A következő tíz évben az egyre nagyobb tároló-, feldolgozó- és kommunikációs képességgel („intelligenciával”) rendelkező gépek a hétköznapok szinte minden szegmensében jelen lesznek. Sebészeknek segédkeznek műtét közben, tárgyakat készítenek gyárakban, harcolnak a csatatereken, különböző feladatokat hajtanak végre iskolákban, hivatalokban és természetesen otthonainkban is.

Több tevékenységi körben helyettesítik az embert, illetve komoly pluszt adnak hozzá munkánkhoz. Legfontosabb hatásuk azonban kevésbé látványos – jelenlétük hatására embervoltunk alapjaira vonatkozó kérdéseket fogalmazunk meg: miben is vagyunk kivételesen jók, mi teszi egyedivé gondolkodásunkat, és hogyan tudjuk mindenki hasznára fordítani, gyümölcsözővé tenni az együttműködést? 

Nem is olyan régen közgazdászok még hevesen vitatkoztak a munka világviszonylatban történő elosztásáról, hogy személyek, szervezetek és országok azokra a területekre specializálódjanak, amelyekben a legjobb teljesítményre képesek. Manapság és a közeljövőben – a hatékonyabb együttműködés érdekében – viszont a tevékenységi körök emberek és gépek közötti újraelosztását kell mihamarabb racionálisan kivitelezni. A feladat viszonylag egyszerű: egyes területeken a Homo sapiens, másokon a gépek teljesítenek jobban. Valószínűleg a jelenlegi trendek folytatódnak a közeljövőben, és a kölcsönös előnyök kihasználásával olyan feladatok is megvalósíthatók lesznek, amelyekről korábban csak álmodoztunk. 

Gépi előnyök

A gépek négy területen tűnnek behozhatatlanul hatékonyabbnak.

Ismétlődő, mechanikus feladatok végrehajtásában az ember egyre kevésbé jeleskedik: megunja a futószalag melletti munkát, monotonná válik ugyanazon csavarok ugyanoda történő beszerelése. El is fogadtuk e tevékenységi körök automatizálását, sőt, az ugyan nagyobb szellemi kihívás, de szintén repetitív például telefonközpontos munkákat is mind gyakrabban végzik bonyolultabb rendszerek. A tendencia folytatódik: a rutintevékenységgé alakítható, programozható feladatokat fokozatosan gépeinkre bízzuk – dél-koreai iskolákban több ezer robotizált kütyü ad élőnyelven utasításokat a nebulóknak, a Dél-kaliforniai Egyetem speciális robotja autista gyerekekkel dolgozik stb.

A második csoportba az ember számára veszélyes vagy egyszerűen megközelíthetetlen terepeken végzett tevékenységek tartoznak: a Mexikói öbölben távoli irányítóközpontból vezérelt robotok szivattyúzták az olajat, háborús konfliktusok helyszínén ember nélküli drónok derítik fel a terepet, sőt alkalmasint távirányított gépek menthetik ki a sebesülteket a csatatérről.  Tűzoltásban, vegyi anyagtól fertőzött területeken, terrortámadás utáni romhalmazban, óceánfenéken és más helyszíneken szintén bevethetők: megtisztítják a terepet, túlélőket keresnek, fontos adatokhoz juttatják az irányítóközpontot.

Túlzottan racionális és túl sok adat elemzését igénylő tevékenységekben szintén jobbak a gépek. A kognitív tudományok és a viselkedésalapú gazdaságtan bebizonyították, hogy a Homo sapiens viszonylag nehezen értékeli ki a valószínűségeket és kockázatokat, és még nehezebben hoz azokon alapuló racionális (és gazdaságos) döntéseket. Komplex döntéshozási helyzetekben, például a klímaváltozás forgatókönyveinek modellezésében, pénzügyi/tőzsdei lépésekben vagy olajlelőhelyek feltárásában már jelenleg is „intelligens” programokra támaszkodunk.

A negyedik csoportot a túl nagy volumenű, illetve a mikroszkopikus precizitást igénylő feladatok képezik: például robotok tömeges gyártása, vagy emberi szemmel láthatatlan baktériumok, rákos sejtek észrevétele, egyes sebészi beavatkozások stb. 

Miben jobb az ember?

Elsősorban a programozást nem igénylő, a számítások helyett absztrakt gondolkodást követelő és az általános megoldás helyett helyzet-specifikust kívánó területeken gépeink egyelőre a közelünkben sincsenek.

Az IBM Deep Blue szuperszámítógépének 1997-es Gari Kaszparov akkori sakkvilágbajnok feletti győzelmét sokan a mesterséges intelligencia első átütő diadalaként könyvelték el, holott semmi más nem történt, csak az, hogy a korlátozott tevékenységre specializált Deep Blue-t tökéletesen programozták, és nem intuitív gondolkodásban, kreativitásban, hanem tipikus számítógépes tevékenységben, a lehetséges 200 millió lépés elemzésében és a szükséges (racionális) döntés meghozásában verte meg ellenfelét.

Számítások és gondolkodás teljesen különböző tevékenységek: egyik könnyen programozható, másik nagyságrendekkel nehezebben, sőt, egyelőre (és belátható időn belül) egyáltalán nem.

A második terület az evolúció évmilliói során elsajátított közösségi és érzelmi intelligenciát igénylő tevékenységek: értjük egymás testbeszédét, eleve úgy „vagyunk finomhangolva”, hogy felfogjuk társadalmi közegünk érzelmekben kifejezett reakcióit, bonyolult kapcsolatrendszereit. Ugyan már fejlesztünk közösségi robotokat, és az érzelmi számítások (affective computing) a mesterségesintelligencia-kutatás egyik legizgalmasabb szakterülete, ezek a kezdeményezések egyelőre csak részsikerekhez vezettek, egy-egy alapérzés (öröm, bánat, harag stb.) gépi felismerését, de nem átélését eredményezték. Eddig csak egy-két robot tudta elhitetni környezetével, hogy képes érzelmeket kifejezni.

Mivel rutinfeladatok végrehajtása egyre inkább számítógépekre hárul, sokan teszik fel a kérdést, hogy képesek-e nem rutinszerűen elvégzendő manuális és absztrakt tevékenységek humán szintű (de legalább ahhoz közelítő) kivitelezésére: tudnak-e szituációkhoz alkalmazkodni, felismernek-e vizuális jelzéseket, nyelvi megnyilvánulásokat, olvasnak-e a személyek közötti interakcióból? Az erre vonatkozó kutatások kimutatták, hogy pont a ránk jellemző spontaneitás, az egyedi körülményekre való reakciókészség és az ilyenkor szükséges összehangolt döntéshozás adottsága hiányzik belőlük.