Kétfülű Blog

Cognitive science vs. storytelling – vol1

10 Jun , 2016,
Szilvi
Comments

illusztráció forrása: technet.hu

Könnyű dolgom volt topicot választani a Szertár technológiai szingularitás témáját körbejáró podcastjának margójára. Olyasmiről fogok fecsegni, amiről már régen akartam, és ez a podcast most nagyszerű apropót kínált hozzá. Nagyon izgalmas dolog lesz, de nem fér bele egyetlen posztba. Stay tuned.

Gyorsan mondok meséket is, szó ne érje a ház elejét.

Természetesen tessék Kiberiádát olvasni, akkor is, ha nem népmese, és sok-sok Asimovot hozzá. Meg persze Pinoccio is a “robotlélek” nagy klasszikusai között emlegetendő.

Egyébként van egy mesetípus, ami eszembe jut a témában, például ott az okos nyírfalány története, rövid összefoglalója megtalálható az egyik Fráter Erzsébet-féle növényes mesekönyben, minden bizonnyal innen szedte. Négy testvér alkot meg egy lányt, egy kivágja és kifaragja, egy felöltözteti, egy megkeni az ajkát friss tejjel (eteti), egy pedig megcsókolja. A kérdés az, kié lesz a lány (btw. a lány választ). Változataiban igen népszerű, a Szótlan szultánkisasszonyban is láttam beágyazott meseként három alkotóval, és bár nem robot, a “ki kicsoda a lány életében” motívum kiköveteli magának, hogy César “El Wayqui” Villegas gyönyörű előadássáról említést tegyek. Nézd meg, hallgasd meg, és vésd jól az eszedbe.

Egyébként egy nagy csomó teremtéstörténetben az embert mindenféle haszontalan dologból gyúrják, sárból, kukoricából, melyik népnél miből, és aztán több-kevesebb próbálkozás után valahányadik “lélekbeleöntési kísérlet” után már tényleg emberré válik az addig élettelen. A megkülönböztető jel minden esetben a gondolkodás. Szóval a legarchaikusabb élő robotokat a mitologikus történetek szolgáltatják, a legújabbakat pedig a sci-fi.

Viszont. Tényleg nem erről akarok mesélni. Hanem az IBM-ről és a Watsonról.

ibm_watson

Tudom, hogy nem is nézted meg a legelső linket, ezért a technológiai szingularitás e posztban fontos oldala röviden: a minden jövőkutatót foglalkoztató kérdés nem más, mint hogy mikor lesznek a gépek intelligensebbek az embernél? Figyelem, ez nem specifikusan értendő. Tehát lehet, hogy egy gép már most baromi precízen és gyorsan mikron vastagságú szeletekre tud aprítani egy kolbászt, de fogadjunk, hogy még a “legelvetemültebb” népi mesemondó is hamarabb talál mesét a technológiai szingularitásra, mint az előbbi masina. Tehát a kulcsszó: “valódi” gondolkodást várunk el. (Házi feladat:  az iménti idézőjeleken eltöprengeni.)

Az IBM legújabb, témába vágó üdvöskéje a Watson. Valójában az IBM is csak haverkodik Watsonnal, noha azért nem áll rosszul. Ne tévesszen meg bennünket, Watson nem egy lény, de így hívják, ezért néha a Watsonnal foglalkozók is felváltva hivatkoznak rá “it” és “he” névmásokkal. A Watson a modern kognitív tudomány egyik implementációja. A tanuló algoritmusok és a big data házasságából olyan termékek születtek, amelyek nagy, strukturálatlan adathalmazok feldolgozására alkalmasak, a Watson is ilyen. Ezek a rendszerek nem feltétlenül hoznak végleges döntést, de komoly döntéstámogató feladatuk van.

Egyébként annak ellenére, hogy egy egészen jól összeállított tananyagot minden IBM-esnek végig kellett tolni itt az SSC-ben, sokan még mindig nem értik a cognitive computing lényegét. Kipróbáltam a Watson egy később ismertetendő modulját egy hosszabb mesére, és azt láttam, hogy nem teljesen vette le az érzelmeket. Az a gyanúm, hogy valószínűleg egyszerűen nem volt arra tanítva, hogy képes legyen irodalmi szöveget (mesét) megkülönböztetni egy ember által a valóságról összeállított, igaznak szánt szövegtől, és így elcsúszik rajta, mi agresszív és mi tréfás. (Ez leírva nagyon furán hangzik, de ha elárulom, hogy egy Anansi történetet választottam, talán kicsit érthetőbb a jelenség.) Amikor egy kollégának elmeséltem a tapasztalataimat, annyit mondtam, hogy hát a Watson ezen alkalmazása valószínűleg nem ismeri fel az irodalmi szövegeket. És a kollégám csípőből válaszolt: de hát ezt nem is várjuk el.

bigdataÉs itt a kutya elásva. Mert de igen, manapság pontosan ilyen és ehhez fogható elvárásaink vannak, amikor a cognitive technológiáról beszélünk. Ma már senkit nem hoz lázba, ha egy szövegben meg tudsz találni egy konkrét kifejezést, ez egyszerűen óvodás szintű, sértő programozói feladat. Manapság bizony ott tartunk, hogy sokkal árnyaltabb kérdéseket merünk feltenni, és elvárjuk, hogy egy gép képes legyen megválaszolni őket. Gmail fiók? Hát bármilyen internetes keresőmotor? Hát a facebook fiókodra ránéztél-e mostanában? Talán mosolyfelismerős fényképezőgéped is van? A triviális kérdésekkel ma már nem a legnagyobbak foglalkoznak, mert a legnagyobbak energiáit olyan ködös feladatok kötik le, mint például egy százmillió kommentből, twitter bejegyzésből és hat másik adatforrásból származó, strukturálatlan szöveges és képi állományból felépülő gigantikus adatzsákból olyan információkat kinyerni, mint mondjuk milyen márkákról milyen érzelmekkel beszélnek az emberek, mennyire fontos az emberek fejében úgy általában a környezetvédelem, vagy például elindult-e már egy olyan folyamat, amiből öt év múlva rossz esetben akár terrortámadás is lehet? Egyszóval: a fekete-fehér kérdések ideje lejárt, manapság a fontos felvetések izgatják a legmenőbb informatikai fejlesztőket.

Utópisztikus voltam, vagy ijesztő? Nézd, ez az egész olyan, mint a gépjármű. Arra is lehet használni, hogy eljuss egyik helyről a másikra, meg arra is, hogy elüss vele valakit. Vagy mint az eső, ez jobb, mert abból a szempontból erősebb a hasonlóság, hogy nincs rá hatásod. (Valójában nem tudjuk, mi lesz, ha már tényleg nagyon okosak lesznek a gépek.) Az eső kell a terményeknek, nagy baj lenne, ha nem esne, de tud nagyon nagy károkat is okozni. Csak a cognitive technológiákat egyelőre még aránylag jól a kezünkben tartjuk, mert még mindig nagyon specifikusak. Semmiképp sem teremtettünk új fajt, de bizonyos területeken egy-egy fejlesztés máris váratlan képességeket mutat. Segít diagnózist felállítani. Segít pénzügyi döntéseket hozni. Egy nagy csomó dologban segít, nem kell félni tőle, hanem meg kell tanulni használni, és akarni kell megismerni, és akarni kell foglalkozni a számtalan morális aspektusával.

Huh, ez nehéz volt, tudom. Ma nem is nyúzlak ennél hosszabban. Na sipirc, most már tényleg elengedlek, hess, csinálj valami mást.

A következő részben az is ki fog derülni, hogy hogy jön az egészhez a mesemondás?