Minden szereplő szoros együttműködése szükséges ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia (MI) alkalmazások beváltsák a hozzájuk fűzött reményeket és a mindennapok részévé válhassanak a Budapesten megrendezett háromnapos nemzetközi Reinforce AI konferencia előadói szerint.

    Az Ericsson Magyarország hétfői, MTI-nek küldött közleménye szerint a gyakorlatban is alkalmazott példák mellett a konferencia rávilágított az ilyen rendszerek korlátaira is, előre vetítve, hogy sok és nehéz technikai problémát kell megoldani ahhoz, hogy közelebb érjenek például az emberi intelligenciához hasonlítható mesterséges általános intelligenciához.
A közlemény szerint Jakab Roland, az Ericsson regionális igazgatója és a magyarországi Mesterséges Intelligencia Koalíció elnöke hangsúlyozta, hogy az esemény volt a térség első nagyszabású mesterséges intelligenciával foglalkozó konferenciája. Közel 600 a témában illetékes szakértő és látogató vett részt a rendezvényen a világ minden részéről. Az előadók között voltak a terület kutatásában és az iparági fejlesztésekben nemzetközi szinten is meghatározó szerepet játszó vállalatok, többek között az UBER, a Volkswagen, az IBM, a Google vagy a Twitter szakemberei.
A magyar szakember az MI adatelemzésben betöltött szerepét kiemelve ismertette: ma egyetlen nagy amerikai mobilszolgáltató hálózatán másodpercenként 4 terabit halad át, és ez idő alatt 15 millió „adatesemény” történik ugyanezen a hálózaton. A rendszerek működése is nehezen képzelhető el a jövőben a hatékonyan alkalmazott mesterséges intelligencia nélkül.
Emellett az Ericsson és szolgáltató partnerei már elkezdték az 5G hálózatok széleskörű kiépítését, ami a jövőben még inkább felgyorsul, ez pedig magával hozza az önfejlesztő, zéró-beavatkozású rendszereket, a gépi tanulás hálózatokba való beépítésének igényét is – tette hozzá Jakab Roland.
A konferencia során kirajzolódó kép szerint az MI-t övező vitáknak többnyire az a forrása, hogy a különböző célokkal rendelkező szervezetek és emberek nem egy nyelvet beszélnek.
Prekopcsák Zoltán, a piacvezető adatelemzési platformot fejlesztő RapidMiner elemzési vezetője arra mutatott rá, hogy egy automatikus fékező rendszer fejlesztése során más problémák merülnek fel, mint amikor egy kutató például mesterséges intelligencia segítségével próbál egy go játszmát megnyerni. Az előbbi esetben életek múlhatnak a jó megvalósításon, míg az utóbbiban bátran lehet kísérletezni és fokozatosan fejleszteni az algoritmust. Éppen ezért fontos ezeknek a konfliktusforrásoknak a felismerése és az MI-t övező viták konstruktív mederbe terelése.

Forrás: MTI

Fotó: pexels.com