Kezdjük az alapokkal, mielőtt belevágunk a sűrűjébe. Minden alapja: az adat, amit mi magunk termelünk és teremtünk egyre nagyobb mennyiségben és végtelen variációban. Ezek az adatok mindenhol ott vannak, legyen szó az online térről, de akár az életfunkcióinkról is, amit egy okos óra mér le. Ezekkel az adatokkal dolgoznak az algoritmusok.

I. Algoritmusok

Ha analógiás érvelést szeretnék behozni, akkor a leginkább egy recepthez hasonlíthatjuk az algoritmusokat. Ezeket a recepteket mi magunk írjuk, teszteljük és próbáljuk ki élesben. Folyton fejleszthetőek, de alapvetően egy kötött szabályrendszer szerint állnak össze. Ahogy egy recept lépésről-lépésre utasításokat ad arra vonatkozóan, hogy hogyan készítsünk el egy ételt az alapanyagok kombinálásával, egy algoritmus is lépésről-lépésre utasítások sorozata, amely megmondja a számítógépnek, hogyan végezzen el egy feladatot vagy oldjon meg egy problémát az adatok felhasználásával. Ezek az utasítások pontosak és szigorúak, és általában egyértelműen megadhatók.

• Példa: Ahogy egy recept megmondja, hogy először pucoljuk meg az almát, majd vágjuk fel szeletekre, egy algoritmus is utasításokat ad a számítógépnek, például hogy először rendezzen egy adatlistát, aztán keresse meg a kívánt elemet benne.

Az algoritmusok egymásra gyakorolt hatása változó és sokféle lehet, attól függően, hogy milyen környezetben működnek és milyen célt szolgálnak. Néhány módja, ahogyan az algoritmusok hatnak egymásra:

• Kombinálás: Különböző algoritmusok kombinálása gyakran hatékony megoldásokhoz vezet. Például a gépi tanulásban egyesíthetünk több különböző típusú algoritmust egy ensemble learning rendszerben, ami lehetővé teszi a jobb teljesítmény elérését.
• Kölcsönös befolyásolás: Az egyes algoritmusok eredményei és kimenetei befolyásolhatják egymást. Például egy algoritmus által előállított adatok felhasználhatók bemenetként egy másik algoritmus számára.
• Versengés: A különböző algoritmusok versenghetnek egymással ugyanazon feladat megoldásáért. Például különböző keresőalgoritmusok (például Google, Bing, Yahoo stb.) versenghetnek azért, hogy a felhasználók számára a legjobb találatokat szolgáltassák.
• Fejlődés és adaptáció: Az egyes algoritmusok fejlődése vagy adaptációja befolyásolhatja más algoritmusokat is. Például egy új gépi tanulás algoritmus fejlődése új megközelítéseket hozhat be, amelyeket más algoritmusok is felhasználhatnak.
• Szabályozás és ellenőrzés: Néhány algoritmus szabályozhatja vagy ellenőrizheti más algoritmusok működését. Például egy biztonsági algoritmus ellenőrizheti egy rendszer más algoritmusainak tevékenységét, hogy megakadályozza a rosszindulatú tevékenységeket.

II. A Deep Learning

A következő szint, ami elvezethet minket az MI megértéséhez, az a deep learning. A "deep learning" a mesterséges intelligencia egyik részterülete. A deep learning technikák olyan neurális hálózatokat alkalmaznak, amelyek több rétegből állnak (általában legalább három), és képesek komplex feladatokat megoldani, például kép- és beszédfelismerést, természetes nyelvfeldolgozást, gépi fordítást stb. A deep learning-nek az a jellemzője, hogy a neurális hálókban sok szinten végzik el az adatokban rejlő minták és jellemzők felismerését.

Analógia szintjén a deep learning-et egy tanuló gyermekhez hasonlíthatunk. Ahogy egy gyermek a környezetéből érkező sokszínű tapasztalatok és példák segítségével tanul és fejleszti a kognitív képességeit, a deep learning algoritmusok is nagy mennyiségű adaton "tanulnak" keresztül, fokozatosan javítva a teljesítményüket egy adott feladatban.

• Példa: Ahogy egy gyermek megtanulja felismerni a kutyákat azáltal, hogy sokféle kutya képét látja különböző méretekben és formákban, a deep learning modell is "megtanul" képekről kutyákat felismerni, miután elegendő adaton "gyakorolt".

Mesterséges intelligenciáról akkor beszélünk, amikor olyan számítógépes rendszerekről van szó, amelyek képesek az emberi intelligencia bizonyos vonatkozásait utánozni vagy reprodukálni. Ezek a rendszerek képesek tanulni az adatokból vagy tapasztalatokból, és ezáltal javítani a teljesítményüket egy adott feladat során.
Így a deep learning egy specifikus technika vagy módszer az MI területén belül. Tehát amikor egy rendszer deep learning technikákat alkalmaz az adatokból tanulásra és felismerésre, akkor azt mondhatjuk, hogy deep learninget használ, míg az MI egy szélesebb kategória, amely magában foglalja a deep learning mellett más technikákat is, például szimbolikus AI-t, gépi tanulást, evolúciós algoritmusokat stb. Tehát a minden rovar bogár elvénél maradva: minden deep learning része az MI-nak, de nem minden MI csak deep learning.
Összefoglalva, a mély tanulás és a mesterséges intelligencia algoritmusai olyan módszerek, amelyek segítségével a rendszerek képesek adatokból tanulni, döntéseket hozni és idővel fejlődni. Alapvető fontosságúak az intelligens rendszerek fejlesztésében és működtetésében, amelyek a feladatok széles skáláját képesek ellátni, a beszéd- és képfelismeréstől kezdve az autóvezetésen át a termékajánlásokig.

III. A Mesterséges Intelligencia

Általában akkor mondhatjuk, hogy egy rendszer MI-nek számít, ha valamilyen szinten emberi intelligenciához hasonló tevékenységeket végez, például érzékel, tanul, döntéseket hoz vagy problémákat old meg. Az MI rendszerek képesek tanulni az adatokból, tapasztalatokból és visszacsatolásból, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberi agy tanul az élményekből és az információkból. Az MI rendszerek képesek felismerni mintákat, kinyerni jellemzőket és javítani a teljesítményüket az idő múlásával, hasonlóan ahogyan az emberi agy képes új információk és tapasztalatok alapján fejlődni és alkalmazkodni a változó környezethez.

A mesterséges intelligencia területei:

• Problémák megoldása: A mesterséges intelligencia algoritmusok a mélytanuláson túl a technikák széles skáláját foglalják magukban, beleértve a logikát, a szabályalapú rendszereket és az evolúciós algoritmusokat. Ezek az algoritmusok lehetővé teszik, hogy az MI-rendszerek konkrét problémákat oldjanak meg, az olyan egyszerű feladatoktól kezdve, mint az adatok rendezése, egészen az olyan összetett kihívásokig, mint az autonóm vezetés.
• Döntéshozatal: Az MI-algoritmusok képesek adatokat elemezni, tanulni belőlük, és az elemzés alapján döntéseket vagy előrejelzéseket hozni. Ez a képesség központi szerepet játszik a mesterséges intelligencia alkalmazásaiban olyan területeken, mint a pénzügy, az egészségügy és a robotika.
• Alkalmazkodóképesség és fejlesztés: A mesterséges intelligencia rendszerek nem csak a feladatok elvégzésére használnak algoritmusokat, hanem arra is, hogy az új adatok és tapasztalatok alapján idővel alkalmazkodjanak és javuljanak. Az MI-algoritmusok ezen aspektusa lehetővé teszi, hogy a rendszerek pontosabbá és hatékonyabbá váljanak, ezáltal növelve hasznosságukat és hatékonyságukat.

A MI elmúlt 10 évünk

Az elmúlt évtizedben óriási előrelépések történtek a mesterséges intelligencia területén, amelyet jelentős technológiai áttörések, széles körű alkalmazás és a következményeiről szóló nyilvános vita fejlődése jellemzett. Íme egy átfogó áttekintés arról, hogyan fejlődött a mesterséges intelligencia az elmúlt 10 évben:

1. Az AlphaGo - A mesterséges intelligencia a Go játékban

• Az AlphaGo, egy MI által vezérelt program, amely először legyőzte a világ egyik legjobb Go játékosát, Lee Sedolt 2016-ban.
• Miért fontos? Ez az esemény jelentős mérföldkő volt az MI fejlődésében, mivel a Go egy rendkívül komplex játék, ahol az előre látható lépések száma több, mint a világegyetemben lévő atomoké. Az AlphaGo sikere megmutatta az MI problémamegoldó és tanulási képességét.

2. Autonóm járművek - Az MI az autóiparban

• A Tesla és más vállalatok által fejlesztett autonóm (önvezető) járművek, amelyek az MI-t használják a környezet észlelésére és döntéshozatalra.
• Miért fontos? Az autonóm járművek fejlődése kulcsfontosságú betekintést nyújt abba, hogy az MI hogyan képes valós időben érzékelni és reagálni a környezetére, valamint hogyan befolyásolhatja a gazdasági és társadalmi struktúrákat.

3. ChatGPT - Az MI nyelvi modellezése

• A ChatGPT, egy nyelvi modell, amely képes emberihez hasonló válaszok generálására különböző témákban, beleértve a programozást, az írásbeli kommunikációt, és még sok mást.
• Miért fontos? A ChatGPT és hasonló modellek megmutatják, hogy az MI milyen hatékonyan képes feldolgozni és értelmezni a nyelvet, amely hatalmas előrelépést jelent a természetes nyelvű feldolgozás terén.

Az eddigi legújabb GPT-t 2023 márciusában indították el. Bár a GPT-4 megtartotta elődei számos hibáját, néhány kulcsfontosságú újítással is rendelkezett - például képes volt arra, hogy szöveg helyett videókat és képeket fogadjon beviteli utasításként, valamint valós időben hozzáférjen az internethez. Bár az OpenAI élen járt abban, hogy ezeket a modelleket a nyilvánosság elé tárja, nem ők az egyetlen cég, amely ilyen modelleket fejlesztenek: mások, például a DeepMind és az Hugging Face is rajta vannak, hogy előrébb jussanak a versenyben.
Összességében a mesterséges intelligencia áttörése nem volt olyan hirtelen, mint amilyennek a hírekben tűnhetett. De ha visszatekintünk az elmúlt évtizedre, a fejlődés üteme még mindig eléggé lélegzetelállító.

IV. MI a Marketingben

Ráadásul a mesterséges intelligencia az elmúlt néhány évben jelentősen átalakította a marketinget, olyan innovatív eszközöket és módszereket kínálva, amelyek személyre szabottabb, hatékonyabb és eredményesebb marketing stratégiákat tesznek lehetővé.

• Személyre szabás: A különböző forrásokból származó hatalmas mennyiségű adat (pl. böngészési előzmények, vásárlási viselkedés, közösségi média interakciók) elemzésével a MI segíthet a marketingeseknek abban, hogy rendkívül személyre szabott tartalmat, termék ajánlásokat és ajánlatokat nyújtsanak az egyes fogyasztóknak, jelentősen javítva ezzel az elkötelezettségi arányokat és az ügyfélelégedettséget.
• Ügyfélismeret és prediktív analitika: A prediktív analitika képes előrejelezni a jövőbeli fogyasztói viselkedést, segítve a marketingeseket abban, hogy előre jelezzék az igényeket, és ennek megfelelően alakítsák ki a kampányaikat.
• Automatizált ügyfél interakciók: A MI által működtetett chatbotok és virtuális asszisztensek az ügyfélszolgálati feladatok széles skáláját képesek ellátni, a gyakran feltett kérdések megválaszolásától a vásárlásban, foglalásban vagy hibaelhárításban való segítségnyújtásig. Ezek az eszközök a nap 24 órájában rendelkezésre állnak, javítva az ügyfélélményt, miközben csökkentik az emberi személyzet munkaterhelését.
• Tartalom generálás: A mesterséges intelligencia a tartalomkészítésben is segíthet, alapvető írott tartalmakat, képeket és videókat generálva különböző platformok számára. Bár továbbra is emberi felügyeletet igényelnek, az MI-eszközök segíthetnek felgyorsítani a tartalomkészítést, és személyre szabhatják a tartalmat az adott célközönség vagy platformok számára. (https://openai.com/sora vagy https://www.blaze.ai/)
• SEO és tartalom optimalizálás: A MI-eszközök elemzik a keresési mintákat, és segítenek a marketingeseknek optimalizálni tartalmaikat a jobb keresőmotoros rangsorolás érdekében. Ezek az eszközök kulcsszavakat javasolhatnak, elemezhetik a különböző tartalomtípusok hatékonyságát, és még olyan tartalmi struktúrákat is ajánlhatnak, amelyek valószínűleg jól teljesítenek.
• Hirdetések célzása és optimalizálás: A MI drámaian javítja az online hirdetések hatékonyságát és eredményességét. A programozott hirdetési platformok a MI segítségével valós időben vásárolnak hirdetési felületet, és az optimális időben és helyen célozzák meg az adott közönséget, ezáltal maximalizálják a hirdetési költségvetések hatását. A MI-algoritmusok folyamatosan elemzik a hirdetések teljesítményét, és a kívánt eredmények optimalizálása érdekében módosítják a célzási és licitálási stratégiákat.
• Social Media Insights: A mesterséges intelligencia eszközök képesek a közösségi médiában zajló beszélgetések nyomon követésére és elemzésére, hogy felmérjék a márka hangulatát, azonosítsák a kialakuló trendeket, és betekintést nyerjenek a fogyasztói preferenciákba és viselkedésmódokba. Ezek az információk a marketingstratégiák és a tartalomkészítés alapjául szolgálhatnak.
• E-mail marketing: A mesterséges intelligencia javítja az e-mail marketinget azáltal, hogy optimalizálja a küldési időt, az e-mail tartalmakat az egyéni preferenciákhoz igazítja, és hatékonyabban szegmentálja a közönséget. Ez magasabb megnyitási és konverziós arányokhoz vezet.

Miközben a mesterséges intelligencia új lehetőségeket nyit meg a marketingben, kihívásokat is felvet, többek között a magánélet védelmével, az adatbiztonsággal és a fogyasztói adatok etikus felhasználásával kapcsolatos aggályokat. A marketingeseknek gondosan kell eligazodniuk ezekben a kérdésekben, biztosítva szabályozásoknak (például a GDPR-nak) való megfelelést és a fogyasztói bizalom fenntartását.
Összefoglalva, a mesterséges intelligencia a marketingben hatékony eszközöket kínál a fogyasztók megértéséhez és hatékonyabb bevonásához, lehetővé téve a személyre szabottabb, adatvezérelt marketing stratégiákat. Ahogy a MI technológia tovább fejlődik, a marketingben betöltött szerepe valószínűleg tovább fog nőni, és új lehetőségeket kínál a fogyasztókkal való kapcsolatteremtésre és megértésre.

V. Algoritmus etetés

Az algoritmusokat tehát úgy tekinthetjük, mint az alapvető építőköveket, amelyek lehetővé teszik az MI rendszerek működését, míg az MI maga az adaptív, tanuló és fejlődő intelligencia, hasonlóan az emberi gondolkodási folyamatokhoz. Ráadásul az algoritmusok, különösen a mély tanulás és a mesterséges intelligencia területén, bizonyos feltételek mellett becsaphatók vagy megtaníthatók irreális dolgokra. Ez többféle módon történik, például félrevezető adatok bemutatásával vagy az algoritmusok tanulási és döntési módjának kihasználásával. Íme néhány módszer, hogyan:

• Ellenséges példák: Ezek az MI-modellek olyan bemenetei, amelyeket szándékosan úgy terveztek, hogy a modell hibát kövessen el. Például egy kép apró, észrevehetetlen módosításai arra késztethetnek egy képfelismerő algoritmust, hogy tévesen minősítse a képet. Ez a sebezhetőség a biztonságra érzékeny alkalmazásokban használt mély tanulási modellekben jelentős.
• Adat mérgezés: Azáltal, hogy félrevezető vagy helytelen információkat juttatnak a képzési adatokba, a támadók befolyásolhatják egy algoritmus tanulási folyamatát, ami miatt az elfogultságokat alakíthat ki, vagy helytelen asszociációkat hozhat létre. Ezáltal a modell teljesítményét ronthatják, vagy kiszámítható módon befolyásolhatják a döntéseit.
• Előítéletek tanulása az adatokból: Az algoritmusok a betanított adatokból tanulnak mintákat. Ha ezek az adatok elfogultságokat tartalmaznak, az algoritmus valószínűleg ezeket az elfogultságokat is megtanulja. Például egy korábbi felvételi adatokon kiképzett mesterséges intelligencia modell megtanulhatja és állandósíthatja a meglévő elfogultságokat az álláspályázatok kiválasztásában.
• Túl tanulás: Ez akkor fordul elő, amikor az algoritmus túl jól megtanulja a képzési adatokat, beleértve a zajokat és a kiugró értékeket is, így rosszul teljesít az új, nem látott adatokon. A túlzott illeszkedés ahhoz vezethet, hogy a mesterséges intelligencia olyan irreális vagy irreleváns mintákat "tanul", amelyek a valós helyzetekben nem alkalmazhatók.
• Alkalmazás környezetének figyelmen kívül hagyása: Az algoritmusok nem minden környezetben működnek egyformán jól. Ha az algoritmusokat olyan környezetbe helyezik, amely eltér az eredeti tervezéstől vagy validációtól, akkor az hibás működéshez vezethet.
• A visszacsatolások torzítása: Az algoritmusok sok esetben folyamatosan visszajelzéseket kapnak a rendszerükről vagy a környezetükről. Ha ezek a visszacsatolások torzítottak vagy megtévesztőek, az algoritmus hibás döntéseket hozhat.

Fontos megérteni, hogy az algoritmusok csak annyira jók, amennyire jó a bemeneti adatok minősége és a tervezésük során felhasznált feltételek. Ezért kritikus fontosságú a megfelelő adatok használata és az algoritmusok megfelelő tesztelése és validálása a valós környezetben történő alkalmazás előtt.

Az algoritmusok becsapásának vagy valótlan dolgok megtanításának lehetősége fontos etikai és társadalmi aggályokat vet fel, különösen a biztonság, a tisztesség és az átláthatóság tekintetében. A kutatók és fejlesztők aktívan dolgoznak olyan technikákon, amelyekkel a mesterséges intelligencia rendszereket robusztusabbá lehet tenni ezekkel a problémákkal szemben, mint például az ellenséges képzés, az etikus mesterséges intelligencia irányelvek és az átláthatósági szabványok.

A jövő zenéje

Az elmúlt 10 év a mesterséges intelligenciát a számítástechnika egy hiánypótló területéből a modern élet számos aspektusát alakító kulcsfontosságú technológiává tette, amely az elkövetkező években még jelentősebb hatást gyakorolhat. Íme néhány főbb trend és előrejelzés, hogy merre tart a mesterséges intelligencia:

• Általánosan alkalmazott MI: Az általánosan alkalmazott mesterséges intelligencia az az irány, amely az MI-t olyan általános célra használja, amely számos különböző feladatra és területre kiterjed. Ennek a célja az, hogy egy olyan MI-t hozzon létre, amely képes többféle feladatot megoldani, és széles körben alkalmazható az üzleti, ipari és mindennapi életben.
• Autonóm rendszerek: Az autonóm rendszerek olyan MI-rendszerek, amelyek képesek önállóan működni és döntéseket hozni különböző helyzetekben. Ilyenek lehetnek önvezető autók, robotok vagy más intelligens gépek, amelyek képesek adaptálódni és reagálni a változó környezeti feltételekre.
• Emberek és gépek közötti együttműködés: Az MI fejlődése lehetővé teszi az emberek és a gépek szorosabb együttműködését. Ez magában foglalhatja az intelligens asszisztensek, virtuális társak vagy más interaktív rendszerek fejlesztését, amelyek segíthetnek az embereknek a munkájukban, tanulásban vagy mindennapi tevékenységeikben.
• Érzelmek és szociális intelligencia: Néhány kutató azt vizionálja, hogy a MI a jövőben képes lesz az emberi érzelmek felismerésére és kezelésére, valamint a szociális helyzetek megértésére és reagálására. Ez lehetővé teheti az MI rendszerek számára, hogy jobban illeszkedjenek az emberi társadalomba és hatékonyabban kommunikáljanak az emberekkel.
• Felelős és etikus MI: Az etikai kérdések egyre inkább előtérbe kerülnek az AI fejlődése során. A jövőben az MI fejlesztőinek és felhasználóinak figyelembe kell venniük a felelős és etikus AI elveit, hogy biztosítsák az AI-rendszerek pozitív hatásait és minimalizálják az esetleges negatív következményeket.

Összefoglalva: nehéz lenne pontos jóslatokba bocsátkozni, nemhogy évekre, de hónapokra előre sem látunk sokszor biztosan. Ami viszont biztos, hogy ahogy most velünk van, egyre inkább mellettünk lesz az MI segítve miket olyan területeken, ahol eddig nem tudtunk volna ilyen hatékonyan boldogulni. Lehet, hogy lassan már nem én fogom például egyedül írni ezeket a cikkeket sem… Vagy ezt vajon ki írta? Lehet, hogy MI írtuk?!

Felhasznált források:

1. https://chat.openai.com/

2. https://www.rigb.org/explore-science/explore/blog/10-ai-milestones-last-10-years

3. https://www.coditation.com/blog/decade-of-artificial-intelligence-a-summary

4. https://www.dreamsoft4u.com/blog/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning-know-the-difference/

5. https://aritic.com/blog/aritic-pinpoint/applications-of-ai-in-marketing/

6. https://www.fieldengineer.com/blogs/future-of-ai-technology

Kövesd az oldalunkat a Facebook-on és a Twitteren is!