mi teljes

Mivel ez mégis egy blog és ez a 21. század, pontosabban 2014, kezdjük egy linkkel egy gifre, ami a várakozás és a valóság közötti "érdekes" kapcsolatot mutatja be, igencsak sok modellben igaz módon.

Nagyjából ez történt a múlt héten is, amikor egy "szuperszámítógép" végre teljesítette a Turing tesztet. Hamar kiderült, hogy egy egyszerű chatbotról van szó, ami egy Eugen Goostman nevű 13 éves ukrajnai srácot próbál eljátszani, a jelek szerint, elég sikeresen, legalábbis 5 percig. A botot egy orosz és egy ukrajnai fejlesztette és egy angliai nyilvános Turing teszten a birák 33%-át sikerült meggyőznie, hogy ő az ember és nem a másik chat partner. Sajnos nem sok információt találtam arról, hogy működik, de valószínűleg standard chatbot matéria, azaz minimális mondatelemzés, nagyon minimális memória, főként a belső állapotok modellezésére, mint inkább a tárgyalópartner modellezésére és néhány ezer előre megírt mondat, talán egy-két változóval bennük. Vannak már publikus rendszerek, amik mindezt tudják, egy kis ismerkedés után bárki készíthet ilyen chatbotot. Az érdekes talán az, hogy ennyi tényleg elég 5 percnyi társalgás után meggyőzni embereket arról, hogy elő emberrel beszélget. Sokan megírták, hogy ez az egész miért butaság, semmi köze nincs a gondolkodási folyamatokhoz, lehet akár zsákutcának is nevezni. Ezzel én is teljesen egyet értek, de elég szórakoztatónak találom az egész történetet és egy kicsit azért elgondolkodtatónak is. Mindenesetre, ha 5 év múlva nem lesznek olyan hírek, hogy egyre több olyan munkahelyet vesznek át mesterséges intelligenciák, amelyekben 5 percig kell tudni egy relatív szűk témában beszélgetni, akkor azért meg kell jobban vizsgálni mi is történik.

Amiért ezzel a hírrel indítottam az az, hogy pont beleillik a témába, amiről írni akartam, az MI teljes feladatokról. Szóval ez az MI teljes dolog a számítástudományból ered, aminek az egyik fontos kérdése az NP teljes feladatok vizsgálata. Az NP teljes feladatok a nagyon nehéz feladatok, amelyeket gyakorlatilag nem tudunk hatékonyabban megoldani, minthogy szinte az összes lehetséges megoldást kipróbáljuk és megnézzük, milyen mértékben felel meg a céljainknak. Ezekből a feladatokból nagyon sok van és már olyan természetesnek tűnő feladatok is ide tartoznak, mint a hátizsák pakolásának a feladata, azaz adott néhány szám (egy elég kicsi, véges halmaz, gyakorlatilag a tárgyak mérete amiket a hátizsákba akarunk pakolni) és meg kell mondani, melyeket kell kiválasztani (pakolni), ahhoz hogy az összegük egy előre meghatározott érték (a hátizsák űrtartalma) legyen. Nagyon fontos előrelépés volt, hogy rájöttek, hogy ezek az NP teljes feladatok egymásba átalakíthatóak és akkor már csak egy feladatról kell bizonyítani, hogy NP teljes, ha van egy új feladatunk, amiről nem tudjuk, hogy mennyire nehéz megoldani, de a segítségével meg tudnánk oldani egy eddig ismert NP teljes feladatot, akkor bizonyára ő is az kell legyen, másképp lenne egy könnyű megoldása az NP teljes feladatoknak ezen a feladaton keresztül. Igazából még nincs bizonyítva, hogy az NP teljes feladatok nem oldhatóak meg relatív könnyen, csak még senki nem talált ilyen megoldást, de nem tudták bizonyítani, hogy biztosan nincs ilyen megoldás. Egyesek szerint még pár száz évig nem is lesz bizonyítva és ezt simán elhiszem, NP teljes feladatok hatékony megoldására még egyetlen példát sem találtunk a fizikai világban, míg intelligenciára már jó sokat és egyre csak gyártjuk őket, igaz, el is haláloznak (egyelőre) időnként.

A lényeg az, hogy az összes feladat átalakítható egymásba és a széles körű intelligencia is valami ilyesmi, mindenféle feladatok megoldására használható. Ezért találták ki analóg módon az MI teljes feladatok fogalmát, tehát ha megoldanánk egy MI teljes feladatot, akkor gyakorlatilag megoldanánk az összeset. Az első MI feladatot Turing fogalmazta meg, szerencsére elég ködösen, ami szerint ha valakiről chatelés segítségével nem dönthető el (bizonyos valószínűséggel, bizonyos körülmények között, ezek mind elég könnyűre voltak véve a hírben szereplő esetben), hogy ember vagy gép, akkor bizonyára vagy ember, vagy emberszerű gép. Turing egy zseni volt és jó okkal fogalmazta meg ilyen ködösre a tesztjét, ha Turing Verbális Intelligencia Tesztjét alkotta volna meg, akkor vagy régen megdőlt volna, vagy senki meg sem próbálná megoldani. Vannak ilyen jellegű szövegértési intelligencia tesztek, egy-két kutatócsoporton kívül senki nem foglalkozik velük, pedig sokkal közelebb hoznák az igazán hasznos beszélgető robotokat. A chatbotok viszont érdekes dolgok és valószínűleg kerülő úton, ugyanoda visznek majd. Bizonyára sokkal szívesebben beszélgetnek az emberek chatbotokkal és ezzel megteremtik a tanulási algoritmusok bevetésének lehetőségét, mint verbális intelligencia tesztek megoldási stratégiáit részletezik, amelyek nagy része amúgy is teljesen automatikusan megy már, ha magyarázni kell, nagyobb gondban van az ember, mint ha csak meg kell oldani.

Mire is lenne jó egy MI teljes chatbot? Hát mondjuk vezethetne autót, mi csak elmondanánk neki, hogy mit látunk az útból, ő meg, mivel úgy viselkedik, mint egy ember, mondhatná, hogy merre menjünk, mikor fékezzünk, stb. Valószínűleg kb ugyanolyan jól is működne a dolog, mintha egy bekötött szemű emberrel próbálnánk ugyanezt eljátszani, azaz kb. enyhén kanyargós úton szinte zéró forgalom mellett el tudnánk vezetgetni 10 km/h sebességgel. Szóval akkor a chatelési feladat valószínűleg nem MI teljes feladat, mivel egyéb intelligenciát igénylő feladatokat nem lehet vele megoldani. Ugyanakkor megfordíthatjuk a kérdést, mennyire lenne képes egy vezetni tudó MI társalogni. Hát, lehet, hogy a dudát használhatná Morzé kóddal kommunikálni, de nem hiszem, hogy az SOS-nél bonyolultabb gondolatokat kell megfogalmazni a dudakezelés helyes használatához, tehát ez is bukás lenne.

Mit jelent ez? Azt, hogy nem tudom miről írok. Ehhez mondjuk nem kell ennyi szót fosni, szóval haladjunk. Ez azt is jelentheti, hogy nincsenek MI teljes feladatok, legalábbis a klasszikus MI feladatok között, egyik sem elég bonyolult ahhoz, hogy mindenre használható legyen. Ez jó, mert külön-külön akkor több esélyünk van megoldani őket és a végén csak össze kell rakni őket. Továbbá, meg tudjuk vizsgálni, hogy azok a módszerek, amelyek olyan jól működnek egyes feladatokra, miért nem működnek más feladatok esetében és ez jó módszer arra, hogy javítsunk rajtuk. Azt is jelenti, hogy nehéz eldönteni, hogy mi az emberi szintű megoldása egy feladatnak, lehet, hogy egyszer majd lesz egy olyan beszélgető robot, ami el tud vezetni egy autót, teljesen szöveges információk alapján. Persze, valószínűleg, nem egy emberrel fog beszélgetni, hanem egy másik robottal, ami mondjuk jól fog látni és elég széles lesz a szókészlete, hogy jól leírja az útakon uralkodó helyzeteket. Az a jó az MI-ben, hogy szinte minden kis részfeladat az egész rendszer megoldására is használható, valamilyen módon. Pl. a Watson nagyon jól megérti az írott mondatokat, de beszélni eddig csak szavakat tudott. De valószínűleg nem lesz már nagyon nehéz jó mondat alkotó rendszereket készíteni, ha másképp nem, addig próbálkozik mondatokkal, amíg ugyanazt le nem tudja vezetni belőle, mint ami információt éppen el akar mondani. Persze, ezek a próbáljunk ki minden megoldást módszerek elég rosszak, lásd az NP teljes részt, de valószínűleg okos közelítő algoritmusokkal elég jó eredményeket lehet majd elérni. Amúgy is, az ember (gép) mindig csak közelíti az értelmét a dolgoknak, nincs nekik valamilyen belső, egy és oszthatatlan értelme, aminek az ismerete nélkül teljesen sötétben lennénk.

Hát ez most ennyi, mára megúntam. Mivel csak egy más hírről akartam írni, ezért azt is letudom itt. Szóval a HP bejelentette, hogy 2017 és 2020 között megpróbálnak kijönni a teljesen új architecktúrájú gépükkel, aminek a memóriája memrisztor alapú lesz, szóval ugyanolyan gyors lesz mint a mostani RAM, de akkora kapacitása lesz, mint a mostani SSDknek. A proci is meg lesz vadítva, talán használnak benne foton alapú kapcsolatokat a nagyobb részek között, erről nem olvastam semmi részleteset, de aki eljutott idáig, az biztos hallott már erről az irányról a procik fejlesztésében. Szóval lehet, hogy Moore törvénye húzza még egy-két évtizedet és az már elég is lesz. :)