Csak néhány kattintásra van a mesterséges intelligencia

Olvasási idő 5 perc
Kkv 011 1080x610 1

Nem a távoli jövő zenéje és nem is csak a legnagyobb vállalatok játékszere a mesterséges intelligencia. A technológia számtalan formájában már körülöttünk van, és bár dolgozni nem fog helyettünk (így a munkánkat sem veszi el), de már most is számtalan helyen teheti hatékonyabbá akár egy kisvállalkozás életét.

Ahhoz képest, hogy manapság mennyi szó esik a mesterséges intelligenciáról (MI, vagy angolul artificial intelligence, AI), és mennyire forradalmi technológiának állítják be, egyáltalán nem új keletű dologról van szó. Az MI már legalább 40 éve csak öt évre van a megvalósulástól, vagyis az olyan rendszerek megalkotásától, amelyek egyenrangú partnerei az embernek, ha éppen felül nem múlják őt minden tekintetben.

Ez a kor nem jött el. Nem alkották meg még 3PO-t a Csillagok Háborújából, a HAL9000-est a 2001: Űrodüsszeia-ból, de szerencsére a Terminátor Skynetjét sem. Ugyanakkor már nincs olyan, összetett gondolkodást igénylő játék, ahol a számítógép ne bizonyult volna jobbnak a legjobb embernél. Ez pedig azért van, mert a mesterséges intelligencia nem olyasvalami, ami az egyik pillanatban még nincs, aztán hirtelen megszületik. Sokkal inkább egy széles spektrumról, technológiák és alkalmazási lehetőségek bőséges tárházáról beszélhetünk, amelyből sok minden már megvalósult, másokra pedig még várni kell. Ráadásul nincs általános mesterséges intelligencia, sokkal inkább szakosodott rendszerek, alkalmazási területek vannak. A Deep Blue nem lett volna jó a go-ban, és egy beszédfelismerésre tervezett rendszer nem tudna tőzsdei előrejelzéseket adni.

Hogyan lesz egy szimplán intelligens rendszerből mesterséges intelligencia?

A legfontosabb különbség a gépi tanulás. Egy simán intelligens rendszerbe előre betáplálják a szabályokat vagy bemeneti változókat és az azokra adható válaszokat: bizonyos feltételek esetén X dolog történik, más feltételek mellett Y dolgot hajt végre a rendszer. Mesterséges intelligenciáról akkor beszélhetünk, ha a gép olyan módon hajt végre feladatokat, amelyekre nem az ember tanította meg – vagyis tanul.

A gépi tanulásnak számtalan módszere van, önálló tudományágnak számít, így itt nem is érdemes belemenni a finomságaiba. Annyit mindenképpen érdemes viszont tudni róla, hogy a hatékony tanuláshoz sok, nagyon sok adatra van szükség. A digitalizáció korában ez már nem akkora nehézség, de azért előnyben vannak azok a cégek, országok, ahol szinte korlátlan mennyiségben állnak rendelkezésre adatok – gondoljunk csak az olyan vállalkozásokra, mint az Amazon, a Facebook vagy a Google, avagy olyan országokra, mint az állampolgárai megfigyelését mesteri szinten űző Kína. Nem véletlen, hogy a különféle felmérések szerint az USA és Kína előrébb tart az MI felhasználásában, mint Európa: több szabadalmat jegyeznek be, több pénz ömlik a startupokba, több megoldás hasznosul üzletileg.

Magyar mesterséges intelligencia fejlesztések

Azért Európa és Magyarország sem adja magát könnyen. Itthon a tavaly alapított Mesterséges Intelligencia (MI) Koalíció fogja össze és koordinálja az ilyen irányú piaci és kormányzati erőfeszítéseket. A Koalíció 180 tagja között egyaránt megtalálhatók az MI fejlesztésében és felhasználásában érdekelt piaci vállalkozások, kormányzati szervek és intézmények, illetve egyetemek, kutatóintézetek. Az egyik legfontosabb feladata Magyarország MI stratégiájának kidolgozása, de fontos szerepet vállal az érdeket felek összehozásában és az MI-vel kapcsolatos tájékoztató kampányok szervezésében, a technológia társadalmi tudatosításában.
Magyar fejlesztések is akadnak már szép számmal. Ezeket jól összefoglalja az MI Koalíció által fenntartott miagyakorlatban.hu weboldal, ahol nem csak már kész és használatban lévő megoldásokról olvashatunk, hanem egyes alkalmazásokat ki is próbálhatunk. Az ezen az oldalon összegyűjtött megoldások azt is jól példázzák, hogy mely területeken a legkönnyebb vállalati felhasználóként is belekóstolni az MI világába:

  • Szövegfelismerés: a chatbotok felismerik a csevegőablakba beírt szövegben szereplő kulcsszavakat, és az alapján kitalálják, hogy mit szeretne, mire kíváncsi az ügyfél. Ez alapján megadja a választ vagy a megfelelő weboldalra irányítja a felhasználót és csak akkor kapcsol hús-vér ügyintézőt, ha másképp nem megy a kiszolgálás. Egy másik válfaja nem strukturált szövegekben (például Facebook-bejegyezésekben) képes hasonlóképpen meghatározni a kulcselemeket, és azokból érzelmekre következtetni.
  • Beszédfelismerés: ugyanazt tudja, mint a fentiek, csak éppen nem az írott, hanem a beszélt szöveg alapján. Már ma is használják call centerekben (valószínűleg sokan beszélgettek már Vandával, a Magyar Telekom virtuális asszisztensével), illetve az ügyfelekkel folytatott beszélgetések felvételeinek hangulatelemzésére.
  • Kép- és videóelemzés: ennek révén nem csak azt lehet megmondani, hogy kutya vagy macska van a képen, hanem automatikusan osztályozhatók nagy tömegű kép- és videóanyagok. Az arcfelismerést széles körűen használják a bűnüldözésben, de az MI-vel támogatott képelemzés új alapokra tudja helyezni például a gyártmányok minőségellenőrzését is.

Mindez csak kis ízelítő abból, amire a mesterséges intelligencia képes. Nagy méretekben egészen elképesztő eredményekre lehet jutni. Az IBM Watson-ja (illetve annak egyik alkalmazási területe) például orvosi szakcikkek, valamint CT- és MR-felvételek millióinak elemzése alapján tanulta meg a daganatos elváltozások felismerését, és ma már számtalan orvosnak segít a diagnózis felállításában.

Nem kell azonban világcégnek, de még nagyvállalatnak sem lenni ahhoz, hogy egy vállalkozás a saját szolgálatba állítsa az MI-t. Chatbotot könnyen üzembe lehet állítani és egyre több, MI-vel támogatott megoldás szolgáltatásként is elérhető az interneten. Ha a cél megvan, és az elhatározás megszületett, az MI már ma is segíthet bárkinek.

Amikor a gép jobb, mint az ember

1997: Az IBM DeepBlue elnevezésű számítógépe megveri sakkban a regnáló világbajnokot, Gari Kaszparovot. Ma már az okostelefonok futó sakkprogramok is egy nagymester szintjén játszanak.

2011: Megint az IBM, de ezúttal egy másik gép. A Watson nevű rendszer két korábbi nyertest legyőzve megnyerte az USA-ban rendkívül népszerű Jeopardy! tévés vetélkedőt.

2017: A Google AlphaGo Master rendszere a sakknál sokkal összetettebbnek gondolt go-ban is legyőzte a világ legjobbját, Ke Jie-t.

2017: A Libratus program négy emberi játékost is legyőzött Texas Hold’em pókerben.Mondd el véleményedet a cikkről

Mondd el véleményedet a cikkről, hogy minél jobb tartalmat tudjunk írni számodra!

Írd le, mi meghallgatjuk!

Oszd meg a cikket!

Iratkozz fel hírlevelünkre!

Hírek, események, új termékek és még sok más vár rád hírlevelünkön!