„Úgy száz éve az elektromosság minden nagy iparágat átalakított. A MI, a mesterséges intelligencia olyan ponton tart, ahol ugyanilyen átalakító erővel rendelkezik” – hangsúlyozta Andrew Ng, a Google Brain Deep Learning Project alapítója az AI Frontiers konferencián, melyen a szakma nagyjai adtak elő a szilícium-völgyi Santa Claritában. Az emberek többsége csak azt tudja, hogy az MI valamiféle algoritmusokon alapszik, s alapvetően a szoftverről szól, de többet aligha. Hol tart most az AI fejlődése, és mit képes nyújtani nekünk? (Vannak, akik szerint már régen a MI mögött kullogunk.)
A virtuális asszisztensek (Siri, Alexa, Cortana stb.), az önvezető autók, a CRM-ben, vagyis az ügyfélkezelésben használt csetbotok, a kórházi robotápolók mind az AI alkalmazásának új távlatait jelzik.
A mesterséges intelligencia nem más, mint a számítógépek ellátása kognitív képességekkel.
Ugyan az MI-re úgy gondol a többség, mint valami teljesen új fejleményre, valójában már évtizedek óta jelen van, és folyamatosan fejlesztik a mérnökök. Ami megváltozott, az a fejlesztők képessége, hogy skálázzák és tömeges használatra tegyék alkalmassá a technológiát.
A legtöbb értéket eddig az úgynevezett ellenőrzött (supervised) tanulás adta a felhasználók és a cégek számára, ami arról szólt, hogy X input Y eredményhez vezet. E tekintetben két hullámot kell megkülönböztetnünk.
- Az egyik az volt, hogy a mély tanulás (deep learning) képes megjósolni, hogy egy fogyasztó ráklikkel-e egy hirdetésre az alapján, ami infót az algoritmus kapott az illetőről.
- A második hullámban az történik, hogy az output, az eredmény többé már nem számokhoz kötődik, hanem közvetlen emberi inputhoz, mint például a szó és a mozgás.
Ebből következik az MI minőségi ugrása: a mély tanulás nem más, mint amikor a komputer adathalmazokból tanul, és képes komplex feladatok ellátására ahelyett, hogy specifikus feladatokat végezne el szűk mozgásteret engedő instrukciók alapján.
Régi agy, új agy
A mesterséges intelligencia mégsem jobb még, mint az emberi agy. A Microsoft 2016-ban érte el azt, hogy MI-platformjai 5,9 százalékos hibaszázalékkal dolgoztak a hangfelismerésben, ami megfelel az emberi malőrfaktornak a gépíróknál (akik, ugye, hallás után írják le a szöveget).
Ehhez persze húsz év folyamatos és következetes fejlesztései kellettek. Azóta, vagyis valamivel több mint egy év alatt sikerült 5,1 százalékra csökkentenie ezt az arányt.
„Vannak olcsó motorok, szenzorok, akkumulátorok, műanyagok és processzorok, mégis miért nincs Rosie-nk?” – tette fel a kérdést a Jetson család című animációs sorozat családi robotjára utalva Dileep George, a Vicarious társalapítója a Santa Clarita-i konferencián. George szerint az AI jelenlegi szintje a „régi agyhoz” hasonlít, ami a törzsfejlődés korai szakaszában uralta a világot. Ez a patkányok, a kis rágcsálók agya.
Mert az MI még mindig összezavarodik, ha az inputokat megváltoztatják. Ha például akár 2 százalékkal változtatnak a fényerősségen egy videojátéknál, a robot nem tud tovább játszani, nem tudja értelmezni az input megváltozását. Ilyen problémák megoldásán dolgozik a Vicarious, melynek egyik befektetője Mark Zuckerberg, a Facebook társalapítója.
George szerint az „új agy” szintjére kell elérni a mesterséges intelligenciának, vagyis az evolúció magasabb szintjét képviselő gerincesek agyának képességeihez kell felérnie.
