A mesterséges intelligenciával kapcsolatos egyik leggyakoribb félreértés – amelyre a tudományos-fantasztikus irodalom és filmművészet számos alkotása is rájátszik –, hogy az MI kutatása és fejlesztése egy egyenesvonalú fejlődés, amelynek eredménye egy mindenek felett álló mesterséges szuperintelligencia (artificial superintelligence) lesz. Egy szuperintelligencia létezése vagy megvalósíthatósága azonban jelenleg sokkal inkább filozófiai, mint gyakorlati probléma, mert a mostani tudásunk alapján egyáltalán nem biztos, hogy létrehozható. A valóság az, hogy a jelenleg használt gépi tanuló rendszerek intelligenciája csak nagyon szűken értelmezhető (úgy is nevezzük, hogy artificial narrow intelligence), és csak adott feladatokra alkalmasak. A következő lépcsőfok az artificial general intelligence lenne, amely emberhez hasonló szintű intelligenciával rendelkezik – jelen pillanatban még ez is a jövő zenéje, de gőzerővel folynak a kutatások ebbe az irányba.
A mesterséges intelligencia korlátai
A jelenleg használt gépi tanuló rendszerek tehát az artificial narrow intelligence kategóriába tartoznak, ami azt jelenti, hogy nem tudnak emberi intelligenciával gondolkodni. Adott feladatokra tökéletesen alkalmasak, mert arra betanítják őket, és azokat az emberinél sokszor jóval magasabb szinten képesek megoldani, olyan feladatok megoldására azonban, amelyekre nem lettek betanítva, nem képesek. Az AlphaZero nevű mesterséges intelligencia hiába győzte le a világ addig legjobbnak tartott sakkprogramját, a Stockfish-t alig néhány órával azután, hogy megismertették vele a szabályokat, autót vezetni vagy újságcikkeket írni soha nem fog tudni.
Statisztika az egész?
Általában a gépi tanulás, és különösen a deep learning nagymértékben épít a statisztikai módszerekre, de ez nem jelenti azt, hogy a mesterséges intelligencia pusztán statisztikai modellek alkalmazásából áll, hiszen az információelmélet, a differenciálszámítás, a mátrixalgebra vagy az operációkutatás ugyanúgy elengedhetetlen eszköze a gépi tanuló rendszereknek. A statisztika tehát fontos eleme a mesterséges intelligenciák működésének, de nem az egyetlen.
Mit nem tud az MI?
Mivel a jelenleg létező mesterséges intelligenciák nem tudnak emberi intelligenciával gondolkodni, szükség van az emberi ellenőrzésre, hogy kiküszöböljük a technológiából, adatokból, torzított mintavételből vagy hibás felhasználásból eredő bakikat. Ha a betáplált adatok nem elég pontosak, előfordul, hogy az MI nem tud különbséget tenni olyan dolgok között, amelyek egy ember számára nyilvánvalóak. Így fordulhat elő például, hogy egy gépi tanuló rendszer a cappuccinót és az eszpresszót ugyanabba a kategóriába sorolja, mert sokkal kisebb köztük az eltérés, mint például a croissant és az eszpresszó között. Egy mesterséges intelligenciával megeshet, hogy összefüggést lát a válások száma és a margarinfogyasztás között, ha a két trend hasonlóan alakul, míg egy ember azonnal rájön, hogy ez csak véletlen egybeesés. Egy ember akkor is felismeri a STOP táblát, ha összefirkálják vagy matricát ragasztanak rá, ám egy MI-t ezzel már meg lehet zavarni.
Problémák
Mivel a mesterséges intelligencia mindig hozott anyagból dolgozik, nagyon sok múlik a bevitt adatok és a tanítás minőségén. A „garbage in – garbage out” kifejezés azt jelenti, hogy ha szeméttel tanítunk egy MI modellt, akkor az óhatatlanul is szemetet fog kidobni magából. Sajnos számos példa volt az elmúlt években, amikor a mesterséges intelligencia átvette azokat az előítéleteket, amelyeket a bevitt adatokkal megtanítottak neki. Ennek egyik legszembetűnőbb példája az amerikai bíróságokon használt COMPAS rendszer, amelynek az a feladata, hogy megjósolja, mekkora valószínűséggel lesz egy vádlottból visszaeső bűnelkövető. Az algoritmus az afroamerikaiakat a valóságosnál nagyobb arányban jósolta visszaesőnek, míg a fehéreket alacsonyabb kockázati kategóriába sorolta, ami rímelt a betáplált adatokat kiválasztók faji előítéleteire.
A Neuron Solutions a mesterséges intelligencia kutatásának legújabb eredményeit felhasználva találja meg a megoldást a felmerülő feladatokra és problémákra!
Ne maradjon le a mesterséges intelligencia legújabb megoldásairól!
Kérje blogértesítőnket, és legyen mindig naprakész korunk legfontosabb technológiájával kapcsolatban!
