Dokumentuaren akzioak
Gorka Azkune: “Adimen artifizialean eta bere inguruko diziplinetan oso urruti gaude oraindik”
Gorka Azkune (Azpeitia, 1982) Deustuko Unibertsitateko DeustoTech zentroan dabil lanean, MORElab ikerketa taldean. Adimen artifiziala eta sistema autonomoen inguruan egiten du lan. Konkretuki, bere doktoretza tesiaren amaiera fasean dabil, non gizakien eguneroko ekintzak errekonozitu eta ekintza horietan ematen diren aldaketak ikasteko gai diren sistemak aztertzen dituen. Ezagutza formala, sentsore bidez lortutako-lekuan lekuko informazioa erabiliz nola osatu eta eguneratu ikertzen ari da, ezagutzan oinarritutako sistemak ikasketa automatikoarekin uztartuz.
Adimen artifizialaren inguruan aritu da gurean. Diziplina horrek dituen ezaugarriak azaldu ditu eta etorkizun hurbil batean, makinen egoerari buruz hausnartu du. Makinek gizakia menderatuko du filmetan irudikatu ohi den bezala? Ikus dezagun...
Zer da adimen artifiziala?
Ez dauka definizio zehatz bat, askotan gertatzen da adimenaren edo inteligentziaren definizio bat ez dagoela zientifikoki onartuta. Orduan, gutxi gorabehera adimen artifizialak biltzen ditu adimentsuak kontsideratzen diren sistemak edo prozesuak artifizialki inplementatzen dituen diziplinak. Baina ez dago oso definizio konkreturik eta horregatik, eztabaidak egoten dira.
Hortaz, egokia da esatea makinek 'adimena' dutela?
Hori da, horretan dago eztabaida. Egia esan, adimena oso termino abstraktua da. Halere, niri gehien gustatzen zaidan ikuspegia, bere momentuan [Alan] Turingek aurkeztu zuena da. Askoz pragmatikoa izaten saiatzen da paradigma hori. Berak esaten zuen makina bat pertsona batek egin ditzakeen atazak egiteko gai baldin bada, ataza horien eginarazte prozesua, adimentsu kontsideratu behar dugula.
Ikasteko gaitasun hori, beraz, ez dago gizakion esku bakarrik...
Ikasteko gaitasuna da adimen artifizialaren parte bat edo adar bat. Ingelesez Machine learning izenarekin ezagutzen duguna eta euskaraz ikasketa automatikoa deitzen diogu. Ikasketa automatikoa egiterako garaian, egiten diren algoritmo edo prozesu denak ez dira gizakiok ikasteko erabiltzen ditugunak. Batzuk saiatzen dira hori imitatzen eta beste batzuk ez. Baina batek dauka ikuspegi konkretu bat eta da zuk makina bat ez programatzea gauza konkretu bat egiteko, baizik eta berak ikasi ahal izatea edo gutxienez, programa bat hasten denetik, eta esperientziaren bidez, programa horrek ematen dituen emaitzak hobeak izatea. Orduan, ikuspegi horretatik, bai, ikasketa makinaren esku dago.
Baina momentu honetan, makinak ez dira autonomoak, esparru konkretuetan ibiltzen dira bakarrik...
Segun eta zertarako. Adibidez, autonomia ataza konkretu batentzako definitzen baduzu, badaude makinak autonomoak direnak. Adibide bezala, Google-ren kotxe berri hau. Kotxeak bakarrik gidatzen du, gizakiaren inongo interbentziorik gabe. Egia da, horretarako programatu dela baina bere funtzionamendua autonomoa da. Gauza batzuetarako autonomia maila oso altua lortu da baina beste gauza batzuetarako ez.
Nola osatzen da makina baten adimena?
Basikoki, adimen artifizialaren atzean dagoena matematika da. Batez ere, logika, sistema formalak, bilaketa algoritmoak, ikasketa automatikoa...Esaterako, Google-ren kotxea. Zuk esaten badiozu hemendik helburu batera joateko, berak hor bide motzena bilatzeko algoritmoak erabiltzen ditu. Gero, ikasketetan dena matematika da. Adibidez, sarrera-datuetan ezaugarri matematiko batzuk definitzen dituzu. Ezaugarri horiek osatzen duten espazioan klase bat eta besteen artean bereizten laguntzen dizuten plano eta kurbak bilatzean datza ikasketak. Kurba edo plano horiek datuen arabera doitzen ditu automatikoki ordenagailuak. Nik adibidez, aurpegi bat ezagutu nahi badut, makinari aurpegia jarri eta berak esango du hori aurpegia den edo ez. Esango dugu, espazio horretan zuzen bat topatu behar duela non aurpegiak eta aurpegiak ez direnak berezitu ditzakeen. Eta hori, azken batean, matematikoki egiten da.
Ikasteko bi prozesu aipatzen dituzu Zientzia Kaierarako idatzi zenuen "Makinek ere ikas dezakete" artikuluan...
Bai. Ikasketa automatikoan, oro har, bi multzo handi daude. Bati ikasketa gainbegiratua deitzen zaio eta besteari, ez-gainbegiratua. Horien arteko desberdintasuna hauxe izango litzateke: ikasketa gainbegiratuan, makina gai izan behar da klase ezberdin batzuk bereizteko: borobilak, laukiak, hirukiak...zentzu geometrikoan adibidez. Ikasketa prozesuan, makinari adibideak ematen dizkiogu eta horiekin batera, esaten diogu zer klaseetako adibideak diren eta makinak ikasten du eredu matematiko bat. Horren ostean, makinak eredu batzuk sortzen ditu klase bakoitza desberdintzeko. Horri deitzen zaio entrenamendu fasea. Behin fase hori amaituta, nik ekartzen diot irudi bat (entrenamenduan erabili ez dena) lauki bat daukana, eta bera gai da hori laukia dela esateko. Ikasi egin du klase horiek bereizten.
Ikasketa ez-gainbegiratuan, helburua ezberdina da. Guk ez diogu adibiderik eman nahi makinari. Bilatzen duguna da ematen dizkiogun datuekin, makinak berak egitura bat topatzea. Imajinatu irudi bat erakusten diogula eta paisaia horretan pertsona bat agertzen dela. Nahi duguna da berak irudi hori segmentatzea. Guk nahi duguna da makinak irudi horretan ikustea mendi egitura bat dagoela eta pertsona baten egitura bat dagoela. Nahiz eta berak momentu horretan ez dakien egitura hori zer den, gai da desberdintzeko. Irudien kasuan egiten duguna zera da antzekotasunaren arabera, ikusten dituen pixel bakoitza inguruko pixelekin elkartzen ditu. Antzekotasun horiek multzokatu egiten ditu klase ezberdinetan, alegia. Multzokatu egiten ditu baina ez daki zer den klase bakoitza. Irudiak ez diren datuekin ere logika bera aplikatzen da: datuen arteko antzekotasun funtzioak definitzen dira (esparru bakoitzean bereak) eta datuak antzekotasun horien arabera multzokatzen dira hainbat metodo erabilita.
Errepikapenak ikasketa prozesuaren parte bilakatzen dira. Esperientziatik jasotakoa makinak barneratzen du eta erantzun bat ematen ikasten du. Baina, ingurua aldatuko balitz, makinak bere kabuz erantzun propioa emango luke?
Oso zaila da erantzutea. Azkenean, gaur egun egiten diren gauzak oso konkretuak dira. Adibidez, ume txikiaren adibidea hartuta, guk baloi bat botatzen diogunean, ume txiki horri baloiak aurpegian jotzen baldin badio mina sentitzen du. Umeak gauza txar bat bezala ulertzen du. Guk botatzen badiogu eta eskuekin hartzen badu, guk txalo jotzen diogu eta poztasuna sentitzen du. Sentimendu hori indartzen saiatzen gara. Makina batekin hori bera egin daiteke. Makina horiek, pertsonak bezala, ingurune horretan aldatzen diren parametro horiek sentitzeko modu bat badute: Sentsoreen bitartez. Baina robot batek ikuspegi bat duena (kamera batzuekin lortzen da) baina ez badauka sentitzeko kontakturik, orduan aurpegian jotzerakoan sortzen duzun sentipen hori edo inpultso hori ez da existitzen. Orduan, ez du horren aurrean erantzungo.
Teorikoki, posible da, ez dago inongo mugarik. Aldakor diren parametro horiek denak sentitzeko sentsoreak ipintzen dira. Gero, bere ikasketa funtzioa horren inguruan definitzen da. Behin eta berriz ona den sentimendu horretara joatean datza (umearen adibidean bezala). Hori egiten da jada robotekin. Baina dauzkagun errekurtsoak oso mugatuak dira eta emaitzak ez dira hain ikusgarriak, gizaki batekin konparatuta.
Basilio Sierrak elkarrizketa batean hauxe zioen: “Badakigu hor ez dagoela ez adimenik ez halakorik, baizik eta ordenagailu batean, egindako kalkulu batzuen arabera, ateratako ondorio batzuk. Hori besterik ez da”. Zer deritzozu horri?
Eztabaida handia dago horretan. Bakoitzak bere interpretazioa egiten du eta horiek eztabaidatzea zaila da. Arrazoia dauka, azkenean hor kalkulu matematiko batzuk daude eta horren kariaz, ondorio batzuk ateratzen dira. Hori adimena den ala ez? Oso lausoa da muga. Nik galdera hori aldatuko nuke. Turingen ikuspegitik, hauxe planteatuko nuke: Eta gure kasuan adimena ez al da hori bakarrik? Egunen batean, gu ere konturatuko gara agian ez dugula beste munduko ezer egiten. Kalkulu matematiko batzuk egiten ditugu gure sare neuronal natural honetan eta kalkulu horien bitartez lortzen ditugu ondorio batzuk. Betiko debatea daukagu hor.
Eta eztabaida horren aurrean, zer?
Lortu behar dena da adimenaren definizio sendo bat, mundu guztia ados dagoena eta eztabaidak eta garapenak horretan zentratu.
XX. mendetik aurrera, gizakiak makinari adimena eman nahi izan die...Arriskutsua izan daiteke? Hau da, makinak gizakia menderatuko du?
Zientzia fikziozko filmetan betiko gaia da hau. Zaila da esatea. Askotan gertatu da lortu den ezagutzaren ondorioz, sortu ditugun teknologiak batzuetan gaina hartu digula, erabilpen txarra egin dugulako. Izaki berri artifizial bat sortzea da erronka. Ez dakit posiblea izango den. Nire iritziz, lortuko da egunen batean. Ezinezkoa izango dela kontrolatzea? Nahiko nuke pentsatu alde horretatik kontuz ibiliko garela baina baita ere ulertzen dut iritsi daitekeela momentu bat non benetan eskuetatik joaten ahal zaigun. Sistema oso konplexuekin ari gara lanean eta benetan hori arriskutsua izan daitekeela. Interesgarria bada, bestalde. Ari gara esaten nahi dugula robotak ikasteko gai izatea etab. Baina zeinek erakusten die robot horiei? Nik gauza bat gaizki erakusten badiot, nire erantzukizuna da, ikasten duena nire kulpa da neurri batean. Gauza etiko pila bat daude jokoan, erabilera egokiarekin zerikusia dutenak, etab....
Etorkizunean makinak eta gizakiak elkarrekin biziko garela uste duzu?
Galdera zaila. Sistema oso konplexuei buruz ari gara hizketan eta zaila da aurreikustea. Nire ustez gauza ez da gure parera iritsiko direla, gu baino gehiago izango dira. Printzipioz, gu baino askoz hobeak izateko papeleta gehiago dauzkate. Gu ez gaude diseinatuta, eboluzioaren emaitza gara. Gu ez gara optimoak gauza askotan. Eta makinak hala izango dira, horretarako sortzen ditugu. Sinbiosian bizitzea gure helburua izango da.
Pronostikoren batekin ausartuko zara?
Asko falta zaio, baina asko ez dakit zenbat urte izan daitezkeen. 5 urte ez dira izango, 10 urte harrituko ninduke, gehiago izango dira. Aspektu askotan, asko falta zaio diziplina honi. Adimen artifiziala, ikusmena, sentitzeko gaitasuna (ukimena)...Guk gauza asko egiten ditugu horrekin. Guk dauzkagun gaitasun asko oraindik ez daude makinetan; hala nola, ingurunea gizakiok perzibitzen dugun bezala perzibitzea zentzumen askoren fusio bidez, eta hori gure adimenean klabea da. Kontsumo aldetik adibidez, gure makinak ez dira oraindik oso optimoak. Gure garunak oso gutxi kontsumitzen baitu ordenagailu batekin aldaratuz. Adimen artifizialean eta bere inguruko diziplinetan oso urruti gaude oraindik.