Menü

Eseménynaptár

54_depositphotos.jpg
Forrás: ITB

A magyar nyelv jelenti a legnagyobb akadályt a mesterséges intelligencia hazai terjedése előtt, a maga ragozós, szabad szórendes formájával. De beszélhetünk egyáltalán magyar mesterséges intelligenciáról? Van az intelligenciának nyelve? Cikkünkben ezt derítjük ki.

Informatikai konferenciákon gyakran hallani olyan előadást, amelyben nálunk okosabb emberek elmondják: a mesterséges intelligencia mindent tarol; a gépi tanulás megváltja a világot; emberek milliói válnak munkanélkülivé; a technológiai szingularitás már itt kopogtat az ajtón. Ezek után hazajövök a vidéki otthonomba, ahol még a jobbágyi vidék hagyományait is fel lehet fedezni egy-egy dűlőn. Előttem sem ismeretlen William Gibson, amerikai-kanadai sci-fi író sokat emlegetett gondolata, miszerint a jövő már itt van, csak eléggé szétszórtan („The future is already here – it’s just not very evenly distributed”). A mesterséges intelligencia is itt van, csak nem a vidéki Magyarországon találkozhatunk vele a leggyakrabban.

 

A vizes robot esete

Magyar nyelvünk, a maga fura szóalkotási módszereivel, ragozott szóalakjaival, szabad szórendjével jelenti a legnagyobb akadályt az MI elterjedése előtt. De beszélhetünk egyáltalán magyar mesterséges intelligenciáról? Van ennek az intelligenciának nyelve?

Az ősszel jártam a Neumann János Számítógép-tudományi Társaság éves konferenciáján, ahol a mesterséges intelligencia volt a középpontban. Onnan tudtam, hogy jó helyen járok, hogy volt olyan pillanat, amikor csak a kötőszavakat értettem, mert azok magyarul voltak. Viccet félretéve, frappánsan fogalmazta meg a rendezvényen Papp László, a Gartner ügyvezető igazgatója a mesterséges intelligenciával felvértezett robot és az ember közötti különbséget: attól még, hogy a robot beül egy kádba, nem válik Arkhimédésszé, egyszerűen csak vizes lesz.

A sajtburger az atomerőmű ellen

Hazánkban működteti kutatás-fejlesztési központját több nemzetközi (vagy magyar gyökerű), mesterséges intelligencia témakörben járatos vállalat. Példának álljon itt az önvezető autókhoz szoftvert fejlesztő AIMotive; az érzelemfelismerésen alapuló elemzést kínáló Realeyes; vagy az érzelemfelismerés alapú reklámelemzést szolgáltató Synetiq. És nem véletlenül. A magyar matematikai tudás hagyományosan erős és világszerte elismert. Sok matematikus diáknak jelent szakmai mérföldkövet, ha Magyarországon kutathat.

Török Ágoston szerint az is fontos, hogy az adott mesterséges intelligencia mennyi energiát fogyaszt, az emberek igényének megfelelően kell skálázni, hogy mobiltelefonon keresztül is használható lehessen az adott alkalmazás. Példának az AlphaGo mesterséges intelligenciát említette, amely 2016-ban egy profi go játékos, a koreai Lee Sedol ellen győzedelmeskedett. A go sokkal bonyolultabb, mint a sakk, a mesterséges intelligencia pedig a játékokon keresztül, gépi tanulással sajátította el azt. Azonban ritkán emlegetett szempont, hogy mekkora volt az energiaigénye: egymillió watt. Míg az élő ellenfél egy sajtburgert fogyasztott, addig az MI-t két atomerőmű táplálta – fogalmazott képletesen a szakember.

 

Érti a beszédet? Érti a szöveget?

A magyar nyelv bonyolultsága ellenére több szolgáltató (mint a Google vagy a Nuance) is fejlesztett már olyan öntanuló megoldást, amely felismeri és szöveggé alakítja a beszélt magyar nyelvet – ez fontos lépés afelé, hogy a mesterséges intelligencia a hétköznapokban is használható legyen. Az Apple operációs rendszerébe beépített magyar beszédfelismerő használható SMS írására és e-mailek megfogalmazására. Ezt a cikket elméletileg diktálhatnám is a gépnek – ha nem lennék hozzászokva a folyamatos gépeléshez, meg is tenném. Még nem működik teljes pontossággal, egy virtuális asszisztenst még nem tudnánk magyar nyelven irányítani (nem mintha olyan sokból kimaradnánk, lásd keretes írásunkat).

 

Irányítsunk beszéddel!

Aki nem szeretné az amerikai titkosszolgálatok portálján keresztülvinni az adatait, annak magyar fejlesztés is elérhető. Hogy csak egy példát hozzunk, az ABSonic beszédkezelő és -feldolgozó keretrendszere 80-95 százalékos pontossággal dolgozza fel és jeleníti meg a valós idejű beszédet. A megoldás valószínűségszámítással segít rá a beszédfelismerésre, példák milliói alapján próbálja kitalálni, mit is mondhatott a beszélő. A megoldás rendkívül hasznos lehet például egyetemi előadásoknál halláskárosultak esetében.

Várhalmi Antal Miklós ügyvezető igazgató elmondása szerint külsősökkel, tíz fős csapattal fejlesztették keretrendszerüket, mely a magyar piacra összpontosít, kifejezetten azért, hogy a nagy amerikai megoldásokra legyen alternatíva. Az érzékeny minisztériumi adatokat senki sem fogja egy amerikai szervernek elküldeni. Arra is számítanak, hogy megoldásukat többen és gyakrabban használják majd, mint az amerikai változatokat (magyar nyelvterületen), így célzottan tud fejlődni a magyar beszédfelismerő, pontosabb lesz az amerikai társaihoz képest.

Ez azonban még nem jelenti azt, hogy érti is a gép, amit mondunk. Farkas Richárd, a Szegedi Tudományegyetem adjunktusa szerint távol vagyunk még attól, hogy a mesterséges intelligencia megértse a magyar szöveget, hiszen komplex, (egyelőre) ember számára felfogható szövegértelmezési feladat elé állítjuk a szabad szórendű magyar nyelvvel. Például „a labda nem fér a táskába, mert túl nagy” mondatban az emberek megértik, hogy a labda a nagy, nem a táska, ezért nem fér bele, a gép számára azonban még mindig nehéz az ehhez hasonló összefüggéseket megállapítani és megérteni.

 

Organikus interfészekkel kommunikálunk jobban

A mesterséges intelligencia területén évről-évre jobbak a már kereskedelmi forgalomban lévő termékek – mondja Török Ágoston, a SZTAKI munkatársa, aki jelenleg Németországban, az AGT International vállalatnál dolgozik vezető adattudósként. Például SMS-t diktálni a telefonnak elég jó hatásfokkal lehet már, a Google Translate magyar nyelv tekintetében is folyamatosan fejlődik, egyre cizelláltabbá válik. Azonban a szakember is egyetért azzal, hogy a magyar nyelv jelentette korlátok miatt nem fejlődik gyors ütemben a magyar mesterséges intelligencia. Hiszen óriási mennyiségű adatra van szükség ahhoz, hogy jól működjön a beszédfelismerés, a fordítás és a szövegértés. Minél kisebb a nyelv, annál kisebb az adat mennyisége is. A Németországban dolgozó tudós szíve szerint az organikus interfészek kutatásával foglalkozna. A szilícium technológiára épített gép és egy biológiai formában létező ember közötti optimális interakcióhoz fontos, hogy az a közeg, amelyen keresztül interakcióba lépnek, megfeleljen a biológiai forma kognitív képességeinek is. Ez a közeg olyan felhasználói felület, amelynél az ergonómia nagyon komolyan van véve. Nemcsak egyszerűen vizuális közeget jelent, hanem hallást és tapintást is. Az organikus interfész gyakorlati alkalmazására lehet példa az elégedettségi felmérés: egy videóhívás végén nem ugrana fel egy kérdőív, hanem az arckifejezés, az okosóra mérte adatok alapján meg tudná állapítani a szoftver, mennyire voltunk elégedettek a hívással. Vagy unalmas focimeccs esetén vizualizálással, érdekes kommentárral lehetne az élményen javítani.

Ahhoz, hogy mindezt egyszerre több ezer eszközön meg lehessen valósítani, nagyon sok adaton tanított, igencsak okos algoritmusra van szükség, mondta Török Ágoston.

A felmagasztalt rádió

A legelterjedtebb mesterséges intelligencia, mely egyre több háztartásban jelenik meg az amerikai nyelvterületen, nem más, mint az Amazon fejlesztette virtuális asszisztens, az Alexa. Gyakorlatilag egy platform, mely hangfelismerésre képes, és adott, a platformra fejlesztett alkalmazások segítségével különböző feladatokat lát el – olyanokat, melyeket korábban a személyi titkárra bíztak. Alexa az Echo nevű hengerszerű rádióban ölt leggyakrabban testet, de beépítették már autókba, mosógépekbe, tévékbe, mikrohullámú sütőkbe is.

Egy amerikai tanácsadó cég, az Activate arra volt kíváncsi, mire is használják az Echót. Az aktív felhasználók (akik naponta több mint háromszor veszik igénybe) körében végzett kutatás eredménye szerint az Echót zenehallgatásra, az időjárás előrejelzésére, az időzítő bekapcsolására és kérdések feltevésére használják. Vagyis a készülék nem más, mint egy okos rádió.

A regisztrált Alexa felhasználók 30 ezer készség közül választhatnak (ezek Alexára írt programok). Az Activate adatai szerint az aktív Echo-felhasználók gyakorlatilag soha sem használják ezeket a készségeket – az Amazon adatai szerint öt felhasználó közül négy már kipróbált valamilyen készséget.

 

Fejlesszünk magyar intelligenciát játszva!

Anyanyelvünk napjainkban tehát még problémaforrás az informatikai gyakorlatban, és itt nemcsak az „árvíztűrő tükörfúrógépre” vagy a tizedesvesszőre gondol Bátfai Norbert, a Debreceni Egyetem adjunktusa. A kutató sokat játszik azzal a gondolattal, hogy ha sikerülne egy tudatos szoftvert létrehozni, és például magyarul dolgoznánk, akkor vajon a gépi tudatosság nyelve magyar lenne? Vagy nem érdemes ezzel foglalkozni, hiszen nem mi találtuk fel a PC-t és az internetet sem?

A mesterséges intelligencia és a játékfejlesztés természetes szimbiózisban él a kezdetektől, gondoljunk csak a gépi játékosra. A Google DeepMind és a Starcraft kapcsolatot, illetve a DeepMindLab, Microsoft Malmo projekteket hozta fel a kutató példaként. Az egyetemen is volt egy elvetélt kísérlet arra, hogy a neurális architektúrák vizualizálását segítő TensorBoard fölé egy játékosított absztrakciót húzzanak. Miközben a játékos játszik, implicit módon egy neurális architektúrát is finomít.

Programozóként Bátfai Norbert olyan játékban gondolkodik, amely egyetemi közegben igény szerint alakulna, nyílt forráskódú lenne és miközben a tömegesen játszó magyar felhasználók használják, vagyis játszanak, tanítják a jövőt alakító algoritmust. Ennek a játéknak a terminológiájában beszélhetünk magyar mesterséges intelligenciáról is, mert a jövő tanítását a tömegesen játszó magyar felhasználók biztosítanák. Ebben a projektben a korábbi kísérlet tanulságait is fel tudnák használni. És hogy magyar nyelven kommunikálna ez a mesterséges intelligencia? Attól függ, kivel beszél. A tanulás során, mely a próba, szerencse és megerősítéses alapon történik, akár teljesen új, nemhogy magyar, de nem is emberi utakat találhat magának a gépi értelem, ahogy erre már volt is példa.

Karrierszkenner

Kíváncsi, hol dolgozik egykori kollégája, üzleti partnere?
Szeretné, ha az ön karrierjéről is hírt adnánk?

Böngésszen és regisztráljon!

Jelenleg 2024 személy szerepel adatbázisunkban.
Az utolsó regisztrált:Szabó Zsolt- Sharp

A legkeresettebb emberek:

Cégszkenner

Melyek az ict-iparág legfontosabb cégei?
Melyek a fontosabb felhasználók más iparágakból?

Regisztrálja cégét Ön is!

Jelenleg 4830 cég szerepel adatbázisunkban.
Az utolsó regisztrált:SERCO Informatika Kft.

A legkeresettebb cégek: