Tulajdonképpen mi a mesterséges intelligencia?
Sokféle meghatározás van rá, de a legpontosabb talán az Accenture tanácsadócégé, miszerint a mesterséges intelligencia (MI) olyan technológiák együttese, ami lehetővé teszi, hogy a számítógépek érezzenek, tanuljanak, értelmezzenek és cselekedjenek. Többféle „erősségű” mesterséges intelligenciáról beszélhetünk: az ANI-ról (artificial narrow intelligence), az AGI-ról (artificial general intelligence) és az ASI-ról (artificial super intelligence). Bármilyen meglepő, az első, az ANI mindennapjaink része,
minden okostelefonnal rendelkező ember zsebében ott lapul, hiszen ezek az egyetlen feladat elvégzésére kifejlesztett megoldások a navigációs rendszerektől kezdve a videoajánlókon át nagyon sok hétköznapi applikáció működtetéséért felelősek.
Az AGI már emberi szintű mesterséges intelligenciát jelent, már nemcsak megold bizonyos feladatokat, de tanul és értelmez is, absztrakt gondolkodásra képes lesz. AZ ASI a távoli jövő. Ez tulajdonképpen egy elképzelhetetlenül gyors, hálózatba kötött számítógépes processzorok milliárdjaiból álló szuperintelligencia, amely minden területen okosabb az embernél.
Hogyan működik a technológia?
Meglepő lehet, de az MI alapját jelentő neurális hálózatokat már a 60-as évektől kezdve kutatják. A mindennapokban használható mesterséges intelligencia kifejlesztéséhez azonban hiányzott a megfelelő erősségű számítási kapacitás. Az elmúlt években azonban az információtechnológia olyan komoly fejlődésen ment keresztül, hogy
a hálózatba kötött számítógépek képesek valós időben felfoghatatlan mennyiségű adatot feldolgozni és elemezni. Ennek köszönhetően tudnak a gépek tanulni.
Például, ha egy ilyen hálózatnak megmutatunk mondjuk 100 ezer macskás képet, akkor utána már magától fel fogja ismerni az állatok közül a macskát.
Egy macskafelismerő programot megírni, vagy egy neurális hálózatot felépíteni nem ördöngösség. De mondjuk egy autógyárnak írni egy, a hagyományos operációs rendszerhez hasonló speciális szoftvert, amely képes befogadni, feldolgozni, majd értelmezni a gyártás során termelődő rendkívüli mennyiségű adatot, nos, az tényleg komoly kihívás. Nem véletlen, hogy a legnagyobb IT óriáscégek, a Google, az IBM, a Microsoft, az Apple, a Cloudera foglakoznak a mesterséges intelligencia fejlesztésével. Az általuk fejlesztett MI chipek már a személyes eszközeinkbe is be vannak építve. Ezért tudunk például a telefonunkkal olyan szép fotókat készíteni, mert a beépített MI automatikusan korrigálja a fotózás közben elkövetett összes hibánkat.
Mennyire fogja a technológia felforgatni az életünket?
Az MI jelentősége az elektromossághoz fogható. Amikor felfedezték és először kezdték használni az elektromosságot, aligha gondolta volna bárki, mennyire létfontosságúvá válik napjainkra.
Az MI-ről is csak 5-6 éve érezni, milyen felforgató technológia, de ma még nem tudjuk pontosan, hogyan fogja átformálni az életünket. Egy biztos: a segítségével olyan eredményeket érhetünk el, amilyenekre emberként képtelenek lennénk.
A világ legnagyobb vállalkozásai már most ebből élnek. A Google vagy a Facebook intelligens algoritmusai szinte mindent tudnak több milliárd felhasználójukról. Ki hol él, mennyit keres, mi érdekli és mi nem, sorolhatnánk. Úgy keresnek pénzt, hogy pontosan azokat a hirdetéseket teszik elénk, amelyek hatására nagy valószínűséggel pénzt fogunk költeni. Az MI számtalan szolgáltatás alapja ma is. A Youtube, a Waze, a Netflix vagy az Amazon mind-mind a mesterséges intelligencia által rólunk tanultakat használja. De sokkal komolyabb alkalmazási területei is vannak a technológiának. Az egészségügyben például az MR nem is létezne nélküle, a mezőgazdaságban pedig a drónok által készített képek elemzésében van komoly szerepe, hogy csak néhány példát mondjak.
Csodafegyverről van szó, ami az élet minden területén gyökeres változásokat hozhat?
Nem mindenhol. Az emberközeli szakmákat, mint a nevelő, a gyógytornász, a színész vagy a fodrász, szerintem nem válthatja ki. Az olyan tevékenységeknél viszont, amelyek automatizálhatóak, mint például a könyvelő, a radiológus vagy a kamionsofőr munkája, ott előbb-utóbb nem lesz szükség emberre.
Egy átlagos magyar vállalkozásnak kell-e az MI alkalmazásával foglalkoznia vagy sem?
Ez attól függ, mivel foglalkozik és milyen fejlettségi szinten van. Mindenesetre minden vállalkozásnak érdemes végiggondolnia, tudja-e valahol használni ezt a technológiát.
Nem kell nagy lélegzetvételű, drága fejlesztésekben gondolkodni, elég alkalmazni a meglévő egyszerű megoldásokat.
Mondok egy példát. A Facebook hirdetések a mesterséges intelligenciát használva nagyon pontosan megtalálják azokat az ügyfeleket, akik a megrendelőink lehetnek. A legfontosabb, hogy értsük meg a technológiát. Erre vannak ingyenes kurzusok az interneten, a legjobb a Stanford Egyetem Machine Learning kurzusa. Egy ilyen tanfolyam segít eldönteni, kell-e az adott cégnek az MI vagy sem? Ha igen, akkor érdemes felkeresni egy tanácsadócéget, akivel közösen ki lehet dolgozni a technológia bevezetésének és alkalmazásának a részleteit. Bár a feladat nem könnyű, mégis érdemes foglalkozni a témával, mert lépéselőnybe kerülhetünk a versenytársakkal szemben. Mint más területen, itt is a nyitottság és az innovatív gondolkodás vezethet sikerre. Összegezve: nem kell mindenkinek azonnal alkalmaznia, de azoknak, akiknek hasznos lehet, ezt mielőbb fel kell ismerniük.
Említette, nem könnyű feladat az MI gyakorlati alkalmazása. Miért?
A vállalkozások hozzáállása ehhez a témához ugyanolyan, mint a webes jelenléthez vagy a digitalizációhoz. Mindenki másra esküszik, máshogyan lépeget előre ezeken a területeken. Ahogyan nincs két egyforma cég, úgy nincs két egyforma MI megoldás sem. Vannak ugyan minden ágazatban bevált gyakorlatok, ám a termelődő adatok mennyisége és minősége, az azok alapján levonható következtetések minden helyen mások. Márpedig
egy MI projekt 80 százaléka az adatok gyűjtéséről, tisztításáról, rendszerezéséről szól.
Ezért aztán például egy vállalatirányítási rendszert (ERP, CRM) már használó vállalkozás előnyben van azzal szemben, amelyik még azon dolgozik, honnan gyűjt adatokat és azokat hol fogja tárolni? Arra is fel kell készülni, hogy egy MI projektnek nincsen vége. A technológia ugyanis gyorsan fejlődik, változnak az algoritmusok, a hardverek, az adatok. Ami 3-4 éve korszerű MI megoldás volt, az ma már lehet, hogy szóba sem kerül.
Milyen kockázatok vannak?
Nem mindegy, hogyan tanítjuk. Emberként nem vagyunk tökéletesek, így az általunk generált adatokból az MI a hibáinkat is meg fogja tanulni. Ez folyamatos teszteléssel és finomítással orvosolható. A legtöbb gondot azonban nem ez okozza, hanem az, hogy végül mást kapunk, mint amit elképzeltünk, aminek számos oka lehet. Vagy az alapgondolat nem jó, vagy a kivitelezés kifogásolható. Az üzleti döntéshozatali kockázat azonban nem csak az MI projektek sajátossága, bármilyen fejlesztésnél szembe kell néznünk vele.
Sokan félnek a mesterséges intelligenciától. Ön nem?
Még a tudományos világ is szélsőségesen megosztott a kérdésben. Az egyik oldal szerint egzisztenciális katasztrófát fog okozni és átveheti az uralmat az emberek között, a másik oldal viszont állítja, az embereket szolgálatába állítva akár a világegyetem meghódítására is képesek lehetünk. Bill Gates szerint
rövidtávon nagyszerű dolgokat kaphatunk az MI-től, de hosszabb távon jó lesz vigyázni vele.
Szerintem nem tehetünk mást, mennünk kell előre. Sokan féltek az elektromosságtól, az autóktól és az internettől is, amelyeknek van ugyan rossz oldala, de mégiscsak nagyban hozzájárultak az emberiség fejlődéséhez.
