részlet

Harmat
Budapest, 2023

Originally published in English under the title: 2084; Artifical Intelligence and the Future of Humanity.

Published by arrangement with The Zondervan Corporation L.L.C., a division of HarperCollins Christian Publishing, Inc.

Copyright © 2020 by John C. Lennox
Copyright © 2021 Harmat Kiadó

Cover photo: © Juergen Faelchle; Raevsky Lab; Omelchenko/Shutterstock

Minden jog fenntartva. All rights reserved.
Kérjük, hogy a szerző jogait tiszteletben tartva a könyvet ne másolja, és a mű felhasználásához kérje a kiadó engedélyét.

Ha másképp nem jeleztük, a bibliai idézeteket a Magyar Bibliatársulat revideált új fordítású Bibliájából vettük (RÚF; 2014).

Fordította: Csiszár István

ISBN
978 963 288 672 5 (ePub)
978 963 288 673 2 (mobi)

Minden unokának

– beleértve a saját tíz unokámat.

Janie Grace, Herbie, Freddie, Sally, Lizzie, Jessica,

Robin, Rowan, Jonah és Jesse számára

abban a reménységben, hogy az itt leírtak

segítségükre lesznek majd, hogy szembenézzenek

a mesterséges intelligencia által uralt

világ kihívásaival.

Tartalomjegyzék

Előszó

Első fejezet – A terep feltérképezése

Második fejezet – Az első nagy kérdés: Honnan származunk?

Harmadik fejezet – A második nagy kérdés: Merre tartunk?

Negyedik fejezet – Szűk mesterséges intelligencia: Fényes jövő?

Ötödik fejezet – Szűk MI: Talán nem is olyan fényes a jövő?

Hatodik fejezet – Az ember tökéletesítése

Hetedik fejezet – Általános mesterséges intelligencia: Sötét jövő?

Nyolcadik fejezet – A Genezis-akták: Mi az ember?

Kilencedik fejezet – Az emberi erkölcsi érzék eredete

Tizedik fejezet – Az igazi Homo Deus

Tizenegyedik fejezet – Megdöbbentő jövő: Visszatér az ember, aki Isten

Tizenkettedik fejezet – A Homo deus A jelenések könyvében

Tizenharmadik fejezet – A végidők

Hivatkozott bibliai könyvek jegyzéke

Név- és szójegyzék

Jegyzetek

Előszó

Merre tart az emberiség a technikai fejlődés, a biotechnológia és különösképpen a mesterséges intelligencia (rövidítve: MI) területén? Ez a könyv ezekre a kérdésekre igyekszik választ keresni. Képesek leszünk-e valaha is mesterséges életet, illetve szuperintelligenciát létrehozni? Lehet, hogy az ember oly mértékben tudja majd módosítani önmagát, hogy szinte teljesen mássá válik? Ha igen, akkor miként befolyásolja majd az MI területén elért haladás az általános világnézetünket, illetve konkrétan az Istenről alkotott nézeteinket?

Remélem, hogy az orwelli cím nem hangzik túl nagyratörőnek, először is, mert ez a könyv nem valami disztópikus regény, másodszor pedig én nem vagyok George Orwell. A címet valójában kollégám, Peter Atkins, az Oxfordi Egyetem professzora javasolta, amikor éppen úton voltunk az egyetemre, hogy két ellentétes álláspontot képviselve beszéljünk egy vitaesten, melyet „A tudomány mindent megmagyaráz?” címmel hirdettek meg. Sokkal tartozom neki az ötletért, mint ahogy számos – a tudomány és Isten kapcsolatáról szóló – igen heves nyilvános vitát is neki köszönhetek.

Adósa lettem továbbá egy sor további kiemelkedő személynek is, különösen dr. Rosalind Picard professzornak, az MIT Media Laboratory munkatársának aprólékos észrevételeiért. Meg kell említenem még David Cranston professzor, Danny Crookes professzor, Jeremy Gibbons professzor és dr. David Glass nevét, valamint az én mindig segítőkész kutatási asszisztensemet, dr. Simon Wenhamet is.

Az én szakterületem a matematika és a tudományfilozófia, nem a mesterséges intelligencia, ezért az olvasó – különösen, ha jártas ezen a területen – talán nem érti, hogy én, mint betolakodó, mit keresek itt. Ezért sietek leszögezni, hogy szándékaim egészen más irányba mutatnak. Ahogy én látom, az MI területén belül, illetve azzal kapcsolatosan különféle szintjei vannak az érintettségnek. Vannak az úttörő gondolkodók, majd utánuk következnek azok a szakértők, akik az MI-rendszerekben használt szoftvereket írják. Őket követik a mérnökök, akik megépítik a hardvert. Azután jönnek azok, akik értik, hogy mire képesek az MI-rendszerek, és a különféle alkalmazások kifejlesztésén dolgoznak. Végül pedig az írók – egyesek tudományosan képzettek, míg mások kevésbé –, akiket az érdekel, hogy a mesterséges intelligenciának milyen társadalmi, gazdasági és etikai jelentősége és hatásai vannak.

Nyilvánvalóan nem szükséges tudnunk azt, hogy miként lehet önvezető járműveket, esetleg önműködő fegyvereket építeni ahhoz, hogy megalapozott etikai álláspontunk legyen az ilyen technika bevetését illetően. Nem kell értenünk a vásárlást nyomon követő MI-rendszerek programozásához ahhoz, hogy határozott véleményünk legyen a magánéletbe való beavatkozásról.

Valójában azt látjuk, hogy a különféle hozzáértéssel rendelkezők egyaránt előszeretettel írnak – a tudományos közérthetőség szintjén – a gondolkodásra kész olvasóközönség számára. Könyvemet én is erre a szintre hangoltam, és csak köszönettel tartozom azoknak, akik már szóltak előttem a témában.

Első fejezet A terep feltérképezése

Emberi kíváncsiságunk kielégíthetetlen. A történelem kezdete óta meg nem szűnünk kérdéseket feltenni. Ami pedig a leginkább foglalkoztat bennünket, az nem más, mint eredetünk és végcélunk nagy kérdései: Honnan jövünk, és hova tartunk? Az, hogy miért fontosak ezek a kérdések, nyilvánvaló. Az első kérdésre adott válasz határozza meg számunkra, hogy kik vagyunk, a másodikra adott válasz pedig életcélokat tűz ki elénk. Ha összerakjuk a fenti kérdésekre adott válaszokat, kirajzolódik előttünk az a világkép, amely értelemmel ruházza fel a létünket.

A gond az, hogy ezek nem könnyű kérdések, ami abból is látszik, milyen sokféle és egymásnak ellentmondó válasz kínálkozik. Általánosságban véve azonban ez nem szegte a kedvünket, és az évszázadok során az emberiség természettudományos, filozófiai, vallási, politikai és más alapon különböző válaszokkal állt elő.

A két legismertebb futurisztikus forgatókönyv egyike Aldous Huxley 1931-ben megjelent regénye, a Szép új világ, a másik pedig George Orwell 1984 című opusza, amely 1949-ben látott napvilágot. Mindkét angol mű nagyon sok rangos elismerést kapott. 2005-ben a Time magazin például Orwell regényét beválasztotta az 1923 és 2005 között született száz legjobb angol nyelvű regény közé. Mindkét regény disztópikus, ami az Oxford English Dictionary meghatározása szerint azt jelenti: „olyan képzeletbeli helyszínen vagy körülmények között játszódik, ami a létező legrosszabb”. Az általuk leírt valóban szörnyű helyszínek azonban nagyon is eltérőek, és ezek az eltérések olyan dolgokra világítanak rá, amelyek nekünk a későbbiekben még hasznosak lesznek. Ezen eltéréseket foglalja össze tömören Neil Postman szociológus az Amusing Ourselves to Death [Halálra szórakozzuk magunkat] című igen elismert tanulmányában:

Orwell arra figyelmeztet, hogy egy kívülről ránk kényszerített elnyomás veszi át a hatalmat felettünk. Huxley látomásában azonban nincs szükség semmilyen Nagy Testvérre ahhoz, hogy az embereket megfosszák autonómiájuktól, érettségüktől vagy saját történelmüktől. Úgy látja, hogy az emberek megkedvelik az elnyomást, és imádni fogják a technológiát, amely megfosztja őket a gondolkodás képességétől.

Orwell azoktól félt, akik majd betiltják a könyveket, míg Huxley attól, hogy nem lesz majd szükség a könyvek betiltására, hiszen nem lesz senki, aki olvasni akarna. Orwell azoktól félt, akik megfoszthatnak bennünket az információtól, Huxley pedig azoktól, akik olyan mennyiségű információt zúdítanak ránk, hogy passzivitásba és énközpontúságba süppedünk. Orwell attól félt, hogy az igazságot elzárják előlünk, míg Huxley attól, hogy az igazságot belefojtják majd a lényegtelen dolgok tengerébe. Orwell attól félt, hogy rab lesz a kultúránk, míg Huxley inkább attól, hogy a lényegtelen dolgok kultúrájává leszünk… Röviden összefoglalva: Orwell attól félt, hogy az öl meg bennünket, amit gyűlölünk, míg Huxley attól, hogy az öl meg minket, amit szeretünk.1

Orwell olyan fogalmakat vezetett be, mint a totális megfigyelés egy totalitárius államban, „gondolatrendőrség”, „újbeszél nyelv” stb. Ezek a kifejezések egyre többször bukkannak fel az MI kifejlesztésével kapcsolatban, különösen amikor olyan számítógépes technológiát próbálnak meg építeni, amely képes ugyanarra, amire az emberi elme, vagyis megkísérlik előállítani az emberi elme utánzatát. Dollármilliárdokat fektetnek be az MI-rendszerek kifejlesztésébe, és nem meglepő, hogy az emberek nagy érdeklődéssel figyelik, vajon hova vezethet mindez: egyfelől jobb életminőséghez, ha a digitális segédeszközökre, az orvosi innovációra és a humán fejlesztésre (human enhancement) gondolunk, másrészt viszont munkahelyek elvesztése miatti félelemhez vagy egy orwelli típusú, totális megfigyelésen alapuló társadalomhoz.

Még a pápa is beszállt a vitába. 2019 szeptemberében azon aggodalmának adott hangot, hogy a mesterséges intelligencia létrehozásáért, valamint az egyéb digitális fejlesztésekért folyó verseny növekvő társadalmi egyenlőtlenséggel fenyeget, hacsak nem kíséri ezt a munkát a közjó iránt elkötelezett erkölcsi felelősségvállalás. Így fogalmazott: „Mert ha a technológiai fejlődés növeli az egyenlőtlenségeket, akkor az nem valós fejlődés. Ha az emberiség úgynevezett »technológiai fejlődése« a közjó ellenségévé válna, az sajnálatos visszatérést jelentene a barbarizmus egy olyan formájához, ahol az erősebb diktálja a törvényt.”2

Az MI területén eddig elért sikerek olyan rendszerek megalkotásával kapcsolatosak, amelyek egyetlenegy olyan dolgot tesznek, amire normális esetben csak az emberi intelligencia képes. Másfelől azonban, jelenleg nyilván még csak a spekuláció szintjén, de máris nagy érdeklődés övezi azt a jóval ambiciózusabb törekvést, hogy olyan rendszereket építsenek, amelyek mindenre képesek, amire az emberi elme. Ezt nevezzük általános mesterséges intelligenciának (általános MI – angol rövidítése: AGI), amelyről némelyek azt feltételezik, hogy viszonylag rövid időn belül (2084-re vagy egyes találgatások szerint talán még hamarabb is) meghaladja majd az emberi intelligenciát. Sokan úgy vélik, hogy az általános MI – ha egyáltalán valaha is eljutunk oda – egyfajta istenként funkcionál majd, míg mások inkább egy totalitárius despotát látnak benne.

Amint azon töprengtem, miként tudnám bevezetni ezt az egyre terjedelmesebb témát és az általuk gerjesztett reményeket és félelmeket, három kortárs sikerkönyv jutott az eszembe. Az első kettő szerzője Yuval Noah Harari izraeli történész. A Sapiens: az emberiség rövid története – amint az a címéből is sejthető – az első, az emberiség eredetével kapcsolatos nagy kérdésünkre keresi a választ. A másik könyv, melynek címe Homo deus: a holnap rövid története, az emberiség jövőjével foglalkozik. A harmadik könyv Dan Brown Eredet című műve, amely egy regény, akárcsak Huxley és Orwell kötetei. Az MI használatára összpontosít, hogy végül egy izgalmas thriller formájában adjon választ mindkét nagy kérdésünkre. Ha Brown észbontó eladási számadatai igazak, több millióan olvasták ezt a könyvet. Valószínű tehát, hogy sok ember gondolkodására lesz nagy hatással, különösen a fiatalokéra. A szerző úgy közelíti meg a témát, hogy beismeri: ő maga tele van kérdésekkel, ezért a könyv érdekfeszítő ugródeszkát jelenthet saját felfedezőutunkhoz is.

Hovatovább tudatában vagyok annak is, hogy a tudományos-fantasztikus irodalom sokakat indított már el a tényleges tudományos karrier útján. Itt azonban nem árt némi óvatosság. Brown azt állítja, hogy tényleges tudomány áll a következtetései mögött, így annak ellenére, hogy könyve fikción alapul, óvatosnak kell lennünk, és meg kell vizsgálnunk érveinek és következtetéseinek igazságtartalmát.

Ez azért is különösen fontos, mert állítása szerint az késztette a könyv megírására, hogy megválaszolja a kérdést: „Túléli-e Isten a tudományt?” Különféle formában, de ugyanez a kérdés késztetett engem is több könyvem megírására. Ez a munka elvezetett engem arra a következtetésre, hogy Isten minden bizonnyal túléli a tudományt, viszont nagy kérdés, hogy vajon az ateizmus túléli-e a tudományt.3

Dan Brown Eredet című művének egyik főszereplője egy milliárdos informatikus és MI-szakértő, Edmond Kirsch, aki azt állítja, hogy megoldotta az élet eredetének és az emberiség végcéljának nagy kérdéseit. Az a törekvése, hogy a tudományos áttörések elsöpörjék a vallási mítoszokat,4 azaz főként a három ábrahámi vallást: a judaizmust, a kereszténységet és az iszlámot. Ezek közül is talán nem véletlenül a kereszténységre összpontosít. Amikor végre megmutatja a világnak, hogy milyen megoldásokat kínál, kiderül, hogy azok az MI területén való jártasságának gyümölcsei. A jövőről alkotott látása az emberi faj technológiai módosítását is magába foglalja.

Ezen a ponton máris rá kell mutatnunk, hogy nemcsak történészek és sci-fi-írók, de jó néhány köztiszteletnek örvendő tudós is felveti az emberiség technológiai módosításának lehetőségét. Lord Rees brit királyi csillagász például azt mondja: „Abban viszont egészen biztosak lehetünk, hogy a néhány évszázad múlva domináló intelligens faj a legcsekélyebb érzelmi azonosságot sem mutatja majd velünk – jóllehet racionálisan megértik viselkedésünket.”5

Ugyanezt a gondolatmenetet Rees máshol így folytatja:

Mindenféle kultúra és tudomány az emberi agy absztrakt gondolkodásra való képességéből következik. Ez a tevékenység azonban, amely legfeljebb néhány tízezer évre tekint vissza, csupán röpke előfutára lesz a majdani szervetlen, poszthumán korszak sokkal hatalmasabb intellektusának. A távoli jövőben tehát nem az emberi, hanem a gépi agy lesz az, amely a legmélyrehatóbban megérti majd a világmindenséget.6

Ez a téma velünk marad. Nemcsak azokat érdekli, akik közvetlenül részt vesznek az MI-kutatásban, hanem matematikusokat és más tudományágak művelőit is, akiknek a munkáját és kutatási irányait egyre jobban érinti ez a kérdés. Mivel az MI-kutatásának eredményei mindannyiunk életére hatással vannak, egyre többen írnak róla olyanok is, akik egyáltalán nem tudósok. A következmények rendkívül mélyrehatóak, ezért nagyon fontos, hogy mások is, például filozófusok, erkölcsfilozófusok, teológusok, kulturális kommentátorok, regényírók és művészek is bekapcsolódjanak a szélesebb vitába. Végül is nem kell atomfizikusnak vagy klímaszakértőnek lennünk ahhoz, hogy megvitassuk a nukleáris energia vagy a klímaváltozás hatásait.

MIT JELENT A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA?

Kezdetnek gondoljunk a robotokra! A robot/robota szó egyes szláv nyelvekben annyit jelent: munka. A robot olyan gépezet, amelyet intelligens emberi lények arra terveztek és programoztak, hogy – többnyire egy – olyan feladatot végezzen el, amelyet normál körülmények között csak értelmes emberi lény tudna elvégezni. Ebben az értelmezésben a robot az emberi intelligenciát szimulálja, ami tekintélyes vitát robbantott ki arról, hogy tekinthetjük-e a gépet bármi módon intelligensnek – még akkor is, ha ezt az intelligenciát nem azonosítjuk az emberi intelligenciával, ami már önmagában is óriási kérdés.

Az angol AI kifejezés (az Artificial Intelligence rövidítése) először 1956-ban hangzott el a Dartmouth Egyetem matematika tanszékének nyári kurzusán, ahol a szervező, John McCarthy a következőket mondta: „A mesterséges intelligencia az a tudomány és technológia, amely intelligens gépeket hoz létre.”7

Azóta ezt a kifejezést egyaránt használják magukra a megalkotni kívánt intelligens gépekre, valamint arra a tudományra és technológiára, amely ezt a célkitűzést hivatott elérni.

A kutatás alapvetően két fő irányban halad. Az első nagyjából arról szól, hogy megkísérlik megérteni, majd pedig számítógépekkel modellezni az emberi gondolkodás folyamatát. A második lényege, hogy tanulmányozzák az emberi viselkedést, majd megpróbálnak olyan gépet építeni, amely azt utánozza. A különbség nagyon is lényeges. Egy dolog olyan gépet építeni, amely szimulálja például az emberi kart, amint az felemel egy tárgyat, és teljesen más dolog olyan gépet készíteni, amely a tárgyat felemelő ember gondolatait szimulálja. Sokkal könnyebb megvalósítani a viselkedés utánzását, és ha csupán a hasznosság számít, akkor csak erre van szükség. Végül is a repülőgépipar is gyárt repülni képes szerkezeteket, ez azonban nem jelenti azt, hogy a madarakéhoz hasonló elektronikus aggyal látnák el azokat csak azért, hogy pontosan úgy repüljenek, mint a madarak – vagyis csapkodják a szárnyukat.8

A szándék, hogy egyes emberi – vagy állati – magatartásformákat utánzó gépeket alkossunk, nagy múltra tekint vissza. Kétezer évvel ezelőtt az ógörög matematikus, Alexandriai Hérón olyan medencét épített, amelyet mechanikus éneklő madarakkal díszített, valamint egy bagollyal, amely képes volt elforgatni a fejét és elhallgattatni a madarakat. Az évszázadok során az embereket mindig is izgalomban tartotta a gondolat, hogy automatát hozzanak létre, vagyis olyan gépezeteket, amelyek némely tekintetben az életet utánozzák. Lenyűgöző gyűjteményt láthatunk ilyen automatákból például a londoni Science Museumban, a bécsi Kunsthistorisches Museumban vagy az utrechti Museum Speelklokban. Az efféle gépek iránti érdeklődés némileg visszaesett a 19. században, de a fantasztikus irodalom világában tovább élt, mint például Mary Wollstonecraft Shelley Frankenstein című regényében, amely 1818-ban jelent meg, és azóta is a műfaj kiemelkedő klasszikusának számít.

A mindennapok során az egyik legfontosabb emberi tevékenység a számolás, amelyet mindmáig hatalmas erőfeszítésekkel igyekszünk automatizálni. A 17. században Blaise Pascal francia matematikus megalkotta a mechanikus számológépet,9 amelyet azért tervezett, hogy segítsen édesapjának, aki adótisztviselő volt, az unalmas számolások elvégzésében. A 19. században Charles Babbage lefektette a programozható számítástechnika alapjait: első találmánya egy automatikus összeadógép, a „differenciálgép” volt, amelyet később az „analitikai gép”, az első programozható számológép követett. Méltán tekinthetjük őt a modern számítógép atyjának.

A II. világháború alatt a kiváló brit számítástechnikus, Alan Turing kifinomult elektronikus komputertechnológia alkalmazásával olyan készüléket épített (a Bombát), amely lehetővé tette, hogy Bletchley Parkban dolgozó kollégáival közösen feltörjék a német titkos katonai kommunikációban használt Enigma kódot. Turing találmányai és elméleti munkássága nyomán született meg azon javaslata, hogy „tanulásra képes gépet” hozzanak létre. Véleménye szerint egy olyan gép, amely képes lenne úgy társalogni az emberrel, hogy az ember nem venné észre, hogy géppel társalog, megnyerné az úgynevezett „imitációs játszmát”, és méltán nevezhetnénk intelligensnek. Ma Turing-teszt néven ismerjük azt a meghatározást, amely alapján a gyakorlatban tesztelhetjük, hogy egy adott gépet intelligensnek tekinthetünk-e. A későbbiekben azonban láthatjuk majd, hogy ez a megközelítés komoly ellenvetéseket váltott ki egyes filozófusokból.

Nagyjából ugyanebben az időszakban (1951-ben) Marvin Minsky (az MIT Mesterséges Intelligencia Kutatólaboratóriumának társalapítója) és Dean Edmunds megépíti az első neurális hálózaton alapuló számítógépet. A következő úttörő jelentőségű, egyben hatalmas közérdeklődésnek örvendő sikert az IBM Deep Blue névre keresztelt számítógépe jelentette, amely 1997-ben legyőzte Garry Kasparov sakkvilágbajnokot. Ezt követte 2016-ban a Google AlphaGo programja, amely a gépi tanulást alkalmazva elsőként nyert profi gojátékossal szemben előnykő nélkül. Az MI fontosságát mutatja a Turing-díj is, amelyet a „számítástechnika Nobel-díjaként” szokás emlegetni, és amelyet 2018-ban egy háromfős kutatócsoportnak ítéltek oda. Ők voltak azok, akik lefektették a mesterséges intelligencia területén – különösen a Deep Learning (mélytanulás) alterületén – jelenleg tapasztalható óriási fellendülés alapjait.

A korai robotokban és MI-rendszerekben még nem létezett az, amit ma „gépi tanulásnak” nevezünk. A jelenlegi gépi tanulási folyamat kulcsa egy algoritmus, amely többféle típusú lehet – például szimbolikus, matematikai stb.10 Az algoritmus szó egy híres perzsa matematikus, Muhammad ibn Músza al-Hvárizmi – latinosan Algoritmi – (Kr. u. kb. 780–850) nevéből származik.11

Ma az algoritmus egy „pontosan meghatározott matematikai vagy logikai műveletsort jelent egy adott feladat elvégzésére” (Oxford English Dictionary). A fogalom egészen az ókori Babilóniáig (Kr. e. 1800–1600) visszavezethető. A komputertudományok jeles képviselője, a Stanfordi Egyetem professzora, Donald Knuth egyik publikációjában írt ezekről a korai algoritmusokról, és az alábbi következtetésre jutott: „A babilóniai agyagtáblákon leírt számítások nem csupán egy adott probléma megoldásai, ezek igazából általános eljárások problémák egész halmazának a megoldására.”12 Éppen ez az algoritmus fő ismérve: ha már tudjuk, hogy hogyan működik, nemcsak egy adott problémát tudunk vele megoldani, hanem a problémák egy adott típusát.

Ennek legismertebb példája, amivel legtöbben már az iskolában találkoztunk, az euklideszi algoritmus, amely eljárás arra szolgál, hogy megtaláljuk két pozitív egész szám legnagyobb közös osztóját. Ez az eljárás először Eukleidész Elemek című kéziratában jelent meg Kr. e. 300 körül. Nagyon hatékony algoritmus, amelyet különféle formában a mai számítógépekben is alkalmaznak. Végrehajtásának lényege, hogy ugyanazt az osztást, majd pedig a maradék kiszámítását végezzük el többször is egymás után, amíg el nem érjük a kívánt eredményt. Az algoritmus működését akkor értjük meg a legjobban, ha végigvesszük az alábbi példát – és a legfontosabb az egészben az, hogy bármely két tetszőleges pozitív egész szám esetében ugyanígy működik.

Tételezzük fel, az 56 és a 12 legnagyobb közös osztóját szeretnénk kiszámítani. Az alábbi eljárást kell követnünk:

1. lépés: Osszuk el a nagyobb számot a kisebbel.

56 ÷ 12 = 4, a maradék pedig 8.

2. lépés: Osszuk el az előbbi művelet osztóját (12-t) az imént kapott maradékkal (8).

12 ÷ 8 = 1, a maradék pedig 4.

3. lépés: Addig ismételjük a második lépést, amíg végül nincs maradék (ebben a példában már csak egy lépés van hátra).

8 ÷ 4 = 2 (nincs maradék).

Ebben az esetben a legnagyobb közös osztó a 4.

Ezt nem nehéz szoftverré lefordítani, és számítógépen végrehajtani. Ha csak egy pillantást vetünk az online világra, láthatjuk, hogy több ezer különféle algoritmust használnak ma a tudomány, a technológia vagy a gyógyászat minden elképzelhető területén. A robotika az elsődleges példa, hiszen a robotokat specifikusan arra tervezik, hogy egy adott feladatot hajtsanak végre újra és újra.

A ma használatos MI-rendszerekben a releváns algoritmusok egy számítógépes szoftverbe ágyazódnak be, amely azután sorba rendezi, szűri, kiválogatja a bevitt adatokat. Az egyik lehetséges út, hogy megpróbáljuk – legalább egy bizonyos mértékig – utánozni az emberi agy idegsejthálózatának funkcióit (neurális hálózatok). Általánosságban szólva egy ilyen rendszer az úgynevezett tanító adathalmazt arra használja, hogy „megtanuljon” felismerni, azonosítani és értelmezni olyan digitális mintákat, mint például képek, hang, beszéd, szöveg vagy adatok (gépi tanulás13). A másik lehetséges út, hogy – a valószínűségszámításban alkalmazott Bayes-tételen alapuló – számítógépes alkalmazások segítségével statisztikai szempontból elemezzük a rendelkezésre álló információt, hogy kiszámoljuk egy adott hipotézis valószínűségét. Röviden összegezve: a gépi tanulási rendszer a múltbeli információt használja, hogy döntést hozzon vagy előrejelzést készítsen, amikor új információhoz jut.

Fontos megjegyeznünk, hogy magukat az algoritmusokat kifejezetten úgy programozzák, hogy függvényközelítést hajtsanak végre, általában numerikus optimalizálással, és legtöbb esetben konkrét input és output példákkal, valamint megállási kritériumokkal is ellátják azokat, hogy irányt mutassanak az optimalizáláshoz. A gép nem egyedül „rágódik” az adatokon, valamilyen szinten ember irányítja az egész folyamatot (akkor is, ha az ember csupán egy „kritikus” algoritmust illeszt a folyamatba). Az emberi részvétel tudatos. A gépi nem az.

Az MI-kutatás korai szakaszában kifejezetten arra tervezték az algoritmusokat, hogy egy adott problémát oldjanak meg. Napjainkban azonban már nem ez a helyzet. Ma inkább olyan általános tanuló algoritmusok születnek, amelyek azután „megtanulják” az adott probléma megoldását. A fejlesztők gyakran nem ismerik a probléma megoldására alkalmas algoritmust, és azt sem tudják, hogy a rendszer miként jut el a megoldáshoz. A korai sakkozó programok még az első típusba tartoztak (még a Deep Blue is inkább ebbe a kategóriába sorolható), míg a modern Go szoftver már a másodikba.

Íme néhány példa az MI-rendszerekre, amelyek közül jó néhány bizonyára sokaknak ismerős:

Az Amazon olyan algoritmusokat használ, amelyek nyomon követik az ön és sok millió más vásárló által online megvásárolt termékeket. Azután megszűrik ezt a hatalmas adatbázist, és összehasonlítják a listát más hasonló termékekkel, amelyekkel ön még nem rendelkezik. Végül pedig statisztikai elemzéssel kiválasztják azokat a termékeket, amelyeket az „önhöz hasonló” emberek vásárolnak, és onnantól azok rendszeresen felugranak az ön képernyőjén.

Egy számítógépes algoritmus szétválogatja a különféle álláshirdetésekre beküldött jelentkezéseket, és a legmegfelelőbb jelentkezőt javasolja az állás betöltésére. Olyan állások esetén, amelyek sok ezer jelentkezőt vonzanak, MI-rendszerek végzik el az első interjúkat, ahol nem csupán azt figyelik, hogy a jelentkezők milyen válaszokat adnak a kérdésekre, de filmre veszik és szűrik az érzelmi reakcióikat is, hogy eldönthessék: érdemesek-e egy következő interjúra.

Sikeresen alkalmazzák az MI-t energiahatékony épületek és olyan háztartási gépek tervezésére, amelyek azután az úgynevezett „Dolgok Internetjéhez” kapcsolódnak, illetve integrált közlekedési rendszerek megalkotására is.

Máris léteznek és működnek olyan MI-rendszerek, amelyek sok ezer röntgenfelvételből álló adatbázissal dolgoznak, például különböző egészségi állapotú emberek tüdőröntgen-felvételeivel. Az adatbázishoz tartozik a felvételekről készült csúcsszintű, professzionális egészségügyi elemzés is. A rendszer összehasonlítja az ön tüdejéről készült röntgenfelvételt az adatbázissal, hogy megállapítsa, nincs-e esetleg valamilyen típusú rákbetegsége. Pontosabban szólva, egyfajta statisztikát készít a röntgenfelvételeken vizuálisan megfigyelhető mintázatokról, majd összeveti azokat az adatbázisban szereplő más felvételek mintázataival. Ma már az efféle rendszerek némely esetben pontosabb diagnózist képesek felállítani, mint a legjobb orvosok.

A csillagászok MI használatával érték el, hogy a számítógép – a rádióteleszkópokból érkező jelekből álló hatalmas adatbázis feldolgozásával – megtanulja azonosítani a távoli galaxisokból érkező úgynevezett gyors rádiókitöréseket. 2018 szeptemberére már hetvenkét új kitörést rögzítettek, amelyeket azután a SETI (Search for Extra-Terrestrial Intelligence, magyarul: Földönkívüli Intelligencia Keresése) kutatás keretében vizsgálnak. Az MI-rendszereket ezenfelül az automatikus galaxisfelismerésben is alkalmazzák.

Az önvezető járművek, mivel öntudat nélküli gépek, közvetlen etikai problémákat vetnek fel: Milyen alapelvek mentén programozzuk azokat, mi az, amit el kell kerülniük? Érdemes megjegyeznünk, hogy a repülőgépekbe épített robotpilóta nem teljesen autonóm, még akkor sem, ha repülőt könnyebb irányítani, mint önjáró autót. Ennek talán az az oka, hogy a légitársaságok nem szeretnének csődbe jutni. Pedig egy légikatasztrófa esetén nem merülnek fel olyan etikai döntési helyzetek, mint az önvezető autó baleseténél, hogy megölve egyes embereket megkíméljen másokat.

Ma már rendkívül fejlettek az arcfelismerő rendszerek. Az ilyen technológia egyik, inkább tréfás alkalmazása, amikor a kocsmákban azt figyelik, hogy ki a következő, hogy italt rendeljen, kiszűrve azokat, akik tisztességtelen módon nem akarják kivárni a sorukat. Manapság mindenütt jelen vannak a térfigyelő kamerák, és a rendőrség is előszeretettel alkalmazza azokat a bűnüldözésben. Az ilyen megfigyelőrendszerek azonban a társadalom ellenőrzésére is használhatók. A későbbiekben még visszatérünk az efféle alkalmazások főbb etikai kérdéseire.

Az önműködő (autonóm) fegyverek és a velük kapcsolatos etikai problémák ma nemzetközi viták középpontjában állnak.

Már ebből a rövid listából is jól látható, hogy számos – ha nem az összes – ilyen fejlesztés komoly etikai kérdéseket vet fel a pénzügyi manipulációtól kezdve a bűnözés, a magánéletbe való beavatkozás problémáján át egészen a társadalom ellenőrzésének kérdéséig.

Az a veszély fenyegeti az emberiséget, hogy magával sodorja a „Ha meg tudjuk tenni, akkor meg kell tenni” mentalitás anélkül, hogy alaposan végiggondolnánk az esetleg felmerülő erkölcsi problémákat. Itt azonban el kell mondanunk, hogy az MI világának főszereplői is egyre komolyabban veszik ezeket az etikai aggályokat. A nagy kérdés azonban, amellyel szembe kell néznünk, továbbra is ez: miként építhetünk be etikai vonatkozásokat egy algoritmusba, amelynek se szíve, se lelke, se tudata?

Fontos felismernünk, hogy a legtöbb MI-rendszert – így a fent felsoroltakat is – általában egyetlen feladat elvégzésére tervezik, például autóvezetésre, betegség diagnosztizálására vagy a múltbeli tapasztalat alapján a jövő megjósolására. Azért használják gyakran a szűk MI fogalmát, hogy ezt ne felejtsük el. Mivel azonban az MI minden eddigi alkalmazása a szűk kategóriába tartozott, egyesek szívesebben használják a „kognitív technológiák” kifejezést annak jelölésére, amit eddig sikerült elérni az intelligens gépekért folytatott küzdelemben.

Nick Bostrom és Eliezer Yudkowsky megjegyzi:

A jelenlegi MI-algoritmusok, amelyek az emberével azonos – vagy akár az emberét meghaladó – teljesítményre képesek, hatókörüket tekintve csupán egyetlen, a programozó által tudatosan meghatározott területre korlátozódnak. A Deep Blue sakkvilágbajnokságot nyert, dámázni azonban már nem tud, hogy az autóvezetést és a tudományos felfedezést már ne is említsük. Az efféle modern MI-algoritmusok mindenféle élőlénnyel hasonlóságot mutatnak, kivéve a Homo sapienst. A méh kitűnő képességekkel rendelkezik a kaptárkészítés területén, a hód nagyszerű gátakat tud építeni; a méh azonban nem hoz létre gátakat, és a hód sohasem lesz képes megalkotni egy kaptárt. Az ember a megfigyelés által képes megtanulni mindkettőt, ez azonban egyedülálló képesség az élőlények világában.14

A vita során további zavar forrása lehet az is, hogy olyan mindennapi szavakat használunk szakkifejezésekként élettelen gépek leírására, mint tanulás, tervezés, gondolkodás és intelligencia. Az informatikusok ezzel azt érik el, hogy az MI-rendszerekről sokkal többet feltételezünk, mint amire valójában képesek, hiszen ezeket a kifejezéseket a mindennapi jelentésüknél sokkal szűkebb értelemben használják. Ebből az következik, hogy az MI-ről szóló médiabeszámolók hajlamosak túldramatizálni a dolgokat: vagy alaptalanul optimisták, vagy túlzott félelmeket keltenek. Danny Crookes, a belfasti Queens Egyetem számítástechnika-professzora a következőket írja:

A jelenlegi technológiák, amelyek egyre több emberből váltanak ki aggodalmat azzal, hogy az egész népességet képesek megfigyelni és manipulálni, valójában nem olyan intelligensek. Igazából nincs is rá szükség, hogy azok legyenek. Erejük abban áll, hogy hatalmas mennyiségű adat feldolgozására képesek, hogy jellemzést készítsenek az egyénekről, illetve hasonlóságokat figyeljenek meg úgy az egyén, mint a társadalom viselkedésének tekintetében. A náci és kommunista államhatalom ugyanezt tette, csak kisebb léptékben. Ma már létezik a technológia arra, hogy mindezt globális méretekben tegyék. Ez lehet aggasztó vagy éppen lenyűgöző, de ez nem igazán intelligencia. Manapság az MI-kutatásban mindenki az úgynevezett „mélytanulás”-ért bolondul, ám ebben sincs különösebb újdonság: mindössze arról van szó, hogy ma már rendelkezésünkre áll az a számítógépes erőforrás a többszintű (mély) neurális hálózatok futtatásához, amelyek évtizedeken át csak papíron léteztek.15

Joseph McRae Mellichamp, az Alabama Egyetem professzora egy alkalommal előadást tartott a Yale Egyetem egyik konferenciáján. A hallgatóság soraiban ott ült Sir John Eccles, a híres Nobel-díjas tudós, aki a szinapszis felfedezéséről lett világhírű, valamint az MI-kutatás számos más úttörője is. Az előadó így szólt: „Úgy tűnik számomra, hogy sok felesleges vitát elkerülhetnénk, ha az MI-kutatók elismernék, hogy alapvető különbség áll fenn a gépi intelligencia és az emberi intelligencia között, és ezt a különbséget semmilyen kutatással nem lehet áthidalni.” Más szavakkal, hogy Mellichamp professzor beszédének velős címét idézzük: „A mesterséges intelligencia fogalmában a »mesterséges« szó nagyon is valóságos”.16

Crookes professzor a realista gondolkodás szükségességét hangsúlyozza, amikor így fogalmaz:

Még nagyon, nagyon messze vagyunk attól, hogy igazi emberszerű intelligenciát hozzunk létre. Sokakat megtéveszt az adatalapú komputertechnika sikere, és azt gondolják, hogy már kezdjük megközelíteni az emberi intelligencia szintjét. Véleményem szerint még a közelében sem járunk. Épp ellenkezőleg, talán inkább azt mondhatjuk, hogy a valódi MI-kutatás területén elért előrehaladás inkább lelassult az elmúlt években. Ma kevesebb a kutatás ezen a téren, mint korábban, mert a befektetések lényegében a reklámozásba folynak! A kutatók pedig arra mennek, amerre a pénz.

Az emberi gondolkodás folyamatának megértése óriási kihívást jelent. Ami engem illet, két alapvető problémát látok, amely még megoldásra vár:

(1)Ha sikerülne is megértenünk az emberi gondolkodás törvényszerűségeit, miként általánosítunk és vonatkoztatunk el a fizikai valóságtól egy sokkal elvontabb formába annak érdekében, hogy a gondolkodás általános szabályszerűségeit alkalmazni tudjuk?

(2)Miként tud egy számítógép belső mentális képet alkotni és fenntartani a valós világról? Hadd utaljak csak arra, hogy miként vizualizálja magának a világot egy vak ember, és hogyan gondolkodik róla! Bennünk, emberekben megvan az az általános célú képesség, hogy olyan dolgokat vizualizáljunk, olyan folyamatokról gondolkodjunk, amelyek csupán az elménkben léteznek. Ez az általános célú képesség, amely mindannyiunk sajátja, rendkívüli; ez jelenti a valódi intelligencia kulcsát, amely azonban alapvetően hiányzik az MI-rendszerekből. Okunk lehet kételkedni benne, hogy valaha is eljutunk odáig.

Arra szeretnék rámutatni, hogy óvatosnak kell lennünk már annak puszta feltételezésével is, hogy az emberiség rendelkezik azzal az intellektuális kapacitással, hogy olyan intelligenciát hozzon létre, amely felér az emberi intelligenciával, nem is beszélve arról, hogy netán meghaladja azt. Ebben a tekintetben mit sem számít, mennyi idő áll a rendelkezésünkre.17

Ezt nagyon világosan szem előtt kell tartanunk, amikor azt vizsgáljuk, milyen szerepet játszik a (szűk) mesterséges intelligencia Dan Brown regényében, ha megfelelő választ akarunk találni az általa felvetett két nagy filozófiai kérdésre.

Jegyzetek

1 Neil Postman, Amusing Ourselves to Death: Public Discourse in the Age of Show Business, 20. évford. kiadás (1986; repr., New York: Penguin, 2006), xix–xx.

2 “The Pope Warns Tech Companies to Use AI for ‘Common Good’”, Time, 2019. szeptember 27., https://time.com/5688191/pope-francis-artificial-intelligence-common-good.

3 A legszélesebb értelemben használom az ateizmus szót a teremtő Isten gondolatának elutasítására.

4 Dan Brown, Eredet. Ford. Turcsányi Jakab (Budapest, Gabo, 2008), 69.

5 Martin Rees, A jövőről – Az emberiség kilátásai. Ford. Both Előd (Budapest, Akkord, 2020), 14.

6 Martin Rees, “Astronomer Royal Martin Rees: How Soon Will Robots Take Over the World?”, The Telegraph, 2015. május 23., www.telegraph.co.uk/culture/hay-festival/11605785/Astronomer-Royal-Martin-Rees-predicts-the-world-will-be-run-by-computers-soon.html.

7 John McCarthy, “What Is Artificial Intelligence?”, www.formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf.

8 Ld. Stuart Russell & Peter Norvig, szerk., Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3. kiadás. (Harlow: Pearson Education, 2016), 1–5.

9 Az első ismert számológépet a csillagászat és a héber nyelv professzora, a német Wilhelm Schickard készítette 1623 körül.

10 Meg kell jegyeznünk, hogy a korai MI-rendszerek nem használtak algoritmusokat.

11 Ld. Jeffrey Aronson oxfordi kollégám elragadó cikkét: “When I Use a Word . . . Algorithms”, BMJ Opinion, 2017. augusztus 11., https://blogs.bmj.com/bmj/2017/08/11/jeffrey-aronson-when-i-use-a-word-algorithms.

12 Donald E. Knuth, “Ancient Babylonian Algorithms”, Communications of the ACM, 15. kötet, 7. szám (1972. július), 672–673.

13 Az Encyclopedia of Artificial Intelligence úgy határozza meg a gépi tanulást, mint ami „a mesterséges intelligencia egyik területe, amely olyan adaptív (tanuláson alapuló) számítási módszerekkel foglalkozik, mint például a mesterséges neurális hálózatok, illetve a genetikus algoritmusok”. (Juan Ramon Rabunal Dopico, Julian Dorado de la Calle & Alejandro Pazos Sierra, szerk., Encyclopedia of Artificial Intelligence [Hershey, PA: Information Service Reference, 2009], 666.

14 Nick Bostrom & Eliezer Yudkowsky, “The Ethics of Artificial Intelligence”, Cambridge Handbook of Artificial Intelligence, szerk.: Keith Frankish és William M. Ramsey (Cambridge: Cambridge University Press, 2014), 318.

15 Magánjellegű közlés (2019). Engedéllyel került felhasználásra.

16 Magánjellegű közlés (2018) egy olyan dolgozat szerzőjétől, amely az „Artificial Intelligence and Human Mind” (Mesterséges intelligencia és az emberi értelem) c. konferencián hangzott el (Yale University, 1986). Engedéllyel került felhasználásra. Érdekes beszámolót találunk a konferenciáról a következő webhelyen: www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/601.

17 Magánjellegű közlés (2019). Engedéllyel került felhasználásra.

Kiadja a Harmat Kiadó
1113 Budapest, Karolina út 62.,
Tel.: (1) 466-9896
E-mail: harmat@harmat.hu
Internet: www.harmat.hu

Az 1795-ben alapított Magyar Könyvkiadók és Könyvterjesztők Egyesülésének tagja.

Felelős kiadó: Herjeczki Kornél
Műszaki vezető: Bernhardt Péter
Felelős szerkesztő: Naszádi Kriszta
Könyvterv: Lente István
Elektronikus változat: Ambrose Montanus

Felhasznált betűtípusok
Noto Serif – Apache License 2.0
Oswald – SIL Open Font License
Petrona – SIL Open Font License