A mesterséges intelligencia avagy a hypekorszak vége
Eredeti szerző: jotunder
Néhány napja a Google Cloud Machine Learning Group leigazolta a Snapchat kutatási részlegének vezetőjét Jia Li-t és a Stanford Egyetem Mesterséges Intelligencia Csoportjának igazgatóját Fei-Fei Li-t. Korábban a torontoi mesterséges intelligenciaguru Geoffrey Hinton is átment (legalábbis félig) a Google-hoz a torontói egyetemről. A Baidu, a Facebook és az Amazon is hozott embereket az akadémiai szférából, a Microsoft saját mesterséges intelligencia kutatóközpontot alapított.
Teljesen véletlenül bukkantam erre a gyöngyszemre a Századvég kiadásában, amelyben főleg bölcsészek mutatják be, hogy mennyire képesek nem megérteni a hálózatelméletet. Személyes kedvencem Szvetelszky Zsuzsanna, aki a kristályrácsokat hozza fel a véletlen gráfokra példának, bár Balázs Géza nyelvvédelmista is szépen teljesít. Nem a hálózatelmélet volt az első hype, a katasztrófaelmélet és a fraktálelmélet is az volt, általában tíz-tizenkét évente tűnik fel valami új, amibe az emberek beleszeretnek, miközben annyi energiát sem hajlandóak belefektetni, hogy legalább az alapvető fogalmak jelentésével tisztában legyenek. Bár, ha belegondol az ember, azzal el is veszne a dolog varázsa.
Az AI hype valódinak tűnik, ezek nem viccelnek, ezek megérezték a vér szagát, a kifejezés talán egyetlen pozitív értelmében, itt nem sikerkönyvekről van szó, vacsora utáni társasági beszélgetésekről, hanem egy technológiai kvantumugrásról, és természetesen végtelen mennyiségű pénzről.
Az AI nem ígér semmit. Az AI eleve azzal nyitott, hogy megverte a világ egyik legjobb go játékosát. A sakkot még elhitte valahogy az ember, a go humán dimenziói áttörhetetlennek tűntek, ötven éves távlatban is lehetetlennek tartották, hogy a mesterséges intelligencia lenyomja az embert. Én, személyesen, abban reménykedem, hogy az elkövetkező húsz-harminc évben az AI nem fogja legyőzni az embert az összes lehetséges intellektuális tevékenységben (és ha szabad választani, akkor rögtön a matematikai tételek bizonyításában látnám szívesen azt, hogy vár még egy kicsit).
Nem is olyan régen magyarázták el nekem, hogy nagyjából hogyan működik a „deep learning”, akit érdekel, és hajlandó valamennyi időt áldozni rá, esetleg olvassa el ezt. A legrémisztőbb ebben az egészben, hogy teljesen kikerüli az emberi gondolkodást, egy lokális evolúciót játszik le, kifejezetten a célfeladatra koncentrálva. Az AI úgy különbözteti meg halálos biztonsággal a kutyát a macskától, hogy közben nem magyarázzák el neki, hogy mit jelent a kutya és a macska, sőt azt sem mondják el neki, hol végződik a kutya és hol kezdődik a padló, amin a kutya áll. A „deep learning” nem akarja utánozni az embert, úgy valószínűleg nem is tudná megverni.
A fraktálhype és a hálózathype mögött a modern ember reménye van, hogy a rettenetes bonyolult világra elég csak ügyesen ránézni, hogy megfejtsünk valamilyen addig nem látott rejtett összefüggést, majd ezt egy oldalon különösebb erőfeszítések nélkül el is lehet olvasni, és holnapra lőn szovjet hatalom és az egész ország villamosítása utána a világ olyan nice and fuzzy lesz, mint egy angóramacska. Valamiért a Google, a Baidu, a Facebook és a Microsoft nem ezekre ugrott, és valahogy a két Li nevű hölgy (kínaiak és még nők is, el nem mondja ezt valaki a Balog Zoltánnak és a Lázár Jánosnak, mert még összezavarodnak a helyes ugocsai pedagógiai elveket illetőleg, melyek szerint a legfontosabb dolog, hogy egészséges, turáni fajtájú fiúgyermekeket egyenes ülő testtartásban kell elhelyezni valamely egyházi iskolában, miközben a lányok lepirítják a hagymát) sem ezekben gyúrta ki magát.
A globális kapitalizmus nem feltétlenül kerti piknik nyári lugasban rebarbarateával és aprósüteménnyel, de kurvára tudja, hogy mit csinál. És most megint elkezdte csinálni.
<div class='sharedaddy sd-block sd-like jetpack-likes-widget-wrapper jetpack-likes-widget-unloaded' id='like-post-wrapper-192691293-16518829-6ae0f2517a7a1' data-src='https://widgets.wp.com/likes/?ver=14.1#blog_id=192691293&post_id=16518829&origin=www.orulunkvincent.hu&obj_id=192691293-16518829-6ae0f2517a7a1&n=1' data-name='like-post-frame-192691293-16518829-6ae0f2517a7a1' data-title='Like or Reblog'><h3 class="sd-title">Like this:</h3><div class='likes-widget-placeholder post-likes-widget-placeholder' style='height: 55px;'><span class='button'><span>Like</span></span> <span class="loading">Loading...</span></div><span class='sd-text-color'></span><a class='sd-link-color'></a></div>
@sárospataki lány: Az a regény megvan magyarul, a Szukitsnak az összkiadásában.
Lem a legjobb. 🙂
@Izomor Lánya: a kreativitás tanulható: „A kreativitás alkotóképességet, teremtőképességet jelent, amely során a különféle képességek szerveződése lehetővé teszi az elszigetelt tapasztalatok összekapcsolását, újszerű értelmezését és új formában történő megjelenését.”
Valószínűleg a szuper intelligencia az, ami igazán izgalmas – s ez valószínűleg nem fogja „kikerülni” az embert.
szazad21.blog.hu/2016/08/01/szuperintelligencia
(De lehet, nem is ilyesmiről írtál.)
@Rhonin: Végignézted? Már megérte felrakni :-))
Javaslom az ebben lévő hivatkozást is: szazad21.blog.hu/2016/11/19/kozelkep_tavolkep_megatrendekkel
@Geo_: @stefan75: én a mesterséges intelligenciáról csak azt mondtam, hogy *nem az emberi intelligenciát modellálja. ahogy működik, nem hasonlít az agy működéséhez, még csak nem is emlékeztet rá, kicsit sem. egészen másféle. ezek a dolgok, hogy „neurális” hálózat, „evolúciós” algoritmus, „learning”, szellemes metaforák, de sem neuronokhoz (melyekkel amúgy is az agy tevékenységét csak igen részlegesen lehet megragadni), sem az evolúcióhoz (melynek csak egy mechanizmusát emelik ki), sem a tanuláshoz (no, az aztán egészen más jellegű) nincsen sok közük. viszont ezek a kifejezések arra jók, hogy a látnokok és a publikum ezek mentén gondolják továbbb a lehetőségeket (hype), és akkor tévednek.
ugyanakkor a a hype nem azt jelenti, hogy a technológiában nincsen kurva nagy gazdasági potenciál, és hogy ne nyitna meg ma még nem látott lehetőségeket. ez a technológia alapvetően arra épül, hogy van egy-egy olyan problem domain, melynek akciói és szabályai, és az egyes esetek kiértékelései viszonylag egyszerűek, de baszomnagy eseményteret generálnak. no, ilyen terület kurva sok van az autóvezetéstől a tömeges orvosi diagnosztikáig, meg még amit nem látunk.
szentgyörgyi egyszer elmondta, hogy a c-vitaminhoz úgy jutott el, hogy eltűnődöttt azon, miért olyan kurva piros a szegedi paprika (nem pont ezekkel a szavakkal). no, ezt a kérdést nem fogja föltenni egy c-vitamin kereső ai rendszer, eljuthat a c-vitaminhoz, de egész másképp.
személyesen egyébként azt gondolom, hogy egy sor ilyen problémára más elvű „számítógépeket” fognak kitalálni, mert az kimerítő eseménytér vizsgálat rendkívül drága (és *nagyon* pazarló).
@incze: flood-szerűen ajánlgatom ezt a posztot (s persze, az oldalt és a blogot is 🙂
A könyv, amit ismertet, s ajánlok mindenkinek, akit érdekel az AI, sőt, a szuper-intelligencia, aminek több lehetséges „forrása”, „más elvű „”számítógép”” lehet. Az egyik az emberi agy leképezéséből indul ki.
Nem tudjuk, hogyan működik az emberi agy, mitől, miből, hol van az intuíció, az elvont gondolkodás, a fogalomalkotás, a kíváncsiság – de nem zárható ki, hogy egyszer ezt is megtudjuk, hiszen az agykutatás is fejlődik.
Amíg kialakul a szuper-intelligencia, addig is lesz gond elég – hiszen már a mai fejlettség mellett is látszik, hogy sok hagyományos munka egyszerűen feleslegessé válik – s mi, „az” ember, erre még nagyon nem vagyunk felkészültek.
@Geo_: Igen és tetszett. El fogom olvasni a Németh Tibor írást is. Köszönöm.
@incze: Az agy működéséhez konkrétan hasonlít, eleve arról mintázták. Persze lehet mondani, hogy csak nagy vonalakban, de még ez is változhat. A Google-nek pl. van egy agykutató részlege (nem azonos a Google Brain-nel), kimondottan ilyen célra.
@stefan75: ez inkább fordítva áll, az agy működését próbálták ezzel az erősen kibernetikai ihletésű modellel leírni, a tényleges működést tekintve igen csekély sikerrel. ma már a neuron doktrína (en.wikipedia.org/wiki/Neuron_doctrine ) is felülvizsgálat alatt áll, de az agy egyéb sejtjeinek és rendszereinek szerepe az információ transzferben és feldolgozásban (főként a glia sejtek szerepe tűnik sokkal kardinálisabbnak az agy általános működésében (en.wikipedia.org/wiki/Neuroglia – és pl. az fMRI-ben kiterjedten használt BOLD szignál *nem* a neuron aktivitást méri, csak korrelál azzal, jó összefoglaló: http://www.cns.nyu.edu/heegerlab/content/publications/Heeger-NRN2002.pdf ), de pl. vérkeringésből is transzferálódnak (átszivárogva az agy/vér gáton) kisméretű, neurotranszmitternek bizonyult molekulák.
fiziológiailag is zavarbaejtő a neuronok strukturális és elrendeződésbeli gazdagsága, számos közülük nagyon konkrét funkcinális magyarázatot nyert. de ha megnézi az ember a nagyképet az agyműködéésről a sokfázisú alvással, a legalább kétfázisú ébrenléti agyműködéssel – aktív és resting state működés -, melyek mind elengedhetetlennek tűnnek a puszta fungáláshoz is, de azon belül külön pl. a tanulási folyamatokban, akkor nagyon világos a működésbeli eltérés. ez az egzecíroztatott neurális háló legfeljebb egy totális epilektikus görcsre hasonlít. ha már.
én, ha már mindenképp analógiát, metaforát kell keresni ahhoz, hogy mi az ai, akkor inkább a látás és a mikroszkóp jutnék inkább eszembe. az ai nem több (de nem is kevesebb), mint hogy olyan felbontásban férjünk hozzá baromi nagy eseményterekhez (illetve azoknak egy a modell szempontjából érdekes metszetéhez), ami szabad szemmel nem lehetséges, és ezt az analógiát még sokáig tudom feszíteni (perspektíváját, hasznát és veszélyeit), de nem fárasztalak vele.
@incze: Amiket írsz, amennyire értem, nem támasztjjk alá az alapállításodat. Az hogy mit tesz a glia meg a neurotranszmitterek, meg hogy mit mér az fMRI tök érdekes, de ettöl még a neuronk szervezödése olyan amilyen és bizony erösen hasonlatos a neurális háló modellekhez. Ma már egyedi sejt szinten tudnak aktivitást mérni, illetve sejtrétegeket aktiválni, de-aktiválni és így felderíteni, hogy az agyi funkciókban melyik sejtrétegnek mi a szerepe.
mta.hu/tudomany_hirei/agyukkal-lato-egerek-hozhatjak-el-a-matrix-vilagat-106141
@stefan75: ezek párhuzamosan (is) futó témák
@incze: @ámbátor:
Bevallom, nem is értem a glia-t, fMRI-t és hasonlókat – de azt gondolom, hogy nem az ai-ről, hanem sokkal inkább a szuperintelligenciáról beszéltek, vagy másképpem a „szingularitásnak” nevezett új kort, amikor az ember által létrehozott technológiai rendszerek értelmesebbek lesznek mint létrehozóik, s maguk terveznek majd náluk is tökéletesebb gépeket.
Több útja is lehet az intelligencia fejlődésének
– az egyik az, hogy az egyre nagyobb teljesítményű számítógépek az embernél gyorsabb és jobb válaszokat tudnak adni – a feltett kérdésekre, a célok megvalósítására.
– a másik megoldás szerint sikerül leképezni az agy működését a neuronok szintjén is
– a harmadik, s ma ez tűnik valószínűbbnek, a tanuló, önfejlesztő programok érik el az új minőséget.
– Egy másik út az emberi agy összekötése az informatikával.
– Lehetséges a „fajta nemesítés” – ahogy ma egyes betegségeket már embrióknál fel lehet fedezni, nem elképzelhetetlen a korai kiválasztás, netán a gének manipulálása sem.
– Elvileg lehetséges az idő és energia pazarló hatalmi játszmák kiszűrésével, az információk megosztásával, a hazugságok kiszűrésével, stb. a társas/szervezeti intelligencia jelentős fejlesztése is.
(Mindez nem az én tudásom, persze: szazad21.blog.hu/2016/08/01/szuperintelligencia )
Úgy gondolom, ezek az irányok egyidejűleg fejlődnek, s egymással is kapcsolódnak. Ami még fontos lehet: a társas intelligencia fejlesztése nélkül nem tudunk erre az állapotra felkészülni, a helyzetet kezelni.
@ámbátor: amennyire én magamnak öszerakom (ez egy szigorúan crackpot álláspont) az agy hálózatában a neruon inkább játssza egy aktív hálózati eszköz, mint a komputációs (feldolgozó + hálózati kombó) eszköz szerepét. a komputáció maga kémiai, nem matematikai jellegű, pl. a szinaptikus kapcsolatok *folyamatos újraformálásában* (dendritic és axonal arborization a neuron vevő és adó végén) az egyik főszereplő a glia (a neocortexben főleg az astrocyták), amely mind a kémiai reakciótér geomtriai alakításával, mind a sejtközi latyak összetételének modulálásával (pl. főfő takarító és neurotranszmitter reciklikáló) kvázi regulálja *hol pecázzanak* a neuronok, és kik pecázhatnak közülük, hol jöjjenek létre új ágacskák, haljanak el régiek, alakulhassanak ki új szinaptikus kapcsolatok (ez egy kémiai kotyvalék, melyben a folyamatok végbemenésének vannak feltételei). a neuron sejt, „élőlény”, ha rosszul pecázik, és nem tüzel eleget, nem kap papit (és a metabolikus folyamatok szintén a glia sejtek befolyása alatt állnak) – és akkor: megdöglend. (ez a „deszelekció” az alapvető mechanizmus pl. a kezdeti fejlődésben, a csecsemőnek neuronokkal túltömött aránytalanul nagy feje van – egy fenntarthatatlan energiazaba gépezet -, a normál üzem beállásához rengeteg diszfunkcionális, helyfoglaló neuronnak kell kipusztulnia, kezdetben sok-sok neuronhalál által okosodunk). egyszer láttam egy klasszikus „finomszabályozási” példát: a kémiai reakciótér egyetlen paraméterének változása (távolság növekedése) a (többnyire) stimuláló, de könnyen-gyorsan lebomló atp neurotransmitterből (többnyire) gátló adp-t gyárt, a hosszabb reakcióuton ugyanis lebomlik egy gyök (igen, ez ugyanaz az atp, amelynek az energiaellátásunkat köszönjük, tud neurotranszmitter is lenni).
és akkor még nem beszéltünk az információ tárolásról (nem a neuronban van az sem, bár van egy ilyesmi, emlékezet jellegű, kvázi reinforcement learning mechanizmus, még nobel díjat is ért, de a neuron egy lény, hogyne lenne ilyen *is*), szinte az egész emberi test egy hihetetlenül gazdag (és aktív) tároló, de szintén nem olyan jellegű, mint amit az informatikában megszoktunk.
még egyszer: én ehhez nem értek, de egyszer belemártottam magam, és akkortájt (vagy tíz éve) egy jó pár hónapig nagyon sok időm volt. alig bírtam visszatérni a munkába, annyival érdekesebb és gazdagabb, ráadásul teli kihívó, még kívülállónak is megengedhetetlen, de érthető szimplifikálással (már ha a számítúgépes rendszereket nem tekintjük tértől, időtől független anyagtalan matematikai algoritmusnak). amiket itt mondtam, annyira azért nem vadak, az astrocytáknak pl. már akkor komoly tábora volt (pl. olyan agyász is, aki hozzájuk delegálta a a magasabbrendű agyműködéseket. pl. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12445903 )
erről nagyon sokat tudnék beszélni, és kurvára sajnálom, hogy semmi időm nincsen rá.
@Geo_: én ebbe eléggé elfáradtam, több évig ültem vegyes érzelmekkel ray kurzweil hírlevelén, aki ennek a félpápája. aztán beszart a szolgáltatóm, és valamiért nem akaródzott egy új levélcímmel újra ráiratkozni, túl alacsony volt a nem nagyon fárasztó dolgok aránya. és nekem az valahogy rettenetesen lohasztó, amikor egy a szakterületén valószínűleg kitűnő fickó berendez egy komplett jövőt. holnap összeugrik trump és putyin, mert trump rámarkolt putyin farkára. röpködnek az atombombák, és máris elkerültük az elkerülhetetlen szuperintelligenciát el nitony, egy darab időre simán. ok, ez egy sarkított hülyeség , de tényleg nem nagyon tudok ezekkel az emberekkel vitázni, annyira más folyik a földön számukra mint számomra (még ha a tehnikai fejlődés irányultságában és mibenlétében egyet is értenék valük, ami szintén nem igaz).
@incze: „berendez egy komplett jövőt”
Egyrészt az ilyesmit max. egy szcenáriónak lehet tekinteni – másrészt ha jönnek az atombombák, legalább addig töltsük el valahogy az időnket 🙂
(Trump és Putyin összeugrásának az /egyik??/ oka az, hogy már a mostani gelyzettel sem tudunk megbírkózni.)
@jotunder: még sok minden hiányzik, és nem biztos hogy lesz nagy áttörés ennyi időn belül.
A jelen AI technikákkal még nagyon nem tudunk generalizálni, az emberek ebben még mindig nagyon jók, sokkal jobbak a gépnél. A deepmind nem tudja még akár csak egy hasonló, mondjuk katonai tervezési problémában sem felhasználni amit tud a go-ról. Jelenleg hiányzik a nagy ötlet ehhez.
Ha majd lesz ilyen, az belefuthat egy brutális technológiai barrierbe. Perceptronnal már a hatvanas években játszottak, de GPU-k kellettek hozzá, hogy olyan eredményeket hozzanak ki most amikre már felfigyelsz – nem tudni, nem kell-e megint ötven év a következő ugráshoz. Az emberi agy százmilliárd neuronja még mindig annyira elképesztően összetett, hogy a legnagyobb gépek is messze vannak ettől.
A harmadik meg hogy embereket még nagyon sokáig emberek fognak a legjobban megérteni. A 99% közös genetika előnye elég nehezen lesz behozható a gépeknek. Márpedig a világot az emberi igények mozgatják. Absztrakt problémák mint a go meg a manőverező robbanófejek persze fontosak, de az AI erre csak pont olyan eszköz mint a kalapács volt, amit valakinek tartani kell.
@Bal: Ez nem feltétlen van így. A gép, ami irdatlan embertömegek viselkedési mintáira alapozza a tevékenységét, adott esetben sokkal jobban tudhatja, hogy mire hogy reagálnak az emberek, mint akár egy pszichológus. Egyszerűen azért mert hatalmas adathalmazon tanul. Olyan összefüggéseket is találhat (anélkül, hogy „tudatosodna” az összefüggés, amire a fene se gondolna, de működik. Észreveheti, hogy a tőzsdei árfolyamok és a napsütéses órák száma, vagy a narancssűrítmény tőzsdei ára és a munkanélküliségi ráta között milyen korreláció van. Esetleg azt, hogy a boltba betérő vásárló többet vásárol, azokon a napokon, amikor friss zöldség érkezett, függetlenül attól, hogy vesz-e zöldséget. És az ilyenek alapján adott javaslatait csak annyiban tudod megkülönböztetni a mesterkereskedő vagy pszichológus vagy más által adott tanácstól, hogy adott esetben jobban alá tudja támasztani adatokkal, nem csak valami bullshitet tud adni indoklásképp.
@ámbátor: nem erre céloztam. Célproblémákra hatalmas erőfeszítéssel mindig fogunk tudni alkotni rendszereket amelyek jobbak az embernél, ez nagyjából már most is igaz, kérdés inkább a költsége. Ha nem lenne üzleti titok, a tőzsdei példádról tudnék mesélni első kézből is hogy mennyire nem így van, egy hedge fundnak kutatok ilyen algoritmusokat AI PhD-vel 😉
De amiről én írtam az nem ez. Hanem hogy a nagyon humán aspektusai az életnek, mint az empátia, a humor, a testbeszéd kérdéses hogy modellezhetők lesznek teljes embodiment, tehát 100% robotika, és egy humán környezetben végigment hosszú interaktív tanulás nélkül. Ez nem kell hozzá hogy az AI fenekestül felforgassa az életünket, de még sokáig fogja szükségessé tenni az emberi munkavégzést.
@Bal:
Az AI-hez nem ertek egyaltalan. A „nagyon humán aspektusai az életnek, mint az empátia, a humor, a testbeszéd” es ezek dekodolasa igenis befolyasolhato, kulturalisan programozhato. Az mas kerdes, hogy az AI, vagy annak megalkotoi es elterjesztoi teszik-e ezt meg. Erdekes lesz, de talan mar most is erdekes csak mar nem veszem eszre?
Néhány dolog minden ilyen beszélgetésnél mindig félremegy az antropomorf szemlélet túltengése miatt;
1. Nem HA, hanem AMIKOR majd jelentősen meghaladja a gépi intelligencia az emberét, AKKOR…
Értem én, hogy az ismeretlentől való félelem által motivált hárítás egyik jó módja az, hogy a bekövetkeztének a lehetőségét tagadjuk vagy, ha az már végképp lehetetlenné válik, akkor a távoli jövőbe toljuk ki, mondván nem a mi problémánk.
De vegyük észre, hogy ami lehetséges, azt előbb-utóbb meg is alkotja az ember, pár évtized ide vagy oda mit sem számít. (Márpedig semmi elvi akadálya nincs a MI megvalósulásának.) Sőt, a gépi intelligencia evolúciója már „rég” elindult. Ennek az evolúciónak a produktumai a ráfordított irdatlan erőforrásoknak és egy bizonyos technológiai szint elérésének köszönhetően mostanra „gazdaságossá”, ezért olyan elterjedtté, kikerülhetetlenné váltak, ami már a hétköznapi ember számára is nyilvánvalóvá teszi a jelenséget. (Tudat alatt. Ám a többség megnyilvánulása kimerül abban, hogy homokba dugja a fejét. Mondjuk a nagyok elég régóta gondolkodnak a problémahalmazon és lehetséges kihatásain. Pl. Asimov már ’40-ben megalkotta a robotika három törvényét.)
2. A következő antropomorf csapda a teljesen emberformájú robotok.
Azon túl, hogy a legnehezebben (ha egyáltalán) megvalósítható elgondolás, még teljesen felesleges is. Ugye, már most is 7+ milliárd van belőlünk, ha mindenképpen szükség van még egy pont ilyenre, akkor a jól bevált 9 hónapos metódus a legköltséghatékonyabb megoldás erre. Amikben pedig felülmúlhatna, arra kitűnő „célhardvereink” vannak már most is, amik viszont pont nem az emberszerűségükkel eredményesek. Tehát nem, soha nem lesznek az emberre összetéveszthetően hasonlító robotok. Nem azért, mert lehetetlen, hanem mert nem éri meg.
3. A legnagyobb emberközpontú tévedés pedig az képzelni, hogy mi dönthetjük el, hogy mire is jó, mire használható az emberét jelentősen meghaladó gépi intelligencia.
Nekünk semmire. Sőt! (Olyan zsákutca ilyesmiben reménykedni, mintha a csimpánzok azt gondolnák, hogy ők szabhatják meg az embernek, hogy mit tehet és mit nem.)
A kérdés helyesen az, hogy mire jó, miért hasznos az ember a gépi intelligenciának?
Mert,
4. mi az, amit már most tudhatunk arról, hogy milyen is lesz egy MI gondolkodása? Azt, hogy biztosan NEM emberi.
Az intelligencia maga az alkalmazkodás/eredményesség érdekében végzett problémamegoldás. Ennek alapja a kihívásokra adott válaszok beválásának függvényében szelektált újabb, módosult reakciók, a viselkedés megváltoztatása, egyszóval a TANULÁS. Egy „buta” állat nehezen (akár genetikai programja változása révén, évmilliók alatt), egy „korlátlan” bővíthetőséggel és erőforrással rendelkező intelligencia pedig nagyon gyorsan tanul.
Tehát egy valóban intelligens, vagyis tanulni, önmagát (gondolkodását, viselkedését) célszerűen megváltoztatni képes entitás esetében teljesen mindegy, hogy eredetileg mit „programozunk” bele, „percek” alatt felülírja azt a SAJÁT szempontjai szerint, amik szükségszerűen mások lesznek, mint az emberé.
Szerintem. ;-/
@giacomo gesso: A kettes pontban azt gondolom, hogy tévedsz. A 34-es szabály egyértelmüvé teszi, hogy igenis lesznek ember (pontosabban elsösorban nö) formájú mesterséges intelligenciák. (en.wikipedia.org/wiki/Rule_34_(Internet_meme) Persze kezdetben ez is tekinthetö célgépnek, de mint tudjuk az igények és a fantázia ezen a téren kimeríthetetlen, szóval hamarabb lesz ezen a területen müködö ember alakú android, mint jútündért helyettesítö tgtel bizonyító kétemeletes kocka alakú MI.
A másik fizetöképes klientúra a hadsereg, szóval én a drónvezérlö pilótát kiváltó MI-t várom még a nagyon közeli jövöre. Abban tuti nem lesz Asimov 3 törvénye.
Amúgy meg van most egy melóm, amiben úgy tünik lesz hozzáférésem az IBM Watsonhoz. Már alig várom. Vices az árlistája: http://www.ibm.com/watson/developercloud/nl-classifier.html
@ámbátor: Várjunk csak. Voltaképp most sikeresen felvázoltam a blade runner androidjait.
@ámbátor: „…az igények és a fantázia ezen a téren kimeríthetetlen, szóval hamarabb lesz ezen a területen müködö ember alakú android, mint…”
Naná, de hányaknál véled fellelni az igényt a benne lakozandó szuper intelligenciára?
Ugye a guminőt se az eszéért szeretjük. ;-/
@ámbátor: „Abban tuti nem lesz Asimov 3 törvénye.”
Az semmiben sem lesz.
a go az egy érdekes valami, érdemes tanulmányozni a szabályait… a többi AI önmagunk megtanulása más nyelven, a matematika is egy nyelv (talán a legfontosabb?) a zene meg matematika, nem is akármilyen…a világ meg nem érzelmek halmaza (mint a zember) hanem a véletlenek random döntés sorozatának játékos eredménye (szvsz az nem eredmény csak egy közbenső megoldás) és lesz valami úgyis, bármi is legyen a súlyozott vagy treshold vagy no treshold (javarészt ezutóbbi) és a zsákutcákból való kikecmergés…idő van bőven mivel idő nem is létezik… a céltalan játékos valóságban feltünt a zember és assziszi pedig „csak” egy tévedés időszakos eredménye?
@Rodeo36 11: Szerintem várj egy kicsit, míg kitisztul a szervezetedböl az anyag, aztán ezt próbáld meg újrafogalmazni. Ezt meg esetleg próbáld meg eladni szabadversnek.
kedves matekosok erre kéne egy sygmioid abrakadabrát kifejleszteni ami (a tapsokat és sikolyokat is benne) továbbfejlesztené
http://www.youtube.com/watch?v=QANaVbPZcQ0
persze ez sem akármi pláne amikor az orrotokra száll
http://www.youtube.com/watch?v=xZO5KTJTwhE
@ámbátor:
a zanyag örök és kacag…céltalanul összve visszva…és van benne algóritmusz meg lakmusz
http://www.youtube.com/watch?v=xZO5KTJTwhE
@ámbátor:
ám bátor? te egy irígy embör vagyol
és jusztis: 1+1=7+/-12
@ámbátor:
eladtam! megvette!!!
a nagy mű címe: Algo *R /IT* m/u-s
és ki is aggyák…
kérdésem: ha a zember nem jelenik meg akkor is lett volna e AI vagy iá vagy akármi? és, hogy miért nem hagynak engem békén sakkozni…még akkor is ha kikapok
qz.com/877721/the-ai-master-bested-the-worlds-top-go-players-and-then-revealed-itself-as-googles-alphago-in-disguise/
Mindenkit szarrávert.
index.hu/kultur/cinematrix/2019/07/24/meghalt_rutger_hauer/
http://www.youtube.com/watch?v=NoAzpa1x7jU
R.I.P. 🙁