A mesterségesintelligencia-megoldások közül jelenleg az arcfelismerés a legvitatottabb, legtöbbet támadott technológia. Sokan annyira veszélyesnek tartják, hogy egyszerűen betiltanák.

A közeljövőben további heves viták várhatók, mert az új technika nagyon megosztja a közvéleményt, és a témakörben rendkívül nehéz a racionális érveket és ellenérveket egyaránt figyelembe vevő, szenvedélymentes, objektív döntést hozni.

Legutoljára egy ír egészségügyi intézmény terve gerjesztett élénk érzelmi hullámokat.  

A dublini St. James kórház ugyanis arcfelismerő biztonsági kamerák felállítását tervezi egy, gyermekek számára épülő új létesítményben. A nagyon sokakban aggályokat keltő döntést azzal indokolták, hogy a technológia megvédi a gyerekeket a potenciális emberrablóktól.

Az arcfelismerés jobban segíti a csecsemőket védő kórházi biztonságiakat vagy a bűnüldözést, mintha kizárólag jól bejáratott CCTV-kamerákat és felvételeket használnának.

A polgári jogokat védő aktivisták viszont a gyerekek és hozzátartozóik személyes szférájának (privacy) veszélyeztetését látják a technológiában.

Az ügy ezen a ponton világpolitikai színezetet is kapott, mert a Polgári Jogok Ír Tanácsának felháborodását tovább növelte, hogy a döntés értelmében a létesítményben a kínai Hikvision cég által tervezett, az Egyesült Államok szövetségi épületeiből száműzött kamerákat fognak installálni. (Sokak meggyőződése, hogy a távol-keleti ország MI-fejlesztései – részben – a nyugati világ kontrollálását célozzák.)

A vita hevében a Dublini Városi Önkormányzat gyorsan visszakozott. Kijelentették, hogy még egyáltalán nem biztos az arcfelismerés alkalmazása, és a biztonsági kamerák pedig akkor is rendeltetésszerűen működnek, ha a megfigyelés funkciót nem kapcsolják be rajtuk.

Egyelőre van idejük mérlegelni, aztán dönteni, mert a létesítmény csak 2023-ban nyílik meg.

Az életet könnyű felismerni – mozog, növekszik, táplálkozik, ürít, szaporodik. Biológusok gyakran használják az ezekre a tevékenységekre utaló MRSGREN (movement – mozgás, respiration – lélegzés, sensitivity – érzékelőkészség, growth – növekedés, reproduction – szaporodás, excretion – ürítés, nutrition – táplálkozás) szóösszevonást.

Felismerni valóban egyszerű, definiálni viszont nem. Tudósok, filozófusok évszázadok, évezredek óta vitáznak róla, és legalább száz meghatározás ismert. Ráadásul előfordulhatnak nem ismert létformák is.

Az első brit űrhajós (és a londoni Imperial College vegyésze), Helen Sharman szerint például földönkívüliek nemcsak léteznek, hanem akár közöttünk is élhetnek, úgy, hogy észre sem vesszük őket.

Az asztrobiológus Samantha Rolfe, az Egyesült Királyság Bayfordbury csillagvizsgálójának főmérnöke részletes tanulmányban válaszolt Sharman kijelentésére.

Ha az űrhajósnak igaza van, és a földönkívüliek köztünk élnek, legvalószínűbb, hogy mikroszkopikus „árnyék bioszférában” léteznek – állítja.

„Szellemvalóságot értek rajta, felfedezetlen lényekkel, akik valószínűleg más biokémiai felépítéssel rendelkeznek. Ez egyben azt is jelenti, hogy nemcsak tanulmányozni nem tudjuk, hanem észre sem vesszük őket, mert létezésük túlmutat az emberi felfogóképességen, képtelenek vagyunk értelmezni őket” – magyarázza Rolfe.

A kutató szerint ellentétben a Homo sapiensszel és az általunk megszokott összes más szénalapú létformával, a láthatatlan alienek szilícium-alapú biokémiával rendelkezhetnek.

Rolfe elmondta, hogy több kutatócsoport vizsgálja az alternatív biokémiai lehetőségeket. Egyikük, a Kaliforniai Technológiai Intézetben (CalTech) sikeresen összekapcsolt élő sejteket szilíciummal. Ha a szilíciumot a Földön életre tudjuk kelteni, akkor esély van rá, hogy máshol természetesen kifejlődhettek szilícium-alapú életformák. Ezek az életformák meteoriton kerülhettek a bolygónkra.

„Bizonyítékokkal rendelkezünk azzal kapcsolatban, hogy életet képező szénalapú molekulák meteoritokon érkeztek a Földre. Ezek a bizonyítékok pont nem zárják ki azt a lehetőséget, hogy más, sokkal kevésbé megszokott létformák ugyanígy érkezhetnek a bolygóra” – vonja le a következtetést az asztrofizikus.    

Egyedi idegsejtek és nagy idegsejthálózatok számítási jellemzőinek jobb megértéséhez, a kísérleti eredmények értelmezéséhez elengedhetetlenek a többezer szinapszisból álló (nagyon komplex) modellek. Szimulálásuk viszont költséges, mert rengeteg számítási kapacitás és idő kell hozzájuk, és mindezek a tényezők megkérdőjelezik a hasznosságukat.

A Lausanne-i Szövetségi Műszaki Főiskola (EPFL) és a Jeruzsálemi Héber Egyetem kutatói éppen ezért, Neuron_Reduce nevű számítógépes eszközt fejlesztettek, amellyel lényegében mindenféle idegsejtmodellt igyekeznek áramvonalasabbá tenni.

Az eszköz azért lehet rendkívül hasznos, mert egyrészt megmaradnak a sejtek bejövő-kimenő (input-output) tulajdonságai, másrészt a szimulációkat jelentősen (minimum 40-szer, maximum 250-szer) felgyorsítja.

Leegyszerűsítve: a modellek komplexitását legfőbb jellemzőik (funkcióik, számítási adottságaik) megtartásával csökkenti.

Az új „csökkentett” modellek átmenetet jelentenek az apró részletekig kidolgozott (főként kísérleti célokra használt) és a részleteket sokszor figyelmen kívül hagyó (ezért elnagyolt, időnként pontatlan eredményekhez vezető) egyszerű megoldások között. A gyorsulás oka, hogy a modellekkel drasztikusan csökken a számítási idő, és kisebb tárolási térre van szükség.

A Neuron_Reduce elemző eszköz egyedi (többhengeres) csökkentett megoldást ajánl komplex nemlineáris idegsejt-modellekhez.

„A számítógépes megközelítések alkalmazásakor, először az egér és végül az ember agyánál bármiféle újítás jól jöhet ahhoz, hogy a számítások kivitelezhetők legyenek: következőgenerációs komputerek, szimulációs szoftverek és modellező formák, mint például a Neuron_Reduce. Utóbbi nemcsak hatékonyabb numerikus szimulációkhoz, hanem ma még kivitelezhetetlen új neuromorfikus hardveradaptációkhoz is használható” – magyarázza Felix Schürmann, az agyat feltérképezni hivatott (nemrégiben sokat támadott), egy évtizede futó Blue Brain Project számítási igazgatója.  

Agyszövetek részletes modellezésekor a memóriakövetelmények miatt jelentősen nő a szimuláció ideje és költsége. Pontosan ezért fontos a Neuron_Reduce, ezért várjuk izgatottan” – nyilatkozta a szintén a Blue Brain Projectben dolgozó Pramod Kumbhar.   

Az arcfelismerés ugyan rengeteg vitát vált ki, többen egyszerűen betiltanák a technológia használatát, de a tiltakozás nem zavarja az Egyesült Államok hadseregét egy, a tervek szerint 2021-ben munkába álló, rendkívül fejlett rendszer kidolgozásában.

A rendszer az adott személyről készült infravörös képeket elemez, és nézi meg, hogy az illető arca nem szerepel-e kormányzati listákon, például ismert és körözött terroristákén.

Sötétben, autók szélvédőjétől nem zavartatva, pocsék időjárási és fényviszonyok között, akár 500 méter távolságból és ködben is működnie kell. A rendszer hőmintázatok alapján azonosít személyeket.

Az amerikai hadsereg 2,8 millió dollárral támogatja az infravörös szenzortechnológiára specializálódott kaliforniai Cyan Systemst, illetve 1,5 millióval a rendszeres kormányzati beszállító alabamai Polaris Sensor Technologiest, amelynek egyik partnere korábban olajfoltok azonosításához dolgozott ki infravörös-alapú technikát, de a területen a cég szabadalommal is rendelkezik. A szabadalom pontosan arról szól, hogy hogyan manipulálható, alakítható hihetetlenül részletessé egy hőkép. (A Cyan Systemsnek szintén van egy szabadalma ezen a területen, technológiájával kapcsolatban viszont sokkal titkolózóbb.)

A két támogatás rendeltetése a rendszer létrehozása. 2019 szeptemberében kezdték, előzetes becsléseik alapján 2021 koraőszén lesznek kész.

A két szerződés nem az első bizonyítéka, hogy az amerikai hadigépezetet komolyan érdeklik a nagytávolságú, csúcstechnológiás arcfelismerő megoldások. 2018 őszén a Hadsereg Kutatólabor ismertette néhány saját szakterületi kutatását. A szerződések mindazonáltal egyértelműsítik, hogy közelebb kerültek a megoldáshoz, célpontok távolról történő azonosításához, miközben a katonák semmit nem kockáztatnak, az arcfelismerés miatt nem leselkednek rájuk veszélyek.

Katonai célokra már használnak arcfelismerést, harcmezőn azonosítanak vele személyeket. Csakhogy ezek a megoldások szabvány, például iPhone- vagy CCTV hálózatok kamerái által generált képekkel dolgoznak.

Ez azonban nem elég, és ezért döntött a hadsereg személyek azonosításához infravörös képeket elemző rendszer mellett.

A madarak repülésének megértése mindig problémákat vetett fel. Az állatok szárnyai ugyanis többféle tollból tevődnek össze, a tollak folyamatos interakcióban állnak egymással, és ez az interakció-sorozat biztosítja a szárnyak repülés közbeni állandó változását.

David Lentink, a Stanford Egyetem kutatója és munkatársai halott galamb szárnyait vizsgálták: mindegyik szárny 40 tollból állt össze – 20 a felső, 20 az alsó részen. Hiába próbálnánk helyettesíteni őket, egyetlen szintetikus anyag sem rendelkezik azokkal a tulajdonságokkal, mint az eredetiek.

A szárnyakra egy-egy markert szereltek, és így pontosan tudták mérni a toll- és a csontmozgások közötti kapcsolatot. Semmi mást nem kellett tenniük hozzá, csak fel-alámozgatni a szárnyakat.

Rájöttek, hogy a kar csuklószerű hajlatának szöge határozza meg a repülő tollak szögeit, és a madarak ezért képesek szárnyaik formáját anélkül megváltoztatni, hogy minden egyes tollat kontrollálniuk kellene. Ez a tény csökkenti a szárnyak modellezéséhez szükséges változók (szabadságfokok) számát.

„Felhagytunk az ötlettel, hogy minden szabadságfokot kontrolláljunk. A jövő repülői profitálhatnak ebből az észrevételből, és talán nem csapkodnak majd a szárnyaikkal, hanem alakot váltanak” – magyarázza Lentink.

A kutatók hosszas előtanulmányaikat az eredeti madár repülését utánozni hivatott GalambBot (PigeonBot) fejlesztéséhez használták fel. A gépet légcsavar hajtja, a csuklószerű hajlat és a szárnyakon levő tollak távirányíthatók. Óránkénti 40 kilométeres átlagsebessége csak egy kicsit lassabb, mint bármelyik közönséges galambé.

Lentink és társai arra is rájöttek, hogy ez a fajta repülés csak azért lehetséges, mert bizonyos molekulák be vannak ágyazva a tollakba. Egyik sem hosszabb 10 mikrométernél, viszont biztosítják, hogy a tollak egyrészt elváljanak, másrészt ne keveredjenek túl messzire egymástól.

E folyamatok eredményeként egy-egy tollat sokkal kisebb mértékben kell irányítani, és a repülés így is pontos marad.

A bot valódi galambtollat használ. Az ok egyszerű: szintetikus anyagokkal pótolhatatlanok – könnyűek, de erősek, pont alkalmasak az aerodinamikus terhelésre, és nem utolsósorban, javításuk nagyon egyszerű.    

Az űrhajósok a világ fizikailag és pszichológiailag legfelkészültebb személyei közé tartoznak, de egy hónapokig, vagy akár évekig elhúzódó űrutazás őket is alaposan megviselné. Nemcsak az egymással történő kommunikáció, az együttélés, hanem az egyedi fizikai viszonyok, például a mikrogravitáció is súlyos nyomokat hagyhatna rajtuk.

Egy, az emberi érzéseket értő, azokra kellő empátiával reagáló mesterségesintelligencia-asszisztens komoly segítséget jelenthetne a Marsra, és még messzebbre tartó asztronautáknak.

A Stanley Kubrick 2001 – Űrodüsszeiában látott gonosz MI, HAL miatt az űrben utazó gépi értelem kifejezetten negatív érzéseket kelt. Csakhogy a NASA már gőzerővel dolgozik különféle digitális asszisztenseken. A Nemzetközi Űrállomás dolgozói nemrég köszöntötték az IBM kisebb labda méretű, CIMON („személyzet interaktív mobil társa”) nevű „érzelmes” robotját. A gép három esztendőn keresztül (kb. ennyi időre teszik a Mars-utazást) segíti őket változatos feladataik végrehajtásában.

A mai robotok semmilyen érzelmi intelligenciával nem rendelkeznek. A NASA Sugárhajtású Laboratóriuma és az erre specializálódott ausztrál Akin pontosan ezért próbál asztronautáknak a világűrben érzelmi támogatást nyújtó MI-t fejleszteni.

Az intelligens asszisztens az űrhajó hőmérsékletét és útirányát tudja vezérelni, megold bármilyen technikai problémát, és a humán személyzet viselkedését is figyeli. Tevékenysége nemcsak feladatok futtatásából, azokra való emlékeztetésből – mint Siri vagy Alexa esetében –, hanem empatikus támogatásnyújtásból is állna. Ahhoz viszont az emberi viselkedés mélyebb rétegeit is értenie kellene valamilyen szinten.

Az ISS személyzet tagjai rendszeresen beszélgetnek földi pszichológusokkal, a mélyűrben azonban teljesen más a helyzet, a késleltetett kommunikáció miatt órákig eltarthat egy-egy kérdés megválaszolása. Ezért (is) lenne szükség az űrhajósokkal együtt utazó fedélzeti MI-re.

Az Akinnel való közös munka során használják a JPL új Nyílt forrású terepjáróját, az ausztrál cég érzelmi intelligenciával rendelkező MI-jét, a mélytanulással gyakorló (az emberi beszéd és arckifejezés érzelmi alapjait, az azokra megfelelő válaszadást tanuló) Henryt tesztelték rajta, és a tesztek sikeresnek bizonyultak: a gép interakciókat folytatott emberekkel, felismert érzéseket.

Idén két újabb prototípust, Felfedező Évát és Asszisztens Annát mutatják be. Pár év múlva pedig Fiona, a Jövő kel életre.

Filmek többszázmillió dollárba is kerülhetnek, abszolút érthető, hogy a producerek a befektetés megtérülésével kecsegtető minden belső jelzésre fogékonyak. Ezért fordulnak egyre gyakrabban a különösen fesztiválokon hasznos előrejelző (prediktív) rendszerekhez.

A Warner Bros. mesterséges intelligenciát használ filmek jövőjének előrejelzésére: sikeresek lesznek-e a darabok, vagy sem? A stúdió filmrészlege szerződést kötött a négy éve alapított Cinelytic szoftverfejlesztőcéggel, és az utóbbi tavaly bemutatott, MI-vezérelt projektmenedzsment platformját fogja használni filmek életciklusával kapcsolatos döntések meghozásához.

A Warner a rendszer minden részletre kiterjedő adataira és prediktív analitikai komponensére támaszkodva hozza meg majd a döntéseket. Az integrált online platform bármilyen területen képes felmérni egy sztár értékét, és hogy egy film mennyi bevételt hozhat a mozikban, plusz a kapcsolódó mellékes területeken.

A Cinelytic vezetősége hangsúlyozza: a döntéshozás nem vált automatikussá, nem is ez a cél, hanem az, hogy a szoftver hatékonyabbá tegye humán menedzserek munkáját.

A modell történelmi adatokkal, például több film különféle földrajzi térségekben való pénzügyi teljesítményével, szereplőivel, műfajokkal és más kulcsinfókkal dolgozik.

A felhasználók betáplálják a kiválasztott film részleteit, amire a program megmondja a várható belföldi és külföldi eladásokat, plusz a DVD/Blu-ray, kábeltelevíziós és más sugárzási bevételeket. A paraméterek, például a premier vagy a főszereplő adatai alapján a vezetők láthatják, hogy egy-egy változtatás miként befolyásolja az anyagiakat.

A Cinelytic illusztris ügyfelekkel rendelkezik, a Warner mellett az Avatárt jegyző Ingenious Media, a Productivity Media és az STX is közéjük tartozik.

Hollywood nagyágyúi egy ideje felkarolták a mesterségesintelligencia-technológiákat, a gépi értelem segítségével igyekeznek filmjeiket kasszasikerré, minél több díjat besöprő alkotásokká tenni. Egyre többen próbálkoznak, folyamatosan nő a csak filmes megoldásokat fejlesztő vállalkozások száma.

A több hollywoodi ügyféllel rendelkező belga Scriptbook szoftvere például a szövegkönyv alapján jelzi előre, hogy egy film generál-e profitot, vagy sem.

Az izraeli Vault programja filmek online trailereinek (előzeteseinek) teljesítménye alapján megmondja, hogy az adott darab hogyan fog szerepelni különböző demográfiai csoportokon belül.

A 20th Century Fox aktívan be is kapcsolódott a fejlesztésekbe, gépitanulás-modellje a trailerek jeleneteire és tárgyaira adott közönségreakciókat elemzi.

A Google által néhány éve felvásárolt londoni DeepMind legendás mesterséges intelligenciája, AlphaGo Zero góban, sakkban és sógiban egyaránt emberfelettit teljesít. Más területeken, például klasszikus Atari-játékokban az R2D2 nevű MI nyújt hasonlót.

DeepMind-kutatók eldöntötték, hogy mély megerősítéses tanulással mindkét területen – táblás és videojátékokban – egyaránt eredményes, a két játéktípusban mindenkit verő MI-t fejlesztenek. A MuZero nevű új modellre AlphaGo Zero technikáit alkalmazták. Csakhogy míg AlphaGo Zeronak szüksége van a játékszabályok ismeretére, MuZeronak nincs.

Táblás játékoknál (sakk, go stb.) ketten játszanak, és csak egyetlen kimenet létezik: vagy nyerünk, vagy veszítünk. Videojátékokban egy játékos is lehet, aki aztán azonnali jutalomban részesül. MuZero egy világmodell megtanulásával, valamint az AlphaGo Zero-féle keresés elsajátításával megfelel az összes különböző feltételnek.

A játék minden egyes pontján egy adott lépés kimeneteit, és a lépés hatására a győzelem esélyeit mérlegeli. A lehetséges következményeket több komponens segítségével elemzi.

Az állapot-megjelenítő almodell a játék aktuális állásáról kivonatol információkat, amelyekkel egyszerűsített leírást készít erről az állapotról.

A leírás alapján az érték és irányelv almodell előrejelzi a várható jutalomhoz szükséges optimális lépést.

A dinamika és jutalom almodell a játék következő állapotát prognosztizálja, és megmondja, mi az azonnali jutalom egy-egy különleges cselekedet esetén.

Az érték és irányelv almodell minden egyes időlépésnél több lépéssel előretekintve keresi a potenciális kimeneteket, míg a dinamika és jutalom almodell sok jövőbeli mintát készít hozzájuk. Mindezek után és mindezeket figyelembe véve, MuZero megteszi a létező legjobb lépést, és elnyeri méltó jutalmát.

Az eredmények nem maradtak el, MuZero sakkban, sógiban és góban kevesebb számítással érte el AlphaGo szintjét. Atari-játékokban pedig kevesebb gyakorlással döntötte meg a korábbi világcsúcsokat.

Bebizonyosodott, hogy a szintézis működik. Korábbi modellek vagy pontos tervezéssel (táblás játékok), vagy bonyolult dinamikák elsajátításával (videojátékok) értek el szép eredményeket. MuZero viszont egyértelművé tette, hogy egyetlen modell képes mindkettőre.

A tudomány egyik legnagyobb, a mesterségesintelligencia-kutatással összefüggő kihívása a tudatosság kérdésének – eredetének, mibenlétének – megválaszolása.

Egyelőre ott tartunk, hogy szubjektív érzéseink és élményeink az egyetlen ok, amiért egyáltalán tisztában vagyunk a létezésével. Tudósok évszázadok óta tanulmányozzák a jelenséget, de teljes megértése még mindig a jövő ködébe vész.

A tudománytörténeten végig ívelő gondolat, hogy általában egészen speciális valaminek tételezték fel.

De mi történik akkor, ha kiderül, hogy nem is az agy speciális tevékenysége, hanem minden anyagra jellemző tulajdonság?

A CEU-n oktató Philip Goff 2019 novemberében megjelent Galilei tévedése: a tudatosság új tudományának alapjai szerzője mélyen beleásott a jelenségre magyarázatot adható tényezőkbe, egészen az elektronok és a kvarkok világáig jutott el, és fogalmazta meg a pánpszichicizmus elveit.

A mindtudatosság (pánpszichicizmus) lényege, hogy a valóság alapösszetevői (talán az elektronok és a kvarkok) a létezés hihetetlenül egyszerű formái. A tudatosság pedig nem a saját létezésünkről való reflexió, hanem a világ valamilyen szintű átélésének a képessége, például, hogy érzékeljük a fájdalmat és az örömöt, hogy látunk képeket, hallunk hangokat.

A definícióból egyértelműen következik, hogy egyes állatok tudatosak, és minél egyszerűbb egy létforma, annál kevésbé az, elvileg egy ponton túl pedig teljesen el kellene tűnnie a tudatosságnak. Csakhogy – a pánpszichicizmus szerint – még a legegyszerűbb formák is reflektálnak elképesztően egyszerű természetükre.

Az a többévszázados múlttal rendelkező elképzelés pedig, mely szerint a tudatosság valamilyen szinten az elménkhez kapcsolódik, még bizonyításra szorul, és az idegtudomány ettől egyelőre távol jár.

Viszont, ha a tudatosságot mindenféle anyagi formával rendelkező, megfigyelhetetlen és észrevehetetlen minőségnek tételezzük fel, kidolgozható róla egy nemcsak a tudományon, hanem a tudomány és a filozófia összekombinálásán alapuló egyesített elmélet.

„Csodálatosan egyszerű, elegáns módja a tudatosság tudományos világképünkbe integrálásának. Egybekapcsoljuk mindazt, amit belülről tudunk magunkról azzal, amit a tudósok kívülről állítanak rólunk” – magyarázza Goff.

Furcsa új lejátszási listát (playlist) indított el a Spotify.

Az ingyenesen is (de előfizetve sokkal jobban) használható kereskedelmi zene-streamelő, másolásvédelemmel ellátott tartalmakat a nagyobb kiadók közreműködésével elérhetővé tevő szolgáltató ugyanis azt ígéri, hogy olyan listát készít, amelyet nemcsak mi, felhasználók, hanem háziállataink is élveznek.

Az új szolgáltatás, a listagenerátor virálissá válik, de valószínűleg ez is a Spotify célja.

Eleve így vált sikeressé, a cég mindig törekedett arra, hogy versenytársainál, például az általában mindig ugyanazt kínáló Apple Musicnál ne csak eredetibb tartalmakkal, de a tartalom tálalásában is egyedibb módszerekkel hívja fel magára a figyelmet, tűnjön ki az egyre masszívabb, sokszereplős versengésből.

A listához a Spotify Pat Playlistjén kell elindulnunk. A rendszer öt állat-opciót kínál fel: macska, kutya, iguána, madár vagy hörcsög. Megkéri a felhasználót, hogy határozzon meg néhány személyiségjegyet (energetikus vagy visszafogott, szerénykedő vagy segédkező, apátiás vagy barátkozó). Kedvencünk nevét és fényképét a listához adhatjuk.

Ezt követően a Spotify háziállatunkról ikont, majd a kedvenc nevével ellátott playlistet készít.

A listagenerátor olyan számokat szed össze, amelyekről feltételezi, hogy a fiók tulajdonosának tetszeni fognak. Gyorsasága, lassúsága, változatossága stb. az általunk megadott személyiségjegyektől függ.

A Spotify több esetben a felhasználó által listázott, de ritkábban hallgatott előadók dalait is figyelembe veszi, akárcsak a „macska” stb. szót tartalmazó számokat.

Az eddigi tapasztalatok arra utalnak, hogy a rendszer még elég kezdetleges, a teszteken például többször is úgy szerepelt a „macska”, hogy a számnak (a címet leszámítva) semmi köze nem volt az állathoz.

A The Verge újságírója arról számolt be, hogy a Spotify playlistje nagyon jól sikerült, neki tetszik, cicája álláspontjáról viszont nem tudott mit mondani.

„Eddig semmi jelét nem adta, hogy tényleg hallgatja a listát, viszont élvezettel ücsörög a könyvesállvány tetején lévő hangfalon” – számol be Jacob Kastrenakes.