Mesterséges intelligencia

A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából
Ugrás a navigációhoz Ugrás a kereséshez

Mesterséges intelligenciának (MI vagy AI – az angol artificial intelligence-ből) egy gép, program vagy mesterségesen létrehozott tudat által megnyilvánuló intelligenciát nevezzük. A fogalmat legtöbbször a számítógépekkel társítjuk. A köznyelvben több külön jelentésben használják:

  1. A mesterségesen létrehozott tárgy állandó emberi beavatkozás nélkül képes legyen válaszolni környezeti behatásokra (automatizáltság) – az egyszerű szoftverágens ilyen;
  2. A mesterségesen létrehozott tárgy képes legyen hasonlóan viselkedni, mint egy természetes intelligenciával rendelkező élőlény, még ha az azonos viselkedés mögött eltérő mechanizmus is húzódik meg (TI szimuláltság – ilyen értelemben beszélhetünk pl. a számítógépes játékok gép irányította karaktereinek „intelligenciájáról”);
  3. Végül, a mesterségesen létrehozott tárgy képes legyen viselkedését célszerűen és megismételhető módon változtatni (tanulás) – ez utóbbi jelentés az, ami a modern MI-kutatásban előtérbe került, és jelenleg az MI fogalmával legjobban azonosítható.

Bár a mesterséges intelligencia a tudományos-fantasztikus irodalom terméke, jelenleg a számítógép-tudomány jelentős ágát képviseli, amely intelligens viselkedéssel, gépi tanulással, és a gépek adaptációjával foglalkozik. Így például szabályozással, tervezéssel és ütemezéssel, diagnosztikai és fogyasztói kérdésekre adott válaszadás képességével, kézírás-, beszéd- és arcfelismeréssel. Egy olyan tudományággá vált, amely a valós életbeli problémákra próbál válaszokat adni. A mesterségesintelligencia-rendszereket napjainkban elterjedten használják a gazdaság- és orvostudományban, a tervezésben, a katonaságnál, sok elterjedt számítógépes programban és videójátékban, de az online szövegírásban is.[1]

Megközelítések[szerkesztés]

A mesterségesintelligencia-kutatást két fő csoportra oszthatjuk: a hagyományos MI-re és a számítási intelligenciára.

A hagyományos MI főleg a jelenleg gépi tanulásként osztályozott módszerekből áll, amelyet a formalizmus és a statisztikai analízis jellemez. A terület ismert még szimbolikus MI, logikai MI, tiszta MI, és GOFAI (jó, régimódi mesterséges intelligencia) neveken is. A terület a következő módszereket foglalja magába:

A számítási intelligencia az iterációs (lépésenkénti) fejlődést vagy tanulást helyezi előtérbe (például a paraméter hangolást a kapcsolat alapú rendszerekben). A tanulási folyamat gyakorlati tapasztalatokon alapul és nem szimbolikus, koszos MI vagy puha számítási technikai módszereket használ.

A két fő irányvonal elemeit próbálták ötvözni a hibrid intelligens rendszerekben, amelyekben a szakértői rendszerek következtetési szabályait hozzák létre neuronhálózatok vagy a statisztikai tanulás képzési szabályainak segítségével.

Története[szerkesztés]

A Turing-teszt koncepciója[2]

A 17. század elején René Descartes úgy gondolta, hogy az állatok teste nem több egy összetett gépnél. 1642-ben Blaise Pascal létrehozta az első mechanikus, digitális számológépet. A 19. században Charles Babbage és Ada Lovelace programozható számológépeken dolgoztak.

Az 1910-es években Bertrand Russell és Alfred North Whitehead kiadta a Principia Mathematica-t, ami forradalmasította a formális logikát. 1943-ban Warren McCulloch és Walter Pitts kiadták Az idegi működés logikai alapjai (A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity) című művüket, amellyel megalapították a neuronhálózatok elméletét.

Az 1950-es évek meglehetősen aktív időszak volt a mesterségesintelligencia-kutatásban. John McCarthy megalkotta a „mesterséges intelligencia” kifejezést az első, a témának szentelt konferencián. Szintén ő fejlesztette ki a Lisp programozási nyelvet. Alan Turing megalkotta a Turing-teszt koncepcióját – egy adott gépezet képes-e olyan válaszokat adni, mint egy ember –, amit a téma szakértői jobb híján az intelligens viselkedés emulációjára vonatkozó legalapvetőbb gyakorlati jellegű paradigmának tartanak.

Az 1960-as és 1970-es évek alatt Joel Moses bemutatta a szimbolikus érvelés hatékonyságát az első sikeres tudásrendszer-alapú programjában, melyet Macsymának nevez el. Marvin Minsky és Seymour Papert kiadták Perceptrons című művüket, amelyben az egyszerű neuronhálózatok lehetőségeinek határait mutatták be. Alain Colmerauer kifejleszti a Prolog programozási nyelvet. Ted Shortliffe az első szakértői rendszerként is emlegetett munkájában bemutatja a szabályalapú rendszerek jelentőségét a tudásábrázolásban és az orvosi diagnózisban és terápiában alkalmazott következtetésekben. Hans Moravec kifejlesztette az első számítógépvezérelt járművet, amely önállóan navigál elszórt akadályokkal berendezett pályákon.

2017. A világ első, állampolgársággal rendelkező humanoid robotja, Sophia

Az 1980-as években általánosan elterjedtté válik az először 1970-ben Paul John Werbos által leírt neuronhálózatok és a visszaterjesztés algoritmusok együttes alkalmazása. Az 1990-es években több jelentős eredményt ér el a mesterségesintelligencia-kutatás és több fontos MI alkalmazást mutattak be. A DARPA kijelenti, hogy az első öbölháborúban végrehajtott logisztikai műveletek mesterséges intelligenciai módszerekkel történt támogatása több megtakarítást eredményezett, mint az amerikai kormány addigi összes mesterségesintelligencia-kutatásra fordított kiadása. 2017-ben a Google DeepMind programja pusztán az alapszabályok betanulása utáni önálló tanulással 4 óra után képes volt megverni bármilyen sakkjátékost, 8 óra tanulás után a legkomplexebb szellemi sportban, a góban is a legerősebbé válik.[3]

A digitális forradalom egyik eredményeként a 2000-es évektől elkezdődik az önvezető járművek fejlesztése, a legnagyobb fejlesztő a Tesla, Inc. és az Audi, valamint a Google.

2017: a mesterséges intelligencia világszerte nagy ütemben kezdett el fejlődni. A Huawei piacra dobja az első A.I. mobiltelefonját, (Huawei Mate 10 néven, Kirin 970 A.I. chippel). A világon először kap egy A.I. humanoid robot állampolgárságot. A humanoid robot neve Sophia,[4] állampolgársága szaúdi.

Művészi ábrázolása[szerkesztés]

Jegyzetek[szerkesztés]

További információk[szerkesztés]

Magyarul[szerkesztés]

  • Ágens Portál
  • Működő példák mesterséges intelligenciára 2017-ben
  • Milyen új állásokat teremt a mesterséges intelligencia?
  • Mesterséges Intelligencia folyóirat Archiválva 2019. szeptember 25-i dátummal a Wayback Machine-ben
  • Mesterséges intelligenciáról mindenkinek (mi a mesterséges intelligencia, hol tartunk most és milyen messze van az emberi szintű MI)
  • Mérő László: Észjárások. A racionális gondolkodás korlátai és a mesterséges intelligencia; Akadémiai–Optimum, Budapest, 1989
  • Darab Tamás: A gépesített értelem. Vázlatok a mesterséges intelligencia filozófiájáról; Áron, Budapest, 1991
  • Jenny Raggett–William Bains: Mesterséges intelligencia. A–Z; ford. Kepes János; Akadémiai, Budapest, 1994
  • Megismeréstudomány és mesterséges intelligencia; szerk. Pléh Csaba; Akadémiai, Budapest, 1998 (Pszichológiai szemle könyvtár)
  • Mesterséges intelligencia; szerk. Futó Iván; Aula, Budapest, 1999
  • Alison Cawsey: Mesterséges intelligencia. Alapismeretek; ford. Rózsa Tamás; Panem, Budapest, 2002 (Panem információtechnológia)
  • Henry Brighton–Howard Selina: Mesterséges intelligencia másképp; ford. Kovács Kristóf; Edge 2000, Budapest, 2004 (SHL képes könyvek)
  • Starkné Werner Ágnes: Mesterséges intelligencia; VE, Veszprém, 2004
  • Roger C. Schank: Dinamikus emlékezet. A forgatókönyv-elmélet újraértelemzése; ford. Ragó Anett; Vince, Budapest, 2004
  • Stuart J. Russell–Peter Norvig: Mesterséges intelligencia. Modern megközelítésben; ford. Antal Péter et al.; 2. átdolg., bőv. kiad.; Panem, Budapest, 2005
  • Neurális hálózatok; szerk. Horváth Gábor; Panem, Budapest, 2006
  • Mesterséges intelligencia és határterületei. Interjúk kutatókkal; szerk. Kömlődi Ferenc; Akadémiai, Budapest, 2007
  • Csató Lehel: Neurális hálók és a gépi tanulás módszerei; Kolozsvári Egyetemi, Cluj-Napoca, 2008
  • Borgulya István: Optimalizálás evolúciós számításokkal; Typotex, Budapest, 2012 (Az informatika elmélete)
  • Raymond Kurzweil: A szingularitás küszöbén. Amikor az emberiség meghaladja a biológiát; Ad Astra, Budapest, 2013
  • Nick Bostrom: Szuperintelligencia. Utak, veszélyek, stratégiák; ford. Hidy Mátyás; Ad Astra, Budapest, 2015
  • Elek István: Az intelligencia spontán megjelenése. A digitális evolúciós gép; ELTE Eötvös, Budapest, 2015
  • Martin Ford: Robotok kora. Milyen lesz a világ munkahelyek nélkül?; ford. Garamvölgyi Andrea; HVG Könyvek, Budapest, 2017
  • Tim O'Reilly: WTF. Miért rajtunk múlik, hogy mit hoz a jövő? What's the future?; Typotex, Budapest, 2018
  • Miskolczi Barna–Szathmáry Zoltán: Büntetőjogi kérdések az információk korában. Mesterséges intelligencia, big data, profilozás; HVG ORAC, Budapest, 2018
  • Max Tegmark: Élet 3.0. Embernek lenni a mesterséges intelligencia korában; ford. Weisz Böbe, Garai Attila; HVG Könyvek, Budapest, 2018
  • Héder Mihály: Mesterséges intelligencia. Filozófiai kérdések, gyakorlati válaszok; Gondolat, Budapest, 2020
  • Abishur Prakash: Go AI. A mesterséges intelligencia geopolitikája; ford. Lokodi Annamária; Pallas Athéné, Budapest, 2020
  • Susan Schneider: A mesterséges ember. Az MI és az elme jövője; ford. Unger Imola; Pallas Athéné, Budapest, 2020
  • Byron Reese: A negyedik kor. Okos robotok, tudatos számítógépek és az emberiség jövője; ford. Dedinszky Zsófia; Typotex, Budapest, 2020
  • Paul Davies: Démon a gépezetben. Hogyan oldják meg az információ rejtett hálózatai az élet rejtélyét?; ford. Both Előd; Akkord, Budapest, 2021 (Talentum tudományos könyvtár)
  • Angie Smibert: Mesterséges intelligencia. Okos gépek, gondolkodó robotok és tudományos gyakorlatok gyerekeknek; ford. Beke Ádám; Cser, Budapest, 2020
  • Shelly Fan: Lecserél-e minket a mesterséges intelligencia?; ford. Nattán Balázs; Scolar, Budapest, 2020 (Nagytotál)
  • Andreas Schühly–Frank Becker–Florian Klein: Valós idejű stratégia. Amikor a stratégiai előrejelzés és a mesterséges intelligencia találkozik; ford. Nemes Alexandra, Várnai Tímea; Pallas Athéné, Budapest, 2020
  • G. Karácsony Gergely: Okoseszközök – okos jog? A mesterséges intelligencia szabályozási kérdései; Ludovika Egyetemi, Budapest, 2020
  • Sebők Miklós–Ring Orsolya–Máté Ákos: Szövegbányászat és mesterséges intelligencia R-ben; Typotex, Budapest, 2021
  • Hannah Fry: Emberek és gépek. Hogyan tartsuk a kezünkben az irányítást a mesterséges intelligencia korában?; ford. Dembinszky Zsófia; HVG Könyvek, Budapest, 2021
  • Tilesch György–Omar Hatamleh: Mesterség és intelligencia. Vegyük kezünkbe sorsunkat az MI korában; ford. Stemler Miklós; Libri, Budapest, 2021
  • Kevin Roose: Jövőbiztos. Kilenc szabály az ember számára az automatizálás korában; ford. Berki Éva; Pallas Athéné, Budapest, 2021
  • Gondolatok a transzhumanizmusról. A mesterséges intelligencia etikája és hatásai; szerk. Christopher Hrynkow, ford. Berki Éva, Máté Katalin; Pallas Athéné, Bp., 2022

Angolul[szerkesztés]