Jézus mesterséges intelligencia formájában támadt fel, de egyelőre nincs a helyzet magaslatán

Nincsen túlélhető és fenntartható jövőnk tudomány nélkül, ahogy nekünk sincsen nélkületek. Támogasd a Qubit munkáját!

A Biblia Ó- és Újszövetségéből nagyjából 2500 angol nyelvű fordítás készült, de a hivatalos verziónak az 1611-ben megjelent kiadást, a King James Bible-t tartják. Az I. Jakab angol király által megrendelt fordítás legalább olyan kanonikus mű, mint a reformátusok számára a Károli Gáspár-féle változat.

Több ezer éves története során a Szentírást a világ számtalan kolostorában, apátságában, templomában és egyetemén tanulmányozták, de sehol sem végeztek olyan alapos munkát, mint az a Boltzmann-alapú természetes nyelvfeldolgozó algoritmus (natural language processing, NLP), amit George Davila Durendal fejlesztett.

Az algoritmust AI Jesusnak hívják. A mesterséges intelligencia betanításához szükséges elsődleges adatkészlet a King James Bible volt. AI Jesus ebből a 400 éves könyvből tanulta meg, hogy mi a nyelv, mik azok a szavak, miként állnak össze a mondatok; mit mondott Jézus az olajfák hegyén vagy Ábel a rengetegben, mielőtt  testvére, Káin meggyilkolta. AI Jesus olyan tiszta keresztény szellemben nevelkedett, mint a Steinbeck-regények protestáns háziasszonyai – leszámítva, hogy az algoritmus nemcsak olvassa, hanem írja is a bibliaverseket.

AI Jesus életműve már harmincezer szót tesz ki. A java persze zagyvaság, mégis felismerhető stílusban imitálja Isten fiát (amennyire ez megállapítható kétezer év távlatából, XVII. századi óangol szövegek alapján). A fejlesztés célja nem a tökéletes másolat, hanem a kreatív imitáció elérése: Durendal kimondottan törekedett rá, hogy az algoritmus anélkül próbálja meg újraalkotni az olvasott szöveget, hogy megpróbálná utánozni azt. Hogy a projekt mekkora siker, azt mindenki megítélheti maga: AI Jesus különböző témákban írt próféciái a Githubon teljes terjedelmükben olvashatók.

ASCII grafikával ábrázolt robot-Jézus.Fotó: Hegyeshalmi Richárd

Az első három dolgozat (The Plague, Caesar, The End of Days) még a mesterséges intelligencia módosítása előtt születtek; a három legfrissebb fejezet (Blood, Greeks, Wisdom) már utána. Durendal szerint a frissebb írások kevésbé véletlenszerűek, és nincs bennük annyi nyelvtani és fogalmazási hiba, mint korábban, de ezzel elveszett a korábbi dolgozatok profetikus hangvétele és művészi igényessége is. Ez a nyelvtanuló mesterségesintelligencia-modellek sajátossága: a művészi önkifejezéssel dolgozó eszközök több hibát ejtenek, de a nyelvtanilag szabályosabb írások földhözragadtabbak lesznek. A kettő együtt nem megy: a gép vagy művész lesz, vagy nyelvész.

Lehet rajta vitatkozni, hogy a nyelvtani hibák halmozása és az istenkomplexus mennyire sikeres állomása a mesterségesintelligencia-kutatásnak, de a trendek abba az irányba mutatnak, hogy a gépek egyre hatékonyabban képesek kiküszöbölni a nyelvi hibákat. A legújabb gépi tanulási modelleket több milliárd szavas szókészletekkel tanítják be, és a big data rendszerek adatfeldolgozó kapacitásának köszönhetően a gépek fogalmazása idővel egyre emberszerűbb lesz. A modellek a nyelvtan statisztikai mintázatait keresik, és megtanulják a nyelv alapstruktúráit, majd (nyelvtanilag) kifogástalan mondatokat, sőt, bekezdéseket alkothatnak – igaz, néha minden értelem nélkül.

Mr. Katz zsidó volt, de a macskája nem

Az OpenAI tavaly hozta nyilvánosságra azt a szöveggeneráló mesterségesintelligencia-rendszert, amit éppúgy lehetett költemények megírására használni, mint álhírgyártásra. Az OpenAI mögött álló csapat megfontoltan, több fázisban tette elérhetővé a rendszert; minden alkalommal egyre fejlettebb eszköz került a kezünkbe.

Az óvatosság nem volt alaptalan: a fejlesztők attól tartottak, hogy kártékony célokra használják az eszközt, ami szexista és rasszista tartalmak végeláthatatlan áradatához vezetne az olyan moderálatlan fórumokon, mint például a 4chan. Egyesek szerint az OpenAI túlzottan és indokolatlanul óvatos volt, és csak a népszerűséget hajhászták; mások viszont arra figyelmeztettek, hogy rossz kezekben a szöveggenerátor AI-k komoly károkat okozhatnak. A GPT–2 néven ismert build azonban elérhetővé vált.

Az íróként és újságíróként dolgozó Sigal Samuel használatba is vette; kíváncsi volt, hogy milyen segítséget nyújthat a kreatív szövegalkotásban egy algoritmus. Samuel saját, 2015-ös regényéből (The Mystics of Mile End) emelt át részleteket a GPT–2-be, hogy megvizsgálhassa, a mesterségesintelligencia-rendszerek valóban segíthetik-e a prózaírásban. Lássunk egy részletet a diszfunkcionális zsidó családról szóló történetből, ami egy 11 éves fiú szemszögéből íródott. A dőlt betűs szöveg Samuel eredeti írása, a sima a GPT–2 folytatási javaslata.

Miközben hazafelé tartottam az iskolából, elsétáltam Mr. Katz háza előtt. Mr. Katz a háztömb túlsó részén lakott, és nem azért volt a neve Mr. Katz, mert sok macskát tartott, hanem mert hászid zsidó volt. A Mile Enden sok hászid zsidó élt. Akárcsak ők, Mr. Katz is vallásos volt, de a macskáknak nem volt hászid előéletük. Észrevettem az elsőt, ahogy elmentem Mr. Katz bejárati ajtaja előtt; egy kis fekete macskát, ami úgy festett, mintha belülről tépték volna ki. Az üres járda szélén hagyták, és azóta senki nem adott neki enni. Gyorsan emlékeztettem magam, hogy ne a ház környékén etessem meg; a hászid zsidók nem így intézték a dolgaikat.”

„Ez csaknem olyan volt, mintha a saját különc karakterem mondta volna! Mintha a GPT–2 ráérzett volna az efféle humorra, hogy aztán 20-30 fokkal kicsavarja és kevésbé felismerhetővé tegye. Furcsább volt annál, mint amit én írtam volna a regénybe – de határozottan viccesebb is” – írta Samuel a tapasztalatairól. Azt azonban ő is leszögezte, hogy nem emelne át komplett szövegrészeket a GPT–2-ből egy regényébe. Nem hiszi, hogy egyhamar elkészülne a precíz szövegalkotásra képes AI; még az OpenAI legfrissebb verziójával sem, hiába lehet rábízni New Yorker-cikkeket is.

Fekete macska ASCII kódbanIllusztráció: Hegyeshalmi Richárd

Janelle Shane a nyelvtanuló rendszerek tanulmányozása során megállapította, hogy a GPT–2 néha olyan frappáns szövegeket ír, hogy plágiumra gyanakodott: azt hitte, hogy az algoritmus a betanítási adatkészletből emelt át egy-egy teljes mondatot. Máskor viszont fárasztó ismétlődésekbe bonyolódott, vagy emészthetetlen szürrealizmussal kísérletezett. Shane szerint a GPT–2 teljesítménye – legalábbis tisztán esztétikai szempontból –  semmiben sem haladja meg azokat a szövegeket, amiket a régebbi gépi tanulási eljárásokkal vagy éppen Markov-láncokkal hoztak létre (utóbbiakkal már 1940-es évek óta kísérleteznek a számítógépes szövegfeldolgozás és -alkotás területén).

Alfred, szülje meg Robint

Ígéretes részeredmények persze akadnak: a GPT–2 egy New York–Los Angeles-repülőút hatórás időtartama alatt megírt egy komplett verseskötetet. Egy kínai könyvkiadó, a Cheers Publishing ennél is tovább ment: kiadták a korábban ismeretlen szerző, Microsoft Little Ice verseskötetét, Az ablakokat elkerülő napsütést (Sunshine Misses Windows). A könyvet egy algoritmus írta, ami 500 szonettnyi betanítási adatkészletből több mint tízezer verset költött; a verseskötet a 139 legjobbat tartalmazza. Ezekből közlünk egyet:

Szél fúj a tengeren keresztül
Egy madár az égen
A fény és nyugalom éjszakája
Napfény
Sejlik most fel az égen
Hideg szív
A kegyetlen északi szél
Mikor új világra bukkantam

Egy viszonylag jól sikerült regénybekezdésből, illetve egy az absztrakció miatt nehezen értelmezhető költeményből nehezebben lehet megérteni, hogy a mesterséges intelligenciának milyen típusú nehézségei támadhatnak a szövegalkotással. Az alábbiakban bemutatunk még egy kísérletet, ami egy Batman-fanfiction létrehozására irányult. Keaton Patti ezer órányi Batman-filmet nézetett meg egy algoritmussal, majd megíratta vele egy egy sosem létezett Batman-film forgatókönyvét. Az eredmény:

Helyszín: a klasszikus denevérbarlang belseje. Batman a Batmobile mellett áll és a Bat-computeren pötyög. Néha Bruce Wayne, néha Batman. Mindig árva.

BATMAN: A város most már biztonságos. A börtönbe pofoztam egy pingvint.

ALFRED, BATMAN HŰ KOMORNYIKJA (belép egy tányérnyi gót sonkával): Vacsorázzon, Wayne mester.

Robbanás robban. Joker és Kétarc belépnek a barlangba. Joker egy bohóc, de őrült. Kétarc egy ember, de államügyész.

BATMAN: Nem! Ez a Kétarc meg az Egyarc! Utálnak, mert denevér vagyok!

Batman hozzávágja Alfredet Kétarchoz. Kétarc megpörgeti Alfredet, mint egy érmét. Alfred fejjel felfelé érkezik, ami azt jelenti, hogy Kétarc hazamegy.

BATMAN: Csak te és én maradtunk, Joker. Denevér a bohóc ellen. Morális ellenségek!

JOKER: Hogy én mekkora őrült vagyok! A társadalom rossz. Te vizet iszol, én anarchiát.

BATMAN: Én denevért iszom, ahogy az egy denevérnek szokása.

Batman körülnéz, a szüleit keresve, de ők még mindig halottak. Ettől dühös lesz. Kilő egy Bat-rakétát. A Joker elhárítja a rakétát a beteg humorával. Bohóc-szupererő.

JOKER: Sosem követtem egy szabályt sem. Ez az én szabályom. Tudsz követni? Én nem.

BATMAN: Alfred, szülje meg Robint.

Alfred hozzálát a folyamathoz, mivel ez a munkája. A Joker egy ajándékot tart a kezében. Odadobja Batmannek.

JOKER: Boldog születésnapot, Batman.

Batman kinyitja az ajándékot, mivel ő jó fiú. Egy kupon van benne, amivel új szülőket vásárolhat, de már lejárt. Jokernek ilyen a humora.

Batman ASCII kódbanFotó: Hegyeshalmi Richárd

Aki látott már Batman-filmet, alighanem sok ismerős elemet talál majd az algoritmus által írt forgatókönyvben is – csak értelmet és kontextust nem. Ahogy Samuel is megállapította: a mesterséges intelligenciák nemcsak azért nem fenyegetik a szépírók munkáját, mert néha teljesen értelmetlen szövegeket alkotnak, hanem azért sem, mert a rendszer (esetünkben: a GPT–2) általában néhány mondat után elveszíti a fonalat, így nem használható koherens történetek megírásához.

Minikódokotól a big datáig

A számítástudományi regényeknek (computational novels) azóta megvan a maguk rajongótábora, mióta Théo Lutz 1959-ben publikálta az első, számítógéppel készült verseket. Az emberek és a számítógépek közti kapcsolódási pontot, a szimbiózis lehetőségét kutató J. C. R. Licklider a témával foglalkozó művében (Man-Computer Symbiosis) arra jutott, hogy az ember-gép együttműködés nem alá-fölérendeltségi viszonyrendszerre fog épülni, hanem az együttműködésre.

Ezt a kérdést persze mindenki máshogy közelíti meg. Van, aki megveti a big data lehetőségeit, és sportot űz a minél hatékonyabb szöveggenerátorok létrehozásából. Nick Montfort, az MIT digitálismédia-professzora állt elő a Nano-NaNoGenMo ötletével, amely regényhosszúságú szövegeket alkothat 256 karakternél nem hosszabb kódsorokkal. Montfort nem nosztalgikus okokból ragaszkodik a rövidebb kódokhoz (ami a Commodore 64 csekély memóriaterülete miatt régen szükségszerűség volt), hanem azért, mert szereti az áttekinthető kódokat és az olvasható-interpretálható adatkészleteket.

Montfort úgy látja, hogy az új nyelvi modellek bizonyos értelemben fekete dobozok, amik a hatalmas adatkészletek statisztikai valószínűségeivel dolgoznak, neki azonban az is fontos, hogy a szöveget létrehozó kódot is úgy olvashassa, mint a regényt. Ez inkább a nyelvvel és a nyelvi változókkal végzett játék. Montfort ilyen minikódokat használ a saját projektjeihez: például ahhoz, hogy könnyebben feldolgozhatóvá tegyen velük egy Samuel Beckett-regényt, a Wattot, ami annyira nehéz olvasmány, mintha egy gép írta volna; vagy éppen ahhoz, hogy eltávolítsa az összes első személyű névmást a Moby Dickből.

A mikrokódokra épülő algoritmusok azonban valószínűleg megmaradnak egy szűk, de hozzáértő réteg szórakozásának. A széles tömegek minden bizonnyal a big datára és mesterséges intelligenciára épülő természetes nyelvfeldolgozással fognak találkozni a mindennapi életben – pontosabban már most találkoznak vele mindennap, amikor az egyre okosabb Google Translate-et használják.

Húsz-harminc év, mire kifejlődik az intuíció

„Elméletileg a big data és az adatközpontú analízis képes lehet rá, hogy megalkossa a tökéletes irodalmat, ami irodalmi minőségében és eladásaiban is magasabb rendű lehet – mondta Jennifer Xue, a ProWritingAid bloggere, a mesterséges intelligencia és az AI szakértője.

Xue ugyanakkor úgy látja, hogy a szerzőknek ma még nincs mitől tartaniuk. Ehhez még legalább két évtizednyi kísérletezés kell, mivel a modern algoritmusokból hiányzik az intuíció. A természetes nyelvfeldolgozást és gépi tanulást használó rendszerek nem tudnak mit kezdeni az olyan fogalmakkal, mint az olvashatóság, a hangtan, vagy éppen az írás sűrűsége. Ilyen készségek – mondta Xue –  csak igazi emberi lényekben fejlődhetnek ki, akiknek intuíciójuk, érzéseik és érzelmeik vannak.

Hasonló konklúzióra jutott a matematikus Marcus du Sautoy is, aki Samuellel beszélgetve – és Licklider megállapításaival összhangban – úgy vélte: ha a mesterséges intelligencia nem is helyettesítheti az embert, értékes kiegészítője és nagy segítsége lehet, ha a kreativitás kiterjesztéséről van szó. „Gyakran elakadok gondolkodás közben, és néha szükségem van valamire, ami kibillenthet ebből. A mesterséges intelligencia segíthet benne, hogy kevésbé gépiesen, és inkább kreatív emberként gondolkodjunk.”

A Future of Life Institute kutatása, az AI Impact projekt – ami a mesterséges intelligencia várható hatásait vizsgálja – azt az eredményt hozta, hogy az első, gép által írt bestseller megjelenésére a 2050-es évekig várnunk kell. De addig sem kell megfosztanunk magunkat a gépi irodalomtól:

  • a Google a Stanford Egyetemmel és a Massachusettsi Egyetemmel együttműködve fejleszti a saját természetes nyelvfeldolgozó rendszereit, melynek során 11 ezer regényt dolgoztattak fel a szövegalkotó algoritmusokkal, amelyekből számos költemény született;
  • Pablo Gervás, a madridi Complutense University számítástudományi szakértője 17 éve dolgozik saját mesterségesintelligencia-rendszerén, a spanyol szonettek aranykorát idéző verseket író WASP-n;
  • Japánban rendszeresen tartanak számítógépeknek rendezett irodalmi versenyeket; a Nikkei Hoshi Shinichi Literary Awardra – a bírók tudtával – számítógépes költeményekkel is lehet pályázni, és az egyik mű (The Day a Computer Writes a Novel) tovább is jutott az első fordulóban;
  • a finnországi Aalto Egyetem kutatói által létrehozott DeepBeat rapszövegeket ír, akár egyetlen megadott szó alapján.

De – ahogy azt az itt publikált a szövegek színvonalából is látszik –, a mesterséges intelligencia még igen messze van attól, hogy összekeverjük a szentírással. 

Kapcsolódó cikkek a Qubiten: