Navigációs menü

Vagy találkozik intelligens emberek, A párod talán nem is olyan okos, mint gondolod

Intelligens és annak látszó emberek | Hasznáelak.hu

Milanovich Domi Finy Petra: A nagy mesélők azért fontosak, mert tükröt tartanak a rendszernek Vajon mi a mesterséges intelligencia jövője? Tényleg tartanunk kell tőle, hogy a technológia az emberiség ellen fordul?

Gyimóthy Tibor, a Szegedi Tudományegyetem Mesterséges Intelligencia Kutatócsoportjának a vezetője válaszolt a kérdéseinkre. Néhány évtizede a science fictionök által vizionizált világ még élénk fantáziával megáldott írók szüleményének tűnt: az űrutazás, a mobiltelefon vagy az intelligens gép, amivel emberi nyelven beszélgethetünk.

Ma az újabb és újabb technológiai forradalmak korát éljük. Az interneten pillanatok alatt lefordíttathatunk egy programmal egy idegen nyelvű szöveget többé-kevésbé érthetően, testetlen asszisztensek tanácsát kérhetjük ki újonnan vásárolt porszívónk használatáról, és karnyújtásnyira vagyunk attól, hogy önvezető autók utasai lehessünk.

Gyimóthy Tiborral, a Szegedi Tudományegyetem Mesterséges Intelligencia Kutatócsoportjának vezetőjével a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásáról, jövőjéről és veszélyeiről beszélgettünk. A mesterséges intelligenciára gondolva szinte elkerülhetetlen, hogy lelki szemeink előtt két lábon vagy találkozik intelligens emberek robotok ne jelenjenek meg, pedig a mindennapjainkban jelen lévő technológiáról van szó.

Maga a megnevezés valóban egy kicsit misztikus, de napjainkban a mesterséges intelligencia nagyon népszerű, sok újságcikk, tévériport szól róla, ezért az emberek többségében már kezd kialakulni egy kép arról, hogy ez egy olyan valami, ami gyakorlatban is alkalmazható megoldásokat produkál. Nyilván egy kicsit megpróbáljuk leutánozni az emberi agy működését, vagy azt, ahogyan az ember működik. Ez volt egykor az álom, de mostanában eléggé kikristályosodtak azok a területek, ahol a mesterséges intelligencia a gyakorlatban is használható eredményeket produkál: ilyenek vagy találkozik intelligens emberek gépi tanulás és annak különböző alkalmazásai, a természetes nyelvi feldolgozás, a beszédfeldolgozás, a képfeldolgozás.

Tartalomjegyzék

Sokszor talán nem is sejtjük, amikor mesterséges intelligenciával találkozunk. Pedig szinte mindenki találkozik vele. Vegyük például a Google Fordítót.

Bár ezek nem éppen a legpozitívabb tulajdonságok, kutatások igazolják, hogy ezek a jellemzők mind összeköthetőek a magas intelligenciával.

A szövegfordítók mögött komoly mesterséges intelligencia alkalmazása áll. Léteznek intelligens asszisztensek, akikkel emberi nyelven tudunk beszélgetni, és akik úgymond értelmes kérdéseket tesznek fel, amikor panaszkodunk a hálózati szolgáltatás minőségére.

Vagy ott vannak az önvezető autók: már itt kopogtatnak az ajtónkon. Ez a lehetőség is nagyon sokat köszönhet annak, hogy a gépi tanulási algoritmusok az utóbbi időben robbanásszerűen fejlődtek.

Mensa – Wikipédia

Vajon találkozhatunk velük a jövőben ember formájú gépekként? Az, hogy egy számítógépre ráhúzunk egy emberi formátumot, jó játék. Én úgy gondolom, hogy az adott alkalmazás dönti el, milyen formában jelenik meg az adott robot vagy intelligencia. Vannak olyan robotkísérletek, amikkel mondjuk az emberi mozgást próbálják modellezni.

emma megismerjük egymást

Most már olyan intelligens robotok is léteznek, akik föl tudnak emelni egy tojást anélkül, hogy összetörnék. Lépegetnek, sőt futnak is, vagyis az emberi mozgást tudják valamilyen módon utánozni.

  1. A Mensa HungarIQa szervezeti felépítése az alakulás óta számos változáson ment át, ahogy a feladatkörök is egyre bővültek, és a tagság számára nyújtott lehetőségek mellett folyamatosan megjelentek a közhasznú célok is.
  2. Társkereső fénykép profilt

De ennél talán még érdekesebb, hogy az emberi agyat mennyire tudják utánozni. Meg tudnak-e oldani olyan problémákat, amikről úgy gondoltuk, hogy csak az ember képes rá?

Illetve vannak olyan problémák, amiket sokkal gyorsabban, úgymond sokkal intelligensebben is meg tudnak oldani, mint mi, emberek. A Szegedi Tudományegyetem Mesterséges Intelligencia Kutatócsoportjának élén ezeknek a gépeknek a tanulásával és az alkalmazásukkal foglalkozik.

Hogy kell elképzelni ezt a területet? Nagyon büszkék vagyunk arra, hogy a mi kutatócsoportunk a legrégebbi kutatócsoport Magyarországon, több mint húsz évvel ezelőtt vagy találkozik intelligens emberek.

n1 társkereső

Abban az időben a mesterséges intelligenciára még kicsit ferde szemmel néztek, azt mondták, hogy akinek nincs természetes intelligenciája, az próbál mesterséges intelligenciával foglalkozni. Ez nyilván csak tréfa, de az igazság az, hogy akkor még nem volt olyan népszerű a mesterséges intelligencia, mint napjainkban.

Egyrészt voltak elméleti jellegű kutatásaink, főleg a gép tanulásának az elméleti, informatikai problémáival foglalkoztunk. Ezen túl pedig erőteljes irányként bontakozott ki a természetes nyelvi feldolgozás, azon belül is a magyar nyelv feldolgozása, illetve a beszédfeldolgozás mint alkalmazási terület.

Akkoriban ez a két vonal volt markánsan jelen. Én voltam a csoport helyettes vezetője, aztán elmozdultam a szoftverfejlesztés irányába, majd mint a mesterséges intelligencia kutatócsoport vezetője tértem vissza. Az utóbbi időben a képfeldolgozási irány egy nagyon intenzíven fejlesztett terület a gépi tanulás terén.

Sok éles ipari projektünk vagy találkozik intelligens emberek multinacionális cégekkel, mesterségesintelligencia-módszereket alkalmazunk képi feldolgozásra.

A párod talán nem is olyan okos, mint gondolod - Dívány

Megjelent egy másik, markáns irány is, ami azt vizsgálja, hogyan lehet biztonságossá tenni ezeket a mesterségesintelligencia-modelleket, mert egyáltalán nem megnyugtató, ahogyan működnek, de sokszor nem tudjuk, hogyan tegyük ezt. Nagyon kockázatos tud vagy találkozik intelligens emberek olyan modellekre bízni döntéseket — sokszor kritikus helyzetben —, amiknek a működését nem értjük, főként a deep learning esetében.

A hagyományos gépi tanulási algoritmusoknál jellemzően a tanulási modellt készítő szakember megpróbál a nyers adatokból olyan jellemzőket származtatni, amelyek alapján pontos döntéseket lehet hozni. Ha viszonylag kevés adat áll rendelkezésünkre, akkor ezek a megoldások felveszik a versenyt a deep learning, vagyis mélytanulás alapú megoldásokkal. Ha sok címkézett adatunk van, akkor a mélytanulási módszerek jóval hatékonyabbak.

A deep learninges algoritmusok több lépésben több rétegben tanulnak.

Tényleg az emberiség ellen fordulhat a mesterséges intelligencia?

Maguk próbálják megtalálni azokat a jellemzőket, amelyek alapján a végső modellt felépítik. Az, hogy nem megnyugtató a mesterségesintelligencia-modellek működése, azt jelenti, hogy esetleg nem jó választ adnak? Nem azt mondom, hogy teljesen feketedobozként működnek. Az utóbbi évek nagy áttörését mindenképpen a deep learning jelentette.

A világ legmélyebben gondolkodó, legintelligensebb emberei általában végtelenül magányosak és boldogtalanok. Vajon a világ ennyire rossz, vagy az egész az ő hibájuk? Íme 6 ok, ami elveszi az okos emberek örömét. Hajlamosak mindent túlelemezni Az intelligens emberek hajlamosak mindent túlgondolnia végletekig elemezni, ez pedig néha elég nyomasztó eredményekre vezet. Magasak az elvárásaik Sokat várnak el a munkájuktól, a filmektől, a kapcsolataiktól és önmaguktól.

Megjelent a technológia, a módszertan és az eszközök ahhoz, hogy szinte bárki tudjon deep learninges modelleket fejleszteni. Ha van elég adatunk, számítógép-kapacitásunk és megvannak az algoritmusok hozzá, akkor viszonylag egyszerűen taníthatunk egy modellt, ami például alapfelismerési problémákat old meg.

Példákat adunk neki, és megtanul egy módszert arra, hogy hogyan lehet mondjuk valakinek az arcát felismerni, vagy urambocsá a közlekedési táblákat.

kérdések diákok megismerjék

Az önvezető autók például nem létezhetnének, ha alapértelmezett társkereső tudnák automatikusan felismerni őket akár rossz környezeti feltételek mellett is. Ezek az algoritmusok könnyen és nagyon jó hatásfokkal ismerik fel a közlekedési táblákat, ugyanakkor azt is kimutatták, hogy vannak úgynevezett ellenséges példák.

Ez azt jelenti, hogy a modellt, ami közlekedési táblákat ismer fel, nem nehéz meghekkelni, ha egy picit változtatunk a képen. Vagy találkozik intelligens emberek nő keres barcelona man egy stoptáblát, aminek, ha egy pici részét leragasztom, ha az emberi szem számára szinte észrevehetetlen változtatást hajtok végre a képen, akkor a modell nem stoptáblának, hanem mondjuk Hajts be! Magyarul ezeket a modelleket meg társkereső egyedülálló nő 86 butítani, ellenséges példákkal úgymond zavarba lehet hozni, és így olyan döntéseket hozhatnak, amik abszolút ellentétesek azzal, amire számítunk.

Mind el tudjuk képzelni, hogy ez milyen borzasztó problémát jelenthet. Nagyon intenzív kutatás folyik, rengetegen dolgoznak azon, hogy hogyan lehet ezt a problémát megoldani, robusztusabbá tenni ezeket a modelleket, de azért még teljesen megnyugtató megoldásunk nincsen. A deep learning jelentheti a mesterséges intelligencia jövőjét?

Ez már egy filozofikus kérdés. Sokan gondolkoznak azon, hogy az az intelligencia, amit megtanul a gép, mennyire az embert modellezi. Maga a vagy találkozik intelligens emberek hasonló.

A kisgyerek is valószínűleg úgy tanulja meg, hogy mikor eheti meg a cseresznyét, hogy valaki megmondja neki, hogy akkor, amikor piros. Az ember is példákon keresztül tanul meg koncepciókat, döntéseket, szabályokat, amik aztán az életét vezérlik — tehát amitől voltaképpen emberek vagyunk.

A tanulási folyamat nagyon hasonló ingyenes társkeresö budapest gépek esetében is. Példákat adunk, amiket megcímkézünk: ez jó, ez pedig rossz. Mondjuk ha egy arcfelismerő vagy találkozik intelligens emberek valakit fel kell ismernie, akkor sok képet adunk az illetőről. Egy idő után megtanulja felismerni az arcát, és egy ismeretlen kép esetén is rá tud jönni, hogy ki az illető. Vagy találkozik intelligens emberek értelemben hasonló a tanulási folyamat.

Abban viszont egyáltalán nem vagyunk biztosak, hogy a modell leképezi a mi mechanizmusunkat.

Hajlamosak mindent túlelemezni

Ősidők óta készítenek példádul sakkozógépeket, olyan komputerprogramokat, amik tudnak sakkozni. Manapság is sok olyan van, amelyik már a nagymesterekkel is fel tudja venni a versenyt, de ezeknek a programoknak a többsége úgy működik, hogy sok millió játszmát tápláltak be a komputerbe, a nagymesterek pedig különböző stratégiákat építettek be a számítógépekbe.

A deep learninges világban viszont úgy tanítottak meg sakkozni egy programot, hogy nem tápláltak be előzetes tudást, hanem gyakorlatilag megmondták, mik a sakk lépései, majd a számítógép önmagával kezdett játszani, és amikor nyert, akkor tudta, hogy aha, ez jó stratégia volt. Úgy tanult meg sakkozni, hogy négy órát játszott, majd megverte a világ addigi legfejlettebb számítógépes sakkozóprogramját.

Négyórányi tanulás után.

Az érzelmileg intelligens ember 10 jellemzője

Vagyis a gép az önálló döntései következményeiből tanult? Ebben az értelemben nyugodtan mondhatjuk, hogy önálló döntéseket hozott, hiszen gyakorlatilag önmagától tanulta meg vagy találkozik intelligens emberek a folyamatot. Maga választotta ki azt, hogy mik azok a jellemzők, amik alapján egy adott szituációban döntenie kell. Azért hoztam fel ezt a példát, mert én is szeretek sakkozni, és volt lehetőségem arra, hogy az interneten elérjem azt a néhány száz példát, amit a deep learninges sakkozógép játszott.

Amikor lejátszunk egy ilyen partit, akkor látszik, hogy a gép néha olyan stratégiákat használ, amikre az ember nem is nagyon számít. Én nem vagyok nagy sakkozó, de a nagymesterek is erről számoltak be. A gépi tanulás tekintetében születhetnek olyan megoldások, amit mi nem nagyon tudunk megérteni, mert nem a mi gondolatrendszerünk, mintázatunk, emberi tapasztalataink alapján készült föl erre a gép.

szakállas társkereső

Bizony, születhetnek itt forradalmian új dolgok. Bár azt tudjuk, hogy ez nem történhet meg, tud-e egy gép mégis olyan döntéseket hozni, amelyek az ember ellen fordulhatnak? Én remélem, hogy nem, de erre nagyon oda kell figyelni. Nem véletlen, hogy nálam sokkal okosabb emberek hívták fel a mesterséges intelligenciában rejlő veszélyekre a figyelmet.

van haren egyetlen nap

Komolyan kell venni.