Csúcstechnológiákat egyre gyakrabban használnak idősek ápolására, gondozására. A fejlesztők a személyes jelleget mindenképpen szórakoztató, pozitív érzéseket kiváltó, sokszor emberszerű robotokkal igyekeznek elérni. Ápoláson kívül társpótlékként is használnak ilyen szerkezeteket.

Ezek a megoldások Japánban a legnépszerűbbek.

Gabriele Trovato, a tokiói Waseda Egyetem kutatója közel félméteres SanTO nevű robotja hasonló célt szolgál, de egy kicsit tovább is megy. Hívő katolikusoknak szánták; úgy néz ki, mint egy oltár. Díszlet-funkciója mellett figyel felhasználójára, és az illető hangulatának függvényében, vallásos szövegeket olvas fel neki.

Szoftvere segítségével képes meghallgatni személyeket, speciális érzelmek jeleit kutatva leszkennel arcokat, majd az adott pillanatban relevánsnak tűnő sorokat olvas fel a Bibliából.

Trovatot vallási vezetők figyelmeztették, hogy a gép mesterséges intelligenciája ne interpretálja, hanem csak idézze a szövegeket.

„Azt mondták, hogy a hit kommunikálásában rendkívül fontos az emberi tényező. Még a Biblia megfelelő részének, megfelelő szövegének a kiválasztása sem megy könnyen” – magyarázza a fejlesztő.

Amikor Trovato azt mondta SanTO-nak, hogy fél a jövőtől, a robot az életről idézett bibliai szöveget.

Vallás és csúcstechnológia újkeletű házassága érdekes kérdést vet fel: ki vagy mi befolyásolja személyek hitbeli meggyőződését?

A robotika és a mesterséges intelligencia fejlődésével, az infokommunikációs technológia egyre inkább összekapcsolódik a vallásokkal: robotok mondanak el példabeszédeket, a pápa appokat ajánl, Kiotó egyik buddhista szentélyében cyberpunk kinézetű robot bódhiszattvához imádkoznak a hívők.

SanTO azonban más szempontból is különleges.

A pici robot nemcsak vallásos gondolatok terjesztésében segíthet, hanem magányos és/vagy idős személyek jobb társpótléka lehet, mint egy robotkutya, vagy más high-tech szerkezet.

„Érdekes arra fókuszálni, azt tanulmányozni, hogy a médium megváltozása hogyan befolyásolja személyek Istenhez fűződő viszonyát, vallási tevékenységüket” – összegez Travato.

A Google 2013-ban ambiciózus robotprogramot indított, majd hat amerikai, illetve japán cég felvásárlására gyorsan elköltött több tízmillió dollárt. Két csoport külsőre és mozgásban is a Homo sapienshez hasonló gépekre specializálódott.

Az azóta eltelt közel hat évben a mamutvállalat vagy eladta, vagy bezárta a cégeket. (A leghíresebbet, a többek között gepárdjáról és más állatutánzatairól ismert Boston Dynamics-t a japán SoftBank vásárolta fel.)

A döcögő programot folyamatosan igyekeznek újjáéleszteni. A mostani alapkoncepció lényege egyszerű: a jobb mesterséges intelligencia a hatékony robotok titka.

A kiindulási pontból logikusan következik, hogy a humanoid robotokról egyszerűbb, de masszívabb szoftverekkel működtetett szerkezetekre tevődött át a fejlesztői hangsúly. A program neve is megváltozott: a korábbi (a Szárnyas fejvadászt idéző) Replikánsból a prózaibb Robotics at Google lett.

A vállalat anyagi forrásait figyelembe véve, a mostani és az elkövetkezendő fejlesztések valószínűleg sokat javítanak a szakterület megítélésén, a robotok még eredményesebbek, jobbak lesznek.

Az MI és a szoftver központi szerepe egyáltalán nem meglepő, ráadásul a programot a cég mesterséges intelligencia kutatási részlegének beindításában aktív szerepet vállalt Vincent Vanhoucke vezeti.

Az új gépek nem lesznek annyira látványosak, mint az emberszerű robotok, viszont a belsejükben lévő technológiákban nagyobb a való világbeli alkalmazási potenciál. A gépek maguk tanulnak meg adottságokat, például korábban ismeretlen vagy nehezen megmarkolható tárgyakat válogatnak ki a kukából, váratlan akadályokkal teli raktárban navigálnak stb.

A fejlesztések a Google-nál amúgyis csúcssebességre futtatott gépitanulás-kutatásokon alapulnak. Nem extravagáns új eszközök, hanem a gépi tanulás a gyártóiparban, raktárak automatizálásában, szállításban és sok más területen működő robotok előállításának kulcsa.

„A tanulás segít megoldani az olcsó gépek miatti kihívásokat” – nyilatkozta a tárgyakat dobozba dobó robotkaron dolgozó Vikash Kumar, majd hozzáfűzte: a fókuszváltás eredménye máris meglátszik, mert MI-vel pontosabb a kar, mintha csak a hardverre összpontosítanának.

Evolúciós robotikával foglalkozó kutatók egyre gyakrabban teszik fel a kérdést: miért fáradozzanak újabb, jobb gépek fejlesztésével, ha már mai robotok is meg tudják tenni ugyanezt?

Az ötlet egyfajta high-tech darwinizmust juttat az eszünkbe. Lényege, hogy szakemberek saját forráskódjukat elemző és másokkal „találkozó”, egymás között kódokat cserélgető, összekeverő mesterséges intelligenciákat, robotokat fejlesztenek. Ezek a robotok a kereszteződésekkel stb. természetes folyamatok mintájára, organikus létformákhoz hasonlóan hoznak létre „utódokat.”

2015-ben a Cambridge Egyetemen robotok személyre szabhatóságát és evolúcióját tanulmányozták. Abból indultak ki, hogy a repetitív feladatokat végző gépeket tipikusan tömeges gyártásra, s nem tömeges egyedire alakításra fejlesztik. Viszont innovációra és kreativitásra alkalmas szerkezetekben gondolkoztak.

A kísérlet során az anyarobot saját gyerekeket épített. Az utódokat adott idő alatt megtett össztávolságok alapján hasonlították össze, majd kiválasztották a legjobbakat, ők jelentették a következő generáció alapjait, hogy a legideálisabb tulajdonságok fejlődjenek ki bennük.

Összesen öt generációt, generációnként tíz-tíz gyerekrobotot teszteltek. Az utolsó iterációnál a legalkalmasabb egyed kétszer gyorsabban teljesített, mint az előző generáció „bajnoka.”

A robotok az állatokhoz hasonlóan fejlődtek. 1-5 gént tartalmazó genommal rendelkeztek. A gének a gyerek alakjára, felépítésére és mozgására vonatkozó infókat tartalmaztak. Minden egyes generációnál a legsikeresebb utód genomját változatlanul hagyták, míg a többiek genetikai mutáción, kereszteződésen mentek át, vagy bizonyos génjeiket egyszerűen töröltek.

Teljesítményük generációról generációra javult, és az utolsó anya humán tervezők által kivitelezhetetlen formákkal és mozgásmintázatokkal ajándékozta meg „utódait.”

A környezeti feltételekre reagáló biológiai élethez hasonlóan, az így generált robotutódok jobban alkalmazkodnak közegükhöz.

Jelenleg több kutatócsoport igyekszik evolúciós módszerekkel minél hatékonyabb robotokat fejleszteni.

Az Amszterdami Szabadegyetemen kidolgozott rendszer jól szemlélteti, hogy a jövő robotjai hogyan cserélgetik és kombinálják össze egymás genetikai információit.

A két „szülőt” úgy programozták, hogy összekevert kódjaikkal és egyes mutálódott vagy magától kifejlődött modulokkal rendelkező „újszülöttet” kódoljanak.

„Nagyon változatos az egész, és lehetőségünkben áll feltérképezni a tervezés egyébként kiaknázatlan területeit” – nyilatkozta David Howard, az egyik kutató.

Howard szerint idővel tömegesen fejleszthetők egy-egy feladatra szakosodott robotok, amelyek aztán sikeresebb generációkat hoznak létre. Minél több a generáció, annál jobban specializálódnak, annál magasabb szintű teljesítményre lesznek képesek.

„A természetes evolúciót a környezethez valóban alkalmazkodó, specializálódó lények teremtése teszi döbbenetesen hatékonnyá” – összegez Howard.

Infokommunikációs, vagy még inkább mesterségesintelligencia-újításokat egyetlen országban sem a kormányok jegyeznek. A sok szempontból IT-mintatanuló, 1,4 millió lakosú Észtország (stílszerűen E-stonia) ezúttal is kivétel lehet.

Egy példa a digitalizáció ottani szintjére: a nemrég bevezetett „E-rezidencia” lényegében bárki, köztük külföldiek számára is lehetővé teszi a kormányszolgáltatásokhoz való hozzáférést.

A balti ország kormánya hivatalosan megkereste a 28 éves Ott Velsberget, a helyi elsőszámú adattudóst az állami MI- és gépitanulás-szolgáltatások felügyeletére.

„Azt szeretnénk, hogy a kormány annyira rugalmas legyen, amennyire csak lehet” – jelentette ki a PhD-jét a mesterséges intelligencia állami szektorban való használatáról író Velsberg.

A kutatót a kormány tavaly augusztusban kérte fel az állampolgároknak nyújtott szolgáltatások MI-vel történő finomhangolására. Az egyik fejlesztés eredményeként például műholdas képek szkennelése során algoritmus segít eldönteni, hogy az államilag támogatott mezőgazdasági tevékenységeket végzők követik-e a megállapodásban rögzítetteket, betartják-e a szabályokat.

Az algoritmusok azonban még tovább mennek: az elbocsátott dolgozók életrajzát szkennelve, tanulmányozva próbálnak új állást találni nekik.  

A kormányzati funkciókat automatizáló megoldásokat több minisztériumban szándékozzák alkalmazni. Ezek egyike az igazságügyi tárca.

A tárca számára Velsberg és munkatársai kis követelésekre vonatkozó hátralékokkal kapcsolatos bírósági jogvitákhoz terveznek „robotbírát.”

A mesterséges intelligenciával működtetett „bíró” jogi dokumentumokat és más releváns információkat hivatott elemezni, majd elemzései alapján fog döntéseket hozni. Természetesen nincs egyedül, mert a döntéseket humán kolléga ellenőrzi, és hagyja jóvá.

A projekt az MI igazságügyi alkalmazásának remek szemléltetőpéldája.

MI-t máshol is használtak már jogi problémák megítélésére. Egy brit chatbot például 100 ezernél több londoni és new yorki parkolójegyet védett meg hackerektől.

A mozi-előfizetés népszerűsítésében szerepet játszó MoviePass egykori alapító-vezérigazgatója, Stacy Spikes új startupja, a PreShow alapötletét az adta, hogy a filmszínházakban rengeteg hirdetést kell végignéznünk, miközben a belépőárak folyamatosan emelkednek. És akkor a filmekben látható termékelhelyezésekről, közvetett reklámokról nem is beszéltünk…

Mi lenne, ha úgy néznénk hirdetéseket, hogy jutalmat kapunk érte? – tette fel a kérdést Spikes, majd megalapította a PreShow-t.

Ötlete a legendás Stanley Kubrick disztópikus Mechanikus narancsát idézi. A cég appjával a felhasználók ingyen mozijegyhez juthatnak. De mivel semmi sincs ingyen, cserébe 15-20 percen keresztül hirdetéseket, köztük akár film trailereket, jeleneteket kell nézniük. (A PreShow nemrég indított Kickstarter-kampányt az alkalmazás további finanszírozásához.)

Hirdetések megtekintésének valamilyen formában történő honorálása nem újdonság, az app mögötti technológia viszont igen.

A technológia az Apple FaceID-jét használja, azaz a sajátunkkal jelentkezünk be az appra (amely aztán anonimizál minden felhasználót). Az elővigyázatosságra a csalások elkerülése miatt van szükség.

A cég speciális módszert fejlesztett ki a szemkövetésre (eye-tracking), így bizonyosodnak meg, hogy tekintetünk valóban a hirdetésekre szegeződik. A képernyő szélein látható zöld mező jelzi, hogy az app lát minket, és ha félrenézünk, vagy felállunk, a zöld azonnal pirosra vált. Ha megint a reklámot figyeljük, ismét zöld lesz.

A YouTube hirdetéseivel ellentértben, ezeket a reklámokat tényleg nem hagyhatjuk ott…

A technológia mindenképpen hatékony, de bőven túlmutat a fejlesztő célján, a szolgáltatás integritásának garantálásán, mert a Mechanikus narancs mellett a Black Mirrort és más disztópiákat is eszünkbe juttat.

Miután megnéztük a hirdetéseket, egy hozzájuk kapcsolódó filmjegyre beváltható pontokat kapunk. A szolgáltatás egyelőre csak 2D vetítésekre jogosít fel, de Spikes és társai dolgoznak már a 3D-n és az IMAX-on.

A jegyvásárlás az app virtuális hitelkártyájával és saját kártyánkkal is történhet. A PreShow a felhasználói visszajelzések alapján különböző módszereket tesztel.

Spikes az appot nem szándékszik a PreShow-n kívül máshol értékesíteni. Az is elképzelhető, hogy csak havi előfizetéssel lehet majd használni.

Biológiai számítógépek fejlesztését, teljesítményét korlátozza, hogy a DNS-be írt semmilyen kódot nem lehetett újraírni. A Davisi Kaliforniai Egyetem (UC Davis) kutatója, David Doty szerint egy DNS-számítógép használata kb. olyan, „mintha úgy kellene új hardverből komputert építeni, hogy csak egyetlen szoftver futhat majd rajta.”

Ezek a gépek egyáltalán nem flexibilisek.

Maguk a DNS-számítások azon az elven alapulnak, hogy az elektromos jelzések vegyi kapcsolatokkal, a szilícium pedig nukleinsavval helyettesíthető.

Doty és munkatársai hatalmas lépést tettek a változásért – elkészítették a világ első olyan DNS-számítógépét, amelynek kódja ugyanúgy újraírható, mint az összes többi komputeré.

Munkájuk a biológiai számítások következő generációja felé nyithatja meg a kaput.

Doty harvardi kutatókkal együttműködő csoportja a gépet a hagyományos komputerek áramköreihez hasonló 355 különféle „csempével” írja le. Míg a mai DNS-gépek csak egy programot futtatnak, az újon 21 különböző program működik. Egyszerű feladatokat hajtanak végre: számolnak, megoldási lehetőségeket választanak ki egy listáról, tükörmondatokat ismernek fel stb.

Egyelőre csak a kezdetekről beszélhetünk, és a számítási eredmények ugyan gyönyörűek, de nem túl izgalmasak, viszont a jövő praktikus, újraprogramozható és rugalmas DNS-számítógépeinek az alapjait jelenthetik.

A hagyományos számítógépek mindenesetre óriási előnyben vannak a DNS-alapú rendszerekkel szemben. Laptopjaink több évtizedes fejlesztések eredményei, új programokat íróknak nem kell az első komputert megalapozó anyagtudományi kérdésekkel, áramkörökkel és sok más szertágazó szakterülettel foglalkozniuk.

Doty és társainak tevékenysége, majd az ő munkájukon alapuló későbbi fejlesztések viszont pont ahhoz a jövőhöz vezethetnek, amikor már egy molekuláris programozónak sem kell „mindenhez” értenie, ugyanúgy dolgozhat szűk és speciális területen, mint napjaink számítástudományi szakemberei.

A következő évek újraprogramozható molekuláris algoritmusaival például rákos sejtekbe gyógyszereket helyező DNS-robotokat lehet majd működtetni.

Hadseregek különböző alakulatai gyakran tesztelik képességeiket a virtuális valóságban (Virtual Reality, VR). A gyalogság VR-ben történő kiképzése viszont nagyon komoly kihívást jelent. Fejlesztők szerint a repülés élményét, repülők tevékenységét könnyebb szimulálni. A helyszín, akárcsak a baráti és ellenséges ágensek, valamint a velük folytatott interakciók száma repülés-szimulációkban ugyanis korlátozott.

Gyalogság esetében teljesen más a helyzet.

Ezért tűnik úttörő jelentőségűnek az amerikai hadsereg hatalmas új virtuálisvalóság-platformja, amelyben gyalogos katonák realisztikus környezetben gyakorolhatnak. Csatatéri ellenségeik természetesen ezúttal sem húsvér emberek, hanem akár többmillió mesterségesintelligencia-ágens.

A VR-ben a gyalogosok jobban felkészülnek a csatára, az egységek sokoldalúbbakká válnak.

A Szintetikus gyakorlókörnyezetben (Synthetic Training Environment, STA) valódi amerikai, észak-koreai stb. városok szimulálhatók. A forgatókönyv lényegében bárhol játszódhat a Földön, ahol az amerikai hadsereg a jövőben jó eséllyel háborúzhat.

Nagyvárosi környezetben a harcosok baráti és ellenséges erőkön kívül a lakossággal is érintkeznek. Őket és bonyolult dinamizmusaikat is kezelniük kell, és a szimuláció egyre inkább sok-résztvevős online játékká (Massively Multiplayer Online game, MMO) válik.

A katonák így már a helyszínre érkezés előtt ismerik a terepet – magyarázza Pete Morrison, az STE fejlesztésében részt vett Bohemia Interactive Simulations egyik vezetője.

Az STE felhőszámítások segítségével bárhol biztosít virtuális kiképzést. A teljes Föld terepábrázolása élethű, többféle szimulációs rendszeren megjeleníthető.

A hadsereg jelenleg tovább bővíti szimulációit, egyelőre azt akarják elérni, hogy a VR-ben „több intelligens ágens legyen, mint Vermont lakossága.” (2018-as adatok alapján, a szövetségi államban kb. 627 ezren éltek.)

A számok drasztikusan növelhetők, a szimulált környezeteket többmillió MI-entitás népesítheti be.

„Korábban csak tízezreket-százezreket tudtak megjeleníteni, és ennyi ágenssel nem lehetett teljes komplexitásukban ábrázolni seregeket” – állítja Morrison.

Az amerikai légierő új mesterségesintelligencia-programot jelentett be. A kibernetikus organizmusra, a cyborgra „rímelő” Skyborg (hevenyészett magyar fordításban „égi borg”) rendeltetése drónok és vadászrepülőgépek autonóm reptetése.

A névről azonban nemcsak jó és kevésbé jó cyborgokra, hanem a Terminátor teljesen gonosz mesterséges intelligenciájára, a Skynetre is asszociálunk, de egyelőre nagyon távol vagyunk tőle.

A tervek szerint az új MI drónokat 2021-től, vadászrepülőgépeket 2023-tól fog vezérelni. Előtte sem lesz tétlen, mert humán pilótákat segít légi összecsapások kezelésében, illetve a gép küldetés közbeni teljes kontrollálásában. Értelmez mindent, ami a vezető körül történik, és tanácsokat is ad neki.

„Az első dolgok nem lesznek annyira szexik, mint ahogy a filmekben elképzelik, viszont teljesen megváltoztathatnak mindent” – nyilatkozta a légierő beszerzési, technológiai és logisztikai titkárságának egyik vezetője, az MI-t bejelentő Will Roper.

A légierő speciális elvárásokat támaszt a Skyborg fejlesztésében részt venni akaró összes fejlesztőnek, beszállítónak: a gépeknek autonóm kell fel- és leszállniuk, a szoftvernek pedig nyílt forrásúnak kell lennie, hogy szükség esetén és a mindenkori szituációknak megfelelően a mérnökök javítsanak az MI adottságain.

A késztermékkel és az MI által működtetett összes légi járművel szembeni elvárás, hogy senki ne rugaszkodjon el a költségekkel. Eldobható szerkezetek és csillagászati összegbe kerülő masinák közötti arany középútban gondolkodnak. A terv konkrét, kivitelezhető projekt, és nem a valóságtól árban és technológiában egyaránt elrugaszkodott álmodozás.

„Nem szeretném, ha csak laboratóriumi, kizárólag ottani Petri-edényben élő és elhaló kezdeményezésről lenne szó. Konkrét programot akarunk. Néhány éven belül meg kell valósulnia, valódi helyszíneken kell bemutatókat tartani. Gyorsan kell kivitelezni, és mindent meg is teszünk, hogy így legyen” – magyarázza Roper.

A Skyborg nem az első katonai MI-rendszer az Egyesült Államokban. A haditengerészet például autonóm hadihajókon dolgozik.

Természetesen máshol sem tétlenkednek. Az Egyesült Királyságban MI által vezérelt harcidrónokat fejlesztenek, Oroszország pedig fél-autonóm robottankokat mutatott be.

Kicsit nyugtalanító, hogy egy gép ekkora kontrollal rendelkezhet, viszont figyelembe véve a mostani katonai MI-programokat, a Skyborg a mesterségesen intelligens fegyverfejlesztési verseny logikus állomása.

Egy újszülött zsiráf vagy gnú számára kockázatos kaland a világ, mert a leselkedő ragadozók kihasználnak minden alkalmat, hogy végezzenek az állatközösség leggyengébb tagjaival. Az evolúció eredményeként ezért tudják használni pár percen belül a lábukat.

Evolúciójuk régóta inspirál biológusokat, robotikusokat, köztük a Dél-Kaliforniai Egyetem mesterséges intelligenciával vezérelt állati inakhoz hasonló robotlábat fejlesztő kutatóit. A lábat hiába gáncsoljuk el, a következő lépésre akkor is feláll. Különlegessége, hogy explicit programozás nélkül képes rá.

Élővilág által ihletett algoritmusával tanulja meg 5 percen belül a tennivalókat, aztán újabb feladatokhoz alkalmazkodik. Más gépitanulás-alapú rendszerekkel ellentétben, teendőit nagyon gyorsan elsajátítja.

A láb véletlenszerű mozgásával a robot belső térképet készít végtagjairól, a végtagok és a környezet közötti interakciókról. Menet közben, előzetes vagy párhuzamos szimuláció nélkül tanul. Ez azért fontos, mert programozók ugyan sokféle, de nem az összes lehetséges forgatókönyvet jelezhetik előre és kódolhatják gépekbe, amelyek így (minden lehetőség ismerete nélkül) előbb-utóbb törvényszerűen hibázni fognak.

Az új robot viszont nem, mert magától talál megoldást, ami először valószínűleg nem tökéletes, viszont akárhányszor az adott szituációba kerül, mindig javít rajta.

A kutatók járásminták kidolgozásával fejlesztenek egyedi mozgású robotokat. Személyekhez hasonlóan, ezek a gépek is felismerhetők a járásukról. Korlátolt gyakorlati tapasztalataik alapján találnak megoldást problémákra, a megoldások „személyes szokásaikká”, „személyiségük” részévé válnak. Az egyik kecsesen, a másik lustán, a harmadik peckesen jár, és így tovább.

A fejlesztés sokat segíthet az emberi mozgás jobb megértésében, komplex és változó környezeti feltételekre reagáló művégtagok, exoskeletonok (külső testvázak) és mozgássérülteket segítő (assistive) más technológiák, világűrben és keresési-mentési műveleteknél bevethető robotok építésekor.

Ha a robot meg tud tanulni szokásokat, akkor a felhasználó szokásait, köztük a legújabbakat is képes elsajátítani, majd utánozza mindennapi mozgásstílusát.

Rákos sejtek felfedezésétől az autóvezetésig, a mesterséges intelligencia egyre fontosabb szerepet játszik hétköznapjainkban.

A világon mintegy 1,3 milliárd személy küszködik látásproblémákkal, és közülük kb. 36 millióan vakok.

Nekik hivatott segíteni, számukra igyekszik nagyobb függetlenséget biztosítani a Google MI-vel működtetett Lookout appja.

Az alkalmazás használata egyszerű. Meg kell nyitni a telefonon, aztán a felhasználó hallgatja a készülék kamerája által látott tárgyak jól hallható és érthető leírását.

Speciális helyzetekre kitalált három módban működik. A tervezők olyan élethelyzetekre gondoltak, amikor a vak vagy gyengénlátó felhasználónak általában segítségre van szüksége: új terek megismerésére, szövegek, dokumentumok olvasására, napi rutintevékenységek (főzés, takarítás, vásárlás stb.) elvégzésére.

A felfedező (Explore) mód új beállítások, a környezet változó elemeinek megismerésére jó. A Google szerint súlyos látásproblémákkal küszködő személyek nyakuk körül, esetleg szíjon vagy ingzsebükben hordják telefonjukat, és az Explore folyamatos frissítéseket szolgáltat nekik környezetükről, amelyekkel lényegesen jobban tájékozódnak.

A bevásárló (Shopping) módban az app bárkódokat olvas le, pénzeket, számlákat vizsgál. Tevékenységével sokat segít az esetleg elbizonytalanodó felhasználón, aki például nem tudja megállapítani, hogy tíz- vagy húszdolláros címletet kapott vissza.

A gyors olvasás (Quick Read) módnak önmagáért beszél a neve. A felhasználó telefonjával (bolti jelektől levelekig) bármilyen szövegre mutat, ráirányul a kamera, majd az app felolvassa a gép által látottakat.

A Google szerint az alkalmazás „majdnem 100 százalékban tökéletes”, és igazuk van, mert a Lookout drámai módon javíthat vakok és gyengénlátók életminőségén.

A fejlesztőcég állítása azonban még igazabb lesz, ha az app több nyelven beszél, több helyszínen és készüléken lesz majd használható. Egyelőre ugyanis csak angolul szólal meg, és kizárólag az Egyesült Államokban élő, Pixel eszközökkel rendelkező személyek élvezhetik az előnyeit.

A cég elmondta, hogy terveik szerint hamarosan elkezdenek dolgozni a bővítéseken.