Az NJSZT blogja a legfejlettebb infokom technológiákról

Jelenből a Jövőbe

Elektronikus bőr a virtuális valóságban

2019. november 14. - ferenck

A bőr az emberi test legnagyobb és legváltozatosabb funkciókra alkalmas szerve. Nemcsak különbséget tesz többféle stimuláció között, hanem a jelek intenzitását is széles spektrumon osztályozza.

A Drezdai Helmholtz Centrum (HZDR) és a Johannes Kepler Egyetem (Linz) kutatói elektronikus eszközbe integrálták ezeket a különleges tulajdonságokat. Az új érzékelő jelentősen leegyszerűsítheti az emberek és a gépek közötti interakciókat.

vr_szenzor.jpg

„A virtuális valóságban használt alkalmazások egyre komplexebbé válnak. Ezért különféle interakciós módokat feldolgozó és megkülönböztető eszközökre van szükségünk” – magyarázza Denys Makarov (HZDR).

A mai rendszerek azonban vagy a fizikai érintést rögzítik, vagy érintés nélkül követnek objektumokat. A két módszert először az új fejlesztésben integráltak egybe. A szenzor, egy mágneses mikro-elektromechanikus rendszer (m-MEMS) az érintés nélküli és a tapintásalapú interakciók elektromos jeleit egyaránt feldolgozza, valósidőben megkülönbözteti a stimulációk forrását, miközben más források zavaró hatását megszünteti.

vrszenzor0.jpg

A szimultán feldolgozás úgy valósul meg, hogy a szenzor nem ugyanazokon a területeken dolgozik a két jeltípussal. Az eddigi kísérletek azért hiúsultak meg, mert a különböző jelek túlzottan zavarták egymást.

A különlegesen rugalmas érzékelő tökéletesen illik a környezethez, még rosszabb feltételek mellett is működik. Bárhova, így az ujjhegyre is könnyen ráhelyezhető, ott érintkezik az emberi bőrrel.

A teszteken a kutatók mágnest tettek egy százszorszép levelére, mágneses mezője az ujjra rögzítettével ellentétes irányban hatott. Változatos fizikai jelenségek összjátékaként az ujj végül megérintette a levelet, tapintás nélküli módból másodpercek alatt váltott tapintásos interakcióra.

Ez az adottság garantálja, hogy a szenzor szelektíven képes vezérelni fizikai és virtuális tárgyakat. A platform automatikusan kapcsol át egyik módról a másikra. Egyes tevékenységekhez eddig több interakció kellett, az újítással egy is elég.

A szenzor megalapozhatja a közeljövő ember-gép interfészeit. Az elektromos bőr a virtuális és a kiterjesztett valóság (VR, AR) mellett főként steril környezetekben, például sebészi műtőkben használható.

Előrelátó vezetésre tanítják az okos autókat

Jó vezetők általában megelőzik a veszélyes helyzeteket.

Képzeljük el: üres éjszakai utcán rengeteg autó parkol, és semmi nem indokolja a különösebb elővigyázatosságot. Csakhogy a mellékutcából bármikor befordulhat egy jármű. Egy vezető folyamatosan kerül hasonló szituációkba, tapasztalatai alapján rutinszerűen cselekszik, hoz jó döntést.

Ezzel szemben az önvezető autók időnként úgy viselkednek, mint első órájukon a tanulóvezetők. A Bonni Egyetem kutatói a rutinszerű jó döntéseket eredményező a képességeket akarják megtanítani nekik.

teachingcars0.jpg

„Megelőző vezetői stílusra oktatjuk őket. Lehetővé válik, hogy sokkal gyorsabban reagáljanak veszélyes helyzetekre” – magyarázza a felsőoktatási intézmény gépi látással foglalkozó munkacsoportját vezető Jürgen Gall.

Az elképzelések megvalósításához, munkatársaival és az autonóm intelligens rendszereket kutató munkacsoporttal LiDAR adatokat kiegészítő és értelmező algoritmust fejlesztettek.

A LiDAR lézeralapú távérzékelés, a rendszert a legtöbb önvezető autó tetejére szerelik. A kibocsátó eszköz és valamely visszaverő felület távolságát határozza meg, a jármű környezetében kb. 120 ezer pontig. Minél nagyobb a távolság, annál képlékenyebbek a pontok, egy LiDAR szken alapján szinte lehetetlen pontos mérést végezni.

teachingcars.jpg

A kutatók többtucat szkent használtak, egymásra vetítették őket, így komplexebb lett a kép, és a szenzorok adataiból nemcsak a jelenre, hanem a jövőre is lehet következtetni – a környezet geometriájára, az ott lévő tárgyak térbeli kiterjedésére stb. Csupa olyan információra, amely egyetlen szkenből nem nyerhető ki.

Minden egyes pontot felcímkéztek, például „itt egy járda, ott egy gyalogos, mögötte egy motoros.”

Következő lépésben adatpárt tápláltak a programba: egyrészt egyetlen LiDAR szkent inputként, másrészt a hozzá kapcsolódó rávetített adatokat, köztük szemantikus információkat is, mint óhajtott output. A folyamatot megismételték, végül többezer párt kaptak.

Az algoritmus megtanulta kiegészíteni és értelmezni a szkeneket, azaz hiányzó méréseket rendelt hozzájuk, interpretálta a látottakat. A jelenet-kiegészítés viszonylag jól működik, a hiányzó adatok kb. felét találja el. A szemantikus értelmezés, például takart tárgyak kikövetkeztetése már kisebb sikerrel jár, a program itt csak 18 százalékot ért el.

A kutatók elmondták: a kezdetek kezdetén járnak. Eddig nem is voltak gépi tanulásra alkalmas méretű adatsorok, most már vannak. Gall optimista, szerinte lépésről lépésre közelítenek a megoldáshoz. Néhány éven belül az algoritmus a szemantikus értelmezésben is 50 százalékos teljesítményre lesz képes.

Ha így lesz, jelentősen javul az autonóm vezetés minősége.

Madarakat les a gépszem

Időnként több évig kell madarakat figyelnünk ahhoz, hogy az egyik fajt megkülönböztessük a másiktól. A Duke Egyetem kutatói lerövidítették a folyamatot, mélytanulás-alapú mesterséges intelligenciájuk sokkal rövidebb idő alatt akár 200 fajt azonosít. Úgy megtanították, hogy egy fajhoz egy kép elég neki.

Különlegessége, hogy nemcsak a végeredményt látjuk, hanem azt is, hogyan „gondolkozik”. Így jobban megértjük, és még az állatokat nem ismerők is képesek lesznek megkülönböztetni például a pingvint a Déli óceán más madaraitól.

aibirdwatch.jpg

A mély idegháló komoly tanulási folyamat eredményeként jutott el eddig. 200 madárfajt ábrázoló 11788 fényképpel gyakoroltatták, és ma már a legkülönfélébb környezetekben tevékenykedőket, például a vízben úszó kacsát és a légben szárnyaló kolibrit is felismeri.

Soha nem mondják neki, hogy „ez egy csőr” vagy „ez egy szárny, tollakkal”, helyette fotókat mutatnak. Az idegháló észreveszi rajtuk a fontos mintázatokat, majd a mintákat a korábban látott fajok tipikus jegyeivel összehasonlítva, találgatni kezd.

Menet közben hőtérképeket készít, amelyekből ilyen következtetéseket von le: „ez egy énekesmadár, kapucnis poszáta. A következő jegyek alapján ismerhető fel: álarcos fej, sárga has stb.”

aibirdwatch0.jpg

Az MI jelenleg 84 százalékos pontossággal dolgozik, nagyjából ugyanúgy, mint a legjobban teljesítő emberek. Magukból a statisztikákból persze nem derül ki, hogyan különbözteti meg az egyik verebet a másiktól.

A kutatás egyik vezetője, a felsőoktatási intézmény Előrejelzés-elemző laboratóriumát vezető Cynthia Rudin szerint a projekt túlmutat a madarak megnevezésén; sokkal inkább arról szól, hogy a háló mit lát, hogyan vizualizálja azt.

Hasonló technológiát használnak személyek felcímkézésére közösségi hálózatokon, gyanúsítottak kamerák általi megfigyelésénél, önvezető autók betanításához, hogy érzékeljék a lámpákat és a gyalogosokat.

A legnagyobb probléma, hogy mivel a mélytanuló algoritmusok a hagyományos szoftverekkel ellentétben explicit programozás nélkül tanulnak az adatokból, nem mindig egyértelmű, hogyan jutnak el a végeredményhez, hogyan csoportosítanak képeket.

Rudin és munkatárai igyekeznek bizonyítani: az MI-nek nem feltétlenül így kell működnie. Modelljeiket úgy tervezték, hogy magyarázzák el az állításaikat megalapozó érveket, döntéseik legyenek érthetők. Ha egy ilyen modell hibázik, tudjuk, miért téved.

Az algoritmust hamarosan más területen, orvosi képalkotásnál, mellrákra utaló jelek kiszűréséhez használják. Orvosokat fog utánozni.

Profi táncost csinál belőlünk egy MI

A Nvidia kutatói különleges mesterséges intelligenciát fejlesztettek, amely videók és mindössze egy kép alapján úgy alakítja át a képen látható személyt, mintha az illető a videón látottaknak megfelelően mozogna, táncolna. Például bárkiből profi táncost generál, és így tovább.

A videoszintézis (video to video synthesis) néven ismert technológia lényege, hogy az input mozgóképanyagot képre „másolva”, az utóbbit fotorealisztikus videóvá alakítja át.

nvidia.jpg

Természetesen nem most fordul elő először, hogy egy MI által generált videón valaki olyan mozdulatokat tesz, amelyeket a valóságban nem – az elmúlt évek fake news világa szolgáltatott rá épp elég példát –, a Nvidia fejlesztése azonban két szempontból mégis jelentősen különbözik a hasonló megoldásoktól, fontos előrelépés hozzájuk képest.

Egyrészt, ennek az MI-nek a gyakorláshoz nem kell sok kép a célszemélyről, céltárgyról, mert egy is bőven elég. Másrészt, a többi program lehetőségei korlátozottak, és csak a gyakorló adatsorban megtalálható személyekről, tárgyakról képes valamilyen anyagot generálni.

nvidia0.jpg

Az Nvidia algoritmusának erre nincs szüksége.

A kutatók megtanították a modellnek, hogy korábban nem látott emberekről, objektumokról a gyakorlóadatok használatát követően, egyetlen kép alapján alkosson videókat. Utána több forgatókönyvön (táncmozdulatok, beszélő fejek stb.) tesztelték, és működött.

A technika arcokra is alkalmazható, például olyan szöveget ad a szánkba, amit nem is mondtunk. Az MI szobrokat táncoltathat meg, élő avatárok készíthetők, járművek utcajelenetekbe másolhatók vele stb.

A végeredmény ugyan nem tökéletes, de minden eddiginél jobban szemlélteti, mennyire javul az MI-k által létrehozott kamuvideók, kamuképek (deepfakes) minősége. Ha a Nvidia közkinccsé teszi, a technikát a szórakoztatóiparban, filmekhez és játékokhoz alkalmazhatják.

A fejlesztéssel újabb lépéssel kerültünk közelebb a majdnem mindenkit megtévesztő, hibátlan online audiovizuális kamutartalmakhoz, amelyek immár szinte a minimumból létrehozhatók. Ez a tény egyben azt is jelzi, hogy mennyire fontosak a hamisítást kimutató technológiák.

A világ legkisebb titkosító kvantumchipje

A kvantumtechnológia a kommunikáció titkosítását és a titkosítás feloldását biztosító kvantumkulcs-kiosztással (quantum key distribution, QKD) is forradalmasítja a számítástudományt. Jó hír, hogy a szükséges miniatürizáció feltételei már adottak hozzá.

A szingapúri Nanyang Műszaki Egyetem (NTU) kutatói 3 milliméteres QKD chipet fejlesztettek. A fejlesztés azért fontos, mert hasonló kvantumszámítási rendszerek jégszekrény- vagy szobaméretűek is lehetnek, és egy ilyen kicsi, az eddigieknél legalább ezerszer kisebb chippel sok lehetőség nyílik meg, például okosórába, fitneszmérőbe stb. integrálható.

kvantum_3.jpg

A jelenlegi titkosító technikák jelszavakkal vagy biometrikus adatokkal működnek. Mindkettő kiszivároghat, meghackelhető. Ezzel szemben a kvantumtechnológiában a kulcs az üzenetbe kódolható, és csak az ugyanazzal a kulccsal rendelkező személy használhatja; olyan, mintha titkosított levelet írnánk.

A kvantumtechnológia lehetővé teszi a biztonságos kulcskiosztást, ellehetetleníti a kulcshamisítást. Ha elterjed, a jövőben sokkal nyugodtabban használhatjuk a pénzautomatákat, vásárolhatunk online stb. Az egyik fejlesztő, Kwek Leong Chuan szerint kockázatos bármit is meghackelhetetlen technikának nevezni, de ebben az esetben tényleg közel vagyunk hozzá. A kulccsal nem rendelkező személyek számára az üzenet ugyanis olvashatatlan.

kvantum0_3.jpg

Mivel a számítógépes rendszerek rengeteg digitális adatot tárolnak, és rengeteg digitális adattal kommunikálunk, a cyberbiztonság rendkívül fontossá vált. Amíg a kvantumszámítások nem terjednek el, teljes biztonságról csak álmodhatunk.

QKD rendszerek ugyan évek óta léteznek, méretük viszont jelentősen korlátozta a potenciális alkalmazások számát.

Az új chippel változik a helyzet. A számítógépgyártásban általánosan használt szilíciumból készül, így viszonylag könnyű és olcsó előállítani.

A szingapúri fejlesztés azonban még távolról sem termék, tömeges gyártásra egyelőre nem alkalmas, viszont jól szemlélteti a lehetőségeket. Eleinte klasszikus számításokon alapuló rendszerekkel együtt használhatják.

A chippel megint közelebb kerültünk a valódi kvantumszámítógépekhez.

„Ez a biztonságos kommunikáció jövője, segíteni fog következőgenerációs digitális kommunikációs eszközök, például bankok jobb szolgáltatásokat nyújtó pénzügyi portáljai vagy kormányzati rendszerek fejlesztésében” – nyilatkozta Liu Ai Qun fizikus (NTU).

Robotrajok jeget bányásznak a Holdon?

Okos robotok segíthetik a közeljövő holdkutatóit és expedícióit, de a gépek nemcsak ott, hanem a naprendszer más részein is tevékenykedhetnek.

Természetesen a Földön is.

A Luxemburgban irodát nyitó OffWorld kaliforniai startup ásványi és más forrásokat idővel világűrbeli környezetben bányászó gépeket fejlesztenek. Egyelőre az elején járnak, a robotok ma még aligha mennének a Holdra, de a közeljövő generációi már sokat segíthetnek a NASA űrhajósainak.

moonmining.jpg

Az amerikai űrügynökség tervei szerint a következő holdraszállás (emberekkel az űrhajó fedélzetén) 2024-re várható.

Az OffWorld okos robotokból álló rajokat küldene a mi holdunk mellett távoli bolygók és holdak felszínére is, ahol például – jég és ásványok formájában – vizet bányásznának.

„Rajokban működnek, együtt dolgoznak, maguktól hoznak döntéseket, érzékelhetik ásványok és fémek jelenlétét, és annak megfelelően cselekednek” – magyarázza a vállalatot vezető Jim Keravala.

moonmining0.jpg

Még nem tartanak a világűrnél, a robotokat jelenleg földi bányákra, építkezésekre, alagutakra és más infrastrukturális forgatókönyvekre tervezik. Tanulásra képesek, visszajelzéseik felbecsülhetetlen infók a hardverek működéséről szokatlan környezetekben.

„Valamikor, remélhetőleg bőven a következő holdraszállás előtt, a Hold felszínére telepítenénk a technológia világűrbeli változatát” – folytatja Keravala, arra utalva, hogy mindenképpen segíteni szeretnék a NASA következő ezirányú misszióját.

A robotok élményeikből, tapasztalataikból tanulnak, és hosszabb távon, előkészítenék a terepet, emberi használatra alkalmas holdbéli telepeket.

Legelőször a jeget dolgoznák fel, többféle használatra (ivóvíz, rakéta üzemanyag stb.) alkalmas vizet nyernének ki belőle.

A rajtevékenység, a gépi tanulás és az önálló döntéshozás előnye, hogy a gépek jobban alkalmazkodnak a környezethez (először például egy földi bányához).

A napenergiával működő robotok „menet közben”, minimális emberi beavatkozással tanulnak. Felépítésük moduláris, tehát másfajta, például földi és égi robotok használhatnak hasonló részeket. Elvileg önszaporulatra is alkalmasak, így az adott környezet (Hold, Mars stb.) helyi erőforrásaival további robotokat építhetnek.

A fejlesztésben űrmérnökök is részt vesznek, az OffWorld jövőre online piacteret nyit termékei bemutatásához.

Gondolatainkban olvas az MI

Orosz kutatók (a Neurobotics és a Moszkvai Fizikai és Technológiai Intézet, MIPT, szakemberei) rájöttek, hogyan vizualizálható valósidőben egy ember agytevékenysége, hogyan jeleníthető meg, hogy éppen mit figyel. A kutatás stroke utáni felépülésben segítő, agyjelzésekkel irányított eszközök fejlesztéséhez vezethet.

Kognitív zavarok kezelésében segítő műszerekhez a neurobiológusoknak meg kellene érteni, hogy az agy hogyan kódolja az infókat, amihez vizuális adatok kellenek.

agyhullamok.jpg

Jelenleg funkcionális MRI (mágnesesrezonancia-képalkotás) vagy közvetlenül neuronokba ültetett szerkezetek által gyűjtött jelekből dolgoznak. Mindkét módszer alkalmazási köre korlátozott.

A Neurobotics és az MIPT által fejlesztett agy-számítógép interfész (BCI) ideghálókon és az agyhullámokat rögzítő, a koponyára nem invazív módon felszerelt elektroenkefalográfon (EEG) alapul. Az elektródákat tartalmazó sapkát sebészi beavatkozás nélkül szerelték fel a páciensek fejére. Az agytevékenység elemzésével a rendszer valósidőben rekonstruálja az adott személy által látottakat.

agyhullamok0.jpg

A kísérlet elején a kutatók egészséges önkénteseket kértek fel 10 másodperces YouTube videotöredékeknek megfelelő 20 perces anyag megtekintésére. Öt kategóriát válogattak ki: absztrakt formákat, vízeséseket, emberi arcokat, mozgó mechanizmusokat, motorsportot.

Az EEG adatok elemzéséből kiderült: mindegyik kategóriára mások az agyhullám-mintázatok. Ez az észrevétel tette lehetővé az agy videókra adott válaszának valósidejű elemzését.

A második fázisban random kiválasztottak három kategóriát, és két ideghálót fejlesztettek. Az egyik „zajból” véletlenszerűen generált kategória-specifikus képeket, a másik az EEG-ből hasonló „zajt.” A hálókat azért gyakoroltatták, hogy az EEG jeleket a tesztalany által megfigyelt valódi képekké alakítsák. A rendszer átment a teszten, az esetek 90 százalékában könnyen kategorizálható, meggyőző képekkel állt elő.

„Megnyugtató, hogy megfigyelési eredményeink megalapozhatják a valósidőben működő agy-számítógép interfészeket. A mai technológiák, az Elon Musk által elképzelt invazív neurális interfészek használatához összetett sebészi beavatkozás szükséges, majd az eszköz természetes folyamatok hatására pár hónapon belül elromlik. Remélhetőleg olcsóbb és implantáció nélküli neurális interfészeket tudunk majd tervezni” – nyilatkozta Grigorij Raskov, az egyik kutató.

A Homo sapiens romokba döntheti a világűrt

Az emberiség gőzerővel pusztítja el, egyre érzékelhetőbb környezeti károkat okozva, zsigereli ki a Földet.

Monica Vidauri, a NASA Goddard Űrhajózási Központ asztrobiológusa, szabályozási és etikai specialistája szerint konkrét megelőző akciók nélkül a jövőben ugyanez történik a világűrrel is.

Az űrkutatás eddig együttműködés-alapú békés tevékenységnek számított, paradox módon még a hidegháború amerikai-szovjet versengése is az emberi fejlődést szolgálta. A Nemzetközi Űrállomáson (ISS), alapítása óta több ország (USA, Japán, Ausztrália, Kanada stb.) tudósai dolgoznak, más projektekben kínai és iráni kutatócsoportok működnek együtt amerikaiakkal.

astrobiologia0.jpg

 

Még meglepőbb, hogy egy 1998-as egyezmény kivételével nem szabályozzák ezeket a tevékenységeket. Az utóbbi idők negatív eseményei, például a megsemmisült indiai és kínai műholdak után keletkezett kozmikus hulladék, vagy az izraeli Beresheet egység szerencsétlen Holdra szállása következtében megfertőződött talaj azt vetítik előre, hogy az egyre jelentősebb űrközlekedéssel (és majd az űrturizmussal is) vége a nyugodt időknek.

A Space X körüli felhajtás, a cég csekély eredményei és fényszennyezése, a hawaii őslakosok egyik szent helyére megkérdezésük nélkül telepített teleszkóp szintén azt bizonyítják, hogy a tudományos előrelépés fontosabb a környezetnél és az emberi jogoknál – véli Vidauri.

astribiologia.jpg

Mivel az említett problémákra nincs szabályozás, az érintettek kritizálhatók, felelősségre viszont nem vonhatók.

Semmiféle garanciánk nincs, hogy a jövőben másként lesz, sőt, egyre többek szerint – miután a Homo sapiens elpusztítja az anyabolygót – a világűr (és gyarmatosítása) az emberiség egyetlen menekülési útvonala.

„Amikor ennyire fiatal ipari szektorról beszélünk, fontos lenne elismerni, hogy a gyarmatosítás, a természet kizsákmányolása nem történelmi események sora, hanem a világűrbeli sorsunkat megalapozó törvények potenciális ihlető forrása” – magyarázza pesszimistán a kutató.

Vidauri természetesen nem akarja leállítani az űrkutatást, a tudományos tevékenységek ütemét sem kívánja csökkenteni, csak attól fél, hogy ha az emberiség egyszer valóban kirajzik a kozmoszba, ugyanúgy fog cselekedni, mint amikor tönkreteszi a Földet. A változtatások elutasítása erre utal…

A Homo sapiens óriási lehetőségek előtt áll, már nem sci-fi, hogy az űr (a történelem során először) mindenki számára elérhető lehet, viszont nagyon nem mindegy, hogy az emberiség hogyan viszonyul a jövőbeni lakóteréhez – összegez Vidauri.

 

Miért nem szeretik a mesterségesintelligencia-kutatók a Terminátor-filmeket?

„A jelen és az előrelátható jövő mesterségesintelligencia-rendszereivel köszönőviszonyban sem álló képet festenek a szakterületről. Nagyon messze járunk a szuperintelligenciától, alapvető akadályai lehetnek az embernél értelmesebb MI fejlesztésének” – jelentette ki az új Terminátor-filmről az 1990-es években úttörő gépitanulás-kutatásaival világhírűvé vált Yoshua Bengio (Montreali Egyetem).

Steven Spielberg Cápája hasonlóan befolyásolta a közvéleményt – a filmnek semmi köze nem volt a tudományos valósághoz, hatására eltorzult véleményt alakítottunk ki a cápákról. Az apokaliptikus mesterségesintelligencia-filmek, például a Terminátor-mozik elszabadult és kontrollálhatatlan gépei pedig hamis félelmeket generáltak az MI-ről.

terminator.jpg

„A valóság az, hogy így nem fog megtörténni” – summázta a filmről alkotott szakmai véleményt a Facebook londoni MI kutatólaborjában dolgozó Edward Grefenstette.

A jelenlegi MI-k táblás játékokban eredményesek, felismernek arcokat stb. Ezekben a feladatokban jobbak az embernél, viszont egy test vezérlésétől is messze vannak még. Egyelőre egy egérével sem tudnának mit kezdeni.

Ha egynél több feladatot kell megoldaniuk, szintén akadályokba ütköznek. Neil Lawrence gépitanulás-szakértő (Cambridge) szerint az MI technológiákat jobb lenne „számítógépeknek és statisztikának” nevezni, mert általában rengeteg adatban rejlő statisztikai kapcsolatok komputeres megfejtéséről van szó.

terminator0.jpg

Elon Musk szintén sokat tett az MI-től való félelmek elterjedésével, ezzel szemben a kutatóközösségek nemcsak 20-30, de 5 évre is bizonytalanok a fejlődés tempóját illetően. Az emberi szintű MI-ről szintén megoszlanak a vélemények, egyesek feleslegesnek tartják.

„Az MI veszélyeiről beszélve, mindig az általános MI-re gondolnak. Ezek a gépek humán alkotóik kontrollján és specifikációin túlmutató kognitív képességekkel rendelkeznek. Az elképzelés azért irreális, mert a mostani fejlődés nagyon speciális készségek, nagyon speciális területeken történő kialakítására vonatkozik” – folytatja Grefenstette.

Bengio szerint jobb lenne, ha inkább az MI-kkel (emberek által) elkövetett visszaélésekkel foglalkoznánk – hogyan növelhetik az egyenlőtlenségeket, miként fokozhatják a megfigyelést, hogyan használhatók háborúban?
Lawrence nem bánja, ha elgondolkozunk az autonóm fegyvereken, bár a jövő háborúi mások lesznek, mint a Terminátorban látottak.

Szerencsére sok MI-szakértő, például az oktatásban vagy a klímakutatásban, pozitív hatású rendszereket fejleszt. Együttműködőbb, kommunikáló és átlátható, a nyelvet értő, az utasításokat követő, más rendszerekkel konzultáló gépekben, és nem gyilokgladiátorokban gondolkoznak.

A média feladata, hogy róluk, a terület tényleges állásáról tájékoztassa a közönséget, és ne szenzációhajhász klikkvadász riogatás vezérelje.

Tíz évvel hamarabb jön a Szingularitás

Shayne Manne, az Afrikai Szingularitás Egyetem (SingularityU Africa) vezetője és a Mann Made ügynökség társalapítója szerint a Technológiai Szingularitás – az a történelmi esemény, hipotetikus jövőbeli időpont, amikor a gépi intelligencia meghaladja az emberit – a mostanában prognosztizált 2045-nél tíz esztendővel korábban, 2035-ben fog megtörténni.

Manne a SingularityU Dél-afrikai Konferenciáján, október 16-án tartott bevezető előadásában a csúcstechnológia jelenlegi exponenciális fejlődéséről és lehetőségeiről beszélt. A fejlődés tempója miatt az esemény hamarabb következik be, a növekedés kontrollálhatatlan és visszafordíthatatlan, az emberi civilizációt alapjaiban átalakító gépi intelligenciához vezet.

singularity.jpg

„A Szingularitás az emberi faj egyik legjelentősebb eseménye lesz. Mihelyst megtörténik, és elkezdünk egyesülni a gépekkel, elképzelésünk sem lesz arról, milyen képességekkel rendelkezünk. Azt viszont már most tudjuk, hogy egy százéves személy által a múlt században látottak semmik a következő 15 esztendő változásaihoz képest” – véli Manne.

Szerinte a nélkülözés világát a bőség, a lehetőségek valósága váltja. A mai százévesek inkább kilencvenesek, 15 év múlva viszont jólétüket és egészségi állapotukat illetően hetveneseknek fogják érezni magukat.

singularity0.jpg

Szinte minden ipari, üzleti területet a masszív diszrupció jellemzi majd, és a vállalkozóknak keresniük kell, hogyan hathatnak a legpozitívabban az emberiségre. A jövő milliárdosainak valóban milliárdok problémáit kell megoldaniuk, hogy a földlakók ne ringassák tétlenségbe magukat.

Manne a görög-amerikai mérnök-fizikust, Peter Diamandist idézve tette fel a kérdést: „mi történik, amikor az MI, a robotika, a virtuális valóság és a szenzorok a 3D nyomtatással, blokkláncokkal, kvantumszámításokkal és globális gigabit hálózatokkal egyesülnek?”

Laila Pawlak, a SingularityU Nordic társalapító-igazgatója arról beszélt, hogy az exponenciális változások korában az üzleti tevékenységek hogyan érhetnek el döbbenetes társadalmi hatásokat, majd kiemelte az exponenciális és a lineáris közti különbséget.

„Nem becsülhetjük alá a technológia hatalmát, viszont jelenleg az ember a legintelligensebb faj, tehát rengeteg időt kell eltöltenünk a világ legégetőbb teendőivel, az ENSZ fenntartható fejlődés célkitűzéseivel” – foglalta össze mondanivalóját.

A 2035-ös dátum, az idő rövidsége és Pawlak gondolatmenete egyértelművé teszi, hogy a csúcstechnológiák és főként az MI fejlődésével párhuzamosan a döntéshozók felelőssége és a globális együttműködése is kvázi exponenciálisan nő.