Mesterséges intelligencia

• Szerző: Sallai András
• Copyright © 2022, Sallai András
• Szerkesztve: 2022, 2024
• Licenc: CC Attribution-Share Alike 4.0 International
• Web: https://szit.hu

A mesterséges intelligencia röviden MI vagy AI. Az AI az artificial intelligence szavakból lett megalkotva.

Cél, az állandó emberi beavatkozás nélkül, intelligenciával rendelkező lényhez hasonló viselkedés.

• Robotok irányítása.
• Számolás.
• Keresés adatok között.
• Alakzatok felismerése.
• Nyelvek között fordítás.
• Természetes nyelvek megértése.
• Beszéd előállítása.

Négy irányzat

Emberi módon gondolkodó rendszerek      Racionálisan gondolkodó rendszerek

Emberi módon cselekvő rendszerek        Racionálisan cselekvő rendszerek

Az MI előfutára már az ókorban is megjelent. A mai értelemben vett mesterséges intelligencia az 1950-s években.

Már az ókorban megpróbáltak egyes tevékenységeket gépekkel helyettesíteni.

Arisztotelész (Kr. e. 384-324) a Politika című művében automatának nevezett berendezései a rabszolgák munkáját váltotta volna ki, amik sosem valósultak meg.

A Szerszám (de Organon) című művében lefekteti logika és a szillogizmus alapjait. A matematikában és a MI fejlesztése során is használják.

Elemek című munkájában, leírja számelméleti algoritmust. Például, ebben szerepel, két szám legnagyobb közös osztója.

1950-ben Alan Mathison Turing¹⁾ egy tesztet²⁾ javasolt, amelyet 26 fejezetben tárgyalt.

A számítógép kiállja a próbát, ha néhány írásos kérdés feltesz, például egy ember, és nem tudja eldönteni, hogy a válasz géptől vagy embertől származik.

Ehhez a számítógépeknek a következőkkel kell rendelkeznie:

• természetes nyelvfeldolgozás (párbeszéd)
• ismert vagy hallott információ tárolása
• következtetések levonása
• gépi tanulás - új következtetések levonása

1952-ben Arthur Samuel³⁾, dámajátszó programot készít, az akkori IBM számítógépen. A lejátszott játékok számának növekedésével javult a hatékonysága.

1956-ban az amerikai Dartmouth College 10 tudós a következőket fogalmazza meg, mit kell tudni egy gépnek:

• nyelvhasználat
• elvont fogalmak ismerete
• problémamegoldás

1997-ben a Deep Blue ⁴⁾ sakkszámítógép 6 játszmában legyőzi Garri Kaszparovot. ⁵⁾

2006-ban Geoffry Hinton⁶⁾ megalkotja a deep learning fogalmát. Kutatásai között algoritmusokkal foglalkozott, amik objektumokat és szövegeket ismert fel videókon, képeken.

2014 egy gép sikeresen teljesíti a Turing-tesztet

2015-ben 3000 fejlesztő találkozik.

Nyílt levelet írnak alá, ami figyelemfelhívás az autonóm fegyverek veszélyeire, amelyek emberi beavatkozás nélkül választják ki a céljaikat Részt vett többek között: Elon Musk, Steve Wozniak és Stephen Hawking

Felhívás:

• https://arstechnica.com/gadgets/2015/07/musk-hawking-wozniak-call-for-ban-on-autonomous-weaponry-and-military-ai/

Magyar cikk:

• https://gyartastrend.hu/cikk/vilaghiru-tudosok-nyilatkozata-az-autonom-fegyverek-ellen

• 2016, AlphaGo program.
• Google által fejlesztett MI,
• Megver egy profi kínai Go játékost.
• https://hu.wikipedia.org/wiki/AlphaGo

Telek és nyarak. Így nevezik lelkesítő eredményeket és a kudarcokat. A kudarcok terméketlen időszakokat és a támogatások jelentenek.

Az internet megjelenése nagyot lendített a kutatásokban.

Fontos tudni: Az intelligencia nem egyenlő a tudással. A hatékony tanuláshoz azonban nagy-mennyiségű adat szükséges.

• https://neuronsolutions.hu/20211026-a-mesterseges-intelligencia-rovid-tortenete/
• http://real.mtak.hu/133491/1/Gastro_2021_03_Buz%C3%A1s.pdf
• https://www.europarl.europa.eu/news/hu/headlines/society/20200827STO85804/mi-az-a-mesterseges-intelligencia-es-mire-hasznaljak
• https://debtech.blog.hu/2019/12/05/mesterseges_intelligenciak_tortenete
• https://people.inf.elte.hu/fekete/algoritmusok_msc/wumpus/Russel_Norvig_MI_2ed.pdf

A számítógépek nem csak a programozott mintákat képesek felismerni. Sok minta alapján akár bonyolult mintákat is felismerhetnek, így egy-egy problémára saját megoldásokkal állhatnak elő.

Példák a használatra:

• betegség felismerése bizonyos jelekből
• karakterek felismerése
• beszélő robot
• önvezető autó
• célzott reklámok, hirdetések
• gazdasági előrejelzések
• képek elemzése

• felügyelt
• nem felügyelt
• megerősített

Adott a tapasztalatok egy halmaza. Az adatokat felcímkézzük bizonyos céllal.

• spam szűrő
• célzott reklám, hirdetés

A rendezetlen adatokon a rendszer képes felismerni bizonyos csoportokat, de nem áll rendelkezésre egy célérték.

Például hasonló viselkedésű ügyfelek keresése.

Az adott rendszer a hibákból tanul. A rendszer eleinte sokat hibázik, amikről visszajelzést kap.

• arcfelismerés

Az idegsejt idegen szóval, neuron. Az idegrendszer neuronokból áll. A biológiai neuronok összekapcsolt hálózatát neurális hálózatnak hívjuk.

Egy neuron, egy sejt, aminek van egy sejtmagja, meg egy vagy több nyúlványa.

A neuron a dendriten keresztül impulzusokat kap. Megfelelő számú impulzus esetén a neuron az axonon keresztül impulzust bocsájt ki, „tűzel”.

A biológiai nurális hálózat néhány tulajdonságát modellezi.

A gépi látás, tulajdonképpen képfeldolgozás. Algoritmusok, amelyek megértik mi van egy képen illetve egy videón.

• képosztályozás
• objektum azonosítás és követés
  • forgalmi tábla, gyalogos, járművek
• kiterjesztett valóság (augmented reality)
  • valós képekre mesterséges objektumok megjelenítése
• képek előfeldolgozása
  • képek nyújtása egységes méretre
  • színcsatornák egyesítése (szürke kép színessé konvertálása)

Konkrétabb példa:

  gyártósoron minőség-ellenőrzés (CNC eszterga)

Forrás:

• https://www.cnc.hu/2018/02/a-gepek-tolunk-tanultak-gepi-latas-a-gyakorlatban/

• https://www.useblackbox.io/ - Szoftverfejlesztéshez, VSCode bővítménnyel
• https://koala.sh/ - Általános célú
  • https://koala.sh/chat
• https://you.com/ - Általános célú
• https://gemini.google.com/ - Általános célú
• https://chat.openai.com/ - Általános célú
  • https://platform.openai.com/
• https://askai.glarity.app/search
• https://www.bing.com/chat
• https://dream.ai/ - Képek generálása
• https://www.canva.com/hu_hu/ - Tervezés
• https://deepai.org/chat - Általános