A mesterséges intelligencia lehetőségeiről tartottak konferenciát

A minap felében tartott eseményen ugyanis nem másod vagy harmadkézből értesülhettek az eredményekről a szektor honi és regionális képviselői és egyéb érdeklődők, hanem a terület legnagyobb szakértői közé sorolt elsővonalas cégek szakemberei számoltak be a kutatási eredményekről.

Az Ericsson Magyarország szakmai irányítása és fő támogatása mellett első ízben megrendezett Reinforce AI Konferencián előadások sorából az rajzolódott ki, hogy míg vannak bizonyos területek, ahol az MI már ma is kellő megbízhatósággal alkalmazható, más területeken viszont korlátok sora áll még a kutatók előtt.

A technológia körül mára felfokozott lelkesedés alakult ki

Manapság általánosságban úgy tekintenek a mesterséges intelligenciára (MI), a gépek maguk megfigyelésén és tapasztalatán alapuló önfejlesztő képességeire, mintha az valamiféle csodaszer lenne.

A konferencia előadásai alapján a várakozások nem alaptanul magasak, mégis szinte bizonyosan túlzóak. A gyakorlatban is alkalmazott példák mellett rávilágítottak az ilyen rendszerek korlátaira is, előre vetítve, hogy milyen sok izgalmas és nehéz technikai problémát kell megoldani ahhoz, hogy közelebb kerüljünk például az emberi intelligenciához hasonlítható Mesterséges Általános Intelligenciához.

Napjainkban immáron a hatékony adatgyűjtés a probléma

Az előadók között olyanok sorakoztak, akik a terület kutatásában és az iparági fejlesztésekben nemzetközi szinten is meghatározó szerepet játszó vállalatok, többek között az UBER, a Volkswagen, az IBM, a Google vagy a Twitter szakemberei.

Patrick van der Smagt, a Volkswagen-csoport MI kutatási részlege igazgatójának előadásából az is kiderült, hogy a deep learning kapcsán számos kiaknázatlan lehetőség áll a témában talán leginkább szem előtt lévő autóipar előtt.

Ugyanakkor hatalmas kihívás a minél változatosabb adatok begyűjtése. Ennek pedig egyszerű oka van. Az egyre újabb járművekben ugyanis mind több olyan vezetést segítő eszköz dolgozik, amelyek ezeket az adatállományokat használják. A jelenlegi irányok szerint immár a költséghatékony adatgyűjtés, a gyors és megbízható működés területére kerülnek a fókuszpontok.

Prekopcsák Zoltán, a piacvezető adatelemzési platformot fejlesztő RapidMiner elemzési vezetője arra mutatott rá, hogy egy automatikus fékező rendszer fejlesztése során egészen más típusú problémák merülnek fel, mint amikor egy kutató például mesterséges intelligencia segítségével próbál egy go játszmát megnyerni.

Az előbbi esetben életek múlhatnak a jó megvalósításon,

míg az utóbbiban viszont bátran lehet kísérletezni és fokozatosan fejleszteni az algoritmust.

Éppen ezért fontos ezeknek a konfliktusforrásoknak a felismerése és az MI-t övező viták konstruktív mederbe terelése. Az összes szereplőre szükség lesz ugyanis ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazások beváltsák a hozzájuk fűzött reményeket és a mindennapok részévé váljanak.

Ehhez a témához kapcsolódott az IBM MI fejlesztésekért is felelős kutatási központjának részlegvezetője Kush R Varshney, aki előadásában a gépi tanulás torzulásainak kockázatairól beszélt. A képzési, azaz mintavételi adatok gyűjtésénél egyes csoportok előtérbe kerülhetnek, így az adatsorokban felül-, míg mások alulreprezentáltak lesznek, ezáltal pedig deformációk jöhetnek létre az adatokra épülő algoritmusokban is.

Alkalmanként az egy-két éves gyerekek is lenyomhatják

Könnyen elképzelhető, hogy milyen problémákhoz vezethet, ha ezeket a csoportokat nem, rassz vagy vallás alapján osztják be, hiszen ezáltal a mesterséges intelligencia válaszai is ezeket a torzulásokat tükrözik majd, ami egyáltalán nem kívánatos.

A konferencián a mesterséges intelligencia korlátairól Prekopcsák Zoltán azt is elmondta, hogy egyre több olyan vélemény akad, amelyek szerint a tisztán deep learning alapú megoldások hamarosan korlátokba ütköznek.

Ezek a rendszerek ugyanis elsősorban korábban látott mintázatokat képesek felismerni, ám az ezen túlmutató általánosítási és következtetési képességük szegényes. Számos példa van arra, hogy a jelenlegi MI olyan összefüggéseket sem képes megtanulni, amit már egy-két éves gyerekek is felismernek.

A mesterséges intelligenciának a távközlésben is komoly szerep jut majd. Ignacio Más, az anyacég, az Ericsson OSS részlegének innovációs vezetője előadásában arra világított rá, hogy e technológiák segíthetnek az infokommunikációs bumm eredményezte, az emberek számára sokszor már felfoghatatlan hálózati komplexitást kezelni. A cél, hogy a felügyeleti és irányítási funkciók 90-95 százalékát automatizálják, így az emberi beavatkozásra csak a magas szintű, az üzletet is befolyásoló döntéseknél, valamint a mesterséges intelligencia működését irányító szabályok felállításánál lesz szükség.

Borítóképünkön Prekopcsák Zoltán előad a konferencián (Fotó: Ericsson)