Technology

mesterseges_intelligencia
Forrás: Innomag.no

Mesterséges intelligencia? Nem kell félni (még)

A mesterséges intelligencia és a mai világunkra kifejtett hatása volt a Neumann János Számítógép-tudományi Társaság éves konferenciájának a középpontjában. A következtetés: érdemes a mesterséges intelligenciára odafigyelni, de egyelőre eszköz szintjén marad az MI.

Alföldi István, NJSZT
Alföldi István, NJSZT
Megnyugodhatnak a világ végétől félő IT-sok, akik egy olyan jövőt képzeltek el, ahol a gépek először elveszik munkánkat, majd öntudatra ébrednek és teljesen elpusztítanak bennünket – a mesterséges intelligencia még csak eszközként létezik és használható, és nem forgatja fel fenekestül világunkat.

A Neumann János Számítógép-tudományi Társaság november 28-i, budapesti éves konferenciáján a mesterséges intelligencia volt a középpontban. Ha a mesterséges intelligenciával felvértezett robot beül a kádba, attól még nem lesz Archimédesz, és fedezi fel a vízben működő felhajtóerőt, hanem csak egyszerűen vizes lesz – mondta előadásában Papp László, a Gartner Magyarország ügyvezető igazgatója, aki szerint az emberiség a folyamatos tanulással biztosíthatja, hogy mindig is szükség lesz munkájára, elméjére.

Az MI paradigmái

Fontos meghatározni, mit nevezünk mesterséges intelligenciának, ahhoz, hogy el tudjuk dönteni, félünk vagy sem tőle – véli Mihálydeák Tamás, a Debreceni Egyetem informatikai karának dékánja. Mivel nehezen megy ennek a fogalomnak a meghatározása, ezért ismeretlenként kezelik az emberek, amitől ösztönszerűen félnek – pedig nem kellene.

Az egyetemi tanár szerint az MI paradigmái: a szimbolizmus (az emberi problémamegoldó gondolkodás folyamatai szimbólumokon végrehajtott átalakítások); a konnekcionizmus (az intelligencia az összekapcsolt neuronok együttműködésének eredménye); és a behaviourizmus (az intelligencia az érzékeléstől és a viselkedéstől függ).

A gépi tanulás fogalmát ismertette részletesebben a Csáji Balázs Csanád, az MTA Sztaki tudományos főmunkatársa. Jelenleg a mesterséges intelligencia felügyelt tanulás szerint gyarapszik tudással. Ekkor az algoritmus megadott bemeneti-kimeneti minták alapján tanul, példákkal, vagyis megadják számára több millió alkalommal, hogy a kérdésre mi lehet a válasz, hogy majd önmaga döntse el következő alkalommal. A módszer kép, hang feldolgozására kiválóan alkalmas, viszont hátránya, hogy sok mintára van szükség. Ezt a módszer a legelterjedtebb, létezik még az önszervező tanulás (nincs kimeneti érték, csak bemeneti, az adatok hatékony tömörítésére alkalmas), illetve a megerősítéses tanulás (adott bemenetre nem csupán egy jó választ adhat).

A labda nem fér a táskába

Rajtunk áll, hogy mire tanítjuk a számítógépet – nyugtatott meg mindenkit Farkas Richárd, a Szegedi Tudományegyetem adjunktusa, aki arra a kérdésre kereste a választ, hogy érti-e a szöveget a mesterséges intelligencia. (Még nem.) "A labda nem fér bele a táskába, mert túl nagy" mondatban az emberek megértik, hogy a labda nagy és az nem fér be a táskába, a gép számára azonban még mindig nehéz ehhez hasonló összefüggést megállapítani, főleg a szabad szórendű magyar nyelv esetében.

Az eseményen a társaság több díját kiosztották, többek között a Kovács Attila-díjat, mely az Év informatikai újságírója címet is jelenti. Az idén a díjat Zsiborás Gergő, a Forbes szerkesztője vehette át. A díjakat Friedler Ferenc, az NJSZT elnöke és Alföldi István, az NJSZT ügyvezető igazgatója adta át.