Pályaválasztásomat erősen meghatározta a mesterséges intelligencia körüli filozofálgatás. 17 évesen saját kútfőből alkottam egy modellt, azt hittem feltaláltam a spanyol viaszt, a viselkedés evolúción alapuló mesterséges intelligenciát ... de a programozói tudás, amit C64-en szedtem össze még a gimi előtt, nagyon kevés volt ahhoz, hogy megvalósítsak ebből az elképzelésből bármit is ...
... Szakértői rendszerek, játékfák, és ezeken végrehajtott mindenféle trükkös algoritmusok ... eféle okosságokat hallgattam az egyetem mesterséges intelligencia előadásain ... totális csalódás ... hiába a gráfelmélet, a nagyon okos heurisztikák, erről a megközelítésről már a gimiben beláttam, hogy ez mint a Deep Blue, nem intelligencia.
Később választható tárgyként hallgattam előadásokat az élő idegsejthálózatok működését modellező absztrakt konstrukciókról, a mesterséges neurális hálózatokról (click). Ez már sokkal érdekesebb megközelítésnek tűnt ... de komoly intellektuális izgalmak helyett hamar eldurvult levezetésekkel teleírt táblák unalmába fulladtak az órák. Statikus képlethegyek különböző neuron-modellek képességeiről ... Az tette be igazán az ajtót, amikor az előadó egy órán keresztül vezette le, hogy egy speckó neurális hálózat miért nem lehet képes végrehajtani a XOR logikai műveletet ... én meg a végén feltettem a kérdést, hogy miért fárasztjuk szegény neuronokat olyasmikkel, amiket pár tranzisztorból álló logikai kapu is simán megold? A valódi idegsejteket sem logikai műveletek megoldására kreálta a természet ... végül nem is vizsgáztam le tárgyból, de nem azért mert érdektelenné vált volna számomra a téma, csak ez az elvadult matematikai megközelítés taszított.
---
A viselkedés evolúción alapuló mesterséges intelligencia az egymás ellen játszó két sakkprogramos gondolatmenetem továbbgondolása, általánosítása. Viselkedésnek nevezem azt, ahogy egy adott helyzetre reagál egy rendszer. A tanulás folyamata meg egyfajta evolúció, amiben azok a viselkedésminták választódnak ki melyek előnyösnek, adaptívnak bizonyulnak valamiféle külső feltétel szerint.
A sakkban viselkedésnek nevezhetjük, hogy mit lépünk egy adott állásban. Adaptív viselkedésnek számítanak azok a lépések, amivel valószínű, hogy nyerünk ... De már gimiben beláttam, hogy a sakkot gyakorlatilag lehetetlen pusztán próbálkozással kitapasztalni, ehhez egyszerűen túl sok a lehetséges állás, a lehetséges lépés ... és ez még csak a sakk ...
Egy intelligenciától elvárható, hogy a valódi életben előforduló helyzetekre adjon adaptív válaszokat ... de hogyan, ha már a sakk viszonylag egyszerű szabályok közé szorított absztrakt világa is kezelhetetlenül bonyolultnak tűnt ahhoz, hogy egy gépi intelligencia kiismerhesse?! ... gimiben még elképzelésem se volt miképp lehetne kezelni ezt a problémát ... de mégis éreztem, hogy az intelligenciának valahogy így kell működnie ... hittem, hogy a viselkedés evolúción alapuló mesterséges intelligencia elképzelése alapvetően jó.
---
A mesterséges neurális hálózatok legérdekesebb matematikai tulajdonsága, hogy képesek hasonló jellegű bemenetre, hasonló kimenetet adni ... Ez elég pongyola megfogalmazás, de kb összefoglalja a lényeget. Egy neurális hálózatnak nem kell ismernie az összes lehetséges helyzetet ahhoz, hogy megfelelő reakciót tudjon rájuk adni. Elég, ha az aktuális helyzet valamilyen lényeges tulajdonságban hasonlít egy már ismert esetre, amire a hálózat elfogadható reakciót ad, akkor erre a helyzetre is hasonlóan jó reakciót adhat.
---
Egy mesterséges neurális hálózatban az idegsejtek modellezett viselkedése viszonylag egyszerű:
- Az ingerek számszerű értékek
- A neuron összegzi a hozzá egyidőben beérkező ingereket
- A szummázott ingert a neuron szinapszisokon keresztül továbbítja
- A szintapszis az ingert megszorozza egy számmal. Ez a szám az adott szinapszisra jellemző szinaptikus erősség.
A modellből következik, hogy egy neuron viselkedését csakis a szinaptikus erősségek határozzák meg. Ha több neuronból hálózatot szervezünk, akkor ennek a hálózatnak a viselkedését is csak az őt alkotó sejtek szinaptikus erősség értékei fogják meghatározni.
Már csak azt nem tudjuk, hogy egy ilyen hálózatot hogyan lehet kiokosítani, hogy az ismert helyzetekre a megfelelő választ adja ... Min is agyaltam a gimiben? ... viselkedés evolúción? Akkor naná, hogy evolúcióval ...
