Alkotni tanít a Google

A Google számára a számítógépek ugyanolyan művészek, mint mások. Ezt bizonyítandó, a digitális óriás beindítja a Magenta-projektet, amelynek célja a mesterséges intelligencia felhasználása művészi alkotások létrehozására, mindenekelőtt videók készítésére és zene komponálására.

Egy olyan mesterséges intelligenciára van szükség, amely "nem úgy gondolkodik, ahogyan mi, és olyan válaszokat ad, amelyekre mi nem lennénk képesek.”

Magenta néven új projektet indít a Google. Az ihletet a Google Deep Dream képfelismerő program adta. Ez az embernek azt a képességét utánozza, amellyel egy emberi vagy állati formát tárgyakhoz asszociál, azzal az optikai illúzióval, amelyet pareidoliának neveznek. Ez egy olyan illuzórikus érzet, amely során bizonytalan és véletlenszerű ingereket (többnyire hangokat vagy képeket) konkrétnak és tisztán kivehetőnek érzünk. Az ismertebb példák közé tartozik, amikor a felhőkben látni vélünk állatok alakját vagy arcokat a Hold felszínének mintázatában, vagy rejtett üzeneteket hallunk ki a visszafelé lejátszott lemezen.

Már művészeti mozgalmat is beindított, a magyaríthatatlan ,,incepcionizmus" (az incepció beültetést, gondolatbeültetést jelent) néven, utalva az Inception című, (nálunk Eredet címen) ismert sci-fi filmre, amelyet szürrealista és pszichedelikus képek jellemeznek. A Deep Dream képes például elképzelni egy „disznó-csigát” vagy egy „tevemadarat”. A technológiát az internetezők is tesztelhetik, ha fotót küldenek a http://psychic-vr-lab.com/deepdream/ oldalra.

A mérnökök több millió fotót tápláltak be ebbe az „álommasinába”. Ennek célja, hogy osztályozza a formákat, a motívumokat, a színeket, hogy sikerüljön reprodukálni, mi több, átértelmezni őket. „Bármit látsz, mutass többet belőle” – így hangzik az „incepcionizmus” jelszava, amely a Google informatikusai szerint „minden eddiginél mélyebbre hatol be a neuronok hálózatába.”

Nyelvművelés számítógépek számára

És ez nem minden. A Google-nál úgy gondolják, hogy ideje túllépni a fémalkatrészek, chipek, a matematika és az algoritmusok által behatárolt körön, a mesterséges intelligenciáknak szükségük van az irodalomra, a költészetre. Egy közelmúltbeli fejlesztési konferencián hívták fel a figyelmet a Mountain View-i szakemberek arra, hogy az ember és a gép közötti interakciónak immár el kell jutnia az érett szakaszba. Azt azonban jól tudjuk, hogy ez a felnőtté válási folyamat nem olyan egyszerű.

Elég a jól ismert az Apple Siri nevű „intelligens személyi asszisztensére” gondolni, ahol elég egy rosszul megválasztott szó, vagy helytelen hangsúly, és máris megszakad a párbeszéd, mert Siri nem érti a kérésünket. Így aztán a legújabb feladat a nyelvi kommunikáció erősítése, különös tekintettel a közösségi portálok stílusára, de a művészi nyelv, az irodalom sem elhanyagolható. Ezért a hivatásos kommunikátorok mellett színészeket, írókat, stand-up komédiásokat is alkalmaznak a technológia mammutcégei, hogy nyelvükkel és személyiségükkel „emberibbé” tegyék a mesterséges intelligenciákat.

A „tanárok” mellett a Google tervezői nagy figyelmet fordítanak a „kötelező olvasmányokra” is. Nem kevesebb, mint 2865 ponyvaregény szövegét használják fel arra, hogy a mesterséges intelligenciák megtanulják a társalgás művészetét. És ehhez éppen ezek a könnyű nyelven, mindennapi szókinccsel, jól pergő dialógusokkal megírt könyvek a legideálisabbak, hiszen a mesterséges intelligenciáknak nem míves egyetemi előadásokat kell tartaniuk, hanem beszélgető partnert akarnak belőlük „képezni”.

Hogyan működik a Google Deep Dream Generátora?

Az általa már ismert formákat, mintákat keresi a feltöltött képeken, majd a felismerni vélt alakokat ,,belesző" az eredeti képbe. A Deep Dream Generator által módosított képek álomi (vagy rémálomi), pszichedelikus világa magával ragadó. De hogyan is készülnek ezek a fotók?

Az ötlet egy képfelismerő program fejlesztéséből ered. A programba képeket töltenek fel, és megadják, milyen tárgyak vagy éppen élőlények láthatóak azokon. Ezután a program feladata az, hogy a további képeken felismerje a rajta szereplő elemeket. A Deep Dream Generator számos lépésben, fokozatosan az így ,,felismert” minták képére formálja az eredeti fotót.

Watson és a jogi esetek

E gépek megismerő képességeinek fejlesztésére már eddig is számos sikeres kísérlet zajlott. Ezek közé tartozik az IBM Watson nevű „agyának” programja, amelybe több ezer jogi eset dokumentumait táplálták, hogy segítse az ügyvédeket egy-egy üggyel kapcsolatos érvek kidolgozásában. Az igazán nagy előrelépés azonban az lesz, ha nem csupán adatbázisként szolgálnak a gépek, hanem meg is értik a szövegek üzenetét, sőt, önálló véleményt formálnak azok tartalmáról és tanácsokkal látják el gazdáikat.

Eredet (Inception)

Dom Cobb az ipari kémkedés legzseniálisabb bűnözője, aki mások álmait szerzi meg. Amikor áldozata az álomfázisba jut, ő belopózik az elméjükbe, és hozzáfér a legtitkosabb információkhoz is. Saito visszautasíthatatlan és életveszélyes ajánlattal keresi fel. Egy gondolatot kell elültetnie a haldokló milliárdos, Maurice Fisher tudatalattijába úgy, hogy a célszemély halálos védelmi rendszerrel felvértezett elméje ne kaphassa el. Legjobb emberét, Arthurt bízza meg a csapat összeállításával.

A Wired.it című olasz szaklap már olyan kísérletről is beszámol, amely azt bizonyítja, hogy létre lehet hozni olyan mesterséges neuronhálózatot, amely képes megtanulni a nyelv általi kommunikációt anélkül, hogy bármilyen nyelvtudást előre beletápláltak volna. Ahogyan egy kisgyerek tanulja meg a beilleszkedést környezetébe. Francesco Lentini informatikus szerint nem az a fontos, hogy megalkossuk a lehető legemberibb számítógépet, hanem egy olyan mesterséges intelligenciára van szükség, amely "nem úgy gondolkodik, ahogyan mi, és olyan válaszokat ad, amelyekre mi nem lennénk képesek.”

Siri, a tudásnavigátor

A Siri intelligens személyi asszisztens és „tudásnavigátor”, ami az Apple iOS-nek egy alkalmazásaként fut. Az alkalmazás természetes nyelvű felhasználói felület (beszédfelismerés) segítségével válaszol meg kérdéseket, tesz javaslatokat és végez műveleteket különböző webszolgáltatásokon keresztül. A szoftver idővel alkalmazkodik a felhasználó egyéni igényeihez és testre szabja a válaszait, például a közeli éttermekkel vagy az útvonaltervekkel kapcsolatban.