Borbándi Dániel • 2024. december 4. 05:32
A mesterséges intelligencia fejlődése egyre több területen hoz radikális változásokat a világunkban, miközben még a tudományos közösség számára is kihívást jelent az AI működésének teljeskörű megértése és kontrollálása. Ez nemcsak új lehetőségeket, hanem komoly veszélyeket is rejt magában. Vajon képesek leszünk megfelelő szabályozásokat bevezetni az emberek védelmében? Mennyire igaz a híres mondás, miszerint a hazai természettudományos képzés világszínvonalú alapokat nyújt? És vajon mit nem tud majd soha megadni a mesterséges intelligencia nekünk, embereknek? Sok más mellett ezekről a kérdésekről, valamint a robotika jövőjéről és a legnagyobb kihívásokról beszélgettünk Prof. Dr. Haidegger Tamással, az Óbudai Egyetem professzorával, valamint az intézmény orvosi-robotika munkacsoportjának vezetőjével.
Pénzcentrum: Talán sosem foglalkoztatta még a szélesebb közvéleményt ennyire egy egyébként ilyen bonyolult és összetett tudományág, mint a robotika és a mesterséges intelligencia. Mit gondol, mit lehet ennek az oka?
Prof. Dr. Haidegger Tamás: Talán azzal kezdeném, hogy érdemes szétválasztani a robotikát és a mesterséges intelligenciát. Mindkettőnek egy külön története van, illetve sok évtizedes hagyománya. Ami miatt ez most összekapcsolódott, az az, hogy a hagyományos robotika, az újfajta mesterséges intelligencia módszerek elterjedésével és univerzalitásával nyert egy szélesebb körű alkalmazhatóságot. alkalmazhatóságot. Az otthonokban elsősorban kollaboratív robotkarokat láthatunk, akár guruló robotkarokat, illetve magukat a humanoid (emberi alakú) robotokat. Irányításukat, feladatvégzésüket tekintve ezek mind támaszkodnak a mesterséges intelligencia módszerekre szoftver oldalon.
A robot alapvetően egy hardver és egy szoftver együttese, ami tud mozogni a valós fizikai térben. Ötven évvel ezelőtt a robotok alapvetően a gyártás automatizálásában találták meg a helyüket. Emellett az ipari robotikában a manipulátorok (robotkarok) az autóipartól kezdve az építkezéseken át nagyon sok helyen tudtak repetitív, veszélyes vagy nehéz feladatokat ellátni. Ez a része megmaradt a robotikának, és nagyon jelentős mind a mai napig, a robotgyártóknak legalább a 80%-a ebből él, az ipart szolgálja ki. E mellé érkezett most meg az emberközpontú szervizrobotika. A mesterséges intelligencia teljesen más utat járt be, ez alapvetően kutatási terület volt. Gyakorlatilag az ötvenes években ugyanúgy elindult egy hullám, mint most, azonban a nyolcvanas évekre beállt egy úgynevezett “AI Winter” - tulajdonképpen a mesterséges intelligencia jégkorszaka következett be.
Ennek az az oka, hogy azokkal a számítási módszerekkel, elképzelésekkel, amelyekkel akkor dolgoztak, mivel matematikailag próbálták az idegrendszeri alapokon, vagy legalábbis biológiai alapokon nyugvó egyes gépi tanulási problémákat megoldani, az számítási kapacitás hiányában csődbe jutott.
Ehhez képest tíz évvel ezelőtt megjelentek a gépi tanulást kiteljesítő neurális hálók, amiknek a sikerességét a megnövekedett számítási kapacitás, illetve az a töménytelen mennyiségű annotált tudásunk (például Youtube-videók) szolgáltatták, amiket az elmúlt évtizedekben az interneten felhalmoztunk. Például az internet fénykorából sokak által ismert, egyszerű kutyás, macskás, házi kedvences videók. Ezeknek minden egyes képkockája tanuló inputként, tehát bemenetként szolgált a tanító hálózatok korai programozási fázisában, és ezen keresztül olyan mennyiségű adatot lehetett végre bejuttatni, ami képessé tette ezeket a hálózatokat a generalizálásra.
Amikor ez a két dolog találkozott, tehát a vizuális képalkotás, képfeldolgozás, illetve a robotikából ismert problémamegoldás, akkor valami újdonság indult el. Ennek a további kiterjedése az, amivel a következő szintre léptünk, és amiből megatrend vált.
Három évvel ezelőtt publikusan elterjedtté váltak a nagy nyelvi modelleken alapuló, kifejezetten chatbot szolgáltatások: a ChatGPT 3.0 gyakorlatilag rohamléptekben hódította meg a világot és szinte mindenki rájött arra, hogy ez egy fontos, jól használható eszköz. Innentől kezdve végül is tényleg összekapcsolódik a robotika és a mesterséges intelligencia, hiszen az emberrel való kommunikációt és az ember gondolatait, szándékait, ha kiosztjuk egy robotnak, hatékonyan le tudja fordítani egy ChatGPT-szerű mesterséges intelligencia.
Hogyan látja jelenleg a magyarországi robotika helyzetét?
Magyarországon a hagyományos robotikai ipar leginkább az autógyártásban jelenik meg, bár ennek már harminc évvel ezelőtt is nagyon erős bázisa volt. Kutatás-fejlesztési oldalon azonban az új ágazatok tekintetében (pl. szervizrobotika) úgy gondolom, hogy nem sikerült kiugróan teljesítenünk.
Ennek az egyik fő oka az, hogy nem fordítunk rá elég forrást. A robotika, mivel létező hardver eszközöket igényel, ezért elég drága. Azok a nemzetek és azok a központok tudtak hatékonyak lenni az elmúlt húsz évben robotikai fejlesztésben, ahol nem kellett gondolkodni azon, hogy a legdrágább motorokat, a legdrágább szenzorokat, a legdrágább létező rendszereket vegyék-e meg, integrálják és fejlesszék tovább. Nálunk jellemzően a korábbi rendszereknek az újraépítése, újragondolása, olcsóbb, egyszerűbb alternatíváknak a fejlesztése volt jellemző.
Természetesen vannak nagyon jó kivételek, ha mondjuk az Optoforce-ra gondolok, akik a robotikához kapcsolódó szenzorgyártásban egy világújdonságot hoztak létre, és utána sikerült egy nagy nemzetközi gyártó égisze alatt egy komplett terméket kifejleszteniük. Ez egy nagyon nagy szó, és nagyon örülünk neki, ám azt le kell szögezni, hogy nincs olyan, hogy magyar robot, meg magyar robotgyártó.
És egyébként ez cél volt, vagy jelenleg is célja a magyar tudományos szférának hogy legyen "magyar robot"?
A tudománynak nem lehet, és nem is szabad, hogy célja legyen közvetlenül ipari cégeket alapítani és részesedéseket szerezni. Mindazonáltal ha van egy erős, dübörgő, innovációra éhes és innovációt termelő közeg, akkor elvárható, hogy kijöjjenek belőle olyan eredmények, amelyekre tudnak már megfelelő üzleti célokat alapozni startup vállalkozásokkal. Illetve fontos, hogy hagyományos KKV-k el tudjanak indulni ezen a területen is, és fejlődni, új termékekkel, szolgáltatásokkal ellátni a piacot. Azt gondolom, hogy jól működő környezetben óhatatlanul megjelennek ilyen cégek.
Hogy egy példát is mondjak: mivel idetelepültek az autógyárak, ezért az autógyárakat kiszolgáló beszállítói közösség egy nagyon erős és fejlett közösség lett Magyarországon. Ez a terület a régióhoz képest sokkal fejlettebb és többet tud, akár kutatás-fejlesztésben is. Más kérdés, hogy ez nyilván ki van téve annak a fajta volatilitásnak, amit mondjuk egy kulcs-megrendelői piac, a német gazdaság jelent.
Ha nem ez, akkor mi lehet jelenleg a tudomány legfontosabb feladata - például az önök tudományterületén? Nemrég konferenciát is tartott a Neumann Társaság “Velünk élő robotok” címmel. Ott mik voltak a főbb pontok, amiket megfogalmaztak?
Az új elnökünk, Prof. Kovács Levente egyik kulcsmondata, hogy megtaláljuk a kapcsolatot a társadalom és a technológia között. Ebben hagyományosan nagyon jó a Neumann Társaság, és jó akar lenni az Óbudai Egyetem is, amely a társadalmi folyamatoknak az integrációját kiemelten kezeli. Már tizenévvel ezelőtt is küldetésünk volt, hogy a technológiát megismertessük óvodás kortól a gimnazistákon át a nyugdíjasokig mindenkivel. Az, hogy lássanak robotot a gyerekek, megtapasztalják azt, hogy valami mozog, programozható.
Ez idővel átalakult, mert hát lassan mindenkinek teljesen természetes lesz, hogy vannak, akiknek már otthon robotporszívója van, a gyerekeknek LEGO játéka, hogy mindenki maga építi a kis LEGO robotját, megírja a hozzá tartozó programot, és ezen keresztül megismerkedik a technológiai alapokkal.
És hogy a legelső kérdésre visszautaljak, ha akár csak 12 évet megyünk vissza az időben, a társadalmi elfogadottság, a társadalmi érdeklődés a robotok iránt nagyon alacsony szinten volt. Az elmúlt öt évben azt tapasztaltuk, hogy már a csapból is ez folyik. Mindenki “robotszakértő” lett, mindenki “mesterséges intelligencia guru”, mindenki a telefonon nyomkodja a legújabb verzióját a különböző alkalmazásoknak, platformoknak. Hirtelen, (és tényleg azt gondolom, hogy kutatói léptékkel nézve nagyon hirtelen) vált mainstreammé, vagy általános társadalmi jelenséggé a robotika és a mesterséges intelligencia, még úgy is, hogy a fejekben sokszor nem válik szét a kettő, és nem is tudják az emberek, hogy éppen miről beszélnek. Közben persze az erre épülő szolgáltatásokat használják, és már nem is félnek tőle.
Ez idő alatt viszont a tudományos része a dolgoknak, tehát amit továbbfejleszteni kell, azóta sem vált könnyebb területté, és nem lehet benne gyorsan előre lépni. Az kétségtelen, hogy az egyre több ipari lehetőség nyomán egyre több üzleti lehetőség adódott. Ennek köszönhetően most nagyon sok jó üzleti gondolat és koncepció van a világban, ami erre épül. De ettől önmagában még nem lett könnyebb mondjuk új, energiatakarékosabb szervomotorokat fejleszteni, vagy olyan új komposztanyagokat kitalálni, megvalósítani és gyártani, amelyek a radikális súlycsökkenésnek köszönhetően az egész robotikai iparágat horizontálisan fejlesztenék.
Mik a legfontosabb gazdasági hatásai az új technológiáknak?
Az egyik legfontosabb tényező az energiafogyasztás. Minden mozgó és/vagy intelligens technológia elképesztő mennyiségű energiát használ fel. Gondoljunk csak a mesterséges intelligenciára, például a ChatGPT-re: bár sokan nem látják, a mögöttes szerverfarmok hatalmas terhelés alatt dolgoznak, folyamatosan üzemelnek. Ez komoly környezeti terhelést jelent, ami jelenleg kevéssé tudatosult az emberekben. Ha például egy egyszerű információt szeretnénk megtudni, és ahelyett, hogy felkeresnénk egy hivatalos honlapot, az AI-t kérdezzük, az összességében akár több százszoros karbonterhelést is eredményezhet.
Emellett a mesterséges intelligencia döntéseket hoz az élet különböző területein: irányíthat autót, liftet, de akár pénzügyi tranzakciókat is kezdeményezhet. Ezeknek a döntéseknek a következményei egyre összetettebbek. A technológiák az életünk számos területére beépültek, de kérdés, ki vállalja a felelősséget a döntéseikért. Például a tőzsdén, ha túl sokan használnak egy AI-alapú programot, az a piacokon jelentős kilengéseket okozhat. Korábban emberi csoportok is képesek voltak mesterségesen befolyásolni részvényárfolyamokat, de ma már egy ilyen beavatkozás akár több százezer vagy millió ember viselkedésére is hatással lehet. Ennek politikai következményei is lehetnek, ami különösen kritikus tömegnél már komoly veszélyt jelenthet.
Miket tart jelenleg a legnagyobb veszélyeknek, kihívásoknak a mesterséges intelligenciával kapcsolatban?
A legnagyobb veszély az talán maga az etikai korlátozások hiánya. Jelenleg ez egyáltalán nincs megoldva, és az Európai Unió szabályozásai sem képesek megfelelően kezelni a helyzetet. Az új technológiák fejlesztőit gyakran jogi keretek szorítják perifériára, ami akadályozza a kritikus megoldások kidolgozását. Az információk hitelességének ellenőrzése pedig szintén hatalmas kihívás, különösen a következő generáció számára.
JÓL JÖNNE 2,8 MILLIÓ FORINT?
Amennyiben 2 809 920 forintot igényelnél 5 éves futamidőre, akkor a törlesztőrészletek szerinti rangsor alapján az egyik legjobb konstrukciót, havi 62 728 forintos törlesztővel a CIB Bank nyújtja (THM 12,86%), de nem sokkal marad el ettől az MBH Bank 62 824 forintos törlesztőt (THM 12,86%) ígérő ajánlata sem. További bankok ajánlataiért, illetve a konstrukciók pontos részleteiért (THM, törlesztőrészlet, visszafizetendő összeg, stb.) keresd fel a Pénzcentrum megújult személyi kölcsön kalkulátorát. (x)
Ma már nincs abszolút objektív információ, mert a csatornák, amelyeken keresztül érkeznek a hírek, gyakran torzítanak. Ez gyakran üzleti érdekek miatt történik, hiszen a médiavállalatok célja nem csupán a tájékoztatás, hanem a profit maximalizálása. A figyelemért folytatott verseny is egyre erősebb: az olyan platformok, mint a YouTube, főként arra építenek, hogy lekössék a felhasználók idejét, és reklámokon keresztül befolyásolják a fogyasztói szokásokat.
Fontos lenne megtanítani és megtanulni, hogyan lehet védekezni az álhírek és a félrevezető információk ellen. Ez szerintem kiemelt szerepet kellene hogy kapjon egyébként az iskolákban, oktatási intézményekben is.
Ha már felmerült az oktatás szerepe, mint gondol, mennyire kielégítő a természettudományos oktatás a hazai intézményrendszer különböző szintjein?
Van egy mítosz itthon arról, hogy a magyar természettudományos oktatás milyen stabil alapokon van, és milyen jól működik. Valóban számos magyar géniusz nőtt ki ebből a rendszerből, ám azt nem tudjuk, hogy ugyanezek az emberek milyen eredményeket érhettek volna el, ha egy problémamegoldó, emberközpontúbb oktatásban részesülnek, vagy azt, hogy mennyivel több ilyen ember lehetett volna még. Az mindenképpen kritikus a jövő generációi szempontjából, hogy hányan maradnak itt az okosak, a tehetségesek közül, és az is, hogy ők végül milyen típusú oktatást kapnak és milyen minőségben.
Ugyanakkor az oktatás elsődleges feladata, hogy a fiatalokat felkészítse az élet kihívásaira. Az oktatás kulcsa a tanár. Hiába a legjobb tanterv vagy tankönyv, ha a pedagógus frusztrált, kiégett, és nincs megbecsülve. Egy jó tanár képes a tanulás szeretetét és örömét átadni, de ez nem működik puszta magoltatással és szigorú számonkéréssel.
Sajnos mire a diákok eljutnak a középiskolai szaktárgyakhoz, sokukban kihal a kíváncsiság, és a rendszer inkább a lexikális tudásra, magoltatásra helyezi a hangsúlyt, nem a kreatív gondolkodásra és a problémamegoldásra. Szerintem az oktatásnak sokkal inkább fel kellene készíteni az embereket arra, hogy a mindennapi gondjaikat meg tudják oldani, akár technológiai eszközökkel, akár matematikai módszerekkel. Tehát a pénzügy, ha nem is a számviteli rész, de az alapvető pénzügyi ismeretek, az alapvető jogi ismeretek, az alapvető politikatudomány ismeretek, hogy eligazodjunk a világban, elengedhetetlenek, és sajnos ezekhez nagyon keveset kapunk az oktatási rendszerben.
A természettudományos oktatásunk az alapszinten egyébként nem rossz, és el tudja kísérni az embereket akár egyetemi szintig is, viszont nem feltétlenül alkalmas vagy alkalmasabb más oktatási módszereknél arra, hogy hosszú távon kiemelt eredményeket érjenek el az emberek. Egyszerűen azért, mert ha nem támogatjuk a problémamegoldó képességet, a kíváncsiságot, a tudásvágyat, akkor nem fognak belőle kinőni kreatív emberek.
Az egyetemek működésében milyen szerepe van a mesterséges intelligenciának?
Nagyon sokrétű. Hogy kiemeljek egy példát, talán maga az akadémiai pálya és a tudományos közeg az, amire a mesterséges intelligencia a legnagyobb közvetlen hatással volt. Az az akadémiai rendszer, ami az önálló, forrásokon, kísérleteken és kutatási eredményeken alapuló munkát, valamint az arra adott emberi visszacsatolást támogatta egy emberi bírálati rendszeren keresztül, és több száz éven át jól működött, dugába dőlt a szemünk láttára.
Az, hogy még a legjobb minőségű folyóiratokat is elárasztották az úgynevezett paper millek, tehát a dolgozatgyárak, vagy tudományos cikkgyárak, meg mesterséges intelligencia módszerekkel dolgozó algoritmusok, hatalmas probléma.
Illetve a kevésbé transzparens országokban üzemeltetett, kutatóknak nem biztos, hogy nevezhető emberek hálózatban, százával, ezrével állítanak cikkeket elő úgy, hogy megtalálják a réseket a pajzson, és gyakorlatilag megjelennek olyan eredmények, amelyek nem valódi eredmények, torzítják a teljes tudományos metrikát. Csak az elmúlt pár évben hatványozódott azoknak a cikkeknek a száma, amit vissza kellett vonni, mert kiderült róluk, hogy nem etikus módon állították őket elő.
Nemrég a globális médiában végigfutott az a hír, amelyből kiderült, hogy egy gyerek segítséget kért a Google mesterséges intelligenciájától egy házifeladathoz, de az öngyilkosságra szólította őt fel. Mivel ilyet biztosan nem programoztak bele a modellbe tervezők, nem látja annak a veszélyét, hogy idővel a kutatók is tanácstalanok lesznek a saját „teremtményük” működésével kapcsolatban?
Az AI Governance egy elképesztően messzire vezető és bonyolult kérdéskör. Etikai szinten azt gondolom, hogy vannak olyan társadalmi normák, amiket legalábbis a nyugati társadalomban nem akarunk, hogy a mesterséges intelligencia felülírjon. Az emberi élet egy kicsit hasonló, mint Asimovnak a három törvénye, amit a robotikáról alkotott.
A generalizált mesterséges intelligencia kutatás arról szól, hogy az emberéhez hasonló komplexitású gondolkodást és döntéshozatali képességet fejlesszünk ki. A történelemből számos olyan dolgot említhetünk kulturálisan, ami az öngyilkosságot elfogadhatónak tekinti, például a szamurájoknál. Tehát, ha az az állítás, hogy az emberi gondolkodás komplexitásához hasonló rendszert kell alkotnunk, akkor ilyen szempontból az említett eset nem lóg ki a sorból.
Másik oldalról nézve teljesen elfogadhatatlan, és erre egy olyan szabályozást kell alkotnunk, hogy ne történhessen meg még egyszer.
Az életünket nem rendelhetjük alá a mesterséges intelligenciának. Attól semmi nem mentesít minket, hogy a józan paraszti eszünk és az értékítéletünk meglegyen. A társadalmi kapcsolatainkat, az ember-ember kapcsolatot, a szeretet alapú közösségeket nem fogja tudni leváltani a mesterséges intelligencia. Nem pusztán kémiai-biológiai lények vagyunk, nem pusztán technológiafüggők vagyunk, még akkor sem, ha a kezünkben van napi 20 órában a mobiltelefon, vagy bármi egyéb eszköz, és folyamatosan a digitális világban csüngünk. Azt gondolom, hogy nem lehet célunk az, hogy hozzáigazodjunk a mesterséges intelligenciához, még akkor sem, ha mondjuk IQ-ban, vagy bármilyen mérhető tudományos teljesítményben jobb nálunk, többet tud nálunk, mert nem lesz helyettünk boldog.
Márpedig az embernek nemcsak az a célja, hogy technológiailag fejlődjön, okosodjon, hogy új tudományos eredményeket tárjon fel, hanem az is, hogy közösségben, családi közösségben, társadalmi közösségben tudjon élni, alkotni. A mesterséges intelligenciától soha nem fogjuk tudni megkapni azt az emberi létezéshez szükséges érzelmi hátteret és érzelmi intelligenciát, ami a hosszú és boldog élethez kell.
Címlapfotó és képek: Stiller Ákos