"Tudnak a gépek gondolkodni? "

Alan Turing brit matematikus a modern számítógép-tudomány atyja 1950-ben tette fel a kérdést: Tudnak gépek gondolkodni? Ezt azonban túl általános kérdésnek tartotta. Kitalált egy imitációs játék nevű társasjátékot, aminek alapvetően semmi köze nincs a mesterséges intelligenciához, de ez alapján már fel tudott tenni egy specifikusabb kérdést, ami már így szólt: Vajon létezhet olyan digitális számítógép, ami jól játszaná az imitációs játékot?

Az imitációs játéknak három résztvevője van, egy férfi, egy nő és egy bíró. Az utóbbinak az előbbi kettő írott válaszai alapján kell kitalálnia, hogy mi a válaszadók neme. Erre a sémára épül fel a mesterséges intelligenciát mérő Turing-teszt, amiben az egyik résztvevőt lecserélik egy gépre, amely az emberek intelligens viselkedését imitálja. A bírónak azt kell kitalálnia, hogy mikor kap választ géptől, és mikor embertől.

Turing idejében még nem léteztek olyan hardverek és szoftverek, amikkel akár csak megközelítőleg szimulálni lehetett volna egy emberi társalgást. A számítógéptudomány negyven év töretlen fejlődés után jutott el arra a szintre, hogy érdemes volt ismét elővenni Turing értekezését. 1990-ben Hugh Loebner megalapított egy díjat, amit a mesterséges intelligencia úttörőinek osztanak ki évről évre. Ennek Loebner-díj a neve, az Alan Turingról elnevezett Turing-díjat nem a mesterséges intelligencia, hanem a számítógéptudományban elért nagy horderejű technikai újításokért ítélik oda. A díjért folyó verseny szabálya nagyon egyszerű, a csevegőrobotoknak arról kell meggyőzniük a bírákat, hogy ők valójában emberek. A fődíjat még senki sem vitte el, és néhány kivételtől eltekintve a bírák mindig pontosan tudták, hogy mikor csevegnek emberrel. Michael Frank, a Stanford Egyetem nyelvi laboratóriumának vezetője szerint sokat elárul a díjról, hogy a beszélgetésben nem adnak feladatot a számítógépnek. A mesterséges intelligencia szakértője szerint a kötetlen társalgás sokkal egyszerűbb, mint amikor valamilyen feladatot is meg kell oldani. Noah Goodman, aki szintén a Stanfordon kutatja a mesterséges intelligenciát, a számítógépek rugalmatlanságában látja a legnagyobb problémát. Frank és Goodman szerint fontos, hogy a gépek a társalgás összefüggéseit is érzékeljék, tudjanak a sorok között olvasni. Az igazán jó általános célú mesterséges intelligenciának nem azt kell megértenie, hogy mit mondunk neki, hanem azt, hogy mire gondolunk. Ehhez pedig Goodman szerint arra kell megtanítani a gépeket, hogy jobban tudjanak találgatni.

A diskurzusok újra tervezésének időszaka

A jelenünk lehet azaz időszak, amikor a mesterséges intelligencia (AI) eredményei a hétköznapokban is megmutatkoznak majd alapjaiban változtatva meg az életünk minden területét. Naponta érkeznek hírek arról, hol, milyen területen segítik, akár helyettesítik egyre jobban az embert okos robotok, számítógépek. Ma már alig van olyan komoly iparág, ahol az AI ne lenne megtalálható, noha némely szektorban még éppen csak elkezdődött pályafutása. Vannak olyan területek, ahol már nem lehet nem tudomást venni róla. Ugyan az önvezető autók még nem tökéletesek, de bizonyos, hogy egy nap ezek fognak minket egyik helyről a másikra juttatni.

 Az oktatásban a könyveket az AI segítségével digitalizálják, korai fejlesztési fázisban lévő oktatási segéderők szolgálják az emberi tanítókat, arcanalízissel tapogatják le az érzelmeket, segítenek eldönteni, ki élvezi a tanítást, ki unatkozik, ki küzd az anyaggal, így lehetővé téve az egyéni tanítási folyamatot. Illetve a távoktatásban használható az AI, az eLearning keretében.  Az AI a mindennapi munkájában is segítheti a tanárokat. Egyszerűsítheti az adminisztrációt, legyen szó akár az értékelésről, a jegyek beírásáról, felszabadítva rengeteg időt arra, hogy a tanárok akár célzottan segítsenek a felszabadult energiájukkal egyes diákoknak. Az algoritmusok már most is könnyen megbírkóznak a feleletválasztós tesztek kiértékelésével, és léteznek algoritmusok, amik magabiztosan értelmezik az írott szöveget. Évek kérdése, hogy olyan rendszerek álljanak fel, amik játszi könnyedséggel értékelnek egy történelemesszét akár.

Mesterséges intelligencia mint könyvtáros ? 

A mesterséges intelligenciára izgalmas, de a könyvtárakat sokáig kevésbé érintő terület volt. Időnként előtérbe került elsősorban a mennyiségű információnövekedés miatt.

A könyvtári szakterületen folyamatosan aktuális az adatok és információk gépi azonosítása, felismerése és keresése. A természetes nyelvi keresés, a beszédfelismerés, a gépi tanulás programjai meghozták az első sikeres alkalmazásokat, pl. az ún. chatbotokat, könyvtári robotokat, gépesített asszisztensi funkciókat. A természetes nyelvi keresők tapasztalatain okulva a könyvtárosok sokat foglalkoznak az adatok egységesítésével és a nyelvi struktúrák létrehozásának megalapozásával. A külföldi rendszerek, nem hozták meg a könyvtári keresésben követelményként megfogalmazott igénynek megfelelő eredményt a teljesség és pontosság együttes érvényesülésére. Így továbbra is fennálltak azok a keresési problémák, amelyeknél világosan látható volt, hogy a keresett kifejezések előfordulásainak kimutatása nem nyújtja megfelelő szinten a tartalom jellemzését.

AI a gépi adat feldolgozás szolgálatában

A könyvtárakban a növekvő információmennyiség strukturálása, a keresőnyelvek aktualizálása, az adatformátumok fejlesztése erős terheket jelentettek és új kompetenciákat igényeltek. A folyamatosan változó informatikai követelmények, és a szakmai feladatok változása miatt a rendszer korábbi zárt keretei felbomlottak, az új technológia beáramlott az IKR rendszerekbe és a könyvtári folyamatokba. De mind ez még nem bizonyult elegendőnek a géppel feldolgozható adatok vonatkozásában. A nemzetközi könyvtári informatikai szolgáltatók kutatták a módszereket és az új adatformátumok szabályozásán dolgoztak az FRBR forrásfeldolgozó alapján, együttműködve a W3C munkabizottságaival. Az FRBR forrásleíró módszertan nagy előrelépést jelentett a webes technológia könyvtári felhasználásában. A dokumentumok helyett a művek, alkotások, objektumok leírásának új alapelvét megteremtve a művek különféle manifesztumai kapcsolódhattak egy eszmei mű leírásához, megteremtve az adat- és információhálók fejlődésének alapjait. A fejlődés következő lépcsőfoka a „data of web” fejlődési irány volt. A leírás alapegysége a rekord helyett az adat lett, amely a hálózaton adat gráfok formájában végtelenül bővíthető struktúrákba rendeződik. Data of web a dokumentumokra jellemző adathalmazok önállósult tömege különböző szabványos, a gépek számára felismerhető, értelmezhető és kereshető formátumokban. A könyvtári rendszerekben indexelhető, authority adatkörök alapján kialakultak az un. hálózati tudás- vagy információs gráfok a weben, amelyek a művekre leginkább jellemző adatstruktúrákhoz kötötték a további kapcsolatok lehetőségét: a mű címe, szerzők, hely, idő, esemény, stb. A világ entitásai megnevezéseinek kapcsolatairól állítások fogalmazhatók meg géppel olvasható és értelmezhető módon. 

A fenti folyamatok rövid bemutatja a természetes fejlődést, amely a könyvtári strukturált rendszerektől a szemantikus web formalizált és géppel értelmezhető nyelvén át a mesterséges intelligencia könyvtári alkalmazásához vezetett. 

De az a tény, hogy a könyvtárakban szükségszerű a mesterséges intelligencia használat még nem jelenti azt, hogy a könyvtárosra nincs szükség jelenleg...