A Google DeepMind kutatóinak állítólag sikerült bizonyítaniuk, hogy a mesterséges intelligencia képes az emberekre és sok állatfajtára is jellemző módon, társas tanulással elsajátítani bizonyos készségeket. A társas vagy szociális tanulás során az egyedek fontos ismeretek és viselkedési minták birtokába jutnak, amelyeket a többiek másolásával szereznek meg, hozzájárulva saját beilleszkedésükhöz és a csoportokon belüli hatékony működésükhöz. A DeepMind tudósai most azt állítják, hogy első ízben demonstráltak ehhez hasonló folyamatokat az MI esetében, bemutatva, hogy az MI-ágensek emberhez hasonló hatékonysággal tanulhatnak más egyénektől.

A GoalCycle3D nevű, szimulált fizikai térben végzett kísérletek során a kutatók találták, hogy a modellek számos navigációs probléma kapcsán fejlődhetnek az emberek vagy az adott feladatban kompetens MI-k utánzásával – még akkor is, ha előtte sohasem találkoztak velük. Az eredményeket bemutató cikk szerint megerősítő tanulással (reinforcement learning) olyan ágenseket képeztek, amelyek képesek azonosítani a "szakértőket", és gyorsan leutánozni a viselkedésüket. Ez praktikusan valós idejű imitációt jelent bizonyos új kontextusokban, ami azért érdekes, mert az emberi gyakorlatból előzetesen összegyűjtött adatok felhasználása nélkül valósul meg. A DeepMind ennek alapján azonosította a folyamat meglepően egyszerűnek jellemzett összetevőit, és kidolgozott egy értékelési módszertant is annak szigorú értékeléséhez.

Kis lépés valamilyen irányban

A kutatók szerint a "kulturális evolúció" algoritmikus szerepet játszhat az általános MI (AGI) fejlesztésében is, ami egyelőre bizonytalan meghatározású, de az emberivel egyenértékű, öntudatosan viselkedő intelligencia lenne. Eredményeik szélesebb körben való alkalmazásától pedig azt várják, hogy az MI esetében is megvalósuljon az adott közösségeken belüli, több generáción átívelő fejlődés. A The Register beszámolója szerint a tudósok annak a hipotézisnek az igazolását és a cáfolatát is izgalmasnak tartanák, ami a kulturális evolúció során felhalmozódó viselkedési formákat összeköti az MI képességének fejlődésével az emberi vonatkozású, valós problémák egyre szélesebb körének megoldásában.

A tanulmányban azért arra is figyelmeztetnek, hogy a dolognak egyelőre megvannak a maga korlátai: a rendszer például csak egyes személyeket követ, nem egy csoport tagjait, és teljesítményének értékeléséhez szükség lesz nagyobb, stratégiai mélységű feladatokra. A szerzők mindenesetre kiemelik, hogy az emberi intelligenciát is nagyban befolyásolja, hogy mennyire hatékonyan bírjuk megszerezni a többiek tudását. Más kérdés, hogy az emberi elme nemcsak összefüggéseket keres, hanem magyarázatokat is gyárt az MI szemszögéből értékelhetetlenül kis mennyiségű információ alapján, így a statisztikai valószínűségekre épülő utánzás önmagában még nem mindenki szerint visz közelebb az AGI lényegéhez.