Mi a mesterséges intelligencia? – Rövid technológiai összefoglaló

Mostanában sokat lehet hallani a hírekben és mindenhol máshol a mesterséges intelligenciáról, mégis kevesen tudják mi is az és hogyan működik. Ebben próbálunk meg most közérthetően, néha leegyszerűsítve, egy kicsit rendet tenni a fejekben, amitől talán nem is lesz olyan félelmetes az egész.

Kezdjük az elején. Mi kell ahhoz, hogy mesterséges intelligencia működjön bárhol is? Kell egy számítógép (a felhasználás helyétől függően akár több is), aminek több funkciója is van a rendszer működésben. Először is azon futnak a szoftverek, amik tulajdonképpen a háttérben dolgoznak és az outputot, a kézzelfogható, felhasználható eredményeket adják. A számítógépekbe  kellenek chipek, amik a szoftverek által kiadott számításokat végzik és kell óriási adattárolási kapacitás, ami tulajdonképpen az egész MI technológia elengedhetetlen feltétele. Eddig nincs semmi nagy különbség a normál számítógépes rendszerekhez képest, amiket már régóta használunk mindennapjainkban. Vagyis a informatikai háttér és a logika nem változott.

Akkor hol van a csavar és mitől lesz ez a rendszer mesterséges intelligencia? Hát attól, hogy a szoftver elkezd önállóan, minimális beavatkozással zsonglőrködni az adatokkal. Ok, de mit is jelent ez? Tulajdonképpen arra vannak programozva az MI szoftverek, hogy óriási adathalmazokon dolgozzanak, azokban böngésszenek, összefüggéseket keressenek, összehasonlítsanak, gyakoriságot keressenek és az eredmények alapján válaszoljanak az adott kérdésekre. Ez a logika és rendszer már viszonylag régóta működik és használják kicsiben sok hétköznapi rendszerben, mint a streaming szolgáltatók ajánló rendszerei, a közlekedésben használt navigációs rendszerek, okosotthonok vezérlése vagy az önvezető autók. Viszont ezek a szoftverek csak a háttérben működtek és “passzívan” az előre megadott feladatokra programozva futottak. 

Az igazi áttörés abban van, hogy megjelentek a nagy nyelvi modellek vagy más néven LLM-ek, amiket bárki tud írott vagy beszélt szöveggel instruálni, irányítani. Ez azt jelenti, hogy a számítógépek “megértik” szóban és írásban az emberi nyelvet. Vagyis csináltak olyan platformokat, melyek adatbázisa gyakorlatilag a teljes internet és az adatok feldolgozásához elég szóban vagy írásban parancsot adni a rendszereknek. Tulajdonképpen bárki képes szóban valós időben programozni (feladatokat végrehajtatni a szoftverekkel) gyakorlatilag a teljes internet adatbázisát felhasználva. Vagyis létrejött a híd az emberi nyelv és a programozói nyelv között. Az LLM-ek részletes működésével egy másik videónkban foglalkozunk.

Fontos azonban megérteni, hogy ez csak egy eszköz, önmagában nem akar semmit, nem gondolkodik, nincsenek érzései, tervei. Csinálja, amit kérünk tőle, azt viszont minden eddiginél gyorsabban, hatékonyabban és a bővülő adathalmaz, a felhasználókkkal való interakciók során pedig folyamatosan fejlődik, tulajdonképpen tanul. Idővel egyre több mindenre és egyre pontosabb válaszokat tud majd adni.

Bevezetés:

A mesterséges intelligencia (MI) napjainkban egyre elterjedtebbé válik, áthatva számos iparágat és tudományterületet. Hatása érezhető az egészségügytől a pénzügyeken át a gyártásig és a mindennapi élet számos aspektusáig. Azonban sokan nem értik pontosan, hogy mi is az MI, és hogyan működik. Célunk, hogy ebben a cikkben átfogó képet nyújtsunk az MI-ről, kiemelve a működésének kulcsfontosságú aspektusait, és szakmai kontextusba helyezve a technológia legújabb fejleményeit.

Az MI alapvető elemei:

Az MI működése komplex folyamat, amely számos hardveres és szoftveres komponens összehangolt működését igényli. A hardveres infrastruktúra magában foglalja a processzorokat, memóriát, tárolókapacitást, és esetenként speciális chipeket (pl. GPU-kat, TPU-kat), amelyek az MI algoritmusok hatékony futtatását biztosítják. A szoftveres komponensek közé tartoznak az operációs rendszerek, az MI algoritmusokat megvalósító programok, adatbázisok és keretrendszerek, amelyek az adatok kezelését és feldolgozását teszik lehetővé.

Az MI működési elve:

Az MI lényege, hogy a szoftverek képesek önállóan tanulni és dolgozni az adatokkal. Ez a tanulás felügyelt vagy felügyelet nélküli módon történhet. A felügyelt tanulás során az MI modellt előre címkézett adatokkal képezik ki, míg a felügyelet nélküli tanulás során a modellnek magának kell felismernie az adatokban rejlő mintákat és összefüggéseket. A tanulás eredményeként az MI modellek képesek előrejelzéseket tenni, döntéseket hozni, sőt kreatív tartalmakat is generálhatnak.

A gépi tanulás (ML) és a mély tanulás (DL) szerepe:

A gépi tanulás (ML) az MI egyik ága, amely algoritmusok segítségével tanul az adatokból. Az ML algoritmusok képesek felismerni a mintákat és összefüggéseket az adatokban, és ezeket a felismeréseket felhasználva előrejelzéseket tudnak tenni vagy döntéseket hozni. A mély tanulás (DL) az ML egy alcsoportja, amely neurális hálózatokat alkalmaz az adatok feldolgozására. A neurális hálózatok biológiai ihletésűek, és képesek komplex, nemlineáris összefüggéseket tanulni az adatokból. A DL algoritmusok kiemelkedő eredményeket értek el a képfelismerés, a természetes nyelvfeldolgozás és a beszédfelismerés területén.

A nagy nyelvi modellek (LLM) szerepe:

Az LLM-ek az MI legújabb fejleményei közé tartoznak, és forradalmasítják az ember-gép interakciót. Ezek a modellek hatalmas mennyiségű szövegadaton képezkednek ki, és képesek megérteni és generálni az emberi nyelvet. Az LLM-eket számos feladatra lehet használni, beleértve a gépi fordítást, a szövegírást, a kérdések megválaszolását és a kreatív tartalomgenerálást.

Fontos hangsúlyozni, hogy az MI önmagában nem rendelkezik célokkal, vágyakkal vagy érzelmekkel. Csak egy eszköz, amelyet arra lehet használni, hogy az ember által megadott feladatokat elvégezze. Az MI hatékony működése az adatok minőségétől és mennyiségétől is függ. Emellett etikai és jogi kérdéseket is figyelembe kell venni az MI fejlesztése és alkalmazása során.