Aligha érem meg, hogy teljesen autonóm autók járjanak a városokban | Yann Le Cun: A mesterséges intelligencia és a mélytanulás forradalma

Csikvári F. András |

Yann Le Cun, a francia-amerikai informatikus könyve nagyon érdekes, de teljes bemutatására nem vállalkozom, mert olyan részleteket is leír, amelyek meghaladják a tudásomat – és az érdeklődésemet is. Mégis feltétlenül szükséges ide egy kisebb műszaki, matematikai bevezető: mármint hogy mik is azok a konvolúciós hálózatok, amelyek használata annyira felpörgette a mesterséges intelligencia fejlődését.

A konvolúciós hálózatokat az idegrendszeri neuronhálózat és az azok között felépülő kapcsolatrendszer ihlette. (Beszúrok ide egy nagyon amerikai sztorit: Yann Le Cun azt mondja, hogy konvolúciós kutatásaival ő nagyon a tudomány szélére sodródott, nem ismerték el őket, és nem jutottak pénzhez sem, annak ellenére, hogy figyelemre méltó eredményeket mutattak fel a témában. A kutatócsoport kitalálta, hogy a konvolúció kifejezésnek rossz a marketingértéke, nevezzék át deep learningre. Erre megindult a pénz.)

Egy kicsit érthetőbbé teszi a továbbiakat az alábbi ábra egy kétdimenziós hálózat részletéről. Minden egyes (neuron) pont önálló függvény, aminek a kimenete a hozzá beérkező függvényektől függ. Ha a bemeneten valami változik, akkor az egész hálózaton óriási átszámolási igény megy keresztül.

Vegyük azt a példát, hogy fényképet olvasnak be a bemeneten, és az MI-nek a kimeneten meg kell mondania, hogy kutyát lát-e vagy sem. A hálózatnak tehát előbb meg kell tanulnia, hogy mi a kutya. A betanítás során minimum 100 ezer képet nézettek meg vele. Ha a képen kutya van és a hálózat azt mondja, hogy nem kutya, akkor módosítanak a paramétereken. (Ezt az úgynevezett visszaterjesztési matematikai eljárással hajtják végre, ami önmagában is nagy találmány.) A rendszer felismerő képessége fokozatosan javul, és egyre kevesebbet téved. Ma ott tartunk, hogy a rendszer kb. 200 kutyafajtát is meg tud különböztetni. Ez fantasztikus, és még lenyűgözőbb: ha a képen a kutya pórázon van, és ennek ellenére is felismeri, akkor akár azt is állíthatjuk, hogy az MI asszociációra is képes. (Vagyis nagyon kell vigyázni a szavak értelmezésére – az asszociáción általában egy kreatív képzettársítást értünk, az MI erre nem képes.)

Yann Le Cun álláspontja szerint
– ebben a rendszerben semmi értelem vagy ész nincs, ez puszta matematika
– ez a hálózat csak erre az egy feladatra van betanítva, másra nem alkalmas,
– és ami még fontosabb: ha egy egészen kis gyerek megnéz két elefántot, attól kezdve örökre tudja, mi az elefánt. Fogalmunk sincs, hogy ezt a kis embergyerek hogyan csinálja.

• Olvass bele!

Le Cun azonban kibontja általános, minden MI rendszerre vonatkozó megjegyzéseit is:
– mindegyik csak speciális feladatot tud teljesíteni
– mindegyikhez hatalmas betanítási energia és rengeteg emberi munkaóra kell – bár ez alól kivételt képeznek a játékok. Ha tud saját magával játszani, akkor önmaga fejleszti magát. Így volt ez a sakk-világbajnok programnál is.
– az MI hozzávetőleg milliószor annyi energiát fogyaszt, mint az emberi agy. (Az agyunk teljesítménye kb. 25 watt, a fogyasztása pedig Watt×idő, vagy Wh/feladat)
– az MI-ből hiányzik a „józan ész” – ez összefügg azzal, hogy speciális feladatra képezték ki. Minden, ami abból a körből kiesik, bármilyen banális dolog is az ember számára, neki ismeretlen.

Le Cun felhoz egy példát a millió lehetséges közül, a már ma is nagyon magas színvonalú fordítások területéről: Az ajándék nem fér be a dobozba, mert [az ajándék] túl nagy, vagy az ajándék nem fér be a dobozba, mert [a doboz] túl kicsi – ezt 50%-ban hibásan fordítja, pedig egy ember nyilvánvalóan tudja, hogy ugyanarról van szó.

– Nincs a „fejében” világmodell. Ez egyben azt is jelenti, hogy hiányzik belőle az előrelátás képessége, így persze veszélyérzete sincs.

„Ami az igazán intelligens gépek előállítását illeti, amelyek egyszerre volnának képesek stratégiát kidolgozni és részleteiben megérteni a világot, nos, ehhez még a recepthez szükséges összetevőkkel sem rendelkezünk. Ma még hiányoznak ehhez az alapvető fogalmak.”

A jövőre nézve Le Cun is biztosra veszi, hogy előbb-utóbb lesz „tudatuk”, de mérnök lévén rögtön hozzá is teszi: „de hogyan is tudjuk azt majd mérni?”

Uralkodás, az emberiség elnyomása vagy elpusztítása kérdéskörében a szerző határozott véleménye: ettől csak akkor kell tartanunk, ha programozók bevisznek a programjába ilyen lehetőségeket. Az intelligencia ugyanis egyáltalán nem jelenti egyben az uralkodni vágyást! Ez pusztán az emberi természet jellemzőinek a kivetítése a gépekre.

A könyv ezenkívül ismerteti a mesterséges intelligencia kutatásának kezdeteit és történetét. Foglalkozik a különböző szakterületek – az autonóm gépjárművektől a nagy nyelvi modellekig – nehézségeivel, és felvázolja a lehetséges fejlesztési irányokat. Persze a könyv minden következtetésének olvasásakor célszerű figyelembe venni, hogy a szövegét még 2023-ban zárták le – és azóta azért történt már egy s más az MI világában és jött néhány zavaró hír az MI kutatóitól.

A cikk eredetileg a Vélemény.online oldalon jelent meg, és egy hosszabb, két ellentétes véleményt ismertető írás részlete

Yann Le Cun: A mesterséges intelligencia
és a mélytanulás forradalma
Typotex Kiadó, Budapest, 2025
Fordította: Moldvay Tamás
316 oldal, teljes bolti ár 6500 Ft,
online ár a kiadónál 5850 Ft,
e-könyv változat 3600 Ft
ISBN 978 963 493 3359 (papír)
ISBN 978 963 493 3359 (e-könyv)

* * * * * *

A könyv kiadói fülszövege

Az MI forradalmát éljük. A gépi intelligencia önállóan, tapasztalat útján tesz szert a rábízott feladatok elvégzéséhez szükséges képességekre, napról napra újabb alkalmazási területeken hoz áttörést, átalakítja világunk eddig ismert kereteit és működését.
Yann Le Cun e forradalom élharcosa, a mélytanulás egyik feltalálója, aki kutatótársaival megalkotta az emberi agy felépítését utánzó mesterséges ideghálózatok technológiáját. Könyvében nemcsak érthetővé teszi ennek a lenyűgöző technológiának a működési elvét, de a kezdetekhez is visszavisz bennünket, első kézből avatva be a fejlesztés izgalmas történetébe. Eközben az MI jövőjével, kihívásaival és veszélyeivel is számot vet: „Még mindig messze vagyunk attól, hogy reprodukáljuk a valódi emberi és állati intelligenciát. Az intelligens architektúrájú neurális hálózatoknak egy csepp józan eszük, egy cseppnyi tudatosságuk sincs. A jövőben azonban a dolgok változni fognak.”

Yann Le Cun (gyakran LeCun néven említik) francia-amerikai informatikus, aki elsősorban a gépi tanulás, a számítógépes látás , a mobil robotika és a számítógépes idegtudomány területén dolgozik. A New York-i Egyetem professzora.