Félelmetes, hogyan fejlődik a mesterséges intelligencia

A világ 70 éve tanúja a mesterséges intelligencia fejlődésének. Az elmúlt években mindennapi életünkben is megtapasztalhattuk a mesterséges intelligencia hangsúlyos, mégis visszafogott jelenlétét okos telefonjaink keresőrobotjaiban, a vásárlássegítő rendszerekben, az orvosi észlelésben, a hang- és arcfelismerés terén, és még sok helyen másutt. A mesterséges intelligencia jövőbeli hatásairól beszélt Derek Woodgate a the Futures Lab elnöke és vezető jövőkutatója a T-Systems Symposium 2017 rendezvényén.A mesterséges intelligencia (AI) a technológiai forradalom küszöbén áll, elterjedése alapvetően változtatja meg a társadalmat, a fejlesztések értéke e területen globálisan elérheti az 57, 6 milliárd dollárt 2021-re az amerikai International Data Corporation (IDC) informatikai és távközlési piackutató vállalat legfrissebb elemzése szerint.Már megint beelőzte a gép az embert: a mesterséges intelligencia már pontosabban olvas, de még van mit tanulniaNemrég az Alibaba és a Microsoft mesterséges intelligenciája is jobb eredményt nyújtott egy olvasási teszten, mint az emberek. Néhány szakértő felhívja rá a figyelmet: szerintük még mindig mi vagyunk a jobbakA mesterséges intelligencia megtanult mesterséges intelligenciát fejleszteni.Félelmetes, hogyan fejlődik a mesterséges intelligencia

Pesszimista

Nehéz kérdés, hogy mit fogunk a jövőben csinálni mi emberek, ha a robotok és a mesterséges intelligencia minden most létező munkát el fog tudni helyettünk végezni és mindezt olcsóbban és megbízhatóbban fogja végezni.Mostanában leginkább ez a kérdés foglalkoztat, sok lehetséges választ olvastam, gondoltam leírom azt amelyet most a leginkább szeretek, persze lehet, hogy más nem tartja valószínűnek, vagy érdekesnek, vagy megvalósíthatónak. Lehet, hogy ez a más egy jövőbeli én leszek, mindenesetre ha változik a véleményem, akkor majd megpróbálom azt is leírni..Ha a gép már tanulni is képes, akkor már közeledünk az intelligenciához. Mit jelent az, hogy tanulni képes? Nem mondjuk meg neki (programozzuk bele) az elvégzendő munka lépéseit, hanem megmutatjuk neki. Az előbb említett példában, amikor a pénzügyi osztályon végzendő munkát veszi át, pontosan ez történik. A gép megfigyeli, hogy az emberek mit csinálnak a számlákkal, banki utalásokkal, hogyan készítenek kimutatásokat, és utánozza őket. A szokásos, ismétlődő feladatokat gyorsan elsajátítja, a szokatlan, kivételes esetekben az ember kollégákhoz fordul. Azután apránként azokat a helyzeteket is megtanulja kezelni. Van más módszer is. Jutalmazással is lehet tanítani a gépet. 

A külvilág: minden ma ismert munkát robotok fognak elvégezni, sokkal jobban, megbízhatóbban és olcsóbban mint ahogy mi most elvégezzük. A gazdasági rendszer nem fog alapvetően megváltozni, talán tovább sarkúl, lesz néhány (száz/ezer/tízezer) hipergazdag és lesznek a többiek, akik csak simán eléldegélnek. Lesz valamilyen formájú garantált minimális jövedelem, ami nagyjából elég lesz a létfenntartáshoz. A gazdagok gyakorlatilag örökké élhetnek majd, mindenféle technológiai megoldásoknak köszönhetően, valószínűleg egy idő után már a "saját" testükben is. A nem gazdagok valószínűleg ingyen vállalhatnak két gyermeket, akiknek szintén lesz garantált minimális jövedelme, de utána valószínűleg nagyon sokba fog kerülni egy újabb gyerek, valószínűleg adó formájában jelenik meg ez a korlátozás. Az emberek 99%-ban megfigyelt életet fognak élni, talán az otthonukban nem lesznek kamerák, de a lakás hő, CO2 és mindenféle egyéb anyag leadásából jó biztonsággal lehet majd következtetni arra, hogy éppen mi történik bent. Ez segíteni fog abban, hogy eltűnjön az erőszak, a betegségek és a túlfogyasztás, meg talán az igaz szerelem is. Az embereknek két lehetősége lesz munkára, a VR-ben, vagy tudományos/technikai feladatokon dolgozhatnak komoly mesterséges intelligencia/robotikai segítséggel, mert azért a csillagokat is meg kell még hódítani.

A belvilág: lesz valamilyen óriási centralizált virtuális valóság, ahol mindenki "maga" lehet és még néhány kreditet is kaphat majd érte. Ez lesz a munkahely és a szórakozás/művészeti alkotás közös tere. Munkahely azért lesz, mert lesznek történelmi szimulációk, amelyekbe statiszták kellenek majd és ezek a statiszták a megfelelő történelmi koroknak megfelelő "munkát" fognak végezni és persze szükség lesz arra, hogy minél élethűbben. Szóval kell majd kovács, meg tímár, meg kerekes, meg kocsis, meg katona, meg taxisofőr, meg kamera asszisztens, meg minden egyéb is, amit most az emberek végeznek. Minél régebbi kort játszanak el a virtuális világban, annál nehezebb lesz az eredmények megjóslása és ezért annál több igazi ember kell majd hozzá. Persze az emberek pénzbe kerülnek, ezért csak a hipergazdagok engedhetik meg majd maguknak, hogy mondjuk Cézárt vagy Kleopátrát játsszák el, mert ha felborítják a történelmi tényeket, akkor sok szimulációba és emberbe kerül majd az, hogy végigjátszuk a teljes történelmet es megtudjuk, hogy "mi lett volna, ha". A nem gazdagok majd egyszerű katonákat játszhatnak, vagy mondjuk szkriptest a Casablanca forgatásán, de ez is valószínűleg akkora élmény lesz, hogy megéri időt áldozni rá. Vagy ha valaki csak el akarja játszani valamelyik tirannust, de nincs pénze statisztákat fogadni, vagy elég szimulációs időt venni a hiperszámítógépen ami ezt futtatni fogja, akkor vergődhet a szerepben amíg kedve tartja, az adott napon úgyis jön a golyó. Persze egyeseknek így is megéri majd. Aki meg fényképezni akarja a mongol hordát, vagy festő leckéket venni Picassotól, azok is megtalálhatják a kedvükre valót a virtuális világban. Természetesen az egész egy óriási visszacsatolt rendszer lesz, minden emberi interakció tökéletesíti majd a virtuális interakciókat, ugyanazokat az eseményeket többször el lehet majd játszani, egyre olcsóbban és olcsóbban, de azért a fizika határai megszabják, hogy mennyit is leszünk képesek szimulálni a világtörténelemből és mennyire részletesen tehetjük meg majd azt.

Reméljük azért lesznek olyanok, akik a csillagok meghódítására szánják idejük nagy részét, de ha nem, akkor ez a megoldása a Fermi paradoxonnak.

Lehet persze, hogy mindez nem így lesz, most ez a legjobb ötletem, ami nem túl optimista és nem is túl pesszimista, most inkább ez utóbbira lehetne számítani, bár ki tudja

tanuló algoritmusokat

A számítógépek megjelenése óta az egyik legérdekesebb kérdés, hogy tudjuk-e a számítógépet tanítani, azaz olyan rendszereket, tanuló algoritmusokat kidolgozni, amelyek bizonyos tapasztalatok alapján automatikusan képesek hatékonyságuk javítására. Ami azt jelenti, hogy úgy módosítják muködésüket, hogy ugyanazon feladatokat, ugyanazon feltételek mellett pontosabban oldják meg a tanulási fázis után. A gépi tanulás ily módon a mesterséges intelligencia olyan részterülete, amely a tapasztalatok feldolgozása alapján tanuló programokkal foglalkozik. A gépi tanuló algoritmusokat napjainkban már rutinszeruen használják a fejlesztok, például az adatbányászat alkalmazásokban. Ezen alkalmazások célja, hogy nagyméretu adatbázisokból értékes, nem nyilvánvaló összefüggéseket tárjunk fel algoritmikus eszközökkel.

szuperhatalom

A tavol keletiek bejelentettek hogy 2030-ig szeretnének AI szuperhatalommá válni. Természetesen sok-sok pénzt fognak a dologba fektetni, hogy nagyobb eséllyel legyen is a dologból valami több, mint puszta ígérgetés. Ezért került be ez a hír a milliárd dollár rovatba, ugyanis bizonyára sok milliárdot kell majd befektetni, de persze tervek is vannak, hogy mennyi milliárdot fog majd hozzáadni a GDP-hez a befektetés. Hát sokat.A másik ok, amiért érdekes ez annyira, hogy blogot írjak róla, hogy alapvetően azért tartom valószínűnek az emberi szintű mesterséges intelligencia rövid időn belüli létrejöttét, mert ilyen nagy játékosokat is látok beszállni a ringbe. Bizonyára még sok ország fogja bejelenteni ilyen irányú törekvéseit a következőkben, vagy lehet, hogy nem fogják bejelenteni, vagy nem egészen általános emberi szintű mesterséges intelligenciára fognak majd vágyni, hanem mondjuk szuper-emberi szintű vadászrepülő vezető és koordináló képességeket fognak fejleszteni, a lényeg az, hogy a mesterséges intelligencia az új űrverseny és ebben sokkal kisebb a belépési költség. Néhány szuperszámítógép kell, meg néhány kamera és mikrofon forgalmas terekre, meg  megfigyelésére és ha nagyon elfáradt a számítógép a tanulásban, megjósolhatja a holnapi időjárást lazításként.A harmadik ok az,  hogy nyugaton azon rugózunk, hogy mi lesz, ha a mesterséges intelligencia öntudatra ébred és úgy gondolja, ki kéne nyírni minket. Kínában ennél sokkal kevésbé filozófikus a kérdés ami miatt (is) igent mondtak a kutatásra: mi lesz, ha másfél milliárd ember öntudatra ébred.A negyedik ok pedig az, hogy gondolom, arra is akarják majd használni a fejlesztett rendszert, hogy a rendszerellenes elemeket kiszűrjék. De az elmélet azt mondja, hogy nem lehet valamilyen fogalmat ellenpéldák nélkül megtanulni, szóval a rendszert támogató elemeket sem lehet betanulni rendszerellenes elemek nélkül. Honnan fognak kellő mennyiségű adatot begyűjteni a rendszerellenességről. Mi lesz, ha valakiket odatesznek, hogy ilyeneket gyártsanak, tudnak majd igazi adatokat gyártani, vagy csak gyengéket, amelyek nem segítenek az igazi elemek megtalálásában? Mi lesz, ha igazi adatokat tudnak gyártani, a munka végén a börtön fogja őket várni? Mi lesz, ha valaki talál egy biztonsági rést és az egészet a főkonstruktőr szájába adja? Érdekes macska-egér játék lesz, az biztos. Reméljük lesz belőle film is

miniatürizálás

Ha a kialakult ütemet tartani tudjuk, akkor 2016-ban értük el ahhoz a mérethez, amelynél lejjebb már nem lehet menni, mert akkor egyszerűen nem fér el elég atom ahhoz, hogy tranzisztorként működjék ez a szerkezet. Ez valójában közel 20 nanométeres méretet jelent. Ebben a mérettartományban működő tranzisztort készíteni hihetetlen teljesítményt igénylő feladat. A tranzisztorban van egy szigetelőréteg, és a szigetelőrétegen lévő vezető vezérli a szigetelő alatti vezetőréteg áramát.  A szigetelő egy oxidréteg, amelyet a szilíciumra növesztenek úgy, hogy legföljebb egyatomos lépcsők lehetnek az oxidréteg alatt a szilícium felszínén. Mi több,hogy durván minden ezredik atom helyén tűrhető el egy atomnyi lépcső. És mindezt egy 300 milliméter átmérőjű szilíciumlap teljes felületén valósítják meg. Az eljárás elképesztő precizitást igényel. Tökéletesen kézben kell tudni tartani az oxidot növesztő kemence aerodinamikai viszonyait, a kemencében kialakuló hőmérsékletet, az oxigénatomok eloszlását. Ez komoly háttéripart, nagyléptékű fejlesztéseket követel, melynek előnyeit azután az autóiparban, az élelmiszeriparban és más területeken élvezhetjük. A precizitás kényszere igazi húzóerő!

neurális hálózatok eros hasonlóságot mutatnak az aggyal

A mesterséges neurális hálózat egy rendszer, melynek modellje az emberi agy. A területnek nagyon sok rokon értelmu elnevezése létezik, pl.:
„párhuzamosan elosztott feldolgozás”, „neuro-számítás”, „gépi tanulási algoritmus”, „természetes intelligens rendszerek” és mesterséges neurális hálózatok.
Tulajdonképpen a neurális hálózat egy kísérlet, amely speciális hardver elemek, és összetett szoftver segítségével szimulálni próbálja a neuronok több
rétegu, de egyszeru muködési elvét. Minden egyes neuron összeköttetésben áll bizonyos számú szomszédjával, ahol változó összeköttetési együtthatóval
vesz részt a kapcsolatban, amely a kapcsolat erosségét reprezentálja. A tanulási folyamat úgy zajlik, hogy a kapcsolatok erosségét változtatjuk olyan
irányba, ami a teljes rendszert a helyes eredmény elérésére sarkallja. A neurális hálózatok legalapvetobb összetevoit az agy felépítése alapján
modellezzük. Néhány neurális hálózati struktúra nem hozható közeli kapcsolatba az aggyal, ugyanakkor más felépítésu rendszereknek pedig a biológiai
modellje nem létezik. Mégis általánosságban elmondható, hogy a neurális hálózatok eros hasonlóságot mutatnak az aggyal, ezért a terminológia nagy
része az idegsebészetbol lett átvéve. A biológiai neurális hálózatok háromdimenziósan épülnek fel mikroszkopikus méretu elemekbol. Ezek a neuronok
szinte korlátlan kapcsolat létrehozására képesek. Ez nem igaz az ember által létrehozott hálózat esetében. A mesterséges neurális hálózatok egyszeru
csoportosítását jelentik a primitív mesterséges neuronoknak. Ez a csoportosítás rétegek kialakítását jelenti, amelyeket azután összekapcsolunk egymással.
Az is változhat, ahogy ezek a rétegek kapcsolódnak. Általánosságban elmondható, hogy minden neurális hálózatnak hasonló a topológiája. Némely
neuronok kapcsolatban állnak a külvilággal, hogy fogadják a bejövo adatokat (input), mások a valóság felé kibocsátják az eredményeket (output), míg az
összes többi neuron rejtve marad a külvilág számára. )

Régóta van a figyelem fókuszában,sok éve foglalkozik a tudomány

A legtöbb elemző azt mondja, hogy kialakul az ember és a gép között egyfajta – munkamegosztáson alapuló – együttműködés. A gép jó kolléga lesz. Kinek lesz kollégája? Kikkel fog együtt dolgozni? Kik fognak együtt dolgozni a gépekkel?Tanulságul azt mondanám, hogy széles látókör és mély tudás lesz szükséges az okos robotokkal való együtt dolgozáshoz vagy a megalkotásukhoz.Az optimista várakozás szerint a mesterséges intelligencia kiterjeszti az ember képességeit. A gép segítségével képesek leszünk felfoghatatlanul sok információt villámgyorsan feldolgozni, majd – a saját tudásunkat és tapasztalatunkat is felhasználva – döntéseket hozni.A borúlátók szerint az okos gépek kikerülhetnek az ellenőrzésünk alól (leginkább emberi hibák vagy rossz szándék miatt), és nem együttműködő kollégák, hanem ellenségek lesznek. Én úgy gondolom, hogy most még nagyon korai lenne ezt vagy azt a jövőképet valóságosnak tekinteni. Ez is csak egy technológia, bár sokkal gyorsabban fejlődik, mint bármilyen eddigi technológia, amit megalkottunk. Sőt megvan benne a lehetőség arra is, hogy önmagát fejlessze!A mesterséges intelligencia, a robotika és ezek hatása az életünkre, munkánkra és a tanulásra a kedvenc kutatási területem. Figyelemmel kísérem a terveket és a fejleményeket,sokat olvasok és írok a témáról. Igyekszem összefüggéseikben értelmezni a szerteágazó területeket.Ha a gép már tanulni is képes, akkor már közeledünk az intelligenciához. Mit jelent az, hogy tanulni képes? Nem mondjuk meg neki (programozzuk bele) az elvégzendő munka lépéseit, hanem megmutatjuk neki. Az előbb említett példában, amikor a pénzügyi osztályon végzendő munkát veszi át, pontosan ez történik. A gép megfigyeli, hogy az emberek mit csinálnak a számlákkal, banki utalásokkal, hogyan készítenek kimutatásokat, és utánozza őket. A szokásos, ismétlődő feladatokat gyorsan elsajátítja, a szokatlan, kivételes esetekben az ember kollégákhoz fordul. Azután apránként azokat a helyzeteket is megtanulja kezelni. Van más módszer is. Jutalmazással is lehet tanítani a gépet. Kap megoldandó feladatokat, hozzájuk alapvető szabályokat, majd megoldja őket, és dicséretet kap, amikor sikeres. Ha rossz a megoldása, fekete pontot kap. Így lehet olyan tevékenységekre megtanítani, amiket nem tudunk algoritmusokkal lépésről lépésre leírni.

Do Robots Deserve Rights? What if Machines Become Conscious?

Globális Jövő

Sok tudós véleményével ellentétben megállapítom, hogy az üzletekben kapható számítógépek alapjaiban sokkal többet tudnak már első bekapcsolásukkor, mint az „emberi intelligencia”, mert a hozzátett program szerint többre lehet képes,mint az irányító agyi emberi intelligencia programszerkezet. Nem fáradhat el, nincsenek pszichológiai ellentmondásikényszerei. Az indokokat, bizonyára még tovább lehetne felsorolni. Egyre kevésbé leszünk biológiai lények. Olyannyira, hogy a nem-biológiai részünk dominál majd és a biológiai részünk nem is lesz olyan fontos. A gépi részünk olyan erős lesz, hogy teljes mértékben képes lesz megérteni és modellezni a biológiai részünket.Így, ha a biológiai részünk megszűnik, nem fogjuk érezni a különbséget, mondta Kurzweil. Számos itudós gyűlt össze Itskov Globális Jövő 2045 elnevezésű konferenciáján  New Yorkban, hogy megbeszéljék a futuristákban felmerülő legfontosabb kérdést: Mikor éri el az ember a technológiai szingularitást és lesz képes egyesülni a gépekkel?Itskov szerint a következő 10 év során az ember eléri majd, hogy agyával tudja irányítani a gépeket, 2025-re pedig haldokló testéből agyát robotokba helyezheti. 2035-re az emberi elmét számítógépekbe viheti át, így szerinte a testre nem lesz szükség már. 2045-re mesterséges agyak irányíthatják a hologram lényeket.

Olcsóbbak lesznek a memóriák

A vásárlóközönség számára valószínűleg a memóriaárak okozták az idei év legnagyobb fejtörését. A 2016 harmadik negyedévében megindult áremelkedés ugyanis nem akart csitulni 2017 folyamán, így mostanra a szélsőséges példát jelentő konzumer, kiskereskedelmi memóriamodulok ára nagyjából 80-90 százalékkal ugrott meg. A Micron legutóbbi adataiból az is kiderült, hogy a chipgyártók számára nagyjából milyen mértékű extra profittal kecsegtet az áremelkedés: az amerikai cég 55-60 százalékos ugrásról beszél saját oldalán, erre jön rá a chipekből különféle termékeket előállító cégek árrése.Arról egyelőre megoszlanak a vélemények, hogy mikor kapcsol lejtmenetbe a memóriák ára. Egyes szakértők szerint jövőre sem várható érdemi változás, a DRAMeXchange októberi állítása alapján például azért, mert a gyártók limitáljak kapacitásukat. A memóriatőzsde előrejelzése szerint a kereslet 2018-ban is felülmúlja majd a kínálatot, hiába növekszik majd közel 20 százalékkal a termelés, a piaci igények túlszárnyalják a gyártókapacitást. Mindez jobb esetben csak a jelenlegi magas árszintek kvázi befagyását jelentheti, de rosszabb esetben még akár a jelenleginél is feljebb kúszhatnak az árak,a jelenlegi szintnél 25-30 százalékkal várunk alacsonyabb árakat 2018 év végére. Ez egy egyszerű, nehéz páncéltól és diszkófénytől mentes, 8 gigabájtos DDR4-2400 modul .