Úgy tűnik, se számítógép, se elektromosság nem kell mesterséges intelligencia létrehozásához. legalábbis a Wisconsin-Madison Egyetem egyik különleges kutatása ezt igazolja. A tudósok ugyanis képeket érzékelők, áramkörök, sőt, áramforrás nélkül felismerő „intelligens” üveget alkottak.

„Mindig azon töprengünk, hogyan lássanak a jövő gépei, milyenek legyenek a képtechnológiai szoftverek, a feladatvezérelt technológiák. Új megoldásunk komoly változásokat hozhat a gépi látórendszerek tervezésében” – nyilatkozta Zongfu Yu, az egyik fejlesztő.

A kutatók kézzel írt számokat felismerő, azonosító „okos” üveglapot dolgoztak ki. Különböző méretű és formájú légbuborékok az üveglap speciális pontjaira történő elhelyezésével kezdték, majd jól kiválasztott helyekre tett fényelnyelő anyagok, köztük grafén hozzáadásával folytatták.

Miután leírtak egy számot, a számról visszaverődő fény az üveg egyik oldalára került. A buborékok és a szennyeződések a számtól függően meghatározott módon szórják szét az üveg túloldalán, a nullától 10-ig meghatározott pontokat elérő fényhullámokat. Mindegyik pont más számnak felel meg.

Az üveglap fénysebességgel és bármilyen hagyományos számítógépes erőforrás nélkül „megmondja” a kutatóknak, hogy milyen számokat lát.

„Hozzászoktunk a digitális számításokhoz, de kutatásunk kitágítja a nézőpontunkat. A fény terjedésének hullámdinamikája az analóg mesterséges neurális számítások új módszerét kínálja” – folytatja Yu.

Mivel a gépilátás-rendszerek az önvezető autóktól a szállító robotokig jelentős szerepet töltenek be a számítástudományban, pontos látásra történő tanításuk kulcsfontosságú a mesterséges intelligencia fejlődésében. Az „okos” üveg egyelőre nem rendelkezik az ezekhez az alkalmazásokhoz szükséges számítási kapacitással, fejlesztői viszont máris egy nagyon konkrét használaton, az okostelefonok biztonságán gondolkoznak.

Ha a készülékzárt arc ID-vel akarjuk feloldani, az eszközben lévő egyik MI-nek számításokat kell lefuttatnia, és (egy kicsit) merül az akkumulátor. Ha okosüveg-darabkát teszünk a telefonra, nincs áramfogyasztás, így az akkumulátor sem merül.

„Az üveget csak egyetlen személy arcát felismerő biometrikus zárként is használhatjuk. Mihelyst kész, a végtelenig kitart, áram- és hálózati kapcsolat nélkül, nincs szüksége rájuk. Többezer évig biztonságban tarthat eszközöket” – magyarázza Yu.

A Carnegie Mellon Egyetem (CMU) és a Facebook mesterségesintelligencia-technikákat használva, közösen dolgozott ki hat profi játékost hibátlanul átverő – jól blöffölő – algoritmust. A közösségi pókerek legnépszerűbb változatában, a Texas Hold’emben korábban mindegyikük több mint egymillió dollárt nyert.

Pluribus, az új MI 5 ezer leosztást játszott velük és folyamatosan nyert. Egy másik teszten 13 profival mérkőzött meg, 10 ezer leosztásban, és ismét diadalmaskodott. Meglepő stratégiákat alkalmazott, és úgy blöffölt, mint egy rutinos hivatásos versenyző.

Az algoritmus olyan jól sikerült, hogy a fejlesztők eldöntötték: kódját nem teszik közkinccsé, mert alaposan megkopasztaná az online pókercégeket, túl veszélyes lenne számukra.

„Általában kitaláljuk az ellenfél gyenge pontjait, de neki nincs. Az MI annyira erős volt, hogy semmilyen fogást nem találtunk rajta” – nyilatkozta Jason Lee, az egyik versenyző.

A sakk és a go a mesterségesintelligencia-fejlődés mérésének szabványává vált, de ezekben és az MI diadalát hozó más játékokban, általában ketten vesznek részt, így az ellenfél lépéseit könnyű látni. A sok-résztvevős pókerben viszont még a lapokat sem lehet.

„Döbbenetes. Nem gondoltam, hogy ilyen eredményt ér el, csak egy éve kezdtem el hinni benne” – jelentette ki a 2017-ben kétszemélyes játékban sikeres póker MI-t jegyző Tuomas Sandholm, az egyik fejlesztő. (A kétszemélyes változatban egyetlen optimális stratégia létezik, a többszemélyesben egyelőre nem bizonyított ilyen stratégia létezése.)

Sandholm és társa, Noam Brown a minden egyes kijátszott lappal járó lehetséges cseréken alapuló technikát dolgozott ki, és így az MI-nek nem kell az összes játékos leosztásonkénti összes lehetséges stratégiáját figyelembe vennie, azaz könnyebbé vált a dolga.

Az eddigi pókeralgoritmusokhoz szuperszámítógép kellett, Pluribus viszont csak egy szerveren fut.

A győzelem mérföldkő lehet az MI-fejlesztések történetében. Pókerben több kell, mint a hatalmas számítási kapacitás („nyers erő”), például bizonytalan feltételek mellett a játékelmélet alapjaira támaszkodva kell tárgyalni stb.

A játékban használt technikák az élet más területein, termékek árazásánál, önvezető autók útválasztásánál, de a honvédelemben is alkalmazhatók. A Facebook egyelőre semmit nem szándékozik tenni az új MI-vel.

Többhónapos tesztelést követően, a Fuel Games startup múlt héten tette nyilvánossá az Elszabadult istenek blokklánc-alapú kártyajáték bétaváltozatát. Eddig még egyetlen blokkláncos (blockchain) játék körül, nem volt ekkora felhajtás – az előzetes értékesítésnek köszönhetően, az Elszabadult istenek máris 4 millió dollár körüli összeget generált.

Az óriási érdeklődés az úgynevezett „nem helyettesíthető zsetonokkal” (non-fungible tokens, NFT) magyarázható. Az NFT mögötti bonyolult technológia célja egyszerű: a zsetonok gyűjthetők. Úgy működnek, mint a kézzel megfogható kártyák: minél ritkábbak, annál értékesebbek. Eredetiségüket a blokklánc-hálózat kriptográfiai eljárással hitelesíti, és így központi hatóságra sincs szükség hozzá.

Sokak szerint az elképzelés elég erős ahhoz, hogy tömegek használják a blokkláncokat, de legalábbis játsszanak rajtuk.

Ezek a játékok fizikai és digitális formában egyaránt több évtizede sikeresek. Az Elszabadult istenek az 1993-ban debütált népszerű Magic: The Gathering fizikai kártyajátékhoz hasonlít, amelyben a résztvevők saját csomagokat gyűjthetnek össze. Minél ritkább egy lap, annál értékesebb.

A tranzakciók feldolgozásában közismerten lassú és nem is túl hatékony blokklánc-technológiát, csak a lapok nyomon követésére kell használni, hogy a gamerek tudják, kinél van ez és az a kártya, de maga az Elszabadult istenek a láncon kívül játszható.

A Magic-et kb. 20 millióan játsszák, és komoly másodlagos piac alakult ki körülötte; a felhasználók lapokat és egyéb digitális javakat adnak-vesznek. A jelenség sok online játékban megfigyelhető, az Elszabadult istenek viszont, az Ethereum blokklánc és az NFT-k miatt más – a gamerek valóban tulajdonosai a kártyáknak, amelyeket saját digitális pénztárcájukban tárolnak, és természetesen kereskedhetnek is velük. Mihelyst elindul a teljes változat és a lapokat kibocsátották, a Fuel Games-nek nem áll többé módjában változtatni rajtuk.

Az Ethereum blokkláncon működő speciális zsetonok, az NFT-k a 2017-es CryptoKitties-szel váltak népszerűvé – a userek digitális macskákat gyűjthetnek, táplálhatnak. Azóta több hasonló „gyűjtögetős” játék jelent meg, NFT-piacterek alakultak ki, más blokkláncok saját NFT-változatokat találtak ki.

Sokak szerint a zsetonok túlmutatnak a játékokon, és fizikai javakat, például műalkotásokat reprezentálhatnak, illetve digitálisan bizonyítják, hogy valódi tulajdonjogunk van egyes tárgyak felett.

Robbie Ferguson, a Fuel Games társalapítója szerint az Elszabadult istenekhez hasonló darabok megváltoztatják a játékfejlesztők és a gamerek közti kapcsolatot.

„Az új modellben a fejlesztők valódi digitális vagyontárgyakat hoznak létre, amelyeket a játékosok megnyerhetnek, és talán profitot is termelhetnek velük. A blokklánccal pénzzé tehetik az idejüket” – nyilatkozta.

Kutatók több évtizede kísérleteznek mikroelektromechanikai rendszerek (MEMS) élő anyagokkal történő összekapcsolásával, kezdetleges kibernetikus organizmusok (cyborgok) létrehozásával. A gyógyszeradagolástól az optikai és elektrokémiai érzékelőkig, vagy a chipeken lévő szervekig (organs-on-chips), ma már sok Bio-MEMS (biomedikális MEMS) alkalmazás létezik.

A japán RIKEN Központ biorendszerek dinamikáját tanulmányozó tudósai és a tokiói Denki Egyetem szakemberei különleges pici mikrochipet fejlesztettek – az eszközt teljes mértékben élő földigiliszta izmai működtetik, azaz nincs szükség elektromosságra.

Munkájuk az első élő sejtekkel funkcionáló mikrochip-szelep.

A földigiliszta izomszövetei erőteljesen összehúzódnak, és a hatás több másodpercig fenntartható. Elektromosan kontrollált szelepekkel ellentétben, ebben az esetben nincs szükség külső erőforrásra, például elemekre.

Az eszköz sebészi implantátumoknál lehet hasznos. A saját chipre integrált mikropumpa terven alapuló kutatás bizonyítja, hogy az elképzelés kivitelezhető.

A mechanikában egy aktuátor a gép szerkezetét annak mozgatásával, például a szelep ki- és bezárásával irányító része. Erőforrásra és vezérlőjelre, általában elektromos áramra vagy valamilyen folyadék nyomására van szüksége hozzá.

Izmok aktuátorokként való használatának a legnagyobb előnye, hogy úgy működtethetők, mint az élő testek: vegyi úton. Az összehúzódásra utasító jel az idegsejtek által továbbított speciális (acetilkolin) molekula, az energiaforrás pedig az izomsejtekben lévő adenozin-trifoszfát (többfunkciós nukleotid, a sejten belüli energiaátvitel legkisebb molekuláris egysége).

„Rendszerünk egyrészt külső erőforrás nélkül, másrészt más savakkal irányított szelepekkel ellentétben, az élő szervezetekben bőségesen megtalálható molekulákkal működik. Ezért biobarát, és azokban az egészségügyi alkalmazásokban kifejezetten előnyös, amelyek az elektromosságot csak nehézségek árán tudják használni, vagy a használat nem ajánlott” – magyarázza Yo Tanaka, a kutatást ismertető tanulmány egyik szerzője.

A szakemberek bizakodnak, hogy sok izomsejtet tudnak majd tenyészteni, és az izom ugyan gyengébb lesz, mint a természetes eredeti, de beültetéseknél ennek ellenére komoly előrelépés érhető el az új technológiával.

Az amerikai Sandia Nemzeti Laboratórium kutatói biztonsági rést azonosítottak az egyik nyílt forrású genomelemző és DNS-alapú diagnosztikához használt orvosi szoftveren. A fejlesztőcég azóta kijavította a hibát.

Támadásról nincs tudomásunk – közölte a Szabványok és Technológia Nemzeti Intézete az érintett szoftverfejlesztőkkel, genomkutatókkal és hálózatadminisztrátorokkal. Az esetből azonban kiderült, hogy a genominformáció védelme nemcsak személyek genetikus adatainak biztonságos tárolásából áll.

A személyre szabott medicina, azaz az illető ezen infóinak orvosi kezeléshez történő használata két részből tevődik össze: a teljes genetikai tartalom szekventálása a páciens sejtjeiből, valamint a szekvencia összehasonlítása a szabványosított emberi genommal. Orvosok az összehasonlítás eredményeként azonosítják a betegséghez kapcsolódó speciális változásokat.

A szekventálás a genetikai infók többmillió apró darabkára vágásával és utánzásával kezdődik. A szoftver minden egyes darabot többször elolvas, majd a darabkák képeit – a 20 aminosavat kódoló négyfajta nukleotidot (adenin, timin, citozin, guanin) rövidítő A, T, C és G betűkkel reprezentált – DNS-építőkockák szakaszaivá alakítja át. Végül a szoftver összegyűjti ezeket a szakaszokat, és a darabkákat a szabványosított emberi genomszakasz hozzájuk passzoló helyére illeszti.

Az összekapcsoláshoz általában a BWA (Burrows-Wheeler Egyeztető) programot használják. A Sandia kutatói gyenge pontot találtak rajta: a BWA a szabványosított genom kormányzati szerverekről történő importálásakor közbeékelődéses (man-in-the-middle) támadással zavarható meg.

A hacker elcsípheti a szabványosított genomszakaszt, majd a felhasználónak a szakaszból kinyert genetikai információt módosító malware-rel együtt küldi tovább. A malware a genom feltérképezése során a páciens nyers genetikai adatait is képes megváltoztatni, így a végső elemzés úgy lesz pontatlan, hogy senki nem tud róla.

A gyakorlatban a hackelés olyan következményekkel járhat, hogy például az orvos hibás elemzésen alapuló gyógyszereket ír fel.

A Sandia kutatói más genomtérképező szoftvereket szintén tesztelnek, és nagyobb biztonságot javasolnak: adatok kódolt csatornákon történő továbbítását, szekventált adatokat változtatásokkal szemben védő programokat, illetve a terület nyíltforrású szoftvereinek az ipari irányítórendszereket, az energiahálózatot és a kritikus infrastruktúrát működtető programokhoz hasonló rutinellenőrzéseit.

A mai okostelefonok gyakran mesterséges intelligencia segítségével teszik élesebbé, tisztábbá a fényképeket. Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) és az IBM kutatói által fejlesztett GANpaint Studio viszont a minimumból automatikusan hoz létre valósághű fotókat, tárgyakat szerkeszt képekbe, vagy vág ki belőlük.

A gépitanulás-rendszer GAN, azaz generatív ellenséges hálózat. Egy GAN két hálózatból áll, jelen esetben az egyik realista képek létrehozására összpontosít, míg a másik rendeltetése, hogy „társa” ne tévessze meg. Minden egyes alkalommal, amikor elutasít egy képet, fel kell tárnia a miérteket, és így az első hálózat a korábbinál jobb megoldásokkal állhat elő. Ezt addig ismétlik, amíg el nem jutnak a kvázi tökéletesig.

A kutatók megdöbbentek, mert rendszerük úgy tanul, mintha a mai MI-kre egyáltalán nem jellemző módon, józanész-bölcsességet (common sense knowledge) is használna közben. Ezzel a sajátosságával a fejlesztés az emberhez hasonlóan működő, komplex és állandóan változó autonóm rendszereket vetít előre.

„Minden rajzoló app követi a felhasználó utasításait, a miénk viszont nem hajlandó bármit is tenni, ha egy tárgyat lehetetlen környezetbe kellene helyeznie. Az eszközzel jobban megértjük, hogy egy GAN hogyan tanulja meg a képi világ ábrázolását” – magyarázza a projektet vezető Antonio Torralba.

A rendszer más GAN-ok teljesítményén is javít, az eltávolítandó objektumokat elemezve, korrigálja hibáikat. Az egyre áttekinthetetlenebb MI-eszközök világában az ideghálók és alapszerkezeteik jobb megértésében segíti a kutatókat.

Az egyik váratlan felfedezés, hogy – úgy tűnik –, megtanult néhány egyszerű szabályt a tárgyak egymás közötti viszonyáról. Valahogy tudja, hogy egy objektumot ne tegyen oda, ahonnan kirí, például ablakot az égbe. Különböző környezetekben különböző elemeket generál – ha a képen két épület látható, és mindkettőhöz ajtót kell rakni, nemcsak azonos ajtókat rak rá, hanem az ajtók látszatra el is térnek egymástól.

A fejlesztéssel azt akarták elérni, hogy a felhasználók jobban kontrollálhassák a GAN hálózatokat, amelyekkel egyébként kamuképek is létrehozhatók, az új rendszerrel viszont kimutatható, hogy egy kép valódi vagy sem.

A fejlesztésnél először azonosították a GAN meghatározott objektumtípusokkal, például fákkal összekapcsolható egységeit. A képi hibákat okozó egységeket szintén azonosították, és a minőség javítása érdekében eltávolították őket a rendszerből.

„Korábban nem ismertük a GAN-ok által generált egyáltalán nem élethű képek hibáinak az okát. Rájöttünk, hogy speciálisan idegsejt-beállítások felelősek értük” – nyilatkozta Hendrik Strobelt (IBM), a kutatást ismertető tanulmány egyik társszerzője.

Torralba szerint rendszerüket sok területen, például tervezők, képzőművészek, filmesek, videósok stb. alkalmazhatják.

Sci-finek tűnik, de elvileg kivitelezhető a „nehéz” iparágak világűrbe költöztetése. Az erőforrások aszteroidákon vagy más bolygókon történő bányászásával jobban kímélnénk a Földet, komolyabb esély maradna az ember túlélésére.

„A naprendszer a földinél milliárdszor nagyobb ipart is képes fenntartani” – magyarázza Phil Metzger, a Közép-floridai Egyetem bolygókutatója.

Bolygónk erőforrásai csökkennek, a lakosságszám nő, tehát valamilyen megoldást mindenképpen kell találni. A múlt évtizedben több cég állt elő a világűrbeli gyártás gondolatával.

A Planetary Resources például aszteroidabányász technológiákat tervez, de a szükséges anyagi támogatás hiánya miatt felfüggesztették a fejlesztést.

Jeff Bezos, az Amazon és a Blue Origin vezérigazgatója teljes mértékben beállt a kezdeményezések mellé. Szerinte így menthető meg a Föld, máskülönben kifutunk az energiaforrásokból.

„Egyszerűen csak matematika. Így fog történni” – érvel.

Az elképzelést szintén támogató NASA többmillió dollárt fektetett a Holdon és aszteroidákon történő bányászást célzó technológiák fejlesztésébe.

Távoli fizikai erőforrások mellett űrbeli naperőművek szintén sokat segíthetnek, Kína gőzerővel dolgozik is a megoldáson.

Az ötlettel nem mindenki ért egyet. Egy tudóscsoport például a naprendszer energiáinak 85 százalékát az emberi fejlesztéstől történő megóvásra felhívó nyilatkozatot írt alá. Ideje előregondolni, mert különben párszáz év múlva a mostani földi válságnál sokkal súlyosabb katasztrófa fenyegethet. Ha kimerítjük a naprendszert, nem lesz többé hol bányászni – hangzik a logikus érvelés.

Az űrbéli gyártás és bányászat valóra váltása előtt azonban még rengeteg munkát kell elvégezni. A kezdeti lépések már megtörténtek, a kaliforniai Made in Space startup elsőként a világon, öt éve nyomtatott tárgyat a súlytalanságban.

A cég 2018-ban szerződést kötött a NASA-val, hibrid gyártórendszert fejlesztenek, amellyel először űrhajókon fémekből, például titánból, alumíniumból stb. printelnének minőségi fémtárgyakat, elsősorban pótalkatrészeket.

A japán JAXA űrügynökség Hayabusa2 űrhajója nemrég landolt és gyűjtött talajmintákat egy pici aszteroidán.

A mostani próbálkozások messze vannak még a tényleges cselekvéstől, és előtte nyilván seregnyi szabályozási kérdést is meg kell oldani, többek között, hogy melyik államokat illetik meg a kibányászott erőforrások.

Az idő viszont sürget, az éghajlatváltozás egyre drasztikusabban érezteti hatását, és kényszerít arra, hogy az anyabolygón túli lehetőségekben is gondolkozzunk.

Minden szív különböző, így az íriszhez és az ujjlenyomathoz hasonlóan, szívverésünk is egyedi biometrikus azonosító, ráadásul az azonosítás – a járáshoz/testtartáshoz hasonlóan – távolról is elvégezhető.

Az Egyesült Államok hadseregének speciális erői ezért érdeklődnek a technológiai ránt. ISIS-terroristák dróntámadás előtti azonosításánál járásukból indultak ki, csakhogy az, akárcsak az arc, nem feltétlenül és nem annyira egyedi, mint más biometrikus jegyek. A szívverés viszont csak az adott személyé lehet, mert állandó, megváltoztathatatlan, és (egyelőre) nem lehet megtrükközni.

Egy, a Pentagon számára fejlesztett eszköznek nem kell az arcot látnia, mert az egyedi „szívlenyomatot” infravörös lézer detektálja. A mostani változat 200 méter messzeségből működik, de jobb lézerrel növelhető a távolság.

Persze nem a világűrig – fűzte hozzá viccesen Steward Remaly, a Pentagon egyik szakértője.

Infravörös érzékelőket gyakran használnak a pulzus automatizált méréséhez. A fény a vérkeringés hatására változik meg, a Jetson nevű új eszköznél viszont más technológiát, a közönséges (de télikabátnál nem vastagabb) ruhákkal jól működő, úgynevezett lézeres vibrometriát használnak. Lényege, hogy a szívverés által okozott felületi mozgásokat észleli.

Az ujjlenyomat alternatívájaként, a szívverést már használják biztonsági azonosításra. A kanadai Nymi vállalat csuklón viselhető pulzusérzékelőjét az Egyesült Királyságban tesztelték.

A Jetson alapja egy boltokban beszerezhető, szerkezetek, például szélturbinák rezgéseit távolról ellenőrző eszköz. Speciális kardáncsuklóval egészítették ki, hogy a láthatatlan lézerfényt a célszemélyen „lehessen tartani.” A mérés kb. 30 másodpercig tart, így az eszköz egyelőre csak ülő vagy álló személyekkel működik.

Remaly csoportja a lézerjelekből a szívlenyomatot kivonatoló algoritmusokat fejlesztett. A Jetson jó időjárási viszonyok mellett 95 százalékos pontossággal dolgozik, ami növelhető. Eleinte valószínűleg arcfelismerő vagy más azonosító technikákkal együtt fogják használni.

A buffaloi New York Egyetemen szintén létrehoztak egy szívverés alapján azonosító eszközt, de egyrészt maximum 20 méterről, másrészt radarral működik. Fejlesztője, Wenyao Xu szerint a szívverés sokkal robusztusabb azonosítótechnológia, mint az arcdetektálás. Stabilabb, és akár a 98 százalékot meghaladó pontosság is elérhető vele.

Probléma lehet, hogy a használathoz „szívjegyeket” tartalmazó adatbázis szükséges, bár a Pentagon kutatói szerint anélkül is működik. Hosszútávon sok, nemcsak katonai-biztonsági, hanem főként egészségügyi alkalmazásra számíthatunk.

A közúti balesetek zömét emberi hiba idézi elő, így logikusnak tűnik, hogy ha az embert kivesszük az egyenletből, rengeteg élet menthető meg.

Az önvezető autók fejlesztői, „evangélistái” egyik legfőbb érve egyelőre csak elméletben állja meg a helyét, a gyakorlati igazolásra még várunk, sok feltételnek kell teljesülnie hozzá. Például az átlagsofőrnél biztonságosabb járműveket kell fejleszteni. Az egész iparág ugyanazt a célt akarja, különböző irányokból és módszerekkel kísérleteznek, de a siker mércéjét még senki sem tudja.

Egy 11 nagyvállalat (Intel, Audi, Volkswagen stb.) alkotta csoport Az automatizált vezetéshez első a biztonság című, 146 oldalas tanulmányban foglalta össze, magyarázza el a biztonságos autonóm vezetés 12 alapelvét.

A veszélymentes működtetés alapja, hogy a jármű tudja kezelni, ha valamelyik kritikus alkatrésze meghibásodik.

Az önvezető autónak ismernie kell saját korlátait, és meg kell értenie, hogy mikor adható át a humán vezetőnek a kontroll (biztonsági réteg).

Tipikus országúti helyzetekben felkészülve kell lennie a kockázatok megítélésére (operációs tervezés domén, ODD).

A jármű viselkedésének az úton tartózkodó többi jármű számára előreláthatónak kell lennie, és a közlekedési szabályokat betartva kell cselekednie.

Fel kell tudnia ismerni a humán vezető mindenkori figyelemszintjét, és el kell „mondania” neki minden feladatot, amely az ő felelőssége.

A volán jármű által kezdeményezett átadása arra vonatkozik, hogy a gép közli a vezetővel: át kell vennie a kormányt. Az átvételt a lehető legegyszerűbben kell kivitelezni. Ha kérelme süket fülekre talál, a kockázatok minimalizálásával, magától kell kezelnie a helyzetet.

A volán vezető által kezdeményezett átadása előtt a humán félnek valahogy explicit módon kell a rendszer tudomására hoznia, hogy rajta a sor.

A járműnek még az automatizált vezetést követően is mérlegelnie kell, hogy az automatizáció hogyan hat a humán félre.

Az autonóm jármű biztonsági céloknak való megfelelését ellentmondásmentes módszerrel kell hitelesíteni és megerősíteni.

Ha az autó felismer valamilyen eseményt vagy bajt, a magánszféra (privacy) sérthetetlenségét védő törvényeket figyelembe véve kell rögzítenie a releváns adatokat.

A biztonságos önvezető autókat valamilyen módon védeni kell a biztonsági veszélyekkel szemben.

A járműnek felkészültnek kell lennie az automatizált rendszer számára egyedi, bármilyen karambol-forgatókönyvre.

Az összes irányelv jól hangzik, de néhány főszereplő (Tesla, Waymo stb.) hiányzik a szerzői listáról. Ők egy kicsit lemaradtak a versengésben, és valószínűleg szintén dolgoznak az óriások vezető szerepét is korlátozó saját megoldásokon, vagy egyszerűen mást gondolnak a biztonságról. Mindenesetre biztosnak tűnik, hogy a versenyt végül megnyerő vállalat elfogadja a felvázolt alapelveket – különösen akkor, ha törvénybe is foglalják azokat.

Mivel sem sokmilliárd évre, sem percekre nem utazhatunk vissza az időben, legalábbis egyelőre még biztosan nem, ha meg akarjuk érteni világegyetemünk fejlődését, a számítógépes szimuláció az egyik legjobb módszer rá. A folyamathoz a rendelkezésünkre álló jelenlegi ismereteket használjuk fel.

Ezek a szimulációk általában két kategóriába sorolhatók: vagy lassúak, de pontosabbak, vagy gyorsak, viszont kevésbé pontosak. Egy nemzetközi (amerikai, japán, kanadai) kutatócsoport meg akarta oldani a problémát, és gyorsan, de egyben nagyon pontos, 3D szimulációkat generáló mesterséges intelligenciát fejlesztett. A rendszer azokkal a paraméterekkel is elboldogul, amelyekkel előzetesen egyáltalán nem gyakorolt.

„Nagyjából arról van szó, mintha egy képfelismerő szoftvert macskák és kutyák fényképeivel tanítanánk, aztán felismerné az elefántot. Senki nem tudja, hogyan csinálja az MI, és a rejtélyt meg kell oldani” – magyarázza Shirley Ho, az egyik kutató.

A Mély Sűrűségelmozdítás Modell (D3M) szimulátort arra tanították, hogy ugyanúgy modellezze a világegyetemet, mint ahogy a gravitáció formálja azt. Meglévő nagyon pontos univerzum-szimulátorok által generált 8 ezer gravitáció-központú szimulációt tápláltak bele.

A rendszernek 300 számítási óra kellett az első saját szimulációjához. Az adatokkal való gyakorlást követően egy kocka-világegyetem 600 millió fényévét megjelenítő szimulációt mindössze 30 milliszekundum alatt hozott létre. Az eredmények pontosabbak, mint a mai gyors rendszereké, amelyeknek egyébként nem milliszekundumok, hanem néhány perc kell egy modellhez.

A D3M-nek azonban nem a gyorsaság a legfigyelemreméltóbb tulajdonsága, hanem az, hogy számára korábban ismeretlen paraméterekkel dolgozva is pontosan megjeleníti az univerzumot. Tehát akkor sem hibázik, ha a kutatók menetközben változtatnak az adatokon, és teljesen újakkal kell végrehajtania a feladatot. Például módosítanak a világegyetemben lévő sötét anyag mennyiségén, mire D3M így is pontosan szimulálja a kozmikus evolúciót.

A rendszer szokatlan viselkedése nemcsak fizikusokat segít a világegyetem megértésében, hanem potenciálisan számítástudományi szakemberek is jobban érthetik a mesterséges intelligenciát.

„Izgalmas lehet egy gépitanulás-specialistának, hogy a látja, milyen pontosan extrapolál a modell, miért ismer fel macskák és kutyák mellett elefántokat is. A fizika és a mélytanulás közti kétirányú útról van szó” – összegez Ho.