Mesterséges intelligencia kifejezések és jelentésük

Mi az és hogyan működik a mesterséges intelligencia?

A mesterséges intelligencia (MI) olyan területet jelent, amely a számítástechnika és a gépészeti tanulás területeit foglalja magában, és célja, hogy számítógépek képesek legyenek az emberi intelligencia bizonyos vonásainak szimulálására. Az MI rendszerek olyan algoritmusokat és modelleket használnak, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy adatokból tanuljanak és azokon alapuló döntéseket hozzanak.

Az MI két fő típusa a gyenge mesterséges intelligencia (Weak AI) és a erős mesterséges intelligencia (Strong AI):

  1. Gyenge Mesterséges Intelligencia (Weak AI): Ez a típusú MI a specifikus feladatokra korlátozódik, és csak az adott feladatban mutat intelligenciát. Például, egy beszédfelismerő rendszer vagy egy képfelismerő algoritmus.
  2. Erős Mesterséges Intelligencia (Strong AI): Ez a típusú MI az emberi intelligencia általános szintjét célozza meg. Olyan gépeket vagy rendszereket jelent, amelyek képesek lennének bármilyen intelligens feladat elvégzésére, amit egy ember is meg tudna tenni.

Az Mesterséges Intelligencia működése részben a gépi tanulásra épül, amely egy olyan terület, amely lehetővé teszi a rendszereknek, hogy adatokból tanuljanak és tapasztalatokat szerezzenek anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A gépi tanulás két fő típusa:

  1. Felügyelt tanulás (Supervised Learning): A rendszer tréning adatok alapján tanul, amelyek párosítva vannak bemeneti és kimeneti adatokkal. A cél az, hogy a rendszer megtanulja a bemeneti adatok és a kimeneti válaszok közötti összefüggéseket, majd új, nem látott adatokon alkalmazva képes legyen helyes válaszokat adni.
  2. Felügyelet nélküli tanulás (Unsupervised Learning): A rendszer nem kap kimeneti adatokat a tanítás során, és annak feladata, hogy felfedezze a bemeneti adatokban rejlő mintákat vagy összefüggéseket.

A mesterséges intelligencia számos alkalmazási területen használható, például az autonóm járművek, egészségügyi diagnosztika, beszédfelismerés, képfelismerés, és sok más területen. Fontos azonban megjegyezni, hogy az MI fejlődése és alkalmazása számos etikai és társadalmi kérdést vet fel, és a fejlesztőknek és felhasználóknak gondoskodniuk kell az adatvédelemről, a tisztességes felhasználásról és az átláthatóságról.

1. Algoritmusok és Modellezési Technikák:

  • Algoritmus: Egy pontos utasítássorozat, amely meghatározza, hogyan oldjunk meg egy adott problémát. Az algoritmusokat gyakran használják a mesterséges intelligencia rendszerekben, hogy meghatározzák, hogyan dolgozzák fel az információt és hoznak döntéseket.
  • Gépi tanulás (Machine Learning): Az a folyamat, amikor egy mesterséges intelligencia rendszer képes tanulni és javulni adatainak tapasztalataiból, anélkül, hogy explicit programozást igényelne. Ez lehetővé teszi az AI számára, hogy adatai alapján fejlődjön és javuljon. Olvasd el a Royal Society Machine Learning-ről írt tanulmányát.
  • Mélytanulás (Deep Learning): A gépi tanulás egyik formája, ahol az AI rendszerek neurális hálózatokat használnak az adatok bonyolult mintáinak felismeréséhez. Ez a technika sokszor használatos a képfelismerés és a természetes nyelvfeldolgozás területén.
  • Felügyelt tanulás: A gépi tanulás egyik módszere, ahol az AI rendszernek a bemeneti adatokhoz rendelkezésére állnak a kívánt kimenetek is. Ez lehetővé teszi, hogy az AI az adott minták alapján tanuljon és javítsa teljesítményét.
  • Felügyelet nélküli tanulás: A gépi tanulás egyik formája, ahol az AI rendszernek nincsenek előre meghatározott kimenetei, így a rendszernek magának kell felfedeznie az adatokban rejlő mintázatokat és összefüggéseket.
  • Megerősítéses tanulás: Egy gépi tanulási módszer, amelyben az AI rendszer pozitív vagy negatív visszajelzéseket kap a döntései alapján, és ez alapján tanul és fejlődik.
  • Prediktív modellezés: Az AI használatának egyik formája, ahol az AI rendszerek a rendelkezésre álló adatok alapján előrejelzéseket hoznak a jövőbeli eseményekről vagy trendekről.

2. AI alkalmazások és szolgáltatások:

  • Chatbotok: Olyan AI programok, amelyek képesek emberi felhasználókkal interakcióba lépni és válaszolni a kérdéseikre. A chatbotokat gyakran használják ügyfélszolgálati célokra, vagy információk gyűjtésére.
  • Robotika: Az AI alkalmazása gépek és robotok irányítására. A robotika területén az AI segít automatizálni a feladatokat, javítani a hatékonyságot és csökkenteni az emberi hibákat.
  • Automatizált döntéshozatal: Az AI használatának egyik formája, ahol a gépek elemzik az adatokat, és önállóan hoznak döntéseket. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsabban és hatékonyabban hozzanak döntéseket.
  • Szemantikus web: Az AI használata a webes tartalmak értelmezésére és kategorizálására. Ez segít a felhasználóknak könnyebben megtalálni a keresett információkat, és javítja a webes tartalmak relevanciáját.

3. Adatkezelés és -feldolgozás:

  • Adatbányászat: Az a folyamat, amikor az AI rendszerek nagy adatmennyiséget vizsgálnak mintázatok és összefüggések keresése céljából. Az adatbányászat segíthet a vállalatoknak jobban megérteni ügyfeleiket, és javítani termékeiket és szolgáltatásaikat.
  • Adat elemzés: Az AI képessége a nagy mennyiségű adat elemzésére és a benne rejlő mintázatok, összefüggések felismerésére. Az adatelemzés segít a vállalatoknak jobban megérteni piacaikat, és informált döntéseket hozni.
  • Big Data: A hatalmas adatmennyiségek kezelése, amelyeket az AI rendszerek gyakran használnak a tanuláshoz. A Big Data technológiák segítségével a vállalatok képesek kezelni és elemzni ezt a hatalmas információmennyiséget.

4. AI és Nyelv:

  • Természetes nyelvfeldolgozás (Natural Language Processing, NLP): Az AI képessége a nyelv értelmezésére és generálására. Ez lehetővé teszi a gépek számára, hogy természetes emberi nyelven kommunikáljanak, és megértsék a felhasználók által megfogalmazott szövegeket.
  • GPT (Generative Pre-trained Transformer): Egy nagy nyelvi modell, amelyet előre betanítottak nagy mennyiségű szövegen, és képes generálni koherens és releváns szöveget egy adott kezdeti “prompt” vagy utasítás alapján.
  • Large Language Models (Nagy Nyelvi Modellek): Ezek olyan gépi tanulási modellek, amelyek hatalmas mennyiségű szövegen lettek betanítva, és képesek generálni koherens és releváns szöveget. Ezeket a modelleket gyakran használják nyelvfeldolgozási feladatokban, mint például szöveggenerálás, fordítás, összefoglalás és kérdésmegválaszolás.
  • Prompt Engineering (Prompt “Mérnökség”): Az a folyamat, amikor gondosan megfogalmazott “promptokat” vagy utasításokat (parancssorokat) használunk nagy nyelvi modellekkel, mint a GPT, hogy optimális válaszokat kapjunk. A jó promptok kialakítása kritikus a modellek teljesítményének javításában. Egyes angol nyelvű források szerint ez lehet a jövő egyik legnépszerűbb állása?

5. AI és képfeldolgozás:

  • Computer Vision: Az AI képessége a képek és videók értelmezésére és elemzésére. Ez magában foglalja a képekben található objektumok, arcok, gesztusok felismerését és értelmezését, és képes arra is, hogy a vizuális adatokból következtetéseket vonjon le.

6. AI és Kogníció:

  • Neurális hálózatok: Az agy működését modellező rendszerek, amelyek segítenek az AI-nak tanulni az adatok mintáiból. A neurális hálózatokat gyakran használják a gépi tanulás és a mélytanulás alapjául.
  • Kognitív számítás: Az AI technikák olyan alkalmazása, amelyek az emberi agy működését utánozzák, beleértve a tanulást, a problémamegoldást, a nyelv megértését stb.

7. AI és Etika:

  • AI etika: A mesterséges intelligencia alkalmazásával kapcsolatos etikai kérdések és dilemma. Ez magában foglalja az AI alkalmazásának potenciális hatásait az egyénekre és a társadalomra, valamint az AI fejlesztésének és használatának szabályozását.

8. AI és Jövő:

  • Singularity: Elméleti jövőbeli esemény, amikor a mesterséges intelligencia eléri vagy megelőzi az emberi intelligenciát, és radikálisan megváltoztatja a civilizációt. Ez jelentős hatással lehet a társadalomra, és számos etikai és filozófiai kérdést vet fel.
  • Sentinent AI (Érző AI): Elméleti mesterséges intelligencia, amely képes az érzelmekre, az öntudatra és az önmeghatározásra. Az érző AI jelenleg a sci-fi témájú művekben gyakori, de a valóságban még nem létezik ilyen technológia.

9. Mesterséges Intelligencia Alapok:

  • Generative AI (Generatív AI): A gépi tanulás egyik területe, ahol a rendszerek képesek új tartalmat létrehozni. Ezek a modellek olyan eredményeket hozhatnak létre, amelyek korábban nem léteztek, például képek, zene, vagy akár szöveg is. Ez a fajta AI összefüggéseket tanul az adatokból, és képes új, releváns információt létrehozni.

10. AI és Képességek:

  • Hallucination (Hallucináció): Egy AI által generált adat vagy információ, amely nem tükrözi a valóságot vagy a bemeneti adatokat. Az AI “hallucinációja” olyan helyzetekre utal, amikor a modell olyan dolgokat “lát” vagy hoz létre, amelyek nincsenek jelen a bemeneti adatokban.
  • Emergent Behaviors (Emergens viselkedések): Olyan viselkedésminták, amelyek a mesterséges intelligencia tanulási folyamata során spontán módon alakulnak ki. Ezeket a viselkedéseket nem programozták explicit módon a rendszerbe, hanem a rendszer saját tapasztalatai és tanulási folyamatai alapján alakultak ki.