Berta Sándor
A számítógépek már most okosabbak nálunk
Az öntanuló rendszerek képesek megelőzni az embert, de csak a saját területükön és nem mindenben. A társaság számos megoldásának megalkotásában játszottak komoly szerepet az európai szakemberek, és ez a jövőben még inkább így lehet.
A Google Zürichben lévő központja a konszern legnagyobb USA-n kívüli fejlesztőcentruma. A létesítmény több mint 1800 szakembert foglalkoztat. A Google Research Europe egy újonnan alapított különleges részleg, amely a mesterséges intelligenciára összpontosít. A zürichi központot Emmanuel Mogenet vezeti, ő meg van győzödve róla, hogy kutatási témájának jelentősége a számítógép felfedezéséhez vagy korábban a gőzgépek megjelenéséhez mérhető.
Ugyan a gépi tanulás lehetőségével már az 1980-as évek óta foglalkoznak a tudósok, mindez nem volt lehetséges mindaddig, amíg az internettel elképesztő mennyiségű információ nem állt elő, és a számítási kapacitás nem jutott olyan szintre, hogy mindez kezelhető is legyen. A szakember az okostelefonja segítségével prezentálta, hogy miként működik jelenleg a gépi tanulás. Azt kérte a Google rendszerétől, hogy mutassa meg neki azokat a fényképeit, amelyeken horgászik. A rendszer ezt meg is tette és amint azt Mogenet hangsúlyozta, a folyamatba egyszer sem kellett beavatkozni, a gépnek automatikusan ment magától.
"A rendszer minden fotómat elemzi, felismeri a vizet, a horgászbotot vagy a halat, így következtet a horgászásra.. A funkció ugyanakkor közel sem egyszerű, a kifejlesztése 2-3 évig tartott, s hatalmas teljesítményt kellett mögé rakni. Gépi tanulás nélkül lehetetlen lett volna egy ilyen eredményes szoftvert készíteni." Naponta nagyon sokan töltenek fel horgászós felvételeket, és amíg egy embernek talán öt kép kell ahhoz, hogy felismerjen egy halat, addig a számítógépet meglehetősen sokáig kellett képezni. Folyamatosan fotókat mutattak és minden esetben mellékelték azt az információt is, hogy az adott felvételen egy hal látható vagy nem. Ezt rengeteg alkalommal ismételték el és a számítógép valamikor megértette a koncepciót.
"Ez mágia. Megmutatod a számítógépnek a képet, amelyet korábban soha nem látott, majd egyszer csak felismeri a halat. Mi, emberek csodálatos képességű lények vagyunk. Sok dolgot automatikusan tudunk, de ezek megtanulása a számítógépek számára nagyon kemény munka. Nem csupán a fotók felismerése, hanem a nyelvé is. Ahhoz, hogy egy számítógép úgy beszélhessen, mint egy ember, meg kell értenie a világot és azt, hogy milyen folyamatok zajlanak benne és milyen szavak tartoznak össze. Mi tudjuk hogy az ég kék, a gravitáció húz minket a Földhöz, és például a tehenek nem tudnak repülni. A számítógép nincs tudatában ezeknek a számunkra egyértelmű információknak, csupán az interneten lévő fotókat és videókat elemeztetünk velük. Tehát a nyelv megértése még mindig nagyon nehéz, de ezen a területen is sok dolog változik és hamarosan jobb termékeink jelenhetnek meg."
"Ez elsősorban arra vezethető vissza, hogy ma a számítógépeket teljesen másképp programozzuk, mint korábban. Régen egymástól független szabályokra alapoztunk, A után B jött, majd C. Mint egy kisgyereknél, akinek mindent rengetegszer el kell mondani. Napjainkban viszont már nagy adatmennyiségeket táplálunk be a számítógépekbe és azok ezekből az információkból önállóan tanulnak. Már régen okosabbak nálunk. Nemrég verte meg egy gép a Go bajnokot - rengeteg parti elemzése után egy olyan lépéssel állt elő, melyet soha előtte senki nem látott."
"Egy másik példa, hogy évek óta próbáljuk hatékonyabbá tenni adatközpontunk működését. Elgondolhatják, hogy ezt már néhány nagyon rátermett ember megkísérelte. Az öntanuló számítógép is tett egy próbát, elemezte a helyzetet és 30 százalékkal csökkentette az energiafogyasztást. Egy öntanuló rendszernek ugyanakkor nincsen terve, túlélési ösztöne, sem céljai. Azt teszi, amire megtanították, de azt elég jól teszi" - jelentette ki a kutató.
Nagyon fontosnak tartja, hogy az informatikai világon kivüli emberek is feltegyék maguknak a kérdést, hogy a gépi tanulás hogyan fogja átalakítani a társadalmat és mi hogyan fogjuk kezelni ezt a változást. Rengeteg szakma fog eltűnni, például régen még a lifteket is külön ember kezelte, de manapság már bárki képes rá. Hasonló hatásra számít más területeken, azaz az önismétlő munkák helyett kreatív dolgokkal foglalkozhatnak az emberek.
"A mobiltelefonom tudja hol vagyok éjszaka, azaz merre van az otthonom, és hol van az irodám, azaz a munkahelyem. Meg tudja mutatni nekem, hogy mikor induljak el legkésőbb, hogy ne késsem le az utolsó vonatot." Ez persze nem csak pozitív dolog, ez a mintaelemzés természetesen felkeltheti a hatóságok figyelmét is. Emmanuel Mogenet hozzátette, hogy ha állami szervek legális úton, bírósági engedély birtokában információkat kérnek tőlük, akkor természetesen együttműködnek velük. A felhasználók adataiba a Google-nál senki sem tekinthet bele, és az ember akár törölheti is azokat. Úgy gondolja, ha elveszítik az emberek bizalmát, akkor mindent elveszítenek.
"Az elmúlt években rengeteg dolog változott meg nagyon gyorsan. Mindezekkel együtt nem hiszem, hogy még az én életemben látni fogok olyan számítógépet, ami többet tud egy embernél, vagy akár csak átmegy a Turing-teszten. Csak visszautalnék: még egy lefotózott macska azonosításával is problémája van. A sakkozni tudó számítógép csak sakkozni tud, az nem fogja optimalizálni az adatközpontot. Csak rendkívül szűk területeken tud többet egy gép, mint az ember. És az öntanuló rendszereknek nincs céljuk vagy túlélési ösztönük, egyszerűen megcsinálják amit kell." - mondta Emmanuel Mogenet.
A Google Zürichben lévő központja a konszern legnagyobb USA-n kívüli fejlesztőcentruma. A létesítmény több mint 1800 szakembert foglalkoztat. A Google Research Europe egy újonnan alapított különleges részleg, amely a mesterséges intelligenciára összpontosít. A zürichi központot Emmanuel Mogenet vezeti, ő meg van győzödve róla, hogy kutatási témájának jelentősége a számítógép felfedezéséhez vagy korábban a gőzgépek megjelenéséhez mérhető.
Ugyan a gépi tanulás lehetőségével már az 1980-as évek óta foglalkoznak a tudósok, mindez nem volt lehetséges mindaddig, amíg az internettel elképesztő mennyiségű információ nem állt elő, és a számítási kapacitás nem jutott olyan szintre, hogy mindez kezelhető is legyen. A szakember az okostelefonja segítségével prezentálta, hogy miként működik jelenleg a gépi tanulás. Azt kérte a Google rendszerétől, hogy mutassa meg neki azokat a fényképeit, amelyeken horgászik. A rendszer ezt meg is tette és amint azt Mogenet hangsúlyozta, a folyamatba egyszer sem kellett beavatkozni, a gépnek automatikusan ment magától.
"A rendszer minden fotómat elemzi, felismeri a vizet, a horgászbotot vagy a halat, így következtet a horgászásra.. A funkció ugyanakkor közel sem egyszerű, a kifejlesztése 2-3 évig tartott, s hatalmas teljesítményt kellett mögé rakni. Gépi tanulás nélkül lehetetlen lett volna egy ilyen eredményes szoftvert készíteni." Naponta nagyon sokan töltenek fel horgászós felvételeket, és amíg egy embernek talán öt kép kell ahhoz, hogy felismerjen egy halat, addig a számítógépet meglehetősen sokáig kellett képezni. Folyamatosan fotókat mutattak és minden esetben mellékelték azt az információt is, hogy az adott felvételen egy hal látható vagy nem. Ezt rengeteg alkalommal ismételték el és a számítógép valamikor megértette a koncepciót.
"Ez mágia. Megmutatod a számítógépnek a képet, amelyet korábban soha nem látott, majd egyszer csak felismeri a halat. Mi, emberek csodálatos képességű lények vagyunk. Sok dolgot automatikusan tudunk, de ezek megtanulása a számítógépek számára nagyon kemény munka. Nem csupán a fotók felismerése, hanem a nyelvé is. Ahhoz, hogy egy számítógép úgy beszélhessen, mint egy ember, meg kell értenie a világot és azt, hogy milyen folyamatok zajlanak benne és milyen szavak tartoznak össze. Mi tudjuk hogy az ég kék, a gravitáció húz minket a Földhöz, és például a tehenek nem tudnak repülni. A számítógép nincs tudatában ezeknek a számunkra egyértelmű információknak, csupán az interneten lévő fotókat és videókat elemeztetünk velük. Tehát a nyelv megértése még mindig nagyon nehéz, de ezen a területen is sok dolog változik és hamarosan jobb termékeink jelenhetnek meg."
"Ez elsősorban arra vezethető vissza, hogy ma a számítógépeket teljesen másképp programozzuk, mint korábban. Régen egymástól független szabályokra alapoztunk, A után B jött, majd C. Mint egy kisgyereknél, akinek mindent rengetegszer el kell mondani. Napjainkban viszont már nagy adatmennyiségeket táplálunk be a számítógépekbe és azok ezekből az információkból önállóan tanulnak. Már régen okosabbak nálunk. Nemrég verte meg egy gép a Go bajnokot - rengeteg parti elemzése után egy olyan lépéssel állt elő, melyet soha előtte senki nem látott."
"Egy másik példa, hogy évek óta próbáljuk hatékonyabbá tenni adatközpontunk működését. Elgondolhatják, hogy ezt már néhány nagyon rátermett ember megkísérelte. Az öntanuló számítógép is tett egy próbát, elemezte a helyzetet és 30 százalékkal csökkentette az energiafogyasztást. Egy öntanuló rendszernek ugyanakkor nincsen terve, túlélési ösztöne, sem céljai. Azt teszi, amire megtanították, de azt elég jól teszi" - jelentette ki a kutató.
Nagyon fontosnak tartja, hogy az informatikai világon kivüli emberek is feltegyék maguknak a kérdést, hogy a gépi tanulás hogyan fogja átalakítani a társadalmat és mi hogyan fogjuk kezelni ezt a változást. Rengeteg szakma fog eltűnni, például régen még a lifteket is külön ember kezelte, de manapság már bárki képes rá. Hasonló hatásra számít más területeken, azaz az önismétlő munkák helyett kreatív dolgokkal foglalkozhatnak az emberek.
"A mobiltelefonom tudja hol vagyok éjszaka, azaz merre van az otthonom, és hol van az irodám, azaz a munkahelyem. Meg tudja mutatni nekem, hogy mikor induljak el legkésőbb, hogy ne késsem le az utolsó vonatot." Ez persze nem csak pozitív dolog, ez a mintaelemzés természetesen felkeltheti a hatóságok figyelmét is. Emmanuel Mogenet hozzátette, hogy ha állami szervek legális úton, bírósági engedély birtokában információkat kérnek tőlük, akkor természetesen együttműködnek velük. A felhasználók adataiba a Google-nál senki sem tekinthet bele, és az ember akár törölheti is azokat. Úgy gondolja, ha elveszítik az emberek bizalmát, akkor mindent elveszítenek.
"Az elmúlt években rengeteg dolog változott meg nagyon gyorsan. Mindezekkel együtt nem hiszem, hogy még az én életemben látni fogok olyan számítógépet, ami többet tud egy embernél, vagy akár csak átmegy a Turing-teszten. Csak visszautalnék: még egy lefotózott macska azonosításával is problémája van. A sakkozni tudó számítógép csak sakkozni tud, az nem fogja optimalizálni az adatközpontot. Csak rendkívül szűk területeken tud többet egy gép, mint az ember. És az öntanuló rendszereknek nincs céljuk vagy túlélési ösztönük, egyszerűen megcsinálják amit kell." - mondta Emmanuel Mogenet.