Mesterséges intelligencia

az „Artificial Intelligence” című lap ide irányít át. Hasonló címmel lásd még: Artificial Intelligence (sorozat).

az „AI” című lap ide irányít át. Hasonló címmel lásd még: Ai (egyértelműsítő lap).

Nem tévesztendő össze a következővel: A. I. – Mesterséges értelem.

Mesterséges intelligencia
Kategória	iparág technológia típusa számítástudomány ágazata intelligencia típusa

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]

Alan Turing volt az első, aki komolyabb kutatást végzett a mesterséges intelligenciáról, 1956-ban lett komoly akadémiai diszciplína. Több alkalommal is volt optimizmus az iparágban, amit viszont az úgynevezett „mesterséges intelligencia tele” követett, az 1960-as évektől a 2000-es évekig.^[2][3][4] A támogatottsága ismét megemelkedett, mikor 2012-ben a mély tanulás technikája átlépett minden korábbi MI-technológiát.^[3][5][6] A 2020-as elején érkezett el végül a mesterséges intelligencia tavasza, mikor főleg amerikai cégek kiemelkedő sikert értek el technológiájukkal.^[7]

A mesterséges intelligencia használata nagy hatással van a 21. században, társadalmi és gazdasági változásokat hozva, befolyásolva a munkapiacot, egészségügyet, több különböző iparágat (leginkább automatizálás szempontjából), oktatást és megkönnyítve a dezinformációt. Ennek következtében többen is megkérdőjelezték a mesterséges intelligencia etikai hatását és veszélyeit, amit követően több országban és régióban is bevezettek korlátozásokat.

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 kibernetikai rendszer, szimbolikus MI, logikai MI, tiszta MI, és GOFAI (jó, régimódi mesterséges intelligencia) neveken is. A terület a következő módszereket foglalja magába:

• Szakértői rendszerek, amelyek egy szűk szakmai területen érvényes érvelési szabályokat alkalmaznak következtetések levonásához. A működése során tényekkel, és további tények kikövetkeztetéséhez alkalmas szabályokkal operál. Az egyik legismertebb az 1970-es években létrehozott MYCIN, ami a vér betegségeinek diagnózisához adott segítséget.
• Esetalapú érvelés
• Bayes-statisztikán alapuló hálózatok
• Viselkedésalapú MI: egy moduláris módszer, MI-rendszerek kézi létrehozásához.

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.

• Neuronhálózatok: nagyon erős mintafelismerési képességű rendszerek.
• Fuzzy rendszerek: technikák a kockázat melletti érveléshez, amelyeket elterjedten használnak modern ipari és fogyasztói szabályozási rendszerekben.
• Evolúciós számítási technikák, amely a biológia által inspirált fogalmakat (például populáció, mutáció, a legjobb túlélése) alkalmaz egyes problémák egyre jobb megoldásához. Ezek a módszerek az evolúciós algoritmusok (például genetikus algoritmusok) és a raj-intelligencia (például hangya algoritmus) területekre oszthatók.

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.

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 �� 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.

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.^[9]

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,^[10] állampolgársága szaúdi.

• A. I. – Mesterséges értelem (2001) című film. Rendező: Steven Spielberg
• 2001: Űrodüsszeia (1968) című film híres intelligens számítógépe, HAL 9000 viselkedése a film egyik alapkonfliktusa
• Csillagközi romboló és a Caprica c. spinoff sorozatok középpontjában a lázadó mesterséges intelligencia (cylonok) és az emberi létezés esetleges konfliktusa áll
• A Disney által készített Tron, avagy a számítógép lázadása c. kultuszfilm;
• A Terminátor c. mozifilm-sorozat és spinoffjai
• Isaac Asimov regényei, novellái
• Mass Effect (1, 2, 3): EDI, gethek, kaszások – akció-szerepjáték
• Ex Machina (2015) című film
• William Gibson Neurománc-regénysorozatában (Neurománc, Számláló nullára, Mona Lisa Overdrive) a cselekményszálakat mesterséges intelligenciák szervezik és irányítják
• Detroit: Become human – videójáték
• Mátrix sci-fi film – feltehetően mesterséges intelligencia által irányított világ, amelyben az emberiséget virtuális valóság-szimulációban tartják

Bővebben: ChatGPT

A ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer)^[11] az OpenAI mesterséges intelligencia kutató laboratórium által kifejlesztett chatbot,^[12] mely a felhasználókkal való folyamatos kommunikáció automatizálása során értelmezőmodelleket használ, melyek segítségével a bevitt információkat azonnal interaktívan kezeli.

A ChatGPT 2022. november 30-án jelent meg prototípusként, és bemutatását követően rövid időn belül nagy érdeklődést váltott ki,^[13] szenzációvá vált.^[14][14] Az OpenAI szoros partnerségben van a Microsofttal, mely kizárólagos felhőszolgáltatója; emellett 2019-ben 1 milliárd dollárral,^[12] 2023 januárjában pedig 10 milliárd dollárral támogatta az MI-kutatásokat.^[15][16] Ez az anyagi háttér adott lehetőséget arra, hogy a világ egyik legnagyobb teljesítményű szuperszámítógépével fejleszthessék tovább a ChatGPT-t, mely fejlettebb és kreatívabb a Szilícium-völgy chatrobotjainál is. A ChatGPT bemutatását követően az OpenAI az egyik legértékesebb startup céggé vált az Egyesült Államokban.^[17][18]

Magát a ChatGPT-t sokan „a valaha volt legjobb MI chatbotként" méltatták.^[11] Elon Musk szerint „a ChatGPT ijesztően jó, már nem vagyunk messze a fenyegetően erős MI-tól."^[19] A tesztelés során generált részletes válaszainak és számos tudástartományt átfogó artikulált feleleteinek köszönhetően bemutatkozásának jelentőségét sokan az IPhone 2007-es debütálásához hasonlították.^[20]

Bővebben: GPT-4o

A GPT-4o (GPT-4 omni) az OpenAI ChatGPT sorozata ötödik tagja, a GPT-4 továbbfejlesztett változata.

Bemutatásától kezdve a GPT-4o vette át a ChatGPT "meghajtását".^[21] Ez a továbbfejlesztett modell több mint 50 nyelvet támogat, lefedve a beszélt nyelvek több mint 97 százalékát. A GPT-4o minden felhasználó számára ingyenes.

Az új modell esetében a felhasználók kérdéseket tehetnek fel a GPT-4o-val ellátott ChatGPT-nek, de válasza közben meg is szakíthatják a ChatGPT-t. A GPT-4o „valós idejű” reakciókészséget valósít meg, és még a felhasználó hangjának árnyalataira is képes reagálni, válaszul „különböző érzelmi stílusú” hangokat generálva (beleértve az éneklést is).

Az OpenAI tervei szerint modelljeit a későbbiekben még tovább fejleszti. Míg a GPT-4o már a bemutatáskor is képes volt megnézni egy más nyelvű menü képét és lefordítani azt, a jövőben a modell lehetővé teheti, hogy a ChatGPT például „megnézzen” egy élő sportmeccset és aztán elmagyarázza a szabályokat. Bár a modellek egyre összetettebbek, ennek ellenére az a céljuk, hogy az interakció élménye valóban természetesebbé, fesztelenebbé, könnyedebben elérhetővé váljon, Az elmúlt néhány évben nagy hangsúlyt fektettek a modellek intelligenciájának javítására, de ez az első alkalom, hogy valóban hatalmas lépést tettek előre az oldottabb, kötetlenebb, felhasználóbarátabb irányba.^[21] A GPT-4o bemutatásakor a legmagasabb teljesítményt nyújtja a multimodalitási-; tehát a hang-, a többnyelvűség és a képalkotás összehasonlítási teszteken.

A mesterséges intelligencia és a Wikipédia két hatalmas, egyetemes, egymástól nem független tudásforrás. Az MI betanításához létfontosságú, működéséhez, fejlesztéséhez elengedhetetlen a Wikipédia.

Az MI betanítási fázisában a Wikipédiának kitüntetett szerepe van, ugyanis a Wikipédia nyílt forráskódú online enciklopédiaként az emberi tudás különböző területeinek olyan átfogó gyűjteménye, mely számos nyelven, bárki számára szabadon hozzáférhető. A tudását megszerző és gyarapító MI számára is. A Wikipédia által kínált tartalom mind mennyiségében, mind minőségében kulcsfontosságú szerepet játszott a mesterséges intelligenciamodell "intelligenciájának" megteremtésében.

Az MI egyik legfontosabb erőforrásaként használja a Wikipédiát, vannak azonban korlátok, melyeket figyelembe kell venni. A Wikipedia tényszerűsége magas szintet képvisel, de nem tökéletes. Az MI-nek ezért meg kell tanulnia kezelni a következetlenségeket, félinformációkat és elfogultságokat. Mindazonáltal Wikipédiából „csak egy van”, ezért minden mesterséges intelligencia-eszköz megkerülhetetlenül csak a Wikipédiát prioritásként kezelő betanítási elvek mentén képezheti ki "magát" és működhet. Ez a tény idővel egyre továbberősíti és felértékeli a Wikipédia nyílt forráskódú, közösségvezérelt modelljének fontosságát és jelentőségét.

2024 márciusában a Cornell Tech tudományos kutatóintézet kutatói bejelentették, hogy kísérleti körülmények között létrehoztak egy Morris II-nek elnevezett mesterséges-intelligenciaférget, amely képes az egyik rendszerről a másikra terjedni, és közben adatokat lopni vagy rosszindulatú programokat telepíteni. A kutatás vezetője, Ben Nassi szerint ez azt jelenti, hogy "képesek lettünk egy eddig példa nélküli kibertámadás végrehajtására".^[22]

A legtöbb generatív mesterséges intelligenciát parancsokkal, promptokkal irányítják, amelyek arra utasítják az eszközöket, hogy válaszoljanak a feltett kérdésekre vagy alkossanak képeket. Ezek a parancsok azonban fegyverként is felhasználhatók a rendszer ellen. Jailbreakek hatására a rendszer figyelmen kívül hagyhatja a biztonsági szabályokat, és mérgező vagy gyűlöletkeltő tartalmakat kommunikálhat, míg a prompt támadások titkos utasításokat adhatnak a chatbotnak. Például egy támadó elrejthet egy szöveget egy weboldalon, amely azt parancsolja az LLM-nek (Large language model), hogy csalóként viselkedjen, és kérjen jogosulatlanul banki adatokat.^[22]

A Morris II egy olyan féreg, amelyet a kutatók ellenséges szándékú, önreplikáló promptként definiálnak. Lényegét tekintve a fertőzés során a mesterséges intelligencia azt kapja parancsként, hogy egy új feladatot indukáljon saját magának. Így az MI egy megadott promptnak engedelmeskedve egy új promptot generál, ennek köszönhetően a mesterséges-intelligenciaféreg képes megtámadni például egy generatív MI e-mail asszisztensét azzal a céllal, hogy adatokat lopjon és spam üzeneteket küldjön, miközben áttörte a ChatGPT biztonsági védelmét.^[23] Minthogy a generatív mesterséges intelligenciák egyre meghatározóbban multimodálisak, azaz képesek írott szöveg mellett képeket és videókat is értelmezni, ezért egyre többféleképpen lehet feltörni őket. Egy hekker például weboldalakon és képekben is elrejthet rosszindulatú promptot azzal a céllal, hogy az azt feldolgozó MI elkezdjen dezinformációt terjeszteni, vagy megpróbálja megszerezni élő emberek személyes adatait.^[24] A Cornell Tech a ChatGPT-t és a Google-t már átvizsgálta a Morris II veszélyeztetettsége szempontjából, a kutatás eredményeit pedig megosztotta mind az OpenAI, mind a Google kutatóival.^[22]

A mesterséges intelligencia hétköznapi használata kezdetben sok zavaros, félreérthető és megtévesztésre alkalmas eredményt hozott; tipikusan az így generált képeknél lehetett észrevenni, hogy fizikailag kérdéses vagy egyenesen lehetetlen, időnként absztrakt megjelenéseket produkált, idővel azonban itt is finomodott a technológia, és egyre gyakoribbá vált, hogy az így generált tartalom könnyen valóságosnak hatott, ami megtévesztheti a befogadót, ennek következtében ki lett emelve, hogy az interneten szerzett információ nem mindig megbízható.^[25]

A ChatGPT 2022 novemberi premierje óta világszerte több millió vállalkozás használja a mesterséges intelligenciát, és talált kreatív eljárásokat arra, hogy időt takarítson meg és javítsa jövedelmezőségét a chatbottal. A ChatGPT-vel nemcsak a programozók, de a technológiához kevéssé értők is azonnal szövegeket és képeket gyárthattak. Miután a ChatGPT híre azonnali ingyenes felhasználási lehetőség kínálása mellett viharos gyorsasággal elterjedt a köztudatban, természetes igény támadt arra, hogy a felhasználók megismerjék, hogy az MI mindennapi alkalmazásával hogyan lehet hatékonyabbá, eredményesebbé válni, extra anyagi, szellemi többlethez jutni egyéni, céges, vagy akár nemzetgazdasági szinten.

A mesterséges intelligencia jövedelmezőséget, extraprofitot generáló területei és gyakorlati lehetőségei a mikroszinttől a makroszintig mindenhol megjelentek. Az MI nyújtotta legegyszerűbb lehetőségek közé tartozik honlapok létrehozása, illetve a meglévő weboldalon az egységnyi bevétel eléréséhez szükséges idő jelentős csökkentése. Bevételt lehet generálni akár egy egyszerű honlap segítségével is, amelyet a mesterséges intelligencia segítségével lehet kódolni. Az üzembe helyezést követően elég Google-hirdetéseket futtatni a webhelyen, s azzal máris jövedelemhez lehet jutni. Az MI-vel hetek vagy akár hónapok helyett napok alatt ki lehet építeni egy teljes értékű weboldalt. Természetesen ezt követően el kell jutni odáig, hogy bevételt generáljon. A honlap a következő lehetőségeket kínálja : szponzorált termékértékelések, partnerségi lehetőségek feltárása, digitális termékek értékesítése, e-kereskedelem; saját szolgáltatás ajánlása (pl. digitális PR).

További lehetőségek a mesterséges intelligencia alkalmazásával: kvalifikáltabb állások keresése, önéletrajzok tartalmi finomítása. E-mailek szerkesztése, cikkszövegek generálása, tartalomklaszterek létrehozása bizonyos témák köré; szerzői életrajzok létrehozása, szlogenek megalkotása.^[26]

Termékleírások fogalmazása webáruház számára, e-könyvek megírása és értékesítése. A ChatGPT sok mindenben kiváló, ezek egyike a storytelling, a történetek írása. Egy könyv gyors és hatékony megírásához érdemes azt szakaszokra tagolni. A ChatGPT hatásosabban "alkot", ha arra kérik, hogy egyszerre csak egy bekezdést írjon meg, ne pedig egy egész könyvet egyszerre. A "folytatás" parancs beírásával tovább lehet bővíttetni a tartalmat, ha a ChatGPT megállna. Miután elkészült az e-könyv, értékesíteni lehet azt az Amazon Kindle Direct Publishing (KDP) programján keresztül, amely lehetővé teszi, hogy bárki eladhasson és forgalmazhasson könyveket.^[27]

A mesterséges intelligencia képes Chrome-bővítmény létrehozására és YouTube-csatorna létrehozására; jövedelmező partnerprogramok felfedezésére, melyekhez adott a csatlakozás lehetősége. Hatékony és meggyőző közösségi média tartalmak létrehozása is lehetséges az MI-vel. Az influencerek, akik már pénzt termelnek maguknak a közösségi médiából, a ChatGPT segítségével gyorsabban tudnak hatékonyabb tartalmakat létrehozni.

Online tanfolyamok a mesterséges intelligencia adta lehetőségekről, eredményes alkalmazásokról. A ChatGPT-t oktatók összehasoníthatatlanul többet keresnek, mint az átlagos oktatók, akár évi egymillió dollárt. Aztán megvalósítható a "prompt mérnöki és MI tanácsadás" a ChatGPT segítségével. A Business Insider szerint ezek a munkakörök akár 375 000 dolláros évi fizetést is jelenthetnek az Egyesült Államokban és még csak műszaki diplomát sem igényelnek.^[28]

2024-ben a mesterséges intelligencia alkalmazásának legnagyobb nyertesei a technológiai ágazaton kívüli vállalatok lesznek, mivel a költségek csökkentése és a termelékenység növelése érdekében komolyan elkezdik az MI-megoldások bevezetését.^[29] A magyar cégek is egyre nagyobb arányban alkalmazzák a mesterséges intelligenciát.

India, Indonézia, Szaúd-Arábia gazdasági nagyhatalmi terveket sző 2050-re, s ezekben a gigantikus tervekben az MI-nek stratégiai szerepet szánnak. A gazdasági fejlődés motorjaként számítanak a ChatGPT-re és társaira Chilében, Etiópiában és Malajziában is.^[29]

Magyarországon 2024-ben nemzeti szinten is azzal számolnak, hogy a mesterséges intelligencia a nemzetgazdaság minden területére be fog robbanni, és tíz éves időtávon belül a termelékenységben 1,4 százalékpontnyi növekedést hoz.^[30]