2018. 10. 30. - 09:20

Hogyan tesz minket okosabbá a mesterséges intelligencia? – 2.rész

Hogyan tesz minket okosabbá a mesterséges intelligencia? – 2.rész

Az ember és a gépek hatékony együttműködésével képzelik el a jövőt a szakemberek. Hogyan tesz azonban okosabbá bennünket a mesterséges intelligencia? Korábbi cikkünk folytatása következik.

A jövőt az ember és a gépek egymással együttműködve határozzák majd meg. A hozzáértők arra alapozva hozzák létre a technológiákat, ahogyan az emberi agy működik. Mivel a képességeinket már nagyrészben kiaknázták, a gépek a mostaninál csak nagyobb befolyást fognak gyakorolni a mindennapokban, amint a társadalom hozzászokik az okosabb gépekhez.
 
A mesterséges intelligencia rendszerek az élet adminisztratív és monoton tevékenységek ismétlődése terén tudják levenni vállunkról a terhet az optimisták szerint. Az emberek elképzelései azonban nem túl pontosak a jövőt illetően, hiszen sem utópiára, sem világvégére nem kell készülni.
 
Cikkünk első részében a mély tanulás alapjairól volt szó.
 
Az agy pontos működését ma sem ismerik a kutatók - a mély tanulás csak egy részét utánozza
Az agy pontos működését ma sem ismerik a kutatók - a mély tanulás csak egy részét utánozza
 
Mit kell azonban tudni arról, hogyan tesz a mély tanulás és a mesterséges intelligencia okosabbá minket?
 
A mély tanulás ma már kiegészíti az emberi képességeket. Amennyiben ugyanis használjuk a Google szolgáltatásait a neten való kereséshez, applikációkat alkalmazunk a fordításhoz vagy ahhoz, hogy az elmondott dolgokat szöveggé alakítsuk, a technológia máris okosabbá tett minket, de legalábbis hatékonyabbá. Ma már megoldható, hogy egy angol az Android telefonjába elmondja, amit akar, az pedig kínai beszélt szöveggé alakítja át a helyi taxi sofőrnek, amit mondani szeretett volna.
 
Az ilyen és ehhez hasonló rendszerek már működnek, segítve az embereket a mindennapi életben. Jó példa az is, hogy a mély tanulás kezdi átvenni a röntgenfelvételek és bőrelváltozásokról készült képek elemzését a korai rák-meghatározáshoz. Háziorvosaink hamarosan képesek lehetnek azonosítani problémákat, amelyek ma még csak a specialisták számára egyértelműek.
 
Az Amazon által megalkotott Alexa mögött pedig egy olyan mély tanuló hálózat van, mely felismeri a az ember kérését és adatokat gyűjt, melyek alapján válaszol arra.
 
Haladó tanulás
 
A mély tanulás nagymértékben hatékony a mintafelismerési problémák megoldásában, ez pedig más agyi rendszereken túlmutat, egyéb agyi rendszereket igényel. Amikor egy állatot megjutalmaznak valamilyen tettéért, valószínű, hogy a jövőben több ilyet fog csinálni. A dopamin-idegsejtek az agyalapi ganglionban jelzik a várható és kapott jutalmak közötti különbséget - a gépek a humán kreativitáshoz hasonló megközelítésekhez közelíthetnek.
 
Ez a megközelítés magyarázatul szolgál arra, hogyan fejlesztette ki a DeepMind az AlphaGo programot, amely 2016-ban legyőzte Lee Sedol nagymestert, következő évben pedig a Go bajnokát, Ke Jie-t is. A játékok azonban nem olyan zavarosak, mint a való élet, amely tele van bizonytalanságokkal.
 
Az eddigi sikerek ellenére a kutatók még mindig nem értik teljesen, hogyan oldja meg a mély tanulás ezeket a problémákat. Természetesen az sem ismert, hogyan kezeli ezeket az emberi agy.
 
Az agy belső működése megfoghatatlan, de csak idő kérdése, hogy a kutatók kidolgozzák a mély tanulás elméletét. A különbség az, hogy amikor a számítógépeket tanulmányozzák, van hozzáférésük a hálózatban minden kapcsolathoz és tevékenységmintához. Az előrehaladás üteme gyors, a meglepő újdonságokat már a közeljövőben ismertethetik a szakemberek konferencia keretében.
 
Hosszú út vezet viszont odáig, hogy a számítógépek elérjék az ember általános intelligenciáját. A legnagyobb mai mély tanulási hálózat ma az emberi idegi kéregállomány csupán egy darabjával rendelkezik, amely egy rizs méretének felel meg. S arról még a kutatók sem tudnak, hogy az agy miként szervezi dinamikusan az interakciókat a nagyobb agyi területek között.
 
B.A.

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.
hungarospa_logo_kicsi
gyulai_vafurdo

profight_banner.