Mesterséges intelligencia? Nem kell félni (még)!

A mesterséges intelligencia és a mai világunkra kifejtett hatása volt a Neumann János Számítógép-tudományi Társaság éves konferenciájának a középpontjában. A következtetés: érdemes a mesterséges intelligenciára odafigyelni, de egyelőre eszköz szintjén marad az MI. A rendezvényen intézetünket tudományos munkatársaink, Csáji Balázs Csanád és Török Ágoston képviselte.

Megnyugodhatnak a világ végétől félő IT-sok, akik egy olyan jövőt képzeltek el, ahol a gépek először elveszik munkánkat, majd öntudatra ébrednek és teljesen elpusztítanak bennünket – a mesterséges intelligencia még csak eszközként létezik és használható, és nem forgatja fel fenekestül világunkat.

A Neumann János Számítógép-tudományi Társaság november 28-i, budapesti éves konferenciáján a mesterséges intelligencia volt a középpontban. Ha a mesterséges intelligenciával felvértezett robot beül a kádba, attól még nem lesz Archimédesz, és fedezi fel a vízben működő felhajtóerőt, hanem csak egyszerűen vizes lesz – mondta előadásában Papp László, a Gartner Magyarország ügyvezető igazgatója, aki szerint az emberiség a folyamatos tanulással biztosíthatja, hogy mindig is szükség lesz munkájára, elméjére.

Az MI paradigmái

Fontos meghatározni, mit nevezünk mesterséges intelligenciának, ahhoz, hogy el tudjuk dönteni, félünk vagy sem tőle – véli Mihálydeák Tamás, a Debreceni Egyetem informatikai karának dékánja. Mivel nehezen megy ennek a fogalomnak a meghatározása, ezért ismeretlenként kezelik az emberek, amitől ösztönszerűen félnek – pedig nem kellene.

Az egyetemi tanár szerint az MI paradigmái: a szimbolizmus (az emberi problémamegoldó gondolkodás folyamatai szimbólumokon végrehajtott átalakítások); a konnekcionizmus (az intelligencia az összekapcsolt neuronok együttműködésének eredménye); és a behaviourizmus (az intelligencia az érzékeléstől és a viselkedéstől függ).

A gépi tanulás fogalmát ismertette részletesebben Csáji Balázs Csanád, az MTA SZTAKI Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium tudományos főmunkatársa. Jelenleg a legelterjedtebb gépi tanulási módszer a felügyelt tanulás. Ekkor az algoritmus megadott bemenet-kimenet minták alapján tanul, és ezek alapján próbál minél jobban általánosítani az ismeretlen esetekre. Ennek egyik népszerű változatát jelentik a mély neurális hálók, amelyek például jelfeldolgozásra (kép, hang, videó) kiválóan alkalmasak, viszont hátrányuk, hogy rendkívül sok tanulómintára van szükségük. Létezik még az önszervező tanulás (nincsenek kimeneti értékek megadva, tipikusan klaszterezésre, tömörítésre és a forráselemzésre használják), illetve a megerősítéses tanulás (ahol egy rendszerrel való interakciókból tanul a program, visszacsatolások alapján).

A labda nem fér a táskába

Török Ágoston, intézetünk Rendszer és Irányításelméleti Kutatólaboratóriumának tudományos munkatársa szerint a mély tanulás alapja egy mesterséges neurális hálózat – ezért is fontos végiggondolni, miben hasonlítanak és miben különböznek a mesterséges neurális hálók az emberi agytól? Előadását az AlphaGo legendás partijának felidézésével kezdte, hiszen a mesterséges intelligencia diadala volt, amikor a sakknál is jóval bonyolultabb Go játékban győzedelmeskedett a gép. Kevesebbszer emlegetett szempont, hogy mekkora volt az energiaigénye: egymillió watt. Az élő ellenfél egy sajtburgert fogyasztott, a MI-t két atomerőmű táplálta – kommentálta tréfásan.

Cégünk olcsón, jól és gyorsan dolgozik – ebből kettőt választhat! – ez a humoros szlogen az emberi agyra nem vonatkozik, ahol akár mindhárom feltétel is teljesülhet, némi apróbetűs résszel. Az előadás bemutatta, hogyan tanul az agy és ebből milyen tanulságok vonhatóak le a MI-re. Szükség lesz-e Robotpszichológia MSc-képzésre? – kérdezte Török Ágoston. Még ne akkreditáltassuk – de lassan érdemes – válaszolta meg.

Rajtunk áll, hogy mire tanítjuk a számítógépet – nyugtatott meg mindenkit Farkas Richárd, a Szegedi Tudományegyetem adjunktusa, aki arra a kérdésre kereste a választ, hogy érti-e a szöveget a mesterséges intelligencia. (Még nem.) "A labda nem fér bele a táskába, mert túl nagy" mondatban az emberek megértik, hogy a labda nagy és az nem fér be a táskába, a gép számára azonban még mindig nehéz ehhez hasonló összefüggést megállapítani, főleg a szabad szórendű magyar nyelv esetében.

Az eseményen a társaság több díját kiosztották, többek között a Kovács Attila-díjat, mely az Év informatikai újságírója címet is jelenti. Az idén a díjat Zsiborás Gergő, a Forbes szerkesztője vehette át. A díjakat Friedler Ferenc, az NJSZT elnöke és Alföldi István, az NJSZT ügyvezető igazgatója adta át.