A technológia története tele van olyan előrejelzésekkel, amelyek most nevetségesnek tűnnek. Az egyik legismertebb példa Bill Gatesnek tulajdonítható, aki 1981-ben kijelentette, hogy "640 kilobájtnak elegendőnek kell lennie senkinek." Az AI előrejelzései ebben a tekintetben nem különböznek egymástól.
Az AI (mesterséges intelligencia) első kutatói azt hitték, hogy lesz egy robotunk, amely mindössze néhány évtized alatt járni fog, beszélni és gondolkodni képes emberként. Természetesen, a gépi tanulás néhány lenyűgöző fejlődése ellenére, az AI-nek még hosszú utat kell megtennie. A Moravec-paradoxon néven ismert módszerrel megtaníthatjuk a gépeket komplex problémák megoldására, ugyanakkor nem tudnak megbirkózni a legegyszerűbb problémákkal.
Gyere Siri, gondolj úgy, mint egy gyerek
1957-ben Herbert Simon közgazdász és számítástechnikai úttörő kijelentette: „Nem célja, hogy meglepje vagy megrázza téged, de összefoglalhatom azzal, hogy a világban vannak olyan gépek, amelyek gondolkodni, tanulni és létrehozni tudnak. Ezen túlmenően ezen műveletek végrehajtásának képessége gyorsan növekszik, amíg (a belátható jövőben) a problémák köre, amelyekkel a gépek meg tudnak birkózni, összehasonlítható azokkal a problémákkal, amelyekre az emberi elmére eddig szükség volt.
Simon 2001-ben halt meg, és a "látható jövője", amelyben a gépek úgy gondolkodnak, mint az emberek, még mindig távol van. A mesterséges intelligencia természetesen jól bebizonyította magát olyan speciális feladatok elvégzésében, mint például a távoli galaxisok osztályozása vagy a hírességek hangjának utánozása vagy a művészet alkotása, ám az egyszerű gondolkodás - ez az általános mesterséges intelligencia néven ismert koncepció - zavarja a legfejlettebb gépi tanulási rendszereket. Gondoljon csak arra, hogy a két lábon való séta is kihívást jelent a gépek számára. Lehet, hogy legyőzhetik a nagy sakk-bajnokot, de nem tudják eljutni a kicsi előtt, és a megfelelő játékot elvenni a polcról.
Ez nem új probléma. Az 1980-as években Hans Moravec számítástechnikus pontosan bemutatta ezt a problémát, amelyet most "Moravec paradoxonnak" hívnak, és elmagyarázta, miért pontosan ezt várhatjuk el a természetes szelekciónak nem kitett gépektől. „Az emberi agy nagy, fejlett érzékszervi és motoros részei kódolva milliárd éves tapasztalattal rendelkeznek a világ természetéről és arról, hogyan lehet benne túlélni” - írta 1988-ban az Elme gyermekei című könyvében.
Promóciós videó:
Vagyis az, ami az emberek számára egyszerűnek tűnik, évezredek óta javul az evolúció folyamatában. Amit az emberek a legnehezebbnek találják, csak azért nehéz, mert ez új számukra - egy kicsit több mint ezer éve gondolkodtunk a sakkstratégián, ám az őseink óta még mindig egysejtű szervezetek voltak képesek kölcsönhatásba lépni a környezettel. Az evolúciós képességek nem igényelnek tudatos gondolkodást, és ha nem kell valamit átgondolnunk, nehezebb kitalálni, hogyan kell tanítani egy gépet erre.
Ismerje meg a gépeket saját maga megismerésével
Szóval hogyan taníthat egy gépet valóban gondolkodni? Moravec szerint a gépeknek nincs evolúciója. A helyzet azonban napról napra javul.
A mérnökök mesterséges intelligencia algoritmusokat tanítanak, például robotokat oktatnak videojátékok lejátszására. De mielőtt megtaníthatnánk a gépeket úgy gondolkodni, mint az emberek, magunknak is jobban meg kell értenünk az emberek gondolkodását, a gépi tanulás korlátainak megértése segíthet megválaszolni az elménk tényleges működésével kapcsolatos kérdéseket. Az is előfordulhat, hogy a paradoxon az, hogy az AI soha nem lesz igazán független, és mindig az emberi segítségre támaszkodik. De mindenesetre mindannyian értékelnünk kell a koponyánkban futó szuperszámítógépeket. Ezek megkönnyítik a világ legnehezebb feladatait.
Svetlana Bodrik