Hogyan Alakítja Át a Mesterséges Intelligencia a Világunkat?

Bevezető

Egy új cikksorozat megírására készülök, itt a Művész Marketing Blogon. A cikkek témája a Mesterséges Intelligencia alkalmazása a festészetben. De mielőtt rátérnénk a művészeti célú használatára, nem árt tisztázni miről is van szó, egészen pontosan. Ezért ezt a cikket az alapfogalmak tisztázására és a mesterséges intelligencia bemutatására szántam.

A “Mesterséges Intelligencia”, vagy röviden AI, egy olyan szókapcsolat, amely az utóbbi években egyre gyakrabban kerül a közbeszédbe. De mi is valójában a mesterséges intelligencia? Az egyszerű válasz az, hogy az AI olyan számítógépes programok vagy rendszerek összessége, amelyek képesek olyan feladatokat végrehajtani, amelyek az emberi intelligencia alkalmazását igénylik. Ilyen feladatok lehetnek például a beszéd- vagy képfelismerés, döntéshozatal vagy a nyelvi készségek használata.

Azt azonban kevesen tudják, hogy nap mint nap találkozunk mesterséges intelligenciával, akár tudunk róla, akár nem. Amikor a telefonunk kérdésünkre válaszol, amikor egy webáruház ajánlásokat tesz nekünk, vagy amikor online filmeket nézünk és a rendszer javaslatokat tesz a következő nézésre – mindezek mögött az AI működik. A mesterséges intelligencia tehát nem csak a tudományos laboratóriumokban jelenik meg, hanem a mindennapi életünkben is nélkülözhetetlen szerepet játszik.

1. Mesterséges Intelligencia: Mi az és honnan jött?

A mesterséges intelligencia (MI vagy AI az angol ‘Artificial Intelligence’ rövidítéséből) a számítástechnika egyik legizgalmasabb és egyben legkülönösebb ága. A kifejezés maga azt sugallja, hogy létezik egy intelligencia, ami nem természetes, hanem mesterségesen, azaz emberi beavatkozással jött létre.

Rövid történeti áttekintés: a “Mesterséges Intelligencia” kifejezés eredete

A “Mesterséges Intelligencia” kifejezés első felhasználásai az 1950-es évekbe nyúlnak vissza. Az elnevezést John McCarthy, egy amerikai informatikus alkotta meg 1955-ben, amikor a Dartmouth Konferenciát szervezte, amely az első jelentős találkozója volt azoknak a kutatóknak, akik az AI létrehozásának ötletével foglalkoztak. A konferencia célja az volt, hogy bemutassa: “minden emberi tevékenység, amit a gondolkodásnak tulajdonítunk, gépekkel is elvégezhető”.

Az első mesterséges intelligencia koncepciók és kísérletek

A mesterséges intelligencia ötlete azonban nem kezdődött az 1950-es években. Sokkal korábban, a történelem során a filozófusok, tudósok és művészek is fantáziáltak olyan gépekről vagy lényekről, amelyek emberihez hasonló képességekkel rendelkeznek.

A 20. század elején, az előző évszázadok mechanikai “csodáiból” (például automata zenészekből és írókból) és a matematika fejlődéséből kifolyólag megjelent az az ötlet, hogy talán a gépek is képesek lehetnek gondolkodni. Ezen koncepciók közül talán a legismertebb Alan Turing “Turing-gépe” és a híres “Turing-teszt”, amelyek a gépek és az emberi intelligencia összehasonlításának alapjait rakták le.

Az 1950-es és 1960-as években az első kísérletek, melyek a mesterséges intelligencia fejlesztését célozták meg, olyan programok voltak, mint az első sakkprogramok, vagy az Eliza, egy egyszerű természetes nyelvű feldolgozó program. Ezek az első kísérletek óriási optimizmust hoztak az AI kutatók körében, sokan úgy gondolták, hogy néhány évtizeden belül a gépek elérhetik az emberi intelligencia szintjét.

2. Hogyan működik a Mesterséges Intelligencia?

A mesterséges intelligencia (MI) az emberektől eltérő módon működik, de a működésének magyarázata egyszerűbb, mint gondolnánk. Vegyük sorra az alapokat és az emberi gondolkodás és az AI közötti különbségeket.

Alapok: adatok, algoritmusok és tanulás

Az AI működésének szívében három kulcselem áll: az adatok, az algoritmusok és a tanulás.

1. Adatok: Az AI, különösen a mély tanulás, óriási mennyiségű adatot igényel a működéshez. Gondoljunk erre úgy, mint egy gyermekre, aki a világot tanulmányozva tanul. A gyermek lát és hall sok mindent, és ezekből a tapasztalatokból tanul. Az AI-nak is “tapasztalatokra” van szüksége, de ezek az adatok formájában jönnek.
2. Algoritmusok: Az algoritmusok olyan utasítások sorozatai, amelyek meghatározzák, hogyan dolgozza fel az AI az adatokat. Ezek az utasítások “vezetik” az AI-t, segítve abban, hogy megértse és értelmezze az adatokat.
3. Tanulás: Az AI képes “tanulni” az adatokból. Amikor az AI-nak egy adathalmazt adnak, az algoritmus segítségével keresi a mintákat és összefüggéseket. Ha az AI “téved”, az algoritmust úgy módosítják, hogy a következő alkalommal jobb eredményt érjen el. Ezt hívják “gépi tanulásnak”.

Az AI “gondolkodása” vs emberi gondolkodás: egyszerűsített magyarázat

Míg az embereknek érzéseik, emlékeik, ösztöneik és komplex gondolkodási képességeik vannak, az AI sokkal egyszerűbb. Az AI nem “gondolkodik” úgy, mint az emberek. Nem rendelkezik tudattal, érzelmekkel vagy öntudattal. Ehelyett az AI az adatokból és algoritmusokból “tanul”, és erre az információra támaszkodik a döntések meghozatalakor.

Például, amikor egy AI-t arra kérik, hogy ismerjen fel egy képet, nem “gondolkodik” vagy “érzi” a képet. Egyszerűen az adatokon és a korábbi tanulásokon alapuló mintákat keres.

Tehát, az AI nem gondolkodik és nem érez, de rendkívül hatékony abban, hogy az adatokból tanuljon és ez alapján döntéseket hozzon.

3. GPT-4 és a szöveggenerálás csodája

A mesterséges intelligencia világában az elmúlt évek egyik legnagyobb áttörése a GPT (Generative Pre-trained Transformer) modell sorozat volt. A GPT-4, ezen sorozat legújabb és legfejlettebb tagja, az írás és a nyelvi megértés terén hozott jelentős újításokat.

Mi az a GPT-4 és hogyan kapcsolódik a “Mesterséges Intelligencia” világához?

A GPT-4 egy nyelvi modell, amelyet az OpenAI kutatóintézet fejlesztett ki. A “nyelvi modell” kifejezés azt jelenti, hogy a rendszer az emberi nyelvet tanulja meg és képes szövegeket generálni vagy értelmezni. Az GPT-4-et a mélytanulás, egy mesterséges intelligencia formája segítségével képezték ki, így képes nagyon komplex nyelvi feladatok megoldására, például szövegírásra vagy kérdésekre válaszolásra.

A GPT-4 azért különösen figyelemre méltó, mert hihetetlenül nagy, és rengeteg adaton képzették ki. Mindez lehetővé teszi számára, hogy rendkívül meggyőző és emberihez hasonló szövegeket hozzon létre.

Hogyan képes az GPT-4 írni és válaszolni kérdésekre?

Az GPT-4 működésének alapja a “transformer” architektúra, amely lehetővé teszi számára, hogy nagy mennyiségű információt tároljon és dolgozzon fel rövid idő alatt. Amikor az GPT-4 szöveget generál vagy kérdésre válaszol:

1. Adatok: Az első lépés a modell “etetése” a megfelelő adatokkal. Ez lehet egy kérdés, egy témamegjelölés vagy bármilyen más szöveges kérés.
2. Értelmezés: A modell aztán az algoritmusai segítségével “értelmezi” a bejövő információt, és megpróbálja megérteni, mire kér a felhasználó.
3. Szöveggenerálás: Azután, hogy az információt megértette, az GPT-4 a korábban tanult információkra és mintákra támaszkodva generál egy választ. Minél több és változatosabb az adat, amelyen a modell képződött, annál hitelesebb és pontosabb lesz a válasza.

Míg az GPT-4 képes lenyűgöző szövegek létrehozására, fontos megjegyezni, hogy nem rendelkezik valódi “tudattal” vagy “értékeléssel”. Az írásai vagy válaszai kizárólag a korábbi tanulások és adatok alapján készülnek, nem pedig valódi érzelmek, gondolatok vagy megértés alapján.

4. Képgenerátorok: A Mesterséges Intelligencia “látása“

Az AI nemcsak a szöveg és a nyelv terén képes csodákra; a képgenerálás területén is hihetetlen eredményeket ért el az elmúlt években. A mesterséges intelligencia segítségével létrehozott képek gyakran olyan valósághűek, hogy szabad szemmel alig vagy egyáltalán nem különböztethetők meg a valódi képektől.

Hogyan képes a mesterséges intelligencia képeket létrehozni?

A mesterséges intelligencia, hasonlóan a szöveggeneráláshoz, képes tanulni és mintákat felismerni nagy adathalmazokból. Amikor a MI-t képekre tanítják, ezeket az adatokat használja fel mintákként, hogy megtanulja, milyen egy adott objektum, állat vagy táj.

Ezután, amikor a modellt egy új kép létrehozására vagy módosítására kérik, az algoritmusai segítségével generálja az új képet, a korábbi tanulmányai alapján.

A generatív modellek alapelve és működése

A képgenerátorok mögött álló kulcsfontosságú technológia a generatív modellek használata. A generatív modellek olyan algoritmusok, amelyek képesek új adatokat létrehozni az eredeti adatokhoz hasonlóan.

1. Tanulás és képzés: Ahogyan egy szöveges modell szövegeket tanul, egy generatív képmodell képeket tanul. Nagy mennyiségű képadatot “néz meg” és azonosítja a mintákat és összefüggéseket, például egy arc hogyan néz ki vagy milyen a kutyák szerkezete.
2. Képgenerálás: Ha a modell már “látott” elegendő képet és megtanulta a mintákat, képes új képeket generálni. Ezek a generált képek gyakran úgy néznek ki, mintha valódiak lennének, annak ellenére, hogy a modell teljesen újra hozza létre őket.
3. GAN – Generative Adversarial Networks: Egy különösen népszerű technológia a képgenerálásban a GAN, vagy generatív ellenfél hálózatok. Egy GAN két részből áll: egy generátorból, ami új képeket hoz létre, és egy diszkriminátorból, ami megpróbálja megkülönböztetni a generált képeket a valódi képektől. Ezen “verseny” segítségével a modell folyamatosan javul és egyre valósághűbb képeket hoz létre.

Amint látható tehát, a mesterséges intelligencia képes “látni” és értelmezni a képeket, majd ezeket az ismereteket használva létrehozni új, gyakran lenyűgözően valósághű képeket.

---

A cikkben látható képeket, a Midjourney nevű mesterséges intelligencián alapuló programmal generáltam, kifejezetten jelen cikkhez illő, illusztrációként!

5. Miért nem “igazi” az a Mesterséges Intelligencia, amit ma annak nevezünk?

Amikor a “Mesterséges Intelligencia” kifejezésről hallunk, sokan sci-fi filmekben látott intelligens robotokra vagy tudatos számítógépekre gondolnak. Azonban a valóságban a ma létező MI rendszerek jóval korlátozottabbak és specializáltabbak, mint amit a filmekben látunk.

Az általános vs. specializált mesterséges intelligencia

1. Specializált Mesterséges Intelligencia (Narrow AI): A ma legtöbb MI rendszere ebbe a kategóriába tartozik. Ezek a rendszerek egy-egy konkrét feladatban nagyon hatékonyak, legyen az képfelismerés, szöveggenerálás vagy autonóm vezetés. Azonban ezek a rendszerek nem képesek túllépni a nekik adott feladaton vagy a képzésük során tanultakon.
2. Általános Mesterséges Intelligencia (AGI): Ez a koncepció az emberi intelligenciához hasonló széleskörű kognitív képességekkel rendelkező MI-re utal. Egy AGI képes lenne bármilyen feladatot elvégezni, amit egy ember is, a művészetektől az összetett tudományos problémák megoldásáig. Jelenleg azonban az AGI még a kutatás korai stádiumában van, és nem létezik valóságos, teljesen funkcionális AGI.

A mesterséges intelligencia korlátai és az emberi intelligencia sokoldalúsága

Míg a MI rendszerek képesek lenyűgöző teljesítményekre egy adott területen, számos korláttal rendelkeznek:

1. Adatfüggőség: A MI rendszerek teljesítménye nagymértékben függ a nekik adott adattól. Ha hiányos, elfogult vagy pontatlan az adat, a MI rendszer is rosszul fog működni.
2. Nincs öntudat: A mesterséges intelligencia nem rendelkezik érzésekkel, tudattal vagy öntudattal. Egyszerűen csak az algoritmusok és a tanult adatok alapján működik.
3. Korlátozott alkalmazkodóképesség: Míg az ember képes új környezetekhez alkalmazkodni és új problémákat önállóan megoldani, a MI rendszereknek gyakran szükségük van újra képzésre, ha új vagy váratlan helyzetekbe kerülnek.
4. Az emberi sokoldalúság: Az emberi agy képes kreatív gondolkodásra, érzelmekre, empátiára és sok másra, amit a jelenlegi MI technológiák nem képesek utánozni.

Összefoglalva, míg a modern mesterséges intelligencia rendszerek elképesztően erőteljesek és hasznosak, lényegesen eltérnek az emberi intelligenciától és a popkultúrában gyakran bemutatott “igazi” mesterséges intelligenciától.

6. Mesterséges Intelligencia a mindennapokban

A mesterséges intelligencia (MI) nem csak a kutatólaboratóriumok és a technológiai cégek tárgya; mára már szerves részévé vált a mindennapi életünknek. Az egyszerű alkalmazásoktól az összetett rendszerekig számtalan területen találkozhatunk az MI által vezérelt technológiákkal.

Hogyan befolyásolja az AI a hétköznapjainkat: példák és alkalmazások

1. Személyi asszisztensek: Olyan eszközök, mint az Apple Siri-je, az Amazon Alexa-ja vagy a Google Asszisztense mesterséges intelligenciát használnak a felhasználók kéréseinek megértésére és a megfelelő válaszok adására.
2. Ajánló rendszerek: Az online vásárláskor vagy a filmek és zenék streamelésekor az MI alapú rendszerek elemzik a preferenciáinkat és javaslatokat tesznek a következő vásárlásra vagy a következő megtekintendő tartalomra.
3. Autonóm járművek: Az önvezető autók mesterséges intelligenciát használnak a környezetük észleléséhez és a biztonságos navigáláshoz.
4. Kép- és hangfelismerés: A fotóalkalmazások gyakran használnak MI-t az arcok vagy tárgyak felismerésére, míg a hangfelismerési rendszerek lehetővé teszik a hangutasításokat és a diktafonok automatikus átírását.
5. Egészségügy: Az MI képes betegségek korai felismerésére, diagnózisok támogatására és egyéni kezelési tervek kidolgozására a betegadatok elemzése alapján.

A mesterséges intelligencia jövőbeli lehetőségei és kihívásai

Míg az AI már most is nagy hatással van az életünkre, a technológia még mindig gyerekcipőben jár, és rengeteg potenciál áll még előtte:

1. Oktatás: Az egyéni tanulási utak és az automatizált tutoriális rendszerek lehetővé tehetik az oktatás demokratizálását és a tanulás személyre szabását.
2. Környezetvédelem: Az MI segíthet az ökoszisztémák monitorozásában, a klímaváltozás következményeinek előrejelzésében és a fenntartható megoldások kifejlesztésében.
3. Kihívások: Ahogyan az MI egyre inkább integrálódik a társadalomba, számos etikai, jogi és társadalmi kérdés is felmerül. Hogyan biztosíthatók az adatok magánjoga? Hogyan kezeljük az AI által okozott munkahelyek elvesztését? Milyen etikai normák szerint működjenek az autonóm rendszerek?

Látható, hogy a mesterséges intelligencia már ma is nagy hatással van a mindennapi életünkre, és ez a hatás csak növekedni fog, ahogyan a technológia tovább fejlődik és terjed.

7. Az etika kérdése: Mesterséges Intelligencia és felelősség

Ahogy a mesterséges intelligencia (MI) egyre inkább jelen van a mindennapi életünkben, az etikai kérdések is egyre fontosabbá válnak. Az autonóm rendszerek döntéseinek potenciális következményei és az ezzel járó felelősségi kérdések egyre inkább a figyelem középpontjába kerülnek.

Az AI döntéseinek következményei a társadalomra nézve

1. Diszkrimináció és elfogultság: Ha az AI-t elfogult adatokon képezték, az eredmények is elfogultak lehetnek. Például egy rosszul képzett arcfelismerő rendszer hátrányosan megkülönböztetheti bizonyos etnikai csoportokat.
2. Munkahelyek elvesztése: Az automatizáció és az MI képesek átvenni bizonyos munkafolyamatokat, ami munkahelyek elvesztéséhez vezethet bizonyos ágazatokban.
3. Adatbiztonság és magánélet: Az MI képes nagy mennyiségű adatot feldolgozni, ami potenciális adatvédelmi kockázatokkal jár, ha nem kezeljük megfelelően az információkat.
4. Autonóm döntések: Az önvezető autók vagy a katonai drónok által hozott autonóm döntések élet-halál kérdéseket is felvethetnek, és fontos megérteni, hogy ezek a rendszerek hogyan hoznak döntéseket.

Ki viseli a felelősséget a mesterséges intelligencia döntéseiért?

1. A fejlesztők és a cégek: Azoknak a fejlesztőknek és cégeknek, akik az AI-t létrehozzák és eladásra kínálják, felelősséget kell vállalniuk azért, hogy etikusan és biztonságosan működjenek.
2. A felhasználók: Azoknak, akik az MI rendszereket alkalmazzák (például vállalatok, kórházak vagy kormányok), felelősséget kell vállalniuk az AI által hozott döntésekért és azok következményeiért.
3. A kormányzatok és szabályozók: Az állami szervezeteknek szabályozást és iránymutatásokat kell létrehozniuk az MI etikus használatának biztosítására.
4. A közösség: Ahogy a mesterséges intelligencia egyre inkább részévé válik a társadalomnak, mindenkinek részt kell vennie az AI jövőjének formálásában és a felelősségi kérdések megvitatásában.

A mesterséges intelligencia hatalmas lehetőségeket rejt magában, de az etikai kihívások és a felelősség kérdései is kiemelten fontosak. Ahhoz, hogy biztonságosan és hatékonyan alkalmazzuk az MI-t, minden érintettnek – a fejlesztőktől a felhasználókig és a döntéshozókig – felelősséget kell vállalnia.

8. Mesterséges Intelligencia és munka: Barát vagy ellenség?

Ahogy a technológia fejlődik, a mesterséges intelligencia (MI) egyre nagyobb hatással van a munkaerőpiacra. Számos szakmát alakított át, megteremtett új munkahelyeket, de ugyanakkor másokat el is tüntetett. Ebben a fejezetben arra fogunk koncentrálni, hogyan befolyásolja az MI a munkavilágot és hogyan alkalmazkodhatunk ehhez a változáshoz.

Az AI hatása a munkaerőpiacra és a jövőbeli szakmákra

1. Automatizáció: A repetitív és rutinszerű munkafolyamatok, mint például adatbevitel vagy gyári munka, automatizálhatók, ami csökkentheti az ilyen típusú munkahelyek számát.
2. Új munkalehetőségek: Miközben az MI átalakít bizonyos szakmákat, új munkahelyeket és szakmákat is létrehoz, mint például adattudós, AI fejlesztő vagy AI etikus.
3. A munkavégzés módjának átalakulása: A mesterséges intelligencia támogathatja a döntéshozatali folyamatokat, előrejelzéseket készíthet, és javíthatja az üzleti hatékonyságot, ami új készségek elsajátítását igényli a munkavállalóktól.
4. Az oktatás és képzés jelentősége: Az MI-képzési igények változása miatt az élethosszig tartó tanulás és az átképzés kulcsfontosságú lesz a jövő munkaerőpiacán.

Tippek és tanácsok a mesterséges intelligencia korában való boldoguláshoz

1. Képzés és átképzés: Soha nem késő új készségeket elsajátítani. A digitális és technológiai készségek iránti kereslet növekedni fog, ezért fontos, hogy lépést tartsunk az ipari változásokkal.
2. Támogató hálózatok: Csatlakozzunk szakmai csoportokhoz vagy közösségekhez, hogy naprakészek maradjunk a legújabb trendekkel és technológiákkal kapcsolatban.
3. Kritikai gondolkodás és problémamegoldás: Az AI nem helyettesíthet minden emberi készséget. A kritikai gondolkodás, az alkotói szemlélet és a problémamegoldás olyan készségek, amelyek mindig értékesek lesznek.
4. Emberközpontúság: Emellett az emberi érintkezés, az empátia és az együttérzés képességeit az MI nem tudja teljes mértékben utánozni, tehát az emberekkel való interakciós készségek különösen fontosak lesznek.

Bár a mesterséges intelligencia kihívásokat és lehetőségeket is rejt számunkra a munkaerőpiacon, a megfelelő felkészültséggel és hozzáállással sikeresen alkalmazkodhatunk az AI által vezérelt jövőhöz.

Összefoglaló

A mesterséges intelligencia (MI) terén az utóbbi évtizedekben tapasztalt robbanásszerű fejlődés hatalmas hatással van a társadalmunkra és gazdaságunkra. A hétköznapokban használt eszközöktől kezdve a globális gazdaság motorjáig terjedő alkalmazásokon keresztül az MI már mindennapi életünk részévé vált. Ezzel együtt járnak a hihetetlen lehetőségek – például az egészségügyben, az oktatásban, vagy akár a művészetben való alkalmazása -, de természetesen kihívások és kérdések is felmerülnek, különösen az etika és a felelősség területén.

Míg az MI által generált szövegek, képek és döntések már elképesztően fejlettek, fontos megérteni, hogy ezek a rendszerek nem “gondolkodnak” és nem “érzékelnek” az emberekhez hasonló módon. Ezek az eszközök olyan adatokon alapulnak, amelyeket korábban láttak, és algoritmusok segítségével alkotnak válaszokat vagy tartalmat.

A mesterséges intelligencia jövőbeli kilátásai izgalmasak. Az általános mesterséges intelligencia – egy olyan AI, amely képes bármilyen feladatot elvégezni, amelyet egy emberi lény képes elvégezni – fejlesztése még mindig a kutatók előtt áll, de az elkövetkező évtizedekben várhatóan számos új áttörés fog bekövetkezni.

De mindezek mellett az egyik legfontosabb üzenet, amelyet meg kell értenünk és magunkévá kell tennünk, az az, hogy a mesterséges intelligencia csak egy eszköz – annak használata és irányítása az emberi kezünkben van. Felhívás mindannyiunk számára, hogy tudatosan és etikusan használjuk ezt az erőteljes technológiát. Míg az AI megkönnyítheti az életünket, segíthet felfedezni új tudományos áttöréseket vagy akár művészi alkotásokat hozhat létre, a felelősség az, hogy etikusan és bölcsen alkalmazzuk, mindannyiunk közös felelőssége.

A következő cikk témája: “AI veszélyei: átveheti a Mesterséges Intelligencia az irányítást?” nagyon érdekes cikk, olvasd el ezt id, KATTINTS IDE…

A cikk megírásához, a témakereséshez, a kutatáshoz, a vázlat elkészítéséhez és a tartalom rendszerezéséhez a ChatGPT-4-es mesterséges Intelligencia alkalmazást használtam. Az illusztrációként használt képeket pedig a Midjourney AI-val generáltam.

---

Sok munkám van ennek a cikknek a megírásában, ha neked is tetszett a bejegyzés örülnék, ha itt alul a hozzászólások között megírnád a gondolataidat!