A valódi kérdés tehát nem az, hogy mikorra válik valósággá a mesterséges intelligencia ‒ hiszen itt van velünk, a mindennapok része. Sokkal inkább úgy kell feltenni a kérdést, hogy milyen fázisokon keresztül alakul ki, és a végén mit hozunk ki belőle mi, emberek – mondja Németh Balázs, a K&H innovációs vezetője.

Jelenleg a rendszerszintű mesterséges intelligencia (Systemic AI) korszakát éljük, vagyis a MI a felkérésekre (prompt-okra) olyan válaszokat ad, amelyeket a felkészítése során kialakított valószínűségekre alapoz. A mesterséges intelligencia már ebben a szakaszában is felforgatja megszokott életünket és munkamódszereinket. Ráadásul szaporodnak az aggályok, a veszélyekre figyelmeztető és szabályozást sürgető hangok. Az emberi felelősség – elsősorban a fejlesztők felelőssége – határtalan. Itt az ideje, hogy feltegyük a kérdést: valójában milyen mesterséges intelligenciát is szeretnénk a jövőben? Olyat, amely a legfontosabb döntéseket egy fekete dobozban hozza meg, vagy olyat, amely eleve elszámoltatható és átlátható?

A tőzsdék és a pénzpiacok világában máris olyan szoftverek kötik az ügyletek nagyobb részét, amelyek folyamatosan tanulnak, átveszik az emberektől nem csak a mechanikus folyamatok lebonyolítását, de magát a döntést is ezek a „rendszerek” hozzák meg.

A MI fejlődése egyre gyorsul és egyre finomabb megoldások irányába mutat. Négy meghatározó szakaszát már nagyjából látják a szakemberek.

A világ megismerésének rendkívül hatékony modellje, az úgynevezett „aktív következtetés” (active inference). Ennek keretében folyamatosan frissülnek a kiindulásként szolgáló vélelmezések vagy feltételezések, így csökkentve az állítások bizonytalanságát és növelve az előrejelzések pontosságát.

Az „aktív következtetések” alapján nyugvó mesterséges intelligencia rendelkezne feltételezésekkel az őt körülvevő világról, és mindjárt többet is akarna megtudni róla: más szóval kíváncsi lenne. Hatalmas ugrás volna ez a jelenlegi legmodernebb mesterséges intelligenciákhoz képest, amelyek csak annyit fejlődnek, amennyire képezik őket. Vagyis a felkészítésük befejezését követően lényegében megdermednek, nem tudnak tovább tanulni.

Mivel az „aktív következtetés” a kognitív folyamatokat modellezi, általa képessé válnánk arra, hogy átlássuk magát a gondolkodási folyamatot is. Így megismerhetnénk a mesterséges intelligencia bármely döntésének valódi hátterét, és azt is, hogy miért állít valamit. Ez szöges ellentétben áll a jelenlegi mesterséges intelligenciával, amelyben a felkéréstől (a prompt-tól) a válaszig tartó út valójában egy fekete doboz ‒ vagyis nem tudjuk, hogy mi és miért történik úgy, ahogy –, mindez pedig számtalan jogi és etikai aggályt vet fel. Ezzel szemben az „aktív következtetésre” épülő mesterséges intelligencia elszámoltathatóságot eredményezne és bizalmat keltene, pontosan azért, mert ismernénk annak okait, indokait és folyamatát, hogy miért jutott egy bizonyos végkövetkeztetésre.

A mesterséges intelligencia következő, „kifinomult” fázisában (Sophisticated AI) a MI terveket készít majd és tapasztalatai alapján tovább finomítja a világról alkotott képét.

A harmadik fázisban „együttérzővé” (Sympathetic AI) válik és felismeri mások, majd a saját lelkiállapotát is – vagyis öntudatra ébred.

A negyedik szakaszban a sokdimenziós világhálón alapuló „planetáris szuperintelligencia” alakul ki. A térbeli web egyetlen hálózatba szervezi valamennyi konvergáló technológiát: összeköti az embereket, a helyeket és a dolgokat. Ez már nem a „dolgok internete” (IoT) lesz, hanem az ég adta világon minden eszköznek és rendszernek az összekapcsolódása (Internet of Everything).

„Felesleges azon elmélkednünk, hogy mindez csupán tudományos fantasztikus álmodozás, hiszen a MI itt él és fejlődik velünk együtt” – teszi hozzá Németh Balázs, aki szerint az emberek felelőssége, hogy mit hoznak ki az informatika kínálta lehetőségből, és hogy az eredmény a hatékonyabb munkavégzést, az emberek életének megkönnyítését szolgálja-e, vagy hagyjuk, hogy a fejünkre nőjön egy mesterséges képződmény.