Emberi módon gondolkozó gépek jöhetnek

A modellen két amerikai kutató, az emberi aggyal és kognitív tudományokkal foglalkozó Josh Tenenbaum (MIT) és korábbi diákja, a jelenleg a Carnegie Mellon Egyetemen pszichológiát oktató Charles Kemp dolgoznak. Algoritmusuk egyrészt lehetővé teszi majd, hogy a számítógép az emberhez hasonlóan, többféleképpen közelítse meg, kezelje az adatokat, ismerjen fel mintákat, másrészt komoly segítséget nyújthat nagymennyiségű adattal dolgozó tudósoknak, harmadrészt felbecsülhetetlen szolgálatot tehet az agytevékenység titkainak, jelen esetben a mintafelfedezés mikéntjének megfejtésében.

A gépek viszonya a bonyolult adatsorokhoz

„Egyedi szerkezettípus vizsgálata helyett, az összes ilyen szerkezet megfigyelésére, összehasonlítására képes általánosabb algoritmussal próbálkozunk” – nyilatkozta Tenenbaum.

Míg az ember magától értetődően állít fel sorrendeket változatos információsorozatokból, a számítógépek tipikus hibája, hogy nem tudják, hol kezdjék, ha nagyobb adatsorral van dolguk. Mindezidáig komoly problémát jelentett, miként sajátítsák el a Homo sapiens eme természetes adottságát. Kivételt képeznek azok az esetek, amikor speciális struktúrák, mint például hierarchiák, klaszterek vagy lineáris sorrend keresésére programozták őket.

A modell változatos adatstruktúrákat kínál, sok lehetőséget vesz figyelembe, majd minden típusból megtalálja közülük az adott adatsorhoz legjobban illőt, azt a struktúratípust, amelyik legpontosabban jeleníti meg az adatokat. Az ember – még a legfiatalabb, legtapasztalatlanabb csecsemő is – ugyanezt teszi nap, mint nap, ráadásul általában ösztönösen, s nem a megoldásokon töprengve. A képesség egyre komolyabb szintre fejlődik, a gyerekek így tanulják meg, hogy például a közösségi hálózatok klikkekké alakulhatnak át, vagy a szavak egymást átfedő különböző kategóriákba sorolhatók (élőlény, állat, madár, rigó stb.).

Adatok mögötti struktúrák

„Gondoljunk a gyerekekre, amikor adatokkal foglalkozunk, elméleteket állítunk fel, amiket később kísérletekkel tesztelünk” – elmélkedik Tenenbaum. – „Úgy viselkednek, mintha kis tudósok lennének. Eddig még nem készült jó számítógépes modell arról, hogy miként képesek, tudósokhoz hasonlóan, az egy-egy adatsor mögött rejtőző, azt megalapozó általános struktúra felismerésére.”

Az adatokban „megbúvó” minták észrevétele az emberi történelem folyamán számos nagyhatású tudományos felfedezést eredményezett, olyanokat, mint például az elemek periódusos rendszerének vagy a biológiai fajok fastruktúrájú rendszerekbe történő osztályozásának a kidolgozása.

Tenenbaum és Kemp úgy vélik, hogy meglátásuk komoly hatást gyakorolhat a mesterségesintelligencia-kutatásokra, fellendítheti a szakterület szerteágazó fejlesztéseit.