Kedves Olvasónk!
A Sorköz Ásatás sorozatában a Narancs régi, irodalmi tárgyú cikkeinek – recenzióinak, interjúinak, semmiségeinek – legjavát bányásszuk elő lapunk archívumából. Mit olvastunk és miért 5, 10, 20 évvel ezelőtt, és mit gondoltunk róla? Mi marad abból, amit mi írtunk (az újságba), és mi abból, amit más (az örökkévalóságnak)? Élje velünk újra a magyar írott kultúra közelmúltját!
Az alábbi remek cikk a Magyar Narancs 2005. március 24-i számában jelent meg.
A Sony párizsi számítógépes kutatólaboratóriuma (Computer Science Laboratory - CSL) autonóm robotokkal foglalkozik. Részt vett az AIBO kutya és a QRIO humanoid fejlesztésében. Olyan alapkutatáso-kat végez, amelyek nem a jelenleg ismert robotokat próbálják meg tökéletesíteni, hanem új példányokat igyekeznek kidolgozni.
Magyar Narancs: A Sony 1999-ben dobta piacra az első robotgenerációt, amely egyesítette a tamagocsi típusú, szórakoztatásra szánt digitális "lények" sajátosságait az autonóm robotok képességeivel. Mit jelent ez az autonómia?
Frédéric Kaplan: Ezek a robotok egy adott ingerre nem mindig ugyanúgy reagálnak. A viselkedésük korábbi tapasztalataikon alapul. Saját történetük, múltjuk van, amely a környezet függvényében nagyon eltérő lehet. Egy robot, amelyet otthagyunk egy üres szobában, egészen más lesz, mint amelyikkel sokat foglalkoznak. Nagyon leegyszerűsítve háromféle folyamat zajlik a robotokban: az adott szituáció értékelése (van-e körülötte ember, tárgy stb.); erre épülnek a motivációs folyamatok, amelyek azt szimulálják, hogy mit akar a robot (játszani, felderíteni a környezetét, néha pihenni stb.); végül pedig a robot az adott pillanatban valahogyan cselekszik: ha elgurul egy labda, utánamegy, belerúg, rá se hederít stb. A reakció az addigi tanulási folyamat eredménye, a motiváció függvényében, ebben az értelemben van a robotoknak döntési szabadságuk.
MN: A robot kezdetben olyan, mint egy üres lap?
FK: Nem egészen, hiszen az érzékelési képességei (például, hogy miként lát) a kezdettől adottak. Ennél azonban fontosabb a motivációja. A fő kérdés ma és a jövőben is az, hogy képesek lesznek-e a robotok hosszú távon, nyitott formában tanulni. Ez nem egy-egy dolog megtanulását jelenti, hanem heteken, hónapokon át tartó, folyamatos tanulást, új készségek elsajátítását a környezettel, a tárgyakkal, emberekkel és más robotokkal való interakcióban.
MN: Hogyan tanul a robot, s mi motiválja?
FK: A legfőbb motivációs elv a kíváncsiság, ez hajtja az új ingerek keresése felé. A cél az, hogy érdekeljék az új dolgok, mégpedig úgy, hogy egyrészt kerülje, amit már ismer, vagyis ami számára teljesen kiszámítható. Másfelől viszont kerüli a "túl bonyolult" helyzeteket. A tanulás alapvetően azt jelenti, hogy a robot mindig megjósolja, mi lesz egy cselekedetének a következménye. Először nagyon rossz hatásfokkal, aztán egyre sikeresebben. Számára az jelenti a jutalmat, ha keveset téved. De a jutalom megszűnik, amint pontosan megjósolja az eseményt. Jellemzően olyan környezetbe helyezzük a robotot, mint egy csecsemőt, ahol különféle tárgyakkal találkozva elsajátíthat számára ismeretlen készségeket úgy, hogy kipróbál egy cselekvést és azután érzékeli a hatását. A robot ebben a környezetben önállóan fejlődik, az egyszerűbb készségek, mondjuk egy tárgyra való ráharapás felől az összetettebbeken át (például egy labda elütése, ahol nem az ütés nehéz, hanem az, hogy a fejével, amelyet először csak véletlenszerűen forgat el, kövesse a labda elgurulását) a bonyolult viselkedésekig.
MN: Ezek szerint igazából nincs szüksége gazdára, csak megfelelő tanulási környezetre?
FK: Ezen a szinten valóban nincs beleprogramozva a robotba, hogy érdeklődjön valaki iránt. Ha azonban a gondozó képes úgy viselkedni, olyan környezetet teremteni, amely megfelel a robot szintjének, akkor felkelti az érdeklődését. Olyan ez, mint amikor a szülők egy kisgyerekhez igazítják a viselkedésüket azért, hogy az ismeretlen és bonyolult világot kiszámíthatóvá tegyék. Ha a gondozó a robot tudásszintjéhez igazodik, akkor a robot keresni fogja a társaságát. Természetesen ez nem érzelem, hanem egy kialakított viselkedési rendszer. Fontos azonban, hogy a robot erre nincs beprogramozva, nincs kényszerítve. Úgy tűnik, az ember számára akkor jelent valamiféle örömforrást, jutalmat egy robottal töltött idő, ha az autonóm választásból fakad. A kutya, amelyik séta közben rendszeresen visszatér a gazdájához, épp azért olyan értékes a számunkra, mert ott a lehetőség, hogy elfut, de mégsem teszi. Valami hasonló feszültség munkál az ember társának tervezett "haszontalan" robotok és az ember hosszú távú kölcsönhatásában is, és mintha létrejöhetne valamiféle kötődés. De a kötődés rendkívül komplex jelenség, amely még sok kutatást igényel.
MN: Milyen mértékben építik bele a rendszerbe a destruktivitást: elképzelhető-e, hogy egy "örömszerző" robot agresszív lesz?
FK: Fejlesztési szinten nagyon nehéz meghatározni, mi a nemkívánatos magatartás, és kizárni bizonyos viselkedést anélkül, hogy korlátoznánk a robot fejlődési folyamatát. Az egyetlen mód, hogy a robot ne okozhasson kárt vagy sérülést, hogy fizikailag úgy tervezik meg. Többek közt ezért ilyen kicsik. Vagy például az ízületeknél nem képesek nagy nyomást kifejteni, csípni, szorítani. A biztonsági intéz-kedések nem szoftverszinten épülnek be: nem állítunk fel olyan szabályokat, hogy a robot ezt vagy azt nem csinálhatja. A fejlesztést egyébként jelen pillanatban pontosan azért hatja át ennyire a szórakoztatási jelleg, mivel ha fenn akarjuk tartani a lehetőséget, hogy a robotok valóban sokféle irányba fejlődjenek, akkor nem szűkíthetjük le használatukat egy bizonyos célra, mert az nem teszi lehetővé, hogy a robot olyasmit csináljon, ami nincs számára előírva. Hosszú távon ezek a szórakoztató robotok talán másfajta használatra is alkalmasak lehetnek.
MN: Nagy nemzetközi visszhangja volt, amikor önök az ELTE etológia tanszékével közösen vizsgálták az AIBO és a valódi kutyák tanulását. Milyen eredményeket hozott a kutatás?
FK: Az etológusok számára a robotok kísérleti eszközök voltak a kutyák fajfelismerésének, társas viselkedésének tanulmányozásában. Ám az együttműködés a robotika számára is nagyon gyümölcsöző. A korlátok, amelyekkel a robotok tanításakor találkoztunk, sokban hasonlítottak a kutyakiképzés nehézségeihez: a tréner mindkét esetben csak terelni tudja a kívánatos viselkedés felé a tanítványt, de nem tud neki magyarázni, nem tudja, mi jár a fejében. A közös munka eredményeképp sikerrel adaptáltunk egy kutyakiképzésben használt technikát, amely gyors és hatékony a robotok tanításában.
MN: A négylábú robotok és a humanoidok közti különbség óriási ugrás vagy pusztán külcsín?
FK: Rengeteg technikai különbség van a két forma között, de számunkra ez "csak" annyiban érdekes, hogy a különböző formák eltérő interakciókat váltanak ki az emberekből, különösen az első kapcsolatteremtésnél. Hason-lóan ahhoz, ahogy az állatkertben egyes állatok sikeresebben váltanak ki a látogatókból valamilyen érzelmet, cselekvést, integetést. A jelenleg kapható robotok felismerik az arcokat, tudják, merről jön a hang, valamilyen szinten beszélnek, vagyis sokkal összetettebb módon vannak jelen egy szituációban. Állatokra és emberekre emlékeztetnek, de más formák is elképzelhetők. Mindez azonban rövid távú hatás, hosszú távon a robot fejlődése, történetének kialakítása a tét. Ebből a szempontból a külalak nem olyan fontos.
MN: Abból kiindulva, hogy az élővilágban fontos a szocializáció, önök a robotok egymás közötti kommunikációját is tanulmányozzák.
FK: Nyolc éve vizsgáljuk a több robot kölcsönhatásakor kialakuló jelenségeket, és lassan kezdjük megérteni, hogy központi koordináció nélkül, közvetlenül a robotok kölcsönhatásában milyen kollektív törvények alakulnak ki, amelyek lehetővé teszik a közös megegyezést. A robotok tárgyalásos-megegyezéses alapon létrehoznak valamiféle kezdetleges kultúrát. Egy kísérletsorozatban például kialakítottak egy közös szókészletet. Ez úgy néz ki, hogy egy robot kiválaszt egy tárgyat a környezetében, megnézi, hogy miben tér el a többitől (színében, alakjában stb.), majd ezt a kategóriát kifejezi egy szóval, amit vagy ő talál ki, vagy egy másik robottól hallott. Ha a másik robot nem ismeri a szót, megpróbálja kitalálni, mit jelenthet. Egy nagyobb robotközösség ezzel a nyelvjátékkal kialakított egy olyan szókészletet, amelyet igen hatékonyan használt a környező objektumok megnevezésében. A közösség nyitott volt: robotok jöttek-mentek, de a szókészlet megmaradt, és központi irányítás nélkül, generációkon keresztül adták át egymásnak.
MN: Miféle szavakat kell elképzelnünk?
FK: Ezek néha csak a robotok érzékelési világa számára informatív kategóriákra vonatkoztak, amit emberként nem érzékelünk, nincs rá szavunk, például a részecskék lumineszkálására. De például volt egy szó: bozidájt, amit véletlenszerűen kitaláltak és hatékonyan használtak egymás között, noha nem pontosan ugyanazt jelentette mindannyiuk számára. Egyeseknek valami olyasmit jelentett, hogy "ami a látótérből sok helyet elfoglal, sok pixel", vagyis "nagy". Másoknak azt, hogy "széles". A robotok ennek ellenére elég jól megértették egymást, mivel a környezetükben ritka volt a magas, keskeny tárgy. De ha ilyennel szembesítettük őket, kiderült a félreértés, és a jelentés újabb tárgyalása kezdődött el. A rendszer folyamatosan változott és egyre inkább konvergált. Valami ilyesmi történik a természetes nyelvekben is: léteznek megállapodások és sikeres kommunikáció, még ha a fogalmak alapját képező kategóriák meglehetősen különböznek is.
MN: Ezek szerint a robotok is Wittgensteint olvasnak.
FK: A játékelmélet mellett valóban hatással volt a kísérletekre a wittgensteini nyelvfilozófia, hogy a szavaknak nem jelentése, hanem használata van.
MN: Milyen messze vagyunk a teremtője ellen lázadó robot mítoszának valóra válásától?
FK: Ezekkel az ősi mítoszokkal kapcsolatban inkább az az érdekes, hogy mit mondanak nekünk a társadalom és a gépek viszonyáról. A nyugati kultúrában valahogy úgy határozzuk meg magunkat, hogy: ember = gép + valami (intelligencia, tudat, erkölcs stb.). Az életre kelt teremtmények képlete mindig az, hogy az adott kor legfejlettebb emberi technikája plusz valami extra: Isten megteremti az embert agyagból, a kerámia a kor fejlett technikája, Pygmalion gyönyörű szobrot készít, itt a kultúra a kor "hi-tech"-je, Frankenstein halottakból készít embert, amelyet a korabeli csúcstechnikával, az elektromossággal akar életre kelteni. De végül mindig kell valami "plusz", amely emberré teszi a gépet, és ez a "plusz" állandó, nem változik a gépek fejlődésével. Tehát a félelem a határok átlépésétől inkább filozófiai, mint reális, technológiai eredetű. A technológia a lázadó robot archetípusánál jóval kevésbé teátrális módokon képes a pusztításra.
MN: Végül is mit tanulhatunk a mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatásokból?
FK: A mesterséges intelligencia története az emberi intelligencia folyamatos újradefiniálásának története. Sokáig azt hitték például, hogy a gépi intelligencia legfőbb ismérve a sakkozási képesség. Végül nem a legkifinomultabb mesterséges intelligencia technikák, inkább a hatalmas kombinációs kapacitás eredményeképp néhány gép legyőzte a világbajnokot. És rájöttünk, hogy az intelligencia nem a sakkozásban, hanem valahol másutt van. Mondjuk abban, hogy képesek vagyunk egy párbeszédben relevánsak lenni. Vagy hogy vannak érzelmeink. Egyre több tudományterület (a matematika, fizika, biológia, pszichológia, nyelvészet) bevonásával keressük a választ, hogy mi tesz bennünket emberré. Ezek a válaszok nem feltétlenül tartanak össze, nem valószínű, hogy létrejön egy valóban intelligens gép. De a kérdések állandó újrafogalmazásával talán megtudunk magunkról valamit.
