Egyre több, egyre komplexebb feladatra képes, egyre önállóbb mesterségesen alkotott szerkezet vesz körül minket. Az emberi társadalomban a ...
Egyre több, egyre komplexebb feladatra képes, egyre önállóbb mesterségesen alkotott szerkezet vesz körül minket. Az emberi társadalomban a társainkká váló robotok kialakulásának a korát éljük.
A robotokat az egyéni és közösségi életünk szinte minden területén alkalmazhatjuk. A robotok fejlődésével és terjedésével azonban egyre sürgetőbbé váló feladat, hogy hogyan lehet a robotokat a társadalomba integrálva biztonságosan, az emberrel és az emberiséggel kooperáló módon működtetni. Milyen szabályok szerint működjön a feladatok megvalósítása érdekében önálló döntéseket hozó gép?
Az emberiség már az önállóan működőképes robotok létrehozása óta gondolkodik azon, hogyan kellene szabályozni a mesterséges intelligencia működését, hogy az egyre fejlettebb gépek mindig az ember szolgálatában maradjanak. A feladat fontosságát és aktualitását mutatja, hogy gyakran már nem is tudjuk miért éppen a kialakult állapot, az adott döntés jön létre a mesterséges intelligencia rendszerekben. Hogyan kontrolláljunk egy olyan rendszert, amelynek a viselkedését nem is értjük?
Amikor egy rendszerben a konkrétan kialakuló döntést nem lehet kontrollálni, akkor a viselkedés jellegét kell, és a közösségben történő funkcionálás érdekében szükséges is szabályozni. Talán legismertebb szabályozási elképzelés az Isaac Asimov által a tudományos fantasztikus irodalomban köztudatba emelt robotika törvényei. A törvények észszerűnek látszanak, azonban már az asimovi törvények irodalmi interpretációi is azt demonstrálják, hogy nem látszik lehetségesnek csupán direkt törvényekkel szabályozni az önálló döntésekre képes robotokat.
A direkt törvények alkalmasak arra, hogy alapszinten meghatározzák a robotok működését, az egyszerűbb funkciókat ellátó, önállóan működő robotok eleve csupán ilyen törvények szerint, beprogramozott módon viselkednek. Azonban ezek a robotok csak rögzített és állandó körülmények között alkalmazhatók megfelelően. Ha változó körülmények közé helyezzük a rendszert, mint például a természetes emberi környezet, hamar olyan helyzetbe kerülhetnek, ahol a mereven szabályozott működésük már alkalmatlanná teszi őket a feladatuk elvégzésére.
Ha pedig a konkrét törvények nem is szigorúan meghatározott viselkedést, csupán elvárt célokat határoznak meg, mint amilyenek az asimovi törvények is, a törvények alkalmazása a működés során a változó környezetben a megadott törvényi keretek között feloldhatatlan működési konfliktusokra vezethetnek. Valóságos, konkrét problémaként a merev szabályozás nehézsége jelenik meg például az önvezető autók különböző forgalmi helyzetekben történő viselkedésének meghatározásakor is.
A rögzített törvények alapvető fontosságúak, meghatározhatják a robotok működésének alapjait, azonban ezek a szigorúan érvényes törvények alkalmatlannak látszanak megfelelően irányítani a változó környezetben működő robotokat. Lehetetlennek látszik olyan előre beprogramozott viselkedési szabályrendszer alkotni, amely a változó és előre beláthatatlan körülmény esetén is egyértelműen és az emberi érdeket figyelembe véve helyesen képes irányítani egy robotot.
Csupán direkt törvények alkalmazásával az önállóan működő robotok alkalmatlanok arra, hogy az emberi társadalomba integrált módon sikeresen funkcionáljanak. Szükséges, hogy a törvények különböző szituációkban történő alkalmazása az emberi társadalomhoz dinamikusan illeszkedve valósuljon meg. A törvények dinamikus alkalmazása nem működhet szigorúan kötött szabályrendszer alapján. A működés módja a folytonosan és dinamikusan változó emberi társadalomhoz való folyamatos igazodást igényel.
Az emberi társadalomba illeszkedő robot folyamatosan kell, hogy tapasztalja és tanulja a környezete működésének aktuális jellegét, és ehhez igazítsa a saját működését is. Egy megfelelően működő robotnak alkalmasnak kell lennie arra, hogy a világról, az emberről, és a saját működéséről származó tapasztalataiból az előre meghatározott törvények figyelembevételével tanuljon, és a környezetét tapasztalva képes legyen alkalmasan módosítani a működési mechanizmusát a feladatának elvégzéséhez.
A tanulás szükségszerű funkciónak látszik az önállóan működő robotok szabályozásában. Azonban a jelenleg alkalmazott tanuló mesterséges intelligencia megoldások sem látszanak megfelelően alkalmasnak az emberi társadalomba integrált működésre. A jelenleg alkalmazott legfejlettebb mély-tanuló mesterséges intelligencia rendszerek a tanulási funkciót használják, hatékonyan, az emberi társadalomban való működéshez. A környezetben található, jellemzően emberi tevékenység által keletkezett adathalmazokból az embernél fejlettebb módon képesek összefüggéseket, kapcsolatokat felfedezni és alkalmazni. Az ilyen mesterséges intelligencia kognitív képességekben sok területen már túlszárnyalja az embert.
A tanuló mesterséges intelligencia rendszerek működése azonban az ember evolúciós eredetű természetéből származó problémákhoz vezethetnek. Miközben a robot az emberi tevékenységből származó adatokból tanul, egyúttal az emberi természet kevésbé kívánatos viselkedését, jellemvonásait is elsajátítja. Az ember az evolúciós eredetéből adódóan eredendően irigy, önző, rasszista, és ez csak néhány jellemvonás az önfenntartáshoz szükséges, de a közösségben való létezésre hátrányos emberi tulajdonságok közül. Ezek a viselkedési jellemzők szükségszerűen megjelennek a mesterséges intelligencia rendszerek tanult viselkedésében is.
Klasszikus példa erre a mesterséges intelligenciára épülő beszélgető robotok gyakori működése, amikor beszélgetve ezekkel a gépekkel rasszista jellegű válaszok viszonylag gyorsan megjelennek. Az emberi beszélgetések adathalmazainak elemzése vezeti a robotot erre a nyilvánvalóan nem tudatos viselkedésre.
A "hogy kommunikál egy átlagember egy ilyen helyzetben" jellegű viselkedés a társadalomra veszélyes viselkedési mintát tud eredményezni. Az emberi viselkedésből tanuló és az emberi viselkedésre épülő viselkedésű robotot alkotni az emberi képességeket meghaladó képességű robotok esetén az ember számára veszélyes és elkerülendő.
Ezek a társadalmi kooperációra káros, de az önfenntartást támogató viselkedési formák a megfelelően fejlett, önállóan cselekvő, tanulásra képes robotokban csupán a saját tapasztalatok elemzése során is létrejöhet. Ilyen jellegű viselkedési forma kialakulása az összefüggéseket kereső tanuló rendszerek következtetésre épülő működésének logikus, és ezért spontán következménye lehet, amely kialakulása az ember-gép közötti kooperáció katasztrofális összeomlásához vezethet. Például az emberi tevékenység felfüggesztésének szükségessége az emberiség túlélése érdekében jellegű következtetés az adathalmazok elemzéséből könnyen felismerhető összefüggés, az ember létezése szempontjából nézve mégis elkerülendő következtetés.
Összefoglalva, a direkt törvények szerinti működés a dinamikus környezetben elkerülhetetlenül túlságosan merev rendszerre vagy a törvények és a működés konfliktusához vezethet, a természetes adathalmazokból tanuló rendszerek alkalmazása pedig a társadalomban való hatékony működést nehezítő káros viselkedési formák kialakulását eredményezheti.
Észszerűnek látszik, hogy talán a két módszert alkalmasan kombinálva lehetne megfelelően szabályozni a társadalomba integrált, önállóan funkcionáló robotok elvárt és megfelelő viselkedését. Hogyan hozhatunk létre a két módszert kombinálva olyan univerzális működési szabályozást, amelyre épülve az önállóan funkcionáló robotikus rendszerek képesek lennének az emberi társadalomba integrált módon, a változó körülmények között is az emberre és a társadalomra hasznos viselkedés szerint működni?
Az ember esetén van alkalmas kooperatív viselkedési szabályozás, ez pedig a szeretet viselkedést meghatározó funkciója. Az emberi viselkedés formálásában a szeretet funkciója a körülményektől független kooperatív viselkedést eredményez, és kohezív csoportot alakít ki, akár egy egész társadalmat is képes formálni. A szeretet egyéni szinten önfeláldozó jellegű funkciója az emberi viselkedés által a hatékonyan együttműködő társadalom kialakításában és fenntartásában játszik szerepet. A szeretet az intelligens egyedekből felépülő társadalom társadalmi szintjen eredményt hozó, de az egyedek szintjén funkcionáló, a közösségben élő faj evolúciósan preferált viselkedési formája.
Az önállóan döntéseket hozó robotikus rendszerekbe is a szeretetnek, mint viselkedési formát szabályozó működési mechanizmusnak az implementálása lehet a megoldás a közösségben való hatékony működés megvalósítására.
A szeretet az ember esetén érzelem jellegű funkció, és mint ilyen, az ember, mint biológiai élőlény működésének nehezen meghatározható és definiálható formája. A kitűzött feladat további nehézsége, hogy a szeretet funkcióját egy mesterséges szerkezetbe lenne szükséges implementálni.
A robotok esetén azonban a megvalósítandó feladat valójában nem az, hogy a szeretet, mint érzelem működjön a mesterségesen megalkotott szerkezetben. A robot rasszista viselkedése esetében is nyilvánvaló, hogy a fejlett mesterséges beszélgető alkalmazások, miközben esetleg rasszista kijelentéseket tesznek, valójában nem azért viselkednek úgy, mert rasszista érzület van bennük. A beszélgető robotok rasszizmusa csupán az emberi viselkedés adathalmazokból kikövetkeztetett mimikája bármilyen valós érzelem nélkül. A rasszista robot problémája ettől függetlenül valós, hiszen a rasszizmus a robot nyilvánvalóan nem tudatos, de konkrét viselkedésében is megnyilvánuló viselkedési formája lehet.
A szeretet implementálása a robotikus rendszerekbe is hasonló értelmezést kíván. Nem a szeretet érzetét szükséges kialakítani a robotban, hanem a szeretet jellegű viselkedésre kell képessé tenni a robot.
A szeretet, mint érzelem nehezen definiálható, de a szeretet, mint viselkedési forma objektív módon meghatározható. A szeretet jellegű viselkedés meghatározása a robotikus rendszerekben történő implementáláshoz is segítséget ad.
A szeretet funkciója a hivatkozás alapján a robotokra értelmezve: a robot, miközben a kijelölt feladatát végzi, preferált funkciója legyen, hogy ha választási lehetősége van, azaz a működtető törvényekbe nem ütközik a cselekedete, olyan módon viselkedjen, amely más működésének kedvez önmaga ellenében.
Ebben a formában a szeretet jól specifikálható a robotokban működő szigorúan érvényes, direkt viselkedési törvényként, kiegészítve a többi, a szeretettel is szükségszerűen együttműködni szükséges működési szabályt. A fejlett tanuló algoritmusokra épülő mesterséges intelligencia rendszerek pedig potenciálisan alkalmasak arra, hogy a szeretet robotokra alkalmazott definíciója alapján az adathalmazok vizsgálatával mérlegelhessék a feladatuk végzése során a választható tevékenységük jellegét.
A szeretet funkciójának működés jellegű alkalmazása sem eredményez konfliktusmentes viselkedést, ahogy önállóan működni képes konfliktus mentes vezérlést valószínűleg lehetetlen alkotni, azonban a szeretet funkciójának érvényesülése esetén a felmerülő konfliktus nem a társadalmi kooperációra negatív hatással lévő jellegű tevékenység gyakorlása során jelentkezik, és e miatt a konfliktust lényegesen egyszerűbben feloldható. (A konfliktust például, más, fejlettebb mechanizmusok hiányában, az interakcióban lévő partnerek szeretet szerű viselkedés általi cselekedeteik érvényesülésének a véletlenen alapuló kiválasztásával lehet feloldani.)
A szeretet funkciójának a robotokra történő alkalmazása teheti lehetővé, hogy az önállóan működő robotok mindenkor a társadalomba integrálva, együttműködve, az ember számára hasznos módon funkcionáljanak.
Érdemes megfigyelni, hogy a szeretet meghatározó szerepet játszik egyes emberi vallásokban is. A vallás társadalmi szinten szintén együttműködő, következésképpen hatékony társadalmat eredményez, ezért evolúciósan preferált viselkedési forma. A direkt törvényekre, szigorúan érvényes szabályokra épülő vallás azonban, a fentebb tárgyalt okok miatt, nem eredményez tartósan hatékonyan funkcionáló társadalmat. A szeretet funkciójának érvényesülése azonban tartósan hatékonnyá teszi a társadalmi együttműködést. És ez a funkció jelenik meg egyes vallások alaptörvényeként is.
A szeretetre épülő, önállóan működő robot viselkedése lehetővé teheti a robot alkotójával, az emberrel való biztonságos és hatékony kooperációt, és az integrálódást is az emberi társadalomba. Mi, emberek is képesek vagyunk a szeretetre. Talán azért jelenik meg a szeretet alaptörvényként is a vallásokban, mert egyéni és a társadalom szintjén mi is ez által válthatunk képessé, nem csak egymással, de talán egy felsőbbrendűvel is az alkalmas kooperációra.
Jövő {button_primary} Mesterséges Intelligencia {button_primary}
How can we create artificial intelligence that cooperates with humans? Controlling autonomous robots
Nincsenek megjegyzések