Tudományos-technológiai-gazdasági okosújságunk első születésnapja után kedd este elindult régóta tervezett közösségiest-sorozatunk. A robotikus nyelvészet és a viselkedéstan legaktuálisabb témáival is foglalkozó nyitó rendezvényünknek az A38 hajó adott otthont. A Qubit.live#1 című esemény – sportújságírói fordulattal – teltházas sikert hozott.

Fényírás és optikai palackposta

Bár elsőre úgy tűnt, a decemberi kora estében fénykardszerű eszközzel az A38 alsó fedélzetének korlátja mellett fel és alá rohangászó gyerekek nem kontrollvesztett kiskorúak voltak, hanem egy technológiai workshop résztvevői.

A Biolum nevű, analóg és digitális technikákat ötvöző edukációs és művészeti csoport tartott ugyanis fényíró szakkört több tucatnyi 10-14 évesnek, akik játékos formában megtudhatták, hogyan lehet fénnyel nyomot hagyni, rögzíthető-e a fénnyel írt szöveg, illetve hogy mi is az a látványállandóság. Ehhez egy ledpontokból álló, a gyerekek által programozható panelt vetettek be, valamint egy, a Duna fölé kihúzott sínt és egy fényképezőgépet, amellyel a látványt rögzítették. Hogy miféleképp üzentek a folyónak, az alábbi képen látható:

A több mint két órás gyerekwörkshopot Albert Virág és Sterk Barbara, a Biolum alapító tagjai tartották. Utána kezdődtek a felnőttebb közönségnek szóló előadások.

Működnek a legújabb neurális modellek, csak nem értjük őket

□ □+tam
Iskoláim egykoron,
□+ba □+t mégis
Sok szamár □+om.

Így értelmezi egy magyar nyelvű korpuszon tréningezett számítógépes nyelvfelismerő program Pefőfi Sándor Deákpályám című, latin szavaktől és kifejezésektől hemzsegő költeményének első verszakát. Ami eredetiben így fest:

Diligenter frequentáltam
Iskoláim egykoron,
Secundába ponált mégis
Sok szamár professorom.

A példával Prószéky Gábor, az MTA Nyelvtudományi Intézet igazgatója szembesítette a több, mint száz fős hallgatóságot. A nyelvész-matematikus professzor a nyelvtechnológia és a gépi pszicholingvisztika legújabb trendjeit próbálta a laikusok számára is érthetővé tenni.

Prószéky felvázolta hogy eleinte – vagyis az 1950-es évektől egészen az 1980-as évekig – minden nyelvi program kézzel írt szabályokon alapult, aztán az 1990-es években megjelent a statisztikai közelítés. Csakhogy ehhez rengeteg szöveg kellett, amivel az volt a probléma, hogy a korpuszok rendkívül heterogének voltak. A számítógépes nyelvészettel foglalkozók egy huszárvágással felosztották a szövegtengert alkorpuszokra, ám így meg kevés lett az adat, ami pontatlanná tette a fordításokat. A statisztikai megoldásokat a 2010-es évek elejétől felváltó mélytanulásos, neurálisháló-alapú megoldások hozták meg a várt fordulatot. Ezek ugyanis leszámoltak a korábbi elméleti alapvetéssel, miszerint a „sok” győz a „kevés” fölött. Ma már így működik a korpuszelemzéssel operáló automatizált szótárkészítés, az intelligens gépi szótárral támogatott nyelvtanulás, de a szótárhasználat alapú jelentéskutatás és a fordítással készült plágiumok keresése is.

„A legújabb neurális modellek működnek – de (ma még) nem értjük őket!” – hangsúlyozta többször is Prószéky. A mesterségesintelligecia-módszerek különleges tulajdonsága ugyanis, hogy a hagyományos statisztikai modellek helyett sokdimenziós folytonos vektorteres reprezentációkkal operálnak. Szerinte ennek ellenére, vagy épp ezért az orvosbiológiai nyelvtechnológiai kutatásokban például nagyszerűen felhasználhatóak. Nemcsak kivonatok készíthetők így az orvosbiológiai irodalomból, de már fehérjeinterakciók azonosítása is zajlik így, ahogy ezzel a módszerrel kereshetők szekvenciák a DNS-ben is. Hovatovább már nyelvtechnológiai eszközökkel zajlik kísérleti fázisban a kórházi zárójelentések értelmezése, klinikai szövegek, kórházi beteglapok feldolgozása, értelmezése és egységes tárolása is.

Babarczy Anna, a BME Kognitív Tudományi Tanszék tanszékvezető docense, a Kísérleti Pragmatika kutatócsoport vezetője azt járta körbe, hogy a tudomány jelenlegi állása szerint mik lehetnek azok az emberi készségek, amelyek lehetővé teszik a beszélő szándékainak megértését. Vagyis azt a metapragmatikus tudást, amelyeket jelenleg a számítógépek nem tudnak még elsajátítani.

A kisgyerekekkel végzett laborkísérletekből még csak annyi látszik, hogy az emberi egyedfejlődés korai szakaszában még nem evidens annak felismerése, hogy a pragmatikai jelentés nem feltétlenül azonos a szemantikai jelentéssel. Aztán 4-5 éves korra összeáll a kép.

Kutya és robot

Ha a robot hasonló viselkedéset, „érzelmeket” mutat, mint a kutyák, akkor az emberek könnyebben tudják elfogadni őket társként – anno a Qubit is beszámolt a Computers in Human Behaviour című szakfolyóiratban megjelent, magyar etológusok által készített tanulmány fő megállapításairól.

Kedd este Miklósi Ádám, az ELTE etológiai tanszékének vezetője ment bele mélyebben a témába. Számos pszichológiai kutatás szerint az emberek idegenkednek az emberszerű robotoktól, Mori Masahiro, a robotika japán professzora volt az első 1970-ben, aki a „borzongások völgye” allegóriájával írta le, miért nem célravezető humán robotokat előállítani. Formális levezetéssel is alátámasztott állítása szerint a tökéletesedési fázis közben az emberre már nagyon hasonlító robotok inkább elkerülést és félelmet váltanak ki, mintsem vonzalmat. Az etológusok szerint a kis mértékben eltérő fajspecifikus jellegekre mutatott efféle érzékenységre az állatok körében is akad példa. Az evolúciós ok a más fajhoz tartozó, de hasonló egyedek elkerülése lehet.

Az etológia az állatok, illetve az ember természetes viselkedését egyaránt evolúciós szemszögből vizsgálja, így a humán tudományokhoz képest kevésbé emberközpontú hozzáállása inkább a funkcionalitást, a hatékonyságot tartja szem előtt, és nem az ember valamiféle tökéletességéhez méri a többi fajt. Ilyen megközelítésből az emberek életét megkönyítő, segítő robotok leginkább valamiféle sajátos új faj képviselőiként képzelhetők el, amelyek az együttműködés során képesek megérteni emberi partnerüket, és megértetni magukat vele – mondta Miklósi.

Az állati viselkedéskutatás eredményeit a robotépítésben hasznosítani kívánó, Miklósi által már 2010-ben bevezetett etorobotika célja olyan modell felállítása, illetve tervezése, amely a robotok viselkedését az ember számára könnyen felismerhetővé teszi – ahogy ezt Miklósi korábban a Magyar Tudományban is összefoglalta. Az etorobotika alapvetése szerint egy segítő vagy társrobot formáját, illetve a tevékenységeihez tartozó viselkedésmintázatokat úgy kell kialakítani, hogy a könnyen felismerhető funkció mellett a robot tevékenysége is kiszámítható legyen. Az így tervezett robotok könnyebben illeszkedhetnek be az emberi közösségekbe, ugyanakkor specializált mivoltuk és a funkciójukra optimalizált (azaz nem emberi) kinézetük és viselkedésük elviselhetőbbé teszi őket.

Miklósi MOGI Ethont, az etológia tanszék robotportását is bemutatta a hallgatóságának. A tanszéki gépmunkatársnak, mint elhangzott, nem volt ugyan tízmilliárd neuron az agyában, de különbséget tudott tenni ember és nem ember között, illetve a tanszéki munkatársak sebességéhez igazította a saját sebességét, és el is tudta kísérni a megfelelő ajtóig a látogatót. „Következő lépésként azt szeretnénk elérni, hogy aki mellett elmegy, azt valamilyen módon üdvözölje. Másik cél, hogy a robot engedje be a vendégeket, és vezesse be a vendéglátójukhoz. Ha nincs bent, jelezze a vendégnek, hogy hiába jött. Nagyon könnyű ezt elmondani, de nagyon nehéz megvalósítani.”

A Robotépítők Magyarországi Egyesületének elnöke, Tanos Áron ezután mutatta be, hogy milyen is egy kereskedelmi forgalomban robot néven kapható beszélő szerkezet. A 10 millió forint értékű, autonóm üzenmódban leginkább cukiságfaktorával domborító Pepper jól szemléltette, hogy jelenleg a külcsín miatt népszerűek az efféle drága játékszerek. A hatalmas szemnyílások, a gömbölyű fej és gesztikulásó karok mellett a valódi csúcstechnológia a beszédfelismerő szoftver, amellyel Pepper képes értelmesnek tűnő válaszokat adni a neki feltett kérdésekre.

Az év embere

Lapunk első alkalommal megszavazta az év emberét is. A kézműves díjat Vas Alexa Zsófia vehette át, aki, bár épp csak leérettségizett, végtaghiányos kisgyerekek számára tervezett háromdimenziós nyomtatással készült, könnyített, színes robotkezet.

Íme a díj közelebbről:

A ma már mérnöknek tanuló, időközben a Nők a Tudományban Egyesület (NaTE) diáknagykövetévé is vált, ifjú, esztergomi hardverfejlesztőről nyáron az alábbi kisfilmet forgattuk:

Köszönjük, hogy eljöttetek, hamarosan folytatjuk!