A mesterséges intelligencia (MI vagy AI) rendszerek (algoritmusok) képesek olyan feladatokat végrehajtani, amelyeket általában az emberi kognitív funkciókhoz társítunk. Ilyen például a beszéd értelmezése, minták azonosítása; előrejelzések, képek, szövegek, fordítások, stb. generálása. Ezek a rendszerek általában úgy tanulnak, hogy hatalmas mennyiségű adatot dolgoznak fel, mintákat keresve, amelyeket végül lefordítanak egy saját, egyszerűsített belső modellre. Sok esetben emberek felügyelik az MI tanulási folyamatát, megerősítve a jó döntéseket és válaszokat. De vannak olyan MI rendszerek is, amelyek felügyelet nélkül tanulnak – például újra és újra játszanak egy játékkal (pl. go vagy videójáték), amíg végül kiderítik a szabályokat.
Az intelligencia fogalmának meghatározása nem egyértelmű, ezért a szakértők megkülönböztetnek gyenge MI-t és erős MI-t.
Egy bizonyos fajta gyenge MI (amelyet néha szűk MI-nek vagy specializált MI-nek is neveznek), korlátozott feladatra fejlesztik ki. Ezek egy szűken meghatározott problémára (például egy autó vezetése, emberi beszéd felismerése, vagy szöveg összefoglalása, esetleg kép felismerése) alkalmasak. A gyenge MI tehát gyakran egyetlen feladatot végez rendkívül jól (legtöbbször sokkal jobban, mint az emberek). Bár ezek a rendszerek intelligensnek tűnhetnek, jóval több „korláttal” rendelkeznek, mint akár a legprimitívebb emberi intelligencia.
Az erős MI, más néven általános mesterséges intelligencia (AGI – Artificial General Intelligence), olyan rendszer, amely olyan problémákat is képes megoldani, amelyekre nem képezték kimondottan – hasonlóan, mint az ember, amikor egy új helyzettel találkozik. Ez az az MI típus, amit a filmekben láthatunk, mint például a Westworld robotjai vagy a Star Trek Data karaktere. Ez a típusú MI még nem létezik, bár optimista vélekedések szerint az évtized végére létrejöhet, figyelembe véve a jelenlegi fejlődés ütemét. Olyanok is vannak, akik úgy gondolják, hogy az erős MI kutatását korlátozni kellene, a potenciális kockázatok miatt (erről majd később bővebben).
Néhány példa, hol alkalmaznak mesterséges intelligenciát:
- Üzleti előrejelzések: különböző előrejelzéseket, pl. egy termék keresletének előrejelzését, az ún. gépi tanulás (machine learning) algoritmusai tesznek lehetővé. Ezek jellemzően statisztika alapú algoritmusok, amik korábbi adatok mintázataiból tudnak „tanulni” és abból általánosítani
- Számítógépes játékok: az átlagember leggyakrabban számítógépes játékokban találkozhat MI algoritmusokkal, amik kiszámolják a gépi ellenfél lépéseit
- Képfelismerés: élőlények, emberek azonosítása, orvosi célú képfelismerés (pl. röntgen vagy MRI felvételek elemzése) — ezek a rendszerek legtöbbször jóval pontosabbak és gyorsabbak, mint az emberek
- Közlekedés szervezés, önvezető autók: az olyan térképszolgáltatások, mint a Google Maps, az MI-t is segítségül hívva tudnak nekünk útvonalakat javasolni. Ugyanígy az önvezető autók (pl. Tesla) sokféle különbőző MI rendszer segítségével működnek
- Ajánló algoritmusok: az olyan szolgáltatások mint pl. a Netflix vagy webáruházak a mi korábbi választásaink alapján próbálják feltérképezni, mit szeretünk nézni vagy vásárolni.
- Generatív MI: az utóbbi pár évben az ún. generatív MI került reflektorfénybe. Ezek olyan rendszerek, amelyek pl. szöveges utasítás alapján élethetű képeket vagy akár videókat tudnak generálni, vagy pedig emberien tudnak szinte bármiről írni vagy kérdésekre válaszolni.
Linkajánló
