Az ember időtlen idők óta törekszik arra, hogy könnyebbé tegye a munkát. A mechanikus gépektől kezdve a fejlődés olyan területekre tolódott, amelyet száz évvel ezelőtt még nehéz lett volna elhinni - nemhogy megérteni. Az utóbbi időben úgy tűnik, minden, ami körülvesz minket, az valamiféle SMART, azaz okos dolog. Okostelefonok, -hűtők, -kamerák, - autók, -padok, sőt, egész városok. Ám ez még nem a szó valódi értelmében vett AI. Hogyan határozható meg, hogyan alkalmazható és mi a mesterséges intelligencia jövője? És vajon az óriások, mint például a Google vagy az Apple újításai a jóindulatú robotok, vagy inkább a Skynet korszakába fog vezetni?
A mesterséges intelligencia röviden egy tudomány vagy szakterület, amely az intelligens viselkedés jellemzőit mutató algoritmusok és gépek fejlesztésével foglalkozik. Ez azonban nem a pontos meghatározás, hiszen számos magyarázata létezik ennek a viszonylag új koncepciónak, és ezek egyike sem általánosan elfogadott. A mesterséges intelligencia egésze erősen sok más tudományág, különösen a számítástechnika, matematika, statisztika, logika, nyelvészet vagy neurológia alapjaira épül. Általában UI vagy AI (angolul Artificial Intelligence) rövidítéssel találkozhatunk.
A mesterséges intelligencia története az 1950-es évekig nyúlik vissza, és az ez idő alatt történt fontos események összefoglalása minden bizonnyal kitenne egy külön cikket. Tisztázzuk azonban, hogy ezt a kifejezést 1955-ben határozta meg először az amerikai számítógéptudós és kognitív kutató, John McCarthy, akit tehát jogosan tekinthetünk a mesterséges intelligencia atyjának. Az úgy nevezett szakértői rendszerek és a predikátumlogikán alapuló, továbbra is használatban lévő Prolog programozási nyelv a 70-es években fontos lépés volt a megszerzett tudás megvalósítása felé.
A kibernetika pontosabban és intenzívebben kezdett el foglalkozni a mesterséges intelligenciával - mint a gépekben, élő organizmusokban és közösségekben történő információátadás és ellenőrzés alapelveinek doktrínájával. A viszonylag összetett rendszerek matematikai leírása érdekes lehetőségeket sugall. A számítástechnikának nem volt lehetősége arra, hogy néhány évtizeddel ezelőtt kipróbálhassa az összes akkoriban ismert elméletet. Habár az intelligens viselkedés (amely csak AI) jeleit mutató gépek gyártásának számítástechnikai területe elméletileg akkoriban már fejlődött egy ideje.
Amióta 1920-ban Karel Čapek a R.U.R. című fantasztikus drámájában először használta a robot szót, az emberek olyan gépek után kutatnak, amelyeket nem tudnak megkülönböztetni maguktól. Ugyanakkor kevesebb mint 100 év elteltével is csak azt tudjuk mondani, hogy a mesterséges intelligencia még gyerekcipőben jár. Néhány, látszólag egyszerű és triviális folyamat, amely elengedhetetlen az AI területére történő váltáshoz (pl. tárgyak felismerése a képen) végül óriási kihívássá vált a mai számítógépek számára.
A mesterséges intelligencia közelmúltban elért eredményei közé tartozik, például Sophie - a Hanson Robotics humanoid robotja. Rövid élete során (2015-ben lett aktiválva) számos szigorúan megfigyelt interjún vett részt világszerte, beszélgetési képességeivel, és mindenekelőtt az emberi gesztusokat utánzó képességével rendkívül magas szintet képvisel a hozzá hasonló robotokhoz képest. Természetesen, nem szabad megfeledkeznünk az önvezető járművekről (pl. Tesla) sem, amelyek meglehetősen letisztult autonóm rendszerek, és mostanra már teljes mértékben, nagyobb problémák nélkül képesek helyettesíteni az emberi sofőröket.
Ha egyre inkább érdekel a mesterséges intelligencia, akkor szinte biztos, hogy nem ismeretlen számodra a Turing teszt (eredetileg egy "utánzó játék"), amelynek létrehozója, a híres brit matematikus és a modern informatika alapítója, Alan Turing után kapta a nevét. Ez a teszt a mesterséges intelligencia egyik alapvető, és paradox módon, a legproblémásabb kérdésére összpontosít - hogyan lehet eldönteni, hogy valami (valaki) az intelligens viselkedés jeleit mutatja? Turing válasza meglehetősen egyszerű - ha valaki nem tudja meghatározni egy géppel és egy másik személlyel folytatott beszélgetés alapján, hogy melyik a gép, akkor a mesterséges intelligencia átment a teszten.
Az AI fejlesztése és kialakítása során az intelligencia fejlődése inspirál bennünket az univerzumban, illetve a Föld természetében. Például, a mozdulatlanság - mint védekező stratégia - csak addig működött, amíg a ragadozók kognitív képességei nem fejlődtek tovább. Az őskori gyík nem volt képes "meglátni" a prédáját, amíg az meg nem mozdult, épp ezért a mimikri képessége - amely segített jobban beleolvadni a környezetbe - hatalmas fejlődésen esett át. Ezután, ha valamelyik (illetve sok újkori vadállat) állat megtalálja az áldozatát, magasabb szinten kell befogadnia a külső jeleket, mint az ősi dinoszauruszok - és a sikeres vadászat (és túlélés) alapja az, hogy helyesen értékelje ki azt, amit lát.
Manapság az AI-alapú rendszerek könnyen és gyorsan találnak "hasonló" képeket, de néha még most is gondot okoz nekik felismerni, hogy pontosan mit is ábrázolnak - vizsgáld meg te magad is, hogy "azonnal" felismered-e, hogy a képen egy csivava vagy egy muffin látható? Azonban a technika és a megközelítés, amely segít a gépeknek a képi információ (neurális hálózatok, gépi tanulás) megértésének problémájában, gyorsan fejlődik, és szinte minden nap haladunk előre valamennyit.
Mint már bizonyára tudod, a mesterséges intelligencia létrehozása egy nagyon összetett dolog, amelyhez több különböző tudományág ismeretének jelentős része szükséges. Az évek során számos megközelítést fejlesztettek ki az AI, mint egész vagy mint részleges probléma megoldására - a szakértői rendszerek és neurális hálózatok történelmileg a legismertebb megközelítések közé tartoznak.
Emlékszik még valaki az "okos gemkapocsra"? Egyike volt az első Microsoft súgóknak az MsOffice-ban. Egy meglehetősen ostoba és idegesítő elem volt a középhaladó felhasználók számára - egy animált gemkapocs, amely az első verzióban folyton csak ugyanazt az egy dolgot tanácsolta mindaddig, amíg ki nem kapcsoltuk. Ha készítesz egy egyszerű "döntéshozó" számítógépes programot és hozzáadod a lehetséges helyzetek és a rájuk adott válaszok véges sorozatát, egy hasonló szakértői rendszert kapsz eredményül. Végeztek már vele kísérletet változóan ígéretes eredményekkel, például a diagnosztikában - az eszközhibáktól kezdve az orvosi diagnosztikáig. Néhány területen még a mai napig is használják. Ez még nem intelligencia - habár első pillantásra úgy tűnhet.
Az intelligenciának különböznie kell. A neurális hálózatok használata már évekkel ezelőtt is rendkívül ígéretesnek bizonyult. Itt valódi neuronok és azok összekapcsolódása (szinapszis) inspirál bennünket az élő organizmusok agyában.
Már az első számítógépek megmutatták, hogy ez lehet a helyes út. Elég volt pár neuront szimulálni és összekapcsolni az egyes virtuális szinapszisokat, néhányat hozzáadni az inputhoz (mint például gombok), a többit pedig az outputhoz (mint például izzólámpák) kapcsolni - és fokozatosan kaptak különböző bemeneti állapotokat és megfelelő válaszokat rájuk, tananyagképp. A tanulás megváltoztatja a "szinapszisok súlyát" az egyes idegsejtek között - a néhányuktól érkező jel felerősödött, míg a többié legyengült. A hálózatok néha helyes választ adtak olyan inputra is, amelyet a tanár (tanító program) azelőtt még sosem mutatott meg nekik. És ha egy egyszerű hozzárendelés (mint például egy boolean művelet) megtanult egy tíz neuronos hálózatot, már sikeresnek mondható, akkor is, ha egy vagy kettő eltűnt belőlük.
Nagy előrelépés történt az OCR (Optical Character Recognition - karakterfelismerés) területén - ahol elegendő egy kamera kimeneti jelét (talán "csak" 20 x 20 pixel) továbbítani a neuronok első rétegére (előfordulhat, hogy nem 20 x 20 - de felére csökkentik), és a kimeneti réteg kapcsolódik a válaszhoz - Látom a számot 1-9-ig. Egy ilyen hálózat képes mindössze pár perc (max. órák) megtanulni, hogy sikeresen ismerjen fel akár sérült vagy karcos karaktereket is.
A mesterséges intelligencia egyre nagyobb népszerűségnek örvend a mobiltelefonok körében. Egyes okostelefonok esetében már a processzorba van integrálva, ezáltal jelentősen javítja a fényképezést. De valószínűleg mindegyikünk találkozott már az AI-jal az olyan virtuális asszisztensek használata során, mint Siri, a Google Asszisztens és a többi. De vajon mire használható a mesterséges intelligencia a telefonokban és milyen formában találkozhatunk vele?
Nem újdonság, hogy a mai okostelefonok sokszor nagyobb teljesítménnyel bírnak, mint számos laptop. Ez a burkolat alatti, egyre erőteljesebb lapkakészleteknek köszönhető, amelyek az teljesítmény javítása mellett szép lassan a mesterséges intelligenciát is el kezdték erősíteni. Nem mintha a hagyományos processzorok nem lettek volna képesek erre. Ám csak kis ráhatásuk volt, és a teljes mesterséges intelligenciával a telefon akkumulátorának üzemideje a minimálisra csökken.
A mesterséges intelligencia egyik speciális processzora a HiSilicon Kirin 970, amely megtalálható a Huawei P20 a P20 Pro vagy Mate 10 Pro fotómobilokban. A Kirin 970 magában foglal egy mesterséges intelligenciával rendelkező, integrált neurális társprocesszort, amely sokkal gyorsabban és hatékonyabban kezeli a rábízott feladatokat, mint maga a CPU. A teljesítmény nagy terhelés vagy alacsony energiafogyasztás melletti jobb skálázhatósága mellett láthatjuk eredményként, például a fotózás utáni több száz fénykép villámgyors analizálását is. A mesterséges intelligencia ugyanakkor a megfelelő funkciókat és tippeket is kínálhatja a felhasználónak a megfelelő időben.
Egy speciális mesterséges intelligencia áramkörében megtalálható az iPhone 8, iPhone 8 Plus és iPhone X készülékekben használt, legújabb Apple A11 Bionic chip is. A két erőteljes Monsoon mag és a négy Mistral energiatakarékos mag mellett egy speciális, kétmagos neurális chip bújik meg. Ez, a Kirin 970 chiphez hasonlóan, neurális hálózatok segítségével kezeli a feladatokat. Például, képi adatok elemzésekor, amikor arcfelismeréssel jelentkezel be, figyeli az arcod animoji lejátszása közben, vagy amikor a virtuális valóságban a környezetet monitorozza.
A mobiltelefonok egyik legláthatóbb területe, amelyben a mesterséges intelligencia megmutatkozik, az a kamera. Pontosabban egy automatikus mód, amelyben különféle műveletek mennek végbe a háttérben, mint például a lefotózott tárgy felismerése és a megfelelő paraméterek utólagos beállítása. Ahogy már fentebb is említettük, a hagyományos processzorok rendkívül korlátozottak azokhoz képest, amelyek gépi tanulási képességgel rendelkeznek. Például, a Kirin 970 képes több ezer kép feldolgozására percenként, így sokszor nagyobb teljesítményt és hatékonyságot mutat, mint az "átlagos" processzorok.
De nem csak a kamera esetében találkozhatunk a mesterséges intelligenciával. Miben lehet még a segítségünkre?
Az előző fejezet legtöbb pontjában leírtak a nagy teljesítményű mobilprocesszorok előjogai. Manapság, azonban a régebbi vagy gyengébb telefonok felhasználói is megtapasztalhatják a mesterséges intelligencia előnyeit, hála a virtuális asszisztenseknek. Ez felhőalapú mesterséges intelligencia, ezért használatához Internet-kapcsolatra van szükség. Melyek a legismertebbek?
Az okos virtuális asszisztens prototípusa az Apple által kifejlesztett Siri. Elérhető iPhone és iPad készülékeken, és valódi asszisztenst szimulál, aki segítséget nyújt az általános feladatokhoz. A hangutasításaid alapján tárcsázhat vagy üzenetet küldhet az általad kiválasztott embernek, készíthet jegyzeteket, információt kereshet az Interneten, vagy viccel és mókás beszélgetéssel szórakoztathat az unalmas perceidben. Általában a home gomb megnyomásával aktiválható. Siri angolul beszél, a magyar nyelvet még nem támogatja. A hangfelismerés az Apple HomePod okoshangszóró vagy az Apple TV multimédiás központ esetében is alkalmazható.
A Goole is rendelkezik intelligens szoftver asszisztenssel, amely mesterséges intelligencia algoritmusokat használ. Google Asszisztensnek hívják és nem csak Androidos telefonokon, de iPhone-okon, továbbá Google Home és Google Home Mini hangszórókon is elérhető. Aktiválása az almás telefonokon vagy iPad-eken hasonló a Siri-éhez - nyomd meg és tartsd nyomva a home gombot. Ahogy Siri, úgy a a Google Asszisztens sem támogatja még a magyart.
A Microsoft Cortana hangasszisztens Androidos telefonokon (Google Play) és iPhone-okon (App Store) érhető el. Alkalmazható Windows 10 operációs rendszerrel bíró számítógépeken és laptopokon, illetvr Windows Phone rendszerű telefonokon is. Több tucat nyelvre képes fordítani, ám sajnos a magyar még nincs közöttük. Épp ezért Cortana a tengerentúlon tesz inkább jó szolgálatot.
A gigantikus dél-koreai Samsung sem maradhat ki a sorból, amely a Samsung Galaxy S8-cal együtt mutatta be okos segítőjét - Bixby-t. Az S8-on, de már az idei év csúcsmodelljén, a Galaxy S9 modellen is megtalálható az aktiválására szolgáló speciális gomb. Sajnos, Bixby sem beszél magyarul.
Amazon Alexa egy virtuális asszisztens, amelyet az amerikai fejlesztő-óriás, az Amazon fejlesztett ki. A fent említett asszisztensekkel ellentétben Alexa szinte kizárólag csak okosotthon eszközökbe lett beépítve, de kiegészítő alkalmazásként letöltheted Android vagy iOS rendszerű készülékeidre is. A leggyakrabban az Amazon Echo hangvezérelésű hangszóróban találkozhatsz Alexával, amelynek második generációja valószínűleg a Google okosotthon asszisztensek legnagyobb versenytársa. Sajnos, azonban Alexa sem támogatja a magyar nyelvet.
Míg, például a robotikában a kutatók célja egy teljesen funkcionális intelligencia létrehozása, amely képes lenne az önreflexióra, a videójátékokban található mesterséges intelligenciának sokkal egyszerűbb feladata van - emberi lényként kell viselkednie. Nem embernek kell lennie, hanem pusztán utánoznia az emberi viselkedést a meghatározott tevékenységek során. Az AI egyik nagy korlátja a videójátékokban a specializáció. Ha sakkozáshoz hozol létre mesterséges intelligenciát, bármennyire jó is, sosem lesz képes, például gomokut játszani, annak ellenére, hogy lényegében hasonló tevékenységről van szó.
A mesterséges intelligencia minden egyes évvel egyre jobb és jobb lesz, de néhány kutató rávilágított, hogy ez inkább egy intelligens program, nem pedig a szó valódi értelmében vett mesterséges intelligencia. Eme tökéletlensége miatt olykor-olykor csaláshoz folyamodik. Például, az AI az akciójátékokban felismeri az ellenség helyzetét, ugyanúgy, ahogy te - vizuális és hangérzékelés segítségével. Ám ő ennél jobb akar lenni, és egyszerűen megkérdezi a játék motorjától a helyzetedet.
A kezdetek 1951-re nyúlnak vissza. Akkoriban a NIM társasjáték volt valószínűleg az első videójáték, amelyben a mesterséges intelligencia legyőzte élő ellenfelét - ám ez egy rendkívül egyszerű játék. Az áttörésre a bonyolultabb játékok körében csak néhány évvel később került sor. A mérföldkövek egyike a Half-Life (1998), amelyben a készítők képesek voltak egy működő SWAT egység illúzióját kelteni, akik kommunikálnak egymással, habár ez inkább a jól előkészített szkriptek és szabályok rendszere volt. Ha játékosokkal kezdesz el beszélgetni a legjobb mesterséges intelligenciáról, legtöbbjüknek azonnal a F.E.A.R. horror lövésze fog eszébe jutni. Ezt ugyanis olyan ellenségek jellemezték, akik természetesen reagáltak a környezetben zajló változásokra és képesek voltak komplexen együtt dolgozni.
Ám a játékokban a mesterséges intelligenciát nem csak az akciólövészek alkalmazzák, habár az emberi viselkedés imitációja talán a legbonyolultabb feladat. A stratégia szintén egy érdekes terület, ahol az AI egyrészről sokkal könnyebb helyzetben van, mivel egy élő játékoshoz képest sokféle tevékenységet képes kiszámolni és elvégezni egyidejűleg, másrészről viszont az egységek nagy száma miatt a számítógépes intelligencia még a mai napig problémát jelent. Ezért sokszor lehetünk bosszúsak, mikor az egységek összeütköznek és belemásznak az útba. Egyszerűen nem könnyű ennyi virtuális agy létrehozása.
A fejlettebb mesterséges intelligencia kísérleteként jött létre az ambiciózus Black & White (2001) stratégia is, amely bekerült a Guinness Rekordok Könyvébe az adaptív AI-jal, ez ugyanis a játékosok döntései alapján tanult és fejlődött. A mesterséges intelligencia általános szempontjából, azonban ez nem volt úttörő jellegű, mivel a képességek és az ismeretek úgy nevezett "pool-ja" (hatály, tartomány), amely lehetővé tette az AI fejlődését, nem volt olyan hatalmas. Azonban, még a játék során is merülnek fel érdekes ötletek. Például, a Georgia Institute of Technology kifejlesztett egy olyan AI-t, amely mindössze a játék megfigyelésével képes leprogramozni egy teljes értékű másolatot, ám csak az egyszerűbb 2D-s platformú játékokét, min például az első Mario-k.
A jövőben, például a videójáték AI szempontjából a játékon kívüli életbe történő fokozottabb integráció várható. Andrew Wilson, az Electronic Arts elektronikus játékkiadó vezérigazgatója például úgy látja a jövőt, amelyben a futballcipőjét olyan címekhez kapcsolják, mint a FIFA, ahol virtuális díjat kap a valódi meccsért.
A Destiny 2 (2017) a saját alkalmazásával az Amazon Alexa számára is képes valami hasonlóra napjainkban, amikor hangutasításokkal irányíthatod magát a játékot. Érdekes lesz látni azt is, hogy miként alakul ki az AI fejlesztése a virtuális és kiterjesztett valóság játékaiban. Az elektronika többi területével ellentétben, azonban nem kell aggódnunk amiatt, hogy a játékkonzolunk vagy a PC-nk hirtelen átveszi maga felett az irányítást, hiszen a videójáték AI még nem vált "öntanító" programmá.
A mesterséges intelligencia az év minden egyes napján fejlődik és terjeszkedik. Gyakorlatilag lehetetlen nyomon követni az ebből a környezetből érkező összes újdonságot. Épp ezért a következő fejezetekben kiválogattunk néhány olyan esetet, amelyben a mesterséges intelligencia rendkívül fontos szerepet játszott, és amelyek 2019-ben szinte az egész világra hatással voltak.
Az asztrofizika világának egyik legfontosabb eseménye kétségtelenül a első fekete lyukról készített kép megszerzése volt. Ezt a régóta várt képet a Messier 87 galaxis középpontjában kapták lencsevégre áprilisban, 55 millió fényévre innen. Ennek érdekében 8 hatalmas teleszkópot, és természetesen, számos innovatív algoritmust helyeztek el szerte a világon. És csodák csodájára, ezen tanulási képességek nélkül talán nem is láthattuk volna meg ezt a képet. A mesterséges intelligenciának köszönhetően a tudósok képesek voltak feldolgozni, elemezni, és összerakni az összes teleszkópból érkező hatalmas mennyiségű adatot, hogy ezáltal létrehozzanak egy viszonylag éles képet a fekete lyukról.
Habár a mesterséges intelligencia elsősorban a technológiai fejlődéshez és innovációhoz kapcsolódik, jelentős vita forrását képezi a világ számos országában. Az arcfelismeréshez és az utólagos személyazonosításhoz használt rendszerek egyre elterjedtebbek a rendőri erők köreiben - a mesterséges intelligencia algoritmusok működése azon alapul, hogy összehasonlítják a kamera által rögzített arcot nagy adatbázisokban található adatokkal, és rövid idő alatt egy bizonyos emberhez rendelik azt. A válaszadók szerint, azonban ezek a rendszerek még mindig nem elég hatékonyak ahhoz, hogy igazolják a használatukhoz kapcsolódó etikai és biztonsági problémákat. Például, az amerikai San Francisco és Oakland városok megtették az első lépéseket az arcfelismerő rendszerek ellen, amelynek során megtiltották ezek használatát a repülőtereken és egyéb nagy nyilvános területeken kívül.
Mint általában, a mesterséges intelligencia idén is a központi témák egyike volt a világ legnagyobb elektronikai világvásárán, a CES-en Las Vegas-ban, Nevada államban. És annak ellenére, hogy az AI gyakran csak egy olyan trend címe volt, amely mesterségesen hozzáadott értéket jelent bármely elektronikához, nem változtat a tényen, hogy több lélegzetelállító előadásban is részünk volt. A projektek közül kétségtelenül a Samsung Neon-ja kapta a legnagyobb felhajtást. Noha nincs róla sok információnk, az azonban világos, hogy a Neon középpontját a fotorealisztikus digitális avatárok alkotják, akik, egy kis túlzással sokkal emberibbnek tűnnek a kijelzőn, mint a valódi emberek. Ezek az avatárok képesek válaszolni a kérdéseinkre, tökéletesen szimulálják az emberi érzéseket vagy az intelligenciát, mindezt valós időben!
Amit még érdemes megemlíteni, az az ambiciózus "jövő városa" projekt, amelyet a vezető japán autógyártó vállalat, a Toyota tervez építeni. Woven City városát hozzávetőleg 2 000 lakossal Tokiótól körülbelül 60 km-re építené fel a Fuji hegy lábánál, és a város egy olyan forradalmi központtá válna, ahol szabadon lehetne tesztelni az autonóm irányítású járműveket, SMART épületeket vagy robotasszisztenseket. Röviden: a környezet tökéletes a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez. A CES 2020-on bemutatott egyéb érdekes AI innovációk közé tartozik a belső érzékelőrendszer, a SoundSee okos hangrendszer a Bosch-tól, a L'Oréal Perso mesterséges intelligencia kozmetikumai, és az "empatikus" autó az német Audi-tól.
Harminc évvel ezelőtt, az első látszólag nagy sikert követően úgy tűnt, semmi sem akadályoz meg bennünket abban, hogy 2000-ben már mesterséges intelligenciával beszélgethessünk - a filmek, mint a Terminátor vagy az animált harci robot vicces történetét bemutató "Rövidzárlat" azt sugallta, hogy már közel járunk. Érdemes megemlíteni a "Deep learning" fogalmát - a következő fejlődési pont elérésének lehetőségeit és problémáit, ám ez valószínűleg túlmutat egy rövid cikk keretein. Hasonlóképp, a "Big data" és az internetes dolgok (IoT) összekapcsolása más modern technológiákkal - virtuális és kiterjesztett valóság...
Manapság már első pillantásra egyértelmű az "AI-alapú töredékek" gyakorlati alkalmazása elsősorban a kommunikáció területén: az első úttörő a Google volt, amelynek keresőmotorja már nem csak egy szakértői rendszerrel kiegészített átlagos adatbázis, hanem egy tanuló gép is. A fejlett kézírásfelismerés mellett begyűrűzött az arc- és képfelismerés is (lehet, regisztrálták már az első közelmúltbeli teszteket Kínában, ahol az ország egész területére kiterjedő CCTV rendszerek hálózata ígéri, hogy percek alatt megkeres bárkit, talán ismered a Célszemély című sorozatot).
Meglehetősen messze jutottunk már a hangfelismerésben is (közvetlenül a számítógépre diktálhatod a szöveget 98%-os vagy nagyobb sikerrel), és Amazon Alexa asszisztens egy okosotthonon belül több olyan eszközhöz is csatlakoztatható, amelyhez beszélhetsz. Javul a szintetikus számítógép hangkimenete - még akkor is, ha azt algoritmusok javítják - is, és sokszor szinte megkülönböztethetetlen az emberi hangtól (gondolj a call centerekre - kivel beszélgetsz).
Néhányan teljesen tisztában vannak azzal, amit az Internet, a közösségi hálózatok és az okostelefonok műveltek az emberekkel az elmúlt 20 évben. A körülöttünk lévő világ megváltozott. Nem csak a számítógépeink és a mobiljaink. Változik a technológia, főleg a robotgyárak, egyre inkább nő az intelligens drónok és önvezető autók száma. Digitális asszisztensek tűntek fel a környezetünkben, mint rejtélyes zsenik, akik kipottyantak az üvegből, de csak rajtunk múlik, mit kezdünk belük.
Számos definíciója létezik a mesterséges intelligenciának. Leggyakrabban, azonban a mesterséges intelligenciára mint különálló tudományágra vagy a számítástechnika altudományágára hivatkoznak, amely embereként működő és reagáló gépek, rendszerek és algoritmusok létrehozásával foglalkozik. A legfőbb problémák, amelyeket a mesterséges intelligencia az intelligens gépek létrehozásával kapcsolatban megold: az érvelési képesség, a jelentés felfedezése, a beszéd- és képfelismerés, és mindezek felett a múltbéli tapasztalatokból való tanulás.
Az amerikai internetóriás, a Google a világ egyik legnagyobb játékosa a mesterséges intelligencia területén. Ezt bizonyítja az a tény is, hogy 2017-ben a Google külön részleget szentelt az AI fejlesztésére és tanulmányozására, Google AI néven. Olyan kutatást végez, amely a legfrissebb iparági ismereteket használja fel, majd számtalan termékre alkalmazza azokat, hogy a felhasználók az egész világon hozzájuthassanak. Példa erre a tömegek által használt Google Translate vagy Google Asszisztens.
Jelenleg a Java, Python, C++, Lisp és a Prolog azok a programozási nyelvek, amelyeket a leggyakrabban használnak a mesterséges intelligencia algoritmusaiban. Ez a különféle nyelvek meglehetősen széles választéka, így csak a fejlesztőn múlik a döntés, hogy melyik irányba haladjon - de ugyanakkor fontos felismerni azt is, hogy az AI algoritmus programozás megközelítése nagyon különbözik a "klasszikus" programozástól.
Érdekes linkek:
A mesterséges intelligencia területének fejlődése a mai napig rendkívül intenzív, ezért nem csoda, hogy a technológiai innovációk szinte napi rendszerességgel érkeznek hozzánk. Na de mit is várhatunk a mesterséges intelligenciától 2018-ban?
A SlideShare weboldalon érdekes előadásokat találhatsz a mesterséges intelligenciával kapcsolatban. Esetleg érdekesek lehetnek számodra az AI-ról tartott videó előadások (TED Talks) a népszerű gondolatterjesztő platformon - TED.
Milyen lehet egy "mesterséges intelligenciával" kommunikálni? Próbáld ki Mitsuku vagy CleverBot chatbotot. Mindketten szívesen beszélgetnek veled (angolul), amikor van hozzá kedved.
Kis túlzással azt állíthatjuk, hogy a mesterséges intelligencia elemei gyakorlatilag már hatással van a mindennapi életünkre is. Ráadásul, tekintettel az AI nagy jelenségére és arra, hogy mennyire vonzza a technológiai világ figyelmét, naivitás volna a részünkről azt feltételezni, hogy ez a trend nem fejlődik tovább a jövőben.
Ahol a mesterséges intelligenciát alkalmazzák napjainkban:
A mesterséges intelligencia az angol Artificial Intelligence kifejezés rövidítése. Nagyon gyakran, azonban csak az AI rövidítést használjuk.
Sophia egy humanoid robot a Hanson Robotics-tól, amely 2015-ös bevezetése óta gyorsan a mesterséges intelligencia egyik legvitatottabb kérdésévé vált. Valakinek szimpatikus, míg mások számára egy ijesztő robot, amely embernek néz ki, úgy beszél, mint egy ember, és Szaúd-Arábiában még állampolgárságot is kapott. Talán találkoztál is vele fővárosunkban!
Filip Němec
A nevem Filip Němec és minden témám a játékhoz és a játékkonzolokhoz kapcsolódik. Játék bárhol és bármikor, ez jellemez engem. Nem vagyok válogatós a játékok terén, de a kedvenceim az akció és a kalandjátékok, és az örök versenyzős játékok. A szívem az Uncharted sorozatokért dobog, és alig várom, hogy bizonyíthassak a legújabb Half-Life 3-val.