Egy stanfordi kutatás margójára

Mesterséges intelligencia és az élet 2030-ban

2016. szeptember 5. 08:00

Merre fejlődik tovább, milyen területeken okoz változást, és mik lesznek a 2030-ra széles körben elterjedő mesterséges intelligencia következményei?

Akadémiai és ipari szereplőkből álló stanfordi panel a jövőbe nézve vizsgálta, milyen hatással lesz a mesterséges intelligencia 2030-ban egy tipikus észak-amerikai nagyváros életének különféle aspektusaira. A hadviselést nem vették figyelembe, de a Száz év tanulmány a mesterséges intelligenciáról (AI100) projekt nyitóopusa háború nélkül is komplex, elgondolkodtató. Ellentétben a populáris médiában megjelent szenzációhajhász riogató anyagokkal, a szakértői panel szerint az MI egy darabig az égadta világon semmiféle veszélyt nem jelent az emberi fajra. Egyszerű ok miatt: egyetlen tartós hosszútávú szándékokkal és célokkal rendelkező gépet sem fejlesztettek még, és nem valószínű, hogy 2030-ig sor kerülne rá. Ezzel szemben egy csomó hasznos alkalmazás komoly hatással lehet a közeljövő társadalmára, gazdaságára. Rendkívül fontos és az összes riogató jövőképet cáfoló észrevétel, hogy egyelőre és 2030-ig valószínűleg nem egyetemes rendeltetésű, hanem speciális feladatok elvégzésére alkalmas MI-rendszereket fejlesztenek.

Definíció-kísérletek

De mi a mesterséges intelligencia, és mi nem az?

Merthogy pontos és általánosan elfogadott definíció nincs, és ez a hiány meglepő módon sokat segített a terület fejlődésének, a k+f begyorsulásának.

Talán még Nils J. Nilsson meghatározása áll legközelebb a valósághoz: „az MI a gépek intelligenssé tételére szentelt tevékenység, az intelligencia pedig az a minőség, amely lehetővé teszi, hogy egy entitás megfelelően és előrelátóan működjön a környezetében.”

Az MI fokozatosan kiterjeszti a gépi intelligencia határait, és a tegnap még a határon kívül eső fejlesztések, mára a hétköznapok részévé válva veszítik el különösségüket, megszokjuk őket, többé már nem MI-ként beszélünk róluk. A rájuk épülő folyamatos fejlesztésekről viszont addig igen, amíg hasznos alkalmazásokként be nem szüremkednek életünkbe. Tekintsünk vissza a közelmúltba: a Kaszparov-verő Deep Blue után a sakkprogramokat is hamar elfelejtettük…

Mivel sem organikus, sem digitális/szintetikus értelem egyelőre nem haladja meg, az emberi intelligencia az MI természetes mércéje. Az emberi képességek elérése azonban csak elegendő, de nem szükséges feltétele az intelligenciának.

A rokon diszciplínákra (kognitív tudományok, pszichológia, vezérléselmélet stb.) mindig reagáló MI egyébként kutatói vizsgálódásának tárgya alapján is definiálható: „a számítástudománynak az intelligencia-jegyeket intelligencia összegzésével tanulmányozó ága.” Hiába függött mindig a hardverfejlődéstől, a neurálisháló-számításokat megalapozó, „testet és elmét egységbe hozó” hardverig (és programig) a szoftverre irányult a fókusz.

Kutatási trendek

Az ezredfordulóig az MI inkább csak beteljesületlen ígérethalmaz volt, az azóta eltelt időszakban, különösen az utóbbi években viszont valósággá is váltak a kevésbé elrugaszkodott álmok. Az egyszerűen és csak intelligensről az emberi jelenlétet érzékelő, megbízható – és persze intelligens – rendszerek fejlesztésére való átállással, mindenhol megjelent az MI.

A „forradalmat” több tényező mozgatja: felhőszámításokkal és webalapú big datával beérett, mélytanulás-fázisába lépett a gépi tanulás. Az érzékelésre, észlelésre és tárgyfelismerésre használt hardvertechnológia jelentős fejlődésével az információfeldolgozó algoritmusok minősége is drámai módon feljavult. Adatvezérelt termékek új platformjai és piacai, valamint az egyre tetemesebb befektetések szintén komoly hajtóerők.

Mindegyik tényező a „legforróbb” és a jövőt előlegező kutatási területek felé mutat: nagyléptékű gépi tanulás, mélytanulás, megerősítéses tanulás, robotika, számítógépes látás, természetesnyelv-feldolgozás, együttműködő rendszerek, közösségi ötletbörze (crowdsourcing) és emberi számítások, algoritmikus játékelmélet és számítógépes társadalmi választás (ágenstechnológia), dolgok internete (IoT), idegsejtekhez hasonló (neuromorfikus) számítások.

Az adatvezérelt megközelítés zárójelbe tette a hagyományos MI-paradigmákat (tételbizonyítás, logikai ismeretábrázolás, tervezés, Bayes-féle következtetés stb.). A következő másfél évtizedben még „ember-tudatosabb”, speciálisan az interakció humán résztvevőjére „szabott” rendszerek várhatók. Kreatívabb robottanításra és az IoT-féle összekapcsoltság döbbenetes népszerűségére számíthatunk. Nő a gépek érzékelő/tárgyfelismerő lépessége, új robotikus platformok jelennek meg. A színtisztán végponttól végpontig (end-to-end) mélytanulás megközelítés törvényszerű korlátainak felismerésével pedig ismét rivaldafénybe kerülhet egyik-másik klasszikus MI-forma.

2030: alkalmazások

A kutatók az általuk legfontosabbnak tartott és legnagyobb változásokat ígérő nyolc területre fókuszáltak: öt alkalmazási körre – szállításra, otthoni/szolgáltató robotokra, egészségügyre, oktatásra, szórakozásra, és három technológiai következményre: szegényebb közösségekre, közbiztonságra/biztonságra, foglalkoztatásra és munkahelyre. A források azonosak, de az MI mindegyiket különféleképpen befolyásolja.

Elterjednek az autonóm közlekedési eszközök, a fizikailag beágyazott MI-rendszerekkel való első élmény legtöbbünknek általuk adatik meg. Mivel az önműködő autók jobb vezetők az embernél, a városlakók kevesebb kocsit birtokolnak. Beágyazott MI-rendszeren azonban nemcsak autót, hanem kamiont, légi alkalmatosságokat és személyi robotot is értünk.

Főként porszívók formájában a robotok már átlépték otthonunk küszöbét, de jobb chipekkel, olcsóbb 3D szenzorokkal, felhőalapú gépi tanulással és fejlett beszédfelismeréssel bíró utódaikkal az interakciók és szolgáltatásaik minősége is jelentősen feljavul. Az egyik csomagot szállít, a másik takarít, a harmadik a biztonságra ügyel stb. A technikai korlátok és a magas ár viszont leszűkítik a potenciális alkalmazási kört.

Az MI-alkalmazások többmillió személy gyógyulási esélyeit és életminőségét javítják. Az innováció tempója felgyorsul, számítógépes laborokból hamarabb eljutnak a rendelőkbe, kórházakba a fejlesztések. MI, egészségügyi dolgozók és betegek adatmegosztáson alapuló együttműködésével nő a páciens orvosok, ápolók iránti bizalma. Döntő fontosságú, hogy az intelligens rendszerek mennyire természetesek a gondozókkal, páciensekkel és a páciens családjával folytatott interakciókban.

A gördülékenyebb ember-gép kommunikáció az oktatásban szintén komoly kihívás. Minőségi oktatáshoz természetesen mindig kell húsvér tanár, az MI nem őt helyettesíti, hanem minden szinten minőségjavulást hoz. Személyre szabja a leckét, tudomány, matematika, nyelvek stb. okításában interaktív géptanítók segédkeznek. Sok függ a természetesnyelv-feldolgozás és a közösségi ötletbörze további fejlődésétől.

A természetesnyelv-megértésen, információ-kinyerésen és -feldolgozáson, képfeldolgozáson, közösségi ötletbörzén és gépi tanuláson alapuló közösségi hálózatok, blog-, videó és fényképmegosztó platformok a szórakozást már eddig is alaposan átírták. Egyes hagyományosabb formák szintén alkalmazzák az MI-t: zeneszerzésben, színpadi előadásoknál, természetes nyelvű szövegek 3D jelenetté alakításában rengeteget segítenek az okos programok. Folytatódnak ezek a trendek, és a közeljövőben még interaktívabb, személyesebb és immerzívebb szórakozási formák várhatók.

2030: technológiai következmények

Alacsonyabb jövedelmű közösségek az oktatás mellett sok más MI-módszerrel is támogathatók. Befektetők hagyományosan nem tesznek pénzeket kereskedelmi alkalmazásokkal nem kecsegtető MI-kutatásokba, nagyvárosok szegénynegyedeibe sem szánnak csillogó-villogó gépelméket. Célzott ösztönzéssel és támogatási prioritásokkal viszont az MI-technológiák komolyan segíthetnek hátrányosabb szociális helyzetű csoportokon. Adatbányászattal és gépi tanulással különféle problémák előzhetők meg: elkerülhető kockáztatott gyerekek ólommérgezése, hatékonyabb az ételosztás stb. A rendszereknek persze arra is vigyázniuk kell, hogy alkalomadtán ne bőrszín stb. alapján sztereotipizáljanak bűnelkövetőket.

A közbizalom elnyerése szintén fontos egy MI számára, különösen akkor, ha a köz- és személyes biztonság fenntartásában segédkezik. Észak-amerikai városok a határadminisztrációban és a bűnüldözésben ma is alkalmaznak MI-megoldásokat. 2030 kiváló megfigyelő kamerái és drónjai, pénzügyi csalásokra fényt derítő algoritmusai, előrejelző elemző eszközei komoly minőségjavulást eredményeznek 2016-hoz képest. Sajnos fennáll a veszély, hogy ártatlanokat is monitoroznak, és el kell kerülniük a rendszerezésből fakadó előítéleteket. Jól alkalmazott MI-eszközökkel viszont adatok és következtetések egyaránt átláthatóbbak lesznek, pontosabban kimutathatók és elkerülhetők az előítéleten alapuló döntések.

Automatizáció, MI és robotok drasztikusan átalakítják a munka világát, komoly strukturális változásokat indítanak el a gazdaságban. Egyes állásokat, például taxi- vagy kamionsofőröket helyettesíthetnek, de a váltás a következő másfél évtizedben inkább feladatokra, semmint foglalkozásokra vonatkozik, miközben új munkaköröket is teremt, igaz kétségtelenül kevesebbet, mint amennyit elvileg veszélyeztet. Csökkenti számos termék és szolgáltatás árát, kérdés persze, hogy hogyan profitálunk belőle – kevesen nagyon sokat vagy arányosan, szükség szerint elosztva?

A bejegyzés trackback címe: http://digit.mandiner.hu/trackback/24411