A nevetségessé vált vízióktól a valóságig: Miért előzte meg a mesterséges intelligencia és a szolgáltató robotok a kritikusaikat?

Eufória és megvetés között – Technológiai utazás az időben

A technológiai újítások története gyakran kiszámítható mintát követ: a túlzott eufória szakaszát elkerülhetetlenül a csalódás és a megvetés időszaka követi, mielőtt a technológia végre csendben meghódítja a mindennapi életet. Ez a jelenség különösen szembetűnően figyelhető meg a technológia két olyan területén, amelyeket ma már a 21. század kulcstechnológiáinak tekintenek: a mesterséges intelligenciában és a szolgáltató robotokban.

Az 1980-as évek végén a mesterséges intelligencia kutatása történetének egyik legmélyebb válságába került. Beköszöntött az úgynevezett második mesterséges intelligencia-tél, a kutatás finanszírozását megvonták, és számos szakértő kudarcnak nyilvánította a gondolkodó gépekről alkotott elképzelést. Hasonló sorsra jutottak a szolgáltató robotok két évtizeddel később: míg a szakképzett munkaerő hiánya az ezredfordulón még nem volt társadalmilag releváns probléma, a szolgáltató szektorban használt robotokat drága trükköknek és irreális sci-finek tekintették.

Ez az elemzés a két technológia párhuzamos fejlődési útját vizsgálja, és feltárja azokat a mechanizmusokat, amelyek a forradalmi innovációk szisztematikus alábecsüléséhez vezetnek. Bemutatja, hogy mind a kezdeti eufória, mind a későbbi megvetés egyformán hibás volt – és milyen tanulságokat lehet levonni ebből a jövőbeli technológiák értékelése szempontjából.

Alkalmas:

• Platformgazdaság átmenetben: Fejlemények 2018 szeptembere és 2025 szeptembere között

Visszatekintés a tegnapra: Egy félreértett forradalom története

A modern mesterséges intelligencia kutatásának gyökerei az 1950-es évekre nyúlnak vissza, amikor olyan úttörők, mint Alan Turing és John McCarthy lerakták a gondolkodó gépek elméleti alapjait. Az 1956-os híres Dartmouth-i konferenciát általában a mesterséges intelligencia mint kutatási diszciplína születésének tekintik. A korai kutatókat határtalan optimizmus inspirálta: szilárdan hitték, hogy a gépek néhány éven belül elérik az emberi intelligenciát.

Az 1960-as évek hozták az első látványos sikereket. Az olyan programok, mint a Logic Theorist, matematikai tételeket tudtak bizonyítani, és 1966-ban Joseph Weizenbaum kifejlesztette az ELIZA-t, a történelem első chatbotját. Az ELIZA egy pszichoterapeutát szimulált, és olyan meggyőzően tudta utánozni az emberi beszélgetéseket, hogy még Weizenbaum saját titkára is kérte, hogy négyszemközt beszélhessen a programmal. Paradox módon Weizenbaumot megdöbbentette ez a siker – be akarta bizonyítani, hogy az embereket nem tudják becsapni a gépek.

Az első nagyobb kiábrándulás azonban az 1970-es évek elején következett be. A hírhedt 1973-as Lighthill-jelentés alapvető kudarcnak nyilvánította a mesterséges intelligencia kutatását, és az Egyesült Királyságban a kutatás finanszírozásának drasztikus csökkentéséhez vezetett. Az Egyesült Államokban a DARPA hasonló intézkedésekkel követte a példát. Elkezdődött az első mesterséges intelligencia tél.

Döntő fordulópontot jelentett Marvin Minsky és Seymour Papert 1969-es kritikája a perceptronokkal – a korai neurális hálózatokkal – szemben. Matematikailag bebizonyították, hogy az egyszerű perceptronok még az XOR függvényt sem tudják megtanulni, és így gyakorlati alkalmazásokban használhatatlanok. Ez a kritika majdnem két évtizedes leálláshoz vezetett a neurális hálózatokkal kapcsolatos kutatásokban.

Az 1980-as évek kezdetben a mesterséges intelligencia reneszánszát jelentették a szakértői rendszerek megjelenésével. Ezek a szabályalapú rendszerek, mint például a fertőző betegségek diagnosztizálásában használt MYCIN, végül áttörést hoztak. A vállalatok milliókat fektettek be speciális Lisp gépekbe, amelyeket optimálisan mesterséges intelligencia programok futtatására terveztek.

De ez az eufória nem tartott sokáig. Az 1980-as évek végére világossá vált, hogy a szakértői rendszerek alapvetően korlátozottak: csak szűken meghatározott területeken tudtak működni, rendkívül karbantartásigényesek voltak, és teljesen leálltak, amint előre nem látható helyzetekkel szembesültek. A Lisp gépipar látványosan összeomlott – olyan cégek, mint az LMI, már 1986-ban csődbe mentek. Elkezdődött a második mesterséges intelligencia tél, még az elsőnél is keményebb és tartósabb.

Ugyanakkor a robotika kezdetben szinte kizárólag az ipari szektorban fejlődött. Japán már az 1980-as években vezető szerepet vállalt a robottechnológiában, de szintén az ipari alkalmazásokra összpontosított. A Honda 1986-ban kezdte meg a humanoid robotok fejlesztését, de ezt a kutatást szigorúan titokban tartotta.

A rejtett alap: Hogyan születtek áttörések az árnyékban

Míg a mesterséges intelligencia kutatását nyilvánosan kudarcnak tartották az 1980-as évek végén, ugyanekkor úttörő fejlesztések történtek, bár nagyrészt észrevétlenül. A legfontosabb áttörés a visszaterjesztés újrafelfedezése és tökéletesítése volt Geoffrey Hinton, David Rumelhart és Ronald Williams által 1986-ban.

Ez a technika megoldotta a többrétegű neurális hálózatokban a tanulás alapvető problémáját, ezzel cáfolva Minsky és Papert kritikáit. A mesterséges intelligencia közössége azonban kezdetben alig reagált erre a forradalomra. A rendelkezésre álló számítógépek túl lassúak voltak, a tanulóadatok túl szűkösek, és a neurális hálózatok iránti általános érdeklődést véglegesen károsította az 1960-as évek pusztító kritikája.

Csak néhány olyan vizionárius kutató, mint Yann LeCun, ismerte fel a visszaterjesztés transzformatív potenciálját. Évekig a bevett szimbolikus mesterséges intelligencia árnyékában dolgoztak, lerakva az alapjait annak, ami később mélytanulásként meghódította a világot. Ez a párhuzamos fejlődés a technológiai innováció jellegzetes mintázatát mutatja: az áttörések gyakran pontosan akkor történnek, amikor egy technológiát nyilvánosan kudarcnak tartanak.

Hasonló jelenség figyelhető meg a robotikában is. Míg az 1990-es években a közfigyelem a látványos, de végső soron felszínes sikerekre összpontosult, mint például a Deep Blue 1997-es győzelme Garri Kaszparov felett, addig a japán cégek, mint a Honda és a Sony, csendben fejlesztették a modern szolgáltató robotok alapjait.

Bár a Deep Blue mérföldkő volt a számítástechnika terén, még mindig teljes mértékben a hagyományos programozási technikákon alapult, valódi tanulási képesség nélkül. Kaszparov maga is később rájött, hogy az igazi áttörés nem a nyers számítási teljesítményben rejlik, hanem az önfejlesztésre képes, önállóan tanuló rendszerek fejlesztésében.

A robotika fejlődése Japánban az automatizáláshoz és a robotokhoz való kulturálisan eltérő hozzáállásnak volt köszönhető. Míg a nyugati országokban a robotokat elsősorban a munkahelyekre leselkedő veszélynek tekintették, Japánban az elöregedő társadalom szükséges partnereinek tekintették őket. Ez a kulturális elfogadottság lehetővé tette a japán vállalatok számára, hogy folyamatosan fektessenek be a robottechnológiákba, még akkor is, ha a rövid távú kereskedelmi előnyök nem voltak nyilvánvalóak.

Az alapvető technológiák fokozatos fejlődése is kulcsfontosságú volt: a szenzorok kisebbek és pontosabbak, a processzorok erősebbek és energiatakarékosabbak, a szoftveralgoritmusok pedig kifinomultabbak lettek. Az évek során ezek a fokozatos fejlesztések minőségi ugrásokká halmozódtak, amelyeket azonban a kívülállók számára nehéz volt észrevenni.

Jelen és áttörés: Amikor a lehetetlen mindennapivá válik

A mesterséges intelligenciáról és a kiszolgáló robotokról alkotott kép drámai változása paradox módon éppen akkor kezdődött, amikor mindkét technológia a legkeményebb kritikákkal nézett szembe. Az 1990-es évek elejének mesterséges intelligencia-telének hirtelen vége szakadt egy sor áttöréssel, amelyek gyökerei az 1980-as évek állítólagosan kudarcba fulladt megközelítéseiben rejlettek.

Az első fordulópont a Deep Blue 1997-es győzelme volt Kaszparov felett, amely bár továbbra is a hagyományos programozáson alapult, végleg megváltoztatta a számítástechnikai képességekről alkotott közvéleményt. Ennél fontosabb azonban a neurális hálózatok reneszánsza volt, amely a 2000-es években kezdődött, amit az exponenciálisan növekvő számítási teljesítmény és a nagy mennyiségű adat elérhetősége hajtott.

Geoffrey Hinton évtizedekig tartó munkája a neurális hálózatokon végre meghozta gyümölcsét. A mélytanuló rendszerek olyan bravúrokat értek el a képfelismerés, a természetes nyelvi feldolgozás és más területeken, amelyeket néhány évvel korábban még lehetetlennek tartottak. Az AlphaGo 2016-ban legyőzte a Go világbajnokát, a ChatGPT pedig 2022-ben forradalmasította az ember-számítógép interakciót – mindkettő olyan technikákon alapult, amelyek eredete az 1980-as években nyúlik vissza.

Ezzel egy időben a szolgáltató robotok a tudományos-fantasztikus vízióból a valós problémák gyakorlati megoldásaivá fejlődtek. A demográfiai változások és a szakképzett munkaerő növekvő hiánya hirtelen sürgető igényt teremtett az automatizált segítségnyújtásra. Pepperhez hasonló robotokat használtak idősotthonokban, míg a logisztikai robotok forradalmasították a raktárakat.

Ebben nemcsak a technológiai fejlődés volt kulcsfontosságú, hanem a társadalmi keretrendszer megváltozása is. A szakképzett munkaerő hiánya, ami az ezredfordulón még nem jelentett problémát, a fejlett gazdaságok egyik központi kihívásává vált. Hirtelen a robotokat már nem munkahelyelvesztőként, hanem szükséges segítőként tekintették.

A COVID-19 világjárvány tovább felgyorsította ezt a fejlődést. Az érintésmentes szolgáltatások és az automatizált folyamatok fontossá váltak, miközben drámaian nyilvánvalóvá vált a személyzethiány olyan kritikus területeken, mint az egészségügy. Azok a technológiák, amelyeket évtizedekig nem praktikusnak tartottak, hirtelen nélkülözhetetlennek bizonyultak.

Manapság mind a mesterséges intelligencia, mind a kiszolgáló robotok mindennapos valósággá váltak. A Siri és az Alexa hangasszisztensek közvetlenül az ELIZA-ból származó technológiákon alapulnak, de a modern mesterséges intelligencia technikák exponenciálisan fejlesztették őket. A gondozórobotok már rutinszerűen támogatják a személyzetet a japán idősotthonokban, míg a humanoid robotok áttörést érnek el más szolgáltatási területeken.

Gyakorlati példák: Amikor az elmélet találkozik a valósággal

A kigúnyolt fogalmakból nélkülözhetetlen eszközökké válást legjobban konkrét példákkal illusztrálják, amelyek nyomon követik az utat a laboratóriumi kíváncsiságtól a piaci érettségig.

Az első lenyűgöző példa a SoftBank Robotics által kifejlesztett Pepper robot. A Pepper évtizedes ember-robot interakció kutatáson alapul, és eredetileg értékesítési robotként tervezték. A Peppert ma már sikeresen használják német idősotthonokban demenciában szenvedő betegek bevonására. A robot egyszerű beszélgetéseket tud lebonyolítani, memória-tréninget kínál, és jelenlétével elősegíti a társas interakciókat. Ami a 2000-es években drága trükknek számított, az mára értékes támogatást nyújt a túlterhelt ápolószemélyzet számára.

Különösen figyelemre méltó a türelmes elfogadás: Az idősebb emberek, akik soha nem nőttek fel számítógéppel, természetes módon és fenntartások nélkül kommunikálnak a humanoid robottal. Ez megerősíti azt az évtizedek óta vitatott elméletet, miszerint az emberek természetes hajlammal rendelkeznek a gépek antropomorfizálására – ezt a jelenséget már az ELIZA esetében is megfigyelték az 1960-as években.

A második példa a logisztikából származik: az autonóm robotok használata raktárakban és elosztóközpontokban. Az olyan cégek, mint az Amazon, ma már több tízezer robotot alkalmaznak áruk válogatására, szállítására és csomagolására. Ezek a robotok olyan feladatokat látnak el, amelyeket néhány évvel ezelőtt még túl összetettnek tartottak a gépek számára: Autonóm módon navigálnak dinamikus környezetekben, felismerik és manipulálják a legkülönfélébb tárgyakat, és összehangolják tevékenységüket az emberi kollégáikkal.

Az áttörés nem egyetlen technológiai ugrásból, hanem a különböző technológiák integrációjából származott: az érzékelőtechnológia fejlesztései lehetővé tették a pontos környezetérzékelést, a nagy teljesítményű processzorok a valós idejű döntéshozatalt, a mesterséges intelligencia algoritmusai pedig optimalizálták a több száz robot közötti koordinációt. Ugyanakkor a gazdasági tényezők – a személyzethiány, a növekvő munkaerőköltségek és a megnövekedett minőségi követelmények – hirtelen jövedelmezővé tették a robottechnológiába való befektetést.

Egy harmadik példa az orvosi diagnosztikában található, ahol a mesterséges intelligencia rendszerek ma már segítik az orvosokat a betegségek felismerésében. A modern képfelismerő algoritmusok a bőrrákot, a szembetegségeket vagy az emlőrákot az orvosok pontosságával megegyező vagy akár meg is haladó pontossággal tudják diagnosztizálni. Ezek a rendszerek közvetlenül neurális hálózatokon alapulnak, amelyeket az 1980-as években fejlesztettek ki, de évtizedekig nem praktikusnak tartottak.

A fejlesztés folytonossága különösen lenyűgöző: a mai mélytanulási algoritmusok lényegében ugyanazokat a matematikai elveket alkalmazzák, mint az 1986-os visszaterjesztés. A döntő különbség a rendelkezésre álló számítási teljesítményben és az adatmennyiségben rejlik. Amit Hinton és kollégái kis játékfeladatokkal demonstráltak, az ma már több millió pixeles orvosi képekkel és több százezer példát tartalmazó tanulóadat-készletekkel is működik.

Ezek a példák egy jellegzetes mintázatot mutatnak be: Az alaptechnológiák gyakran évtizedekkel a gyakorlati alkalmazásuk előtt jelennek meg. A tudományos megvalósíthatósági tanulmány és a piaci felkészültség között jellemzően van egy hosszú, fokozatos fejlesztések szakasza, amely alatt a technológia stagnál a kívülállók számára. Az áttörés ezután gyakran hirtelen következik be, amikor több tényező – a technológiai érettség, a gazdasági szükségesség, a társadalmi elfogadottság – egyszerre érvényesül.

Globális iparági és üzleti szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni

Árnyékok és ellentmondások: A haladás árnyoldala

A mesterséges intelligencia és a kiszolgáló robotok sikertörténete azonban nem mentes az árnyoldalaktól és a megoldatlan ellentmondásoktól. E technológiákkal szembeni kezdeti megvetésnek részben teljesen jogos okai voltak, amelyek ma is relevánsak.

Központi probléma a modern mesterséges intelligenciarendszerek úgynevezett „fekete doboz” problémája. Míg az 1980-as évek szakértői rendszerei legalábbis elméletileg érthető döntéshozatali folyamatokkal rendelkeztek, a mai mélytanuló rendszerek teljesen átláthatatlanok. Még a fejlesztőik sem tudják megmagyarázni, hogy egy neurális hálózat miért hoz egy adott döntést. Ez jelentős problémákhoz vezet olyan kritikus alkalmazási területeken, mint az orvostudomány vagy az önvezető rendszerek, ahol a nyomonkövethetőség és az elszámoltathatóság kulcsfontosságú.

Joseph Weizenbaum, az ELIZA megalkotója nem véletlenül vált a mesterséges intelligencia fejlesztésének egyik legkeményebb kritikusává. Figyelmeztetése, miszerint az emberek hajlamosak emberi tulajdonságokat tulajdonítani a gépeknek, és túlzott bizalmat helyezni beléjük, prófétainak bizonyult. Az ELIZA-effektus – az a hajlam, hogy a primitív chatbotokat intelligensebbnek tartsák, mint amilyenek valójában – ma relevánsabb, mint valaha, mivel naponta emberek milliói interakcióba lépnek hangasszisztensekkel és chatbotokkal.

A robotika hasonló kihívásokkal néz szembe. Tanulmányok kimutatták, hogy a robotokkal szembeni szkepticizmus Európában jelentősen megnőtt 2012 és 2017 között, különösen a munkahelyi használatukat illetően. Ez a szkepticizmus nem irracionális: az automatizálás valóban bizonyos munkahelyek elvesztéséhez vezet, még akkor is, ha újak jönnek létre. Az az állítás, hogy a robotok csak „piszkos, veszélyes és unalmas” feladatokat látnak el, félrevezető – egyre inkább a szakképzettséget igénylő munkákat is átveszik.

Az ápolási szektor fejlődése különösen problematikus. Miközben az ápolórobotokat a személyzethiány megoldásaként üdvözlik, fennáll a veszélye annak, hogy tovább dehumanizálják a már amúgy is feszült szektort. A robotokkal való interakció nem helyettesítheti az emberi ellátást, még akkor sem, ha bizonyos funkcionális feladatokat el tudnak látni. A kísértés abban rejlik, hogy a hatékonyságnövekedést az emberi szükségletek fölé helyezzük.

Egy másik alapvető probléma a hatalom koncentrációja. A fejlett mesterséges intelligenciarendszerek fejlesztése hatalmas erőforrásokat – számítási teljesítményt, adatokat, tőkét – igényel, amelyeket csak néhány globális vállalat képes összegyűjteni. Ez példátlan hatalomkoncentrációhoz vezet néhány technológiai vállalat kezében, ami beláthatatlan következményekkel jár a demokráciára és a társadalmi részvételre nézve.

Az 1980-as évek Lisp-gépeinek története tanulságos párhuzamot kínál itt. Ezek a magasan specializált számítógépek technikailag briliánsak voltak, de kereskedelmileg kudarcra voltak ítélve, mivel csak egy szűk elit irányította őket, és nem voltak kompatibilisek a standard technológiákkal. Ma fennáll a veszélye annak, hogy hasonló elszigetelt megoldások fejlődnek ki a mesterséges intelligencia területén – azzal a különbséggel, hogy ezúttal a hatalom néhány globális vállalat kezében van, nem pedig specializált niche cégek kezében.

Végül, a hosszú távú társadalmi hatások kérdése továbbra is fennáll. Az 1950-es évek optimista jóslatai, miszerint az automatizálás több szabadidőt és jólétet eredményez mindenki számára, nem váltak valóra. Ehelyett a technológiai fejlődés gyakran nagyobb egyenlőtlenséghez és a kizsákmányolás új formáihoz vezetett. Kevés okunk van azt hinni, hogy a mesterséges intelligencia és a robotika ezúttal más hatással lesz, hacsak nem teszünk tudatos ellenintézkedéseket.

Alkalmas:

• Robotikai technológia fejlődése: Átfogó áttekintés

Jövőbeli horizontok: Mit árul el a múlt a holnapról?

A mesterséges intelligencia és a kiszolgáló robotok párhuzamos fejlődési története értékes betekintést nyújt a jövőbeli technológiai trendek értékelésébe. Számos olyan minta azonosítható, amelyek nagy valószínűséggel megjelennek a jövőbeli innovációkban.

A legfontosabb minta a jellegzetes felhajtási ciklus: az új technológiák jellemzően egy felfújt elvárások szakaszán mennek keresztül, amelyet egy csalódási időszak követ, mielőtt végül elérik a gyakorlati érettséget. Ez a ciklus nem véletlenszerű, hanem a tudományos áttörések, a technológiai fejlődés és a társadalmi adaptáció eltérő időskáláit tükrözi.

Kulcsfontosságú itt annak a felismerése, hogy az úttörő innovációk gyakran pontosan akkor jelennek meg, amikor egy technológiát nyilvánosan kudarcnak tartanak. A visszaterjesztés elméletét 1986-ban, a második mesterséges intelligencia-tél közepén fejlesztették ki. A modern szolgáltató robotok alapjai az 1990-es és 2000-es években jelentek meg, amikor a robotokat még sci-finek tekintették. Ez azért van, mert a türelmes alapkutatás a nyilvánosság reflektorfényétől távol zajlik, és csak évekkel később hoz eredményt.

A jövőre nézve ez azt jelenti, hogy a különösen ígéretes technológiák gyakran olyan területeken találhatók majd, amelyeket jelenleg problémásnak vagy kudarcba fulladtnak tartanak. A kvantum-számítástechnika ott tart, ahol a mesterséges intelligencia tartott az 1980-as években: elméletileg ígéretes, de a gyakorlatban még nem életképes. A fúziós energia hasonló helyzetben van – évtizedekig 20 év választotta el a piaci érettségtől, de a háttérben folyamatos fejlődés folyik.

Egy másik fontos minta a gazdasági és társadalmi feltételek szerepe. A technológiák nemcsak technikai fölényük miatt érvényesülnek, hanem azért is, mert specifikus problémákat kezelnek. A demográfiai változás megteremtette a kiszolgáló robotok iránti igényt, a képzett munkaerő hiánya az automatizálást tette szükségessé, a digitalizáció pedig létrehozta azokat az adatmennyiségeket, amelyek lehetővé tették a mélytanulást.

Hasonló jövőbeli mozgatórugók már ma is azonosíthatók: Az éghajlatváltozás olyan technológiákat fog előmozdítani, amelyek hozzájárulnak a dekarbonizációhoz. Az elöregedő társadalom az orvosi és ellátási innovációk hajtóereje lesz. A globális rendszerek növekvő összetettsége jobb elemző és ellenőrző eszközöket igényel.

Egy harmadik minta a különböző technológiai ágak konvergenciájával kapcsolatos. Mind a mesterséges intelligencia, mind a szolgáltató robotok esetében az áttörés nem egyetlen innováció eredménye, hanem több fejlesztési vonal integrációjának eredménye. A mesterséges intelligenciában a továbbfejlesztett algoritmusok, a nagyobb számítási teljesítmény és a kiterjedtebb adatkészletek mind egyesültek. A szolgáltató robotoknál az érzékelőtechnológia, a mechanika, az energiatárolás és a szoftverek fejlődése konvergált.

A jövőbeli áttörések valószínűleg a különböző tudományágak találkozási pontjain fognak bekövetkezni. A mesterséges intelligencia és a biotechnológia kombinációja forradalmasíthatja a személyre szabott orvoslást. A robotika és a nanotechnológia integrálása teljesen új alkalmazási területeket nyithat meg. A kvantum-számítástechnika és a gépi tanulás kombinációja olyan optimalizálási problémákat oldhat meg, amelyeket jelenleg megoldhatatlannak tartanak.

Ugyanakkor a történelem óva int a túlzott rövid távú elvárásoktól. A legtöbb forradalmi technológiának 20-30 évre van szüksége a tudományos felfedezéstől a széles körű társadalmi elterjedésig. Ez az időszak szükséges a technikai kezdeti problémák leküzdéséhez, a költségek csökkentéséhez, az infrastruktúra kiépítéséhez és a társadalmi elfogadottság elnyeréséhez.

Különösen fontos tanulság, hogy a technológiák gyakran teljesen másképp fejlődnek, mint ahogyan azt eredetileg jósolták. Az ELIZA eredetileg a számítógépes kommunikáció határait hivatott bemutatni, de a modern chatbotok modelljévé vált. A Deep Blue nyers számítási erejével legyőzte Kaszparovot, de az igazi forradalmat az öntanuló rendszerekkel hozták el. A szolgáltató robotokat eredetileg az emberi munkaerő helyettesítésére szánták, de értékes kiegészítésnek bizonyulnak a személyzethiányos helyzetekben.

Ez a kiszámíthatatlanság emlékeztetőül kell, hogy szolgáljon az alázatra az újonnan megjelenő technológiák értékelésekor. Sem a túlzott eufória, sem az általános megvetés nem tesz igazságot a technológiai fejlődés összetettségének. Ehelyett árnyalt megközelítésre van szükség, amely komolyan veszi mind az új technológiákban rejlő lehetőségeket, mind a kockázatokat, és hajlandó felülvizsgálni az értékeléseket az új ismeretek alapján.

Tanulságok egy félreértett korszakból: Mi maradt a tudásból?

A mesterséges intelligencia és a szolgáltató robotok párhuzamos történetei alapvető igazságokat tárnak fel a technológiai változások természetéről, amelyek messze túlmutatnak ezeken a konkrét területeken. Azt mutatják, hogy mind a vak technológiai eufória, mind az általános technofóbia egyformán félrevezető.

A legfontosabb felismerés a tudományos áttörés és a gyakorlati alkalmazás közötti időbeli különbség felismerése. Ami ma forradalmi innovációként jelenik meg, annak gyakran évtizedes alapkutatásban gyökerezik. Geoffrey Hinton 1986-os visszaterjesztett koncepciója formálja a ChatGPT-t és az önvezető járműveket napjainkban. Joseph Weizenbaum 1966-os ELIZA-ja a modern hangasszisztensekben is tovább él. Ez a hosszú késleltetési idő a találmány és az alkalmazás között magyarázza, hogy a technológiai értékelések miért vallanak kudarcot olyan gyakran.

Az úgynevezett „csalódások völgye” itt kulcsfontosságú szerepet játszik. Minden jelentős technológia átmegy egy olyan szakaszon, amelyben a kezdeti ígéretek nem teljesíthetők, és kudarcnak minősül. Ez a szakasz nemcsak elkerülhetetlen, hanem szükséges is: kiszűri a kétes megközelítéseket, és a valóban életképes koncepciókra kényszeríti a figyelmet. Az 1970-es és 1980-as évek két mesterséges intelligencia-telén felszámolták az irreális elvárásokat, és teret teremtettek a türelmes alapozásnak, amely később valódi áttörésekhez vezetett.

Egy másik kulcsfontosságú meglátás a társadalmi feltételek szerepével kapcsolatos. A technológiák nemcsak technikai fölényük miatt érvényesülnek, hanem azért is, mert konkrét társadalmi szükségletekre reagálnak. A demográfiai változás a kiszolgáló robotokat kuriózumból szükségszerűséggé alakította. A szakképzett munkaerő hiánya az automatizálást fenyegetésből mentőövvé alakította. Ez a kontextuális függőség magyarázza, hogy miért értékelik ugyanazt a technológiát teljesen eltérően különböző időpontokban.

A kulturális tényezők fontossága különösen figyelemre méltó. Japán pozitív hozzáállása a robotokhoz lehetővé tette a folyamatos befektetéseket ebbe a technológiába, még akkor is, ha azt Nyugaton praktikusnak tartották. Ez a kulturális nyitottság kifizetődő volt, amikor a robotok iránt hirtelen világszerte kereslet mutatkozott. Ezzel szemben az automatizálással szembeni növekvő szkepticizmus Európában ahhoz vezetett, hogy a kontinens lemaradt a kulcsfontosságú jövőbeli technológiák terén.

A történelem a technológiai monokultúra veszélyeire is figyelmeztet. Az 1980-as évek Lisp-gépei technikailag briliánsak voltak, de kudarcot vallottak, mert összeegyeztethetetlen, elszigetelt megoldásokat képviseltek. Ma az ellenkező veszély áll fenn: Néhány globális technológiai vállalat dominanciája a mesterséges intelligencia és a robotika területén problémás hatalomkoncentrációhoz vezethet, gátolva az innovációt és bonyolítva a demokratikus ellenőrzést.

Végül az elemzés rámutat, hogy a technológiai kritika gyakran jogos, de rossz okokból hangzik el. Joseph Weizenbaum figyelmeztetése a számítógépek humanizálásáról prófétai volt, de a következtetése, miszerint emiatt nem szabad mesterséges intelligenciát fejleszteni, tévesnek bizonyult. A szolgáltató robotokkal kapcsolatos szkepticizmus a munkahelyekkel kapcsolatos jogos aggodalmakon alapult, de figyelmen kívül hagyta a munkaerőhiány kezelésében rejlő lehetőségeiket.

Ez a felismerés különösen fontos az újonnan megjelenő technológiák értékeléséhez. A kritika nem magát a technológiát, hanem a problémás alkalmazásokat vagy a nem megfelelő szabályozást kell, hogy célozza. A feladat az új technológiákban rejlő lehetőségek kiaknázása, miközben minimalizáljuk a kockázataikat.

A mesterséges intelligencia és a kiszolgáló robotok története alázatra tanít minket: Sem az 1950-es évek lelkes jóslatai, sem az 1980-as évek pesszimista előrejelzései nem váltak valóra. A valóság összetettebb, lassabb és meglepőbb volt a vártnál. Ezt a tanulságot mindig szem előtt kell tartani a mai jövőbeli technológiák értékelésekor – a kvantum-számítástechnikától a géntechnológián át a fúziós energiáig.

Ugyanakkor a történelem azt mutatja, hogy a türelmes, folyamatos kutatás még kedvezőtlen körülmények között is forradalmi áttörésekhez vezethet. Geoffrey Hinton évtizedekig tartó munkásságát a neurális hálózatokon sokáig nevetségesnek tartották, de ma mindannyiunk életét formálja. Ennek arra kell ösztönöznie minket, hogy ne adjuk fel, még a látszólag reménytelen kutatási területeken sem.

De talán a legnagyobb tanulság ez: a technológiai fejlődés nem automatikusan jó és nem is automatikusan rossz. Egy olyan eszköz, amelynek hatásai attól függenek, hogyan használjuk. A feladat nem a technológia démonizálása vagy bálványozása, hanem a tudatos és felelősségteljes alakítása. Csak így biztosíthatjuk, hogy a következő generációs, alulértékelt technológiák valóban hozzájáruljanak az emberiség jólétéhez.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron