AMMARHA!

NONKONFORM, könyvek a jövőről: Az okos gép mítosza 2023. márc. 28.

Böszörményi-Nagy Gergely Nonkonform című könyve több olyan kötetet foglal össze, amely megtöri a liberális és globalista tézisek alapjait. A világ értelmezésében a tudomány is segítségünkre van. Olyan tudományterületeket hoz példaként, amelyekről hiába hisszük, hogy nem gyakorolnak hatást a politikán keresztül az életünkre, mégis teszik. A konformista világkép elhatárolja az embert a természettől, nem tekinti a természet láncszemének.

Ez Böszörményi-Nagy szerint az alap tévedése a konformista világképnek. Továbbá a konformisták hiszik, hogy felvilágosult ember nem hihet Istenben. Mi konzervatívok, hisszük, hogy tévednek, és ha tévednek, egy nemzeti közösségnek sok előnye származik a nonkonformizmusból. Nézzük az egyik könyvet, amit a Nonkonform górcső alá vett.

Erik J. Larson: The Myth of Artificial Intelligence. Why Computers Can’t Think the Way We Do. The Belknap Press of Harvard University Press, 2021

Esély sincs rá, hogy a gépi értelem a közeli jövőben az emberi intelligencia nyomába érjen. Túlbecsüljük a mesterséges intelligenciát, és alulértékeljük a saját agyunkat — állítja a terület vezető kutatója, aki az idei Brain Bar egyik legizgalmasabb előadója volt.

A közeli jövőben nem jön létre az emberi agyat helyettesítő technológia. Aki mást állít, megtéveszti a nyilvánosságot — állítja könyvében a mesterséges intelligencia (AI) egyik szaktekintélye. Erik Larson az emberi kommunikáció gépi feldolgozásával foglalkozik. Két saját vállalkozásába is komoly pénzt fektetett az USA védelmi innovációkért felelős ügynöksége, a NASA-nál kevésbé ismert, ám sokkal fontosabb DARPA.

Szerzőnk mérnöki tanulmányai mellett filozófiát végzett, az így megszerzett reflektivitással ritka madárnak számít a műszaki- és természettudományok csúcsain.

A mesterséges intelligencia mítosza című kötet egybehangzó kritikák (többek között Peter Thiel) szerint az eddigi legszínvonalasabb bizonyítása annak, miért lehetetlen belátható időn belül az emberi intelligencia automatizálása. A téma időszerű, hiszen a Homo sapiens agyi képességeit meghaladó gépi gondolkodás a 21. századi hi-tech ipar központi ígérete. A legismertebb élő jövőkutató, Ray Kurzweil a 2040-es évek elejére jósolja a szingularitás létrejöttét, amikor a gépek lehagynak minket — a témával foglalkozó kutatásokba és cégekbe ömlenek a dollármilliárdok. Larson szerint az AI körüli hype — ahogy száz évvel ezelőtt az akkori csúcstechnológiák kapcsán Hannah Arendt is megfigyelte — a vallásosságot idézi, miközben a korlátokról senki sem akar tudomást venni.

“A fürdőkádban hagytam az esőkabátom, mert vizes volt”

— hangzik el az egészen mindennapi mondat egy képzelt párbeszéd részeként Larson első példázatában. S bár a “vizes” jelző nyelvtanilag a kádra és a kabátra is vonatkozhat, a hallgató pontosan tudja, hogy a közlő csakis az utóbbira érthette. Honnan is? Az emberek nyelvhasználati képessége nem merül ki a szintaktikában (a betűk és szavak megfelelő összeillesztésében), hanem a szemantikát (a szavak kontextusbeli jelentését) és a pragmatikát (a beszélő szándékának értelmezését) is magában foglalja. Márpedig e két képesség nem kódolható a gépekbe, mert nem tanulható meg pusztán adatok feldolgozásán és minták azonosításán keresztül.

Egy másik példa az önvezető technológia elterjedésének folyamatos kitolódása. A vezető nélküli autók széles körű alkalmazása a sajtó szerint mindig éppen “pár évre” van, mégsem kerülünk közelebb hozzá. Sőt, minél többet tudunk meg az intelligencia működéséről, annál több akadály merül fel a gépkocsik automatizációja kapcsán. Larson szórakozottan ír moldovai élményeiről, ahol felfestett sávok nélküli autópályákon, látszólag teljes káoszban vezetnek az emberek.

Amikor rákérdezett a taxisofőrnél, mégis hogyan kerülik el a baleseteket, rövid választ kapott: “szemkontaktus”. Hogy is taníthatnánk meg ezt a gépeknek?

Végül egy tanmese arról, hogyan készül a “kolbász”. Szerzőnk részletesen bemutatja azt az elképesztő történetet, miként “javította” meg a Google saját, AI-alapú képfelismerő algoritmusát, miután az rendszeresen összekeverte az embereket a gorillákkal. Ön is azt hitte, hogy egy vezető techcég ilyenkor felgyúrja a kódot? A Szilícium-völgy alfa vállalata mindössze annyit tett, hogy kitörölte a gorillákra vonatkozó referenciákat a képfelismerő memóriájából. Larson szerint ez a probléma lelke: az AI fejlődése előtt álló alapvető akadályokon szinte senki nem dolgozik, mindenki a kisebb, könnyebb és olcsóbb, sikersztoriként eladható részmegoldásait árulja. „Ez rossz tudomány, és rossz a tudomány számára. Az innovációnak az ismeretlen dolgok felfedezéséről, nem a meglévő módszerek ünnepléséről kellene szólnia.”