Regények, filmek gyakori szereplői az intelligens viselkedést mutató gépek. Mesterséges intelligenciák (MI, artificial intelligence, vagy egyszerűen csak AI) ezek. De mire is vonatkozik az egyre népszerűbb téma, van-e átfedés sci-fi művészetek és valódi tudomány között? Leegyszerűsítve: mi a mesterséges intelligencia?

A XX. század első felében a „gépi intelligencia” kifejezést használták, a „mesterséges intelligencia” a szerteágazó tudományterület egyik úttörőjétől, John McCarthytól származik. 1956 nyarán „Kutatási projekt a mesterséges intelligenciáról” címmel ő szervezte az Egyesült Államok északnyugati részén, a New Hampshire-beli Dartmouthban a kiindulási pontként számon tartott konferenciát, ahol egyrészt kimondta a bűvös szót, másrészt az MI kategóriába sorolható rokon területeken dolgozó tudósok gyűltek össze, és vitatták meg a vizsgálódások irányát.

Az előzmények a régmúltba nyúlnak vissza: a filozófiai alapok már az ókori görögöknél, Platónnál, majd Arisztotelésznél kitapinthatók, a közép- és újkorban Kopernikusz és Descartes munkái, Leibnitz, vagy Pascal kísérletei jelentették az újabb állomásokat. A XIX. században Charles Babbage elméleti számítógépe, a differenciálgép, az elektronikus áramkörök tervezését megalapozó George Boole logikája szintén a későbbi mesterséges intelligenciát vetítették előre. A XX. század kezdeti éveiből Gottlob Frege, a rendszerező Principia Matematica szerzőpárosa, Bertrand Russell és Alfred North Whitehead tekinthetők előfutároknak. Filozófia, matematika, pszichológia, számítógépes és neurális tudományok, nyelvészet, irányításelmélet és kibernetika, kisebb mértékben fiziológia, biológia, gazdaságtan stb. – valamilyen szinten mindegyik az MI-hez vezetett, mindegyikkel léteznek átfedések.

Emberi intelligencia és gépek működésének kapcsolatát a kibernetika tudományát elsőként (az 1940-es évek második felében) megalapító Norbert Wiener tanulmányozta, az ő nevéhez fűződik a termosztáttal jól illusztrálható visszacsatolás-elmélet: adott környezet hőmérsékletét ellenőrzi, a valósat a kívánt hőmérséklethez hasonlítja és igazítja. Az összes intelligens viselkedésformát – gépekkel szimulálható – visszacsatolási mechanizmusok eredményezik.

A tudományterületet a számítógépek (az első 1943-as) tették egyáltalán – elvileg – kivitelezhetővé; nem véletlen, hogy a témára vonatkozó, az angol Alan Turing (1912-1954) nevéhez fűződő, első konkrét írások, előadások az informatika hőskorában, 1940-es évek végén, 1950-es évek elején jelentek meg. Az ő meglátása volt az is, hogy az MI-hez inkább programozással, s nem gépek konstruálásával jutunk el. 1950-ben publikálta Computing Machinery and Intelligence című, mérföldkőnek számító dolgozatát, benne az MI-t eldönteni hivatott, a tudománytörténetben Turing-teszt néven ismert imitációs játékkal: „három ember játssza. Egy férfi (A), egy nő (B) és egy kérdező (C), aki bármilyen nemű lehet. A kérdező olyan szobában tartózkodik, amely el van választva a másik kettőtől. A játék célja, hogy megállapítsa, a másik kettő közül melyik a férfi, és melyik a nő. Hogy a hangszín se segíthesse, a válaszokat írásban, vagy még jobb, ha gépírással adják meg. Mi történik, ha A szerepét egy gép veszi át? Vajon a kérdező ugyanolyan gyakran fog rosszul dönteni, ha a játékot így játsszák, mint akkor, ha egy férfi és egy nő között zajlik? E kérdések helyettesítik az eredeti kérdésünket: tudnak-e a gépek gondolkodni?” Bármire vonatkozhatnak: tudományra, politikára, labdarúgásra, kultúrára…

Pár évtizeddel később a „vizsgakövetelmény” körét videójelek feldolgozásával és a fizikai tárgyak mozgatásának képességével bővítették (ún. teljes Turing-teszt). Amennyiben meghatározott idő után a tesztelő nem tudja eldönteni, kitől jönnek a válaszok, a gép intelligensnek tekinthető.

Még egyetlen gép sem ment át a teszten. Egy-egy részterületen, például a zenében súrolták már a határt, ám az intelligencia nem egyetlen viszonylag könnyen megfogható tematikára, hanem az élet egészére vonatkozik. Nem meglepő, hogy a gépek kiválóan abszolválnak számítási műveleteket, viszont az összetettebb, absztraktabb (kevésbé mechanikus) elmetevékenységet igénylők feladatokban rosszul teljesítenek. 1997-ben hiába győzte le hatalmas médiashow közepette a Deep Blue sakkprogram az akkori világbajnok Gary Kaszparovot, más területekre vonatkozó tudása az átlagos csecsemőét sem érte el. Hasonló a helyzet a többi MI-kezdeményezéssel is: robotokkal, irányító rendszerekkel, szoftverágensekkel. Ahhoz, hogy egy gép átmenjen a teszten, számos képességgel kell rendelkeznie: értsen természetes nyelveket, tanuljon, következtessen, lásson, az ismeretek reprezentálódjanak az agyában, stb. Egyelőre azonban az ember által gyorsan és automatikusan, gondolkodás nélkül elsajátított leghétköznapibb evidenciákkal (kék az ég, éjszaka sötét van stb.) sincs tisztában…

(Folytatása következik)