01. Építészet és digitális elmélet // Az intelligencia három mesterséges olvasata

Neuronok imitációjától az általános problémamegoldó gépig a mesterséges intelligencia fogalma számos jelenséget foglal magába. Az egyes ágazatok eltérően közelítik meg az intelligencia fogalmát, s a tudat működését. 

A digitális kor információ feldolgozó logikáját kategorizálás helyett a keresés határozza meg. Míg az emberi tudat számára a csoportosítás és rendszerezés segíti az eligazodást, a gépek keresés alapján tájékozódnak jól a nagy adathalmazokban. Így némileg ironikus, hogy a mesterséges intelligencia változatait csoportok szerint vizsgáljuk, ám számunkra talán mégis ez segítheti köztük az eligazodást. Jelen cikk célja a különböző területek áttekintő rendszerezése, amely segít elhelyezni a sokszor kapcsolódási pont nélkül cikázó mesterséges intelligenciához kötött fogalmakat.

SZIMBOLIZMUS

A mesterséges intelligencia szimbolikus ágazata az emberi gondolkodás természetéből merít ihletet, s az emberek által értelmezhető szimbolikus fogalmak alapján végez számításokat. Ez az az irány, amit 1985-ben John Haugeland már "Jó régimódi Meserséges Intelligenciaként" (Good Old fashioned AI-ként) hivatkozott.[1] A SNARC, az első mesterséges neurális hálózat megalkotása után Marvin Minsky is a szimbolizmus felé fordult, megalapozva a mesterséges intelligencia néven ismert területet.

Működése fogalomtársításokon alapul, ahogyan az emberi agy is szimbólumokat rendel egyes jelenségekhez. A Szimbolikus MI fő szerepe a döntéshozatal segítése. Pélsául a BIM-es környezetbe beépíthető optimalizációs rendszerek a szakértői rendszerek (Expert systems) működését használják eredményeik eléréséhez. 

Egy probléma megoldása érdekében a szimbolikus rendszerek, akárcsak a szakértői rendszerek, az emberi szimbolikus viselkedést modellező logikán alapulnak. Jó választás, ha a szabályok nyilvánvalóak, és kifejezetten bevihetők szimbólumokként a tudásbázisba. A boolean logika jó példa annak eldöntésére, hogy valami igaz vagy hamis. Az építészet szempontjából ez a megközelítés hatékonyan alkalmazható, amikor a szabályozást kell figyelembe vennünk. Például, ha egy épületnek meg kell felelnie az energetikai előírásoknak vagy a helyspecifikus követelményeknek.

KONNEKCIONOZMUS

A konnekcionizmus az emberi tudatból eredeztetett intelligencia megalkotása helyett a gépek erősségeire hagyatkozva statisztikai irányból a nagy adathalmazok felhasználásával közelíti a mesterséges intelligencia elérését. Ez a megközelítés az 1960-as években indult újra útjára, amikor a szimbolikus megközelítés a gépi tanulás tekintetében nem váltotta be a kívánt eredményeket. Így a Minsky által legelőször kutatott mesterséges neurális hálózatok alkalmazása felé fordultak. [2]

Napjainkaban nagy publicitást elért, széleskörű kísérletezésnek helyet adó megjelenések, mint a ChatGPT, Midjourney, Dall-E a konnekcionizmus irányát képviselik. Ez a terület látványos eredményeket tud bemutatni a számítógépes látás, vagy a nyelvi feldolgozás területén, mivel ezek működése az adathalmazok címkézésén, tanulásán és újra kombinálásán alapszik. 

Autonómiáról olyan értelemben nincs szó, hogy egy kép létrehozásához önálló akaratot alkalmazzon a gép. Matematikai, statisztikai, valószínűségi számítások a meghatározóak, melyek kellő gyorsaságban futnak a számítógépes memória fejlődésének köszönhetően.

AKCIONIZMUS

Az  akcionizmus, sokszor a kibernetika (cybernetics) szinonímájaként megjelenő fogalom. Norbert Wiener 1948-as könyve a "Kontrol és kommunikáció az állatban és az emberben" (Control and Communication in the Animal and the Machine) [3] említi először a kibernetika fogalmát, mely a mesterséges intelligencia másik két típusával szemben a pusztán racionális megközelítések helyett az önszabályozó mechanizmusokra helyezi a hangsúlyt.

Legsikeresebb, s tán legismertebb irányzata a Sejtautómaták (Cellular Automaton), mely Neumann János (John von Neumann) nevéhez fűződik.[4] Ezek biológiai rendszerek egyszerűsített matematikai modelljei, melyek önreplikációra képesek. Bizonyos értelemben ez az az ágazat, amely az utópisztikusan beállított önműködő robotok sci-fi világát ihlette.

Ám a jelenlegi ágazatok egyike sem testesíti meg az idealizált autonóm mesterséges intelligencia fogalmát, tehát tulajdonképpen a megnevezés főként a fejlesztések céljára utal.

Az építészfórum digitalizációval és mesterséges intelligenciával foglalkozó tematikus cikksorozatának célja a szakmai közönség megismertetése a mesterséges intelligencia gyökereivel, és lehetséges alkalmazási területeivel. A sorozat egyik fontos eleme, a szakma párbeszédre hívása, és gyakorló építészek, építőipari szereplők, szoftverfejlesztők valamint a mesterséges intelligenciával foglalkozó szakemberek álláspontjainak megismerése. A következő írásokban a technológiai fejlődésének építészeti vonatkozásai kerülnek fókuszba.  

Bognár Melinda

[1] Haugeland, John (1985), Artificial Intelligence: The Very Idea, Cambridge, Mass: MIT Press, ISBN 0-262-08153-9
[2] Academy of Achievement (2010) Marvin Minsky Biography. Elérhető: https://achievement.org/achiever/marvin-minsky-ph-d/.
[3] Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. Paris, (Hermann & Cie) & Camb. Mass. (MIT Press) ISBN 978-0-262-73009-9; 1948, 2nd revised ed. 1961.
[4] Schiff, Joel L. (2011). Cellular Automata: A Discrete View of the World. Wiley & Sons, Inc. p. 40. ISBN 9781118030639.

A cikk az Építészet és digitális elmélet  című sorozatunk része. A sorozat további részei itt érhetőek el. A cikksorozat támogatója az NKA. Sorozatszerkesztő: Bognár Melinda