Sok tanulmány kimutatta, hogy iskolai beadandó dolgozatoknál és más írásban kért feladatoknál teljesen bevett a csalás. A Koppenhágai Egyetem Számítástudományi Tanszékének szövegeket elemző mesterséges intelligenciáját évek óta fejlesztik, jelenlegi változata kb. 90 százalékos pontossággal kimutatja, hogy a szöveg az adott diák önálló munkája, vagy valaki másé.

Dániában a Lectio platform ellenőrzi, hogy a szövegeket korábbi munkákból másolták ki, vagy sem. A platform ezen a területen jól is teljesít, viszont nehezebb dolga van, ha a diák valakivel megíratja az anyagot. A mostani online szolgáltatásoknak komoly problémát okoz kideríteni a csalás e formáját.

Lectio pocsék ebben.

Az MI viszont összehasonlítja az illető korábbi dolgozatait a szóban forgó munkával, és kimutatja a stílusbeli, helyesírási, központozási stb. különbségeket, például hogy mások a mondatszerkezetek, hosszabbak/rövidebbek a szavak, más a szóhasználat, eltérnek a rövidítések.

Az „Irodalmi bizalmas” (Ghostwriter) nevű program a képeken és szövegekben lévő mintázatok felismerésében különlegesen hasznos gépi tanuláson, ideghálókon alapul. A dán oktatási intézményeket a Lectioval ellátó MaCom 10 ezer diák 130 ezer dolgozatát tartalmazó adatsort bocsátott az egyetem rendelkezésére, Ghostwritert ezeken a szövegeken tesztelik.

Fejlesztői szerint elképzelhető, hogy az MI-t hamarosan használni fogják oktatási intézményekben. Véleményük szerint a szerzőség ellenőrzése ma már csak csúcstechnológiai megoldásokkal lehetséges.

„Előtte azonban meg kell vitatni a használat etikai vonatkozásait is. A program csak gyanús esetekben segédkezhet, gyanú nélkül, önmagában nem állapíthatja meg egy munkáról, hogy csalás” – nyilatkozta Stephan Lorenzen, az egyik fejlesztő.

A Ghostwritert megalapozó technológiákat az élet más területein is, például hamisítottnak tűnő dokumentumok rendőrségi elemzésénél is alkalmazhatják. Twitter bejegyzéseket már vizsgálnak is vele – a program feladata eldönteni, hogy a felhasználó vagy valaki más, esetleg robot írt egy-egy tweetet.

A Boston Dynamics négylábú SpotMini robotkutyái áprilisban elvontattak egy teherautót. A két sorba rendezett, 84 centiméter magas és közel 30 kilós gépek akkurátus munkát végeztek.

Május végén az Olasz Technológiai Intézet (ITT) egy montreali konferencián bemutatott szintén négylábú, vezeték nélkül kommunikáló, és hidraulikus HyQReal robotjának legújabb változata túlszárnyalta a bostoni szerkezeteket – egymagában vontatott el egy több mint háromtonnás, 3300 kilós és 10 méter hosszú repülőt.

A fejlesztők a mutatványt nem erődemonstrációnak szánták, hanem szemléltetni akarták, hogy a katasztrófa forgatókönyvekben való szereplésre tervezett gép mire képes. A 90 centiméter magas és (hidraulikájával és elemeivel együtt) 130 kiló tömegű HyQReal az elképzelések szerint ugyanis mentési műveleteknél, például tűzvésznél fog közreműködni, segíti a humán személyzetet.

A gépet alumíniumtekercsek védik, „bőre” kevlárból, üvegrostokból és műanyagból készült. (A kevlár a „majdnem tökéletes” anyagok jelképe, Stephanie Kowlek, a DuPont cég kémikusa találta fel 1965-ben. A Batman-filmek után vált ismertté, a hős védőpáncélja, sisakja és csizmája is ebből az anyagból készült.)

„Nem az azonnali segítségnyújtásban való részvétel az elsődleges cél, hanem a katasztrófa utóhatásainak rendezésében kívánunk közreműködni a robottal. Szenzorokat vihet veszélyes területekre, tárgyakat mozgathat meg, ajtókat nyithat ki stb.” – nyilatkozta Claudio Semini, az ITT Dinamikuslábú Rendszerek Laboratóriumának projektvezetője.

HyQReal egyedi lábát speciális gumiból dolgozták ki; eleve úgy tervezték, hogy képes legyen súlyos tárgyakat a talajon vontatni. 48 voltos eleme négy hidraulikus szivattyúra kapcsolódó négy motort működtet. A robotba két fedélzeti számítógépet építettek – az egyik a látással, a másik a gép vezérlésével foglalkozik.

Az ITT 2007-ben kezdte el fejleszteni hidraulikával működő négylábú robotjait, a gépek a katasztrófa utáni mentés mellett például mezőgazdasági, leszerelési/bontási alkalmazásokban is hasznosulhatnak. Az új változat elődeinél masszívabb, megbízhatóbb és kevesebb energiát fogyaszt.

A repülőt a genovai reptéren vontatta el.

A dél-koreai Dal.komm Coffee 45 robotkávéfőző rendszert üzemeltet bevásárlóközpontokban, vállalati büfékben, iskolában és egy repülőtéren.

De hogyan működnek?

A kávépincér (bariszta) gép felveszi a helyszínen, mobiltelefonos alkalmazásról vagy a büfé stb. pénztára közvetítésével a fizetés után elküldött rendelést, és elkészíti a friss kávét. Nem egész egy perc múlva négy számjegyű kódot küld a vásárlónak, amellyel felnyitható a csomag. Egyszerre 14 adagot képes főzni, és ha 10 percen belül nem jelentkeznek az italért, kidobja.

Ha túl sok a rendelés, még a gép is késik.

Óránként 90, napi átlagban kb. 300 csészét készít el, egy csésze ára 2-3 dollár közötti összegnek felel meg. A gépeket naponta egyszer ellenőrzik, tisztítják, távolból viszont kamerákkal és szenzorokkal folyamatosan figyelik a működésüket.

Megoszlanak róluk a vélemények. Egyesek örülnek nekik, kifejezetten szórakoztatónak tartják őket, mások szerint viszont egy robot nem tud annyira egyéni ízlés szerint kávét főzni, mint az arra szakosodott ember.

Hamarosan változhat a helyzet, mert készül a gyorsabb és intelligensebb változat. Fel fogja ismerni a hangokat, a fogyasztók mozgásait, és személyre szabottabb javaslatokkal is előáll majd.

A kávéfőzés csak egyike az automatizációval átalakuló sok dél-koreai iparágnak és más területeknek. Az országban egyre nagyobb mértékben alkalmaznak robotokat és egyéb automatizált megoldásokat.

Az „ember nélküli” technológiák gyakoribb használata reakció a munkaköltség folyamatos növekedésére is – az elmúlt két évben 27,3 százalékkal emelkedtek a fizetések.

Nem teljesen következmények nélkül, mert sokan, különösen a fiatalok nehezen találnak állást. Június elején építőipari dolgozók tüntettek a humán kezelők nélküli daruk miatt, az autópályás fizetések teljes automatizálását pedig le is állították a tiltakozások miatt.

A távol-keleti ország élen jár a csúcstechnológiák használatában, a Nemzetközi Robotikai Szövetség 2017-es adatai alapján 710 robot jut 10 ezer gyártóipari dolgozóra (a világátlag 85/10 ezer). A 4,7 milliárd dolláros dél-koreai robotpiac a világ öt legnagyobbja közé tartozik (Kína, Japán, az Egyesült Államok és Németország a másik négy).

A kormány tervei szerint 2023-ra a piac 12,7 milliárdossá válik.

Egyre több cég próbál a maiaknál fejlettebb és „okosabb” ipari robotokat építeni. Munkáikban a jelen mesterségesintelligencia-kutatását meghatározó gépi tanulás eredményeit is igyekeznek hasznosítani.

A Robust.ai Palo Altoi (Kalifornia) startup fejlesztéseiben az MI-kutatás és a robotika több meghatározó személyisége vesz részt, például Gary Marcus alapító-igazgató, a Roomba porszívót jegyző iRobot- és Rethink Robotics alapító Rodney Brooks és a San Diegói Kaliforniai Egyetem Kontextuális Robotika Intézetét vezető Henrik Christensen.

A kutatók célja, hogy a legintelligensebb mai gépek hibáit kiküszöbölő, azokon túlmutató robot operációs rendszert dolgozzanak ki.

A New York Egyetemen kognitív tudományokkal foglalkozó Marcus kritizálja a jelenlegi MI-fejlesztéseket, mert azok szinte csak a mélytanulásra (deep learning) összpontosítanak.

Elismeri, hogy a beszéd- és képfelismerés, a gépi fordítás, a játékok és sok egyéb terület döbbenetes fejlődése mögött ez a technika áll, de az általános mesterséges intelligencia (artificial general intelligence, AGI) megvalósításához más megoldások kellenének.

A mélytanuláshoz túl sok adat szükséges, absztrakciók, komplex szabályok gépi elsajátítására viszont nincsenek jól működő mechanizmusai. Ha a rendelkezésre álló adat korlátozott mennyiségű, a módszert alkalmazó rendszerek, például robotok nem vagy nagy hibaszázalékkal működnek. Ha egy szöveg nem egyértelmű (nem „fekete-fehér”), az algoritmus nem tud jól következtetni belőle. Stabil közegben, például szigorúan lefektetett szabályokon alapuló játékok esetében funkcionál, folyamatosan változó, dinamikus környezetekben viszont kevésbé.

Mélytanulással nem sajátíthatók el fontos emberi jellemzők, többek között a humán – és a majdani általános mesterséges – intelligencia megkerülhetetlen részét képező józanész-bölcsességek (common sense knowledge), például, hogy „az ég kék”, „a fű zöld” stb.

A Robust.ai „kognitív platformot” dolgoz ki mindenféle robothoz, a gyári, raktári szerkezetektől kezdve a kórházi/otthoni asszisztensekig stb. A platformot használva, idővel szert tehetnek gépi tanulással nem elsajátítható emberi adottságokra.

Az agy-számítógép interfészek (brain-computer interfaces, BCI), mint nevük is sugallja, az emberi agy és a számítógép között próbálnak közvetlen, mozgás és szóbeli utasítások nélkül kommunikációs kapcsolatot teremteni.

A kommunikáció az agyhullámokon alapul.

Az új eszközök lényegében a sci-fi irodalomból és filmekből ismert gondolatolvasást hivatottak megvalósítani, és az utóbbi években a technológia látványosan fejlődött. Egyes mai BCI-k gondolatokat hallható mondatokká alakítanak, mások lehetővé teszik, hogy a felhasználó a kéz kiiktatásával, közvetlenül az agyával játsszon.

A technológia azonban távol van még a mainstreammé válástól. Egy friss kínai fejlesztés, egy számítógépes chip változtathat a helyzeten, és akár tömegesen is használhatnak BCI megoldásokat.

A Tienjin Egyetem és a China Electronics Corporation közös munkáját, az Agybeszélő (Brain Talker) chipet kifejezetten agy-számítógép kommunikációra találták ki.

„Az agy által továbbított és feldolgozott jelek elmerülnek a háttérzajokban. A BC3, az Agy-Számítógép Kodek Chip meg tud különböztetni kis elektromos jelzéseket, az információt eredményesen dekódolja, amellyel felgyorsítja és pontosabbá teszi a BCI-ket” – nyilatkozta Ming Dong, az egyik fejlesztő.

A kódoló/dekódoló kifejezésre utaló kodek (angolul codec) adatot vagy jelfolyamot kódolt formátummá átalakító, és ezt a formátumot is dekódoló eszköz vagy program.

A kutató szerint chipjükkel a technológia kiléphet a laboratóriumok zárt, kísérleti világából, és fősodorrá válhat.

„A BCI-k jövője ígéretes. Az Agybeszélő előrébb viszi a technikát, és a fejlődéssel lehetővé válnak a magunkon egyszerűbben viselhető, hordozhatóbb eszközök. Ezek az eszközök a nyilvánosság számára is hozzáférhetők lesznek” – összegez Ming Dong.

Chong Longlong, a China Electronics Corporation tudósa szerint még sokat kell javítaniuk a chip teljesítményén, mielőtt sor kerülhet az első nagyobb léptékű alkalmazásokra. A következő területeken terjedhet el: orvosi kezelések, oktatás, otthonok, játékok.

Tiszta, megújuló energiákról beszélve, szinte mindig a nap és a szél a téma, és senki nem említ meg egy másik, egyelőre kiaknázatlan forrást, a havat. Hihetetlen, de igaz, a hónak is van elektromos töltése, tudósok több évtizede tudják is, eddig viszont senki nem jött rá, hogyan alakítható át elektromossággá.

A Los Angelesi Kaliforniai Egyetem (UCLA) két tudósa megoldotta a problémát, és feltalált egy, a hóból érkező elektromos jeleket szilikonnal „befogó”, majd elektromosságot generáló készüléket.

A készülék nem bonyolult, kicsi, rugalmas, olcsó, és mivel saját áramot termel, nincs szüksége elemekre.

A lehullott hó évi átlagmennyisége a bolygó szárazföldi területeinek kb. egyharmadát lefedi, tehát a lehetőségek szinte korlátlanok, „csak” be kell gyűjteni az energiát.

„Szerencsére már meglévő, és nagymennyiségben gyártott anyagokkal megtehető” – magyarázza Maher El-Kady, az egyik feltaláló.

A készülék működési elve meglepően egyszerű: a hó pozitív, a szintetikus gumianyag szilikon negatív töltést hordoz. Amikor a szakadó hó érintkezik a szilikonnal, elektromosság termelődik.

Kady és társa, Richard Kaner 3D nyomtatással alkotta meg a hó-TENG nevű eszközt, amelyben a TENG a triboelektromos nanogenerátort rövidíti. A technológia két ellentétes töltésű anyagon alapul; az egyik kibocsát, a másik befogad elektronokat.

Nagyjából ugyanarról van szó, mint amikor egy szőnyegen futunk – a töltés a szőnyegről a testünkre „vándorol át.” Egy másik példa: ha fémkilincshez nyúlunk, kisebb elektromos sokkot kapunk.

A két kutató készüléke hasonló mechanizmussal állít elő elektromosságot. A készülék egyelőre csak a megvalósíthatósági példa (proof-of-concept) szintnél tart, kísérleti darab, és az általa termelt áram mennyisége nagyon alacsony. A fejlesztők azonban óriási potenciát látnak benne, korlátlan alkalmazási lehetőségekkel.

Hamarosan finomhangolják, aztán például hordozható időjárásmérő állomásokat láthat el energiával, hideg időben sportolók viselhetik magukon, és figyeli a teljesítményüket. De napelemekbe is integrálható, és hóvihar közben pluszenergiával látja el az akkor nem kifejezetten hatékony elemeket.

Június 12-én az Ai-Da nevű, mesterséges intelligenciával felturbózott humanoid robot saját kiállítását fogja megnyitni az Oxford Egyetemen. A beépített kamerával rendelkező gép robotkarral készíti képeit.

A névadás a 20. századi számítástudományt megelőlegező zseniális matematikus és szoftverúttörő Ada Lovelace, azaz Augusta Ada Byron (1815-1852), Lord Byron és Anne Isabella Noel Byron első és egyetlen gyermeke előtti tisztelgés.

Mesterségesintelligencia-technikákkal és algoritmusokkal dolgozó oxfordi fejlesztői szerint Ai-Da az első embereket megörökítő, kinézetre ultrarealista robot. Az alkotáshoz kameraszemét, és a kézfején lévő ceruza-ecsetféleséget használja.

A szólókiállítás címe Bizonytalan jövő (Unsecured Future), a bemutatásra kerülő anyag válogatás a gép munkáiból. A látogatók rajzokat, festményeket, szobrokat és videodarabokat egyaránt láthatnak; MI, technológia és organikus élet találkozásának szűk keresztmetszetét kapják. A területek határainak egybemosódását és a határok felszámolását szemléltető kísérletekben gyönyörködhetnek.

„Egy új MI művészeti mozgalom úttörőjeként, izgatottan várjuk, hogy bemutassuk Ai-Dát, az első saját műveket alkotó profi humanoid művészt és performert. MI robotként természetesen MI-algoritmusokkal dolgozik. Munkái elgondolkodtatnak a technológia mai alkalmazásairól és a velük történő visszaélésekről” – nyilatkozta Aidan Meller galériatulajdonos.

A kart leedsi mérnökök fejlesztették. Több folyamatot kivitelez, például a saját magával szemben lévő tárgyak alapján virtuális útvonalakat számol ki, majd a koordinátákat értelmezve hoz létre műalkotásokat.

„Érdeklődéssel várjuk az Ai-Da és a közönség közti beszélgetéseket. Az általa inspirált vita művészi sikerének és potenciáljának egyik fokmérője. A fejlesztés legfőbb céljai közé tartozik, hogy személyeket vonjunk be az alkotás megvitatásába, mert, így feljogosítva érezzük magunkat a jövőnkkel és az organikus élettel kapcsolatos attitűdjeink újragondolására” – jelentette ki Lucy Seal, a projekt kurátora.

A Google által pár éve felvásárolt londoni DeepMind mesterséges intelligenciája sakkban, goban és videojátékokban, például a StarCraft II-ben és a Dota 2-ben is diadalmaskodott már humán ellenfelek felett. Most a klasszikus Quake III – Arenán gyakorolva, tanulta meg, hogyan érhet el sikereket együttműködés-alapú több-résztvevős (multiplayer) módban.

A labirintusszerű arénában kooperálni kell a lebegő zászlók megszerzéséért. Ez az első alkalom, amikor egy MI az 1999-es klasszikus elsőszemélyű lövöldözős játékban képes volt cselekedeteit ember és gép csapattársaival összehangolni, és folyamatosan megverni az ellenfeleket.

Pedig a mesterséges intelligenciák csapatjátékokban eddig rosszul teljesítettek. Mások cselekedeteinek megérzése, előrejelzése számunkra intuitívnek tűnik, egy MI-nek viszont a kezelendő komplexitás és bizonytalanság újabb szintje.

A csapatok 3D térképen navigálnak a random generált környezetben, az ellenség táborából el kell hozniuk egy zászlót, és vissza kell térniük a saját állásaikhoz.

A kutatók 30 különféle botot fejlesztettek, amelyek több meccsen küzdöttek meg egymással, és 3D térképeket generáltak. Ideghálóiknak csak karakterük vizuális perspektíváját és a játékpontokat kellett megtanulniuk; zászlók megfogásáért, ellenfelek felcímkézéséért stb. jutalmat kaptak.

Kezdetben teljesen véletlenszerűen jártak el, de miután pontokat kaptak, tevékenységük vagy hatékonyabbá vált, vagy, ha nem, a gyakorlóprogram a jobbak mutált másolatával helyettesítette a gyengébbeket. Az állatvilág evolúcióját, genetikai változatosságát és a természetes kiválasztódást utánozva, 450 ezer játékmenet után eljutottak a legeredményesebb botig (A győzelemért – For The Win, FTW).

A győztest tükörmásával párosították, és sok meccsen tesztelték. Minden más csapatot legyőztek, míg ha FTW-ember vegyescsapattal játszottak, az esetek kb. 5 százalékában az utóbbiak diadalmaskodtak. Az FTW botok megtanulták, hogyan játsszanak gépekkel, emberrel, klasszikus együttműködés-stratégiákat dolgoztak ki, de kitaláltak teljesen újat is.

„Döbbenetes volt látni magasszintű viselkedésformák kialakulását. Ezeket a jelenségeket, humán játékosokhoz társítjuk” – nyilatkozta Max Jaderberg, a DeepMind egyik kutatója.

A fejlesztők bizakodnak, hogy miután sikeresen treníroztak MI-ket több-résztvevős játékra, tapasztalataikat hasonló valódi közegekben, például elosztó-központokban, önvezető autóknál vagy a sebészetben is hasznosíthatják.

Mennyire vagyunk képesek beszéde alapján következtetni egy személy kinézetére?

A beszédgenerálás módjának közvetlen következménye, hogy a kettő, a beszéd és az arc között erős kapcsolat áll fenn. Hallgatás közben mentális modellt építünk az illetőről – kora, neme, szájformája, arccsont-szerkezete, ajakmérete stb. mind hatással van a beszédmódjára. A nyelv, az akcentus, a gyorsaság, a kiejtés szintén fontos tényezők.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) Számítástudomány és Mesterséges Intelligencia Labor (CSAIL) kutatói erre a kérdésre keresték a választ, és rövid hangfelvételeket használva igyekeztek arcképet készíttetni beszélő személyekről.

Mély ideghálót terveztek és többmilliós internetes, YouTube-anyagon megerősítéses tanulással gyakoroltattak. Gyakorlás közben megismerte a hang és az arc közötti kapcsolatokat, így az MI az illetők több fizikai tulajdonságát (korát, nemét, színét stb.) megjelenítő képeket tudott generálni.

A Speech2Face algoritmus meglepő eredményeket ért el. Egyik sem tökéletes, viszont találunk nagyon jókat is köztük, és a valódi arcokat csak rövid audioklipek alapján rekonstruálta… Lényegében a semmiből állított elő az adott személyekre nagyjából hasonlító képeket.

Az algoritmus jól szemlélteti, hogy egy „kifinomult” MI minimális adatból, adatmorzsákból mire képes következtetni.

A kutatók óvatosságra intenek, mert a technológia nem megfelelő használatával, visszaélésekkel nagyon komoly személyiségi jogi (privacy) problémák merülhetnek fel.

„Ugyan csak színtiszta tudományos vizsgálatról van szó, fontosnak tartjuk, hogy az arcra vonatkozó információk érzékeny jellegéről és az etikai következményekről is írjunk. Minden lehetséges gyakorlati alkalmazásnál nagyon alaposan le kell tesztelni, hogy a gyakorlóanyag valóban az adott személyekre vonatkozik” – írják.

Mesterséges intelligenciájukkal nincsenek egyedül, mert a pittsburghi Carnegie Mellon Egyetemen szintén fejlesztettek a beszélő fizikai jegyeit hangfelvételből „kitaláló” algoritmust.

A texasi Austin székhelyű Hypergiant Industries új sisakot és kijelzőt készített űrhajósruhákhoz. A 2018-ban alapított, Austin mellett Dallasban, Houstonban és Seattle-ben ma már összesen 140-nél több személyt alkalmazó vállalat négy részlegből áll: az egyik „űrkori megoldásokkal”, egy másik „galaktikus rendszerekkel”, a harmadik érzékeléstechnológiával, a negyedik kockázati befektetésekkel foglalkozik.

Az űriparnak MI-alapú szoftver- és hardverterméket fejlesztő Hypergiant Galactic Systems nemrég vásárolta fel a CubeSat és MicroSat műholdakat építő és hozzájuk kapcsolódó szolgáltatásokat kidolgozó houstoni SEOP (Satellite & Extraterrestrial Operations & Procedures) vállalatot.

A tervek szerint jövőre a cég MI vezérelte műholdas operációs rendszerén alapuló miniatűr műhold-szériát dolgoznak ki. Speciális kameráik és szenzoraik űrkörnyezetben gyűjtenek adatokat, amelyeket a szoftver megpróbál értelmezni, információvá alakítani.      

Elmondásuk alapján a legendás Marvel Comics szuperhős Vasember (Iron Man) által inspirált sisak HyperVSR kijelzője segítségével az asztronauták hatékonyabban kezelnek majd bonyolult küldetéseket.

A rendszer az űrhajós életjeleiről, a misszió feladatairól stb. jelenít meg adatokat a kijelzőn. Ben Lamm társalapító-vezérigazgató szerint, ha a csapat tagjai több információval rendelkeznek egymásról, nő a biztonságuk, és kevesebbet kell manőverezniük űrhajósruhában.

„Az űrkörnyezetet nem lehet előrejelezni, a kihívások néhány perc leforgása alatt drámaian megváltozhatnak. Ezekben a szituációkban az asztronauták biztonsága megkérdőjelezhetetlen, mindenek-feletti szempont. A sisakot úgy terveztük, hogy viselője gyorsan tudjon adatokat gyűjteni az aktuális helyzetről, felmérje saját egészségügyi állapotát, és az adatok birtokában még sürgősségi esetekben is képes legyen információkon alapuló, jó döntéseket hozni” – magyarázza Lamm.

Az űrhajósok kesztyűjét eleve sok kapcsolódó adattal (küldetés egyes részletei, egészségügyi infók stb.) címkézik fel. Ha a sisak érzékeli, hogy viselője az egyik címkét keresi, a rendszer a kijelzőn megjeleníti a szükséges információkat.

Az űrügynökségeket és katonai beszállítókat kereső cég jelenleg a szoftveren dolgozik. A mostani prototípust már többen látták, a következő változatot kormányhivatalnokoknak mutatják be valamikor a nyár folyamán.