A gépi tanulás sok megoldatlan problémára, köztük az éghajlatváltozásra is képes választ, javaslatokat adni. A helyzetet azonban árnyalja az ideghálók áramfogyasztása, amellyel komoly mennyiségű üvegházhatású gáz kerül a légkörbe.

A Massachusetts Egyetem (Amherst) kutatói a mélytanulás-rendszerek energiafogyasztását vizsgálva, megállapították, hogy a legújabb nyelvmodellek kb. annyi széndioxidot juttatnak az atmoszférába, mint öt autó teljes életciklusa alatt, beleértve a gyártást is.

A természetesnyelv-feldolgozásban leghasznosabbnak bizonyult Transformer teljes gyakoroltatása, működtetése, a maga 65 millió paraméterével kb. 284 ezer kiló széndioxidot generál. Összehasonlításként: hozzávetőlegesen akkora mennyiségről van szó, mintha öt éven keresztül heti rendszerességgel tennénk meg oda-vissza a New York-London repülőutat.

Az eredményhez a modellek napi gyakorlását vették alapul, közben az energiafogyasztást folyamatosan mérték, majd beszorozták minden egyes modell összesített tréningóráival. A teljes energiafogyasztás számszerűsítéséhez az Egyesült Államok átlagos energiatermeléséből indultak ki, és számították ki, hogy hány kiló (esetükben font) széndioxidról van szó.

Minél nagyobb a mesterségesintelligencia-modell, annál nagyobbak a számítási költségek – és a környezeti hatások… És ezek a számítások még visszafogottak is.

„Egy egyszerű modell gyakoroltatása a minimum, amit tehetünk. Új modellnél több körre van szükség, gyakran próba-hiba alapú tréningekkel” – magyarázza Emma Strubell, az egyik kutató.

Szerencsére sok nagy mesterségesintelligencia-platform lényegesen kevesebb energiát használ el, köztük megújulókat is. A Google platformja teljesen, azaz 100, az Amazoné 50 százalékban megújuló energiaforrásokkal működik.

Egyelőre ki kell találni, hogyan lehet minimalizálni az MI-k környezeti hatásait. Megújuló energiaforrások használata mellett egyesek például más technikákkal helyettesítenék a mélytanulást, illetve hatékonyabb architektúrákat, chipeket építenének.

A csúcstechnológiák az összes művészetet megváltoztatják, legnagyobb mértékben talán a zenét. Zenekarok és előadók helyett mesterséges intelligenciák már ma is generálnak egyénre szabott listákat, és ez csak a kezdet, a trend a jövőben felerősödik – véli a kockázati tőkés és egyben a Sun Microsystems egykori társalapítója, Vindo Khosla.

A korábban a virtuális valóságban (virtual reality, VR) élőelőadásokat adott, a VR-t a szinesztézia megvalósítására használó iráni származású Ash Koosha negyedik – és máig utolsó –, 2018 őszi albumát, a Return O-t közösen írta a Yona nevű mesterségesintelligencia-rendszerrel.

„Az MI motorja egy generatív szoftver, amely mondatokat, melódiákat alkot, és a szöveget beszéddé alakító technológia segítségével énekel is” – magyarázza Koosha.

A felemásra sikerült eredmény jelzi, hogy a technológián bőven akad még finomítanivaló. Az MI-ben rejlő zenei potenciált viszont egyre többen, és nemcsak alkotók, hanem tech startupok is próbálják kiaknázni. Az ausztrál Popgun mesterséges intelligenciája 2017 januárjában egy zongorafutam melodikus folytatását írta meg, 2018 nyarán viszont a zongorától a dobig, a basszusoktól a háttérvokálig mindent a gép alkotott.

A Popgun csak egy példa, startupok sokasága dolgozik MI-muzsikákon, miközben a Facebook, a Google, az IBM és a Sony árgus szemekkel figyeli a fejlődést.   

Khosla szerint kb. tíz év, és mindenki az elménkben olvasó MI-k által alkotott hanganyagokat fogja hallgatni; megszűnik a mai értelemben vett zenehallgatás. Az algoritmusok nyomon követik hangulatunk hullámzását, és mindenkori lelkiállapotunk függvényében szolgáltatják a muzsikát.

A Spotify-on és YouTube csatornákon terjedő hangulat- és tevékenység-alapú lejátszási listák ebbe az irányba mutatnak. A művész kiléte, az album és/vagy a szám címe lassan érdektelen lesz, egyre inkább a felhasználó aktuális állapota számít. A Spotify és a hasonló online szolgáltatók nyilván érzik a gazdasági lehetőségeket is, mert a gépek alkotta alternatívák esetében nem kell magas licenc-díjakat fizetniük stb.

De mi történik a zene által kiváltott közösségi élménnyel, ha az MI-k generálta muzsikák mindenki számára szigorúan egyediek lesznek?

Új modellek alapján a fizikusok jobban tudják, hogyan építsenek kvantum-áramköröket, dolgozzanak ki szupervezető anyagokat, vagy „csak” gyorsabb komputereket, hatékonyabb napelemeket, jobb elektromos autókat stb. fejlesszenek.

Kutatók többek között a szilíciumból vagy az okostelefonokban lévő gallium-arzenidből akarják a lehető legtöbbet „kihozni.” Szilíciumból megbízható, olcsó és energiahatékony áramköröket készítenek, másrészt viszont folyamatosan próbálnak komplexebb új anyagokat előállítani. Az utóbbi években sikerült megváltoztatni ezeknek az anyagoknak az áramvezetését, a fénnyel való interakcióikat.

Az amerikai Északnyugati és a Texasi egyetemek kutatói kidolgoztak egy, a napjaink infokom eszközeit működtető áramkörökhöz használt anyagok elektromos és mágneses tulajdonságain módosító érdekes módszert: Rövid lézerlövésekkel és erős mágnesekkel változtattak rajtuk. Egyelőre inkább csak elméletről van szó, gyakorlati hasznosítására várni kell még.

Ezek a tulajdonságok, például, hogy egyes anyagok hatékonyan vezetik az áramot, vagy sem, a bennük lévő elektronok elrendezésétől függenek. Erős mágneses mező vagy egy elemből jövő elektromos áram változtathat az elrendezésen. A lézer szintén, viszont bonyolultabb előrejelezni, hogy miként.

A lézerek jól elrendezett fényhullámok, az általuk létrehozott elektromágneses mezők folyamatosan változnak.

„Amikor a fényimpulzus keresztülmegy egy anyagon, drámai módon és gyakran nagyon-nagyon rövid idő alatt megváltoztatja a tulajdonságait. Munkánkból kiderül, hogy milyen impulzusokat kell használni egyes óhajtott hatások eléréséhez” – nyilatkozta a kutatást vezető Gregory Fiete.

A fény állandóan változó természetét kihasználva, megváltoztatható az anyagok állapota is. Ezeket a változásokat más módszerekkel nem érnék el; és egyes új állapotokban az érintett anyagok sokkal érzékenyebbek az elektromos vagy mágneses mezőkre, amivel például sokat javíthatnak orvosi technológiákon, biztonságosabb érzékelők készíthetők belőlük. Más hatások elérésével többek között az internet gyorsítható fel, mert hatékonyabban továbbítják az információt.

„Próbáljuk megérteni a természet működésének alapelveit, majd ezeket az alapelveket például villamosmérnökök alkalmazzák szenzorok vagy kommunikációs eszközök fejlesztésekor” – magyarázza Fiete.

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

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

Lectio pocsék ebben.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A repülőt a genovai reptéren vontatta el.

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

De hogyan működnek?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A kommunikáció az agyhullámokon alapul.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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