AI-ról bővebben

A TheaTech arra törekszik, hogy a mesterséges intelligencia és a digitális technológia élvonalában legyen. Ez csak a mesterséges intelligencia történetének mély megértésével és a jövőre vonatkozó világos elképzelésekkel lehetséges.

Ebből a célból nagyra becsült AI szakemberük (Baris Dincer) most közzétett egy cikket, amely átfogó képet nyújt az AI lenyűgöző útjáról, a kezdetektől a lehetséges jövőbeli fejlesztésekig. Ez az éles látó írás hidat képez az ismert és az ismeretlen között, megvilágítva, hogyan alakult át a mesterséges intelligencia az évek során, és hogyan alakíthatja tovább a világunkat.

Szilárd meggyőződésük, hogy a mesterséges intelligencia történetének és lehetséges jövőjének megértése kulcsfontosságú a hatékony és etikus alkalmazásához.

Forrás: https://theatech.io/

Itt is vagyunk. Forradalmi utazás a mesterséges intelligencia történetében: Turingtól napjainkig

A tudományos fejlődés panteonjában kevés olyan téma van, amely annyira lenyűgöző és izgalmas, mint a mesterséges intelligencia (AI). A számítástechnikai logikai matematikai bonyolultságát az emberi intelligencia ezoterikus elméleteivel ötvöző témakör: a mesterséges intelligencia absztrakt fogalomból a modern digitális világ nélkülözhetetlen eszközévé nőtte ki magát. Míg a mesterséges intelligencia modern megtestesülése az elmúlt évszázad fejlődése, amely matematikai és számítási alapelvekben gyökerezik, koncepcionális gyökerei sokkal régebbre nyúlnak vissza.

A mesterséges intelligencia ősi megfelelői: az automaták és a számítás korai reflexiói

Az automaták, az előre meghatározott műveletsorozatok követésére tervezett önműködő gépek voltak az intelligens gépek előfutárai. Az ősi civilizációk gyakran terveztek automatákat emberi vagy állati cselekvések utánzására, és ezeket a gépeket általában szórakoztatásra, vallási gyakorlatokra vagy a technológiai képességek bemutatására használták.

Az egyik figyelemre méltó példa az ókori görög mérnök, Alexandriai Hős műveiben található. A Kr. u. 1. században Hero számtalan automatát alkotott, köztük egy teljesen automatizált, majdnem tízperces színdarabot, amelyet egy forgó hengeres fogaskeréken futó, kötelekből, csomókból és egyszerű gépekből álló bináris rendszer működtetett. A korai számítógépes gondolkodás és a mechanikai kifinomultság rendkívüli példája az Antiküthérai Mechanizmus. Ez az ókori görög szerkezet, amelyet a Kr. e. második század vége felé építettek, analóg számítógépként működött, hogy naptári és asztrológiai célokra csillagászati pozíciókat és napfogyatkozásokat jelezzen előre.

Az Antiküthérai Mechanizmus bonyolultsága és pontossága, a legalább 30 bronz fogaskerék bonyolult elrendezésével valóban megdöbbentő, és a mechanikus számítástechnika elveinek korai megértését mutatja.

Az algoritmikus gondolkodás, a mesterséges intelligencia egyik sarokköve, már az ókorban is jelen volt. Al-Khwārizmī perzsa matematikus 9. századi hozzájárulása kulcsfontosságú pillanatot jelent ebben a történetben. Al-Khwārizmī művei bevezették az algebra alapjait, a lineáris és kvadratikus egyenletek megoldásának rendszerét.
Arisztotelész „Organon” című művében bemutatott szillogisztikus logikája az információfeldolgozás egy ősi formájának tekinthető, amely a premisszákból következtetések levezetésének eszköze. Bár Arisztotelész munkája messze áll a mai mesterséges intelligencia alapjául szolgáló matematikai logikától, mégis a gondolkodás formális rendszerbe kódolásának korai felfedezése volt. Ez megalapozta a logikai következtetési rendszereket, amelyek a mesterséges intelligencia történetének szerves részét képezik.

A mesterséges intelligencia múltjának e gazdag szövevényének megértése megalapozza, hogy a vele kapcsolatos jelenlegi munka egy nagyobb, az emberiség történetét átfogó történet része. Segít értékelni a gyökereink mélységét, és talán egy hosszú ívet ad, amelyhez képest megrajzolhatjuk a pályánkat, miközben folytatjuk a mesterséges intelligencia jövőjének feltárását.

Alan Turing és a mesterséges intelligencia alapjai

Alan Mathison Turing, az elméleti informatika és a mesterséges intelligencia úttörője, a mesterséges intelligencia történeti elbeszélésében meghatározó jelentőségű helyet foglal el. Az 1936-ban megjelent „On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem” (A kiszámítható számokról, alkalmazással a döntési problémára) című tanulmányában kifejtett elméleti keretrendszerével megalapozta az első tárolt programú számítógép megalkotását.

Turing egy olyan univerzális gépet tételezett fel, amelyet később Turing-gépnek neveztek el, és amely képes mindent kiszámítani, ami kiszámítható. Ennek a forradalmi gépnek az idő és a memória hiányán kívül nincsenek belső számítási korlátai. Turing gépe azon az elképzelésen alapult, hogy egy algoritmus szabályai tisztán mechanikusan követhetők, amit egy gép utánozhat. A matematikai logikával alátámasztott univerzális számítás fogalma az automatizált gondolkodás új paradigmáját vezette be, amely a mesterséges intelligencia alapját képezi.

Alan Turing (Forrás: Google)

A gépi tanulás és a neurális hálózatok megjelenése

Míg Turing lefektette az alapokat, a mesterséges intelligencia fejlődését a gyors fejlődés időszakai jellemezték, amelyet az érdeklődés és a finanszírozás csökkenésével jellemezhető „mesterséges intelligencia tél” váltott. Az 1950-es évek vége és az 1960-as évek eleje jelentette a gépi tanulás (Machine Learning, ML) megjelenését Arthur Samuel Dámajátékos programjával és Frank Rosenblatt Perceptronjával.

Turing koncepcionális áttörését az 1936-os „On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem” (A kiszámítható számokról, alkalmazással a döntési problémára) című tanulmánya jelentette. Ebben Turing egy „univerzális számológép” ötletét vetette fel, amelyet ma Univerzális Turing-gép néven ismerünk. Ezt az elméleti konstrukciót úgy tervezték, hogy bináris bemenetek végtelen sorozatát dolgozza fel előre meghatározott szabályok segítségével. Gépe egy végtelen számú memóriaként szolgáló szalagot, egy író-olvasó fejet, valamint egy sor állapotot, köztük egy kezdeti és egy megálló állapotot tartalmazott. Az univerzális Turing-gép új korszakot nyitott a számításban, mivel bebizonyította, hogy egy mechanikus eszköz elegendő idő és erőforrás mellett bármilyen kiszámítható feladatot képes végrehajtani. Bár Turing elsődleges hozzájárulása az elméleti számítástechnika területére esik, a mesterséges intelligenciára gyakorolt hatása mélyreható. Univerzális Turing-gépével bevezette azt az alapelvet, hogy egy algoritmus szabályai tisztán mechanikusan követhetők, ami egy gép által megismételhető, megnyitva ezzel az utat az automatizált gondolkodás előtt. Turing univerzális gépre vonatkozó koncepciója vezetett az első programozható számítógépek kifejlesztéséhez, megteremtve a terepet az ezt követő digitális forradalomhoz. A gépi intelligenciába vetett hite megalapozta a mesterséges intelligencia területét, és arra ösztönözte a kutatókat, hogy olyan gépeket tervezzenek, amelyek képesek tanulni és idővel alkalmazkodni.

A Turing és a mesterséges intelligencia közötti tartós kapcsolat jól példázza az elméleti alapok és a gyakorlati alkalmazások összefonódását. Emlékeztet bennünket arra, hogy a mesterséges intelligencia területén elért minden áttörés az olyan elméleti óriások vállán nyugszik, mint Turing. Ahogyan a jövőbe merészkedünk, Turing innovációs szelleme továbbra is megvilágítja utunkat, és arra ösztönöz, hogy feszegessük a gépek által elérhető határokat.

A gépi tanulás, mint a mesterséges intelligencia egy részhalmaza, statisztikai módszereket használ fel, hogy a gépek az emberi tanuláshoz hasonlóan a tapasztalattal fejlődhessenek. Samuel dámajátékos programja az ML egyik formáját, a megerősítő tanulást példázza. Megmutatta, hogy egy gép nemcsak utánozni tudja az emberi intelligenciát, hanem ismétlődő önképzéssel javítani is képes a teljesítményét. Rosenblatt Perceptronja viszont egy korai neurális hálózat volt, amely az emberi agy szerkezetét utánozta, és ezzel elősegítette a mesterséges intelligencia konnekcionista megközelítését, amely a mai mélytanulásban bontakozott ki.

A modern mesterséges intelligencia és a mélytanulás

A mesterséges intelligencia (AI) nagy idővonalán a mélytanulás megjelenése monumentális változást jelent, amely a területet a soha nem látott lehetőségek korszakába repíti. Ez a forradalom – amelyet bonyolult algoritmusok, óriási adathalmazok és figyelemre méltó számítási teljesítmény hajt – nem pusztán a mesterséges intelligencia fejlődését, hanem a számítási intelligencia paradigmaváltását jelenti.

A mélytanulás, az ML egy további alosztálya, több rejtett réteggel rendelkező mesterséges neurális hálózatokat használ. A 21. században számos mesterséges intelligencia áttörésért felelős. A Deep Blue, az IBM sakkozó számítógépének győztes uralmával kezdődően, amely 1997-ben legyőzte a világbajnok Garri Kaszparovot, a mélytanulás számos fejlett alkalmazást tett lehetővé, az autonóm járművektől kezdve a kifinomult természetes nyelvi feldolgozásig.

A modell ereje abban rejlik, hogy képes önállóan tanulni a funkciókat, a funkciók kinyeréséhez szükséges explicit programozás nélkül. A nyers bemeneti adatok egymást követő, összekapcsolt rétegeken keresztül történő feldolgozásával a mélytanuló rendszerek képesek a minták felismerésére és az összetett összefüggések megfejtésére, így utánozva az emberi megismerés bonyolult folyamatait.

A konvolúciós neurális hálózatok (CNN), a rácsszerű adatok feldolgozására szolgáló speciális neurális hálózatok, átalakították a kép- és videóelemzés területét. Alkalmazásuk az arcfelismerő rendszerektől kezdve az autonóm járműtechnológián át az orvosi képalkotó diagnosztikáig terjed.

A rekurrens neurális hálózatok (RNN) és a transzformátorok, különösen az OpenAI által kifejlesztett GPT (Generative Pretrained Transformer) modellek forradalmasították a természetes nyelvi feldolgozást. Ezek a fejlesztések olyan gépekben csúcsosodtak ki, amelyek képesek emberhez hasonló szöveget generálni, nyelveket fordítani és beszédet megérteni, ami a digitális asszisztensek, chatbotok és valós idejű fordítási szolgáltatások működését alapozza meg.

Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio és Yann LeCun, akiket gyakran a „mesterséges intelligencia keresztapjaiként” emlegetnek, jelentősen hozzájárultak a mélytanulás fejlesztéséhez és elterjedéséhez. A többrétegű neurális hálózatokban a backpropagation algoritmusok innovatív alkalmazása lehetővé tette, hogy ezek a hálózatok hatalmas adatmennyiségekből tanuljanak, és ezzel beköszöntött a „Big Data” és az „adattudomány” korszaka.

Hinton munkája a korlátozott Boltzmann-gépeken, LeCun fejlesztése a konvolúciós neurális hálózatokon, valamint Bengio előrelépései a rekurrens neurális hálózatok és a hosszú rövid távú memória (LSTM) területén szerves részét képezték ennek a forradalomnak.

A mesterséges intelligencia mint mindenütt jelenlévő valóság – a társadalom szövetét áthatja.

A mesterséges intelligencia az élet számos területére beépült, az e-kereskedelmi oldalakon megjelenő személyre szabott ajánlásoktól kezdve a biztonsági rendszerekben alkalmazott arcfelismerésig. A terület a további fejlődés ígéretével pezseg, például az általános mesterséges intelligencia (AGI) létrehozásának lehetőségével – olyan gépek, amelyek képesek a feladatok széles skáláján keresztül az emberrel megegyező vagy azt meghaladó szinten megérteni, tanulni és alkalmazni a tudást.

A mesterséges intelligencia hatósugara mindenre kiterjed, a digitális terektől a fizikai környezetig. A digitális területen a mesterséges intelligencia személyre szabott tartalomban nyilvánul meg.

Ajánlásokban, automatizált ügyfélszolgálatban és prediktív szövegjavaslatokban, hogy csak néhányat említsünk. A mesterséges intelligencia olyan platformok ajánlómotorjait működteti, mint a Netflix és az Amazon, amelyek filmeket vagy termékeket javasolnak a nézési vagy vásárlási előzményeink alapján. Eközben az olyan intelligens virtuális asszisztensek, mint a Siri és az Alexa az AI-t használják az emberi parancsok megértésére és megválaszolására.

A m forradalmi aspektusa abban rejlik, hogy képes meghaladni az emberi kognitív képességeket, és ezáltal megkérdőjelezi az intelligenciáról és a tudatosságról alkotott elképzeléseinket. A logikai következtetéseken, statisztikai következtetéseken és optimalizáláson alapuló matematikai alapja nemcsak hihetővé tette a technológiát, hanem az objektív tévedhetetlenség auráját is kölcsönözte neki, ami felerősíti forradalmi erejét.

Az egyre intelligensebb gépek felé vezető út ugyanilyen ijesztő etikai és társadalmi kérdéseket vet fel, és a mesterséges intelligencia jövőjét nemcsak technikai képességeink, hanem erkölcsi, filozófiai és szabályozási döntéseink is meghatározhatják.

Érdekes módon a mindenütt jelenlévő jellegét gyakran beárnyékolja csendes működése. Sok felhasználó úgy lép kapcsolatba a mesterséges intelligenciával, hogy észre sem veszi. A vele működő rendszerek például átvezetnek bennünket a forgalomban, kiszűrik az e-mailjeinket a spamektől, és megvédik a hitelkártya-tranzakcióinkat a csalásoktól. Ez a mindennapi életbe való zökkenőmentes integráció a hatékonyságát és alkalmazkodóképességét bizonyítja.

Miközben a mesterséges intelligencia és a mélytanulás forradalma rendkívüli lehetőségeket rejt magában, jelentős etikai, társadalmi és biztonsági aggályokat is felvet. Az algoritmusok elfogultságától és az adatvédelmi problémáktól kezdve a lehetséges visszaélésig a mélyreható hamisítványok és autonóm fegyverek terén, a térnyerése a felelősségvállalás korszakát követeli meg. Ezért a benne rejlő lehetőségek teljes kiaknázásához vezető utat szilárd etikai irányelvekkel és szigorú szabályozási keretekkel kell kikövezni.

Miközben az AI újabb forradalmi változása előtt állunk, mi ezt az örökséget visszük tovább, készen állva arra, hogy újradefiniáljuk a gépi intelligencia és az emberi képzelet határait. Miközben meglovagoljuk ezt a forradalmi hullámot, a mesterséges intelligencia és a mélytanulás jövője nemcsak a további technológiai áttörésekben, hanem a lelkiismeretes gondoskodásban is rejlik. A története tovább bontakozik, és a mélytanulás ebben az elbeszélésben a főszereplő szerepét játssza, amely magában hordozza a reményt és a felelősséget egy olyan jövő kialakítására, amelyben a mesterséges intelligencia a széles körű társadalmi hasznot szolgáló eszközként szolgál.

Ezt a cikket Baris Dincer írta, aki a TheaTech-nél a mesterséges intelligencia (AI) vezető szerepét tölti be. Baris Dincer, mint vállalatuk AI csapatának vezetője, örömmel osztja meg a cikk tartalmát Önökkel, tisztelt olvasóinkkal, és hozzájárult a magyar fordításhoz.