(Kiemelt kép: Unsplash)
Úgy tűnhet most mindenki számára, hogy 2023-ban a mesterséges intelligencia aranykorát éljük. Szinte minden nap bejelentenek egy ChatGPT klónt és azt, mire lesz vagy már képes a Mindenható és Digitális Messiásként tündöklő Gépi Elme. Az OpenAI találmánya továbbra is meghökkenti az egyszeri embereket, hiszen olyan szöveget generálására képes látszólag, mely a William Shakespeare vagy Donald Trump stílusában való írástól kezdve az orvosi állapotok diagnosztizálásáig szinte mindenre kiterjed lassan.
Eközben a vállalatok világszerte a céges mesterséges intelligenciát építik bele mindennapi működésükbe szívós munkával (már ha tudják). A terület finanszírozása pedig új magasságokba emelkedett, ami azt jelzi, hogy a kockázati tőkebefektetők kollektíven felébredtek a hónapok óta tartó medvepiaci álmukból. Valóban, a mesterséges intelligencia az évekig tartó félresiklásai és botladozási túlélése után végre a „forró nyári” korszakát éli (látszólag felelőtlenül).
Mi is az MI-Tél?
A mesterséges intelligencia tele olyan időszak, amikor a MI-vel kapcsolatos finanszírozás és a közvélemény figyelme jelentősen visszaesik. Akkor következik ez be, amikor az MI-fejlesztések ígérete és lehetőségei elmaradnak a vártaktól, vagy nem térülnek meg a befektetések, ami az iparágban a figyelem és az izgalom radikális csökkenését okozza. Természetesen egy új technológiát se lehet mindennap ünnepelni, és az újabb és nagyszerűbb „MI-élmény” sem tarthat örökké. Az iparág pedig ekkor felkészül az úgynevezett MI-Télre: a finanszírozás, a közérdeklődés és az innováció elkerülhetetlen csökkenésére, mely előbb-utóbb minden élvonalbeli ICT területet elér.
A tél nem kizárólag a mesterséges intelligencia esetében fordult már elő. Sőt, a kriptopénz-iparban most is téli időszak van éppen. Az évekig tartó finanszírozási láz után a kriptovállalkozások, kicsik és nagyok, vagy leálltak, vagy a teljes „halálozási spirálba” kerültek, és az ipari ágazatok területbe vetett hite is láthatóan jelentősen csökkent. A kriptóhoz hasonlóan a mesterséges intelligencia is viszonylag új, élvonalbeli iparág, így érzékenyebben reagál a makrogazdasági trendekre (például egy fenyegető recesszióra).
Nagyon könnyen előfordulhat, hogy egy olyan dolog, mint az MI, ha nagy felhajtást, nagy érdeklődést és befektetéseket kap, akkor aztán a rögvalóságba vetetten egy idő után ténylegesen semmi újat sem tud majd felmutatni. A mesterséges intelligencia még mindig nagyon nehéz ICT probléma, mert nagyon körülményes belekezdeni és kitalálni mire is használnák a vállalkozások a dolgos hétköznapokban, és nehéz skálázni és professzionális módon kezelni és kamatoztatni is a B2B és B2C céges világokban is. Ennek eredményeként az iparág „csúcsokat és hullámvölgyeket” tapasztal az elvárások és a ténylegesen megvalósított érték tekintetében folyamatosan. Ezeket a termékeny időszakokat nevezik mesterséges intelligencia nyárnak vagy tavasznak, amikor az MI iránti érdeklődés és finanszírozás hirtelen megugrik, ami a kutatás, a fejlesztés és az elfogadás fellendülését okozza.
Minden jel szerint most éppen egy MI-Nyár közepén vagyunk, és hogy ez meddig fog tartani, azt még csak találgatni lehet. Egy dolgot biztosan tudunk: mint minden évszakban, a változás elkerülhetetlen, mert semmi sem tart örökké. A dolgok általában ciklikusan változnak: a tőzsdék is periodikusak, a társadalmak is repetitív módon működnek – van felemelkedés és visszaesés is, mert ez egyszerűen bele van építve a rendszerekbe. Csak túl kell élni őket, és reménykedni, hogy a csúcsok nem emelkednek olyan magasra, hogy amikor elérik azt, az egy nagy összeomlás kezdete lesz, és mindent tönkretesz. És remélni kell azt is persze, hogy a mélypont nem lesznek olyan alacsony, hogy kialszik az érdeklődés ennek a nagyon fontos ICT technológiának a varázsa iránt.
Mi okozza a mesterséges intelligencia telet?
Ahogy a természetben a tél akkor következik be, amikor a Föld eltávolodik a Naptól (aphelion), úgy a mesterséges intelligencia iparban is akkor érkezik el a tél, amikor a közvélemény érdeklődése és a finanszírozás elfordul a technológiától. Jó módja annak, hogy teszteljük, hogy MI-Telet élünk meg vagy sem, ha felmérjük, hogy a vállalatok többsége fontos növekedési stratégiának tekinti az üzleti életében a technológiát vagy sem. Ha elég sok vezető nem látja az MI stratégiai jelentőségét, és ehelyett egyszerű K+F-projektnek vagy „szórakoztató játéknak” tekinti, akkor ez azt jelzi, hogy az iparág „kihűlt”. Ezt a kihűlési időszakot általában a mesterséges intelligencia „túl-hype-olása” okozza, amikor a technológia nem felel meg a vállalatok, a befektetők és a nagyközönség tényleges elvárásainak már. Ez a „kiábrándulás” annak az eredménye amikor a technológiai nóvumok nem teljesítenek, amikor nem tartják be azt, amit ígértek, és ekkor automatikusan beköszönt a tél. Ez az a pont, amikor a „realizmus” beindul, amikor elkezdjük megérteni ezeknek a jövőtechnológiáknak a tényleges korlátait (amiről korifeusai mélyen hallgattak). Ez azonban nem feltétlenül rossz dolog: a mesterséges intelligencia télben a technológia iránti fokozatos „gyanúper” és a megnövekedett szintű „ellenőrzés” lehetővé teszi, hogy a félig sikerült ötleteket kibontakoztathassák és azok ténylegesen majd meg is valósulhassanak. A szabályozó hatóságoknak és a nagyközönségnek is lehetőséget ad ez az időszak arra, hogy felzárkózzon az egyébként igen gyors ütemű iparághoz. Jelenleg a jogalkotás közel sem tart ott, ahol a megfelelő MI-szabályozás tekintetében ténylegesen lennie kellene. Az MI-Tél egy kis lélegzetvételnyi időt ad az embereknek legalább, vagyis ilyenkor találjuk meg az egyensúlyt a terület szabályozása, a kreativitás és a vállalkozói szellem ösztönzése között, hogy továbbra is versenyképesek maradjunk a globális színtéren az MI és a gépi tanulás terén. Hiszen rengeteg zavar van és lesz még a fejekben, és a társadalom még nem áll készen erre technológiára. Szóval, ha van egy kis lélegzetvételnyi idő, az csak jó lehet.
Az MI múltjának szellemei
A mesterséges intelligencia ipar az 1950-es évek elejére nyúlik vissza, amikor Alan Turing matematikus először vetette fel a „Számítógépek és intelligencia” című, mérföldkőnek számító tanulmányában, hogy a gépek képesek-e vajon gondolkodni vagy sem. Az MI kezdetei így szorosan egybeesnek magának a számítástechnikának a kezdeteivel. Alig néhány évtized alatt a számítógépek a nehézkes relék és vákuumcsövek helyett integrált áramkörökre és mikroprocesszorokra épültek. Ez alatt a 20 év alatt a mesterséges intelligencia az érdeklődés egyik állandó területévé vált. A kifejezést állítólag 1956-ban a Dartmouth Egyetem egyik szimpóziumán alkották meg. A mesterséges intelligencia kutatása onnantól kezdve a kormányzati és egyetemi forrásokból származó hatalmas finanszírozási hullámnak köszönhetően a számítástechnika fejlődésére épült. Az MI számos, az iparágban ma is használt alapjait ebben az időszakban alakították ki, beleértve a neurális hálózatokat, a gépi tanulást, a természetes nyelvi feldolgozást és még sok mást. Az 1970-es évekre a mesterséges intelligencia kutatásának nagy része olyan akadémiai intézményekből indult, mint a Stanford Egyetem, a Carnegie Mellon Egyetem, a Massachusetts Institute of Technology és az Edinburgh-i Egyetem. Ez idő tájt kérték fel James Lighthillt, egy neves matematikust (a Cambridge-i Egyetem Lucasian matematikai tanszékének vezetőjét), hogy írjon egy jelentést a mesterséges intelligencia helyzetéről. A jelentés „lesújtó” lett, teljesen elborult az agya a kaliforniai professzoroktól, akik azt mondogatták: „20 éven belül gondolkodó gépeket fogunk létrehozni”. Joggal vélekedett úgy, hogy ezek az emberek megőrültek. Nem véletlen, hogy ezután a jelentése rendkívül negatív volt. Világossá vált, hogy az ebben az időszakban készülő innovációk nem voltak skálázhatóak, és sokkal nehezebb volt megépíteni őket, mint várták, ami miatt a technológia iránti lelkesedés is rögvest alábbhagyott. Ennek eredményeképpen a mesterséges intelligencia finanszírozása elapadt. Így beköszöntött az első mesterséges intelligenciás tél. És körülbelül egy évtizedig uralta magát az ICT iparágat.
Elmúlt és nevezetes MI Telek
1950: Alan Turing megírja „Computing Machinery and Intelligence” (Számítógépek és intelligencia) című, mérföldkőnek számító tanulmányát, mely megalapozza a későbbi mesterséges intelligenciát.
1956: A „mesterséges intelligencia” kifejezést hivatalosan a Dartmouth Egyetemen tartott szimpóziumon alkotják meg.
1950-1970-es évek: A mesterséges intelligencia a tanulmányok, a befektetések és a közérdeklődés megalapozott területévé válik. Ebben az időszakban olyan alapvető fogalmak alakulnak ki, mint a gépi tanulás, a neurális hálózatok és a természetes nyelvi feldolgozás.
1972: James Lighthill matematikus „megdöbbentő” tanulmányt publikál a mesterséges intelligencia helyzetéről, melyben feltárja annak összes létező hiányosságát.
1970-1980-as évek: A mesterséges intelligencia átéli az első telet, amit a finanszírozás, az érdeklődés és a kutatás csökkenése okoz.
Az 1980-as évek közepe: Új, mesterséges intelligenciával működő technológiát fejlesztenek ki vállalati felhasználásra, ami tömeges ipari elfogadást és a finanszírozás megugrását eredményezi.
Az 1990-es évek közepe: A mesterséges intelligencia második téli időszakát éli, amit a túl bonyolult technológia és a vállalati érdeklődés csökkenése okoz.
A 2000-es évek közepe: Az olyan területeken, mint a Big Data és a felhőalapú számítástechnika, valamint a feldolgozási teljesítmény növekedése megoldja a mesterséges intelligencia 1990-es években tapasztalt problémáit.
Az új algoritmusok kifejlesztése olyan területeken, mint a mélytanulás, kitolja a mesterséges intelligencia határait, és ismét nagyobb figyelmet vonz a területre. Ezután, a nyolcvanas évek közepén a mesterséges intelligencia iránti érdeklődés ismét megélénkült az olyan új technológiák fejlesztésével, mint a mesterséges intelligenciával működő szakértői rendszerek és a mesterséges intelligencia újonnan felfedezett vállalati felhasználása. Az újbóli fellendülés során magánszervezetek, például kockázati tőkecégek és vállalatok is elkezdtek befektetni ebbe a területbe. Általánosságban elmondható, hogy az 1980-as években a számítógépek nagyobb teljesítményűek és szélesebb körben elérhetőek voltak, mint az 1950-es években, így a mesterséges intelligencia elfogadása virágzott. Az 1990-es évek közepére azonban az iparág ismét akadályokba ütközött. A szakértői rendszerek például bonyolultabbnak bizonyultak, mint amennyit sok vállalat hajlandó volt elviselni, mivel a hatékony fenntartásukhoz rengeteg adatra és számítási teljesítményre lett volna szükség. Akkoriban az adattárolás drága volt, és a meglévő algoritmusokkal nehezen tudtak lépést tartani. A vállalatok érdeklődése csökkent, és ezzel együtt a finanszírozás is, ami a második mesterséges intelligencia telet eredményezte. A második MI-Telet előidéző problémák hamarosan megoldódtak az olyan területeken bevezetett innovációkkal, mint a Big Data, a felhőalapú számítástechnika és a megnövekedett feldolgozási teljesítmény a 2000-es évek közepére. Az új algoritmusok kifejlesztése pedig olyan területeken, mint a mélytanulás és a neurális hálózatok, a mesterséges intelligencia határainak feszegetését ígérte, ami még nagyobb figyelmet irányított a területre.
Az MI mai helyzete
Ezzel elérkeztünk a mához, amikor úgy tűnik, hogy az MI-Nyár „túlfűtött” forróságában vagyunk éppen. A mesterséges intelligencia a kutatás hiánypótló területéből a mindennapi élet átható részévé vált, a vásárlásunktól kezdve a vezetésünkig mindenre hatással van. Világszerte több milliárd MI hangalapú asszisztens van az otthonokban, és a chatbotok meglepően emberivé váltak (a ChatGPT és társainak köszönhetően talán túlságosan emberivé). Ráadásul a mesterséges intelligencia képességei egyre szélesebb körűvé és általánosabbá váltak, olyan képességekkel, melyeket még a szakértők sem értenek teljesen. Az MI történetében példa nélküli az, amit most látunk, a fejlődés, amit elértünk, nagyon-nagyon valós és nagyon izgalmas. Ennek ellenére fontos megjegyezni, hogy a mesterséges intelligencia terén elért nagy előrelépések nem jelentik azt, hogy holnaptól mindannyiunknak „robot komornyikjai” lesznek. Ma még a leglenyűgözőbb rendszereknek is komoly korlátai vannak, melyek megakadályozzák, hogy az iparág teljesen elterjedt legyen. Vegyük például a ChatGPT-t: minden lenyűgöző képessége ellenére ez a technológia közel sem tökéletes. Rendszeresen hamis információkat generál, és „hallucinál”, és meglehetősen bizarr kreációkat hoz létre. Nagyon lenyűgöző igaz, de ha bárki azt hiszi, hogy ez azt jelenti, hogy az emberiség végéről fantáziálhat (hiszen ez az apokaliptikus forgatókönyv sejlik fel a láthatáron), vagyis a teljes mértékben kifejlett mesterséges intelligencia világuralomra tör és a hollywoodi álom valósággá válik, akkor meg kell nyugtatnom, szerintem nagyot téved. A Gépi Elme nem fog kimászni a dobozából, és kezdi elfoglalni és bekebelezni az egész világot. Ez egyszerűen nem fog megtörténni, túlságosan nagy még a szakadék a valóság és aközött, ahogyan az emberek érzékelik, hogy mivel is állnak szemben. Nem véletlen a vállalatok is sejtik, hogy még sok víznek le kell folynia a Dunán, mire ténylegesen be tudják vetni a dolgos hétköznapokban a mesterséges intelligenciát az üzleti folyamataik „felturbózására” és a bevételeik megduplázására, vagy az emberi erőforrásaik tényleges helyettesítésére.
