Két éve dagadhatott büszke magyar mellénykénk, mert ismét a modern technológia fősodrába kerültünk – ha nem is úgy. Az OpenAI 2019 októberében jelentette be azt a neurális hálózatokkal működtetett robotkezet, amely képes volt villámgyorsan kirakni a Rubik-kockát. A kunszt egyébként nem a gyorsasága volt (léteznek nála sokkal gyorsabb versenyzők), hanem hogy a kirakáshoz elő sem kellett vennie a másik (amúgy nem is létező) kezét.

Sajnos a projekt kérészéletűnek bizonyult. A közelmúltban derült ki, hogy az OpenAI, illetve a fejlesztésekre létrehozott cége szép csendben kinyírta a projektet.

Ez önmagában nem meglepő: projektek jönnek-mennek, némelyik (jellemzően a kisebb hányad) célba is ér. Ez az eset azonban nem csak a projektkarrierek általános példatárát gazdagítja.

A robotika költséges játék

Az OpenAI egyik alapítója, Wojciech Zaremba egy podcast-beszélgetésben árulta el: a remek eredmények világgá kürtölésének egyéves évfordulója alkalmából végül szélnek eresztették a fejlesztőgárdát. Mégpedig azért, mert nem volt elég adatuk, így a robotikai fejlesztéseik nem is haladtak elég gyorsan. Ezáltal azonban ez a fejlesztési irányvonal túlságosan nagy energiákat vont el a legfontosabb céltól, az általános mesterséges intelligencia (MI) fejlesztésétől.

Pedig korábban láttak a robotikában lehetőséget. 2017-ben még egy nyílt forráskódú, robotikai szimulációs környezetet is létrehoztak. Úgy látszik azonban, hogy ezen a területen egyelőre az adathiány komoly akadálya annak, hogy ebből az irányból lehessen közelíteni az általános MI-hez. Az OpenAI alapítója a már idézett podcastban azt mondta, hogy jobban hisznek a megerősítő tanulásban (nem lekódolják a fejlődés irányát, hanem visszacsatolás révén tanul az algoritmus), és egyelőre úgy tűnik, abban sokkal jobb eredményeket is tudnak elérni.
 

Kicsit a miénk is, és videón még talán sokáig gyönyörködhetünk benne

Mint Andrew Ng MI-szakértő írja, a döntés mögötte az MI-alapú robotika általános problémája húzódik meg. Hozza is a példákat: a Honda már 2018-ban bezárta robotikai leányvállalatát, az Asimót, amit általános célú "humanoid" robotnak szánt, és energiáit inkább céleszközök (célrobotok) fejlesztésére fordítja. Szintén bezárt a bostoni székhelyű Rethink Robotics, amely a dán Universal Robotsszal emberekkel együttműködő robotokat, ún. cobotokat fejlesztett, csak míg a dán vállalat elsősorban gyártóipari nagyvállalatok igényeit igyekszik kielégíteni, a Rethink egy általánosabb célú és a kkv-kat kiszolgálni képes irányban gondolkodott. A fejlesztési költségek azonban annyira elszálltak, hogy végül a céget bezárták, szabadalmait értékesítették (pl. az Universal Robotsnak).

De ugyanilyen válságjelenség Andrew Ng szerint az is, hogy a látványos kutyaszerű és humanoid robotjairól ismert Boston Robotics már a sokadik tulajdonosánál tart. A Google 2013-tól négy évig küzdött vele, aztán jött a minden zaftos technológiai cégre lecsapó SoftBank, majd idén nyártól a Hyundai sétáltathatja a robotkutyákat. Azt azonban nem tudni, hogy hosszabb távon megmarad-e a jelenlegi fejlesztési irány, vagy a Hyundai felhasználja a Boston Dynamics eredményeit az ipari robotjaihoz.

Azok a falánk algoritmusok!

Adrew Ng szerint ezek a történetek az MI-algoritmusok elképesztő adatéhségére hívják fel a figyelmet. Az pedig, hogy még egy robotflotta sem képes elegendő adatot termelni a fejlesztésekhez, rámutat, milyen távol vagyunk az általános MI-től. Mint Ng írja, egy csecsemőnek csupán egy testnyi adat elegendő ahhoz, hogy tanuljon.