Néhány alkalommal, pusztán a tesztelés kedvéért beszédbe elegyedtem iPhone-om Sirijével, azzal a kis alkalmazással, amely - jobbára - megérti, amit mondok neki, és megkísérel válaszolni. Rém érzékeny a kiejtésre, zavarja a megértésben, ha a think szó th-ját nem megfelelően, nyelvemet a felső fogsorom metszőfogaihoz tapasztva mondom ki - némi szájnedv kipermetezése közepette. A Hungariant sem mondhatom valami szépen, mert nem egyszer hungry aryannak (éhes árjának) érti, ami - lássuk be - messze van az eredetitől.
Zavarba jön, amikor azzal az egyszerűnek tűnő kéréssel fordulok hozzá, ugyan mutatna-e már nekem egy szép pussyt. I didn't find anything on the web for "Show me a nice pussy" - válaszolja pironkodva. Pedig lehetne annyi lélekjelenléte, hogy szebbnél szebb cicákat, cicuskákat dob fel nekem, merthogy a legfapadosabb szótárban is megbizonyosodhatunk arról, hogy ennek az angol szócskának van szalonképes jelentése (is). Az viszont tény, hogy ha a szóban forgó kérdést begépeljük a keresőbe - magad, uram, ha Sirid ügyetlen -, egyetlen huncut macsek képét sem tárja elénk a találati oldalon a mi Google-unk.
Térjünk most vissza röviden Paul Flemingre, akiről, mint említettem, ugyancsak faggattam Sirit. Barátom, Paul a CIO.hu 2016 nyitóelőadását tartotta, ezért választottam az ő nevét a tesztben. Ha a bevezetőmben említett kérdést begépelem a keresőbe, özönölnek a talált linkek, természetesen a híresebb Paul Flemingekkel kezdve.
Nem tudom kideríteni, ha már megérti Siri, hogy Paul Flemingről szeretnék információt gyűjteni, miért nem talál semmit. Nem tudom továbbá, mondhatom-e Siriről, hogy a mesterséges intelligencia (angol rövidítésével élve: az AI) eredményeinek köszönhetően jött létre.
Alaposnak tetsző és részletekbe menő a Gartner AI-meghatározása. A tanácsadó cég szerint az AI voltaképpen technológia, amely emulálni látszik az emberi működést, jellemzően tanulással, saját következtetésekre jutva, továbbá azzal, hogy megérteni látszik összetett tartalmakat, természetes társalgásba kezd emberekkel és így tovább. Nem idézem ezt a fárasztó definíciót, amelyből sugárzik, hogy megfogalmazói rendkívül óvatosan öltötték egyik szavukat a másikba.
Webes kutatásaimból arra jutottam, hogy minden okunk megvan az óvatosságra, amikor az AI-ról értekezünk. Már a meghatározás körül is vita folyik szakértői berkekben. Vannak, akik szerint a gépi tanulás már AI, mások szerint a gépi tanulás csak trükk, az igazi a mély tanulás (Deep Learning). Egy véleménycikkben azt olvastam egy mélytanulás-hívőtől, hogy az AI-t helytelenül értelmezők a világot próbálják beszuszakolni az AI-alkalmazásokba ahelyett, hogy az emberi agyat modelleznék.
Nehezíti az AI helyes értelmezését, hogy a nagyadat-technológiákra alapuló alkalmazások megbirkóznak korábban megoldhatatlannak bizonyuló feladatokkal. Figyelemre méltó eredményeket érnek el előrejelzések elkészítésében - arra sarkallva az elemzőt, hogy az előrejelzéseket saját következtetéseknek tulajdonítsa, belépve ezzel a Gartner szerinti AI területére.
Az elemző ekkor felteszi magának a kérdést, vajon ha az emlegetett definíció egy adott elemét megvalósítja a vizsgált alkalmazás, megoldás, robot, gép - a példánknál maradva tehát következtetéseket von le -, akkor tekinthető-e az AI világába tartozónak, noha például nem képes emberi nyelven párbeszédbe elegyedni emberi lényekkel? A Gartner meghatározásában a felsorolás egyes elemei között az és vagy a vagy kapcsolatot kell sejtenünk?
Nem arról van-e egyszerűen szó, hogy a mindent könyörtelenül átformáló technológiai trendek a mesterséges intelligencia területét sem hagyják érintetlenül?
