hetilap

Bizonyos tekintetben a gépek már legyőzték az embereket, hiszen erősebbek, precízebben dolgoznak, és soha nem fáradnak el. Ugyanakkor az emberekkel ellentétben messze nem képesek igazán komplex problémák megoldására vagy a külső hatásokra történő rugalmas reakcióra. Legyen szó önvezető autóról, telefonba épített személyi asszisztensről, ügyfélszolgálatos vagy kommentelő chat-robotról, részvényekkel kereskedő vagy célzott hirdetéseket generáló programról – mind egy adott feladatot látnak el, igaz, azt profin. Bár az utóbbi időben a mesterséges intelligenciát (MI) célzó kutatások egyik fő iránya a tanulási képesség kifejlesztése volt, a kutatók szembetalálták magukat a „katasztrofális felejtés” problémájával. Az MI ugyanis képtelen – az emberekhez vagy az állatokhoz hasonlóan – a korábban megtanult képességeket felhasználni egy új feladat megoldásánál. Amíg az embe-reknél természetes, hogy ha valaki korábban már megtanult görkorcsolyázni, akkor könnyebben fog a jégen is korcsolyázni – addig a gépeknél a múltbeli tudás hasznosítása jóval bonyolultabb. A Google által kifejlesztett DeepMind – leutánozva a humán neuronhálózatot – már az eddigieknél sikeresebb ezen a téren, de a példa jól mutatja, hogy milyen akadályokat kell leküzdeniük a kutatóknak ahhoz, hogy egy valóban mesterségesen intelligens eszközt hozzanak létre, komoly tanulási és döntéshozatali képességekkel. Ilyen például a nyelvi és kommunikációs képességek kifejlesztése.

C-3PO majd fordít?

„Az ötvenes években a témával foglalkozó tudósok egy része úgy tartotta, hogy a robotok először majd elsajátítják a beszéd képességét, és ezen keresztül tudnak majd megtanulni például sakkozni. Mint kiderült, éppen az emberé­hez hasonló kommunikáció a legnehezebb feladat a gépek számára. Az úgynevezett Turing-tesztet – miszerint öt perc beszélgetés után sem jön rá a kérdező ember, hogy egy gép válaszol-e neki – valójában a mai napig nem sikerült tel­jesíteni” – mondta a Heteknek Kertész-Farkas Attila (képünkön), a moszkvai National Research University Higher School of Economics Mesterséges Intelligencia és Adatelemzés tanszékének magyar docense. Hozzátette: bár az IBM Watson nevű szuperszámítógépe jelentős előrelépést jelentett a nyelvi megértés és az értelmes válasz generálása terén is (néhány éve egy televíziós vetélkedőn hús-vér játékosokat is legyőzött), a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kutatások és fejlesztések iránya alapvetően nem az, hogy az emberhez mindenben hasonló, gondolkozó, érző robotot gyártsanak, hanem olyan eszközöket, amelyek bizonyos feladatokat professzionálisan végrehajtanak – segítve ezzel az ipari termelést, illetve kiszolgálva az embereket.

Tovább olvasná?

Ez egy cikk a hetilapból, amit online előfizetést követően belépéssel elér.

Vagy vásárolja meg a lapot az újságárusoknál.

Előfizetek

Belépek