Hol tart a mesterséges intelligencia és mi lehet a jövője?

A mesterséges intelligencia (MI) egy olyan technológia, amely képes emberi intelligenciát utánozni vagy meghaladni bizonyos feladatokban. Az MI alkalmazása számos területen növeli az emberiség életminőségét, hatékonyságát és kreativitását, de ugyanakkor kihívást jelent az etikai, jogi és társadalmi kérdésekre is.

A mesterséges intelligencia jelenlegi állapota nagyban függ attól, hogy milyen típusú MI-t használunk vagy fejlesztünk. A legelterjedtebb MI módszerek a gépi tanulás (machine learning), a robotika és a mesterséges neurális hálózatok (artificial neural networks). Ezek a módszerek lehetővé teszik számunkra, hogy a gépek tanuljanak a bemeneti adatokból, alkalmazkodjanak az új körülményekhez, és javítsák a teljesítményüket. A gépi tanulás egy olyan folyamat, amely során egy gép képes megtanulni egy adott feladatot vagy problémát anélkül, hogy előre megadott szabályokat vagy algoritmusokat kellene használnia. A gépi tanulás lehet statisztikai (statistical learning), amely azt jelenti, hogy a gép statisztikai adatokból tanul; vagy dinamikus (dynamic learning), amely azt jelenti, hogy a gép dinamikus adatokból tanul. A gépi tanulás alkalmazható például az értékítésben (classification), az előrejelzésben (regression), az optimalizálásban (optimization), vagy a természetes nyelvfeldolgozásban (natural language processing).

Mesterséges intelligencia

A robotika egy olyan tudományág és technológiaág, amelynek célja az emberi testet utánozó vagy meghajtó robotok létrehozása és irányítása. A robotika segíthet abban, hogy az emberek ne kelljenek fizikailag megterhelő vagy veszélyes feladatokat végezzenek el. A robotika alkalmazható például az iparban (manufacturing), az egészségügyben (healthcare), a katonaságban (military), vagy a szórakoztatásban (entertainment). A mesterséges neurális hálózatok olyan matematikai modellek, amelyek inspirálódva az emberi agy működését próbálnak megérteni és utánozni. A mesterséges neurális hálózatok több rétegből állnak: egy külső réteg, amely tárgyakat ábrázol; egy belső réteg, amely összekapcsolja őket; és egy belső réteg, amely összekapcsolja őket. A külső réteg által generált tárgyak alapján úgy dönthetünk el arról, hogy hogyan viselkedjenek a belső rétegben lévő neuronok. A neuronok olyan egyszerűbb elemekből állnak: egy visszaemlékezetes kapcsolattartományt tartalmaznak; egy aktivációs tényezőt tartalmaznak; és egy visszaemlékezetes kapcsolattartományt tartalmaznak.