Az utóbbi időben különleges ugrás történt a mesterséges intelligencia kutatásában, amelyet sokan talán még fel sem ismertek igazán. A Google DeepMind új fejlesztése, a SIMA 2, nem csupán videojátékokat játszik, hanem képes önállóan tanulni, alkalmazkodni, sőt, saját magát fejleszteni is.
Az újdonság abban rejlik, hogy a rendszer nem kap közvetlen utasításokat vagy hozzáférést a játékok belső kódjához, hanem az emberhez hasonlóan, a képernyőn látható képpontokat elemzi, és a billentyűzetet, illetve egeret használva próbálgatással old meg egyre összetettebb feladatokat. Ezáltal a mesterséges intelligencia már nem egyszerű szabályokat követ, hanem komplex problémák megoldásánál képes előre tervezni, magyarázni döntéseit és általánosítani tudását más, ismeretlen környezetekben is.
Az ehhez kapcsolódó fejlesztések, mint például a Genie 3, lehetővé teszik, hogy szöveges vagy képi leírás alapján teljesen új virtuális világokat generáljon, ahol a mesterséges intelligencia szinte végtelen számú szimulációban gyakorolhatja és bővítheti képességeit.
Ez az önfejlesztő, folyamatosan tanuló algoritmus nem csak a digitális környezetekben használható, hanem a való világ robotikai alkalmazásaihoz is utat nyithat. Felmerül a kérdés, mennyire közelítjük meg a mesterséges általános intelligenciát (AGI), ha már egy ilyen rendszer önállóan fejlődik, tanul más-más játékokból, és át tudja ültetni az így szerzett tudást valós környezetekbe is?
Mindez nem csak a technológiáról szól, hanem gazdasági, oktatási és társadalmi kérdéseket is felvet. Milyen átrendeződést hoz majd ez a munkaerőpiacon? Mit jelenthet ez a jövő generációi számára, akik már egy ilyen intelligens rendszerrel átszőtt világban nőnek fel?
