http://www.magyarnarancs.hu/index.php?gcPage=/public/hirek/hir.php&id=11416

Ha azt mondják, bozidájt (Frédéric Kaplan robotkutató)

A Sony párizsi számítógépes kutatólaboratóriuma (Computer Science Laboratory - CSL) autonóm robotokkal foglalkozik. Részt vett az AIBO kutya és a QRIO humanoid fejlesztésében. Olyan alapkutatáso-kat végez, amelyek nem a jelenleg ismert robotokat próbálják meg tökéletesíteni, hanem új példányokat igyekeznek kidolgozni.

Magyar Narancs: A Sony 1999-ben dobta piacra az első robotgenerációt, amely egyesítette a tamagocsi típusú, szórakoztatásra szánt digitális "lények" sajátosságait az autonóm robotok képességeivel. Mit jelent ez az autonómia?

Frédéric Kaplan: Ezek a robotok egy adott ingerre nem mindig ugyanúgy reagálnak. A viselkedésük korábbi tapasztalataikon alapul. Saját történetük, múltjuk van, amely a környezet függvényében nagyon eltérő lehet. Egy robot, amelyet otthagyunk egy üres szobában, egészen más lesz, mint amelyikkel sokat foglalkoznak. Nagyon leegyszerűsítve háromféle folyamat zajlik a robotokban: az adott szituáció értékelése (van-e körülötte ember, tárgy stb.); erre épülnek a motivációs folyamatok, amelyek azt szimulálják, hogy mit akar a robot (játszani, felderíteni a környezetét, néha pihenni stb.); végül pedig a robot az adott pillanatban valahogyan cselekszik: ha elgurul egy labda, utánamegy, belerúg, rá se hederít stb. A reakció az addigi tanulási folyamat eredménye, a motiváció függvényében, ebben az értelemben van a robotoknak döntési szabadságuk.

MN: A robot kezdetben olyan, mint egy üres lap?

FK: Nem egészen, hiszen az érzékelési képességei (például, hogy miként lát) a kezdettől adottak. Ennél azonban fontosabb a motivációja. A fő kérdés ma és a jövőben is az, hogy képesek lesznek-e a robotok hosszú távon, nyitott formában tanulni. Ez nem egy-egy dolog megtanulását jelenti, hanem heteken, hónapokon át tartó, folyamatos tanulást, új készségek elsajátítását a környezettel, a tárgyakkal, emberekkel és más robotokkal való interakcióban.

MN: Hogyan tanul a robot, s mi motiválja?

FK: A legfőbb motivációs elv a kíváncsiság, ez hajtja az új ingerek keresése felé. A cél az, hogy érdekeljék az új dolgok, mégpedig úgy, hogy egyrészt kerülje, amit már ismer, vagyis ami számára teljesen kiszámítható. Másfelől viszont kerüli a "túl bonyolult" helyzeteket. A tanulás alapvetően azt jelenti, hogy a robot mindig megjósolja, mi lesz egy cselekedetének a következménye. Először nagyon rossz hatásfokkal, aztán egyre sikeresebben. Számára az jelenti a jutalmat, ha keveset téved. De a jutalom megszűnik, amint pontosan megjósolja az eseményt. Jellemzően olyan környezetbe helyezzük a robotot, mint egy csecsemőt, ahol különféle tárgyakkal találkozva elsajátíthat számára ismeretlen készségeket úgy, hogy kipróbál egy cselekvést és azután érzékeli a hatását. A robot ebben a környezetben önállóan fejlődik, az egyszerűbb készségek, mondjuk egy tárgyra való ráharapás felől az összetettebbeken át (például egy labda elütése, ahol nem az ütés nehéz, hanem az, hogy a fejével, amelyet először csak véletlenszerűen forgat el, kövesse a labda elgurulását) a bonyolult viselkedésekig.

MN: Ezek szerint igazából nincs szüksége gazdára, csak megfelelő tanulási környezetre?

FK: Ezen a szinten valóban nincs beleprogramozva a robotba, hogy érdeklődjön valaki iránt. Ha azonban a gondozó képes úgy viselkedni, olyan környezetet teremteni, amely megfelel a robot szintjének, akkor felkelti az érdeklődését. Olyan ez, mint amikor a szülők egy kisgyerekhez igazítják a viselkedésüket azért, hogy az ismeretlen és bonyolult világot kiszámíthatóvá tegyék. Ha a gondozó a robot tudásszintjéhez igazodik, akkor a robot keresni fogja a társaságát. Természetesen ez nem érzelem, hanem egy kialakított viselkedési rendszer. Fontos azonban, hogy a robot erre nincs beprogramozva, nincs kényszerítve. Úgy tűnik, az ember számára akkor jelent valamiféle örömforrást, jutalmat egy robottal töltött idő, ha az autonóm választásból fakad. A kutya, amelyik séta közben rendszeresen visszatér a gazdájához, épp azért olyan értékes a számunkra, mert ott a lehetőség, hogy elfut, de mégsem teszi. Valami hasonló feszültség munkál az ember társának tervezett "haszontalan" robotok és az ember hosszú távú kölcsönhatásában is, és mintha létrejöhetne valamiféle kötődés. De a kötődés rendkívül komplex jelenség, amely még sok kutatást igényel.

MN: Milyen mértékben építik bele a rendszerbe a destruktivitást: elképzelhető-e, hogy egy "örömszerző" robot agresszív lesz?

FK: Fejlesztési szinten nagyon nehéz meghatározni, mi a nemkívánatos magatartás, és kizárni bizonyos viselkedést anélkül, hogy korlátoznánk a robot fejlődési folyamatát. Az egyetlen mód, hogy a robot ne okozhasson kárt vagy sérülést, hogy fizikailag úgy tervezik meg. Többek közt ezért ilyen kicsik. Vagy például az ízületeknél nem képesek nagy nyomást kifejteni, csípni, szorítani. A biztonsági intéz-kedések nem szoftverszinten épülnek be: nem állítunk fel olyan szabályokat, hogy a robot ezt vagy azt nem csinálhatja. A fejlesztést egyébként jelen pillanatban pontosan azért hatja át ennyire a szórakoztatási jelleg, mivel ha fenn akarjuk tartani a lehetőséget, hogy a robotok valóban sokféle irányba fejlődjenek, akkor nem szűkíthetjük le használatukat egy bizonyos célra, mert az nem teszi lehetővé, hogy a robot olyasmit csináljon, ami nincs számára előírva. Hosszú távon ezek a szórakoztató robotok talán másfajta használatra is alkalmasak lehetnek.

MN: Nagy nemzetközi visszhangja volt, amikor önök az ELTE etológia tanszékével közösen vizsgálták az AIBO és a valódi kutyák tanulását. Milyen eredményeket hozott a kutatás?

FK: Az etológusok számára a robotok kísérleti eszközök voltak a kutyák fajfelismerésének, társas viselkedésének tanulmányozásában. Ám az együttműködés a robotika számára is nagyon gyümölcsöző. A korlátok, amelyekkel a robotok tanításakor találkoztunk, sokban hasonlítottak a kutyakiképzés nehézségeihez: a tréner mindkét esetben csak terelni tudja a kívánatos viselkedés felé a tanítványt, de nem tud neki magyarázni, nem tudja, mi jár a fejében. A közös munka eredményeképp sikerrel adaptáltunk egy kutyakiképzésben használt technikát, amely gyors és hatékony a robotok tanításában.

MN: A négylábú robotok és a humanoidok közti különbség óriási ugrás vagy pusztán külcsín?

FK: Rengeteg technikai különbség van a két forma között, de számunkra ez "csak" annyiban érdekes, hogy a különböző formák eltérő interakciókat váltanak ki az emberekből, különösen az első kapcsolatteremtésnél. Hason-lóan ahhoz, ahogy az állatkertben egyes állatok sikeresebben váltanak ki a látogatókból valamilyen érzelmet, cselekvést, integetést. A jelenleg kapható robotok felismerik az arcokat, tudják, merről jön a hang, valamilyen szinten beszélnek, vagyis sokkal összetettebb módon vannak jelen egy szituációban. Állatokra és emberekre emlékeztetnek, de más formák is elképzelhetők. Mindez azonban rövid távú hatás, hosszú távon a robot fejlődése, történetének kialakítása a tét. Ebből a szempontból a külalak nem olyan fontos.

MN: Abból kiindulva, hogy az élővilágban fontos a szocializáció, önök a robotok egymás közötti kommunikációját is tanulmányozzák.

FK: Nyolc éve vizsgáljuk a több robot kölcsönhatásakor kialakuló jelenségeket, és lassan kezdjük megérteni, hogy központi koordináció nélkül, közvetlenül a robotok kölcsönhatásában milyen kollektív törvények alakulnak ki, amelyek lehetővé teszik a közös megegyezést. A robotok tárgyalásos-megegyezéses alapon létrehoznak valamiféle kezdetleges kultúrát. Egy kísérletsorozatban például kialakítottak egy közös szókészletet. Ez úgy néz ki, hogy egy robot kiválaszt egy tárgyat a környezetében, megnézi, hogy miben tér el a többitől (színében, alakjában stb.), majd ezt a kategóriát kifejezi egy szóval, amit vagy ő talál ki, vagy egy másik robottól hallott. Ha a másik robot nem ismeri a szót, megpróbálja kitalálni, mit jelenthet. Egy nagyobb robotközösség ezzel a nyelvjátékkal kialakított egy olyan szókészletet, amelyet igen hatékonyan használt a környező objektumok megnevezésében. A közösség nyitott volt: robotok jöttek-mentek, de a szókészlet megmaradt, és központi irányítás nélkül, generációkon keresztül adták át egymásnak.

MN: Miféle szavakat kell elképzelnünk?

FK: Ezek néha csak a robotok érzékelési világa számára informatív kategóriákra vonatkoztak, amit emberként nem érzékelünk, nincs rá szavunk, például a részecskék lumineszkálására. De például volt egy szó: bozidájt, amit véletlenszerűen kitaláltak és hatékonyan használtak egymás között, noha nem pontosan ugyanazt jelentette mindannyiuk számára. Egyeseknek valami olyasmit jelentett, hogy "ami a látótérből sok helyet elfoglal, sok pixel", vagyis "nagy". Másoknak azt, hogy "széles". A robotok ennek ellenére elég jól megértették egymást, mivel a környezetükben ritka volt a magas, keskeny tárgy. De ha ilyennel szembesítettük őket, kiderült a félreértés, és a jelentés újabb tárgyalása kezdődött el. A rendszer folyamatosan változott és egyre inkább konvergált. Valami ilyesmi történik a természetes nyelvekben is: léteznek megállapodások és sikeres kommunikáció, még ha a fogalmak alapját képező kategóriák meglehetősen különböznek is.

MN: Ezek szerint a robotok is Wittgensteint olvasnak.

FK: A játékelmélet mellett valóban hatással volt a kísérletekre a wittgensteini nyelvfilozófia, hogy a szavaknak nem jelentése, hanem használata van.

MN: Milyen messze vagyunk a teremtője ellen lázadó robot mítoszának valóra válásától?

FK: Ezekkel az ősi mítoszokkal kapcsolatban inkább az az érdekes, hogy mit mondanak nekünk a társadalom és a gépek viszonyáról. A nyugati kultúrában valahogy úgy határozzuk meg magunkat, hogy: ember = gép + valami (intelligencia, tudat, erkölcs stb.). Az életre kelt teremtmények képlete mindig az, hogy az adott kor legfejlettebb emberi technikája plusz valami extra: Isten megteremti az embert agyagból, a kerámia a kor fejlett technikája, Pygmalion gyönyörű szobrot készít, itt a kultúra a kor "hi-tech"-je, Frankenstein halottakból készít embert, amelyet a korabeli csúcstechnikával, az elektromossággal akar életre kelteni. De végül mindig kell valami "plusz", amely emberré teszi a gépet, és ez a "plusz" állandó, nem változik a gépek fejlődésével. Tehát a félelem a határok átlépésétől inkább filozófiai, mint reális, technológiai eredetű. A technológia a lázadó robot archetípusánál jóval kevésbé teátrális módokon képes a pusztításra.

MN: Végül is mit tanulhatunk a mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatásokból?

FK: A mesterséges intelligencia története az emberi intelligencia folyamatos újradefiniálásának története. Sokáig azt hitték például, hogy a gépi intelligencia legfőbb ismérve a sakkozási képesség. Végül nem a legkifinomultabb mesterséges intelligencia technikák, inkább a hatalmas kombinációs kapacitás eredményeképp néhány gép legyőzte a világbajnokot. És rájöttünk, hogy az intelligencia nem a sakkozásban, hanem valahol másutt van. Mondjuk abban, hogy képesek vagyunk egy párbeszédben relevánsak lenni. Vagy hogy vannak érzelmeink. Egyre több tudományterület (a matematika, fizika, biológia, pszichológia, nyelvészet) bevonásával keressük a választ, hogy mi tesz bennünket emberré. Ezek a válaszok nem feltétlenül tartanak össze, nem valószínű, hogy létrejön egy valóban intelligens gép. De a kérdések állandó újrafogalmazásával talán megtudunk magunkról valamit.

Orosz Ildikó