A modern értelemben vett „tudós” fogalma egészen új keletű, és 1833 előtt nem is létezett. A filozófus William Whewell alkotta meg a költő Coleridge kérésére, és ez alapján arra következtethetünk, hogy korábban a tudósnak (illetve általában véve a tudománynak) teljesen más volt a jelentősége, mint ma, a 21. század elején. A művészettel is hasonló a helyzet: az ókori Görögországról az ókori szobrászművészet: Müron Diszkoszvetője vagy a milói Vénusz is az eszünkbe jut, ám miként az R. Wittkower – M. Wittkower szerző páros megjegyzi, az akkor élők szemében „a festők és a szobrászok alig számítottak magasabb rangúnak a rabszolgáknál.”, és ennek megfelelően a művészet megítélése sem volt azonos a maival. Ami a leginkább azért érdekes most a számunkra, mert könnyen elképzelhető, hogy a számítástechnika (és ezen belül a mesterséges intelligencia) fejlődésének eredményeként legfeljebb egy vagy másfél évtizeden belül a tudomány és a művészet szerepe és értelmezése legalább ugyanilyen radikálisan fog megváltozni, és nem tételezzük majd fel, hogy kizárólag az ember képes „valódi” alkotó tevékenységre (bármit értsünk itt a „valódi” alatt).

A következő másfél évtized tudományos fejlődési lehetőségeit vizsgáló 2020 Science Group kutatói a DNS kettős spiráljának meghatározásában alapvető szerepet játszó Rosalind Franklin azon mondását választották mottóul 2005-ben, mely szerint „A tudományt és a mindennapi életet nem lehet és nem is szabad szétválasztani”. A gondolatmenetüknek pedig nagyjából az volt az alapja, hogy a számítástechnika mára ugyanúgy elválaszthatatlanná vált mindattól, amit tudománynak nevezünk, mint Rosalind Franklin szerint a köznapoktól a kutatás, és ha eddig a számítástudományt a „harmadik oszlopnak” tekintettük az elméleti és a kísérleti tudományok mellett (tudomány alatt a továbbiakban mindig természettudományt értve), akkor legfőbb ideje, hogy megváltoztassuk a felfogásunkat. Ugyanis nagyjából ugyanúgy, mint ahogyan a matematika Newton óta a modern természettudományok alapnyelvévé vált, és ezáltal lehetővé tette, hogy az egyes területek egymás felé átjárhatóak és így összekapcsolhatóak legyenek, most a számítástechnika épül be mindenhová.
Márpedig ez alapvető változáshoz vezethet.

A Nobel-díjas Richanrd Feyman a 20. század második felében némi túlzással ugyan, de még állíthatta azt, hogy ha a világ összes tudása megsemmisülne, akkor elég lenne annyit üzennünk az utánunk következőknek, hogy minden atomokból áll. Ebből ugyanis már a teljes tudományt újra fel lehetne építeni: elég lenne hozzá egy darab papír, egy ceruza meg némi gondolkodás. Amennyiben viszont azt mondjuk, hogy a számítástechnika minden területen megkerülhetetlenné válik, úgy ezzel egyben azt is mondjuk, hogy a történelem folyamán először nem képzelhető majd el olyan elméleti tudomány, amely lényegében mindenféle segédeszköz nélkül is művelhető. Értsd: bármilyen ironikus is, a modern civilizáció elpusztításához nem kell majd atombomba − elég lesz hozzá egy áramszünet is. „A [természet]tudósoknak 2020-ra számítástechnikailag és matematikailag egyaránt képzetteknek kell lenniük, és egyszerűen nem lesz elképzelhető a tudomány művelése ezen képzettségek nélkül” − írja a 2020 Science Group összefoglalója.

Ha viszont erre számítunk, akkor mostantól kezdve a tudomány számítástechnikai meglapozásának is szempontnak kell lennie, amikor azzal foglalkozunk, hogy miként kell megtervezni a tudományos adatcserét lehetővé tevő rendszereket, vagy például hogyan kell átalakítani a képzést, a tudományfinanszírozást stb.

Azaz lényegében mindent – és ez lehet az egész elképzelés egyik gyengesége. Mert bár kétségtelen, hogy a számítástechnikai ipar nagyon erősen érdekelt abban, hogy így történjen, ebből nem következik feltétlenül, hogy így is fog.

Viszont ha olyan célokat tűzünk ki, mint amilyen a „Kozmikus Genom Projektnek” is nevezett Sloan Digital Sky Survey, ahol mintegy egy millió galaxisról és kvazárról készül három dimenziós, digitális térkép; vagy mint amilyen az emberi génkészlet feltérképezése; vagy éppen amennyiben meg akarjuk érteni a földi ökoszisztémát, és meg akarjuk fékezni a járványokat, akkor ez nem fog menni minden eddiginél hatékonyabb számítástechnikai módszerek nélkül. Az pedig más kérdés, hogy eközben a jelenleg is hátrányban lévő fejlődő országok még inkább hátrányba kerülnek, ugyanis nem lesz elég pénzük a gyakorlatilag bármilyen kutatáshoz szükséges infrastruktúra kiépítésére.

A fejlett országoknak viszont ott lesznek például az „előrejelző gépek”, melyek olyan dolgokat is kis tudnak majd számítani, mint mondjuk az űridőjárás várható alakulása, ahol az alapelveket ugyan már ma is ismerjük, de nincsenek hozzá megfelelő teljesítményű számítógépeink.

És ez persze még mindig csak a kezdet, és ezzel együtt fel fognak bukkanni az úgynevezett „mesterséges tudósok” is (amelyeket amúgy szokás „robottudósoknak” is nevezni). Rájuk azért lesz szükség, mert egyrészt az egyre nagyobb mennyiségű adat egyben azt is jelenti, hogy az ezek felhasználásán alapuló modellezés mindinkább megkívánja, hogy magukat a modelleket is automatikusan hozzuk létre és módosítsuk. Másrészt pedig mivel a minden területen egyre inkább jelen lévő számítástechnika egyre inkább beleépül a tudományos hipotézisek megfogalmazásába és tesztelésébe is, ezért például a biológián (vagy legalábbis annak egyes részein) belül „a hagyományos emberi [kutatói tevékenység] már ma sem lehetséges a számítástechnika segítsége nélkül”, és így egyáltalán nem lesz meglepő, ha a jövőben szükségessé válik majd, hogy tanulni képes, mesterséges rendszerekkel állítsuk elő a humán kutatók számára is érthető formában az újabb hipotéziseket. „Ebben az új megközelítésben a mesterséges intelligencia technikái átfogják a tudományos kutatás teljes ciklusát, és kiterjednek a megfigyelések megmagyarázására szánt hipotézisek megfogalmazására, a hipotézist tesztelő kísérlet kigondolására, valamint ennek fizikai megvalósítására és a hipotézis laboratóriumi robotok segítségével való falszfikálására” is.

Ez valójában már ma sem kizárólag elvi lehetőség: miután a cseh Jan M. Zytkow munkatársaival még 1990-ben létrehozta a STAHL nevű rendszert a 18. századi kémiai felfedezések megismétlésére (és eközben „komputációs felfedezésről” beszélt), 2004 elején a brit Ross King robottudósa azt tanulmányozta kísérleti körülmények között, hogy bizonyos aminosavak létrejöttéért mely gének felelősek az élesztőnél, és a az emberi kutatókétól eltérő módszerekkel is velük megegyező eredményre jutott (és eközben még hatékonyabb is volt). Ez esetben a párhuzamosság minden bizonnyal arra szolgált, hogy ellenőrizni lehessen, jól dolgozik-e a gép, de várhatóan itt is le fog játszódni ugyanaz a folyamat, mint például a matematikai tételbizonyításnál is, ahol a szerzők immár „olyan gépi számításokra támaszkodnak, amelyeket a szerzők közül senki sem ért igazán”, írja a matematikafilozófus Reuben Hersh. Ugyanis bíznak benne, hogy az eredmények helyesek lesznek – és egyáltalán nem mellékesen így olyan felfedezésekhez is eljuthatnak, melyekhez különben egyáltalán nem (vagy csak nagyon nehezen). A talán legismertebb – és annak idején sok vitát kiváltó – ilyen bizonyítás 1976-ban a négyszínsejtés számítógépes igazolása volt, és most számítani lehet rá, hogy a természettudományok számára is új területek válnak elérhetővé. Hiszen elvileg semmi akadálya sincs annak, hogy a jövőben a „mesterséges tudósok” az ismert eredmények reprodukálása helyett az emberek számára is új eredményeket mutassanak fel még akkor is, ha adott esetben nem tudjuk közvetlenül ellenőrizni az eljárásaik helyességét.

Ami persze a mostanihoz képest meglehetősen eltérő megközelítést jelentene. Amivel ráadásul még mindig nem értünk a lehetőségek határáiig. Ugyanis elvileg akár az is megtörténhet, hogy a számítástechnika olyan területeket is megváltoztat, melyek a mai felfogás szerint igencsak távol esnek tőle, és így a hagyományos értelemben vett művészetet is.

Nicholas Mirzoeff, a vizuális kultúra amerikai kutatója szerint ma már senki sem csodálkozik azon, ha Fred Astaire a Dirt Devil márkájú porszívót reklámozza a képernyőn, noha az csak jóval halála után jelent meg. Ugyanis immár nem igaz, hogy „hiszem, ha látom”. 1839-ben, az első dagerrotípiák megjelenésekor Paul Delaroche francia festő azt mondta, hogy „mostantól a festészet halott”, hiszen az új technológia képes helyettesíteni a valóság tökéletes ábrázolására törekvő festészetet. Bár nem volt igaza (gondoljunk csak az élethűségre való törekvést felváltó irányzatokra az impresszionizmustól a szürrealizmusig és tovább), az azért vitathatatlan, hogy a fotózás meghatározó hatást gyakorolt a festészetre. Ugyanekkor mára a fényképezés is „halott” abban az értelemben, hogy a számítógépes képmanipuláló programok megjelenése óta – Delaroche felfogásával ellentétben − immár senki sem tekinti a fényképeket a valóság hű másolatának.

A számítógépes animációkat alkalmazó Lucasfilm már 1982-ben azt hangoztatta, hogy amióta ők is jelen vannak a piacon, azóta értelmetlen dolog egy felvételt bármire is bizonyítéknak tekinteni. Vagy ott van a japán HoriPro Inc. amely 1996. november 21-én lépett színre a Kyoko Date nevű, kizárólag virtuálisan létező idol CD-jével. Ezen többek között látható volt „egy MTV-stílusú videó is” arról, hogy az énekesnő miként sétál Tokió és New York utcáin.

Erre persze egyszerű lenne azt válaszolni, hogy adott esetben mindenki tudja, hogy nem valódi emberről van szó. Hanem az, hogy a Kyoko által énekelt dal nem attól fog kellemesnek vagy éppen fülbántónak tűnni a számunkra, hogy ember adja-e elő; sőt, még csak nem is attól, hogy ember szerezte-e. Vagyis elképzelhető, hogy miként már ma is vannak sakkprogramok, amik jobban játszanak a nagymestereknél, a jövőben lesznek olyanok, amelyek például jobb zenét írnak.

A hagyományos ellenvetés szerint ez azért nem lehetséges, mert a gépek nem képesek „eredeti” dolgokat létrehozni, de ez tökéletes félreértés. A 2020 Science Group sem foglalkozott azzal, hogy a mesterséges tudósok vajon fogják-e érteni, hogy mit csinálnak, ugyanis a végeredmény szempontjából ez ugyanúgy nem számít, mint ahogy az sem számított, hogy a Deep Blue nevű célszámítógép egészen biztosan nem értett semmit azokból a sakkpartikból, melyek során még 1997-ben megverte Kaszparovot. Hasonlóképpen: Kyoko Date dalait hallgatva számunkra mint hallgatók számára adott esetben teljesen mindegy, hogy programról vagy hús-vér emberről van-e szó. Vagyis ha egy program képes olyan minőségű műveket előállítani, mint egy zeneszerző, akkor (legalábbis ebből a szempontból) teljesen érdektelen, hogy a létrehozó tisztában van-e azzal, hogy zenét szerez. Az outsider artról, vagyis a társadalom peremére szorult elmebetegek által létrehozott művészetről írva az amerikai Layle Rexler a problémát minden bizonnyal némileg leegyszerűsítve ugyan, de úgy fogalmaz, hogy „tudomásul kell vennünk, hogy végső soron mi, megfigyelők vagyunk azok, akik jelentéssel ruházzuk fel” a műalkotást, nem pedig a létrehozó. Azaz a végeredmény szempontjából teljesen érdektelen, hogy mit gondolt vagy nem gondolt egy elmegyógyintézet ápoltja, miközben elkészítette a képet, szobrot vagy kollázst, és ugyanez a helyzet akkor is, ha nem egy outsider művészről, hanem egy műalkotások előállítására képes gépről beszélünk.

A technooptimista és transzhumanista nézeteiről ismert amerikai feltaláló, Ray Kurzweil szerint ilyen gép már létezik is: a képzőművész Harold Cohen AARON nevű programja már ma is „eredeti festményeket készít, melyek mindegyike különbözik a többitől. Ha ember készítené őket, akkor ezt az embert komoly művésznek tekintenénk” − írja. Nem véletlenül lógnak ott a képei a világ különböző múzeumaiban a londoni Tate-től a San Francisco-i Museum of Modern Art-ig, és innentől kezdve – még ha az AARON által létrehozott alkotásokat esetleg nem is tekintjük igazi művészetnek – eléggé jól el lehet képzelni egy olyan forgatókönyvet, mely szerint a számítástechnika a 21. század tudománya mellett a 21. század művészetét is alapvetően át fogja alakítani. A zene mellett az irodalmat és a persze képzőművészetet is.

Jelenleg az egyik legsikeresebb internetes zenei szolgáltatás a last.fm nevű rádióadó, ahol a felhasználók nem csupán azt határozhatják meg, hogy milyen zene érdekli őket (pl. country vagy klasszikus rock), hanem képesek aszerint kategorizálni is az éppen hallgatott számot, hogy az tetszett-e nekik vagy sem, és így a rendszer a hozzájuk hasonló zenei profilúak választásait is figyelembe véve fokozatosan megtanulja, hogy mire hogyan reagálnak, és olyan számokat is ajánlani fog, amiről ugyan eddig nem ismertek, de összhangban van az ízlésükkel. Idáig nincs is ebben semmi különösebben izgalmas azon kívül, hogy ez a megoldás meglepően hatékonyan működik.

Ami a számítógéppel generált irodalmat illeti, a SPIN-TALE nevű program az 1960-as években képes volt arra, hogy összefüggő történeteket kreáljon egy adott cél eléréséről. Ennél többre azonban nem, és az olvasók számára meglehetősen unalmas volt, ha mondjuk a főszereplő előbb éhesnek érezte magát, majd pedig miután kapott néhány bogyót, azokkal elverte az éhét, és már véget is ért az egész.

Amiből a kutatók számára az volt a tanulság, hogy a jól megformált szöveg csupán szükséges, ám nem elégséges feltétel, és az érdekességre meg az eredeti fordulatokra is szükség van, ha egy ember figyelmét le akarják kötni. Mint ahogy példának okáért a mexikói mesterségesintelligencia-kutató, Rafael Pérez y Pérez MEXICA nevű szoftvere is éppen ezt teszi: olyan történeteket generál, melyek „nem szerepelnek explicit módon az adatbázisában”, és melyeket egy internetes felmérés során a megkérdezettek minden szempontból a legjobbak közé soroltak.

A Pérezhez hasonlóan szintén mesterséges intelligenciával foglalkozó Margaret A. Boden még valamikor 1990-ben bevezette a p- és a h-kreativitás fogalmát: az előbbi olyan újdonság létrehozására vonatkozik, amely a kigondolója számára új, és a „p” itt „pszichológiait” jelent, és erre lenne példa a fentebb említett STAHL vagy éppen King robottudósa. Az utóbbi pedig a történeti kreativitást, vagyis olyan tudás létrehozását jelenti, amely eddig az emberiség számára sem volt ismert (a „h” alatt a „historical”-t, vagyis történetit kell érteni), és ez az, amit valószínűleg a mesterséges tudósoktól is el fogunk várni a jövőben.

Pérez szerint létezik egy harmadik kategória: a c-kreativitás is, ahol a c annyit tesz mint „computer” és amely nem az eredetiség mértékén alapul (bár valójában a h- és p-kreativitás sem abszolút kategóriák, mert egy újnak látszó ötletről is kiderülhet, hogy már régebben is ismert volt). A komputer generálta kreativitástól pedig már gyorsan eljuthatunk a mesterséges intelligencia mintájára bevezetett mesterséges kreativitás (artificial creativity) fogalmáig, illetve addig a gondolatig, hogy az ezen a megközelítésen alapuló rendszereket különböző kreatív célokra használhatjuk fel.

Például arra, hogy zenét szereztessünk, történeteket írassunk vagy éppen képeket festessünk velük – miként az AARON esetében éppen ez történik. De léteznek már mesterséges kreativitáson alapuló zeneszerző programok, valamint olyan zeneszerzők, mint Brian Eno is, akik afféle segédeszközként használják az ilyen megoldásokat. Illetve valószínűleg csak idő kérdése, hogy a MEXICA egy továbbfejlesztett verziója majd megírja − vagy ha úgy jobban tetszik: létrehozza − az első bestsellert. Ami azonban sem azt nem jelenti, hogy a számítógépek által kreált művészet ugyanaz lesz, mint amit ma az írók vagy mondjuk a festők csinálnak; sem pedig azt, hogy eközben az emberek szükségképpen feleslegessé válnak majd.

A művészet hosszú időn keresztül azon a meggyőződésen alapult, hogy a mű mindenki számára ugyanolyan, és csupán a befogadói értelmezés változik emberről emberre. Mintha a könyv vagy a festmény egy rádióadás lenne, amely mindenki felé egyformán sugároz, de közelről sem mindenkinek nyeri el a tetszését. Ez azonban – gondoljunk csak a last.fm-re – a jövőben nem lesz szükségszerű, és ha egymás mellé tesszük a mesterséges kreativitást meg a last.fm-szerű „személyre szabhatóságot”, akkor már el is jutottunk egy olyan rendszerhez, amely a felhasználót mindinkább megismerve képes a felhasználó ízlésével mindinkább összhangban lévő műalkotásokat készíteni, és a végtermék nem egy boltban kapható, hanem egy olyan regény lesz, amely nekünk a lehető legjobban tetszik. Egy ilyen szolgáltatással a humán regényírók egészen biztosan nem fognak tudni versenyezni. És a festők meg a zeneszerzők sem, és így tovább.

Ami azonban még mindig nem jelenti a hagyományos értelemben vett művészet végét. Túl ugyanis azon a már-már közhelyszerű megállapításon, hogy egyes művészeknek akkor is örömet szerezhet az alkotó tevékenység, ha nem kapnak érte semmilyen elismerést, arról sem szabad elfeledkeznünk, a művészet kérdés lényegesen bonyolultabb annál, semhogy a tetszés és a művészi érték közé automatikusan egyenlőségjelet tehetnénk. De az kétségtelennek látszik, hogy az új helyzet komoly kihívások elé állítaná a művészet teoretikusait még akkor is, ha például a tömegtermelés sem szorította ki a kézműipari módszerekkel előállított termékeket, bár teljesen átértelmezte a jelentőségüket.

Úgyhogy talán a mesterséges kreativitás esetében is valami hasonlóra számíthatunk.

eredeti megjelenés: Koine, az Infopark hírlevele, 2007.június 29.
http://www.infoparkrt.hu/modules.php?name=News&file=article&sid=1010

köszönet Bak Árpádnak a cikk megírásához nyújtott segítségéért