Berobbant a Black Friday hete, és mi hihetetlen ajánlatokkal készültünk!
A mai gazdasági és technológiai világot nagy részben az AI mozgatja, így aki megérti a dolgok mozgatórugóját, az megértheti a különböző trendeket, ami versenyelőnyt jelent.
A kérdés megválaszolására Alan Turing anno feltalálta az úgynevezett imitációs játékot, amely Turing-teszt néven vált híressé. Ebben egy emberi bíró vesz részt, aki szöveges jegyzeteken keresztül interakcióba lép egy géppel és egy másik emberrel. A bíró megpróbálja megállapítani, hogy a feljegyzések közül melyik származik a géptől. Ha a gép át tudja verni az emberi bírót, akkor átmegy a teszten.
A Google 2018-ban hasonló megközelítést alkalmazott. A Google I/O fejlesztői konferenciáján bemutattak egy demóvideót a Duplex nevű mesterséges intelligencia technológiáról. Ebben a demóban a Duplex képes volt felhívni egy fodrászszalont, és telefonon keresztül időpontot egyeztetni egy valódi emberrel, teljesen magától, anélkül, hogy az illető észrevette volna, hogy egy számítógéppel beszél.
A bemutató nyilvános felháborodást váltott ki a mesterséges intelligencia veszélyeiről és etikájáról, és a Google nemrég leállította a projekt egyes részeit. Hogyan történhetett ez? A válasz egyszerű. A Duplex nem csak a Turing-tesztet ment át azzal, hogy szöveges úton interakcióba lépett egy másik emberrel, hanem az emberi hangot is utánozni tudta oly módon, hogy valódi embereket is képes volt megtéveszteni.
Azóta a mesterséges intelligencia technológia rengeteget fejlődött a ChatGPT, a Bard és más új szövegalapú mesterséges intelligenciaeszközökkel.
Ezek a technológiák nem tettetik magukat embernek, viszont elképesztően hasznos eszközök, melyek nehezebb dolgok megoldására képesek, mint az emberek.
Inkább hasznos eszközként mutatkoznak be, amelyek erősek, de nem emberiek. Jelenleg senki sem próbálkozik egy újabb Turing-teszt megrendezésével. Olaszország nemzeti adatvédelmi hatósága például máris elrendelte a ChatGPT nevű mesterséges intelligenciával működő chatbot tényleges betiltását. De miért félnek ennyire az emberek az AI-től? Lépjünk egyet hátra.
Bár az MI-ra gyakran úgy gondolnak, mint egy különálló, valójában olyan technológiák összessége, amelyek lehetővé teszik, hogy egy rendszer érveljen, tanuljon és megoldjon összetett problémákat. Az egyik ilyen technológia a gépi tanulás (ML). Míg a mesterséges intelligencia magában foglalja az emberi intelligenciát utánozni képes gép gondolatát, addig az ML nem. Az ML célja, hogy megtanítsa a gépet arra, hogyan hajtson végre egy adott feladatot, és a minták azonosításával pontos eredményeket adjon.
Az ML automatikusan lehetővé teszi, hogy egy gép vagy rendszer tanuljon és fejlődjön a tapasztalatokat használva. Az explicit programozás helyett a gépi tanulás algoritmusokat használ nagy mennyiségű adat elemzésére, a felismerésekből való tanulásra, majd megalapozott döntések meghozatalára. Az ML-algoritmusok teljesítménye idővel javul, mivel folyamatosan képzik őket - azaz egyre több adattal „etetik”.
Míg elképzelhető egy társadalom autók nélkül, addig lehetetlen elképzelni egy társadalmat motorok vagy motorok nélkül, amelyek mindenféle olyan dolgot hajtanak, amire mindennap szükségünk van, (például vonatokat, lifteket, automata ajtókat, gépeket). Ugyanez vonatkozik a mesterséges intelligenciára és az ML-re is: ha ezeket a technológiákat olyan módon használják, amely számunkra hasznosnak tűnik, például chatbotokban, játékokban, keresőmotorokban, navigációs szoftverekben, íróeszközökben, intelligens szemüvegekben, kép- és videószerkesztésben, akkor sokkal inkább elfogadjuk őket.
A kiterjesztett valóságról (AR) azért olyan sikeres az utóbbi években, mert a mesterséges intelligencia beépült az alapvető funkcióiba. Az intelligens szemüvegeken és mobileszközökön keresztül tapasztalt AR-t a mesterséges intelligencia és az ML táplálja. Ezek a technológiák harmóniában dolgoznak együtt, hogy elemezzék a több száz érzékelőtől származó adatokat, hidat képezve a digitális és a fizikai világ között.
Az okosszemüvegek és a mobileszközök különböző érzékelőkkel vannak felszerelve, amelyek adatokat gyűjtenek a környezetünkről. A mesterséges intelligencia ezeket a nyers érzékelő-adatokat a környezet digitális ábrázolásává alakítja át, amit gyakran térképezésnek (mapping) neveznek. Ez a leképezés az alapja annak, hogy az AR-jegyzetek összekapcsolhatók legyenek a valós világgal. Ez teszi lehetővé, hogy a digitális tárgyak zökkenőmentesen integrálódjanak a fizikai környezetbe.
A mesterséges intelligencia egyik kiemelkedő képessége, hogy hatalmas mennyiségű adatban képes mintákat azonosítani. Ipari környezetben ez azt jelenti, hogy az AI segíthet a dolgozók viselkedésének és tevékenységeinek elemzésében. Például az üzemi dolgozók gyakran felesleges időt töltenek bizonyos tárgyak keresésével. A mesterséges intelligencia képes nyomon követni ezeket a mintákat, és a teljes raktárkészletet figyelembe véve hatékonyabb tételhelyeket javasolhat, csökkentve ezzel a próbálkozások és hibák szükségességét.
Mostanra már nem kell félni az AI-tól. Ha megértjük, mi zajlik a háttérben, az segít a technológiák helyes értékelésében - és talán még abban is, hogy technológiai optimista legyen.
A legtöbb új technológiát a múltban szkeptikusan fogadták. Még az elektromosságot és a röntgensugarakat is. Az AI esetében viszont most már nincs okunk erre.
Használd ki a 2024-es Black Friday-t és férj hozzá az Adobe legnépszerűbb kreatív szoftvereihez!
A virtuális gépek platformja, amely forradalmasítja az alkalmazásfejlesztési és tesztelési folyamatokat különböző operációs rendszereken.