A mesterséges intelligencia (MI) olyan sztár kifejezéssé, témává nőtte ki magát, amit kevés terület mondhat el magáról. Egyre többen beszélnek, írnak róla, cikkek, elemzések születnek, megfejtések fogalmazódnak meg, mégsem mondhatjuk azt, hogy mindenki tisztán látna.

Szertics Gergely AI Partners

Szertics Gergely, AI Partners

Az MI megértése, a lényegének megragadása akkor lehet könnyebb, ha az ember a saját bőrén tapasztalja meg, vagy olyan szakemberrel beszélget fél órán át, aki évek alatt az MI szakértőjévé vált. Mi két legyet ütöttünk egy csapásra: Szertics Gergőt (AI Partners) faggattuk az MI mibenlétéről, miközben a beszélgetést a Google Dokumentumok hangfelismerő algoritmusával igyekeztünk rögzíteni. Súgunk: előbbi jelentősen jobban sikerült, mint az utóbbi.

 

Itt ülünk egy windowsos PC mellett, ami igyekszik rögzíteni a beszélgetést, nekem azonban eddig sosem jutott eszembe ez a megoldási lehetőség…

Ez egy nagyon is jellemző probléma: „annyira érthetetlen a mesterséges intelligencia egésze, hogy inkább meg sem próbálom”, ugyanakkor ez részben teljesen jogos hozzáállás is, hiszen alkalmazkodni kell a mesterséges intelligenciához, számolni azzal, hogy ő mennyit és mit fog érteni a kimondott szövegből. Az nem egy jó irány, ha a Google megoldásától egy valódi diktálást várunk el, mert természetesen nem lesz olyan az eredmény, mintha egy élő ember írná le, amiről beszélünk. Ha azonban az ember hajlandó olyan tempóban, a mikrofonhoz közel hajolva beszélni, illetve (és ez a legfontosabb) elfogadni azt, hogy banális módokon fog hibázni, akkor jó úton jár. Ha viszont nem tanuljuk meg az együttműködést a gépekkel, akkor sok mindenből ki fogunk maradni.

Attól, hogy mesterséges intelligenciának hívjuk, az a megélésünk, hogy úgy kell vele együttműködni, mint egy intelligens emberrel. Pedig ez pontosan olyan eszköz, mint egy szövegszerkesztő. Ha kinyit az ember egy Word dokumentumot és elkezd benne számokat összeadni, akkor az teljesen rossz út, hiszen arra ott van az Excel. Mostanra ez a dokumentum itt mellettünk már egy egész oldalnál tart, de egyelőre fogalmunk sincs, hogy mennyire lesz használható, viszont a helyzet megszokását (felhasználói oldalról), egy bizonyos rendszer megismerését tökéletesen modellezi.

Mesélj az AI Partners nevű cégről? Mivel foglalkozik, mióta működik?

Két évvel ezelőtt alakult meg a vállalkozás azzal a céllal, hogy evangelizáljuk a piacot. Az a kiindulópontunk (vagy jelszavunk, ha úgy tetszik), hogy az MI már nem a jövő, hanem a jelen. Az üzleti folyamatokban jelentkező problémákat szeretnénk megoldani úgy, hogy hidat képezünk az üzlet és az IT között. Oktatásokat tartunk vezetők számára, amelyek során körbejárjuk, hogy hol tart az MI fejlődése, milyen diszruptív hatások jelentkeznek az üzleti területeken, milyen szolgáltatók vannak, akiket érdemes kiválasztani, stb. Emellett vannak hardcore AI kódolásról szóló képzéseink, de nem az üzleti alkalmazásokkal a fókuszban, hanem arra irányulva, hogy pl., hogyan lehet neurális hálókat programozni.

Az oktatás és a stratégiai tanácsadás mellett a harmadik láb a projekt szintű tanácsadói szerep, amikor konkrét esetekben nyújtunk segítséget a cégeknek azzal, hogy egy belső csapatot támogatunk, vagy segítünk abban, hogy kit, vagy milyen technológiát válasszanak az adott feladathoz.

Együtt dolgozunk például egy 47 gyárral rendelkező, globális német vállalattal, ahol van egy IT csapat, amiben statisztikusok, kódolók végzik a munkájukat. Az őket célzó képzésünk során megtanítottuk nekik, hogy a gyár folyamatai mentén hogyan lehet MI-t programozni, így ők lesznek házon belül azok, akik tudják, hogy miként lehet szimulálni a gyártást, hogy lehet előre jelezni, hogy egy partner mikor válik potenciális ügyféllé, milyen trendek várhatók az értékesítés területén. Magyarul egy külső technológia megvásárlása nélkül képesek lesznek arra, hogy egy-egy célhoz rendelt, MI alapú megoldást fejlesszenek ki.

Milyen feladatot, üzleti folyamatot tudsz még említeni, ami MI segítségével javítható, de nem is gondolnánk, hogy ez a technológia van mögötte?

Az egyik legtipikusabb felhasználási terület, amit nem kötnek MI-hez, az a selejtfelismerés a gyártás során. Vagy az, hogy milyen beállításokkal lehet optimális eredményeket elérni egy elektromos hálózatban. Ez az úgynevezett visszacsatolásos tanulásos technikával érhető el, ami a Google szerverparkjának működésén keresztül magyarázható el a legjobban. Több millió szerverről van szó, ahova a felhasználók elképzelhetetlen mennyiségű adatot töltenek fel nap mint nap. Ennek az egyik eredménye a szerverek által termelt hő, így a gépek hűtése komoly technológiai hátteret és egyben költségeket követel meg a vállalattól.

A hűtés szellőzőnyílások, hűtő- , cirkuláló berendezések használatával zajlik, ami jellemzően az éppen érzékelhető hőmérséklet függvényében aktiválódik. A Google az egész rendszer vezérlésével összefüggő adatot, információt átadta a mesterséges intelligenciának, az elkezdte tanulni a folyamatokat, figyelte az időjárás-előrejelzéseket, valamint azokat a külső tényezőket, (pl. választások, sportesemények), amelyek megtolhatják az adatfelhasználást világszerte, ami végül a szerverek még nagyobb hőkibocsátásához vezet. Elkezdtek tehát kísérletezni, hogy milyen beállítások milyen eredményekhez vezetnek, így az MI-nek köszönhetően a hűtés sokkal hatékonyabban működött, ami 40%-os költségcsökkentést eredményezett a cégnek.

Akkor az MI egy kicsit ahhoz hasonlóan működik, mint amikor a Különvélemény c. filmben még a bűncselekmény elkövetése előtt igyekeztek elfogni a leendő elkövetőket…

Igen, sok esetben valóban erről van szó: egy sor adat, jelenség, magatartás forma, illetve azok megváltozása alapján előrejelzéseket tenni. Ez alapját képezi döntéseknek annak érdekében, hogy valami ne, vagy ne úgy történjen meg. Erre kiváló példa annak előrejelzése, hogy mikor megy el egy előfizető a cégtől, melyek azok a viselkedési formák, amik ezt megelőzik? Ehhez hasonló rendszeroptimalizálási gondolkodás az is, amikor a tömegesen kiküldött marketing üzenetek helyett testre, személyre szabott ajánlatokat tud kiszórni egy cég a meglévő, vagy leendő ügyfeleinek. Ezt követően a „gépnek” már csak az a dolga, hogy figyelje, ki, mire kattint, aminek következtében egyre több, és ami a legfontosabb, valós információja van a célközönségről. A MI alapú bevezetések esetében tehát azt a legfontosabb megérteni, hogy nem az általunk már tudott, ismert dolgokkal kell megismertetni a mesterséges intelligenciát, hanem azzal a tanulási folyamattal, ahogy azt mi már egyszer a gyakorlatban megtanultuk, kitapasztaltunk.

Hogy áll Magyarországon ma az MI helyzete, mit tudunk, gondolunk róla?

Az AI Partners elsődleges célja az MI demisztifikálása. Ennek érdekében összegyűjtjük azokat a bevezetéseket, üzleti példákat, amelyek azt bizonyítják, hogy ez nem valami lufi, hanem ezeket a módszereket valaki már kipróbálta és eredményt is hozott. Erre szolgáltak az IVSZ-szel közösen szervezett meetupok is, ahol egy sor ilyen példát mutattunk be a résztvevőknek.

A másik jellemző tévhit az, hogy ezt biztosan csak a legnagyobbak képesek megfizetni, hatalmas költségvetéssel jár, és egy komplett belső fejlesztőcsapat szükséges ahhoz, hogy egy MI projekt elinduljon. Ehhez képest a valóság az, hogy a nagyok mellett számos kisebb, hazai fejlesztés is fut: vannak, akik chat botokkal foglalkoznak, létezik hazai csapat, aki a már említett selejt azonosítással foglalkozik, megint mások a hálózat optimalizálás területén használnak MI-t, de hallottam olyan projektet, ami a vadkár beazonosító, drónkép elemző megoldáson dolgozik. Jellemzőnek persze még nem mondanám az MI használatát a hazai cégek körében, de egyre többen ismerkednek a lehetőségekkel.

Lesz-e, van-e valami konkrét eredménye a meetupoknak, az ott elhangzó információknak?

Azért működünk együtt az IVSZ-szel, hogy megmutathassuk azokat a cégeket Magyarországon, akik ezt szolgáltatási szinten űzik. Szeretnénk egy teljes körű MI térképet felrajzolni a piaci szereplőkről és arról, hogy miként találhatják meg egymást. Ennek létrehozásában az IVSZ-en kívül számítunk a többi vállalkozás segítségére, támogatására, nem beszélve a nemrég megalakult MI Koalícióról, az abban rejlő kompetenciákról. Össze szeretnénk rakni, hogy valójában mi történik Magyarországon a mesterséges intelligencia területén, hiszen nem csak mi, hanem a cégek, szakemberek, fejlesztők, az állami szféra szereplői is szeretnék tudni, hogy milyen fejlemények vannak, illetve egyáltalán kik a játékosok. Az üzleti szálak, kapcsolatok építésén kívül a végső cél annak tudatosítása a cégek fejében, hogy az MI egy valós opció. Nem egy elrugaszkodott, megfoghatatlan valami, hanem egy olyan elérhető eszköz, szolgáltatás, ami rendelkezésre áll, és komoly segítséget nyújthat az üzlet számára.