A Google tulajdonában levő brit cég nemrég arra tanította be a mesterséges intelligenciát, hogy egy olyan online játékot játsszon, amely kicsiben a közpénzek elosztását szimulálta. A Nature Human Behavior című tudományos folyóiratban megjelent tanulmány szerint a négy játékos által játszható játék összesen tíz körből állt, és a következőképpen épült fel: a különböző pénzösszegekkel induló játékosoknak minden kör elején fel kellett ajánlaniuk egy tetszőleges összeget a közös kasszába, az így összegyűlt összeg pedig egy újraelosztási szisztéma alapján visszakerült a játékosokhoz. A játékban mindig két különböző újraelosztási szisztéma versengett egymással, amelyek közül az egyiket az MI, a másikat pedig a többi résztvevő alkotta meg, és a játékosoknak szavazniuk is kellett arról, hogy melyik megoldást tartják jobbnak a kettő közül.

Az úgynevezett "demokratikus MI" megalkotói arra a problémára keresték a választ, hogy hogyan lehet a mesterséges intelligenciát úgy tanítani, hogy annak döntései összhangban legyenek az általános emberi értékekkel. Ennek megfelelően a demokratikus MI megalkotásakor a cél nem pusztán az volt, hogy a DeepMind MI-je képes legyen előállni egy gazdaságilag életképes megoldással, de ugyanilyen fontos volt az is, hogy a szisztémáját az emberek többsége is elfogadja.

Úgy gondolkodik, akár egy ember, a DeepMind legújabb mesterséges intelligenciája A MuZero nevű mesterséges intelligencia abban előrelépés, hogy nem kell ismernie a szabályokat ahhoz, hogy nyerjen egy játékban. Ennek jelentősége óriási: ez az első lépés egy minden szituációban helytálló algoritmus felé.

Ahogy arról a New Scientist beszámolt, a játék során az emberi játékosok két különböző szisztémával álltak elő: az úgynevezett "egalitárius" megközelítés a pénzek egyenlő elosztására törekedett, függetlenül attól, hogy ki mennyit rakott a közösbe, míg a "libertariánus" elosztási rendszer az alapján osztotta újra a közös vagyont, hogy ki mennyivel járult hozzá a kasszához. Elmondásuk szerint magukat a DeepMind kutatóit is meglepte, hogy az MI ehhez képest egy teljesen új szabályozást dolgozott ki, amely többféle politikai irányvonal elemeit ötvözte magában. A DeepMind MI-je igyekezett csökkenteni a játékosok közötti vagyoni különbségeket azzal, hogy a közpénzeket aszerint osztotta el, hogy ki mekkora hányadát ajánlotta fel az indulótőkéjének, ugyanakkor keményen büntette az "élősködőket" is, ugyanis azoknak, akik nem ajánlották fel a tőkéjüknek legalább a felét, szinte semmit sem adott vissza. A mesterséges intelligenciának ez a megoldása az emberi játékosok elismerését is elnyerte, ugyanis néhány esettől eltekintve több szavazatot kapott, mint a pénzek újraelosztására kidolgozott más szisztémák.

A DeepMind igyekezett hangsúlyozni, hogy a kísérlettel nem az a céljuk, hogy elősegítsék a mesterséges intelligencia vezérelte kormányzat létrejöttét, és nem is terveznek olyan eszközt létrehozni, ami a mesterséges intelligenciával támogatná a politikai döntéshozatalt.

Ha a Google leányvállalata nem is készül ilyesmire, a mesterséges intelligencia alkalmazása az államigazgatás különböző területein több országban már ma is hétköznapok részét képezi. Ahogy arról tavaly mi is írtunk, a Kínai Tudományos Akadémia olyan mesterséges intelligenciát fejlesztett ki, amely képes kategorizálni az egyszerűbb bűncselekményeket és önállóan vádat emelni a gyanúsítottak ellen, míg a chicagói és a Los Angeles-i rendőrség olyan algoritmussal kísérletezik, amely előre megjósolja a bűncselekményeket.

(Borítókép: Getty Images)

A DeepMind MI-je képes szabályozni az iszonyatosan forró plazmát a fúziós reaktorokban Habár nem mostanság lesz erre szükség, de ez is bizonyítja, hogy a mesterséges intelligencia komoly, gyakorlati problémákat is képes megoldani. Az eredmények ráadásul a fúziós reaktorok fejlesztését is felgyorsíthatják.