A mesterséges intelligencia jövője: mi történik, ha az adatok kifogynak?

Az utóbbi években az MI, azaz becses nevén a mesterséges intelligencia durván felpörgött, szinte mindenbe beleüti az orrát. Megjelent még az olyan népszerű kaszinó felületeken is, mint a Vulkan Vegas, ahol sok magyar játékos játszik. De mi van akkor, ha egyszer kifogyunk az adatokból, amikkel most tápláljuk ezeket a rendszereket? Mi lesz, ha a „big data” egyszer már nem lesz elég nagy? Ebben a cikkben arról beszélünk, hogy mi várható az MI jövőjében, ha egyszer elfogynak a friss infók.

Mi tesz az MI, ha elfogynak az adatok?

Az MI fejlődése az utóbbi években csak úgy robog, de ennek a motorja az a rengeteg adat, amivel betáplálják. Az internet tele van infóval: social media posztok, online vásárlási szokások, fotók, videók, sőt még a fitneszappokból is szívják az adatokat. De mi van, ha egyszer elfogy ez a gigászi mennyiségű infó? Vagy legalábbis lelassul a tempó, és nem tudunk már annyi újdonsággal előrukkolni?

Az MI, mint a gépi tanulás alapja, úgy működik, hogy hatalmas mennyiségű adatot dolgoz fel, abból „tanul” és ezek alapján hoz döntéseket. De ha egyszer nem lesz elég új adat, amit feldolgozzon, vajon megáll a fejlődés? Valószínűleg benned is felmerült már a kérdést, de nézzük meg bővebben.

Honnan jönnek az adatok?

Jó kérdés, nem? Elvileg az adatok forrása szinte végtelen, hiszen az emberek nap mint nap termelik őket: fotók, posztok, chatbeszélgetések, és így tovább. De az is igaz, hogy egy ponton túl elkezd ismétlődni minden. Gondolj csak bele, hány új macskás videó kell még, hogy valaki az összeset látta?

Ugyanez igaz a hírekre, filmekre vagy akár az emberi szokásokra is. Egy idő után a rendszer nem tud mit kezdeni az új infókkal, mert egyszerűen nincsenek új minták. Ráadásul egyre jobban korlátozzák az adatgyűjtést is, hiszen a magánszféra védelme egyre nagyobb kérdés lesz. Az emberek kezdik megunni, hogy minden lépésüket figyelik, és sokkal óvatosabbak lettek azzal kapcsolatban, hogy milyen adatokat osztanak meg.

Mi lesz így az MI-vel?

Az MI jövőjére komoly hatással lehet, ha kifogyunk a friss adatokból. A gépi tanulási modellek attól működnek, hogy mindig új és új mintákat kapnak, amikből tanulhatnak. De ha nem lesz elég új minta, a tanulási folyamat lelassulhat, és az MI „beragadhat” egy szintre.

Az is benne van a pakliban, hogy a modellek elkezdik újrahasznosítani a már meglévő adatokat, és finomítanak rajtuk. Ezt hívják unsupervised learning-nek, vagyis „felügyelet nélküli tanulásnak”, amikor az MI nem új adatokat kap, hanem a meglévőkben keres új összefüggéseket. Ez persze jó ideig működhet, de ha egyszer nem tud új infókat kapni, akkor korlátok közé szorulhat.

Bár, azt hozzá kell tennünk, hogy talán meg messze vagyunk ettől a szinttől. Alapból rengeteg adat vár még rá, azaz arra, hogy megtanulja, ha pedig el is jutunk erre az említett szintre, még mindig hosszú idő az, mire már nem tud új összefüggéseket keresni és alkotni.

Lehet, hogy az MI kreatív lesz?

Ez egy érdekes kérdés. Az MI-t általában úgy képzeljük el, mint egy nagy adatfeldolgozó gépet, ami csak azt tudja, amit betápláltunk neki. De mi van akkor, ha egy nap „kreatív” lesz, és saját magától kezd el új dolgokat kitalálni? Ezt hívják generative AI-nek, vagyis „generatív mesterséges intelligenciának”.

A generatív MI már most is ott van körülöttünk: gondolj a DALL-E-ra vagy a ChatGPT-re. Ezek a rendszerek képesek arra, hogy meglévő adatok alapján új tartalmat hozzanak létre. De ha egyszer a meglévő adatok már nem lesznek elég frissek, vajon az MI képes lesz saját maga új dolgokat kitalálni, vagy megreked a jelenlegi szinten? Jó eséllyel teljesen megállni a folyamat nem fog, de bárhogy is, még rengeteg időnk van kitalálni, hogy mi lesz utána.

Mit tehetünk?

Az MI jövője egy kicsit bizonytalan, ha az adatokat nézzük. Lehet, hogy új adatgyűjtési módszereket kell kidolgoznunk, vagy jobban kell figyelnünk arra, hogyan osztjuk meg az adatainkat. Az is lehet, hogy az MI rendszerek egyre inkább specializálódnak, és olyan területeken fognak működni, ahol kevesebb adat is elég.

Egy biztos: ha az adatok egyszer lelassulnak vagy elfogynak, az MI fejlődése is lassulhat. De az is lehet, hogy ekkor indul be igazán a kreatív forradalom, és az MI megmutatja, hogy nem csak adathalmozó robot, hanem valami sokkal több.

Utána pedig kitudja, lehet, hogy olyan dolgokra is képes lehet, amire talán ma még nem is gondolnánk emberi aggyal.

Az MI jövője

Az MI fejlődése tehát erősen függ az adatoktól, amikkel etetjük. De mi lesz, ha ezek az adatok egy nap elfogynak, vagy legalábbis lelassul az áramlásuk? Az MI rendszerek talán új megoldásokkal próbálják majd pótolni a hiányzó adatokat, vagy akár kreatív úton is tovább fejlődhetnek. Egy biztos: az MI jövője izgalmas kihívásokat tartogat, és csak rajtunk múlik, hogy hogyan kezeljük ezeket a helyzeteket.