A mesterséges intelligencia (MI) kutatása 1956-ban kezdődött az amerikai Dartmouth College egyik nyári workshopján. Úgy gondolták, tíz tudós két hónap munkával le tudja fektetni egy olyan masina alapjait, amely képes nyelvhasználatra, elvont fogalmak kezelésére, olyan problémák megoldására, amelyek addig kizárólag embereknek sikerültek, illetve önmaga tökéletesítésére.
Ma már talán megmosolyogtató az optimizmusuk, és egyáltalán nem meglepő, hogy sokkal lassabban haladtak a tervezettnél, ám a lényeg, hogy megtették az első, kulcsfontosságú lépéseket.
Telek és nyarak
A mesterséges intelligencia kutatásának hullámhegyeit és hullámvölgyeit a szakirodalom „teleknek és nyaraknak” nevezi. A fellángolásokat és lelkesítő eredményeket – „nyarakat” – általában kudarcok és bírálatok követték. Ez együtt járt a támogatások elapadásával, és hosszabb, terméketlen időszakokat – „teleket” – eredményezett. Annak a nyárnak, amelyet most élvezhetünk, az internet megjelenése jelentette a tavaszt. Az internet elterjedése és széles körű használata ugyanis lehetővé tette azt az adatrobbanást, amelyet „big data” néven ismerünk.
A nagy áttörés
A mesterséges intelligencia kutatása során fordulópontot jelentett annak felismerése, hogy az intelligencia nem egyenlő a tudással, elvégre nagyon sok dolgot az ember nem szabályalapon, hanem ösztönösen végez (pl. nem végzünk fizikai számításokat, amikor egy asztalról leeső poharat elkapunk), és gépekbe amúgy is lehetetlen lenne minden létező tudást és szabályt beprogramozni. Az intelligencia sokkal inkább a tanulás és a tanulásból az általánosítás képessége.
A hatékony tanuláshoz azonban megfelelő mennyiségű adat szükséges. 2012 környékén jött el az a pont, amikor a gépi tanulás és a big data kombinációjából létrejött az úgynevezett deep learning, vagyis mélytanulás.
Ennek számos látványos, mindennapi életünkben is érezhető eredménye lett, mint például a hangfelismerő rendszerek pontosságának ugrásszerű javulása, az egyre megbízhatóbb önvezető autók, a rendkívül hatékony arcfelismerő rendszerek (amelyek nemcsak a totalitárius államok „Nagy Testvéreként” működnek, hanem körözött bűnözőket és elveszett gyerekeket is megtalálnak), vagy éppen az a tény, hogy az emberek már csak a második helyért küzdhetnek egymással sakkban és góban.
Az adatok fontossága
Mostanra elmondható, hogy a deep learningnek köszönhetően rendkívül sokféle problémára jelenthet megoldást a mesterséges intelligencia. A modellek tanításához azonban sok és jó minőségű adat kell. Ezekhez sokszor nehezebb hozzájutni, mint magához az MI technológiához, valamint az MI modellek építéséhez és futtatásához szükséges számítási kapacitáshoz. A mesterséges intelligencia tehát már régen nem a jövő zenéje, hanem a jelen eszköze. MI megoldások építéséért forduljon a Neuron Solutions tapasztalt és lelkes csapatához!
Ne maradjon le a mesterséges intelligencia legújabb megoldásairól!
Kérje blogértesítőnket, és legyen mindig naprakész korunk legfontosabb technológiájával kapcsolatban!
