(Kiemelt kép: Unsplash+)
1960-ban Joseph Carl Robnett Licklider úttörő tanulmányt publikált „Ember és számítógép szimbiózisa” címmel, melyben megjósolta, hogy az emberek és a számítógépek szimbiózisban fognak élni egymással. Abban az időben a számítógépek még mindig a kezdeti stádiumban voltak, és a legtöbb ember még soha nem látott egyet sem. Licklider elképzelései forradalmiak voltak, és megnyitották az utat a modern számítástechnika és az ember-számítógép interakció (HCI) fejlődése előtt. Ezt az esszét gyakran idézik, mint az ember-számítógép interakció (HCI) és a mesterséges intelligencia (MI) egyik alapművét. Licklider víziója jelentős hatással volt arra, ahogyan ma az ember és a technológia közötti kapcsolatról gondolkodunk, beleértve azt is, ahogyan a tervezéshez és a számítástechnikához viszonyulunk.
Az ő ötletei inspirálták a grafikus felhasználói felület (GUI) megalkotását, mely a számítógépeket sokkal felhasználóbarátabbá tette a nem műszaki felhasználók számára. A felhasználó központú tervezési megközelítésre, mely alapvető fontosságú a modern alkalmazások, szoftverek és számítási rendszerek tervezésében, hatással volt Licklider elképzelése, miszerint a számítógépeket úgy kell megtervezni, hogy az emberek számára a lehető legkönnyebben használhatóak legyenek. Az ő elképzelése szerint az ember-számítógép interakciónak a lehető legtermészetesebbnek és leghatékonyabbnak kell lennie, a számítógépek pedig intelligens asszisztensként működnek egyszer majd az ember számára. Évekkel később, 1968-ban Licklider és kollégája, Bob Taylor megírta a „The Computer as a Communication Device” című, igen érdekes értekezést, mely megalapozta a felhasználó-központú számítástechnikai jövőképet, melyben a kommunikáció és az együttműködés alapvető fontosságú. Ez hozzájárult ahhoz, hogy a következő évtizedekben intuitívabb és felhasználóbarátabb felhasználói felületek kifejlesztését inspirálja. Ez az írás azért volt jelentős, mert megelőlegezte a hálózati számítástechnika és az internet korszakának számos fejleményét, beleértve a világháló és a közösségi hálózatok megjelenését.
Licklider írásában kiállt az ember és a számítógépek közötti „szimbiózis” fontossága mellett, szerinte ez olyan intelligenciaszinthez vezethet, mely meghaladja az elszigetelt egyén által elérhető bármiféle szintet majd. Megjósolta, hogy ez az együttműködés hogyan forradalmasíthatja a társadalmi életünket és munkánkat is. Napjainkban az ő víziója inspirálta a mesterséges intelligencia fejlődését, melyet számos alkalmazásban használnak, többek között a virtuális asszisztensek, az e-kereskedelem és az önvezető autók területén. Figyelemre méltó, hogy Licklider álma milyen jelentős hatást gyakorolt a jelenlegi technológiára és a mindennapi életre, és olyan új technológiai megoldások létrehozását ösztönözte, melyek megkönnyítik és hatékonyabbá teszik az életünket.
Ember és gép szimbiózisa
A „szimbiózis” szót Licklider azért használta esszéjében, mert az emberek és a számítógépek közötti kölcsönös együttműködésre utal, ahol mindkét partner profitálhat a másik erejéből. Kifejti, hogy ez a kapcsolat olyan, mint ahogyan a fa és a rovar olyan erősen függnek egymástól: a fa nem tud szaporodni a rovar nélkül, a rovar pedig nem tud táplálkozni az élőfa nélkül. Együtt nemcsak életképes, hanem termékeny és virágzó partnerséget alkotnak, így szimbiózist hoznak létre. Definíciója szerint a szimbiózis szó a biológiában általánosan használt kifejezés, mely két különböző szervezet közötti kapcsolatot ír le, melyek szoros társulásban élnek együtt, és mindkét partner hasznot húz a kapcsolatból. Így a szimbiózis megfelelő analógia az emberek és a számítógépek közötti ideális kapcsolat leírására is, ahol mindkettőjüknek különböző képességei és erősségei vannak, melyeket kombinálva hatékonyabb és erősebb rendszert hozhatnak létre. Az „Ember-számítógép szimbiózis” központi gondolata az volt, hogy a számítógépek és az emberek együtt dolgoznak, és mindketten olyan feladatokat látnak el, melyekre a legjobban alkalmasak. A számítógépek feladata az összetett számítások elvégzése és hatalmas mennyiségű információ tárolása lenne, míg az emberek feladata a számítógép által szolgáltatott információk alapján történő értékelések és döntések meghozatala. A számítógép „kiszolgáló ügynökként” működne, és az embernek biztosítaná a megalapozott döntésekhez szükséges információkat. Licklider felismerte, hogy az emberi elme korlátokkal rendelkezik, például korlátozott memóriakapacitással és azzal, hogy nem képes gyorsan elvégezni összetett számításokat. A számítógépek viszont szinte korlátlan memóriával rendelkeztek, és hihetetlen sebességgel tudtak számításokat végezni. Az emberek és a számítógépek együttműködve leküzdhették egymás korlátait, és olyan szintű termelékenységet érhettek el, ami korábban nem volt lehetséges.
Az emberek és gépek erősíthetik egymást
A mesterséges intelligencia számos „emberi” munkakörben – betegségek diagnosztizálása, nyelvek fordítása, ügyfélszolgálat – egyre jobbá válik, és gyorsan fejlődik. Ez megalapozott félelmeket ébreszt, hogy az MI végül az egész gazdaságban felváltja majd az emberi munkaerőt. Ez azonban nem elkerülhetetlen, sőt nem is ez a legvalószínűbb végkifejlet. Soha korábban a digitális eszközök nem reagáltak ennyire ránk, és mi sem az eszközeinkre. Bár a mesterséges intelligencia radikálisan meg fogja változtatni a munka elvégzésének módját és a munkát végző személyeket, a technológia nagyobb hatása az emberi képességek kiegészítése és bővítése lesz, nem pedig azok helyettesítése. Természetesen sok vállalat használta már a mesterséges intelligenciát folyamatok automatizálására, de azok, melyek elsősorban az alkalmazottak kiváltására alkalmazzák, csak rövid távú termelékenységnövekedést fognak megtapasztalni. A cégek akkor érik el a legjelentősebb teljesítményjavulást, ha az emberek és a gépek együtt dolgoznak. Az ilyen együttműködő intelligencia révén az emberek és a mesterséges intelligencia aktívan erősítik egymás kiegészítő erősségeit: az előbbiek vezetői, csapatmunkáját, kreativitását és szociális készségeit, az utóbbiak pedig sebességét, skálázhatóságát és mennyiségi képességeit. Ami az emberek számára természetes (például egy vicc), az a gépek számára „trükkös” és értelmezhetetlen lehet, és ami a gépek számára egyszerű (gigabájtnyi adat elemzése), az az emberek számára gyakorlatilag lehetetlen. Az üzleti életben mindkét típusú képességre szükség van egyaránt ma.
Az együttműködés valódi értéke
A vállalatok számára előnyös az emberek és a mesterséges intelligencia közötti együttműködés optimalizálása. Öt alapelv segítheti őket ebben: az üzleti folyamatok újragondolása; a kísérletezés és az alkalmazottak bevonása; az MI-stratégia aktív irányítása; a felelősségteljes adatgyűjtés; és a munka újratervezése az MI beépítése a kapcsolódó munkavállalói készségek fejlesztése érdekében. Egy 12 iparág 1075 vállalatának körében végzett felmérés szerint minél több ilyen alapelvet fogadtak el a vállalatok, annál jobban teljesítettek az MI-kezdeményezéseik a sebesség, a költségmegtakarítás, a bevételek vagy más működési mérőszámok tekintetében. Ahhoz, hogy a vállalatok teljes mértékben kihasználhassák ezt az együttműködést, meg kell érteniük, hogy az emberek hogyan tudják a leghatékonyabban kiegészíteni a gépeket, hogyan képesek a gépek javítani azt, amit az emberek a legjobban tudnak, és hogyan tervezzék át az üzleti folyamatokat a partnerség támogatása érdekében.
Az emberek segítik a gépeket
Az embereknek három kulcsfontosságú szerepet kell betölteniük. Be kell tanítaniuk a gépeket bizonyos feladatok elvégzésére; meg kell magyarázniuk e feladatok eredményeit, különösen akkor, ha az eredmények ellentmondásosak vagy nem egyértelműek; és fenn kell tartaniuk a gépek felelős használatát (például azzal, hogy megakadályozzák, hogy a robotok kárt tegyenek az emberekben).
Kiképzés
A gépi tanuló algoritmusokat meg kell tanítani arra, hogyan végezzék el azt a munkát, melyre tervezték őket. Ennek során hatalmas gyakorló adathalmazokat gyűjtenek össze, hogy megtanítsák a gépi fordítással foglalkozó alkalmazásokat az idiomatikus kifejezések kezelésére, az orvosi alkalmazásokat a betegségek felismerésére, az ajánlómotorokat pedig a pénzügyi döntéshozatal támogatására. Emellett a mesterséges intelligencia rendszereket arra is be kell tanítani, hogy hogyan tudnak a legjobban együttműködni az emberekkel. Míg a szervezetek az ágazatokban most állnak az oktatói szerepkörök betöltésének korai szakaszában, a vezető technológiai vállalatok és kutatócsoportok már kiforrott oktatói gárdával és szakértelemmel rendelkeznek. A robotnak kiterjedt képzésre volt szüksége, hogy kialakuljon a megfelelő személyisége: magabiztos, gondoskodó és segítőkész, de nem uralkodó. Ezeknek a tulajdonságoknak az elsajátítása számtalan órányi figyelmet igényelt egy olyan csapattól, melyben egy költő, egy regényíró és egy drámaíró is részt vett. Hasonlóképpen emberi trénerekre volt szükség az Apple Siri és az Amazon Alexa személyiségének kialakításához, hogy azok pontosan tükrözzék a vállalatok márkáit. Siri például csak egy csipetnyi pimaszsággal rendelkezik, ahogy azt a fogyasztók az Apple-től jogosan elvárhatják. A mesterséges intelligencia asszisztenseket most arra képzik ki, hogy még összetettebb és finomabb emberi tulajdonságokat, például szimpátiát mutassanak. A Koko nevű startup, az MIT Media Lab egyik ága olyan technológiát fejlesztett ki, mely segítségével az MI asszisztensek látszólag együttérzőnek tűnnek. Ha például egy felhasználónak rossz napja van, a Koko rendszere nem egy olyan konzervszerű válasszal válaszol, mint például „Sajnálom, hogy ezt hallom”. Ehelyett további információkat kérhet, majd tanácsot adhat, hogy segítsen az illetőnek más megvilágításban látni problémáit. Ha például stresszesnek érezné magát, Koko azt javasolná, hogy ezt a feszültséget tekintse pozitív érzelemnek, amelyet cselekvésre lehet fordítani.
Oktatás
Mivel a mesterséges intelligenciák egyre inkább átláthatatlan folyamatokon keresztül jutnak következtetésekre (az úgynevezett „fekete doboz” szindróma), emberi szakértőkre van szükségük, hogy elmagyarázzák viselkedésüket a nem szakértő felhasználóknak. Ezek a „magyarázók” különösen fontosak a bizonyítékokon alapuló iparágakban, például a jogban és az orvostudományban, ahol a szakembernek meg kell értenie, hogy a mesterséges intelligencia hogyan mérlegelte az inputokat, mondjuk egy ítélethozatal vagy orvosi ajánlás elkészítéséhez. Hasonlóan fontosak a magyarázatok, melyek segítenek a biztosítóknak és a bűnüldöző szerveknek megérteni, hogy egy autonóm autó miért hajtott végre olyan műveleteket, melyek balesethez vezettek – vagy miért nem sikerült elkerülni azt. A magyarázó szövegek pedig a szabályozott iparágakban – vagyis minden olyan, a fogyasztókkal szemben álló iparágban, ahol egy gép teljesítményét tisztességtelennek, törvénytelennek vagy egyszerűen csak helytelennek lehet minősíteni – egyre inkább a működés szerves részét képezik. Az Európai Unió új általános adatvédelmi rendelete (GDPR) például jogot biztosít a fogyasztóknak arra, hogy magyarázatot kapjanak minden algoritmus-alapú döntéshez, például egy hitelkártya vagy jelzáloghitel kamatlábára vonatkozó ajánlathoz. Ez az egyik olyan terület, ahol a mesterséges intelligencia hozzá fog járulni a foglalkoztatás növeléséhez: szakértők becslése szerint a vállalatoknak mintegy 75.000 új munkahelyet kellene létrehozniuk a GDPR követelményeinek adminisztrálásához.
Fenntartás
Amellett, hogy a vállalatoknak olyan emberekre van szükségük, akik el tudják magyarázni az MI eredményeit, „fenntartókra” is szükségük van – olyan alkalmazottakra, akik folyamatosan azon dolgoznak, hogy az MI-rendszerek megfelelően, biztonságosan és felelősségteljesen működjenek. Az MI fokozhatja elemző és döntéshozó képességeinket, és növelheti a kreativitást is. Például az olykor biztonsági mérnököknek nevezett szakértők egy csoportja arra összpontosít, hogy előre lássa és megpróbálja megelőzni az MI-k által okozott károkat. Az emberek mellett dolgozó ipari robotok fejlesztői nagy figyelmet fordítanak arra, hogy a robotok felismerjék a közelben lévő embereket, hogy ne veszélyeztessék őket. Ezek a szakértők a „magyarázóktól” származó elemzéseket is felülvizsgálhatják, ha a mesterséges intelligenciák mégis kárt okoznak, például ha egy önvezető autó halálos balesetet okoz. A fenntartók más csoportjai gondoskodnak arról, hogy az MI-rendszerek betartsák az etikai normákat. Ha például kiderül, hogy egy hitelengedélyezésre szolgáló mesterséges intelligencia rendszer diszkriminatív módon bánik bizonyos csoportokhoz tartozó emberekkel (ahogyan az már megtörtént), ezek az etikai menedzserek felelősek a probléma kivizsgálásáért és kezeléséért. Hasonló szerepet játszanak az adatmegfelelőségi tisztviselők, akik igyekeznek biztosítani, hogy a mesterséges intelligencia rendszereket tápláló adatok megfeleljenek a GDPR-nak és más fogyasztóvédelmi előírásoknak. Egy kapcsolódó adatfelhasználási szerepkör magában foglalja annak biztosítását, hogy az MI-k felelősségteljesen kezeljék az információkat. Számos technológiai vállalathoz hasonlóan az Apple is mesterséges intelligenciát használ arra, hogy személyes adatokat gyűjtsön a felhasználókról, amikor azok a vállalat eszközeivel és szoftvereivel kapcsolatba lépnek. A cél a felhasználói élmény javítása, de a korlátlan adatgyűjtés veszélyeztetheti a magánéletet, felbosszanthatja az ügyfeleket, és a törvényekbe is ütközhet. A vállalat „differenciált adatvédelmi csapata” azon dolgozik, hogy miközben a mesterséges intelligencia statisztikai értelemben a lehető legtöbbet igyekszik megtudni a felhasználók egy csoportjáról, az egyes felhasználók magánéletét védje.
Az embereket segítő gépek
Az intelligens gépek háromféleképpen segítik az embereket képességeik bővítésében. Felerősíthetik kognitív erősségeinket; interakcióba léphetnek az ügyfelekkel és alkalmazottakkal, hogy felszabadítsanak minket a magasabb szintű feladatokra; és emberi készségeket testesítenek meg, hogy bővítsék fizikai képességeinket.
Megerősítés
A mesterséges intelligencia felerősítheti elemző és döntéshozó képességeinket azáltal, hogy a megfelelő időben a megfelelő információt nyújtja. De fokozhatja a kreativitást is. Gondoljunk csak arra, hogy az Autodesk Dreamcatcher MI hogyan fokozza még a kivételes tervezők képzelőerejét is. A tervező megadja a Dreamcatcher számára a kívánt termékre vonatkozó kritériumokat – például egy olyan széket, amely akár 300 kilogrammot is elbír, melynek ülőlapja 50 centiméterre van a talajtól, és 75 eurónál olcsóbb anyagokból készül, és így tovább. Emellett más, általa vonzónak tartott székekről is szolgáltathat információkat. A Dreamcatcher ezután több ezer, a fenti kritériumoknak megfelelő tervezetet állít elő, és gyakran olyan ötleteket vet fel, melyekre a megálmodója eredetileg talán nem is gondolt volna. A tervező ezután irányíthatja a szoftvert, megmondva neki, hogy mely székek tetszenek neki, illetve melyek nem, ami újabb tervezési körhöz vezet. Az iteratív folyamat során a Dreamcatcher számtalan számítást végez annak érdekében, hogy minden egyes javasolt terv megfeleljen a megadott kritériumoknak. Ezáltal a tervező felszabadul, hogy a sajátos emberi erősségeinek – a szakmai ítélőképességnek és az esztétikai érzékenységnek – a bevetésére koncentrálhasson.
Kölcsönhatás és interakció
Az ember-gép együttműködés lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy újszerű, hatékonyabb módon lépjenek kapcsolatba az alkalmazottakkal és az ügyfelekkel. A mesterséges intelligencia-ügynökök megkönnyíthetik az emberek közötti vagy az emberek nevében történő kommunikációt, például egy megbeszélés átírásával és egy hangalapú kereshető változat eljuttatásával azokhoz, akik nem tudtak részt venni rajta. Az ilyen alkalmazások természetüknél fogva skálázhatóak – egyetlen chatbot például képes rutinszerű ügyfélszolgálatot nyújtani egyszerre nagyszámú embernek, bárhol is legyenek azok. A SEB, egy nagy svéd bank, egy Aida nevű virtuális asszisztenst használ az ügyfelek millióival való kapcsolattartásra. A természetes nyelvű beszélgetések kezelésére képes Aida hatalmas adathalmazokhoz fér hozzá, és számos gyakran feltett kérdésre tud válaszolni, például arra, hogy hogyan lehet számlát nyitni vagy határokon átnyúló fizetéseket teljesíteni. Aida képes a hívóknak további kérdéseket is feltenni a problémáik megoldása érdekében, és képes elemezni a hívó hangszínét (például frusztrált vagy hálás), és ezt az információt felhasználni a későbbi jobb kiszolgáláshoz. Ha a rendszer nem tud megoldani egy problémát – ami az esetek körülbelül 30%-kában előfordul -, akkor a hívót átadja egy emberi ügyfélszolgálati munkatársnak, majd figyelemmel kíséri az interakciót, hogy megtanulja, hogyan oldja meg a hasonló problémákat a jövőben. Mivel az Aida kezeli az alapvető kéréseket, az emberi képviselők a bonyolultabb problémák megoldására koncentrálhatnak, különösen az olyan elégedetlen hívók esetében, akiknek extra segítségre van szükségük.
Megtestesítés és képviselet
Sok mesterséges intelligencia, mint például Aida, elsősorban digitális entitásként létezik, de más alkalmazásokban az intelligencia egy robotban testesül meg, mely kiegészíti az emberi munkaerőt. Kifinomult érzékelőik, motorjaik és működtetőik segítségével a mesterséges intelligenciával rendelkező gépek ma már képesek felismerni az embereket és a tárgyakat, és biztonságosan dolgozni az emberek mellett gyárakban, raktárakban és laboratóriumokban. A gyártásban például a robotok potenciálisan veszélyes és „buta” ipari gépekből intelligens, kontextustudatos „robotokká” fejlődtek. Egy kobot kar például olyan ismétlődő műveleteket végezhet, melyek nehéz emelést igényelnek, míg egy ember olyan kiegészítő feladatokat lát el, melyek kézügyességet és emberi ítélőképességet igényelnek, például egy fogaskerék-motor összeszerelését. A Hyundai a kobot koncepciót exoskeletonnal bővíti. Ezek a viselhető roboteszközök, melyek valós időben alkalmazkodnak a felhasználóhoz és a helyszínhez, lehetővé teszik majd az ipari munkások számára, hogy emberfeletti állóképességgel és erővel végezzék munkájukat.
