttérrendszerek összjátékán alapulnak. Ebben nincsen semmi új, 10-20 évvel ezelőtt is törekedtek hasonló rendszerek létrehozására. Az újdonság nem az elvben, hanem a mára már elérhető sebességben van. A Microsoft bemutatója korántsem lett volna ilyen átütő erejű, ha a telefon válaszára 2-3 percet kell várni.

Napjainkban azonban a rendkívül gyors hálózati kommunikáció, és a háttérrendszerek közötti hatékony adatátviteli csatornák elérhetősége, valamint a nagyságrendekkel gyorsabb adatfeldolgozási képesség sokkal jobb válaszidőket tesz lehetővé, ami számtalan új területen teszi kifizetődővé ezeknek a megoldásoknak a bevetését. A további fejlődés kulcsa tehát részben a feldolgozási és kommunikációs sebesség növelésében rejlik.

Ahogy a fenti példákban már olvashattuk, a mesterséges intelligencia speciális formái már napjainkban is léteznek, itt vannak velünk. A jelenleg alkalmazott MI-k elsősorban különféle döntéshozó-, döntéselőkészítő-, illetve tanácsadó rendszerek.

A mesterséges intelligenciák „jelenéhez” ezen túl elválaszthatatlanul hozzá tartozik az MI-k önálló tanulása, a gépi tanulás (angolul: machine learning). Ezen megoldás lényege, hogy olyan rendszert készítenek a fejlesztők, melynek a feladata az összefüggések keresése a neki átadott adatok között és abból következtetések levonása. Az így működő MI alkalmazásnak, ami erre képes, előre összeválogatott adatokból álló adatbázist, egyfajta teszt-adatbázist tesznek hozzáférhetővé, hogy a „tanulást” megkezdhesse. Ennek a tanulásnak az eredménye, a "kimenete" egy olyan modell, melynek a segítségével az adott rendszer a későbbiekben képes az adott feladatot anélkül megoldani, hogy az elemzéseket ismét el kellene végeznie.

A következő fejezetben még részletesebben foglalkozunk ezzel a módszerrel, egyelőre elég ennyit tudnunk. Az MI jelenének megértéséhez fontos, hogy átfogó képünk legyen arról, hogy a most létező MI-k alkalmazására milyen nagy területeken is kerül sor.

Az MI kutatásoknak napjainkig alapvetően négy fő csapásirányát különböztethetjük meg, a kutatási területek alapján:

· Képfeldolgozás

· Természetes nyelvi feldolgozás

· Döntéstámogatás

· Robotika.

Ezeket a fő irányvonalakat mutatjuk most be azzal, hogy a konkrét gyakorlati alkalmazás egyes példáiról terjedelmi okokból később, külön fejezetben még részletesebben szintén lesz szó.

1.4.1. Képfeldolgozás

A korai tudományos kutatások (kb. 20-30 évvel ezelőtt) a képek tartalmának alapvető elemzését tűzték ki célul, ahol is a kérdés így hangzott: „Mi van a képen?” Ez korántsem triviális dolog egy számítógép számára.

Az emberi agy villámgyorsan képes megkülönböztetni és felismerni az egyes tárgyakat, embereket, egyéb környezeti elemeket. Ehhez segítségünkre van a szemünk és nem utolsó sorban az agyunk, ami egy olyan összetett működésű érzékszerv, aminek tökéletes reprodukálására még az ugrásszerű technológiai fejlődés ellenére sem vagyunk képesek.

Vannak olyan kamerák, melyek képesek távolabb „látni”, mint egy ember, akár az űrből, egy műholdról nagy felbontású képeket készíthetnek a földfelszínről. Vannak olyan eszközök, melyekkel a sötétben is látni lehet, amire az emberi szem csak korlátozottan képes. Vannak olyan mikroszkópok, melyekkel meglátjuk az emberi szem számára láthatatlanul kicsi dolgokat.

Mégsem létezik olyan eszközünk, ami ezt egyszerre mind „tudja”, ami közelre és távolra is, sötétben és fényben is hatékony, azaz minden körülmények között van olyan jó, vagy akár jobb teljesítményre képes, mint az emberi szem.

Mindez máris egy korlátot jelenthet akkor, amikor a képfeldolgozáshoz egy gép érzékelőjét akarjuk használni. Ha nem azt, nem úgy látja a gép, mint egy ember, kevésbé fogja tudni megérteni a „látott” dolgot úgy, ahogy azt egy ember teszi. Ezért a jelenlegi technológiák a képfelismerést igyekeznek jobb körülmények között elvárni az MI-től. Például kimerevített, jól megvilágított nagy felbontású állóképekkel dolgoznak, nem folyamatos videófelvételeket, rossz fényviszonyok mellett, rossz szögből rögzített képeket próbálnak elemezni. (Az ilyen nehezítő tényezőkkel terhelt felvételek is bízhatóak MI-re, erre is van példa, de ezek jócskán növelik a hibalehetőséget a felismerés során.)

Az állóképek elemzése sem egyszerű feladat azonban egy számítógép számára, ami lehet ugyan gyorsabb vagy pontosabb, mint egy ember, de jelenleg nem képes arra, hogy hibátlanul és tudatosan ismerjen fel alakzatokat és értse, hogy pontosan mit lát.

A képfeldolgozáson alapuló MI kutatás ezen próbál változtatni, azaz megtanítani a gépet arra, hogy „mi van a képen”. Sőt, arra is, hogy „hol van az a bizonyos dolog a képen”. Ha nem is tökéletesek, de erre már vannak megoldások.

Egy további terület, mely szintén a képfeldolgozáshoz, kép tartalmának felismeréséhez kötődik, a képtartalmak automatikus módosítása, generálása. Egy tipikus jelenkori példa egy fotó bizonyos részének eltávolítása és a törölt képtartalom helyettesítése. Mondjuk egy esküvői fotón egy háttérben levő kuka eltávolítása.

A képtartalom törlése után olyan képtartalmat kell dinamikusan generálni, ami a háttér többi részének természetes folytatásaként érzékelhető. Akik értenek a fotózáshoz, tudják, hogy a feladat még ennél is bonyolultabb: a képtartalom élessége, vagy éppen elmosódottsága, megvilágítottságának mértéke szintén fontos tényezők. Erre a feladatra számos megoldás létezik, például az Adobe cég Photoshop nevű közkedvelt alkalmazása is képes ilyesmire.

A képtartalmak dinamikus előállításának további fontos alkalmazási területe a videojátékok világa. Az NVIDIA újgenerációs videokártyái rendelkeznek például olyan technológiával, mely képes egy kisfelbontású képet úgy felnagyítani (szakkifejezéssel: felskálázni), hogy közben olyan képrészleteket ad a felnagyított képhez, melyek a nagyítás alapjául szolgáló képen fizikailag nem is láthatóak. Magyarul a videokártya „elképzeli”, hogy milyen részletek lehetnek még a képen.

Felhasználói célprogramokban is megjelentek mesterséges intelligenciát használó fejlett képfeldolgozó megoldások, ilyen például a valós idejű videoközvetítések során alkalmazható, szintén valós idejű képkivágás, mely nem igényel zöld hátteret. Ezek a megoldások már nem színeket elemeznek, hanem képesek egy videó-képfolyamban felismerni egy embert és az ő képadatait a kép egyéb tartalmától elkülönítve kezelni (például kivágni).

Szintén praktikus felhasználási terület a képfeldolgozás során, amikor speciális célrendszerek azonosítanak tárgyakat a képen, majd azokat más rendszerekből nyert információkkal címkézik, megkönnyítve ezzel az emberek munkáját. (Pl. a légiirányításban.)

1.4.2. Természetes nyelvi feldolgozás

Joggal gondolhatjuk: ha a képek felismerése nehézkes, az írott szöveg, vagy a beszédhang felismerése csak jobban megy a gépeknek.

Kétségtelen tény, hogy a betűk, alakzatok felismerése sokkal könnyebben és gyorsabban elsajátítható a gépek számára, mint a teljesen véletlenszerű képek tartalmának megértése, hiszen itt már van „fogódzójuk”, tudhatják előre, hogy nagyjából milyen alakzatot kell keresniük. Ebben is adódnak azonban bőven kihívások, túl a betűk formájának felismerésén.

A felismerés tehát könnyen megoldható, a szöveg értelmezésénél azonban már hamar szembetalálkozunk az emberi nyelv sokszínűségével, az egyes nyelvek eltérő nyelvtani szabályszerűségeivel. Ezen felül az írott szövegben használt kifejezéseknek is adható olyan mögöttes tartalom, ami egy gép számára megfoghatatlan. Gondoljunk csak bele: mit szólna egy MI, ha a szövegfelismerőbe betáplálnánk a Bánk Bánból ismert híres levelet, és rákérdeznénk, hogy a királynő életére tört az írója, avagy sem? Nyilván nem tudna rá választ adni, csak tippelni. A választ a valódi emberek is csak az összes körülmény alapján tudják ilyen helyzetben megítélni.

Vagy gondoljunk csak a kommunizmus idején megírt számos szépirodalmi műre, melyeknek szerzői a cenzúra félrevezetésére látszólag „ártalmatlan” témákat dolgoztak fel, a valóságban azonban kőkemény rendszerkritikát, vagy annak értelmezhető (és sokak által emiatt felkapott, így értett) mögöttes üzenetet tartalmaztak.

Az ilyen és hasonló, szövegkörnyezet értelmezésével és egyéb körülmények figyelembe vételével kikövetkeztethető mögöttes tartalmak megfejtése bizony igazi kihívás lehet egy gép számára. Különösen, ha csak az adott szöveget ismeri, a környezetet, így az aktuális, szerzőre ható, világban történő eseményeket, szűkebb körben, családján belül megvalósuló és rá szintén benyomást gyakorló történéseket már nem.

A különféle internetes keresőszolgáltatásokat is mindannyian igénybe veszünk, ami legtöbbször a Google kereső szokott lenni. Elsőre azt gondolnánk, hogy ennek a szövegfelismeréshez semmi köze, hiszen ide csak szavakat írunk be, nem mondatokat.

Próbáljuk azonban ki: írjunk be egy kifejezést úgy, hogy néhány betűt felcserélünk! A Google keresője - ha erre nem figyelne - nem adna ki nekünk találatokat, hiszen az elírt kifejezést sehol sem találná. A kereső mögött működő MI azonban figyeli nem csak a megadott kifejezés helyesírását, hanem a lehetséges szinonimákat, sőt még a környezetünket is. Mindezek alapján próbálja - további kategorizálások és rangsorolások után - megadni nekünk azt a legjobb találatot, amire szerinte gondolhattunk. Beleértve azt is, hogy „szerinte” mit akartunk beírni keresőszóként, amire ha akarjuk, a pontosabb eredmény érdekében rögtön újabb keresést indíthatunk.

A természetes nyelvi feldolgozás azonban szintén rendkívül sok dologra használható, ezért az MI kutatás-fejlesztés ezen a területen is előtérben van. Elég csak a Google fordító alkalmazására gondolnunk, ami elég nyers formában, de képes rengeteg nyelvből egy másikra írott szövegek lefordítására.

Ha a beszédhang felismeréséről beszélünk, erre „dob rá még egy lapáttal” a hanghordozás, illetve az egyes emberekre jellemző hangszín, hangmagasság, beszédstílus értelmezése. (A beszédhibákról, adott területre jellemző szleng kifejezésekről pedig ne is beszéljünk.) Ezek mind-mind olyan információt jelentenek, melyek feldolgozására egy gépet felkészíteni igazi kihívás.

A beszédértelmezés nehézségét egy idegen nyelv elsajátítása közben felmerülő kihíváshoz is hasonlíthatjuk. A kézzel-lábbal mutogatás szintjéről eljutni egy közel anyanyelvi szintre egy intelligens élő ember számára is hosszú évek kemény munkájával lehetséges csak. A lexikális tudás ilyenkor már nem elégséges: uralni kell a hangképzési technikákat, a mélyebb nyelvtani szabályokat, sőt ismerni kell az adott nyelvet beszélő nép kultúráját, történelmét is.

Az írott szövegek felismerése mellett óriási igény van az emberi beszéd valósidejű értelmezésére is. Különböző diktálást segítő szoftverek ezzel egészen jól megbirkóznak. Ezt magunk is köny-nyedén kipróbálhatjuk, ha használjuk a Google szövegszerkesztőjének diktálási funkcióját, vagy egyszerűen diktálással keresünk kifejezésekre (magyar nyelvre is működik). A technológia nem tökéletes, de már igen előrehaladottnak tekinthető.

A számítástechnika régóta dédelgetett álma, hogy kimondott szavakkal adhassunk utasításokat számítógépünknek. Az operációs rendszerek gyártói rengeteg erőfeszítést tesznek ennek érdekében. A kényelmen túl ezek a megoldások például gyengén látók számára is lehetővé teszik számítógépek használatát: nem csak utasításokat adhatnak a számítógépeknek, hanem egy speciális szoftver fel is tudja olvasni számukra, hogy mi látható a képernyőn.

Egy másik jelenkori példa az Amazon Alexa szolgáltatása, mely egy célhardver segítségével teszi lehetővé az online rendeléseket. Az eszközt egyszerűen csak el kell helyezni a szobában és elég kimondanunk egy termék nevét, ami ezután automatikusan „megrendelődik”.

Az élőszó feldolgozását végző jelenkori rendszerek egyik újra és újra felmerülő árnyoldala a privátszféra potenciális (és gyakran valóban tetten érhető) sérülése. Ahogy napjainkban a hírekben is láthattuk, az olyan hangfelismerő digitális asszisztensek, mint az Alexa, az Apple termékekbe épített Siri, vagy a Google asszisztense valamiért mind adatkezelési botrányba keveredtek: kiderült, hogy külsős cégeknél dolgozó emberi felhasználók tömegeinek adták feladatul, hogy elemezzék a rögzített hangfelvételeket. De ugyanígy hallani a Facebook-bejegyzésekhez kötődő cenzúra „bukdácsolásáról” is: az ezt működtető MI munkáját szintén külső cégeknél dolgozó emberi munkásokkal „ellenőriztetik”. (Ezekről a botrányokról és hátterükről hamarosan az egyes cégek kapcsán részletesen is szót ejtünk.)

A kedves olvasóban ezen botrányok említésére bizonyára felsejlik egy orwelli világ képe. Be kell vallanunk, hogy nem alaptalanul. A történelem bebizonyította, hogy a technológiai fejlődés eredményeit mindig megpróbálták hatalmi célokra is felhasználni. Ez tehát felvet információbiztonsági kérdéseket és ebben rejlő kockázatokat, melyekkel már napjainkban foglalkozni kell.

1.4.3. Döntéstámogatás

A számítógépek legfontosabb előnye, hogy képesek rendkívül monoton feladatokat is fáradhatatlanul, valamint nem utolsó sorban pontosan elvégezni. Ha egy emberi munkavállalónak egy napon ezrével kell ugyanazon munkafolyamatot megismételnie, előbb utóbb lankad a figyelme, elkezdi automatikusan végezni azt, amit tesz, nem pedig tudatosan. Eközben fejben már egészen máshol jár, olyan dolgokkal foglalkozik amit sokkal szívesebben csinál majd szabadidejében. Ezen „álmodozás” során pedig sokkal könnyebben hibázik.

A számítógép azonban nem álmodozik, ráadásul a bevitt adatokkal a műveleteket tévedhetetlenül végzi el ugyanúgy, ezredjére is. Sőt, sokkal gyorsabban, mint egy ember. Ha csak azt vesszük alapul, hogy az emberi művelet elvégzéséhez a munkavállalónak látnia kell a feladatot, a szeméből az agyába el kell jutnia az információnak, és ott azt még értékelni is kell, majd megmozdítani az izmait, hogy a kezével rögzítse a helyes választ, vagy épp kimondja azt, akkor láthatjuk, hogy óhatatlan késedelemről beszélhetünk, még akkor is, ha az alany éppen nem „álmodozik”. A gép azonban közvetlenül dolgozik a neki átadott adatokkal és rögzíti az eredményeket, azaz ezen késedelem máris megszűnik, vagy legalábbis minimálisra csökken. (A számítógép adattárolója és a számításokat végző egység között is van adatátviteli idő, mindez azonban ezen összehasonlítás szempontjából minimális mértékű.)

Ezen eszmefuttatásból láthatjuk, hogy egy számítógépnek az egyik igazi erőssége az, hogy nagy mennyiségű, monoton feladatot képes ellátni gyorsan, pontosan.

Például egy nagy adatbázis tartalmát elemezni és értékelni, megadott szempontok szerint. Így működnek az internetes keresők is, amelyek az interneten elérhető hatalmas adatbázisokból keresik ki számunkra a minket érdeklő tartalmakat. Mindez azonban bármilyen adatbázissal, bárhol alkalmazható, az időjárás jelentéstől a közgazdasági folyamatokig. Amíg elég gyorsan történik meg a számítás, az alkalmazási területek köre szinte végtelen lehet.

Ezért az MI-k harmadik igen jelentős felhasználási területe a döntéstámogatás, aminek keretében az emberek „keze alá dolgoznak” oly módon, hogy egyfajta „inasként” végzik el a mesternek az unalmas, monoton és sok időt igénylő feladatokat sebészi pontossággal és rövid idő alatt. Ezzel pedig olyan információkat nyújtanak a döntési helyzetben levő embernek, amit ő maga kellő időben nem tudott volna beszerezni az MI nélkül. Ha közhelyeket akarnánk puffogtatni, mondhatnánk: az idő pénz, napjaink társadalmában pedig az információ is arany árban mért árucikk már.

Az MI azonban ennél többre is képes: sok esetben ehhez a döntéselőkészítő szerephez további feladatok is társulhatnak. Így azokat a döntéseket, amiknek a végrehajtásához „sok ész nem kell”, a műveletet végző ember át is adhatja az MI-nek, hogy ezzel is gyorsítsa a folyamatot. Képletesen: ha az MI-nek megmondtuk, hogy keresse ki a csokoládétorta receptjét, és a megtalálta a nekünk tetsző verziót, nem várjuk tőle, hogy egyesével kérjen engedélyt az előkészületek további lépéseinek bemutatásához. Ilyen és ehhez hasonló kérdéseknél tehát sokszor az MI már nem csak a döntést készíti elő, hanem maga is hozhat döntéseket szűk keretek között.

1.4.4. Robotika

A mesterséges intelligencia fejlődésétől függetlenül és korábban indult a robotika, avagy az automaták, önműködő gépek története.

Az egyszerű gépek, megoldások már rendkívül régóta foglalkoztatják az emberiséget, elég csak a piramisok építése során használt megoldásokra gondolnunk, vagy azon fizikaórákon rendszeresen emlegetett történetekre, hogy Arkhimédész milyen ravasz megoldásokkal segített Szürakusza védőinek visszaverni az ostromló rómaiakat.

Utóbb aztán folyamatosan fejlődni kezdett az igény arra, hogy ezeket a gépeket ne csak ember működtethesse, hanem vala-mennyire önállóan tevékenykedjenek. Leonardo Da Vinci (1452-1519) jegyzeteiben is bukkantak már egy mechanikus páncélos lovag terveire, amely képes volt felülni, a fegyverét, fejét és állkapcsát mozgatni egy sor csiga és kábelek segítségével.

Azután ahogy a technológia fejlődött, előtérbe került a gondolkodó gép építése. Itt mindenképpen említendő Kempelen Farkas (1734-1804), aki 1769-ben készített egy „sakkozógépet” abból a célból, hogy elkápráztassa Mária Terézia királynőt. Az akkor ünnepelt gépezet képes volt emberi ellenfelek ellen sakkjátszmákat játszani és győzedelmeskedni.

A képek Karl Gottlieb von Windisch 1783-ban megjelent írásaihoz készült illusztrációk. A szerző megtekintette a sakkozó automata több bemutatóját, és az alapján próbálta leleplezni a csalást, az ábrákon saját, a gép működését bemutató elgondolásait ábrázolta.

Valójában itt tényleg volt csalás: a gép „agyát” profi sakkozók adták, akik a gépben rejtőztek el. Ezen utóbb kitudódó „turpisság” ellenére az emberek vágyai továbbra is kitartottak az önműködő és gondolkodó gép mellett. Erre jó példa Carlo Collodi olasz író 1881-ben megírt meséje, a Pinokkió, ami egy életre kelő és emberi gyermekként viselkedő - később azzá váló - fabábúról szól. Mennyi¬re kifejező ábrázolása ez annak a vágynak, hogy mesterséges embert, s ezzel együtt mesterséges intelligenciát alkossunk!

Az automaták készítése töretlenül folytatódott az első, egyszerűbb próbálkozások után is, 1928-ban a japán Makoto Nishimura biológus és botanikus tervezett illetve épített egy arckifejezését megváltoztatni képes, fejét, kezét és törzsét mozgatni tudó gépet, míg 1928-ban Londonban a Modell Mérnökök Társaságának kiállításán (Exhibition of the Society of Model Engineers) mutattak be egy Eric nevezetű, felállni, meghajolni, és jobbra-balra nézni képes robotot. (Amiben még mindig egy ember rejtőzött el, hogy 4 perces beszéddel nyissa meg a rendezvényt.)

A „robot” szó is a XX. század szüleménye: először Karel Capek cseh drámaíró használta egy színjátékában, és a kifejezés a cseh „robota” szóból ered, ami annyit tesz: „szolgaságban tartani”.

Napjaink egyik legismertebb, kifejezetten humanoid robotokat is fejlesztő cége a Boston Dynamics, aminek termékei alább láthatóak.

Ezek a rendszerek a környezetükben intelligensen és adott esetben félelmetesen emberszerűen képesek mozogni, sőt bizonyos feladatokat is végrehajtani dinamikusan változó környezetben. Ennek ellenére természetesen komoly öntudattal nem rendelkeznek, nem képesek a mozgáson túl a beszéd, írott szöveg felismerésére, ezzel kapcsolatos döntéshozatalra, azaz korlátozott területen használatosak.

Innen már csak egy ugrás azonban az intelligens robotok képe, és az azzal kapcsolatos etikai problémák. Ezzel Isaac Asimov (1920-1992) munkásságában jóval korábban találkozhattunk, az általa megalkotott és azóta is népszerű törvényekkel a robotika területén. Ezeket 1942-ben megjelenő novellájában ismerhettük meg. Ahelyett azonban, hogy elmerülnénk ebben az igencsak mély témában, térjünk vissza egy kicsit a robotika céljához.

A robotika célja olyan berendezések létrehozása, amelyek képesek tárgyakat mozgatni, manipulálni, valamint maguktól, önállóan mozogni.

Akár szabad szemmel nem látható helyen történő emberi távirányításról, akár ténylegesen önálló működésről van szó, ehhez értelemszerűen szükséges, hogy a gép képes legyen magát a „térben elhelyezni”, azaz támpontok alapján a környezetét valamiképpen érzékelni. Enélkül mozogni, vagy tárgyakat manipulálni sem lehet.

Végül abban az esetben, ha legalább részben a géptől (robottól) várjuk el, hogy a műveleteket önállóan elvégezze, ahhoz az érzékelt környezetéhez kell igazítania a mozgását, mozdulatait. Ehhez pedig szüksége van valamiféle irányító rendszerre, egyfajta mechanizmusra avagy algoritmusra, ami az irányítási feladatokat megoldja.

Ezzel el is érkeztünk a robotika és a mesterséges intelligencia fő kapcsolódási területéhez. Láthatjuk, hogy a robotoknak is pontosan a mesterséges intelligencia az, ami segíthet az önálló, sőt folyamatosan fejlődő, tökéletesedő működés biztosításához. Így lesz a számítógépen futtatott „szoftveres” mesterséges intelligenciából fizikai testtel rendelkező, helyváltoztatásra és manipulációra képes „robot”. A robotikának az egyik fő célja tehát egybevág a mesterséges intelligencia fejlesztés céljával, de a robotika maga több is egyben az MI kérdéskörénél.

Könyvünkben igyekszünk kitérni a robotika területére is az egyes kérdéseknél, fő témánk azonban az MI kérdésköre lesz.

2. Az MI és az ember viszonya

Bizonyára mindenki elgondolkodott már azon, hogy mi mindenre lehetne használni egy olyan robotot, amit egy szófogadó MI irányítana. Az első, ami beugrik mindenkinek, az a háztartási feladatok elvégzése: főzzön, mosogasson el, takarítson ki, nyírja le a füvet, stb. Ezek természetes feladatok, régen egy jó rabszolga vagy házicseléd is megcsinálta, ezért az ilyen feladatok tekintetében még kifejezetten jól is jön, ha nincs az MI-nek öntudata, nincsenek érzelmei. Nem meglepő módon azonban az ezirányú felmérések alapján a dobogó második fokára a szexuális szolgáltatások nyújtása került, így a konyhatündérek után a legnagyobb kereslet azok iránt a minden szempontból tökéletes, csinos és szolgálatkész robotok iránt lenne, amelyek a feleséget (esetleg férjet) lennének hivatottak pótolni az ágyban. Itt viszont már felvetődik a kérdés, vajon egy robotprostituált tud-e olyan élményt nyújtani, mint egy igazi, ha az érzelmeket színleli. Nyilván egy hús-vér prostituált sem feltétlenül őszinte szerelemből nyújt szolgáltatást valamennyi ügyfelének, de egy valódi embernél ez kevésbé kelthet visszatetszést, mint egy robotnál, ahol ezt rögtön mindenki a „termék hibájának” tartaná.

Ezzel máris eljutottunk az egyik kritikusabb pontig, az érzelmekig. Az érzelmek sokszor az ember számára sem magyarázhatók, érthetőek meg. A fiziológiai, biológia, kémiai folyamatokat, az agyi aktivitásokat ismerjük ugyan valamennyire, de a tudati, lelki hátterét szinte egyáltalán nem. Mi a boldogság, mi a fájdalom egyáltalán? Mi az ami jó, mi az ami rossz az embernek? Miért jó valamilyen érzés az egyik embernek és miért rossz a másiknak? Ahogy a lélek sem írható le egy folyamatábrán, az érzelmek sem definiálhatók. Márpedig az érzelmek jelentősen befolyásolják az ember viselkedését és döntéseit. A szeretet, a vágyakozás, a félelem, a düh, a bosszú, az élni akarás ösztöne, vagy a szerelem mind-mind olyan dolog, amely befolyásolja racionális döntéseinket. Egy szerelmes ember sokszor teljesen irracionális döntéseket hoz, de az átlagember is kerül számos döntés előtt válaszút elé, hogy a szívére vagy az eszére hallgasson.

Érzelmek nélkül tehát nem ember az ember. Mondhatni ezek tesznek minket emberré, ezek különböztetnek meg minket egy robottól. Sőt, bizonyos érzelmei még az állatoknak is vannak, tehát ezek olyan dolgok, amik csak az élőlényekre jellemzők. De hogyan írjunk olyan programot a robotot irányító MI-nek, hogy tudjon érzelmeket mutatni, ha ennek a valódi mivoltával mi magunk sem vagyunk tisztában?

Ha speciális MI-ben gondolkodunk, erre azt a választ adhatjuk, hogy az érzelmeknek megfelelő reakciót persze lehet szimulálni, ha ügyesek vagyunk akkor igen jó eséllyel fog a helyzetnek megfelelő érzelmi reakciót mutatni az MI. Megtaníthatjuk az MI-t úgy viselkedni, mintha boldog vagy szomorú lenne. De ettől még nem lesz boldog vagy szomorú. Márpedig az érzelmeket nem csak kimutatjuk. Ezek adják az elsődleges motivációt bizonyos esetekben, ezek inspirálnak, illetve ezek tartanak vissza bizonyos negatív cselekedetektől. Azaz nem csak a helyzetben szükséges érzelmek kimutatására, hanem azoknak megfelelő rövid- és hosszútávú cselekvésre is meg kellene tanítani az MI-t. Ezzel pedig szép lassan átevezünk az általános MI területére, hiszen ez már olyan összetettséget kezd feltételezni, amit az MI-nk saját öntudat nélkül hihetően egyre kevésbé lesz képes szimulálni.

A kérdést pedig ezzel se oldjuk meg. Legyen az bár általános MI, fog-e tudni egyáltalán félni valamitől? Fog-e örülni valaminek? Ha nem, akkor mi fogja őt motiválni, mi fogja őt visszatartani attól, hogy ne tegyen rosszat? Ezzel a kérdéssel a 8. fejezetben még részletesen foglalkozunk majd, addig is fordítsunk azonban egyet rajta. Az emberek többségét az tölti el boldogsággal, ha másoknak örömet okoznak. Az érzelmekre képtelen MI-nek azonban ez nem fog örömet okozni. Akkor viszont hogyan lehet például egy esetleges párkapcsolatban társunk egy mesterséges intelligencia, ha tudjuk: nem is érdemes örömet okozni neki, hiszen nem jelent számára semmit?

Ne adj Isten, ha valamikor a jövőben esetleg egy érzékelten, érzelemmentes MI hoz olyan (politikai, gazdasági, egészségügyi, életvitelbeli) döntéseket, melyek befolyásolják az emberek életét, elvárhatjuk vajon, hogy tekintetbe vegyék az érzelmeinket? Félő, hogy nagy valószínűséggel egy MI csak a rideg, racionális tények alapján fogja meghozni ezen döntéseket, mivel szerinte azok a helyesek, és nem fogja megérteni, hogy nekünk embereknek netán mégis csak jobb lenne – akár áldozatok árán is – egy kevésbé racionális világban élni.

Sőt, akár az is elképzelhető, hogy az MI olymértékben kitanulja az emberek manipulációjának tudományát, hogy azok elhiszik, hogy amit az MI akar, az az ő saját érdekük és önként fogják szolgálni az MI-t. (És sajnos a mai világ nagyon is jó táptalaja ennek, bőven lesz honnan mintát vennie.)

Vajon érdemes ezek után ilyen gépeket építeni?

Már láthattuk, hogy a speciális MI-knek mennyi haszna lehet, a 11. fejezetben pedig majd sort kerítünk az általános MI-kre is. Nem árulunk el nagy titkot, ha itt is említjük: ezek az MI-k is válhatnak hasznunkra. Felfedezhetnek esetleg olyan technológiákat, melyek létezéséről a mai ember még nem is tud (mint ahogy az elektromágnesesség is ismeretlen volt a középkorban, ezért minden ezzel kapcsolatos jelenséget isteni eredetűnek véltek). Ezekkel a technológiákkal pedig olyan további lehetőségek nyílhatnak meg, melyek a mai ember számára elképzelhetetlenek, ellentmondanak a jelenleg általunk lefektetett fizikai törvényeknek, világképünknek is.

3. Hogyan készülnek a mesterséges intelligenciák?

Most, hogy nagyjából megismertük, hogy honnan indultunk, „hardveres” oldalról hol tartunk és mik is a kitűzött célok az MI fejlesztés területén, készen állunk arra, hogy technikai értelemben is kicsit jobban megértsük azokat a megoldásokat, melyekkel jelenleg rendelkezünk. Ennek során szót kell ejtenünk az adatbázisokról, amik egyfajta „tankönyvül” szolgálnak a mesterséges intelligenciák számára, valamint azon fejlesztésekről, amelyek lehetővé teszik egy MI számára, hogy tanuljon.

3.1. Az adat a minden, avagy a gépi tanulás „üzemanyaga”