Az erős túlél, a gyenge kipusztul - a legtömörebben így szokták összefoglalni Charles Darwin evolúciós elméletét, mely szerint a jobb alkalmazkodó képességű egyedek váltják fel a populáció kevésbé ügyes tagjait. A természet törvényét bár még mindig sokan kritizálják; mások pontosítják, de néhány évtizede már nemcsak a természetben figyelik meg a jelenségét, hanem átültették a mesterséges intelligencia-kutatásokba is.

A véletlenszerűen mutált kódokat folyamatosan tesztelik, velük javítják az algoritmusok alkalmazkodó- és problémamegoldó-képességeit. A cél az, hogy olyan programok szülessenek, amelyek egy adott helyzetben gyorsan tudnak reagálni egy hirtelen jött  körülményre - olyanra is, amellyel akár korábban soha nem találkoztak -, így időt spórolva. Jelenleg ugyanis bizonyos munkafolyamatokból kihagyhatatlan az emberi agy, még akkor is, ha a rutinfeladatokat lassabban is végzi el, mint egy gép. A kreativitás, vagy a megszokottól eltérő eszközök használata egyelőre meghaladja a mesterséges intelligencia képességeit. Egyelőre.

Kapcsolódó

A keresztcsőrű algoritmusok

Ami Darwinnak a Galapos-szigetek pintyállománya volt, az a kutatóknak a Google Brain nevű laboratóriuma és az ottani mesterséges intelligencia. Itt olyan tesztfeladatokkal kísérleteznek, mint a képek hatékony beazonosítása. A gyakorlatban annyit csinálnak, hogy több kódot versenyeztetnek egymással, megnézik, melyik a leghatékonyabb. A sikeres algoritmusokat megtartják, azokat, amelyek nem váltották be a hozzájuk fűzött reményeket, megölik.

Aztán a kódokat vagy továbbfejlesztik, vagy véletlenszerűen mutálják, netán több hasonló teljesítményű programot kereszteznek egymással. Újra megcsináltatják az eredeti feladatokat, majd megint kiszűrik a selejtet. Az alap programot pedig átírják, hogy az új tudást magába építve próbáljon magától fejlődni. Ezt a ciklust akár több ezerszer is megismétlik.

Hasonló kutatások folynak a Microsoftnál és az OpenAI laboratóriumaiban is. Utóbbinál a folyamat érdekessége, hogy útkereső applikációkat és játékokat használnak az algoritmusok tesztelésére - írja a kutatást bemutató cikkében a Quartz.

Hova vezet az út?

A mesterséges intelligenciák, mint az Apple telefonjaiba épített Siri, vagy a Microsoft által fejlesztett Cortana bár hétköznapi, viszonylag fejletlen kódok, de érezhetővé teszik, milyen problémákkal küzdenek a mesterséges intelligenciák. Míg ezek bizonyos vezényszavakra hanggal válaszolnak, vagy megkezdik az utasítás végrehajtását - például kérésre megnyitják a naptárunkat és beleírnak egy találkozót -, addig ha nem pontosan fogalmazunk, semmi mást nem csinálnak, mint elindítanak helyettünk egy internetes keresést.

A cikk témájával bővebben foglalkozik a Napi.hu március 31-ei IT-konferenciája. Jelentkezzen Ön is!

Egy gyártófolyamat ennél jóval bonyolultabb, ahogy az is, hogy egy autó képes legyen emberi beavatkozás nélkül közlekedni a forgalomban. Több olyan váratlan helyzet is felléphet - például egy autó szabálytalanul kanyarodik ki -, amikor az algoritmus nem tudja, hogy mihez kezdjen. Ez abból adódik, hogy a legtöbb algoritmus annyira képes, mint amennyi utasítást a fejlesztője beleprogramozott. Míg egy tapasztalan vezető akár korábban nem használt megoldásokat is végrehajthat.

Az önfejlesztő programok erre jelenthetnek megoldást, és mivel az emberi agy működését próbálják utánozni, így logikus volt, hogy a kutatók is a természetből merítettek ihlettet. Még akkor is, ha egy algoritmus jóval kevésbé összetett, mint az idegpályák kusza hálója.

Mindenki félhet

Az szinte biztos, hogy a számítógépek a gyorsabb kalkulációs képességükkel sem versenyezhetnek az emberrel bizonyos beosztásokban, területeken. Viszont az borítékolható, hogy a gyártósoron érkező hibás termékeket, vagy egy váratlan műszaki hibát hamarosan gyorsabban megtalálnak majd. Ez pedig azt jelenti, hogy jóval kevesebb emberi munkaerőre lesz szükség a gyártósoroknál, vagy maradva az önvezető autók példájánál, az utakon. Idővel reszkethetnek az építészek, a mérnökök, az újságírók vagy akár az orvosok is.

Az Enliticnél ugyanis már azt kutatják, hogy a robotok mennyivel hatékonyabban képesek betegségeket diagnosztizálni a rendelkezésre álló vizsgálati eredmények alapján. A rákos sejteket 50 százalékkal gyorsabban mutatták ki, míg egyetlen egy esetben sem hibáztak a diagnózissal, szemben az emberi orvosokkal, akik az esetek hét százalékában tévedtek - írta meg tavaly júniusban az Economist. Viszont ez még nem jelenti azt, hogy műtéteket vagy gyógykezeléseket jobban meghatározhatnak, mint egy húsvér orvos.

A bölcsészek vagy a közgazdászok egyelőre megnyugodhatnak. Például a cambridge-i egyetem kutatói szerint a gyomorból jövő megérzések komolyan befolyásolják, mennyire lesz sikeres valaki a pénzügyi piacokon - a gépeknek pedig köztudottan nincsenek megérzéseik.

Állások szűnnek meg, újak születnek

A munkahelymegszűnések már látszódnak az olyan adatokból, hogy a gyártási folyamatok gépesítésével 1976 és 2015 között az ilyen pozíciók 40 százaléka (mintegy 6 millió álláshely) szűnt meg az Egyesült Államokban. Azonban eddig az emberi kreativitás és alkalmazkodó képesség egy bizonyos szinten megállította a gépek hatalomátvételét. Az elmúlt tíz évben alig volt elmozdulás a gyári munkások létszámában - ebben pedig alig kimutatható szerepe van a kormány munkahelyvédő intézkedéseinek.

Az pedig, hogy az USA-ban folyamatosan nő a népesség, de ezzel párhuzamosan nem nő a munkanélküliek aránya - sőt, az elmúlt két év alapján a száma sem - azt mutatja, hogy a futószalag melletti munkának alternatívái jöttek és jönnek létre folyamatosan. Például többen dolgoznak a szolgáltató szektorban.

Ennek fényében kevésbé aggasztó adat, hogy a becslések szerint 2026-ra az Egyesült Államok munkahelyeinek 6 százalékát robotok fogják átvenni. Európában az ipar és a gazdaság szerkezete miatt ennél kevesebb, mintegy 4 százaléknyi munkahely lehet veszélyben - írta meg korábban a Guardian.

Az önfejlesztő, tanuló és valódi természetest utánzó evolúción áteső algoritmusok teljesítménye egyelőre elmarad a várttól. Viszont a folyamat maga sokkal gyorsabban zajlik, mint ahogy az emberi faj több millió év alatt kifejlődött.