Szeptember közepén rendeztük meg 12. Qubit Live estünket, amelyen meghívott előadóinkkal a mesterséges intelligencia (AI) főbb kutatási irányaival, korlátaival és társadalmi kockázataival foglalkoztunk. A napokban megosztjuk az eseményen elhangzott előadásokat, a kerekasztal-beszélgetést és a nézői kérdésekre adott válaszokat is, hogy az is megnézhesse őket, aki nem tudott részt venni a Qubit+ előfizetőinek meghirdetett rendezvényünkön.

A mesterséges intelligencia (AI) az élet egyre több területét foglalja el: a ChatGPT megjelenése óta a szövegek előállítása vagy fordítása mellett a képek és videók felismerésében és generálásában is népszerű eszközzé vált, de az önvezető autóktól az időjárás-előrejelzésig számtalan területen nélkülözhetetlen. „A kérdés az, hogy hol a határ. Vajon minden emberi munkát el fog tudni végezni a mesterséges intelligencia? Ha igen, akkor mikor?” – vetette fel előadása kezdetén Jakovác Antal, a HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközpont Adat- és Számításintenzív Tudományok Kutatócsoportjának vezetője.

Miközben ugyanis sok területen, például az orvosi diagnosztikában vagy a videójátékokban már meghaladja az emberi képességeket az AI, más kompetenciákban kifejezetten alulteljesít – sokat hallucinál (erősebben fogalmazva: hazudik), nem tud tervezni, vagy épp lényegtelen szempontok alapján hoz döntéseket.

Ennek oka abban rejlik, hogy nagyon különbözik egymástól a hagyományos (emberi vagy ember alkotta szoftveres) problémamegoldás és az, amikor az AI-ra bízzuk egy probléma megoldását. Míg előbbi esetben mi magunk értjük meg a problémát, és ez alapján dolgozzuk ki a megoldási stratégiát, addig az AI esetében a megértés megértésére van szükség: az AI-rendszereket a megértés képességével ruházzák fel, így a probléma megoldására már maga jön rá. „Ezért van az, hogy nem is tudjuk, hogy a gép tulajdonképpen mit ért, mert az bele van kódolva abba a sok paraméterbe, amit használ” – mondta Jakovác.

A mesterséges intelligencia a környezeti jelenségekre közvetlen és gyors reakciót ad, és ezt intuitív módon teszi, ami leginkább az ember (vagy egy állat, növény) ösztönös reakcióira hasonlít. Ha azonban egy környezet nagyon bonyolult, arra már nem lehet közvetlen választ adni – az emberi gondolkodásban ezért gyakran egy belső modell kialakítására van szükség. Ebben, a környezet leképezéséből előállított belső modellben tudjuk végiggondolni a lehetséges kimeneteleket, azok alapján döntést hozni és végrehajtani az akciót, vagyis tervezni. Mindezekből le lehet vonni azt a furcsán hangzó következtetést, amire Jakovác is jutott: „Érdekes módon azt gondoljuk, hogy a gép gondolkodik, de valójában a mai AI-rendszerek inkább éreznek.”

Az előadás videó és podcast formájában is elérhető. Nézd meg itt:

Vagy hallgasd alább:

Az epizód elérhető Spotify-on, Apple Podcasts-on, sőt RSS-ben és egyre több csatornán, iratkozz fel!

A 12. Qubit Live-ot az Amundi Alapkezelő Zrt. támogatta. Amundi-befektetésekkel Te is részese lehetsz az AI-forradalomnak! (x)

Forrás