A stateof.ai minden évben elkészülő gigantikus évösszegzője alapján a Láncreakció podcast-ban kollégáink áttekintették mi minden történt tavaly a mesterséges intelligencia háza táján. Megelőzte-e Kína az USA-t, merre mennek tovább a nyelvi, hol szivárognak az adatok a tudományos kutatásban, mennyi idő alatt jelennek meg az új eredmények open source változatban?
Az adásban felmerült, hogy az elmúlt években sok jóslat szólt egy közelgő MI-télről. Ennek apropóján következő cikkünkben arra vállalkozunk, hogy összefoglaljuk a mesterséges intelligencia történetének váltakozó időszakait. 

Sokatmondó tény, hogy ez a beszélgetés és a következő cikk máshogy nézett volna ki két évvel ezelőtt. Még máshogy 10 vagy 15 éve, amikor még előttünk állt a sok, ma már mindennapinak tűnő csoda: a neurális hálózatok használata, a rendkívül okos algoritmusok, a felhőbe költözött számítási kapacitás megléte. Amikor tehát MI-télről, vagy „AI Winter”-ről beszélünk, ezt most egy „AI Summer” felé tartó vonaton tesszük – legalábbis az MI befolyásos hangadói, orgánumai sokkal derűlátóbbak most, mint évtizedekkel ezelőtt.

Miért lett tél?

AI Winter, vagyis a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kutatások befagyása, a terület egyhelyben topogása. Ezzel az angol kifejezéssel írták le, hogy az 1950-es évek derekán létrejövő kutatások hogyan álltak le később, miképp mentek tévútra, és milyen nehézségek keresztezték a mérnökök, informatikai szakemberek útját.

Akkoriban két egymással összefüggő folyamat hozta el a „telet”. Az 1970-es években járunk, amikor is a DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), vagyis az Egyesült Államok Védelmi Minisztériumának kutatásokért felelős részlegének vezetésében változás állt be. Az új döntéshozók nem voltak eleve ellenségesek az MI-kutatások finanszírozásával szemben, hanem az addig rendelkezésre állt büdzsét az MI mellett más kutatásokra, például a szuperszámítógépek területére is meg akarták osztani.

Az angolszász világban történt még egy negatív esemény. Nagy-Britannia Tudományos Kutatási Tanácsa ugyanis felkérte a nagy tekintélynek örvendő James Lighthillt, hogy írjon egy beszámolót a mesterséges intelligencia jelenlegi helyzetéről, előrehaladásáról. A szakember igen kritikusan úgy fogalmazott írásában, hogy az MI semelyik területén nem ért el a szakma olyan felfedezéseket, amelyek a megígért hatással jártak volna. Ez a megállapítás az amerikai finanszírozás megvonása mellett lavinaként söpört végig az európai egyetemek során, és elvezetett a kutatási péntek elapadásához. Ez a becslések szerint 5-10 évre lelassította a kutatásokban kulcsszerepet betöltő egyetemi kutatók, laborok és közösségek munkáját. A nyolcvanas években a közvéleményt és a befektetőket is más izgatta: a rendkívül gyorsan fejlődő személyi számítógépek elterjedése, piaca, a benne lévő lehetőségek kiaknázása. Bár az 1980-as években az üzleti életben megjelentek a logikai következtetésre képes úgynevezett szakértői rendszerek, maga a szakma sem tartotta ezeket igazi MI-megoldásoknak. A lelkesedés, a befektetés megint csökkenni kezdett, és 1988-ra a második „tél” is beköszöntött. 

A remények évszakai

Látható, hogy az MI fejlődését nagymértékben meghatározta a belé vetett hit. A hype-ot mindig kijózanodás és korrigálás kísérte. Így például, amikor 1997-ben az IBM Deep Blue sakkszámítógépe legyőzte a legendás sakknagymestert és -világbajnokot, Garry Kaszparovot, a szalagcímek már az emberi elme uralmának végnapjait harsogták. Mégis, visszatekintve, „csak” egy olyan MI-t kaptunk, amely egyetlen egy területen győzte le az embert (ráadásul a sakkszakértők szerint Kaszparov olyan negatív lelkiállapotba hozta magát a mérkőzéssorozat folyamán, amely nem volt rá jellemző). A Deep Blue-ból semmi nem következett, nem épült be a mindennapokba, nem nyújtott gazdasági megoldást napi problémákra.

Az 1990-es évek vakító reménysugarai elé három óriási árnyék vetült: híján voltunk hihetetlen gyorsaságú, teljesítményű számítógépeknek, nem állt rendelkezésre elegendő memória, és az adatok tömkelege sem volt elérhető. Hiába ismertük az 1950-es évek óta a neurális háló gondolatát (és korai megvalósulását), a telet akkor sem tudta elkerülni a szakma. Jellemző adat, hogy míg 1986-ban csaknem hatezren vettek részt a szakági konferenciákon, ez a szám 2000-re csökkent 1991-re, és a mesterséges intelligenciával foglalkozó cikkek száma 1995-re a legalacsonyabbra apadt. 

Áttörés, tavasz

A 2010-es évek elején a Big Techben felhalmozódott hihetetlen tőke, az invesztíciók, a felvett, egyre nagyobb számú szakemberek tudása, a technológiai háttér Moore-törvényeknek engedelmeskedő fejlődése tette lehetővé a mélytanulási módszerek finomodását, a korábbi problémák leküzdését, amellyel egy sor alkalmazás létrehozása előtt nyílt meg az út: önvezető autók, robotok, nagy nyelvi rendszerek, és persze legújabban az emberiséget lázban tartó ChatGPT és a text-to-picture rendszerek.

Éppen ezért ma szinte senki nem beszél „AI Winter” -ről. Persze, most is fel lehet fedezni azokat a hangokat, amelyek figyelmeztetnek: ez mind szép és jó, de az igazi MI-től, az általános, széles tudású rendszertől messze vagyunk még! Nehogy belelovaljuk magunkat abba a hibába, mint korábban: nagy reményeink lettek, majd elporladtak a realitás nyers viszonyai között. 

Csak néhány leküzdendő probléma: az általánosítás lehetetlensége (mi, emberek, egyik tapasztalatunkat könnyen át tudjuk vinni egy másikra, a mélytanulási algoritmusok nem), a találékonyság és kreativitás, kontextus értelmezése (azaz a gép nem tudja eldönteni, hogy egy alkotás szép-e, egy üzleti ötlet mennyire életszerű). A neurális hálóra, mélytanulásra épülő módszerek keltette izgalomhullámok lecsendesülése, a sokak által készpénznek vett ígéretek be nem teljesülése hozhatja el a következő telet – hacsak a felhasználókat és a cégeket ez hidegen hagyja, mivel egy gombnyomásra, elfogadható havidíj mellett generálják maguknak az újabb és újabb tartalmakat.

Ha ez utóbbi elterjed, akkor a befektetők is a gyors megtérülést részesítik majd előnyben, nem az egyetemi és céges kutatások sokszor évekig tartó, sok nyűggel járó folyamatát.
Hallgasd meg a Láncreakció podcast kapcsolódó adását is!