Konklúzió

szempontjá-ból. Ezeket a projekteket a földönkívüli MI kategóriába sorolhatjuk: a kutatók nem emberszer¶, és más ismert él®lények m¶ködési elveit®l is lényegében eltér®

rendszereket alkotnak, amelyek eddig nem ismert módon, szimbolikus m¶veletek-kel, ügyes heurisztikákkal küzdik le az akadályokat. Másképp szólva éppen úgy m¶ködnek, mint ahogyan az ember m¶ködését elképzelték a Régimódi MI naiv korszakában, amely a kognitív tudomány naiv korszakával is egybeesett, amely elméletekr®l azonban bebizonyosodott, hogy mint emberkép nem állják meg a helyüket.

A megtestesülés fontosságát hangsúlyozó 20. századi kontinentális lozóa, amely tagadja, hogy az emberi intelligencia szimbólumfeldolgozás, azaz lényegé-ben számítás lenne, közvetlenül alkalmazhatónak t¶nik a fenti el®feltevések tá-madására. Dreyfus, Brooks, továbbá részben a ComptonJansen páros (és sokan mások, akiket nem tárgyalok dolgozatomban) ezért új alapokat szeretne találni a Mesterséges Intelligencia kutatásához, azonban a heideggeri (Dreyfus), a reprezen-táció tagadásán alapuló (Brooks) vagy a lonergani (ComptonJensen) alternatív megközelítések nem tudnak sikereket elérni vagy jelent®ségre szert tenni.

Dreyfus kritikája nem állta ki az id® próbáját: mind a sakk terén, úgy a természetes nyelv¶ kérdés-válaszolás terén olyan eredmények születnek, amelyek teljesen ellentmondanak Dreyfus jóslatainak. Ahogy a modern példákból láthat-juk, az sem igaz, hogy a Régimódi MI egy lakatosi értelemben vett degeneratív kutatatási program lenne, ami teljesen elhalt. A kérdés az, hogy csak Dreyfus következtetései, vagy már az alapfeltevései is helytelenek voltak?

Dreyfus azt állítja, hogy a jól ismert szimbólumfeldolgozó számítógéppel nem lehetséges fejlett mesterséges intelligenciát létrehozni. Szerinte ugyanis az elme-lozóa már régen meghaladta azokat a naív elméleteket, amelyek szerint az in-telligencia pusztán szimbólumfeldolgozás volna. A dolgozatom kés®bbi fejeze-teib®l ki fog derülni, hogy ezzel a második állítással bár nem Dreyfus érvei miatt egyetértek. Itt azonban észrevehetjük, hogy Dreyfus, miközben az MI kutatókat kimondatlan el®feltevéseikkel szembesíti, saját maga is elfogad egy ki-mondatlan el®feltevést. Ez az el®feltevés a számítógépek természetére vonatkozik, és azt mondja, hogy azok pusztán szimbólumfeldolgozók, amelyeket leginkább a Turing gépekkel azonosíthatunk. Így tehát a számítógépek képességei és korlátai is a Turing gép képességeivel és korlátaival esnek egybe. Ez a feltevés talán els®

látásra triviálisan elfogadandónak látszik. Az els® gyanús jelek akkor mutatkoz-nak, amikor olyan kijelentésekkel szembesülünk, miszerint a számítógépnek nincs teste ami persze a Turing gépre igaz csak, de a számítógépre nem. Hasonló problémával találkozunk Roger Penrose számítógép felfogásában is, aki azt állítja, hogy a számítógépek lehet®ségeit korlátozzák a Gödeli mondatok a Turing gépe-ket korlátozhatják, lévén a Turing gép formális rendszer, azonban a számítógépet formális rendszernek tekinteni kategóriahiba.

A következ® fejezetekben a gépi hallgatólagos tudás lehet®sége mellett érvel-ve jobban exponálni fogom a különbséget. Ezen a ponton elegend® észreérvel-vennünk, hogy az el®feltevés valóban jelen van. Ennyi is elég ugyanis ahhoz, hogy a Dreyfus MI értékelésében rejl® igazi veszélyt érzékeljük. Dreyfus azt állítja tehát, hogy so-ha nem lesz gépi sakk, nyelvjáték, beszédfelismerés, stb., mert az intelligencia nem szimbólumfeldolgozás természet¶. Ma azonban van sikeres gépi sakk, nyelvjáték és beszédfelismerés, így az a következtetés adódik az óvatlan a gépre vonatkozó el®feltevést észre nem vev® olvasó számára, hogy ezek az intelligens viselkedések mégiscsak leírhatók, mint szimbólumfeldolgozások. Tehát a Régimódi MI elkép-zelései, például a Fizikai Szimbólumrendszer Hipotézis (lásd a 3.1.1. fejezetet) állnak nyerésre. Ráadásul minden egyes újabb sikerrel egyre jobb érveket kapnak.

A pontatlan gép-felfogás miatt minden újabb MI siker Dreyfus nem-szimbolikus intelligencia felfogást cáfoló empirikus eredménynek látszik.

Természetesen nem csak az MI most említett lozófusai, hanem sok gyakorla-ti MI kutató is a számítógépeket lényegében azonosnak látja a Turing gépekkel.

Ezen túl két f® megközelítés lehetséges. Ha elképzelhet®nek tartja az intelligenciát

Turing géppel megvalósítani, akkor nekifog a kivitelezésnek, ahol természetesen még számos súlyos problémát fedezhet fel. Ilyen például a Knowledge Acqui-sition Bottleneck a szakért®i rendszerekben. Ez azt mondja, hogy jók volnának ezek a szakért®i rendszerek, ha egyszer végre ki tudnánk nyerni az összes szabályt az egyes területek szakért®ib®l, ami viszont igen nehéz és költséges. Ellenben ha az MI kutató azt gondolja, hogy a Turing gép nem megfelel® az intelligen-cia létrehozásához, akkor alternatív architektúrákon fog dolgozni, mint például Rodney Brooks. Számukra különösen érdekesek lesznek az alternatív számítógép-architektúrák is, mint például a molekuláris számítógép.⁷⁶ Ám a gyakorlati MI eredmények lényegében mind a hagyományos számítógépeken jöttek létre.

A Brooks által javasolt emergens architektúrák szemben a szerz® szándé-kával nem számolnak le a reprezentációval, és az ezzel kapcsolatban használt emergencia fogalom sem episztemológiai sem ontológiai értelmében nem áll, ha-nem egy újfajta rendszertervezési paradigmát jelent. Ugyanezt elmondhatjuk a mesterséges neurális hálózatokról kapcsán is. Az alternatív, például DNS-alapú számítógépeket úgy értelmezhetjük, hogy ezután a Turing géppel amely egy formális elmélet a tényleges számítógépek leírására most már nem csak tran-zisztoros számítógépeket jellemzünk, hanem másfajta rendszereket is.

A Knowledge Engineering terület alapos megvizsgálása, illetve az elemzett Modern MI megoldások azt mutatják, hogy a GOFAI idején létrehozott fontos eszközök egy része: az A* algoritmus, az SMPA architektúra egyre sikeresebb alkalmazásokhoz vezet. Az els® lépés hit is megalapozottnak látszik: az els®

sakkprogramok voltak az els® lépések a világver® Deep Blue felé, a Shakey volt az els® lépés az autót, helikoptert, repül®t vezet® robotok felé.

A MYCIN viszont nem tekinthet® az IBM Watson el®futárának, bár ez utób-bi is tartalmaz logikai következtet®t. Ennek ellenére a Watson a nagy szöveges adatbázisaival, a gépi tanuló moduljaival is egyértelm¶en a GOFAI vonal foly-tatása.

Miközben a terület viszonylag gyorsan fejl®dik, az elméleti háttér lassan vál-tozni látszik. Ahogy ezt a Knowledge Engineering területén tételesen ellen®riz-tem, illetve a modern esettanulmányoknál is vizsgáltam, a kutatók többé már nem azért dolgoznak a GOFAI eszközeivel, mert azok egyben az emberi intelli-gencia eszközei is lennének.⁷⁷ Az ember, mint modell egyre kevésbé szerepel a kutatásokban, és ennek megfelel®en az embert kutató diszciplínák publikációira sem hivatkoznak. E helyett ahogyan azt a Watson 8000 dokumentált kísérlete is mutatja a kutatás sokkal empirikusabb lett, és az egyes eszközök, megoldások használatát az emberi kognícióval való hasonlóság helyett a velük szerzett sikeres tapasztalatok indokolják. Ezért azt mondhatjuk, hogy egy újszer¶, nem az emberi m¶ködést imitáló intelligencia lehet®ségeinek a felfedezése zajlik.

Ez azonban felveti azt a lozóai kérdést amellyel ezután foglalkozni fogok , hogy lényegében mit csinálnak ezek a rendszerek, hogyan jellemezhetjük ®ket?

És hogyan helyezhetjük ®ket el az embert és az állatokat is tartalmazó, egységes világképben?

Ezen fejezet célja egy szelektív MI áttekintés és az ember, illetve számítógép

76Viszont azon kevesek, akik ténylegesen molekuláris számítógépet készítenek, általában a remélt nagy számítási teljesítmény miatt teszik ezt és épp azt szeretnék, ha a számítógépük Turing-gépként m¶ködne, vagy legalább megközelítené annak tulajdonságait minél jobban.

77Chris Welty, az egyik fejleszt® ezt explicit kimondja az egyik el®adásában:

http://www2012.wwwconference.org/media/videos/keynote-c-welty/, 43:00-nál.

természetére vonatkozó el®feltevések kibontása mellett az is volt, hogy elegend®

esettanulmányt, hivatkozható példát szolgáltasson ahhoz, hogy a disszertációm f®

témáját, a gépi tudás és emergencia mibenlétét vizsgálhassam. A disszertációm további részében ilyen részletességgel már csak egy evolúciós számítást bemuta-tó gondolatkísérletet és egy modern SMPA-szer¶⁷⁸ elveken alapuló kerékpározó robotot fogok bemutatni.

78Csak -szer¶ mert a tervezés funkciója a szóban forgó robotnak nincsen.