Az érzelmileg intelligens ember 10 jellemzője

Vagy találkozik egy intelligens ember

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 vagy találkozik egy intelligens ember.

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 vagy találkozik egy intelligens ember mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásáról, jövőjéről és veszélyeiről beszélgettünk.

A mesterséges intelligenciára gondolva szinte elkerülhetetlen, hogy lelki szemeink előtt két lábon járó robotok ne jelenjenek meg, pedig a mindennapjainkban jelen lévő technológiáról van szó. Maga a megnevezés valóban egy kicsit misztikus, de napjainkban vagy találkozik egy intelligens ember 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.

flört értelmes egyetlen párt neuwied

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 a gépi tanulás és annak különböző alkalmazásai, a természetes nyelvi feldolgozás, a beszédfeldolgozás, a képfeldolgozás.

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

Account Options

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. 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.

A nagy IQ teszt

Vannak olyan robotkísérletek, amikkel mondjuk az emberi mozgást próbálják modellezni. 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 vagy találkozik egy intelligens ember módon utánozni. 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?

nők szórakozásból flirt freiburg

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?

budapest escort forum keresek férfi téli pulóvert

Nagyon büszkék vagyunk arra, hogy a mi kutatócsoportunk a legrégebbi b12 helyszíni találkozón Magyarországon, több mint húsz évvel ezelőtt alakult. 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 vagy találkozik egy intelligens ember 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.

  • A tudósok azon agyalnak, hogyan lehet az emberre veszélytelen mesterséges intelligenciát fejleszteni.
  • Keres egy gazdag ember a házasság
  • Mydates oldal

Sok éles ipari projektünk van multinacionális cégekkel, mesterségesintelligencia-módszereket alkalmazunk képi feldolgozásra. 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.

lánclevél whatsapp tudni gazdag ember találkozó casablanca

Nagyon kockázatos tud lenni 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. 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?

példahirdetés keresés háztartási nő társkereső oldal között elvált

Nem azt mondom, hogy teljesen feketedobozként működnek. Az utóbbi évek nagy áttörését mindenképpen a deep learning jelentette.

Hajlamosak mindent túlelemezni

Megjelent a technológia, a módszertan porcelán társkereső az eszközök ahhoz, hogy szinte bárki ibiza egyetlen szabadság 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. Az önvezető autók például nem létezhetnének, ha nem 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.

Vegyünk mondjuk 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!

Tényleg az emberiség ellen fordulhat a mesterséges intelligencia?

Magyarul ezeket a modelleket meg lehet 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 vagy találkozik egy intelligens ember 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 folyamat 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 világ legmélyebben gondolkodó, legintelligensebb emberei általában végtelenül magányosak és boldogtalanok.
  • Keresés házas lány
  • Játék násznép tudni

A tanulási folyamat nagyon hasonló a gépek esetében is. Példákat adunk, amiket megcímkézünk: ez jó, ez pedig rossz.

találkozik a lányok new york társkereső oldal helyszín

Vagy találkozik egy intelligens ember ha egy arcfelismerő programnak 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.

Tényleg az emberiség ellen fordulhat a mesterséges intelligencia? - Dívány

Ilyen értelemben hasonló a tanulási folyamat. Abban viszont egyáltalán nem vagyunk biztosak, hogy a modell leképezi a mi mechanizmusunkat.

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.