A mesterséges intelligencia (AI) nem a jövő, hanem a jelen, legfeljebb eddig nem beszéltek róla ilyen sokat - kezdte előadását Greg Corrado, a Google mesterséges intelligenciáért felelős vezető kutatója, aki az idei Brain Bar Budapest esemény keretében látogatott a magyar fővárosba. Az AI-t ennek megfelelően szinte mindenki használja, mindenki, aki mondjuk valaha keresett a Google-ön keresztül bármit.

A mesterséges intelligencia során olyan gépeket készítünk, amik intelligensnek tűnnek. A lényeg azonban az, hogy hasznos legyen az emberiség számára - mondta Corrado, aki az AI-tól megkülönböztette az machine learninget (ML), azaz azt, amikor a gépek tanulnak. Egy példát is mondott: a Deep Blue, ami anno megverte Kaszparovot, nem tanulta a sakkot, hanem programozták. Ezzel szemben múlt heti hír, hogy a Google saját terméke, az AlphaGo megverte a világ legjobb Go-játékosát. Ez korábban elképzelhetetlen volt és Corrado szerint most is azért sikerült, mert a korábbi játszmákat elemezve magától is tanult.

Kapcsolódó

A harmadik terület, ami még ide tartozik, a robotika, azaz amikor mozognak a gépek. Amennyiben ez a három terület összeáll, az olyan lehetőségeket nyit majd meg, amiről ma még álmodni sem merünk. "Ez ma még nem realitás: egyelőre nagyon kicsi az esélye és egészen új korszakot fog jelenteni" - monda Corrado.

A tanulás a lényeg

A spamszűrő-programok régebben úgy működtek, hogy beléjük programozták, hogy ha a levélben benne van például a viagra szó, akkor az spam. A mai rendszerek ezzel szemben tanulnak a korábbi példákból, nézik melyik voltak a kártékony levelek és ezt megjegyzi, így amikor legközelebb jön egy ilyen helyről levél, akkor az spam lesz - mondta Corrado, majd hozzátette: minél több példánk van, annál jobb teljesítményre lesz képes a program.

Greg Corrado a Google egyik vezető kutatója, a Google Brain mesterséges intelligenciával foglalkozó részleg társalapítója, valamint a világ legelismertebb mesterséges intelligenciával foglalkozó tudósainak egyike. A mesterséges intelligencia, a számítógépes idegháló-modellezés és a skálázható gépi tanulás szakértőjeként, számos témában publikált már, kezdve a viselkedési közgazdaságtól, a részecskefizikán át, egészen az úgynevezett "gépi mély tanulásig" (deep learning). Jelenleg több, a gépi tanulás haladó felhasználását célzó kutatást vezet, amelyek fókuszában többek között az emberi kommunikáció és az egészségügy áll.

A rendszer működését a Google szakértője egy példán keresztül mutatta be: egy program a diákok áttanult óráinak számából próbálta kiszámolni, hányas jegyet fog kapni a vizsga végén. Az első lépés a mérnököké, akiknek az alapadatokat be kell írniuk a programba, például minél hosszabban tanul valaki, annál jobb jegye lesz.

A program ezután jósol egyet, aztán megnézi, hogy mekkora a különbség a tipp és a valóság között. Következő lépésként csökkenti ezt a különbséget és ugyanezt teszi a következő jóslat után. És így tovább egészen addig, amíg a lehető legkisebbre tudják csökkenteni a különbséget. Nem lesz tökéletes a végeredmény, de elég közel a telitalálathoz. Így találják meg a spameket is, hiszen a védekező program idővel előre ki tudja számolni, hogy az adott levél valószínűleg spam - magyarázta Corrado.

"Mert végre működik!"

És miért pont most jutottunk el idáig? Mert végre működik! - jelentette ki Corrado. Mint mondta, 1890-ben már voltak jó tervek a repülésre, de nem tudták a valóságba átültetni ezeket, míg néhány évtized múlva mindenki repült. Mi változott? A motorok eleinte túl nagyok és nehezek voltak, ám a technológia fejlődésével sikerült olyan méretet és súlyt létrehozni, amivel már realitássá válhatott a repülés.

Ugyanez történt az AI területén is: az ötlet már régóta, az 1980-as évek óta megvan, de 5-10 évvel ezelőttig egyszerűen nem működött. A megoldást a gyorsabb számítógépek hozták. Egyszerűen ez hatékonyabb - mondta Corrado, aki szerint a gépek tanulása nem mágia, inkább csak egy mérnöki technika. "Sőt, meglehetősen egyszerű. De nagyon hasznos." - tette hozzá mosolyogva.

A lényeg, hogy sok példa legyen, a spam-felismerő programhoz hosszú spam-történet kell, a macskafelismerő programhoz pedig sok macskás fotó kell. A program a működése során a problémákat sok-sok kicsi matematikai lépésre osztja le és így tanul. Így működik a fentebb említett AlphaGo is, ami mindig azt nézi, hogy melyik lépés viszi közelebb a nyeréshez. "Az ötlet régi, de eddig nem működött, míg ma már macskát felismerő programot szinte bármilyen végzős tud készíteni." - emelte ki Corrado.

Ugyanakkor attól még távol vagyunk, hogy a tanuló robotok maguk is tanuló robotokat építsenek. Bár a robotgyártó üzemekben robotok segítenek robotokat csinálni, de emberi hozzájárulás nélkül másnap leállnának - vélte Corrado, aki szerint ugyanígy elmondható, hogy a fizikusok szerint lehetséges a teleportálás és az időutazás is, ám a valóság ettől még elég messze van.

Milyen változásokat hozhat?

Ma már elérhető az a technológia, mely szerint egy okostelefon kamerájával felvett szöveget egyből lefordít a mi nyelvünkre. "Mintha egyfajta mágikus üveg lenne. Én már rendeltem így Moszkvában egy étteremben. Nem volt tökéletes, de egész jót ettem" - mondta Corrado. Kérdésre válaszolva elmondta, hogy a hanganyagból fordítás elég bonyolult, ami komoly mérnöki kihívást jelent jelenleg. Azonban a kérdés nem az, hogy ez lehetséges-e, hanem, hogy mikor. A Google szakértője szerint 5-10 éven belül ez valósággá válhat.

A fent említett új technológiák az egészségügyben is nagy segítségre lehetnek, hiszen manapság a doktorok próbálnak meg mikroszkóp alatt megtalálni a rákot. "Ez olyan, mintha egy tűt kellene a szénakazalban megtalálni" - mondta Corrado, aki szerint ugyanakkor erre nincs szükség, mivel a doktor meg tudja tanítani a gépnek, hogy így néz ki a rák, ez az, amit meg akarok találni. "Természetesen a doktornak is rá kell néznie a végeredményre és meg kell erősítenie azt a diagnózis előtt, de számára is nagy segítség lehet ez a technológia."

A mesterséges intelligencia, a robotika és az ML mind csak egy eszköz, amihez ha nem kapcsolódik emberi kreativitás, akkor nem fog működni - vélte Corrado. Az iparág előtt azonban számtalan lehetőség van, a nagy kérdés jelenleg, hogy ki hogyan használja majd ez a jövőben.

Ugyanakkor attól nem fél, hogy emiatt sok ember elveszíti a munkáját. "Az egész családom könyvelő volt, a nagyszüleim még papír alapon, tollal dolgoztak, míg a szüleim ma már számlázóprogramokat használnak. Könyvelők tehát ma is vannak, csak egyszerűsítették a dolgukat, aminek köszönhetően ugyanannyi könyvelő végez el sokkal több munkát. Természetesen lesznek olyan állások, amelyek megszűnnek, ilyen például a gyorsírók is. Ugyanakkor sci-fi azt gondolni, hogy beválnak a vészjósló jövendölések, melyek az elmúlt időszakban jelentek meg. Sok új munkahely lesz, de hogy melyek, azt ma még nem tudni. Ez nem meglepő, évekkel ezelőtt senki nem mondta meg, hogy lesz egy olyan szakma, mint a blogger, amiből ráadásul egész jól meg lehet élni." - fejtette ki a véleményét Corrado.