A mesterséges
intelligencia
legrövidebb
története

Toby Walsh

részlet

Athenaeum

A fordítás alapjául szolgáló mű:
Toby Walsh:
The Shortest History of AI

Copyright © Toby Walsh, 2025

First published by Black Inc., an imprint of Schwartz Books Pty Ltd.

Toby Walsh asserts his right to be known as the author of this work

Originally published in the English language in 2025 by Black Inc., an imprint of Schwartz Books

This edition published by arrangement with Black Inc.

© Athenaeum, 2025

Hungarian translation © Bartók Imre, 2025

Minden jog fenntartva.

Kiadta az Athenaeum Kiadó,

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

1086 Budapest, Dankó u. 4–8.

www.athenaeum.hu

www.facebook.com/athenaeumkiado

ISBN 978 963 543 603 3

Felelős kiadó: Dian Viktória

Felelős szerkesztő: Mészáros Blanka

Szerkesztette: Helfrich Judit

Műszaki vezető: Dubecz Adrienn

Borítóterv: Földi Andrea

Korrektor: Valentin Kristóf

Andreának

Előtörténet

1837

„Analitikus Gép”

(„Analytical Engine”)

Charles Babbage megtervezi az első, befejezetlenül maradt mechanikus komputert.

1843

Kreativitás

Ada Lovelace felteszi a kérdést: Lehetnek-e valaha kreatívak a komputerek?

1943

Mesterséges neurális hálózat

Walter Pitts és Warren McCulloch megtervezik az első mesterséges neurális hálózatot.

1948

Turochamp

Az első sakk-komputer (Alan Turing és David Champernowne találmánya) megszületése.

1949 Elmer és Elsie

Elkészülnek az első kezdetleges robotok (William Grey Walter, Bristol).

1950

Turing-teszt

Az első tudományos dolgozat a mesterséges intelligencia témájában. Alan Turing ebben egy hipotetikus tesztet javasol, amellyel próbára tehető a mesterséges intelligencia.

1955

„Gondolkodó Gép” („Logic Theorist”)

Mesterséges matematikus. Sokszor az első mesterséges intelligenciának nevezik – tévesen.

Szimbolikus kor

1956

A mesterséges intelligencia kutatásának nem hivatalos kezdete

A Dartmouth College-ban megtartják az első konferenciát a mesterséges intelligenciáról. A fogalom John McCarthytól származik, aki ezzel igyekezett támogatást szerezni a rendezvényre.

1957

Mark I

Perceptron

Frank Rosenblatt működésbe hozza az első mesterséges neurális hálózatot.

Szimbolikus kor

1960

MENACE

Az edinburgh-i Donald Michie feltalálja a „gyufaskatulya”-komputert. A gép tökéletesen elboldogul a 3 × 3-as amőbával.

1964

Eliza

Az MIT-nél dolgozó Joseph Weizenbaum megtervezi az első chatbotot.

1965

DENDRAL

A Stanford Egyetem munkatársai létrehozzák az első szakértői rendszert (olyan programot, amely egy adatbázis alapján fogalmaz meg megoldási javaslatokat).

1968

Arthur C. Clarke jóslata szerint 2001-re a gépek elérik vagy meghaladják az emberi intelligenciát.

1969

A* keresőalgoritmus

A Stanford Research Institute kutatói feltalálnak egy MI-algoritmust, amely képes elirányítani a Shakey névre keresztelt robotot.

1969

Perceptrons

Marvin Minsky és Seymour Papert nagy hatású könyve a mesterséges neurális hálózatokról.

1971

STRIPS

Újabb MI-alapú algoritmus, amellyel Shakey, a robot további feladatokat is képes megoldani.

1973

MI-tél

Sir James Lighthill jelentése a haladás hiányáról az MI területén. Az első MI-tél kezdete.

1979

BKG 9.8

A komputer először győzi le a világbajnokot (Luigi Villát) ostáblában.

Szimbolikus kor

1982

MI-tavasz

A japán ötödik generációs rendszerek megszületésével beköszönt az MI-tavasz.

1986

SLAM

Feltalálják a szimultán helymeghatározási módszert, amellyel a robotok képesek tájékozódni.

1987

MI-tél

A szakértői rendszerek virágzása abbamarad. Megkezdődik a második MI-tél.

1994

PROMETHEUS

Európában bejelentik az önvezető autók projektjét. Mérnökök két olyan autót is építenek, amelyek mintegy 1000 kilométert tesznek meg Párizs körül, olykor 130 kilométer/órás maximális sebesség mellett.

1997

IBM Deep Blue

A komputer először győzi le páros mérkőzésen a regnáló sakkvilágbajnokot (Garri Kaszparovot).

2001

Arthur C. Clarke előrejelzésével szemben a komputerek nem érik el az emberi intelligencia színvonalát.

2002

Roomba

Az iRobot piacra dobja a porszívóját, amely hamarosan a világ legnépszerűbb robotjává válik.

2005

Stanley

A Stanford önvezető autója megnyeri a második DARPA-díjat, miután több mint 200 kilométer/órával repeszt a Mojave-sivatagban.

2007

Chinook

Megszületik a „tökéletes” dámajátékprogram, amely sosem veszít.

Szimbolikus kor

2007

ImageNet

Fei-Fei Li útjára indítja képfelismerő programját, amely nagyban hozzájárul a mesterséges neurális hálózatok újabb kutatásához.

2011

IBM Watson

A Jeopardy! műveltségi vetélkedőben az MI legyőzi a műsor történetének két legjobb játékosát.

A tanulás kora

2012

AlexNet

A gépi mélytanulással („deep learning”) dolgozó neurális hálózat meggyőző diadalt arat az ImageNet versenyén. A második MI-tavasz kezdete.

2015

OpenAI

Elon Musk, Sam Altman és mások megalapítják a nonprofit OpenAI céget.

2016

AlphaGo

A DeepMind-féle AlphaGo legyőzi a koreai govilágbajnok I Szedolt.

2017

Libratus

Az MI először tud felülkerekedni profi pókerjátékosokon.

2017

Transformer

A Google Research kutatói előállnak az első transzformer neurális hálózattal. (Ez a „T” a ChatGPT nevében.)

A generatív MI kora

2022 ChatGPT

Az OpenAI kiadja a ChatGPT-t, amelynek alig egy hét alatt több millió felhasználója lesz.

2023 AlphaFold

A DeepMind-féle AlphaFold képes meghatározni a tudomány által ismert majdnem összes fehérje struktúráját.

2024

MI-Nobel-díj

A fizikai Nobel-díjat Geoffrey Hinton és John Hopfield kapják a neurális hálózatok terén végzett kutatásaikért; a kémiai Nobel-díj kitüntetettjei Demis Hassabis és John Jumper az AlphaFold megalkotásáért.

Jövő

2062

AGI

A szerző 2018-ban megjelent, 2062: The World that AI Made című könyvében közölt gondolat, miszerint a gépek 2062-re túlszárnyalják az emberi intelligenciát, végre megcáfoltatik.

A KEZDETEK

A mesterséges intelligencia története 1956. június 18-án vette kezdetét, egy hétfői napon.

Egyébként június 18-ra esik a nemzetközi pániknap is, úgyhogy teljesen helyénvaló, hogy az emberiség ekkor kezdett érdemben foglalkozni az MI-vel. Ezen a napon érdemes figyelmen kívül hagyni a regényíró Douglas Adams híres tanácsát:

„A Galaxis Külső Keleti Peremének néhány liberálisabb civilizációja számára a Galaxis útikalauz már kiszorította a hatalmas Encyclopaedia Galacticát, s egyedül tölti be az összes tudás és bölcsesség tárházának szerepét, mert noha sok benne a hézag, és tele van kétes, de legalábbis üvöltően pontatlan adattal, két fontos vonatkozásban felülmúlja kevésbé szárnyaló elődjét. Egyrészt némileg olcsóbb. Másrészt borítóján a következő szavak láthatók, szép nagy betűkkel szedve: NE ESS PÁNIKBA!”1

Egy másik szerző, Arthur C. Clarke szerint a „Ne ess pánikba!” alighanem a leghasznosabb tanács, ami csak adható az emberi fajnak. 2018-ban a SpaceX fellőtte a világűrbe Elon Musk régi Tesla Roadsterét, amelynek műszerfalán ugyanezek a szavak virítottak: „NE ESS PÁNIKBA!”

A kedves olvasó talán meglepődik, hogy az MI-vel kapcsolatos kutatások az 1950-es években kezdődtek. Ez bizony elég régen volt, és az embert könnyen elfogja a nosztalgia, ha erre az időszakra gondol. A háború utáni világot a gazdasági fellendülés és stabilitás jellemezte. A rádiók megállás nélkül a Heartbreak Hotelt játszották. Mint mondtam, ez elég régen volt. 1956 jó eséllyel még a születésed előtti évekre esik, én legalábbis később születtem, és az életem jelentős részét az MI-vel kapcsolatos álmodozással töltöttem – nos, legalábbis attól kezdve, hogy kölyökkoromban túl sok sci-fit olvastam. Akkoriban ismerkedtem meg az olyan szerzők munkásságával, mint Arthur C. Clarke és Isaac Asimov, akik sokat írtak a robotok és az intelligens komputerek jövőjéről. Az embernek könnyen olyan érzése támad, hogy ez a jövő napjainkra kezd valósággá válni.

Amikor 2022 vége felé megjelent a ChatGPT nevezetű MI-chatbot, sokak számára úgy tűnhetett, hogy a program a semmiből érkezett. Akkoriban ki sem lehetett nyitni egy újságot anélkül, hogy ne lett volna tele a mesterséges intelligenciával kapcsolatos cikkekkel. Sokan aggódni kezdtek. Még a kormányok is pánikba estek. Hiszen ki tudhatta, hogy hová vezet mindez?

Valójában az MI egyik napról a másikra végbemenő diadalmenete hosszú előzményekre tekinthet vissza. Mint ebből a könyvből is kiderül, az MI ekkor már évtizedek óta az életünk részét képezte, csak éppen a ChatGPT-t megelőzően számos alkalmazása észrevétlen maradt előttünk.

A kedves olvasó azon is meglepődhet, hogy az MI kezdetét egy konkrét dátummal kapcsolom össze. A legtöbb tudományterület nem köthető egyetlen nap eseményeihez. A mesterséges intelligencia esete azonban speciális. 1956. június 18-án vette kezdetét egy nyolchetes workshop, amelynek a mesterséges gépek előállítása volt a célja. Ez az esemény jelöli ki tehát a mesterséges intelligencia mint önálló tudományterület születését.

A workshopot a Dartmouth College fákkal tarkított kampuszán tartották. A patinás intézmény egy csinos városkában, a New Hampshire-i Hanoverben található. 1769-ben alapították, hogy keresztény teológiára és az angol szokásokra okítsák az őslakos amerikaiakat. 1956-ra azonban a Dartmouth már jobbára megfeledkezett az őslakos amerikaiak, a keresztény teológia és az angol életmód ügyéről, és időközben az Egyesült Államok egyik legnagyobb presztízzsel rendelkező és legelitebb főiskolájává nőtte ki magát. Ami azt illeti, annyira elitnek számított, hogy ettől kezdve még több mint egy évtizedig, 1972-ig nem is engedték, hogy női hallgatók is beiratkozzanak. Az 1956-os workshopon is kizárólag férfiak vettek részt. Sajnálatos módon a nők még mindig erősen alulreprezentáltak az MI területén – olykor mintha történnének kísérletek a probléma megoldására, de ezek egyelőre inkább szerény eredményekkel járnak.

A dartmouthi műhelyt John McCarthy, a főiskola egyik ifjú tanársegédje szervezte. McCarthy meglehetősen becsvágyó figura volt, aki régi álmokat dédelgetett – szerette volna létrehozni az első gondolkodó gépet. Hogy megvalósítsa célját, meghívta az Egyesült Államok, Kanada és Nagy-Britannia legkiválóbb tudósait, hogy csatlakozzanak hozzá New Hampshire-ben, és közös erővel álmodják tovább a mesterséges intelligencia jövőjét.

1956-ban még éppen csak elkezdték szélesebb körben is használni a komputereket. Az IBM 1954-ben dobta piacra a legendás IBM 650-est. Ez volt az első sorozatgyártott komputer, egyúttal az 1950-es évek legnépszerűbb modellje, továbbá az első, amelyik profitot hozott a gyártójának. 1956-ban tehát nagyon is indokolt volt, hogy az emberek elgondolkozzanak, vajon milyen lehetőségek rejlenek ezekben a digitális szörnyetegekben. Elképzelhető, egy szép napon a gépek gondolkodni fognak? Merész kérdés, John McCarthy azonban nem riadt vissza attól, hogy választ keressen rá.

John McCarthy fiatalon

John McCarthy később, 1962-ben a Stanford Egyetemen megalapította a szintúgy legendás AI Lab kutatóintézetet. Az MI kutatásának számos áttörése köthető ehhez a laborhoz. 2005-ben például ők adták a világnak Stanley-t, az önvezető autót, amely kétmillió dollárt nyert az Egyesült Államoknak a DARPA-versenyen, miután sofőr nélkül megtett 212 kilométert a Mojave-sivatagban. Ebből a laborból indult ki 1996-ban az a kevéssé ismert, BackRub nevezetű cég is, amely az MI segítségével indított kereséseket a világhálón. 1997-ben az alapítók arra jutottak, hogy kissé szerencsétlenül választottak nevet a cégüknek, úgyhogy inkább átkeresztelték. A BackRub új neve Google lett.

A Google talán jobb név a BackRubnál, ettől függetlenül ez is egy tévedésnek köszönhető. A név ugyanis a „googol” elírása. Ez egy csillagászati szám, amit a fizikusok különösen imádnak. A googol 10100, ami kétségkívül irdatlanul nagy összeg. Leírva erről van szó: 10 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000. Tehát egy 1-es után száz darab 0. Ez az érték jóval több, mint az univerzumban lévő atomok száma (a jelenlegi becslések szerint ez 10 a nyolcvanadikonra tehető). A googol valójában több byte-ot jelent, mint amit a Google vagy bármelyik cég valaha ki tudna termelni anélkül, hogy áthágná a fizika törvényeit. A Szilícium-völgy dolgozóinak azonban sosem kellett a szomszédba menniük néhány túlzó ígéretért.

Elég szerencsésnek mondhatom magam, mert személyesen is ismerhettem John McCarthyt. Ez persze nem olyan meglepő, mint amilyennek talán hangzik: az MI meglepően kicsiny tudományterület. A Stanford AI Index évente kevesebb mint száz PhD-t sorol fel a témában, és nagyjából ennyien maradnak ezen az akadémiai pályán az Egyesült Államokban és Kanadában. Így aztán nem is olyan nehéz kapcsolatba kerülni a diszciplína alapító atyáival. Ami azt illeti, nemcsak ismertem John McCarthyt, de 2006-ban egy vasárnap délután egyszer majdnem vízbe is fulladtam miatta a sydney-i kikötőben. De ez talán nem tartozik szorosan a témánkhoz.2

McCarthy okos ember volt, azonkívül elég markáns politikai nézeteket vallott. A leginkább arról ismert, hogy tőle származik a „mesterséges intelligencia” kifejezés. Akkor találta ki, amikor 1956-ban nekifogott a dartmouthi találkozó megszervezésének. A mesterséges intelligenciát aztán hamar „MI”-re (angolul: AI, kiejtve: [éjáj], artificial intelligence) rövidítették, ami jobban harmonizált az intelligenciával kapcsolatos olyan kétbetűs rövidítésekkel, mint az IQ (intelligence quotient – intelligenciahányados) vagy az EQ (emotional quotient – érzelmi intelligencia).

1956-ban a mesterséges intelligencia elég provokatív ötletnek bizonyult ahhoz, hogy a Dartmouth hétezer-ötszáz dolláros támogatást kapjon a műhelyre a Rockefeller Alapítványtól, az emberiség üdvét a tudományos kutatáson és az innováción keresztül segíteni igyekvő, filantropikus szervezettől. (Persze elképzelhető, hogy a Rockefeller Alapítványnál nem voltak teljesen meggyőződve a projekt hasznosságáról, az eredeti kérvény ugyanis tizenháromezer-ötszáz dollárra, vagyis a kapott összeg majdnem kétszeresére vonatkozott.) A konferencia kiírásában a következők szerepeltek:

„Elméletben a tanulás, illetve az intelligencia minden további sajátossága oly pontossággal leírható, hogy azt egy gép is tudja utánozni. Kísérletet teszünk rá, hogy miként lehetnek képesek a gépek a nyelvhasználatra, az absztrakcióra és a fogalomalkotásra, illetve az olyan problémák megoldására, amelyek jelenleg kizárólag az emberek hatáskörébe tartoznak, továbbá miként lehetnek képesek önmaguk fejlesztésére.”

Ha mindez ne lett volna már önmagában is elég ambiciózus célkitűzés, a javaslat még egy merész jóslatot is megfogalmazott arra vonatkozóan, hogy várhatóan mennyi időbe fog telni a célok megvalósítása: „Úgy véljük, hogy amennyiben egy gondosan összeválogatott tudósokból álló csoport ezeknek a problémáknak szenteli a nyarat, úgy jelentős előrelépésben reménykedhetünk.” Ez az előrejelzés kissé optimistának bizonyult, és számos kritikus úgy véli, hogy az MI-vel kapcsolatos kutatások azóta is túl sokat ígérnek, és túl keveset nyújtanak.

Mint mostanra az olvasó is kitalálhatta, a nyolchetes dartmouthi program végeztével nem igazán sikerült érdemi előrelépést tenni az MI megalkotásának terén. Kiderült, hogy a gondolkodó gépek építése jóval komplikáltabb tudományos kihívás, mint azt McCarthy vagy a kollégái eredetileg gondolták. Ebben a könyvben dióhéjban összefoglalom azokat a kísérleteket, amelyek során a kutatók ugyanarra vállalkoztak, amire 1956 nyarán ezek az úttörők. A workshop mindenesetre annyit elért, hogy ismertebbé tette a mesterséges intelligencia problémakörét. Legjelentősebb eredménye talán két egyszerű, de a későbbiekben is rendkívül nagy befolyással bíró belátás. Az első arra vonatkozik, hogy a mesterséges intelligenciát alapvetően szimbólumok használatán keresztül kell megalkotni. A második, hogy a mesterséges intelligenciának képesnek kell lennie a tanulásra. Ez a két megközelítés meghatározza az MI két legfőbb korszakát: a szimbolikus rendszerek korát, amely az 1990-es évekig tartott, és az utána következő gépi tanulás korát, amely mind a mai napig nem szűnő izgatottságot vált ki a nagyközönségből.

Ez a rövid történeti áttekintés ennek megfelelően két részre tagolódik. Az elsőben közelebbről is megvizsgáljuk a mesterséges intelligencia korai, szimbolikus korszakát. Ez volt az az időszak, amikor a komputerek a sakk és más emberi játékok mestereivé váltak. E periódust ugyanakkor nem kevés frusztráció is kísérte, miután egyre világosabbá vált, hogy milyen nehéz meghaladni ezeket a viszonylag egyszerű játékokat, és igazi mesterséges intelligenciát létrehozni. Ami valahol biztató, hiszen azt igazolja, hogy az emberi intelligencia mégiscsak komplex jelenség, amelyet nem olyan könnyű szilíciumból újrateremteni. A kötet második felében a máig ívelő, a gépi tanuláson alapuló MI-megközelítéseket tekintem át. Egy ideje ugyanis felhagytunk azzal, hogy saját kezűleg akarjuk beprogramozni az MI-t, és helyette inkább arra próbáljuk rávenni a komputereket, hogy egyedül tanuljanak, és maguktól végezzék el intelligens módon a feladataikat. Ahogy az általunk végzett és intelligenciát követelő feladatok nagy részét egykor mi magunk is megtanultuk, ugyanúgy most a komputerek is megtanultak olvasni, írni és matematikai műveleteket elvégezni. Ezzel el is érkezünk a jelenhez és az olyan sikertörténetekhez, mint a ChatGPT-re keresztelt MI-chatbot, amely az internet tetemes részét képes áttanulmányozni, és abból a maga számára információkat gyűjteni.

A könyvet a jövővel kapcsolatos kitekintés zárja; történeti munkák esetében ez kétségkívül szokatlannak tűnhet. Csakhogy a mesterséges intelligencia története még korántsem zárult le. Mi történik, ha egyszer tényleg sikerül létrehoznunk olyan gépeket, amelyek képesek az önálló gondolkodásra? Mennyi időbe telik az ilyesmi? És vajon egzisztenciális fenyegetést jelenthetnek-e a gondolkodó gépek az emberiségre nézve?

Ez a téma más szempontból is rendhagyónak tekinthető. A történeti munkák általában rendkívüli személyekről és sorsfordító eseményekről szólnak. Az én könyvem nem ilyen. A lapjain mindössze hat ötlettel ismerkedhet meg közelebbről az olvasó. Mindössze hat ötlettel. A mesterséges intelligencia megértéséhez csupán erre a hat elgondolásra van szükségünk. Mindegyiket egy külön fejezetben fogjuk alaposabban megvizsgálni. Annak érdekében, hogy az olvasó egzakt ismereteket is szerezhessen a témában, nem rettenek vissza az olykor technikaibb jellegű leírásoktól sem. Ezek egyúttal segíthetnek megérteni, hogy a mesterséges intelligencia jóval kevésbé varázslatos jelenség, mint amilyennek a média hajlamos beállítani.

Természetesen néhány különleges személyről is szót ejtek majd, például a már említett John McCarthyról, továbbá a brit ötvenfontoson látható úriemberről, a még nála is figyelemre méltóbb Alan Turingról. Emellett tanúivá válhatunk néhány rendkívüli pillanatnak, például amikor az MI először győzte le egy játékban az embert, és elhódította a világbajnoki címet.

Mielőtt belevágunk, hadd idézzem fel Arthur Samuel figyelmeztetését. Samuel egyike volt az 1956-os dartmouthi projekt résztvevőinek, továbbá ő volt annak a forradalmi MI-programnak a megalkotója, amely már komoly játékerőt képviselt a dámában, emellett szemléletes demonstrációval szolgált a gépi tanulás témájához. Samuel 1962-ben a következőket írta:

„Mint minden forradalom esetében, úgy itt is megjelennek a holdkórosok: azok, akik a mágiában hisznek, illetve azok, akik az új ügy iránti lelkesedésükben elveszítik a józan ítélőképességüket, és olyan vad kijelentésekre ragadtatják magukat, ami éppenséggel az egész ügy hiteltelenítésével fenyeget. A mesterséges intelligencia területén talán a szokásosnál is több fordul elő az ilyen alakokból. […] Az mindenesetre biztosnak tűnik, hogy nincs már messze az idő, amikor a legtöbb hétköznapi feladatot, amellyel annyi időt töltünk, már gépek is elvégezhetik helyettünk. A mesterséges intelligencia nem mítosz, és nem is jelent fenyegetést az emberekre.”

Vágjunk tehát keresztül a bolondérián, a mesterséges intelligenciával kapcsolatos őrült jóslatok, mítoszok és fenyegetések rengetegén! Ehhez kíván fogódzót nyújtani ez a rövid és a megszokotthoz képest talán személyesebb könyvecske.

A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA A FILMEKBEN

A szélesvászon mind az MI témájának megítélését, mind annak potenciális megalkotását erőteljesen befolyásolta. Az OpenAI például sikertelenül próbálta meg licenceltetni Scarlett Johansson hangját a ChatGPT-hez – nem véletlenül esett rá a választás, ugyanis Johansson volt Samantha, a 2013-as Her (A nő) című film mesterséges intelligenciájának a hangja is. Íme, néhány további híres példa az MI filmes ábrázolásai közül:

Metropolis (1927): Fritz Lang klasszikusa az egyik első egész estés sci-fi, amit valaha készítettek. A film középpontjában álló „Maschinenmensch”, vagyis embergép egy humanoid robot, amelyet az őrült tudós Rotwang épített, hogy megjelenítse Mariát, a disztópikus Metropolis dolgozói által hőn szeretett figurát.

Forbidden Planet (1956; Tiltott bolygó): Ebben a másik klasszikus sci-fiben Robby, a robot egy rendkívül fejlett, autonóm és barátságos gépi szolga. Robby több tévésorozatban is felbukkant vendégszereplőként, többek közt az Addams Familyben, amelynek 1966-os „Lurch’s Little Helper” (Lurch kis segédje) című epizódjában Smiley-ként láthatjuk viszont.

Blade Runner (1982; Szárnyas fejvadász): A Szárnyas fejvadász replikánsai a Tyrell vállalat biomérnöki módszerekkel létrehozott, MI által működtetett robotjai, amelyek ránézésre tökéletesen emberiek. Alapvetően a Földön kívüli kolóniákon dolgoztatják őket. A replikánsok átlag feletti erővel, ügyességgel és bizonyos esetben intelligenciával, cserébe viszont limitált, mindössze négyéves élettartammal rendelkeznek; ez a korlátozás a fejlettebb érzelmek és az öntudat kialakulását hivatott megakadályozni. A Roy Batty nevezetű replikáns (Rutger Hauer leghíresebb filmszerepe) a filmtörténet egyik legmegindítóbb monológjával búcsúzik: „Én láttam olyan dolgokat, amiket ti, emberek el sem hinnétek. Lángoló csatahajókat az Orion peremén. Gyilkos sugarakat az éjben a Tannhäuser Kapunál. Mindezek a pillanatok el fognak veszni, mint könnycseppek az esőben… Ideje meghalni.”

The Terminator (1984; A halálosztó): Ebben a filmben a Skynet nevezetű, MI-alapú védelmi rendszer öntudatra ébred. Mivel fenyegetésnek tekinti az emberiséget, a Skynet elszabadítja az utóbb „ítélet napjaként” ismert nukleáris holokausztot. A Skynet később visszaküld az időben egy Terminátort, egy szinte elpusztíthatatlan kiborgot, hogy végezzen Sarah Connorral, és ezzel megakadályozza, hogy leendő fia, John Connor vezesse az emberek ellenállását a jövőben. A kétezres évek elején Kína nekifogott egy masszív megfigyelőrendszer kiépítésének, amelynek szintén a Skynet nevet adták. Egy kínai napilap szerint a Skynet egy másodperc alatt egymilliárd ember arcfelismerését képes elvégezni.

Ex Machina (2014): A filmben szereplő Ava egy rendkívül fejlett, összetett gondolkodásra, érzelmekre és talán öntudatra is képes humanoid robot. Ava realisztikus megjelenése és viselkedése elmossa az ember és a gép közötti határvonalat. A fim tanácsadója Murray Shanahan, az Imperial College kognitív robotika professzora, továbbá a DeepMind vezető kutatója volt.

Transcendence (2014; Transzcendens): Miután technoterroristák halálosan megsebesítik, az MI-kutató dr. Will Caster tudatát a felesége és egy barátja feltölti egy szuperkomputerbe. Az így létrejövő MI tovább fokozza a saját képességeit, átalakítja a társadalmat, ugyanakkor felveti a kontrollálatlan hatalom problémáját. A filmben röviden Elon Musk is felbukkan, aki egy évvel később többedmagával megalapította az OpenAI-t.

Mission Impossible: Dead Reckoning (2023; Mission Impossible: Leszámolás): Egy „Entitásnak” nevezett elszabadult mesterséges intelligencia fenyegeti a globális biztonságot. A szóban forgó MI eredetileg fejlett amerikai kiberfegyvernek készült, de idővel öntudatra ébred, és túljár a tervezői eszén, továbbá képessé válik arra, hogy kénye-kedve szerint manipuláljon védelmi rendszereket és pénzügyi hálózatokat. Ethan Hunt és a csapata versenyt futnak az idővel, hogy elpusztítsák az Entitást, amely azonban kemény ellenfélnek bizonyul, miután bármelyik kommunikációs csatornát képes meghekkelni, és bárkinek felveheti a személyazonosságát.

AZ MI ELŐTÖRTÉNETE

Habár a mesterséges intelligencia hivatalos születési dátumaként az 1956-os dartmouthi workshopot jelöltük ki, nem ez volt az első alkalom, hogy az embereknek kedvük támadt gondolkodó gépeket építeni. Ugyanakkor komputerek nélkül – 1956 előtt – nem sokat lehetett tenni az ezzel kapcsolatos álmok megvalósításáért – hacsak a kutató nem volt történetesen kiemelkedően találékony.

1956 előtt a gondolkodó gépek témájával foglalkozó legkivételesebb elme alighanem a brit matematikus, Alan Turing volt. A Time magazin Turingot a 20. század száz legjelentősebb személyisége közé sorolta. Kétség sem férhet hozzá, hogy Turing mindenki másnál többet tett a jelenlegi digitális kor megszületéséért.3

Alan Turing a második világháború alatt segített megalkotni az egyik első, gyakorlatban is használható számológépet, a pompás névre keresztelt Bombe-ot. Ezzel a géppel sikerült feltörni a német Enigma katonai kódrendszert – amely matematikai teljesítmény bizonyos becslések szerint legalább két évvel lerövidítette a háborút, és több millió életet mentett meg. Alan Turing már 1936-ban előállt a komputerek absztrakt matematikai modelljével, tehát jóval a kódfejtés, illetve egyáltalán azelőtt, hogy a bolygón bárki épített volna egy elektronikus komputert. A modell viszonylag egyszerű, ugyanakkor rendkívül meggyőző. Lényegében mindent leír az okostelefonoktól a leggyorsabb szuperszámítógépekig.

Turing mindössze egyetlen kérdésre kereste a választ: Mit képesek kiszámolni a gépek? Be tudják bizonyítani például az olyan összetett matematikai elgondolásokat, mint amilyen Fermat utolsó tétele? Esetleg képesek szépséges szonetteket írni a szerelemről? Turing amellett érvelt, hogy ha rá akarjuk venni a gépeket a gondolkodásra, akkor nem árt, ha először tisztába kerülünk a korlátaikkal. Megtévesztően egyszerű és tautologikusnak tűnő válasszal állt elő: egy gép bármit képes kiszámítani, amit a saját matematikai modellje lehetővé tesz a számára. Ebből az is következik, hogy amennyiben valamit nem lehetséges kiszámítani a szóban forgó matematikai modell alapján, úgy azzal sem fogunk célt érni, ha az adott komputert esetleg nagyobbra építjük vagy gyorsabbá tesszük. Turing matematikai modelljét „Turing-gépnek” hívjuk. Az angol matematikus számos olyan feladatot beazonosított, amelyet a róla elnevezett gép – ideértve a világ jelenlegi leggyorsabb szuperkomputereit – nem képes elvégezni. Például megnyugtató volna tudni, hogy egy repülőgép irányítórendszere sosem áll le, Turing azonban rámutatott, hogy az ilyen típusú problémákat általában véve nem lehetséges megoldani.

„Mindez csak ízelítő abból, hogy mi jöhet még, és csupán az árnyéka annak, ami ezután következik.” – Alan Turing szavai a brit ötvenfontos bankjegyen

Ezek rendkívüli horderejű belátások. Mielőtt még fizikai valójában rendelkeztünk volna az első elektronikus komputerrel, Alan Turing rájött, hogy egy ilyen, illetve minden azt követő szerkentyű bármely korlátok között képes dolgozni. Mindezt ahhoz lehetne hasonlítani, mintha az egyik Wright testvér még azt megelőzően megjósolta volna, hogy milyen korlátot fog jelenteni a hangsebesség a gyorsabb repülés előtt, hogy Orville Wright egyáltalán felszállt volna az észak-karolinai Kitty Hawk homokdűnéi fölé a tákolmányával. Mielőtt még a kedves olvasó arra jutna, hogy a mesterséges intelligencia emiatt nem több lehetetlen ábrándnál, és esetleg a sarokba hajítaná ezt a könyvet, érdemes leszögezni, hogy Turing elmélete valójában nem vonatkozik a mesterséges intelligenciára. Eredményei nyitva hagyták az MI lehetőségének a kérdését – vagyis azt a rejtélyt, hogy redukálhatjuk-e a gondolkodást puszta számításra és matematikai műveletek elvégzésére.

Turing eredményei a komputerek korlátaival kapcsolatban önmagukban elegendők lennének ahhoz, hogy helyet kapjon az MI történetéről szóló bármelyik könyvben. Csakhogy hozzájárulásai a mesterséges intelligencia kutatásához jóval tovább mennek ennél. 1950-ben írt egy tanulmányt, amelyet széles körben a témával kapcsolatos első tudományos szakszövegnek tekintenek. A cikk így kezdődik: „Azt javaslom, vegyük fontolóra a következő kérdést: Vajon képesek-e a gépek gondolkodni?” Turing 1936-ban már életképes meghatározást adott arról, hogy mit is ért „gép”-en, ugyanakkor némiképp nyitva maradt a kérdés, hogy mit jelent „gondolkodni”. A matematikus egy zseniális húzással felvetette, hogy tegyük félre ezt a definíciós problémát. Egy utóbb Turing-tesztnek (angolul eredetileg „imitation game”-nek) nevezett eljárást javasolt, amelynek lényege, hogy ha egy ember a távolból kommunikál egy géppel, és nem tudja eldönteni róla, hogy ember vagy gép, akkor minden okunk megvan azt mondani, hogy a gép gondolkodik (azaz képes imitálni az emberi gondolkodást).

A Turing-tesztnek ugyanakkor megvoltak a maga kritikusai. Tényleg olyan gépeket kellene építenünk, amelyek megpróbálnak megtéveszteni bennünket a saját gépi mivoltukat illetően? Milyen kérdések volnának alkalmasak arra, hogy egyáltalán megkülönböztessenek egymástól egy embert és egy gépet? És mivel a gép nem képes úgy megtapasztalni a körülötte lévő világot, mint egy ember, egyáltalán tekinthetjük-e „méltányosnak” a tesztet? Ha a gép elbukik, biztosan az következik ebből, hogy nem is tud gondolkodni? A felsorolt aggályok ellenére a Turing-teszt segítségével máris fogalmat alkothatunk arról, hogy miben mesterkednek a magamfajta MI-kutatók. Arra törekszünk, hogy olyan emberi feladatok elvégzésére vegyük rá a gépeket, amelyekre úgy szoktunk tekinteni, hogy azok megkövetelik a gondolkodás képességét. Például értelmezni tudják, amit látnak és hallanak. Érvelni tudjanak arról, amit látnak és hallanak. Terveket tudjanak készíteni, és e terveknek megfelelően cselekedjenek. Mindehhez intelligenciára van szükség. Vagyis az, hogy egy robot észlelje a körülötte lévő világot, érveljen és cselekedjen, megköveteli a mesterséges intelligenciát.

Alan Turing volt tehát az a zseni, akinek köszönhetően megszületett a mesterséges intelligencia mint tudományos diszciplína. Sajnálatos módon két évvel a dartmouthi találkozó előtt elhunyt – mindössze negyvenegy éves volt. Az ágya mellett egy félig elfogyasztott almát találtak, és egy vizsgálat igazolta, hogy idő előtti halálát ciánmérgezés okozta. 2009-ben az Egyesült Királyság miniszterelnöke, Gordon Brown nyilvánosan bocsánatot kért azért, mert az állam „homoszexuális cselekedetek” miatt meghurcolta Turingot; több mint valószínű, hogy személyes kálváriája hozzájárult az öngyilkosságához.

Természetesen nem Turing az egyetlen kivételes koponya, aki még a komputerek elterjedése előtt töprengett a mesterséges intelligencia mibenlétén. Másokat, többek közt Ada Lovelace-t is érdemes megemlítenünk. Ada a költő Lord Byron lánya volt, és Turinghoz hasonlóan ő is tragikusan fiatalon, mindössze harminchat évesen távozott az élők sorából. Charles Babbage-dzsel közösen dolgoztak az utóbbi mechanikus komputerén, az úgynevezett „Analitikus Gépen” (Analytical Engine). Babbage a viktoriánus kor polihisztora volt: egyszerre matematikus, feltaláló, mérnök és becsvágyó politikus. Az agya egyik fele jelenleg a londoni Tudományos Múzeumban (Science Museum) van kiállítva. Érdekes módon a másik fele mintegy 6 kilométerrel távolabb, a Királyi Sebészeti Főiskola (Royal College of Surgeons) Hunterian Múzeumában található. Babbage egy egyszerű, de fontos célt tűzött ki maga elé: csökkenteni akarta a navigáció és a tüzérség területén használt matematikai táblázatok hibáit. Ennek érdekében a Viktória királynőről elnevezett legmodernebb technológiai vívmányához, a Jacquard-szövőgép mechanikus fogaskerekeihez és átlyukasztott kártyáihoz fordult, hogy ezeket használva megtervezzen egy olyan programozható komputert, amely immár hiba nélkül képes az efféle táblázatok létrehozására.

Babbage az Analitikus Gép számos olyan elemét feltalálta, amelyek a modern komputerekben is megtalálhatók. A szóban forgó gépnek volt memóriája, amelyben az adatokat tárolhatta, volt logikai egysége, amely az aritmetikai műveleteket végezte, és még egy nyomtató is tartozott hozzá, amely kidobta magából a végeredményt. Igazán figyelemre méltó szerkentyű volt, amely különböző programokat is be tudott olvasni és végre tudott hajtani. Babbage emlékezetes módon azt mondta róla, hogy „képes bekapni a saját farkát”, illetve, hogy „olyan, akár egy mozdony, amely saját maga előtt fekteti le a síneket”. Sajnálatos módon az Analitikus Gépet sosem sikerült befejezni. Amennyiben sikerrel jár, az eredmény egyfajta Turing-gép lett volna: egy komputer, amely képes ugyanazokat a feladatokat végrehajtani, mint a mai szuperkomputerek, csak éppen lassabban. Érdekes gondolatkísérlet elképzelni, hogy milyen hatást gyakorolhatott volna a viktoriánus Angliára egy ilyen gépszörny.

A figyelemre méltó Ada Lovelace

Ada Lovelace-t láthatóan lenyűgözte, hogy mi mindenre lehet képes Babbage csodálatos Analitikus Gépe. Az idősödő Charles Babbage-et pedig Ada Lovelace nyűgözte le, akit „a számok varázslónőjének” nevezett, de valami azt súgja, hogy nem csak a számokkal bánt varázslatosan.

Hogy bemutassa az Analitikus Gép potenciálját, Lovelace megírta a világ első komputerprogramját. Lényegében utasítások készletéről volt szó, amelyekkel ki lehetett kalkulálni a Bernoulli-számokat. A történelem első programozója tehát egy nő volt. Ahogyan számos első „komputer” is nő volt – vagyis sokan voltak nők azok közül, akik bonyolult csillagászati és más műveleteket végeztek, mielőtt a Turing-gépek átvették volna tőlük ezt a megterhelő feladatot.

A Bernoulli-számok egy fontos számsorozat, amelynek számos alkalmazási lehetősége van, így például a tangensfüggvények hozzávetőleges meghatározásához is használható. A sorozat így néz ki: 1, 1/2, 1/6, 0, –1/30, 0, 1/42, 0, –1/30, 0, 5/66, 0, –691/2730, 0, 7/6, 0, –3617/510 és így tovább a végtelenségig.

Lovelace-nek ugyanakkor komolyabb tervei voltak az Analitikus Géppel, mint hogy pusztán a Bernoulli-számok meghatározására használja. A következőket írta:

„Talán más feladatokat is el tud végezni a számoláson kívül… Tegyük fel például, hogy ily módon a harmóniatan és a zenei kompozíció terén a különböző hangmagasságok közti elemi kapcsolatok is kifejezhetők és adaptálhatók. Amennyiben ez lehetséges, úgy a gép tetszőleges összetettségű és teljes mértékben kifinomult zeneműveket tudna alkotni… Kijelenthetjük tehát, hogy az Analitikus Gép éppúgy szövi meg az algebrai mintázatokat, miként a Jacquard-szövőszék szőtte meg a virág- és levélmintákat.”

Szent Habakuk! Ez meg honnan a csudából jött? Babbage-et „mindössze” a számtáblázatok megalkotása érdekelte, Lovelace viszont, ki tudja, hogyan, rögtön egy egész évszázaddal megelőzte a korát, és mintha egyenesen abba az időszakba pillantott volna, amikor a komputerek már képessé váltak a hangok, képek, videók és jó néhány további, a számok világán túlmutató jelenség manipulálására. Az okostelefonunk végső soron egy kis méretű komputer, és éppen azért használható olyan sokféleképpen, mert nemcsak számokkal, hanem hangokkal, képekkel és videókkal is dolgozik. Egyszerre zenei lejátszó, fényképezőgép, kamera és mini játszóház.

Az ötlete ellenére, miszerint a komputerek jóval többre is képesek a puszta számolgatásnál, Lovelace a mesterséges intelligencia gondolatának az egyik első kritikusa is volt. Ami azt illeti, sietve kizárta a lehetőségét, hogy olyan gépeket építhetnénk, amelyek képesek volnának a kreativitásra: „Az Analitikus Gép semmi önállót nem képes létrehozni – mondta. – Mindössze arra képes, amit mi elmagyarázunk neki, és amire utasítjuk. Képes követni az elemzéseket, de nem áll hatalmában, hogy megelőlegezze az igazság bármiféle analitikus kapcsolatát.” Lovelace megállapításai azóta is kísértik a mesterséges intelligencia területén dolgozó kutatókat. A komputerek csak azt teszik, amit mi mondunk nekik, és nem rendelkeznek az emberi kreativitást jellemző szikrával. Erre a kritikára még többször is vissza fogunk térni a könyvben.

Alan Turing, Charles Babbage és Ada Lovelace mellett jó néhány rendkívüli figurával megismerkedhetünk az MI történeti áttekintése során. Ott van például George Boole, az autodidakta angol matematikus, aki elsőként lett a corki Queen’s College4 matematikaprofesszora. Boole 1847-ben feltalálta a Boole-algebrát, vagyis a 0-ák és 1-esek logikáját, amely a mai napig meghatározza a modern komputereket. Ő is korán, mindössze negyvenkilenc esztendősen halt meg, miután a felesége, Mary Everest szerencsétlen módon több hordó hideg vízzel próbálta csillapítani a lázát. Mellette említsük meg Gottfried Wilhelm Leibnizet, a lipcsei polihisztort, Isaac Newton kortársát. Ők ketten komoly vitába bonyolódtak azt illetően, hogy melyikük találta fel először a kalkulust, amellyel megalkothatták „az emberi gondolkodás ábécéjét”. Leibniz elképzelése szerint minden fundamentális fogalmat egy egyedi szimbólummal jelölhetnénk, és a gondolkodást a számolásra kellene redukálnunk.

Mary Everest Boole annak a George Everest felfedező és földrajztudósnak az unokahúga volt, akiről a Mount Everestet is elnevezték. A homeopátia hívének számított, vagyis hitt benne, hogy a kutyaharapást leginkább szőrével (vagyis hasonlót a hasonlóval) kell gyógyítani. George Boole éppen megfázással küzdött, miután elázott az esőben, így aztán a felesége a hideg vizes kúrában vélte megtalálni a gyógymódot. Sajnos az eljárás következtében Boole tüdőgyulladást kapott, és meghalt.

Ismerkedjünk meg továbbá Thomas Hobbesszal, az angol filozófussal, Károly herceg – a későbbi II. Károly király – tanítójával. A korábban felsoroltak többségével ellentétben ő nem halt meg idő előtt, sőt kilencvenegy évig élt, ami nem kis teljesítménynek számított a 16. században. Ő is ábrándozott arról, mit jelentene, ha a gondolkodást a számolásra redukálnánk:

„Gondolkodáson a számolás képességét értem. Márpedig a számolás azt jelenti: sok különböző dolog együttes összegét venni, illetve ismerni a maradékot, amennyiben valamit kivonunk valamiből. A gondolkodás tehát ugyanaz, mint az összeadás vagy a kivonás.”

Ezek igazán előrelátó gondolatok. Háromszáz évvel azelőtt, hogy Alan Turing segített volna létrehozni és megépíteni az első elektronikus komputert, Hobbesnak egyszer csak eszébe jutott, hogy a gondolkodást talán puszta számolásra lehetne visszavezetni. És ne feledkezzünk meg a 13. századi katalán íróról, költőről, teológusról, misztikusról és matematikusról, Ramon Llullról. Ő kitalált egy kezdetleges logikai rendszert, amelyet mechanikusan lehetett használni ahhoz, hogy – mint állította – egy adott téma összes lehetséges igazságát beazonosítsuk. Ezen a ponton a kedves olvasó számára már aligha jelent meglepetést, hogy sajnos Llull is túl hamar halt meg. Feldühödött muszlimok egy csoportja halálra kövezte, miután – a jelek szerint sikertelenül – megpróbálta áttéríteni őket a keresztény hitre. De attól tartok, hogy ebben a legrövidebb történetben már nincs több időnk arra, hogy tovább morfondírozzunk ezeknek a kivételes elméknek a gondolatain – nem is beszélve az igen korai halálukról.

ÓKORI ÁLMOK

A fentebb elmondottak ellenére a mesterséges intelligencia története valójában nem Lovelace-szel, Leibnizcel vagy Llull-jal kezdődik. Ennél jóval korábbra, az antikvitás ködébe nyúlnak vissza a gyökerei: itt mindenféle mitológiai történettel találkozhatunk mesterséges lényekről, amelyeket értelemmel és tudattal ruháztak fel. Ezek közé tartozik például Talósz vagy a gólem, amelyek oly régóta kísértik az emberiséget.

A görög mitológiában Talósz egy élő bronzóriás, amelyet Minósz király kapott ajándékba, hogy legyen mivel őriztetnie Kréta szigetét. Talószt Héphaisztosz, a tűz istene kovácsolta. Napjainkra Talósz egy ennél is félelmetesebb jelenséggé vált: jelenleg így hívnak egy kriptovalutát. A zsidó mitológiában a gólem emberszerű, agyagból vagy sárból alkotott teremtmény. Az egyik leghíresebbet, a prágai gólemet azért hozták létre, hogy megvédje a prágai gettót a pogromoktól és az antiszemita támadásoktól. A gólemek engedelmes és erőteljes teremtmények. Bizonyos értelemben kezdetleges robotoknak is tekinthetők. Számos történetben, mint például a prágai esetében is, a gólem vagy túlságosan szó szerint követi az utasításait, vagy pedig a kötelességeit megszegve bevadul, és emberi teremtői ellen fordul. A gólem alakja tehát ahhoz a mélyen gyökerező szorongásunkhoz és izgatottságunkhoz köthető, hogy esetleg elveszíthetjük az ellenőrzést a találmányaink felett. Ennek a témának az egyik leghíresebb irodalmi feldolgozása természetesen nem más, mint Mary Shelley 1818-ban megjelent remekműve, a Frankenstein, avagy a modern Prométheusz.

Noha Shelley regénye feltehetően az egyik első igazi sci-fi, legalább annyira az ókori mítoszokra tekint vissza, mint amennyire előrepillant a jövőbe. Ne felejtsük, hogy a teremtmény azzal fenyegetőzik, hogy egytől egyig végez Victor Frankenstein barátaival és szeretteivel, és addig nem áll le, amíg teljesen tönkre nem teszi őt. Victor még azelőtt meghal, hogy bosszúból levadászhatná és meggyilkolhatná a szörnyet.

Mary Shelley, a látnok

Mint a cím is jelzi, Shelley regénye arról a prométheuszi félelemről szól, amely évezredek óta kísértette az emberiséget. Prométheusz leleményes titán volt, aki átadta az embereknek a tüzet, amiért büntetésképpen az istenek egy sziklához láncolták, ahol mindennap egy sas lakmározott a májából. A történet azt sugallja, hogy nem jó ötlet játszadozni az isteni adományokkal, mert könnyen megégethetjük magunkat. Sokszor a technológia is nem szándékolt és nem kívánt következményekkel jár. A tűz meleget adott nekünk, és lehetővé tette, hogy megfőzzük az ételt, ugyanakkor háborút és pusztítást is hozott. A belső égésű motor rendkívüli mértékben felgyorsította a közlekedést, és lendületet adott az iparnak, cserébe viszont ennek tulajdoníthatjuk a klímaváltozást. Az atommaghasadás titka olcsó és zöld energiát adott a kezünkbe, de mellette lehetővé tette az atombomba megszületését. Most pedig itt van a komputer és a mesterséges intelligencia. Vajon melyek lesznek a nem szándékolt és nem kívánt következményeik?

Számos nyilvánvaló kockázatról beszélhetünk. Miként birkóznak meg a gazdaságaink a mesterséges intelligencia következtében egekbe szökő munkanélküliséggel és életszínvonalbeli különbségekkel? Vajon a demokráciák elsüllyednek a dezinformáció és a hazugságok tengerében? Netán gyilkos robotok fogják átalakítani mindazt, amit eddig a háborúról gondoltunk? Nem nehéz tehát elképzelni, hogy potenciálisan milyen negatív következményekkel kell számolnunk.

Természetesen számos jótéteményben is bízhatunk. Az MI valójában már most sokat tesz azért, hogy mindannyian jobban éljünk. Rengeteg új gyógyszer felfedezése a mesterséges intelligenciának köszönhető. Például a halicin, a legújabb antibiotikum nem emberi találmány, hanem az MI felfedezése. A nevét HAL-ről, a 2001: Űrodüsszeia MI-jéről kapta. A mesterséges intelligencia egy agyi ultrahangfelvétel alapján képes felismerni az Alzheimer-kór korai jeleit, azonkívül hatékonyan azonosítja a hitelkártyás visszaéléseket, megszervezi a vízvezetékek karbantartását, mielőtt azok tönkremennének, és a ciklonok útjának az előrejelzésével számos emberéletet is megmenthet.

Ugyanakkor az MI kutatása jóval mélyebb folyamat, amely nem merül ki az életminőségünk javítását célzó technológiák megalkotásában. A mesterséges intelligencia problémaköre valójában két alapvető kérdés körül forog, amelyek létünk alapjait érintik:

– Mi olyan különleges az emberi intelligenciában?

– Lehetséges-e ugyanezt az intelligenciát szilíciumból is létrehozni?

Hogy mi a válasz ezekre a kérdésekre, arról majd a történelem fog dönteni.

TARTALOMJEGYZÉK

Idővonal

A kezdetek

ELSŐ RÉSZ: A SZIMBOLIKUS KOR

Ötlet #1: A válaszok keresése

Ötlet #2: A legjobb lépés

Ötlet #3: Szabálykövetés

KÖZBESZÚRÁS

Jönnek a robotok!

MÁSODIK RÉSZ: A TANULÁS KORA

Ötlet #4: Mesterséges agyak

Ötlet #5: A siker jutalmazása

Ötlet #6: Érvek, hitek, meggyőződések

HARMADIK RÉSZ: A JÖVŐ

Eljutni a mesterséges intelligenciáig

Köszönetnyilvánítás

Képek jegyzéke

Név- és tárgymutató

Elektronikus változat:

eKönyv Magyarország Kft.

www.ekonyv.hu

Készítette Ambrose Montanus

Felhasznált betűtípusok

Alegreya Sans – SIL Open Font License

Noto Sans Symbols 2 – SIL Open Font License

Source Serif 4 – SIL Open Font License

Space Grotesk – SIL Open Font License