Az okos gép mítosza

BÖSZÖRMÉNYI NAGY GERGELY A BRAIN BAR JÖVŐFESZTIVÁL ALAPÍTÓJA

Esély sincs rá, hogy a gépi értelem egyhamar az emberi intelligencia nyomába érjen, túlbecsüljük a mesterséges intelligenciát, és alulértékeljük a saját agyunkat – állítja a terület vezető kutatója.

A közeli jövőben nem jön létre az emberi agyat helyettesítő technológia, aki mást állít, megtéveszti a nyilvánosságot – jelenti ki könyvében a mesterséges intelligencia egyik szaktekintélye. Erik Larson az emberi kommunikáció gépi feldolgozásával foglalkozik. Két vállalkozásába is tetemes pénzt fektetett az USA védelmi innovációkért felelős ügynöksége, a NASA-nál kevésbé ismert, ám sokkal fontosabb DARPA. Szerzőnk mérnöki tanulmányai mellett filozófiát végzett, az így megszerzett reflektivitással ritka madárnak számít a műszaki és természettudományok csúcsain.

A The Myth of Artificial Intelligence (a mesterséges intelligencia mítosza) című kötet több neves ember – például Peter Thiel – egybehangzó kritikája szerint az eddigi legszínvonalasabb bizonyítása annak, miért lehetetlen belátható időn belül az emberi intelligencia automatizálása. A téma időszerű, hiszen a Homo sapiens agyi képességeit meghaladó gépi gondolkodás a 21. századi hi-tech ipar központi ígérete. A legismertebb élő jövőkutató, Ray Kurzweil a 2040-es évek elejére jósolja a szingularitás létrejöttét, amikor a gépek lehagynak minket – a témával foglalkozó kutatásokba és cégekbe ömlenek a dollármilliárdok. Larson szerint a mesterséges intelligencia körüli hájp – ahogy száz évvel ezelőtt az akkori csúcstechnológiák kapcsán Hannah Arendt is megfigyelte – a vallásosságot idézi, a korlátokról pedig senki sem akar tudomást venni. „A fürdőkádban hagytam az esőkabátom, mert vizes volt” – hangzik el az egészen mindennapi mondat egy képzelt párbeszéd részeként Larson első példázatában. S bár a ’vizes’ jelző nyelvtanilag a kádra és a kabátra is vonatkozhat, a hallgató pontosan tudja, hogy a közlő csakis az utóbbira érthette. Honnan is? Az emberek nyelvhasználati képessége nem merül ki a szintaktikában (a betűk és szavak megfelelő összeillesztésében), hanem a szemantikát (a szavak kontextusbeli jelentését) és a pragmatikát (a beszélő szándékának értelmezését) is magában foglalja. Márpedig e két képesség nem kódolható a gépekbe, mert nem tanulható meg pusztán adatok feldolgozásán és minták azonosításán keresztül. Egy másik példa az önvezető technológia elterjedésének folyamatos kitolódása. A vezető nélküli autók széles körű alkalmazása a sajtó szerint mindig éppen „pár évre” van, mégsem kerülünk közelebb hozzá. Sőt, minél többet tudunk meg az intelligencia működéséről, annál több akadály merül fel a gépkocsik automatizációja kapcsán. Larson szórakozottan ír moldovai élményeiről, hogy felfestett sávok nélküli autópályákon, látszólag teljes káoszban vezetnek az emberek. Amikor rákérdezett a taxisofőrnél, mégis hogyan kerülik el a baleseteket, rövid választ kapott: szemkontaktus. Hogy is taníthatnánk meg ezt a gépeknek?

Végül egy tanmese arról, hogyan készül a „kolbász”. Szerzőnk részletesen bemutatja azt az elképesztő történetet, miként „javította meg” a Google saját, mesterségesintelligencia-alapú képfelismerő algoritmusát, miután az rendszeresen összekeverte az embereket a gorillákkal. Ön is azt hitte, hogy egy vezető techcég ilyenkor felgyúrja a kódot? A Szilícium-völgy alfa-vállalata mindössze annyit tett, hogy kitörölte a gorillákra vonatkozó referenciákat a képfelismerő memóriájából. Larson szerint ez a probléma lelke: a mesterséges intelligencia fejlődése előtt álló alapvető akadályok lebontásán szinte senki nem dolgozik, mindenki a kisebb, könnyebb és olcsóbb, sikersztoriként eladható részmegoldásait árulja. „Ez rossz tudomány, és rossz a tudomány számára. Az innovációnak az ismeretlen dolgok felfedezéséről, nem a meglévő módszerek ünnepléséről kellene szólnia.”

Erik J. Larson: The Myth of Artificial Intelligence. Why Computers Can’t Think the Way We Do. The Belknap Press of Harvard University Press, 2021