Mesterséges intelligencia az ember szolgálatában
Közlekedés, ügyfélszolgálat, egészségügy és még sorolhatnánk… A mesterséges intelligencia már lassan valamennyi iparágban megjelenik, és a versenyképesség meghatározó tényezőjévé válik. Valójában modern IT megoldások gyűjtőnevéről van szó. Blogunkban bemutatjuk, mit is értünk konkrétan ezalatt a varázslatos szó alatt.
A mesterséges intelligencia fogalma
Kezdjük is először a mesterséges intelligencia jelentésével!
Számtalan definíciója létezik.
Én a Digitális Tankkönyvtár alapján a következőt használom: a mesterséges intelligencia egy gép vagy program által megnyilvánuló intelligens tudat.
Nagyon gyakorlatias Bernard Marr, a híres tech újságíró fogalma a mesterséges intelligenciáról: olyan gép vagy ágens, mely tanulás révén képes magát fejleszteni, és így egyre jobb eredményt létrehozni, emberi beavatkozás nélkül. Szerinte ez azt is jelenti, hogy ma már a gépek nemcsak a fizikai munkában lehetnek segítségünkre, de a gondolkodást és döntéshozatalt igénylő feladatok ellátásában is.
Ebben a posztban megmutatom, hogyan építhetünk (elvi síkon) mesterséges intelligenciát. Továbbá, a teljesség igénye nélkül gyakorlati alkalmazásokat is összegyűjtöttem.
Hogyan építhetünk mesterséges intelligencia algoritmust?
Az alábbiakban leegyszerűsítve mutatom be a fejlesztés egyes stádiumait. A gyakorlatban ez egy sokkal bonyolultabb, költségesebb folyamat, akár azt is írhatnám, hogy “ne próbáld ki otthon”. Bár vannak olyan mesterséges intelligenciák, mint például az SAP Conversational AI, ahol te magad is építhetsz, viszonylag kevés programozói tudással chatbotot. Viszont ebből is látszik, hogy a fejlesztés nagyon eltér attól függően, hogy éppen milyen megoldáson dolgozunk.
- Probléma definiálása. Első körben meg kell találnunk azt a problémát, nehézséget, mely érinti ügyfelünket, és amelyet ezzel a termékkel meg szeretne oldani. Például chatbotok esetén igény lehet a gyakran ismétlődő kérdések megválaszolása, 0-24 órás ügyfélszolgálat alacsony költséggel.
- Adatbázis. Közhelynek számít a mondás: ,, az adat a 21. század olaja”. Ugyanakkor nagy igazság. Az algoritmusokat nagy adathalmazokon kell tanítani. Ezek kialakítását körültekintően kell végezni. Ha az adatok nem eléggé széleskörűek, átfogóak, akkor az A.I. “elfogulttá” válik. Például, ha ruhákon tanítjuk, és adatkészletünk nem (vagy nem elegendő) farmernadrágot tartalmazott, akkor azt nem fogja rendszerünk a ruhák közé sorulni. Ez emberek esetén már etikai problémákat is szülhet, hiszen az emberiség is nagyon sokrétű.
- Tanuló algoritmus kiválasztása vagy lefejlesztése
- Algoritmus tanítása, a gépi tanulás módjának megválasztása (felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás, megerősített tanulás).
- Programozási nyelv választása
- Választanunk kell egy platformot, amelyen elkészítjük a terméket. Ilyen például a Tensorflow és a Pytorch melyekről írtunk már egy korábbi blogunkban.
Ezek után nézzük, milyen területeken állhat a mesterséges intelligencia az emberiség szolgálatába!
Egészségügy
Szakemberek szerint az egészségügy az egyik olyan terület, ahol bőven profitálhatunk a mesterséges intelligencia alkalmazásából.
A Qubit.hu-n 2020-ban jelent meg egy hír, mely szerint egy MI-n alapuló találmány forradalmasíthatja a mellrákszűrést. Az algoritmust a Google Health és a londoni Imperial College fejlesztette ki. Öntanulás útján tökéletesítették a mammográfiai eredmények olvasását. Olyan szintűvé fejlődött, hogy még a szakorvosokat is lekörözte, sokkal biztosabban állapította meg a helyes diagnózist.
Nem kell azonban attól félni, hogy a találmány elveszi az orvosok munkáját. A cikk szerint inkább segíti őket hivatásuk minél tökéletesebb ellátásában.
A rákszűrések során a tudósok úgynevezett képfelismerő technológiát használnak.
Nemrég egy új antibiotikumot fedeztek fel egy mélytanulásos algoritmus segítségével. A kutatók szerint az MI használata hozzájárulhat az új antibiotikumok előállítási költségeinek csökkenéséhez.
Mesterséges intelligencia és COVID-19
Az algoritmusok segítettek az orvosoknak a világjárvány alatt is. Egyrészt, a maszkfelismerő algoritmusok lehetővé tették, hogy nagy tömegek esetén is ellenőrizni lehessen a maszkviselést. Pepper robothoz is fejlesztettünk ilyen algoritmust.
Számítógépes tomográfiai vizsgálatok során segíthet diagnosztizálni a betegséget a tüdőben. Ehhez a tüdőről készült képeket elemeznek ki gépi látással működő algoritmusok.
A mesterséges intelligencia a betegség terjedését is képes elemezni. Nagy mennyiségű, rendszerezetlen adatból képes megállapítani és előrejelezni a várható esetszámot és azt is, hogy a népesség melyik része van leginkább kitéve a fertőzés kockázatának.
Drónok segítségével képesek résztvenni a gyógyszerszállításban, robotok segítségével pedig kórházi szobákat tudnak teljesen autonóm módon fertőtleníteni.
Egyes fejlesztések gyógyszeradatbázisok elemzésével vesznek részt olyan, más betegségek kezelésére használt orvosságok megtalálásában, melyek hatásosak lehetnek az új koronavírus ellen is.
Csillagászat
Holland kutatók által kifejlesztett neurális háló nemrég bolygónkra veszélyes aszteroidákat fedezetett fel. Ezeket a NASA szakemberei is észlelték már, de ők nem veszélyes kategóriába sorolták ezeket. A számítógép szerint az égitestek pályájuk és méretük alapján jelentenek veszélyt a Földre, de becsapódásuk még sokára várható.
Közlekedés
A mesterséges intelligencia kutatások egyik zászlóshajója az önvezető jármű.
Itt a rendszernek szüksége van adaptációra és önálló döntések meghozatalára. Ezzel kapcsolatban egy izgalmas kérdés – még a tudósok sem értik – miért hoz meg az algoritmus bizonyos döntéseket.
Kihívás a gépek számára, hogy ebben a környezetben számtalan információt kell elemezni. Vezetés során előfordulhatnak váratlan események is, melyekre reagálni kell.
Önvezető járműveknél is alkalmaznak képfelsimerő technológiát, akárcsak a gyógyászatban.
Ügyfélszolgálat
Végül, de nem utolsó sorban megemlíteném cégünk fő tevékenységét is, a voicebotok fejlesztését. A voicebot tulajdonképpen élőszóban irányítható chatbot. Ennek hátterében a beszédértés és -szintézis áll. Kiegészülhet képfelismeréssel, robotikával is. Ez a rendszer olyan helyen alkalmazható, ahol nagy számban kell rutin kérdéseket megválaszolni.
Világszerte egyre inkább terjed az ehhez hasonló megoldások száma.
Északi szomszédunknál már használnak egy Pepper robotot a Tatra bankban.
Hazánban a Supershop kezdte el alkalmazni az általunk fejlesztett Super Pepper nevű rendszert.
Természetesen, mint minden újdonság, a mesterséges intelligencia is okoz némi félelmet. Sokan tartanak attól, hogy a robotok majd elveszik a munkánkat. Erre legjobb ellenérv a géprombolások kora, mikor a gépek elkezdték forradalmasítani a textilipart. A munkások akkoriban is féltették munkahelyüket. Ugyanakkor a textiliparban mai napig dolgoznak emberek, pedig ma már robotokat, automata rendszereket is bevetnek.
A technológia átalakította világunkat, de az emberek munkáját továbbra sem vették el. Új munkahelyek jöttek létre, valószínűleg a robotika és MI előrahaladásával is ez lesz a helyzet. Olyan állások és munkakörök jelennek meg, amelyről korábban még senki se hallott. Cégünknél például a robot szövegíró egy ilyen pozíció.
Mi robotikai cégként úgy gondoljuk, nem félni kell a tudománytól és a technológiáról, hanem minél mélyebben meg kell azt ismerni, vívmányait pedig az emberiség szolgálatába kell állítani!
Források és további érdekességek:
Gubán, Miklós: Mesterséges intelligencia, Digitális Tankkönyvtár
Bodnár, Zsolt: A GOOGLE MÁR JOBB A MELLRÁK SZŰRÉSÉBEN, MINT AZ ORVOSOK, Qubit.hu
hvg.hu: Veszélyesnek tűnő aszteroidákat talált a mesterséges intelligencia, nekünk csapódhatnak
TATRABANK.SK: My name is Pepper, I’m the first humanoid robot in Tatra banka branch
Mi a mesterséges intelligencia jövője? – Beszélgetés Dr. Jelasity Márkkal | egyetem tv | Tandem
Roger Chua: A simple way to explain how to build an AI system. becominghuman.ai
