Miért erőltetik az MI-t, ha nyílvánvalóan a vesztünkbe sorsunkba rohanunk?

Aki jobb MI-t tud fejleszteni, azé a hatalom. Ezért "erőltetik".

Az itt válaszolók nagyon keveset tudnak az MI-ről és annak lényegéről.

Az MI igenis veszélyt jelent az emberiségre. Ezt olyan elmék hangsúlyozzák, mint Elon Musk vagy Steve Hawking.

Az MI-t ne úgy képzeljétek el, mint egy szaros PC-t, amin fut valami adatbázisban kotorászó programocska.

"Az MI-t ne úgy képzeljétek el, mint egy szaros PC-t, amin fut valami adatbázisban kotorászó programocska."

Pedig az MI pontosan valami ilyesmi.

Sokan borzasztóan túlmisztifikálják és valami élőlény jellegű, gondolkozó dolgot képzelnek möge... Miközben ugyanolyan program, mint bármi más.

> Az itt válaszolók nagyon keveset tudnak az MI-ről és annak lényegéről.

Nekem – mint programozónak, aki hobbiprojektként éppen egy neurális hálózatot használó programot ír –, kérlek magyarázd el a MI működésének a lényegét.

> Az MI-t ne úgy képzeljétek el, mint egy szaros PC-t, amin fut valami adatbázisban kotorászó programocska.

Ne? De hát ezt csinálja. A neurális hálózatok lényegét, működési elvét jól szemlélteti az alábbi angol nyelvű videó: https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk

Ha nem, vagy nem túl jól tudsz angolul, akkor is egész jól érthető az ábrákból, hogy hogyan működik ez.

A videóban szemléltetett MI nagyon jól fel tud ismerni számokat 28*28-as méretű képeken. Olyan számokat is, amiket előtte még soha nem kapott meg inputként, nem találkozott vele. De nyilván látható, hogy egy kismacskás képről is csak egy olyan kimenetet fog adni, hogy ez pl. 11% eséllyel egy 1-es, 9% eséllyel egy 2-es stb., de soha nem fog olyan kimenetet adni, hogy ez egy kismacska, mert nincs ilyen kimeneti adat.

Egy sakk MI is hasonlóan működik, megkapja bemenetként mondjuk a figurák pozícióját, és kidobja eredményként, hogy melyik figurával mit érdemes lépni. Hogyan adja ki? Beadunk neki egy raklapnyi sakkpartit, és azt, hogy melyik lépés volt jó, melyik vetetett az adott fél győzelméhez, vagy vereségéhez, ami alapján a neuronok közötti kapcsolatok vagy erősödnek, vagy gyengülnek. Ha beadsz ezután egy számára ismeretlen állást, arra is fog egy kimenetet adni, ha jól határozták meg a neuronok, rétegek számát, az kapcsolatok erősítésének függvényét, ha kellően sok játékot taníttattak meg vele, akkor jó lépést fog kidobni kimenetként. Lehet olyan lépést, ami olyan összefüggésből fakad, amit az ember nem lát át, nem érez rá, mert az emberi agy mintafelismerésétől nagyon távol áll az adott összefüggés.

Ennyit tud. Nem fog tudni amőbát, vagy tetrist játszani, nem fog tudni zongorázni, nem fog tudni főzni, pláne nem fogja tudni átvenni a hatalmat a világ felett, mert csak sakkjáték állásokat kap bemenetként, és csak annyit tud, hogy kiadja, hogy milyen lépést kellene lépni a következő körben.

Persze vannak más jellegű MI megoldások is, de azok sem sokkal másabbak ilyen szempontból. Ma már nem egy óriási munka megírni egy ilyet. Mára van kellő számítási kapacitás is, ami ezt kiszolgálja, mert hát a videóban hozott példánál ugye 784*16+16*16+16*10 = 12 960 kapcsolatot kell számolgatni, ami miatt a tanulás azért ma is időigényes művelet, de az eredmény kiadása már elég gyors. Nyilván van olyan eset, mikor ennél sokkal több bemeneti és kimeneti adat van, szóval azért kell számítási kapacitás.

Meg az ördög a részletekben rejlik. Nem mindegy, hogy milyen megoldást használsz az adott problémára, vagy az sem mindegy, ha a videóban ecsetelt neurális hálózat megoldást használod, akkor pontosan mik a bemenő adatok, mik a kimenő adatok, hány rejtett réteget vezetsz be, abban hány neuron van. Ennek a megtervezése, kikísérletezése az, ami igazán problémás, nem a dolog leprogramozása. Az algoritmus ha valaki megértette tulajdonképpen roppant egyszerű, már-már primitív, mégis képes az ezzel megírt program tanulni, képes jobb döntéseket hozni, képes mondjuk egy játék esetén jóval magasabb szintű játékot játszani, mint az azt leprogramozó programozó. A programozónak kvázi csak a játékszabályokat kell ismerni, semmi mást.

~ ~ ~

Az addig rendben van, hogy nincs programozói, informatikai ismereted, fogalmad sincs, hogy pontosan hogyan is kell leprogramozni egy mesterséges intelligenciát, annak milyen matematikai alapjai vannak. Az ember nem érthet mindenhez. De akkor miért teszel határozott, magabiztos megállapításokat valamiről, amihez nem értesz?

"Az addig rendben van, hogy nincs programozói, informatikai ismereted, fogalmad sincs, hogy pontosan hogyan is kell leprogramozni egy mesterséges intelligenciát, "

LOOL :o)

[link]

"Egy sakk MI is hasonlóan működik, "

Hát nem, kedves "barátom", egyáltalán nem hasonlóan működik.

Ebből mindjárt ki is derült, hogy te programozó egészen biztosan nem vagy, de a témával kapcsolatos fejtegetéseid is elég butácskák, amik szintén azt igazolják, hogy neked túl sok közöd a szoftver fejlesztéshez sincs.

> LOOL :o)

Ez pusztán érzelmi reakció. Mihez kezdjünk vele?

> [link]

És ezt most mi akar lenni, vagy hogyan kapcsolódik a tárgyhoz? Esetleg azt akarod mondani, hogy programozó vagy, és ennek az assembly nyelvjárásnak, illetve a VM-nek te vagy a fejlesztője? Akkor egyrészt le a kalappal, másrészt viszont ez nem jelenti azt, hogy az MI-hez is értenél.

Ha mégis értenél az MI-hez, és szerinted az én tudásom hibás, vagy hiányos, akkor tessék érvekkel, és nem érzelmi reakciókkal reflektálni, mert ez utóbbitól senki nem lesz okosabb.

> Hát nem, kedves "barátom", egyáltalán nem hasonlóan működik.

Nos akkor hogyan működik? Nyilván sokféle mesterséges intelligenciát megvalósító eszköz létezik. De mindegyik úgy működik, hogy valamilyen módon kap egy inputot a jelenlegi sakkjátszmáról. Hogy most ez az adattömb miből épül fel, a sakkfigurák pozícióját visszük be, vagy a sakktáblát magát, egy számmal jelezve, hogy milyen figura áll rajta, hogy az előző lépéseket illetve táblaállást is beadjuk-e inputnak, az részletkérdés. A lényeg, hogy a sakkjátszmáról kap inputot az adott MI. És kimenetként kizárólag lépéseket fog adni. Hogy milyen formában, az is részletkérdés, de kizárólag lépés, illetve táblaállás az, amit az MI kimenetként adni tud.

Meg nyilván vannak olyan sakkprogramok, amik nem mesterséges intelligenciával működnek – valamilyen brute force módszerrel, minimax algoritmussal, mintafelismeréssel, akármivel –, de ez most nem tartozik a tárgyhoz, mert ezek nem képesek tanulásra, a tudásuk, játékerősségük adott számítási kapacitás esetén fix, így aligha lehet mesterséges intelligenciának hívni őket.

LoL, pendragon megint beindult.

Tragikomédia indul. :D