A mesterséges intelligencia különös története – a bábjátéktól a neurális hálózatokig

A mesterséges intelligencia különös története – TARTALOM

1. Egyiptomtól Napóleonig
2. A kibernetika fejlődése – nagy remények, de szkepszis is
3. Számítógépek és szűk AI a életről szóló beszélgetések helyett
4. Hogyan kapta meg az AI fejlesztése a második löketet?

Egyiptomtól Napóleonig

Az automatákkal már az ókori alkotók is foglalkoztak, mint például Alexandriai Hérón (Kr. u. 10–70), aki nemcsak gőzgépet alkotott, hanem írott szövegek másolására szolgáló gépet és számos automatát is, beleértve egy mechanikus bábszínházat. Az automaták hagyománya folytatódott a kalifátusban is, ahol például Ismail Al-Jazári (1136–1206) számos hidromechanikus automatát alkotott, az automatikusan záródó ajtóktól a szappan- és törülközőadagolós szökőkúton át a csónakban úszó automatikus zenekarig.

Európában különösen Pierre Jaquet Droz (1721–1790) francia órás tűnt ki, aki automatákat készített királyi udvaroknak, amelyek közül kiemelkedtek a Zenész, az Író és a Rajzoló automaták, amelyeket részben át lehetett programozni. A Zenész ezután más motívumot játszott, az Író rövid verseket írt, a Rajzoló pedig képeket festett. Az extrém kifinomult és kézzel készített automatákat egyébként megrendelésre ma is gyártják.

A világtörténelembe a Mechanikus Török is bekerült, egy sakkozó automata, amelyet Wolfgang von Kempelen (1734–1804) készített Mária Terézia számára. Az egész dolog kifinomult csalás volt, belül egy apró termetű sakkozó ült, és a Törököt belülről irányította. Az illúzió azonban olyan tökéletes volt, hogy az automatával még Napóleon császár is játszott! Ezt a gépet végül Amerikába adták el, ahol egy philadelphiai tűzvészben leégett.

A kibernetika fejlődése – nagy remények, de szkepszis is

A mesterséges intelligencia valódi születése a kibernetika kialakulásához és fejlődéséhez kapcsolódik, ahol azonban az AI-hoz vezető út egyáltalán nem volt egyszerű. Kezdetben az algoritmusosítás tűnt áttörésnek, vagyis a problémák megoldásának leírása, amelyeket a gépeknek kezelniük kellett volna. A memex, vagyis egy asszociatív adatbázis tervezésével kezdődött, amelynek automatikusan kellett volna rendszereznie a tényeket, amellyel Vannevar Bush (1890–1974) jelentős tudós állt elő.

1955-ben Allen Newell és Herbert A. Simon számítógép-tudósok előállnak a Logic Theorist programmal, amely képes volt a Principia Mathematica 52 tételéből 38 érvényességét megerősíteni – és ezzel megalkották a mesterséges intelligencia egyik első formáját. Abban az időben nagy optimizmus uralkodott, és úgy tűnt, hogy a gondolkodó gépek már a küszöbön állnak, de senki sem vette észre, hogy ez egy nagyon specializált AI-forma volt. Nagyon gyorsan kiderült, hogy bár az így megtervezett AI nagyon hatékonyan képes matematikai tételeket bizonyítani, hiányzik belőle mind az alakok, objektumok és kapcsolataik felismerésének képessége, mind a józan paraszti ész, amely nélkül a valós életben nem boldogulnánk.

A képfelismerés kérdéseivel Frank Rosenblatt foglalkozott, aki 1958-ban mutatta be az egyik első mesterséges neuronhálózatot – a perceptront. Bár az első eredmények ígéretesnek tűntek, hamarosan jött a kritika Marvin Minsky matematikus részéről, aki bebizonyította, hogy a perceptron nem birkózik meg bonyolultabb műveletekkel – elsősorban az XOR funkcióval. Ebből azt a következtetést vonta le, hogy az ilyen bonyolultabb műveletekre a perceptronként felépített nagyobb hálózatok sem lesznek képesek. Ez nagy probléma lenne, mert ez masszívan korlátozná a felhasználhatóságukat.

Később ugyan Minsky feltételezéseit megcáfolták, mivel a többrétegű perceptronok képesek voltak bonyolultabb műveleteket, beleértve az XOR-t is megvalósítani, csakhogy Minsky pesszimista kilátásai hozzájárultak az AI-fejlesztésre vonatkozó nézet megváltozásához, és egyesek szerint még a 80-as évek első AI teléhez is vezettek – az első pillanathoz, amikor a gondolkodó gépek elérésének reménye szertefoszlott, és szkepszis jött.

Számítógépek és szűk AI az életről szóló beszélgetések helyett

Abban az időben a mesterséges intelligencia kutatása főleg az ARPA (Advanced Research Projects Agency) amerikai katonai ügynökség támogatásainak köszönhetően folytatódott, amely pénzt adott a kutatóknak anélkül, hogy azonnali eredményeket követelt volna tőlük. Ez olyan egyetemeken, mint az MIT, a hacker kultúra fejlődéséhez vezetett: Ez ugyan nem sokat segített az AI fejlődésében, de következményeiben a mikroprocesszorok és mikroszámítógépek létrehozásához és a PC megszületéséhez vezetett. Néha van értelme pénzt adni a barkácsolóknak – és csak várni, mi sül ki belőle, még ha ez néha valami teljesen más is, mint amit vártunk.

Az AI iránti érdeklődés új hulláma a 80-as évek elején jött, de a kutatók jóval szkeptikusabbak voltak, például Hans Moravec tudós felhívta a figyelmet arra, hogy az intelligenciának milliószor nagyobb teljesítményre lesz szüksége, mint amivel az akkori számítógépek rendelkeztek. Még mindig hiányoztak az alapvető funkciók, a józan paraszti ész, vagyis az, amit gyerekként megtanultunk, és amiről nem gondolkodunk. Látás, jelenet elemzése, térbeli kapcsolatok felismerésének képessége és jelenetmodell létrehozása – minden gyerek, aki kockákkal játszik, ezt kezeli, de a gépek nem.

A nyolcvanas években azonban fontos dolog történt: A fejlesztők felismerték, hogy a valódi AI még távol van, ezért a könnyen elérhető, úgynevezett szűk AI-ra összpontosítottak, amely csak egy szűk problémacsoport megoldására szolgál. Az XCON (1980) program ugyan nem beszélgetett az élet értelméről, de képes volt számítógép-összeállítások megrendeléseit megtervezni és kiegészíteni. A DEC cég kereskedőinek hibáinak kiküszöbölésével már az első évben közel egymillió dollárt takarított meg, ezzel bizonyítva az ilyen intelligencia hasznosságát.

Hogyan kapta meg az AI fejlesztése a második löketet?

1982-ben Minsky kritikáját felülmúlta John Hopfield által javasolt visszacsatolásos többrétegű neuronhálózatok új formája. Geoffrey Hinton és David Rumelhart tudósok ezután létrehozták az ilyen hálózatok tanítására szolgáló algoritmust – a backpropagation-t. A mesterséges neuronhálózatok újra lendületet kaptak és drámaian fejlődni kezdtek – és igen, ma már a modern mobilprocesszorok is tartalmaznak neuronális gyorsítási funkciókat.

A kilencvenes években úgy fejlődött a mesterséges intelligencia, ahogy ma ismerjük: Megtanult írást felismerni, fordítani, hibákat keresni, fényképeket szerkeszteni – látszólag apró feladatok, amelyek azonban fontos köztes lépések a specializált és az általános mesterséges intelligencia között. A modern porszívók is képesek feltérképezni a teret, és megtanulják, mely helyeket kell elkerülniük – és pontosan a tanulás a modern mesterséges intelligencia alapja.

A szűk AI fejlődésével együtt visszatér az álom a nagy mesterséges intelligenciáról, a hatalmas AI-ról, amely az emberekéhez hasonló képességekkel fog rendelkezni. Nem zárható ki, hogy a mai törekvés ennek a pontnak az elérésére valamilyen okból kudarcot vall, és mi ismét leírunk egy hurkot a szkepszisen keresztül, ahogy ez a múlt század 70-es éveiben történt. Ha azonban valamire megtanított minket az akkori tapasztalat, akkor az az a tény, hogy a kudarc semmit sem jelent, hogy elég másképp, más szögből ránézni a problémára, és újra megpróbálni.