A korábbi [1] kéziratban felvetettem a nyilvánvaló kérdést, hogy a robotautók várható elterjedésével a vezetés élményét mi válthatja fel. A választ egy olyan vízióban fogalmaztam meg, amelyben az autó már nem csupán egy tárgy, hanem egy tudatos valami. Például: amit lehet, de nem kell vezetni, viszont lehet vele beszélgetni.
S valóban gondoljunk bele, hogy ezek az autók olyan ágensek lesznek, amelyek a legmodernebb szernzorokkal vannak/lesznek felszerelve, aktoraik pedig eleve vannak: a kerekek. A szenzorok érzékelésének feldolgozásához lesz megfelelő számítási kapacitásuk. Már ma is értékesek, s triviálisan autonómok lesznek. Lesz továbbá szabadidejük, hálózati kapcsolatuk stb. Szóval ideális környezetet teremtenek a HLAI (Human Level Artificial Intelligence) kifejlesztéséhez. (Tisztára Transformers autobotok :)
Az autógyártók is érdekeltek lehetnek ebben, hiszen így lesz ok drágán megvásárolni az autókat, mert a szolgáltatásként igénybevett autó olcsóbb lenne, de mindenesetre biztosan kevesebb kell majd belőle, lásd pl. a [2] munkát.
Szóval a programozó örök kérdésére, hogy "milyen szoftvert írjak?", most az a válaszom, hogy egy "Az ember legjobb barátja" típusú rendszert, amelyen egy olyan autóba álmodott (nyilván majd killer :) app-ot értek, amelyre tudatos valamiként tudunk majd tekinteni. Persze nekünk a sci-fi nem pálya most, tehát ne a leendő szenzorokból induljunk ki, hanem egy olyan modellben gondolkodjunk, hogy egy sima PC-t beteszünk a kocsiba... Tehát a kifejlesztendő "Az ember legjobb barátja" rendszerrel terminálon írásban érintkezünk és a válaszait is ott kapjuk (tisztára Turing teszt/Loebner díj :) azaz a felület egy sima csevegő program legyen.
Humán szintű AI...? Alig pár napja akadt a kezembe a [3] cikk (mivel eddig sajnos távol álltak tőlem a neurális hálók..., ám ma már fut a gépemen a Torch7-ben a cunn :) Ez a [3] cikk szerintem a Mesterséges intelligenciában a holdraszállás, úgy értem, hogy itt nekem az igazi kérdés az, hogy mi van még a fiókban, vagy mi lesz a folytatás. Mert a holdraszállás páratlan teljesítmény volt ugyan, viszont ma már tudjuk, hogy nem jön el olyan gyorsan a USS Enterprise-ok kora.
Mindenesetre a Magasszintű programozási nyelvek 2 kurzust máris a "Az ember legjobb barátja" rendszereink fejlesztését támogatni hangoljuk: az eddigi első C++ védés LZW humán-genomi fáját majd nemcsak Javába írjuk át, hanem Python-ba is [4], s ez utóbbit a nyelvi modellekre alkalmazzuk: N-gram szó modell irányba alakítjuk. Továbbá a Torch7-nek mint nyelvnek helyet adunk a kurzusban. A három védéses szisztémát alkalmazzum majd a Magasszintű programozási nyelvek 1 mintájára (első az LZW-s N-gram modelles nyelvi modell, a második a klasszikus Androidos védés, a harmadik robotautó vagy OSCI - Open Source Car Intelligence :)
Már a nyári ösztöndíjak témájának is a nyelvi modelleket javaslom ezen cikkek mentén: [5], [6] stb. persze az OSCI-t látva magunk előtt :)
[1] N. Bátfai: "Turing’s Imitation Game has been Improved" (submitted manuscript)
[2] Spieser, Kevin; Treleaven, Kyle; Zhang, Rick; Frazzoli, Emilio; Morton, Daniel; Pavone, Marco: "Toward a Systematic Approach to the Design and Evaluation of Automated Mobility-on-Demand Systems: A Case Study in Singapore"
http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/82904
[3] Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Leg, Demis Hassabis: "Human-level control through deep reinforcement learning"
http://www.nature.com/nature/journal/v518/n7540/full/nature14236.html
[4] Bátfai Norbert, Bátfai Mária Erika: "Virtuális könyvtáros segítheti majd a kutatókat kézirataik beküldésében a Debreceni Egyetemen"
http://tmt.omikk.bme.hu/show_news.html?id=5431&issue_id=522
http://www.inf.unideb.hu/~nbatfai/kk/0.0.2/KiralyiKonyvtaros.py
[5] Zaremba, Wojciech, Ilya Sutskever, Oriol Vinyals: "Recurrent neural network regularization"
http://arxiv.org/pdf/1409.2329v4.pdf
[6] Ciprian Chelba, Tomas Mikolov, Mike Schuster, Qi Ge, Thorsten Brants, Phillipp Koehn, Tony Robinson: "One Billion Word Benchmark for Measuring Progress in Statistical Language Modeling"
http://arxiv.org/abs/1312.3005
