A béta generáció hajnalán egyre többször kerül elő a kérdés, megváltoztat-e minket a mesterséges intelligencia (MI), ha igen, akkor, hol és milyen pontokon. Vajon milyen társadalmi és egyéni változásokat hozhat? Mire érdemes felkészülnünk? Mi különböztet meg minket, embereket a mesterséges intelligenciától?
Gestalt coach-ként üléseim során mind a saját, mind a coachee személyes, fizikai jelenlétével is dolgozom. Az energia változása fontos pillanat, akár mérföldkő is lehet egy folyamat során. Ez az energiaváltozás a megjelenő érzéseken alapszik. A kiváltó okai, a coachee egyéni értelmezése jelentőséggel bíró tényezői a fejlődésnek.
Gyerekkorom óta érdekelnek az emberi érzések, hogy honnan erednek, mik okozzák érzéseink megjelenését? Mennyire egyediek? Hogyan dekódolhatóak? Milyen formában jelennek meg nyelvünkben? Hogy hatnak az érzések a gondolatainkra, énképünkre és fordítva, meghatározzák-e a gondolataink az érzéseinket? Ha korlátozó hiedelmeink a negatív polaritású érzéseink kondicionálásának eredményei, akkor visszafelé is működhet: befolyásolni tudjuk saját érzéseinket? Kíváncsiságom a pozitív pszichológia irányába vitt.
A mesterséges intelligencia megjelenése számos kérdést vetett és vet fel a mai napig szakmán belül is. Miben más az ember, mint a gép? Képes lehet a mesterséges intelligencia felismerni, azonosítani az árnyalt emberi érzéseket és kiváltó okait? Képes érzések megélésére? Lecserélhet-e minket, hús-vér coach-okat az MI? Megalapozott a félelmünk?
Az alábbi írásomban a mesterséges intelligenciát az emberi érzelmek aspektusából közelítem meg. Tanulmányom célja rávilágítani arra a tényre, hogy bár vannak információink, vannak tapasztalataink az MI-vel kapcsolatban, tudásunk jelenleg is korlátozott. Léteznek olyan tényezők, amiket eddig még nem, vagy nem eléggé vizsgáltunk, így azokkal kapcsolatban pusztán feltételezések mentén haladunk.
A következtetések a saját következtetéseim, logikus gondolkodás mentén, irányt adva a tovább gondolásra a konstruktív diskurzusra, de ezek semmiképpen sem kőbevésett állítások.
Az emberi érzések
Érzéseink bonyolultak, összetettek és egyénileg árnyaltak. Ahhoz, hogy a címben feltett kérdést megválaszolhassuk, fontos tudni, honnan erednek érzéseink. A szó etimológiailag a latin sensus -érzék szóból ered valamely külső hatás, tényező érzékelésére utal. (Gerstner Károly, 2011-2022). Az érzéknek, érzetnek pedig még kulcsszerepe lesz a továbbiakban.
Az ember az ókor óta kutatja és igyekszik magyarázatot találni érzéseinek eredetére, kialakulásuk okára. Richard Firth-Godbehere Az emberi érzések története könyvében zseniálisan foglalja össze, hogy az egyes korokban milyen értelmezések voltak irányadóak érzéseinkkel kapcsolatban. Egészen más az ókori érzelemfelfogás a mai legmodernebb kutatások által alátámasztott értelmezéshez képest.
A modernkori érzelemkutatás alapjait Paul Ekman munkássága fektette le. Az amerikai pszichológus a darwini teóriát felhasználva, -mely szerint az érzelmeink veleszületettek és nem tanult válaszmintázatok, ezért a környezeti és kulturális háttér nincs rájuk hatással-, írta meg saját következtetéseit és forgatta fel a korábbi érzelmekkel kapcsolatos tanokat. (Ekman P., 1971, Darwin Ch., 1872.)
Ekman hat alapérzelmet határoz meg. Ezek az öröm, bánat, düh, meglepődés, félelem és undor. Társítsunk hozzá karaktereket és meg is kapjuk az Agymanók című Disney filmet. Tovább gondolva született meg a népszerű rajzfilm második része újabb érzelmek megjelenésével, úgymint: unalom, nyugalom, bizalom, zavar, őrület, féltékenység, serénység, szorongás, zsenialitás és kedvesség. Ezek azonban sokkal inkább értelmezések, amire a későbbiekben részletesen ki is térek. (Ekman, P., 2011)
Feltételezi, hogy az arckifejezések detektálhatók, s ezek alapján az érzések beazonosíthatók. Erre az állításra Ekman és csapata egy egész iparágat épített fel. Rendszerét a Microexpression Trainig Tool elnevezésű képzési rendszerként (MTTE – az oldaluk ma már nem elérhető) értékesítette. A szeptember 11. amerikai terrortámadást követően még az amerikai Közlekedésbiztonsági Hivatal (TSA – TransportatipnSecurity Administration) is bevezetette a SPOT programot (Screening Passengers by Observation Techniques – az utasok átvilágítása megfigyelési technikákkal). A reptéri utasmegfigyelő rendszer alkalmazottait is ezzel a technikával képezték ki. Ám a törekvés csúfos kudarcot vallott (Firth-Godbehere, R., 2023 302.).
Vajon miért? Mert a rendszer alapját az ekmani érzelemfelismerés adja, aminek hátterében a nyugati társadalmakban végzett kutatások állnak. Az adatok egy globálisan vett szűk rétegre vonatkoznak (WEIRD réteg = western, educated people from industrialised, rich democratic countries), amit nem lehetett általánosságban alkalmazni más kultúrákból származó egyének esetében (Heinrich, J., Heine J. S., Norenzayan, A., 2010)
Itt merült fel először a kérdés, hogy léteznek-e alapérzelmek, vagy valami egészen mást lenne érdemes keresnünk és kutatnunk? Ezzel a gondolattal máris eljutottunk a mesterséges intelligenciához és érzéseihez.
A magérzetek
Ha az ekmani tanokat elvetjük, vagyis ha nincsenek alapérzelmek és azokhoz köthető arckifejezések sem azonosak mindenkinél, akkor hogyan tovább? Ha hibás a korábbi érzelemdefiníció, akkor valójában mik az érzelmek (Feldman Barrett, L., 2012. 413-29.)?
Van-e valami alap, közös rendszer, ami általánosságban igaz minden élő emberre a Földön?
Ezt a kérdéskört kutatja Lisa Feldman Barrett pszichológus és csapata a bostoni egyetemen (Northeastern University, Boston, Massaschusetts). Barrett egészen az ókori érzelemfelfogásig megy vissza, amely az érzelmeket a test felkavarodásaként értelmezi (plátói érzések; Platón, 1984). Leegyszerűsítve a teoriát arról van szó, hogy a test homeosztázisra törekszik. Minden külső vagy belső tényező, ami ebből a homeosztázisból kibillenti egy testi érzetet generál. Ezt az érzetet fogja az agy korábbi tapasztalatai alapján valamilyen formában értelmezni és társít hozzá egy érzést/érzelmet.
Ez az érzeteket nevezi Barrett core affect-nek vagyis magérzeteknek (Feldman Barrett, L., 2017., 7. How the brain makes emotions). A magérzetek minden emberi érzés kiváltói és gyökérokai. Ehhez kapcsolódóan jelennek meg az érzések, amik már a magérzetből fakadó értelmezéseink. Ezen értelmezéseink alapja a környezeti tényezők: a hely, ahol élünk, az kor, amiben születtünk, a társadalom, aminek tagjai vagyunk és mikro szinten a család, amihez tartozunk, ahonnan szokásainkat hozzuk, amiben felnőttünk. Magérzeteink értelmezését – vagyis érzéseinket – befolyásolja eddigi életünk minden megélt korábbi tapasztalata. Ez a felismerés fordulópontot jelent a mesterséges intelligencia kutatásában is.
Álmodnak-e az androidok elektronikus bárányokkal?
A kérdés Philip K. Dick 1968-ban azonos című regényének kulcsmomentuma és azt a filozófiai kérdést feszegeti, hogy az emberi kinézetű és viselkedésű androidok vajon képesek-e az érzésekre és az álmokra. A főszereplő Rick Deckard fejvadászként dolgozik és feladata, hogy felkutassa, kiszűrje és likvidálja azokat a robotokat, akik nem képesek az érzésekre azon belül is az empátiára. A regény nagysikerű filmadaptációja a Szárnyas Fejvadász. A kérdés tehát egyáltalán nem újkeletű.
A félelem az emberi robotoktól és attól, hogy nem tudjuk megkülönböztetni őket, nem újkeletű.]
Mi Deckard módszere? A könyvben egy fiktív Voight-Kampff tesztet használnak azonosítási célra, aminek – nem meglepő módon azonban – van valóság alapja. Méghozzá Alan Turing matematikus 1950-es években megjelent tesztje, melynek vizsgálatának tárgya, hogy képes-e a gép emberi módon gondolkodni és kommunikálni. A teszt a mai napig a mesterséges intelligencia kutatásának alapja. (Turing, A. 1950).
A regényben és a filmben azonban a Voight-Kampff teszttel működő gép különböző fiziológiai reakciókat is mér, mint például a légzés, a szívverés, a pupilla tágulása és a bőrpír, miközben érzelmileg provokatív kérdéseket tesznek fel. Érdekesség egyébként, hogy 2014-ben egy chatbot – Eugene Goostman – sikeresen átment a kommunikációs Turing teszten, bár az eredmény vitatott.
Ecce machina – Íme a gép
Alkalmazva az ekmani arcfelismerő rendszert a tudósok figyelme azon programok és algoritmusok irányába fordul, ami képes gyorsan és megbízhatóan detektálni ez érzéseket. Egy egészen új tudományág született meg az 1900-as évek közepén, az affective computing (érzelmi számítástechnika (W. Pickard, R., 2017).
Innentől kezdve a kutatás ketté válik. Az egyik irány az érzelmeket felismerő gépek készítésének iránya, a másik futurisztikusabb irányzat olyan gép/robot megalkotása, ami képes érezni.
Az érzelmek felismerését számos területen alkalmazzák már az ügyfélélmény fokozására. A hangszínt, a beszéd tempóját, a szüneteket, a megjelenő szavakat (fenyegetést jelentő szavak kiszűrése) viszonylag pontosan értelmezik és akár használják is a különféle algoritmusok. A hangsúly a viszonylagosságon van. Az emberi érzések ugyanis olyan sokrétűek, olyan bonyolultak és összetettek, hogy a kutatók mai állásfoglalása szerint éppen ez a tényező (a kontextus és kultúra értelmezésének összetettsége) lesz az érző gépek veszte (Firth-Godbeher, R., 2023, 305.).
Képes-e a gép érzelmekre?
Ha elfogadjuk, hogy az emberi érzések alapja fizikai érzet megléte, felmerül a kérdés: mi szükséges ahhoz, hogy egy gép valódi, saját, emberi érzésekkel bírjon? Vagyis, hogy ne kognitív módon állítson elő egy értelmezést a rendelkezésére álló adathalmazból méghozzá egyféleképpen, hanem saját tapasztalatai mentén tanuljon és fejlődjön?
Lisa Feldman Barrett szavaival élve: „Az agy nem úgy működik, mint egy fájlrendszer. Az emlékek dinamikusan keletkeznek a pillanat töredéke alatt, és az agy csodálatos képességgel köti össze a múlt darabkáit vadonatúj módon.” (Feldman Barrett, L.: 2018)
De játszunk el egy pillanatra a gondolattal, mire lenne szüksége egy gépnek, hogy saját érzései lehessenek?
Elsősorban olyan fizikai testre, ami képes érzékelésre, ezáltal érzeteinek detektálására (Feldman Barrett, L.: 2018). Egy kamera és vagy mikrofon nem elég, minden érzékszerv szerepet kap: a tapintás, az ízérzékelés, szaglás is a látáson és halláson kívül. Ezeket az érzeteket, érzékeléseket, tapasztalatokat saját magának kell megszereznie, úgy ahogy mi emberek is tesszük csecsemőkorunktól fogva. Ez azért nagyon fontos, mert csak így válhat képessé, hogy saját, egyedi értelmezéseket alakítson ki.
Kognitív disszonanciára nem képes az a gép, amelyik csak egy betáplált értelmezés mentén tud állást foglalni vagy döntést hozni. Az embert épp a bennünk rejlő diverzitás, kiszámíthatatlanság teszi egyedivé. A képességünk, amellyel az örömkönnyeket a bánat könnyeitől megkülönböztetjük.
[3. ábra – A chatGPT válasza, hogy képes-e érzelmekre. ]Végső következtetés – Az MI soha nem fog megölelni
Visszatérve a bevezetőmben felvetett esetleges félelmekre, annak kapcsán, hogy lecserélhetők vagyunk-e egy coaching folyamat során, tudja- e a mesterséges intelligencia a coach jelenlétét helyettesíteni, az én személyes válaszom az, hogy nem. Legalábbis a tudomány mai állása szerint.
Az MI rengeteg adatból képes dolgozni, képes kognitív és beprogramozott értelmezésre, képessé válhat bizonyos érzelmi tényezők azonosítására (vészhelyzetek felismerésére a ChatGPT programokat is felkészítik). Nem képes viszont az aktív jelenlétre, a biztonságos légkör megteremtésére, az érzésekkel való konstruktív és transzformatív munkára és partneri együttműködésre. Ezek az alap coach kompetenciák mind megjelennek egy személyes coaching ülés során.
A mesterséges intelligenciától kérdezhetünk és használhatjuk az életünk számos területén. Tökéletes nagy mennyiségű adat gyors feldolgozásárára vagy előkeresésére, de soha nem fog megölelni szavak nélkül, csak mert észrevett egy elsuhanó árnyat az arcodon.
Még további sok-sok évnyi kutatása szükséges ahhoz, hogy a tudomány eljusson arra a szintre, amikor képessé válik az emberi test teljes reprodukciójára mesterségesen. Természetes úton viszonylag stabilak a képességeink ezen a területen (szaporodás), de még így is akadnak működőképes genetikai anomáliák, amiket alig ismerünk.
Azon a napon, amikor az emberiség eljut odáig, hogy elmondhatja, képes volt megalkotni az érző gépet, máris szembesül a filozófiai kérdéssel: meddig gép a gép és hol kezdődik az ember?
Felhasznált szakirodalom:
- Gerstner Károly: Új magyar etimológiai szótár. Béta-változat. Budapest, MTA Nyelvtudományi Intézet / ELKH Nyelvtudományi Kutatóközpont, 2011–2022.
- Firth-Godbeher, R. : Az emberi érzések története, Budapest, Európa, 2023
- Darwin: Az érzelmek kifejezése embereknél és állatoknál, 1872.
- Ekman P: Leleplezett érzelmek, Kelly, 2011
- Henrich, Joseph and Heine, Steven J. and Norenzayan, Ara, The Weirdest People in the World? (May 7, 2010). RatSWD Working Paper No. 139, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1601785 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1601785
- Feldman Barrett, L.: Emotions are real, Emotion, 12. vol 3. (2012).
- Feldman Barrett, L.: How emotions are made, The secret Life of the Brain, Houhton Mifflin Harcourt, 2017
- Platón: Phaidón. Platón összes művei I-III. I kötet. Budapest, Európa, 1984.
- Russell, J., Barrett, L.: Core affect, prototypical emotional episodes, and other things called emotion: Dissecting the elephant, Journal of personality and social psychology vol. 76.
- K. Dick, P.: Álmodnak-e az androidok elektronikus bárányokkal, Budapest, Agave Könyvek, 2024.
- Turing, A.: Computing Machinery and Intelligence, Mind folyóirat, 1950
- W. Pickard, Rosalind: Affective computing, 1997.
- Feldman Barrett, L.: Can machines Percieve Emotion? Google Talks, 2018, https://youtu.be/HlJQXfL_GeM?si=XvM2WVg1NwPw6O_b
Dorozsmai Viki
Bölcsészként közel áll hozzám az írott és az élőnyelv, a kommunikáció. Szakterületem az emberi játszmák és kapcsolatok, a generációs különbségek. Az emberi viselkedési mintázatok, háttér motivációk tanulmányozása, elemzése és ezek megváltoztatása az egyéni érdekek mentén.
Hiszem, hogy a világ változása újfajta igényeket generál mind magánéleti, mind business területén. Ezek az igények pedig újfajta kihívások elé állítanak minket coach-okat is. Ezek a kihívások színesek és izgalmasak, amik lehetőséget teremtenek a folyamatos fejlődésre és tanulásra.
