Kutyák évtizedek óta dolgoznak rendőrök mellett, sokszor saját életüket áldozzák fel humán partnerük megmentéséért. Az utóbbi két évtizedben viszont egészen más négylábúak, robotkutyák is feltűntek, és nem meglepő módon, a bűnüldözésben is kívánják használni őket, például rejtett bombákat detektálhatnak, vagy túszejtésnél játszhatnak fontos szerepet.

A Massachusettsi Rendőrség bombákra szakosodott részlege november 5-ével bezárólag, három hónapon keresztül tesztelte a világhírű Boston Dynamics egyik legismertebb robotját, a kutyáról mintázott, korábban valódi élethelyzetekben remekül teljesítő Spotot. Eddig főként veszélyes környezetekben végzett távirányított munkát.

A rendőrség szóvivője, David Procopio közölte: ugyanúgy kezelték, mint más robotokat, azaz távirányított mobil megfigyelő-eszközként funkcionált, vagy ajtókat nyitott ki stb.

„A robottechnológia értékes eszköz a bűnüldözésben, pluszinformációkat szolgáltat veszélyes környezetekről” – jelentette ki a pontos részletekbe nem bocsátkozó Procopio.

Michael Perry, a Boston Dynamics üzleti fejlesztés részlegének elnökhelyettese elmondta, hogy egyetért a robotkutya alkalmazását szkeptikusan fogadó jogvédő szervezetekkel, és azonnal meg is nyugtatta őket – kizártnak tartja, hogy a rendőrség fegyverként használja Spotot.

„Fogyasztóinkkal végzett korai értékeléseinkből egyértelművé vált, hogy a robot használatára vonatkozóan, azonos hullámhosszon vagyunk. Világos, hogy a gépet csak akkor működtethetik, ha garantáltan semmiféle kárt nem okoz embereknek” – magyarázza Perry.

A kevés információ alapján úgy tűnik, hogy a rendőrség mindenek felett le akarta tesztelni, hogy más robotokhoz képest Spot minőségi javulást jelent-e, vagy sem. Egyelőre nem tudni, hogyan vélekednek róla.

„Általában az történik, hogy ezeket a technológiákat gyorsabban alkalmazzák, mint ahogy társadalmi, politikai és jogi rendszereink reagálnak rájuk. A kormányügynökségek részéről nagyobb átláthatóságra lenne szükségünk” – jelentette ki Kade Crockford, az egyik jogvédő szervezet igazgatója.

Mivel érhetjük el, hogy a gépek jobban teljesítsenek?

Például, ha tudatosítjuk bennük, hogy bármelyik pillanatban végük lehet. Egy dinamikus és kiszámíthatatlan világban az önfenntartás az intelligens ágensek célja – vélik a Dél-kaliforniai Egyetem kutatói egy új tanulmányban.

A tanulmány elsőszámú szerzője António Damásio, az érzelmeket, a döntéshozást és a tudatosságot meghatározó agyi folyamatokat vizsgáló világhírű neurológus, az Agy és Kreativitás Intézet (BCI) vezetője. Jelen dolgozata robotikai tényekkel kiegészített/megtámogatott filozófiai és elmetudományi alapokon nyugszik.

Damásio és munkatársai javaslata: jól működő robotoknak nem kell hihetetlenül erősnek lenniük, hanem jobb, ha sebezhetők, mert csak így képesek olyan stratégiai fogalmak alkalmazására, mint például az önuralom vagy az önfenntartás.

„Ha egy MI inputként használhatja az érintést és a nyomást, akkor a veszélyt és az egyéni kockázatot is képes azonosítani” – állítják a kutatók.

A robotok létbizonytalansága, félelmeik kooperatív túlélési játékokat (például: Shipwreck Arcana, 2018) idéznek fel, amelyekben a résztvevőknek a korlátozott erőforrásokért vagy egyensúlyt kell találniuk egymás között, vagy le kell számolniuk egymással. A források megosztásával több személyt óvunk meg, míg egyesek forrásainak feláldozásával nagyobb az esély, hogy csak egyvalaki éli túl az egészet (és nyeri meg a játékot).

Semmi új nincs a saját „egészségét” érzékelő robotban – például, ha egy autó jelzi az alacsony üzemanyagszintet vagy a motor túlmelegedését, önfenntartó magatartást mutat.

A gondolkodás vagy a prioritások meghatározásának modellezésére nincs még semmilyen köztes áramkör, helyette az autónak vannak szenzorai, amelyek jelzik a hibákat a sofőrnek, hogy oldja meg őket. A jövőben viszont jöhetnek a motorjuk állapotát folyamatosan figyelembe vevő, a „túlélésért” tízpercenként önmagukat lehűtő stb. járművek.

Damásio szerint bizonyos feltételek mellett gépek képesek a homeosztázishoz hasonló folyamat kivitelezésére, amihez élő organizmusokra jellemző érzések, például motiváció és viselkedésük újszerű kiértékelése is szükséges. (A homeosztázis az élő szervezet változó külső és belső körülményekhez való alkalmazkodó képessége.)

A jármű jól passzol ehhez a képhez, mindig mindenre figyelmeztető szenzorok helyett hipotetikus agya elemzéseket futtatna különféle tényezőkről, hogy mi sikerülhet félre, mennyire valószínű ez és ez a forgatókönyv stb.

Valahogy úgy, ahogy az emberi elme működik. A robotok így még közelebb kerülnének hozzánk, és a teljesítményük is jelentősen javulna – véli Damásio.

Az emberi mobilitás még az ugyanazon városon belül megtett rövid távolságok esetében is fontos tényező a vektorok által terjesztett betegségek, például a malária vagy a Dengue-láz járvánnyá alakulásában – állapították meg a Lausanne-i Szövetségi Műszaki Egyetem (EPFL, Svájc) és a Massachusetts Institute of Technology (MIT) kutatói. (A vektor a járványtanban fertőző ágenst hordozó, annak átvételét megvalósító élőlény, legismertebb fajtái az ízeltlábú állatok. A Föld lakosságának 80 százaléka egy, 50 százaléka pedig legalább kettő, vagy még több ilyen betegségnek van kitéve.)

A kutatók különféle mobilitás-modelleket összehasonlítva vonták le a következtetést: a mobiltelefonok helyadataihoz való hozzáférés kulcsjelentőségű a betegség terjedési dinamikájának megértéséhez, és járvánnyá alakulásának megakadályozásában.

Ezekhez az információkhoz ismert okok (személyiségi jogok stb.) miatt még a közegészségügynek is nagyon nehéz, szinte lehetetlen hozzáférni.

Az urbanizáció, a mobilitás, a globalizáció és az éghajlatváltozás, mind szerepet játszanak a vektorok által terjesztett betegségek terjedésében. A mobilitást eddig főként nagyobb területeken, országos és regionális szinten vizsgálták. Az új tanulmány szerzői településeken (városokon, falvakon) belüli, illetve azok közötti, kis területet lefedő mozgásokra, valamint a helyadatokra összpontosítottak.

Az emberi mobilitás és a Dengue-láz 2013-14-es szingapúri megjelenése közötti összefüggéseket elemezve derült ki, hogy még elenyésző mozgások is hozzájárulnak járványok kitöréséhez. Ezzel párhuzamosan felismerték a térbeli elosztást hatékonyan megjelenítő modell fontosságát.

A kutatók ágensalapú átadási modellel dolgoztak, amelyben embereket és szúnyogokat a fertőzés különböző szakaszain keresztülmenő ágensek jelenítettek meg. Digitális szimulációval összehasonlították a rendszer járványkitörésre adott reakcióit. Munkájukhoz valós (2013-as és 2014-es) adatokat használtak.

Különböző adatsorokon alapuló négy mobilitásmodellt vetettek össze: az egyik mobiltelefonos helyadatokkal, a másik népszámlálási adatokkal, a harmadik véletlenszerű mobilitással, a negyedik elméleti felvetésekkel dolgozott. Személyekhez mindegyikben két – potenciálisan naponta felkeresett – helyszínt (otthon, munkahely) rendeltek.

Az első adatsor egy szingapúri mobilszolgáltató anonimmá tett információiból állt. A mobiltelefon- és a népszámlálás-alapú modell működött is, másrészt pedig kiderült, hogy ezek az adatok a magánszféra (privacy) megsértése nélkül is beszerezhetők.

A munkaerőpiacon növekszik az egyre magasabb szintű technológiai készségekkel rendelkező dolgozók iránti igény. A vállalatok csak akkor maradnak fenn a globális versenyben, ha mind komolyabb összegeket fektetnek az adott állásra ideális személyek felvételére, alkalmazására, továbbképzésére stb.

A követelmények – és lehetőségek – növekedésével párhuzamosan, a fiatalok egyre több időt töltenek technológiai készségeik pallérozásával, hogy később valamilyen állomállást tölthessenek be.

Az infokommunikációs technológiák gyors fejlődésével viszont szinte napról napra nehezebb megmondani, hogy egy-egy területhez pontosan milyen készségcsoportok is kellenek.

Az Udemy online oktatási platform a 2020-as lehetőségeket illetően végzett felmérést. Több mint 40 millió felhasználó adatait elemezve, állapították meg, hogy a Python programozási nyelv ismerete a lenépszerűbb csúcstechnológiai készség, de a mesterséges intelligencia és az adattudomány iránt is nagyon komoly az érdeklődés.

„Gyakran tapasztaljuk, hogy a vezető szintű munkaerőnél népszerűek ezek a területek. Egyszerűen jobban meg akarják érteni vállalatuk működését, üzleti tevékenységét, és az adattudományt használják hozzá” – nyilatkozta Shelley Osborne, az Udemy egyik alelnöke.

Ma már könnyebb az adatelemzés, mint akárcsak néhány éve volt, értelmezésük viszont egyrészt elengedhetetlen, másrészt összetett tevékenység. Nem véletlen, hogy (a LinkedIn szerint) az amerikai munkaerőpiac legjobb állásajánlatai az adattudománnyal kapcsolatosak.

Osborne azt is elmondta, hogy a technológiai tanfolyamok egyre keményebbek, robusztusabbak, ugyanakkor a bevezető jellegű rövidebbek még a nem az infokommunikációs szektorban dolgozók számára is kifejezetten hasznosak lehetnek. A mesterségesintelligencia-kapacitásokkal felvértezett szervezetek mind inkább adatvezéreltté válnak.

MI és adattudomány mellett a szoftverfejlesztés (Python, Java Script), a felhőszámítások (Amazon Webszolgáltatások, Google Cloud) és az üzleti intelligencia (Microsoft Business Intelligence) szintén fontosak.

A munkaerő-toborzó szoftvereket fejlesztő iCIMS szerint egy cégnek pár éve átlag 55 napba telt egy technikai munkakör betöltése. 2019-ben már 66 nap, a betöltetlen állás miatti anyagi veszteség pedig napi 680 dollár.

A jelenleg tíz legnépszerűbb készség (sorrendben): Python, React web (JavaScript könyvtár felhasználói interfészek kidolgozásához), Angular (JavaScript alapú nyílt forrású webkeret), gépi tanulás, Docker (nyílt platform szoftvercsomagokhoz), Django (Python-alapú ingyenes és nyílt forrású webkeret), CompTIA „bizonyítványok”, Amazon AWS (felhőszámítások), mélytanulás, React Native (a Facebook nyílt forrású mobilalkalmazás-fejlesztő kerete).

A számítógépes játékok történetében ismert tény, hogy a durva beszéd gyakran elbizonytalanítja az ellenfelet. Egy új kutatásból kiderült: az állítás akkor is érvényes, ha játszópartnerünk nem Homo sapiens, hanem mesterséges intelligencia.

Robotok ugyanis nemcsak diadalmaskodhatnak játékokban az ember felett, hanem kemény beszédükkel negatív érzelmeket is képesek kiváltani belőlünk – állapították meg a pittsburghi Carnegie Mellon Egyetem (CMU) friss tanulmányának szerzői.

A kutatók a kereskedelmi forgalomban beszerezhető Pepper nevű humanoid robotot úgy programozták, hogy egy stratégiai játék közben kritikus szavakat vágjon humán versenytársához. A „sértés” ugyan egyáltalán nem volt durva, viszont a gép így is „sikeresen” összezavarta ellenfelét, negatívan hatott rá.

A vizsgálat részeként 40 önkéntes 35-35 alkalommal mérkőzött meg Pepperrel. A felek a felsőoktatási intézmény által a racionalitás tanulmányozására használt Guards and Treasures játékban mérték össze a tudásukat.

A robot időnként bíztató szavakat mondott versenytársainak, máskor viszont olyanokat, hogy „szerintem rossz játékos vagy”, vagy „menet közben kiderült, hogy összevissza játszol.”

A CMU tudósai eleve ügyeltek arra, hogy Pepper ne legyen túl sértő, ne használjon egyértelműen durva, vulgáris szavakat, kifejezéseket.

A kutatásból kiderült: a humán partnerek jobban teljesítettek, amikor a robot bátorította őket.

Az a tény, hogy egy mesterséges intelligencia akár csak pár szóval is befolyásolhatja az emberi racionalitást, a jövőben, amikor az MI-k és az általuk vezérelt robotok, dolgok internete (IoT) eszközök és más okos szerkezetek a hétköznapok integráns részeivé válnak, komoly hatással lehet a társadalomra.

„Munkánk egyike az első olyan tanulmányoknak, amikor nincs együttműködés az ember-robot interakcióban. Háztartási asszisztensektől értelemszerűen elvárjuk a kooperációt, viszont egyes szituációkban, például online vásárlásnál az MI-nek nem biztos, hogy ugyanazok a céljai, sőt, más céljai is lehetnek, mint az embernek” – magyarázza Fei Fang, az anyag társszerzője.

A kutató azt is elmondta, hogy a jövőben az ember-gép kommunikáció nemverbális megnyilvánulásaira még jobban kell összpontosítani, illetve figyelembe kell venni, hogy különféle gépek különféle reakciókat válthatnak ki belőlünk.

Autoriter kormányok, például Kína, India vagy Kazahsztán internetcenzúrája milliárdok számára ellehetetleníti az információhoz való szabad hozzáférést. A cenzúra kijátszása örökös versenyfutás az egyre fejlettebb technológiákkal dolgozó rezsimekkel. Mivel manuális módszerekkel kell megtalálni a megoldást, a tevékenység kifejezetten időigényes.

A Maryland Egyetem számítástudományi szakemberei különleges eszközt fejlesztettek, amellyel kiegyenlítettebbé teszik a versenyt. A Genetic Evasion (genetikus kitérés/kijátszás) kifejezést rövidítő Geneva ugyanis automatikusan tanulja meg a teendőket.

Kínában, Indiában és Kazahsztánban tesztelték, és több tucatnyi módszert (cenzorok logikai tévedéseinek kihasználása, rések észlelése stb.) talált az online cenzúra kijátszására. A módszerek manuális technikákkal nem működnének, sőt, senki nem venné őket észre.

„Genevának köszönhetően, ez az első alkalom, hogy mi vagyunk előnyben. Egy teljesen új fegyverkezési verseny első lépése, amelyben a cenzorok és ellenségeik egyaránt mesterségesintelligencia-rendszerekkel dolgoznak” – nyilatkozta Dave Levin, az egyik fejlesztő.

A technika azon a tényen alapul, hogy minden internetes információ a küldő számítógép által adatcsomagokra van tördelve, amelyek aztán a fogadó komputeren ismét összeállnak. Cenzorok általában az online keresés közben elküldött adatcsomagokat figyelik, majd blokkolják például a Tianamen tér kulcsszavakat tartalmazókat.

A biológiai minta, az evolúció inspirálta genetikus algoritmus, Geneva újdonsága, hogy megváltoztatja az adatok szétbontásának módját, és így a cenzor nem ismeri fel a tiltott tartalmakat, vagy egyszerűen képtelen a kapcsolat ellenőrzésére. Az MI genetikus építőkockákból formál utasítássorokat, DNS helyett kicsi kódrészeket használ az építőkockákhoz. A kódrészek egyenként szinte semmit nem tesznek, de utasítássorokká állva kifinomult kijátszási stratégiákat képesek kivitelezni.

Geneva több generáción keresztül futtatja genetikus kódját, megtartja, mutálja és egymással keresztezi, majd teszteli a leghatékonyabbakat. Gyorsan dolgozik, több sikeres stratégiát azonosít.

Megfordulnak a szerepek, más lesz a reaktív, más a proaktív: Geneva előtt a kutatók azonosították a cenzúrastratégiákat, majd próbáltak valamit kidolgozni ellenük. Most viszont az MI találja ki, hogyan vágja át a cenzort, a kutatók pedig látják, hogy a cenzorok milyen módszerekkel igyekeznek megint ellehetetleníteni a szabad információáramlást.

Laborban, álcenzorokkal, de a valóságban, valódi cenzorokkal szemben is tesztelték, és lényegében az összes csomagmódosító (és egy korábbi anyagban publikált) stratégiát azonosította.

Kínában változtatás nélküli Chrome böngészővel dolgozott, és a felhasználó eredményt ért el a tiltott kulcsszavakkal. Az MI Indiában és Kazahsztánban szintén sikeresnek bizonyult.

A kutatók hamarosan az adatokat és a kódot is közkinccsé teszik, szabad hozzáférést biztosítva autoriter rendszerek felhasználóinak cenzúrázott tartalmakhoz. Következő lépésben Genevát a kliensoldalról a biztonságosabb szerveroldalra tervezik költöztetni. Ez azért fontos, mert ha megtörténik, a felhasználónak semmit sem kell telepítenie a gépére.

A Champions Traveler honlap friss elemzése kimutatta, hogy az előrejelzések alapján (a sok amerikai milliárdos által támogatott és a közeli jövőben) iparággá alakuló űrturizmus kifejezetten negatív hatással lesz a környezetre, jelentős mértékben súlyosbítani fogja az éghajlatváltozást, felgyorsítja a következményeket.

Egy űrhajó fellövésével ugyanis 395 egyirányú transzatlanti repülőút, vagy 73 átlagos gépkocsi által egy év alatt kibocsátott széndioxiddal azonos mennyiségű mérgező gáz kerül a levegőbe.

Egyelőre kevés rakéta indul a sztratoszférába és távolabbra, viszont a legfrissebb sajtóértesülések szerint, például Elon Musk SpaceX vállalata jóvoltából a szám hamarosan emelkedni fog.

„Mihelyst a rakétakilövések megszokottá válnak, és az űrturizmus még a mi életünk során kialakul, aztán felgyorsul, az ezzel foglalkozó cégeknek tevékenységük környezeti következményeit is nagyon komolyan figyelembe kell venniük” – állítja a Champions Traveler.

Az elemzés szerzői megállapították, hogy a SpaceX Falcon 9B gépe 112,184 kiló (29,6 gallon) erősen finomított kerozint éget el, és elégetett kilónként 3 kiló széndioxid jut az atmoszférába, azaz, ha a 112,184-et 3-mal megszorozzuk, kiderül: a Falcon egyetlen kilövésével 336,552 kilogramm széndioxid generálódik.

Musk űrturizmus elképzelése szerves része az üzletember Mars gyarmatosítására vonatkozó tervének. A szükséges személyzet és felszerelések, élelmiszer stb. vörös bolygóra szállításához mintegy 1000 SpaceX Starship űrhajó kellene, majd – Musk szerint – nagyjából 20 év alatt épülne ki a Homo sapiens ottani jövőjét megalapozó infrastruktúra.

A Tesla-főnök nincs egyedül. Jeff Bezos (Amazon) Blue Origin projektje, a Virgin Galactic, a NASA, valamint Egyesült Államokon kívüli ügynökségek szintén az űrturizmus beindításán, felvirágoztatásán dolgoznak, óriási üzleti lehetőséget látnak benne.

Az érintett cégek száma évről évre nő, és minél több rakétát lőnek fel a világűrbe, mindaddig növekedni fog a mérgező gázok kibocsátása, amíg valamilyen környezetkímélő kerozin-alternatívát elő nem állítanak.     

Halála után több mint 60 évvel, két VFX (vizuális effekt) vállalatnak köszönhetően az amerikai mozi egyik legnagyobb legendája, James Dean (1931-1955) visszatér a filmvászonra.

A Finding Jack azon a tényen alapul, hogy a vietnami háború végén több mint 100 ezer elhagyott katonai kutya létezett az Egyesült Államokban. A Hollywood Reporter szerint Dean nem főszerepet, hanem „másodlagos főszerepet” játszik majd benne.

A gyártó Magic City Films a színész családjától megvásárolta a jogokat. A cél James Dean élethű digitális változatának megalkotása, kivitelezésében a kanadai Imagine Engine és a dél-afrikai MOI Worldwide VFX stúdiók vesznek részt. A színész testét teljes mértékben CGI (computer generated imagery, számítógépen létrehozott kép) technológiával „teremtik újra”, a hangot viszont másik színész adja hozzá.

Anton Ernst társrendező elmondása alapján sokáig keresgéltek az adott szerepre, egy nagyon összetett karakter megformálására alkalmas színészt, végül James Dean mellett döntöttek.

A nyilatkozat nem egyértelmű, hiszen valószínűleg sok élő színész képes lenne eljátszani a szerepet.

Színészek jogainak megvásárlása és CGI-vel történő újraalkotásuk nem új gyakorlat (Furious 7, Rogue One: A Star Wars Story), viszont Hollywood egyre komolyabban veszi, egy Ang Lee filmben például Will Smith digitálisan legyártott fiatalabb önmagával játszott együtt.

Bármely színész tökéletes „újraalkotása” óriási lehetőségekkel kecsegtet a jogait birtokló stúdió számára. Képzeljük el Keanu Reeves, Angelina Jolie vagy Will Smith hibátlan digitális másolatát a vásznon, miközben a stúdió megosztja a licencdíjakat a színésszel. Sokak szerint soha nem fog megvalósulni, Alisa Wilkinson amerikai filmkritikus viszont úgy véli, hogy már a következő évtizedben megtörténhet, hacsak a filmes, színész stb. szakszervezetek közbe nem lépnek.

Az elhunyt Peter Cushing játszott már a Csillagok háborúja előzmény Rogue One-ban, és ha színészek újraalkothatók, akkor alkothatók is, nem kell szerepekre keresgélni a megfelelő embereket. A jelenség nem a sztárokat fogja érinteni, hanem a sok mellékszereplőt, akiknek a nevét úgysem jegyzi meg senki.

Vitatható, hogy a Finding Jack szóban forgó szerepét kizárólag James Dean tudja tökéletesen megformálni, marketingfogásnak viszont hibátlan, és nem is meglepő egy kamuhírektől (fake news) és kamuképektől/videóktól (deepfakes) egyre inkább hemzsegő (média)valóságban.

Az OpenAI 2018-ban kimutatta, hogy a legnagyobb mesterségesintelligencia-modellek gyakoroltatásához használt számítási kapacitás 2012 óta minden 3,4-ik hónapban megduplázódik.

A San Francisco székhelyű MI kutatólaboratórium nemrég kiegészítette a tavalyi adatokat. Kiderült belőlük, hogy a 2012 utáni duplázódás hogyan viszonyul a szakterület kezdete utáni történelmi folyamatokhoz, a számítási kapacitás megkétszereződésének korábbi időintervallumaihoz. Számszerűsítve: 1959-től 2012-ig, a Moore törvényt követve, a szükséges kapacitás kétévente kétszereződött meg. Azóta viszont nagyon megváltozott a helyzet…

Döbbenetes eredmény született: a mostani duplázódási idő az ezt megelőző hetede.

A nélkülözhetetlen kapacitások drámai növekedése egyben azt is jelzi, hogy mennyire költségesek a terület eredményei. Egy adat: 7 éve alatt 300 ezerszer nagyobb lett az ezirányú számítógép-használat.

Az utóbbi idők legmarkánsabb sikerei a Google BERT nyelvi modellje, az OpenAI szintén nyelvi modell GPT-2-je, vagy a DeepMind go (AlphaGo) után stratégiai játékban, a StarCraft II-ben is diadalmas AlphaStar-ja.

Már tavaly is, idén pedig még többen kongatták a vészharangokat – a mélytanulás (deep learning) költségei (és gyakran a közben elhasznált energia mennyisége is) az egekbe szöknek. A Massachusetts Egyetem (Amherst) tanulmányt közölt a növekvő számítási költségek közvetlen természeti hatásairól, a tevékenység széndioxid-lábnyomról, a kettő közötti szoros és közvetlen összefüggésekről.

A tanulmányban megjegyezték, hogy az MI-kutatások privatizálása sem egyértelműen pozitív, mert így a felsőoktatási intézmények laboratóriumai eleve hátrányból indulnak a gazdag magáncégekkel szemben, mivel sokkal kevesebbet engedhetnek meg maguknak.

A növekvő aggodalmak és félelmek eloszlatására több ipari csoport fogalmazott meg ajánlásokat. A seattle-i nonprofit Allen Institute for Artificial Intelligence javaslata, hogy például a teljesítménnyel, eredménnyel együtt, a kutatók mindig közöljék nyilvánosan a modellek begyakoroltatásának pénzügyi és gépkapacitásbeli költségeit. Az OpenAI az akadémiai kutatások nagyobb anyagi támogatását javasolja a döntéshozóknak. Szerintük csak így lehet felszámolni, de legalábbis csökkenteni az ipari és a felsőoktatási laborok költségvetése közötti drámai különbséget.

Ha három égitest, például a Föld, a Hold és a Nap keringési pályája érinti egymást, gravitációs vonzásaik sajátos és látszólag kiszámíthatatlan rendszert eredményeznek. Isaac Newton óta rengeteg csillagász próbálta kitalálni, hogyan jelezhető előre, hogy egy adott téridő-pillanatban hol fognak térben és időben tartózkodni.

Hagyományos komputerek borzalmasan sok időt, heteket, gyakran hónapokat töltenek el ilyen számításokkal, míg eredményre jutnak. Úgy tűnik, az élet és tudomány sok más területéhez hasonlóan, a mesterséges intelligencia a csillagászatban is fontos változásokat hoz.

Például jelentősen felgyorsíthatja ezeket a számításokat.

A Cambridge Egyetem ideghálója a kutatók szerint a három égitestes problémát jóval hamarabb megoldja, amellyel komoly segítséget nyújt csillagászoknak olyan jelenségek megértésében, mint a csillagcsoportok viselkedése, vagy a fekete lyukak keletkezése.

A Brutus nevű program a brute force-ra (nyers erő) utaló szójáték, és mint a neve sugallja masszív számítási kapacitásokat használva old meg problémákat. Jelen esetben a kutatók kb. 9900 leegyszerűsített három égitestes forgatókönyvet generáltak, amelyeket az ideghálóba tápláltak. Megtanították neki, hogyan oldja meg a szcenáriókat, majd Brutusszal együtt 5 ezer teljesen újat kellett kezelnie.

Döbbenetes eredmény született, az MI nem egész egy másodperc alatt oldott meg egy-egy problémát. Brutus tovább, problémánként majdnem két percig dolgozott.

Az ok: az MI lépésről lépésre történő számítások helyett mintázatokra következtetett.

„Ha az idegháló jó munkát végez, korábban soha nem látott tempóban válaszolhat meg kérdéseket, és így sokkal mélyebb témák, például a gravitációs hullámok keletkezésének megválaszolásában is előrébb léphetünk” – nyilatkozta Chris Foley biostatisztikus, a kutatást ismertető tanulmány egyik társszerzője.

A megközelítésnek értelemszerűen vannak korlátai is, például a méretezhetőség komoly fejtörést okoz a kutatóknak.

„Egyértelmű összjáték figyelhető meg a fantasztikusan teljesítő idegháló begyakoroltatása és a gyakorláshoz használt adatok összegyűjtése között. Ez egy szűk keresztmetszet” – folytatja Foley.

Mindezek ellenére bizakodnak, hogy jól működő hibrid rendszert hoznak létre. A Brutus-féle szoftverek elvégzik a kemény munkát, az ideghálók pedig a szoftver tevékenységét akadályozó komplex számításokat abszolválják.