Köszönőviszonyban sincsenek egyelőre a filmekből ismert érző, gondolkodó és társalgó emberszerű robotokkal a ma mesterséges intelligenciaként (MI) számon tartott – műszaki tudománnyal kapcsolatos kutatásokból eredő, esetenként a gyakorlatban is alkalmazható – megoldások. De akkor hol tart jelenleg a mesterséges intelligencia fejlesztése? Abban egyetértenek a szakértők, hogy a gépi gondolkodás tudománya ma még többé-kevésbé zavaros egyvelegnek tekinthető, amelyben egyaránt helyet kap a filozófia, az idegélettan, a számítástechnika, a pszichológia, a nyelvészet és a matematika. S hogy a kavarodásból mi sül majd ki, azt most még nem lehet tudni; a kutatók pillanatnyilag azon dolgoznak, hogy mindebből valamiféle szintézist teremtsenek.
OKOS VAGY CSAK TETTETI? Alan Turing matematikus megállapításai az ötvenes években fordulópontot jelentettek az MI kutatásának történetében. Ő volt az első, aki azt pedzegette, hogy az intelligencia a viselkedésben, mégpedig a kommunikációkészségben nyilvánul meg elsősorban. Szerinte intelligens az a gép, amellyel kommunikálva nem derül ki, hogy nem emberi lényről van szó – vagyis a gép már akkor is intelligensnek tekinthető, ha csak intelligensnek tűnik. Ez azt jelenti, hogy az értelem szempontjából lényegtelen, hogy az miért és milyen mechanizmusok alapján jön létre, egyetlen dolog számít: a rendszer viselkedése. Ennek megfelelően Turing tesztje azt a vizsgálatot jelenti, amelynek során vizsgáztatják a gépet, intelligens-e a fenti kritériumok alapján. A Turing-tesztet elsőként sikeresen teljesítő program megalkotója számára 1991-ben Hugh Loebner 100 ezer dollárt ajánlott fel, ám ez az összeg még mindig gazdára vár.
A.I. – mesterséges értelem
Ma ismert világunk a globális felmelegedés következtében sajnálatos módon elpusztul, az emberiség pedig csak a szuperintelligens, önálló életet élő komputereknek, és az azokból születő robotoknak köszönheti megmenekülését. A robotok azonban továbbra sem éreznek, egészen addig, amíg a Cybertronics elő nem állítja az érzelmek befogadására és kifejezésére képes robotgyerek prototípusát. Ezzel a felállással indul Steven Spielberg A.I. című filmje, amelyet október 4-től játszanak a hazai mozik. A Brian Aldiss “Supertoys Last All Summer Long” című novellájából készült sci-fiben nem kérdés, hogy az érző és gondolkodó robotok még fognak gondokat okozni az emberiségnek.
A Turing-hívők mesterséges intelligencia megközelítése tehát funkcionális és nem strukturális, ebben pedig nézeteik ütköznek azokkal, akik szerint gondolkodó gépeket csak az emberi agy kisebb-nagyobb mértékű utánzásával lehet előállítani. Ez akár a hardver (tehát az agyszerkezet), akár a szoftver (vagyis az agyműködés) lemásolása lehet, esetleg a kettő kombinációja. “Mostani meglátásunk szerint célravezetőbb, ha az emberi agysejtek funkcionalitását próbáljuk modellezni, s ezáltal létrehozni egy intelligenciát – magyarázza Horváth Zoltán, a mesterséges intelligencia kutatásával foglalkozó Mindmaker Kft. cégvezetője. Ennek oka, hogy az általános célú számítógépek architektúrája eltérő, és eltérő irányba fejlődik. Mi úgy véljük, hogy ezeken is meg lehet valósítani a mesterséges intelligenciát.” A gondolkodó gépek előállításához tehát elegendő a szoftverek működésében imitálni az agyat.
A KÍNAI SZOBA. Turing elméletének gyönge pontjaira John Searle úgynevezett “kínai szoba” modellje mutat rá igen szellemesen. Képzeljünk egy zárt helyiséget, amelybe az ajtó alatt kínai nyelven írt kérdéseket csúsztatnak be; a szobában tartózkodó személy egy kézikönyvvel rendelkezik, amely útmutatást ad arra vonatkozólag, hogy melyik jelkombinációra milyen jelkombinációval kell válaszolnia. A választ kicsúsztatja az ajtón, a külső szemlélő számára pedig a szoba értelmes kommunikációt folytat kínaiul, annak ellenére, hogy a bent lévő egy mukkot sem ért a nyelvből. Bár mindez tisztán spekuláció, annyi kiderül belőle, hogy egy működő Turing-gép talán mégsem értelmes, még ha annak tűnik is. Turing állítása mindazonáltal felveti, hogy a gondolkodás elválaszthatatlan a nyelvtől, amelynek útján a kommunikáció megvalósul. Ezért a nyelvészetet nem nélkülözheti a mesterséges intelligencia kutatása. A Mindmaker kutatói például először a nyelv fölötti szintet szeretnék felépíteni, vagyis a “gondolatokat” modellezni számítógépeiken. A kommunikációt pedig ezen gondolatok cseréjének tekintik, amelyben a nyelv csak eszköz. Ugyanakkor a nyelv is a gondolatok szintjén megjelenő tudás. Mindezek szintézise rendkívüli absztrakciót igényel, a gépek pedig a nyelvről alkotott tudásukat arra használják, hogy a gondolatokat az adott nyelven megfogalmazzák. Ám, mint Horváth Zoltán hangsúlyozza, hibák már a megfogalmazás szintjén is előfordulnak, s a nehézségeket a megértés oldalán megjelenő félreértések tovább fokozzák. Ezt a tévedési láncot a kutatók a beszélgető partner modellezésével próbálják lerövidíteni, ám az így előállított rendszerek még nem eredményeztek valódi társalgásra kész rendszert. Ugyanakkor ezt a gyakorlati problémát néhány éven belül meg lehet oldani.
Az MI és a robotkutatás kronológiája1943.
Az első elektronikus számítógép bemutatása Nagy-Britanniában, ennek feladata a németek által használt kódok feltörése volt.
1950. Alan Turing kitalálja a Turing tesztet, amellyel a gépek intelligens viselkedését mérik.
1968. Bemutatják Stanley Kubrick 2001 Űrodüsszeia című filmjét.
1979. Luigi Villa backgammon világbajnok kikap egy számítógéptől.
1987. Az automatizált részvénykereskedési rendszer bevezetésekor szinte romba dönti az amerikai tőzsdét.
1997. MÁJUS. Garri Kaszparov sakkvilágbajnok kikap az IBM Deep Blue gépétől.
1997. JÚLIUS. A NASA nyomkereső űrhajót küld a Marsra, a Sojourner robot pedig a bolygó felszínén vizsgálódik.
1999. A Sony bemutatja AIBO névre hallgató kutyáját, amelyet a piacra kerülése után 20 percen belül elkapkodnak.
2001. Bemutatják Steven Spielberg – Kubrick ötlete alapján készített – filmjét, az A. I.-t.
SAKK-MATT. A mai létező mesterséges intelligencia legfeljebb bizonyos célfeladatokra alkalmazható, azok megoldásában viszont időnként igen hatékony segítséget nyújthatnak. Ilyenek például a sakk automaták, amelyek közül az IBM Deep Blue-ja 1997 májusában – a világon először – hatmenetes mérkőzésen legyőzte a világbajnok Garri Kaszparovot. Az IBM mérnökei a Deep Blue-nak megtanították Kaszparov stratégiáját, a gép “fejében” volt a világbajnok addigi összes játéka, sőt, minden egyes mérkőzés után még frissítették is a szerkezet “agyát”, így nyerhetett gép. A győzelem valójában a komputer számítási kapacitásának diadala az emberi agyé felett, s a hasonló küzdelmek kimenetele az emberi sakkozó első kudarca után már nem lehet kétséges. Éppen ezért meglepő, hogy négy évvel Kaszparov kalandja után most egy másik orosz, a 26 éves Vlagyimir Kramnyik készül megvívni egy sakkgéppel. A találkozót rendező brit Brain Games cég – szoros verseny végén – a német ChessBase szoftvercég Fritz nevű programját választotta Kramnyik ellenfeléül. A feltételek annyival kedvezőbbek Kramnyik számára, hogy Fritzet a találkozó ideje alatt nem fejleszthetik programozói – ezzel együtt a nagymesternek valószínűleg nincs esélye a gép ellen.
A gyakorlati alkalmazások látványosabb és kézzelfoghatóbb példáját adják a tőzsdei elemzéseket és tranzakciókat végrehajtó szoftverek. A mesterséges intelligencia kutatásában élen járó IBM a közelmúltban az árutőzsdén mérte össze a valós és a virtuális kereskedők teljesítményét. A tesztsorozatban 6 robot és 6 bróker vett részt, a szereplők fele eladó, másik fele pedig vevő volt. Az eladó meghatározta a minimum, a vevő pedig a maximum árat, a cél pedig természetesen a lehető legnagyobb profit elérése volt. A robotok roppant egyszerű stratégiákat alkalmaztak: némelyikük fokozatosan növelte, illetve csökkentette ajánlatát, remélve, hogy beleszalad egy nagyobb üzletbe, a többi viszont meghatározta azt a legjobb árat, amelynél a legnagyobb valószínűsége volt annak, hogy megnyeri a versenyt, majd igyekezett ezt az árat tartani. A verseny győztesei a robot brókerek lettek, hús-vér kollégáikat 7 százalékkal verték meg.
SZÁMÍTÓGÉPES KLÓN. A tőzsdei kereskedéssel foglalkozó mesterséges intelligencia kutatásában mérföldkőnek számított Christine Downton esete. A Pareto Partners brit befektetési ház sztárelemzőjének számítógépes klónját, a Robotradert 1993 és 1995 között készítette el a malibui Hughes kutatóintézet. A hölgy logikai sémáit használó, több mint 2 millió dolláros intelligens robot közel 2 ezer belétáplált szabály alapján elemzi a nemzetközi kötvénypiacokat és a makrofolyamatokat. Kereskedési döntéseinél egyidejűleg 800 gazdasági információt vesz figyelembe, vagyis fundamentális analízist végez. “A Robotrader sok szempontból eredményesebb, mint az ember – nyilatkozta a valódi Christine Downton -, a leglényegesebb, hogy nem ütközik folyamatosan kognitív korlátokba.” Előfordul ugyanis, hogy a kereskedőknek egyidejűleg 10-15 piacot is figyelniük kellene, ez pedig meghaladja az emberi észlelés határait. A Robotrader mellett szól az is, hogy fáradhatatlan, képes 24 órán át kereskedni, döntései racionálisabbak, és nem léphet fel nála sem pszichikai nyomás, sem munkahelyi stressz. Viszont éppen ez lehet az akadálya hosszú távú sikerességüknek is: a tőzsdét ugyanis – igaz gépek adatai alapján – de ma még emberek irányítják. Vagyis nem minden döntésük felel meg a puszta adatokból következő logikának. Helyenként intuícióikra támaszkodnak – ezt egyébként a programba iktatott statisztikai módszerrel lehetne modellezni -, máskor pedig olyan bizonytalansági tényezők is megjelennek, amelyek nem olyan, viszonylag könnyen figyelembe vehető tényezőkből adódnak, mint az időjárás, az ünnepek, az évszakok, hanem az emberi érzelmekből, a kiszámíthatatlan reakciókból. Mindezek felismerésére a szoftverek – legalábbis ma még – nem képesek.
