Egy hónapja van még a gépi intelligenciának, hogy behozza az emberit, jegyezte meg a keddi megnyitón Bill Gates jóslatára utalva Lőrincz András, a Sajtóklub tudományos főmunkatársa, az ELTE Informatikai Karának tanára és kutatója. A Microsoft volt vezérigazgatója 1998 áprilisban jósolta meg, hogy az AI, azaz a mesterséges intelligencia 10 éven belül utoléri a természetest - míg ez a legutóbbi jóslat, amely a szingularitás közelségét vetíti előre, vélhetően ez legalább annyira nem igaz, mint az elmúlt két-három évtized számos hasonló jóslata sem. Míg az intelligencia pontos definíciója még mostanság is gyakran vitatott, az intelligencia hiányát jóval pontosabban tudjuk érzékelni és legalább ilyen könnyen értelmezhető az AML (ambient intelligence), azaz a környezeti intelligencia koncepciója is.

Így érzékeli a szoftver az emberi fejeket © ELTE Informatikai Kar

A környezeti intelligencia olyan elektronikus eszközökkel átszőtt környezeteket jelöl, amelyek reagálnak a bennük lévő emberekre és olyan technikai megoldásokat vetít előre, amelyek kvázi rejtettek a felhasználók előtt, azok csak a kezelést lehetővé tevő felületeket látják az eszközökből. Az ilyen környezeti intelligenciára épülő fejlesztések jó példája a fogyatékosokat segítő technológiai apparátus.

A Magyar Bliss Alapítvány Segítő Kommunikáció és Módszertani Központja (SKMK) tette lehetővé a kommunikációs rendszerekkel végzett kísérleteket. Az SKMK-beli gyerekek életkora 18 hónap és 25 év között mozog, olyan beszédképtelen, általában kerekesszékhez kötött fiatalokról van szó, akik súlyosan gátolt kommunikációs képességekkel bírnak, nem tudni, mit gondolnak, mit akarnak, illetve milyen kognitív képeségeik vannak.

Kipróbálható fejegerek

A cikkben említett technológiák közül nem csupán a Dasher próbálható ki. Az ELTE Informatikai Kara által kifejlesztett Head Mouse 1.5 Alpha ingyenesen letölthető, ehhez csupán egy webkamera szükséges. Ugyanezt a technológiát alkalmazza a hardcore játékosok által használt TrackIR is. Ennek birtokában másképpen élvezhető egy autószimulátor - ha elforgatjuk a fejünket a TrackIR előtt egy egyenes úton "vezetve", a képernyőn azt a látványt látjuk, amelyet fejünk ugyanilyen mértékű elforgatásával látnánk a valóságban.

A fogyatékosok kommunikációs lehetőségeit már számos fejlesztés támogatja. Az egyik ilyen a fejegér vagy head tracker, amely révén a képernyőn lévő egérkurzort pusztán fejmozgatással lehet irányítani. Míg volt olyan diák, aki egy nap gyakorlás (és az ezalatt lefolytatott húsz különböző kísérlet) után után egészen gyorsan megtanulta a rendszer használatát, akadt olyan fiatal is, akinek a fejegér mozgatását három hónapig kellett tanulnia, ugyanis egészen addig nem kellett olyan életet élnie, aminek során mozgatnia kellett volna a fejét.

A fejegér egyéb programokkal is összeköthető. A Cambridge-ben fejlesztett Dasher (amelynek egérrel működő demója böngészőkben is kipróbálható) prediktív módon kezeli a begépelendő szöveget - nagyobb méretben jeleníti meg azokat a betűket, amelyek nagyobb eséllyel következhetnek a születő mondatban. A Dasherhez szemegér (eye tracker) is csatlakoztatható, azaz olyan rendszer, amely pusztán a szemmozgás érzékelésével és követésével váltja ki az egérmozgást. (lenti videonkban egér segítségével írja be a YouTube-ra feltöltött videó készítője a nevét, jól látható ebben a részletben, hogy a program miként sugallja a "várható", illetve gyakori válaszokat)




Fejlettebb kommunikációt tesz lehetővé az a szemüveggel összekapcsolt fejmozgáskövető rendszer, amely a Sony AIBO robotkutyájával köti össze a fiatalokat. A kutya a rendszerbe ültett fiatalokkal egyezően forgatja a fejét, az általa látottakat pedig a különleges szemüveg veti az emberi retinára, így egy telepresence-hez hasonló megoldással a mozgásképtelen fiatalok akár egy általuk ismeretlen várost is bejárhatnának a robotkutyán keresztül, a WiFi-kapcsolat ugyanis ezt is lehetővé teszi.

Kutatások folynak emellett mesterséges intelligenciák fejlesztésében is. A Scientific American januári számában jelent meg az a tanulmány, amely szerint Lőrincz András és társai úgy tanítottak meg egy számítógépet játszani, hogy a PacMan-ben a gép emberhez hasonló eredményt érjen el. 2007 júniusában egy olyan rendszert sikerült megalkotniuk, amely a Tetrist volt képes körülbelül egymillió sorig elvinni, erről a Neural Computation szaklap számolt be. A játékokkal trenírozott programokkal úgynevezett "sokügynökös" tanulórendszerekben kísérleteztek - a fejlesztők itt azonban azt tapasztalták, hogy az együttes tanulás már két résztvevő esetén is problematikus. Az alaphelyzet ideális esetben pedig az lenne, hogy a számítógép is tanul, miközben a felhasznáó is fejlődik. A kutatások jelenleg ott tartanak, hogy kisebb közösségek jelenségeit már lehet modellezni (ennek egy reprezentatív példája a dél-szaharai pásztorok közössége volt, akik az időjárás jellegzetességeitől függően változtatják helyüket, illetve kötnek egymással időleges egyezségeket), valamint ennek révén elindulhatnak a számítógép-ember interakciót, illetve az előkészített alkalmazásokat érintő fejlesztések.