Az utóbbi másfél évtizedben a világmegváltónak kikiáltott tech atombombák közül jó pár csúnyán besült. Elég csak a kipukkadt NFT-lufira, a ruletté vált kriptovalutákra vagy a szerencsétlen Metaverzumra gondolni. De néhány eljárás – például az OLED, az IoT (Internet of Things, vagyis a dolgok internete – a szerk.) vagy az 5G – életképesnek bizonyult, és beváltotta a hozzá fűzött reményeket.

Biztosnak látszik, hogy utóbbi csoport tagjai közül az egyébként rém erős mezőnyben a mesterséges intelligencia (MI, artificial intelligence, AI) futja majd be a legnagyobb karriert. Apró startupoktól a több százezer embert foglalkoztató multinacionális gigakonszernekig globálisan rengeteg cég foglalkozik a mesterséges intelligenciára épülő különféle eljárások vagy ahhoz kapcsolódó szolgáltatások fejlesztésével.

Ez a folyamat már jó ideje zajlik a háttérben, de az elmúlt egy-két évben felgyorsultak az események. Ömlik a tőke, a vállalatok mint megvadult porszívók szívják fel a kompetens humán erőforrást, és boldog-boldogtalan az MI-vel akarja eladni termékeit. Íme, néhány példa, hogy a tartalomgyártás mellett hol hódít most leginkább az MI.

Oké, de mi az a mesterséges intelligencia?
Általánosan elfogadott definíció nincs a mesterséges intelligenciára. Hagyományos értelmezés szerint olyan technológia, amelyik képes bizonyos keretek között önállóan, emberi beavatkozás nélkül döntéseket hozni úgy, hogy közben állandóan tanul, elemzi a korábbi műveletek eredményeit, így állandóan változik, és ennek következtében elméletileg javul a teljesítménye, nő a hatékonysága. A sakkal egész jól bemutatható a működése.
Korábban a hagyományos számítógépes sakkprogramokba egyesével táplálták be a partikat: megadták, milyen szituációban mit kell lépni, milyen kombinációkat kell alkalmazni. Ezek a szoftverek gépiesen végrehajtották ezeket az óriási adatbázisukból kinyert utasításokat. Egy MI-re épülő sakkprogramnak viszont csak a szabályokat magyarázzák el, majd magára hagyják. Ezután partik és állások milliárdjait lejátszva elkezdi magát a nulláról felépíteni, egyre­másra levonva a megfelelő következtetéseket. Így egyre okosabb lesz, és hamarosan elpáholja az emberi nagymestereket is.

Orvostudomány – Több piros torokból mondja meg, mi bajod
Az orvostudományban napról napra nő a mesterséges intelligencia szerepe. A diagnosztikát forradalmasítja majd, hiszen már most vannak digitális vizuális állományok vizsgálatával automatikus állapotfelmérésre képes algoritmusok. Az MI például a piros torokról készített képek és más rendelkezésre álló információk (például a kórtörténet) alapján meg tudja határozni, milyen betegségben szenvedhet a páciens. Ezek az eljárások a klinikai döntéshozatalt is jelentősen támogathatják, és azonnal megfelelő terápiát javasolhatnak.

A magyar–osztrák egészségdigitalizációs startup, a Xund például egy olyan digitális egészségügyi asszisztenst fejlesztett, amely egy platformon képes tüneteket elemezni és konkrét megbetegedések gyanúját ellenőrizni.

Az MI megreformálhatja a gyógyszergyártást is. A magyar Turbine AI algoritmusa például meglévő biológiai mérésekből származó adatokra támaszkodva új molekulákra épülő gyógyszerek előállítására tesz javaslatot. Mindezt az eddig alkalmazott módszereknél sokkal gyorsabban és olcsóbban.

Programozás – Elsorvasztja a kreativitást?
A programozók között már általános a mesterséges intelligencia használata, sőt nem ritkán elvárás is a különféle eljárások ismerete. A különféle MI-alapú nyelvi modellek a korábbi keresőmotoroknál sokkal szofisztikáltabb, összetettebb kéréseket és kérdéseket képesek megérteni és feldolgozni. Ez pedig nagyon jól kombinálható az olyan, matematikán alapuló szoftverfejlesztésekkel, amikor pontosan meghatározható problémákra keresnek válaszokat.

Az is gyakran előfordul, hogy a mesterséges intelligencia komplett kódokat, kódrészleteket ír meg a feladat felvázolása után, valamint rendszeresen bevetik ellenőrzésre és optimalizálásra is. Ennek köszönhetően gyorsul a munka, javul a minősége, és csökken a hibák száma, vagyis lehet spórolni vele. Viszont sokan figyelmeztetnek rá, hogy az MI megjelenése ezen a területen elsorvasztja a kreativitást, és rontja a humán munkaerő alkalmazkodóképességét.

Tv – csipekbe bújtatva
A televíziókban ilyen vagy olyan formában egy ideje van már MI. Ezek a technológiák a készülékek csipjeibe bújva gyűjtik az adatokat, figyelik az aktivitást. Azt vizsgálják például, hogy milyen képi beállításokat alkalmaznak a felhasználók, hogyan módosítják a paramétereket, vagy milyen funkciókat aktiválnak bizonyos tartalmakhoz. A kapott információkat nagy teljesítményű számítógépek elemzik, és az eredmények tükrében változtatnak a vezérlésen. A cél az, hogy a végeredmény minél inkább megközelítse a nézők vágyait anélkül, hogy el kelljen mélyedniük a menürendszerek bugyraiban, azaz végső soron komfortosabbá teszik a készülékhasználatot. Ezenkívül nézik a tartalomfogyasztási szokásokat, és személyre szabott program- vagy applikáció ajánlásokat raknak össze.

Az LG 2024 első napjaiban mutathatja be vadonatúj processzorát. Az Alpha 10 forradalmi neurális feldolgozó egységével egy időben egyszerre több MI-modell futtatására képes. Ennek eredményeképpen hatékonyabb lesz a felbontásfelskálázás és a mozgásjavítás, azaz a gyengébb minőségű forrásanyagoknál is érezhetően javulhat a látvány. Ígéretük szerint gyorsabbá, energiatakarékosabbá, valamint biztonságosabbá válik a termék. Ráadásul új szintre emeli a csatlakoztatott kamerák kezelését, a mozgásfelismerést, illetve a vizuális feldolgozást. Így elméletileg felbukkanhatnak olyan funkciók, mint a gesztusalapú vezérlés vagy a különféle fitnesz-sport applikációk. Ezeknél a képernyőn látható mozgásokat kell követnünk a képernyő előtt, esetleg virtuális teniszütővel kell hadonászni, a tv pedig képes ezt feldolgozni.

Gasztronómia – Hagymát még nem aprít, de a sütőt beállítja
A mesterséges intelligencia a konyhába is be­lopózott: egyes receptgyűjtemények – például a Cook AI Food – segítenek választani a felhasználó preferenciái, illetve a rendelkezésére álló hozzávalók alapján. Az ételeket rangsorolni és véleményezni is lehet, és a szoftver a változásokat is figyelembe veszi. Az alkalmazás képes arra is, hogy a semmiből hozzon létre addig nem létező recepteket az adott felhasználónak, figyelembe véve, hogy milyen nyersanyagokkal gazdálkodhat, és a korábbi tapasztalatok alapján milyen ételeket szeret.

Akadnak már konkrétan MI-t használó konyhagépek is. Nem, nem arra kell gondolni, hogy besétál a Terminátor egy kuktasipkával a fején, és nekiáll egy bárddal aprítani. Viszont egyes eszközök szenzoraikkal képesek felismerni az ételt, és automatikusan beállítani az annak megfelelő paramétereket. Az egyik, Siemens által fejlesztett sütő például integrált kamerájának képe alapján képes meghatározni az étel típusát, fajtáját vagy állagát, és aztán beállítani a hőfokot és a sütési időt. Ha a pizza vagy a hús aztán mégsem olyan, mint vártuk, manuálisan indíthatunk egy újabb sütési ciklust, aztán a sütő ebből is okulva módosít a programon.

A Samsung pedig egy olyan rendszert készít, ami már egy mobilfotó alapján képes megmondani az adott ételről, hogy milyen hozzávalókból készült. Ezeket a cég alkalmazásában azonnal meg is rendelhetjük, és innen már csak egy lépés, hogy az okos eszközök el is tudják készíteni az adott fogást.

Irodai asszisztens – Joule, a mindenes
Az MI az irodai munkát is átalakítja. Az SAP már a gyakorlatban is bemutatta, hogyan is kell ezt elképzelni, hiszen a cég nemrég mutatta be Joule nevű, természetes nyelvet használó, generatív MI-alapú irodai asszisztensét. Azt mondják, a Joule használata olyan, mintha mindig minden felmerülő kérdéssel a legokosabb kollégához fordulhatnának a munkatársak. Feltehetik kérdéseiket, vagy egyszerűen megfogalmazhatnak egy megoldandó problémát, és a Joule-tól intelligens válaszokat kapnak. Az SAP a portfóliójából és harmadik féltől származó rengeteg üzleti adatból, szövegből, képből és meglátásból merít, megtartva a kontextust.

Közlekedés – A lámpák programját is átírják
A dugók csökkentésében, a közlekedésszervezésben már a közeljövőben is kulcsszerepet játszhatnak a mesterséges intelligenciát is használó komplex megoldások. Nemrég a Budapesti Műszaki Egyetemen rántották le a leplet arról, hogyan is működhet majd ez a valóságban. Az általuk kidolgozott, City AI névre hallgató ökoszisztéma a településeken levő szenzorok vagy más érzékelésre alkalmas eszközök (például térfigyelő kamerák, mobilapplikációk, tömegközlekedési eszközökről származó adatok) segítségével képes állandóan, valós időben monitorozni a forgalmat. Az adatokból az MI-eljárásokat is használó rendszer elemzi az aktuális helyzetet, és képes előrejelezni a trendeket is. Beavatkozási javaslatokat is adhat a diszpécsereknek, akik a közlekedési lámpák programjainak azonnali módosításával hatékonyabbá tehetik a közlekedést. Akár az utastájékoztatási rendszerre vagy a közlekedők mobilapplikációjára is küldhetnek üzenetet.