Berta Sándor
A gépi tanulás fűti a mesterséges intelligenciát
Pusztán a gyorsabb számítógépek hozták el a több évtizedes technológia reneszánszát, de a minták felismerése egyáltalán nem jelent komplex háttértudást.
Yann LeCun a mesterséges intelligencia egyik vezető szakértője, aki egyben a Facebook mesterséges intelligencia csoportját is vezeti. "Számos projektben veszek részt, amelyek gépi látással, fordítással, beszédfelismeréssel foglalkoznak, de alapvetően két olyan kutatási terület van, amelyekbe rendkívül sok energiát fektetünk. Az egyik ilyen területet a párbeszédrendszerek jelentik, amelynek részét képezik az intelligens chatbotok és a virtuális asszisztensek. Az ezekhez szükséges elméleti tudományos alapok és technológiák ugyanakkor még nem léteznek. Azon dolgozunk, hogy olyan módszereket találjunk, amelyek segítségével a számítógépek komplex háttértudásra tehetnek szert. Ez akkor lehet hasznos, ha szövegeket olvasnak és képesek lesznek arra is, hogy ezzel a tudással értelmesen tudjanak beszélni."
"A második terület pedig az úgynevezett prediktív tanulás, amely a számítógépek számára lehetővé teszi, hogy "józan ésszel" rendelkezzenek. Az aktuális mesterséges intelligencia-őrületet lehetővé tévő áttörések elsősorban a gépi tanulás megjelenésének köszönhetők. A gépi tanulás olyan technikák gyűjteménye, amelyek segítségével a számítógépek kiképezhetők arra, hogy feladatokat oldjanak meg, például felismerjenek egy objektumot egy képen, irányítsanak egy autót vagy lefordítsanak egy szöveget. A gépi tanulás mögött lévő ötletek már az 1980-as évek óta feltűntek, de csak az elmúlt 5 esztendő során váltak meghatározóvá a gyorsabb számítógépeknek és a nagyobb adatmennyiségeknek köszönhetően." - jelentette ki Yann LeCun.
A kutató a mesterséges intelligenciára az emberi intelligencia kiegészítőjeként gondol, ezzel csak új eszközökkel bővülnek az emberek képességei. Kiemelte, hogy a műszaki fejlődés mindig ugyanolyan hatásokkal jár: növeli a jólétet és feleslegessé teszi bizonyos dolgok elvégzését. A mesterséges intelligencia is csak egy a fejlesztések sorában, és hasonló a hatása is. Problémát szerinte csak a technológiai fejlődés gyorsulása okoz, amely miatt nőni fog azoknak a száma, akiket át kell képezni, hogy új tudást szerezzenek és új álláshoz jussanak, továbbá a növekvő jólétet a teljes társadalommal meg kellene osztani. Úgy véli, már az alapfokú oktatásban kellene programozást oktatni, azaz egy olyan tevékenységet, amely bonyolult dolgokat egyszerű utasításokra bont le, mert ez a tudás az élet bármely területén hasznos lehet.
A mesterséges intelligenciához mindigis hatalmas reményeket fűztek, és a múlt század '60-as évei óta több hullámban a közbeszédbe került valamilyen formában. Kezdetben a neurális hálózatokban hittek, később a formális logika-alapú "szakértői" rendszerekben, most pedig a "deep learning", a mély tanulás a kulcsszó. Mégis úgy hiszi, hogy a mostani hype más, jóval megalapozottabb, mint az eddigiek. "A téma 2011-ben tért vissza gépi tanulás címszó alatt. A technológiával kapcsolatos korábbi érdeklődési időszakokhoz képest a fő különbséget most az jelenti, hogy már számos sikeres alkalmazás érhető el és a mesterséges intelligencia nagy üzletté vált. Éppen ezért nem hiszem, hogy megint kialakul egy olyan időszak, amelyben a technológia háttérbe szorul és amilyet korábban már többször megtapasztalhattunk" - szögezte le Yann LeCun.
Yann LeCun a mesterséges intelligencia egyik vezető szakértője, aki egyben a Facebook mesterséges intelligencia csoportját is vezeti. "Számos projektben veszek részt, amelyek gépi látással, fordítással, beszédfelismeréssel foglalkoznak, de alapvetően két olyan kutatási terület van, amelyekbe rendkívül sok energiát fektetünk. Az egyik ilyen területet a párbeszédrendszerek jelentik, amelynek részét képezik az intelligens chatbotok és a virtuális asszisztensek. Az ezekhez szükséges elméleti tudományos alapok és technológiák ugyanakkor még nem léteznek. Azon dolgozunk, hogy olyan módszereket találjunk, amelyek segítségével a számítógépek komplex háttértudásra tehetnek szert. Ez akkor lehet hasznos, ha szövegeket olvasnak és képesek lesznek arra is, hogy ezzel a tudással értelmesen tudjanak beszélni."
"A második terület pedig az úgynevezett prediktív tanulás, amely a számítógépek számára lehetővé teszi, hogy "józan ésszel" rendelkezzenek. Az aktuális mesterséges intelligencia-őrületet lehetővé tévő áttörések elsősorban a gépi tanulás megjelenésének köszönhetők. A gépi tanulás olyan technikák gyűjteménye, amelyek segítségével a számítógépek kiképezhetők arra, hogy feladatokat oldjanak meg, például felismerjenek egy objektumot egy képen, irányítsanak egy autót vagy lefordítsanak egy szöveget. A gépi tanulás mögött lévő ötletek már az 1980-as évek óta feltűntek, de csak az elmúlt 5 esztendő során váltak meghatározóvá a gyorsabb számítógépeknek és a nagyobb adatmennyiségeknek köszönhetően." - jelentette ki Yann LeCun.
A kutató a mesterséges intelligenciára az emberi intelligencia kiegészítőjeként gondol, ezzel csak új eszközökkel bővülnek az emberek képességei. Kiemelte, hogy a műszaki fejlődés mindig ugyanolyan hatásokkal jár: növeli a jólétet és feleslegessé teszi bizonyos dolgok elvégzését. A mesterséges intelligencia is csak egy a fejlesztések sorában, és hasonló a hatása is. Problémát szerinte csak a technológiai fejlődés gyorsulása okoz, amely miatt nőni fog azoknak a száma, akiket át kell képezni, hogy új tudást szerezzenek és új álláshoz jussanak, továbbá a növekvő jólétet a teljes társadalommal meg kellene osztani. Úgy véli, már az alapfokú oktatásban kellene programozást oktatni, azaz egy olyan tevékenységet, amely bonyolult dolgokat egyszerű utasításokra bont le, mert ez a tudás az élet bármely területén hasznos lehet.
A mesterséges intelligenciához mindigis hatalmas reményeket fűztek, és a múlt század '60-as évei óta több hullámban a közbeszédbe került valamilyen formában. Kezdetben a neurális hálózatokban hittek, később a formális logika-alapú "szakértői" rendszerekben, most pedig a "deep learning", a mély tanulás a kulcsszó. Mégis úgy hiszi, hogy a mostani hype más, jóval megalapozottabb, mint az eddigiek. "A téma 2011-ben tért vissza gépi tanulás címszó alatt. A technológiával kapcsolatos korábbi érdeklődési időszakokhoz képest a fő különbséget most az jelenti, hogy már számos sikeres alkalmazás érhető el és a mesterséges intelligencia nagy üzletté vált. Éppen ezért nem hiszem, hogy megint kialakul egy olyan időszak, amelyben a technológia háttérbe szorul és amilyet korábban már többször megtapasztalhattunk" - szögezte le Yann LeCun.