Rétköz

Milyen furcsák vagyub mi ember, az egészségüket feláldozzák a pénzért, majd mind elköltik hogy egészségesek legyyenek. Veszekszünk az élőkkel, és virágot viszünk a halottainknak. Évekig nem beszélünk egy emberrel, és amikor meghal, tiszteletére viszünk virágot a sírjára.

Nincs időnk az élő embert meglátogatni, de a temetésére virrasztására van időnk. Nem hívjuk fel, nem gondoskodunk, nem törődünk az élőkkel, de kétségbeesik a halottak miatt, mintha a halál értékesebb lenne az életnél. A Rétközi emberek kiejtésére jellemző a gyakori „í-zés” (pl. kék - kík, pénz - píz, néz - níz, szép - szíp), illetve a kettőshangzók használata (pl. ló - lóú, kóla - kaula). Szintén jellegzetes felszólító módban a "-fele" irányjelző szócskával történő nyomatékosítás (pl. csináld megfele, menjél kifele stb.), de az igeragozásnak is megvannak a térségre jellemző sajátosságai (pl. tudol, mondol, fogol, megyen, jösztök). A környéken élők a "d", "t" és "n" hangokat sokszor "gy", "ty" és "ny"-nek ejtik (pl. térd - térgy), néha pedig kétszer is kiteszik a tárgy ragját (pl. osztat, őtet, eztet).Ezen a területen erőteljesen keveredik az északkeleti nyelvjárás a tiszaival, mivel a török korban elnéptelenedett területekre Békés megyéből telepítettek be tótokat, akik magukkal hozták a keveredő szlovák-alföldi nyelvi sajátosságaikat.

Népi bölcsességek;

Az éjszakát rövidebbé, a nappalokat hosszabbá,  a bankbetétet kisebbé, a ruhát rongyossá,  a pénztárcát üressé, a múltat feledetté,  a jövőt érdemessé s az életet boldoggá teszi! A gyermekeink akkor tanulják meg a szeretetet, amikor alanyi jogon érzik, hogy szeretve vannak, és nem csak a különleges teljesítményeikért, hanem pusztán önmagukért is szerethetők. Minden gyereket elemi erővel hajt a kíváncsiság, [...] enélkül ugyanis nem lenne belső késztetése felfedezni a világot." "...szerintem ezt kell egy pedagógusnak megragadni, és ezt erősítve, fejlesztve juthatunk el oda, hogy kihívás kereső fiatallá váljon. Vagyis az alap minden gyermekben ott lakozik. Nekünk csak annyi a feladatunk, hogy az utat megmutassuk. Lásd be, hogy hibáztál; felnőttél, elfelejtettél játszani. Ezért nem vagy boldog, nem a gond miatt: a gyermekeknek is vannak gondjai. Lásd: én gyermek maradtam, hosszúnadrágos kamasz, éretlen suhanc, akin megbotránkoznak a felnőttek, ha a szemükbe vágja az igazat - csak a gyermek mondhatja meg az igazat és némelyik költő -, kamasz vagyok és az is maradok még negyvenévesen, őszülő halántékkal is, ha élek; a szenvedés, a kudarc nem törhet meg, ártatlan leszek akkor is. ... 

Hacsak lehet, játszik a gyermek. Mert végül a játék komolyodik munkává. Boldog ember, ki a munkájában megtalálja a valamikori játék hangulatát. Gyermekekkel foglalkozni minden bizonnyal a leghálásabb munka, ami a földünkön osztályrészünkről jutott, de saját tökéletességünket is ez mozdítja előre. Minden gyereknek szüksége van egy kis segítségre, egy kis reményre és valakire aki hisz benne. "

 „A világon mindenkinek hinnie kell abban,  hogy képes valami olyasmit nyújtani, amit a világ nélküle nem kapna meg. A gyermek az az apró lény,  aki az éjszakát rövidebbé, a nappalokat hosszabbá,  a bankbetétet kisebbé, a ruhát rongyossá,  a pénztárcát üressé, a múltat feledetté,  a jövőt érdemessé s az életet boldoggá teszi! "Az embert saját jellemének törvényei fogják irányítani, nem pedig a társadalom szabályai. Akárki, aki megáll tanulni, öreg, legyen bár 20 vagy 80 éves. Akárki, aki folyamatosan tanul, fiatal marad. Az élet legnagyobb dolga az, hogy az eszedet fiatalon tartsd. A játékban mutatkozik meg a gyermek hajlama, továbbá a játék az életre felkészítés fontos eszköze. A játék a gyermek titkos nyelve, a gyermeki lélek tükre. A játék gyakran annak az erőfeszítésnek a része, amellyel a gyermekek a világ megismerésére törekszenek. Gyermekeink úgy fognak holnap dolgozni, ahogyan ma játszanak: "alaposan és kitartóan" vagy figyelmetlenül és unottan. Tanítani sokkal könnyebb, mint nevelni: ahhoz csak tudni kell valamit, ehhez viszont lenni kell valakinek. A diákok azért puskáznak, mert az iskolarendszerünk többre becsüli az osztályzatokat, mint a diákok a tudást. A gyermeknevelésben nem beszélni kell. Mondasz, amit akarsz, úgysem a szavaiddal – az életeddel mutatsz példát. Nem az a feladatunk, hogy a felnövekvő  generációnak meggyőződéseket közvetítsünk.  Hozzá kell segítenünk, hogy a saját  ítélő erejét, a saját felfogóképességét használja.  Tanuljon meg a saját szemével nézni a világban.  A gyermek az egyetlen lény, aki képes annyira átölelni, mint amennyire szeret, azaz : teljes erejéből. A tanítás az optimizmus legnemesebb megnyilvánulása. Ha csak olyat csinálsz amit már tudsz, sosem leszel több annál, ami vagy. Mindig két út van előtted: a biztonságosabb, és az, amelyre születtél.

Az oktatás nem arról szól, hogy megtöltünk egy  csöbröt, hanem hogy meggyújtunk egy tüzet. Csak az számít valójában tanulásnak,  amit a magam módján tanulok,  miközben azt teszem, amit tenni akarok.

Az emberek mindig azt kérdezik tőlem: "De ezek a szabad gyerekek hogyan fognak hozzászokni az élet taposómalmához? Én pedig azt remélem, hogy ezek a gyerekek élen járnak majd a taposómalmok eltüntetésében. Tisztelettel gondolunk vissza nagyszerű tanárainkra, de hálát azok iránt érzünk, akik megérintették a lelkünket. A tanterv nagyon fontos, új ismeretanyag, de a melegség életfeltétel a sarjadó növény és a gyermeki lélek számára. Ha aszerint nézel valakit, például egy gyereket, amilyen ő most, a jelen pillanatban, azzal megakasztod a fejlődésének útját. Ha azonban aszerint nézel rá, hogy mivé lehetne, akkor segíted őt a fejlődésben. Sok nevelési csőd okozója, hogy nem szabnak határt annak, meddig lehet visszaélni egy másik ember szelídségével, bizalmával, elfogadásával. Ilyenkor a gyerek elkezd provokálni, mert attól szorong a legjobban, hogy milyen az a felnőtt, akit ő, a kölyök parttalanul ugráltathat. Hát milyen biztonságot ad . A legszebb ajándék, amit csak adhatunk a gyerekünknek, ha kielégítjük kíváncsiságát, ha megtanítjuk neki, mi a szépség. A gyermek abból okul leginkább, mit maga lát és figyel, nem pedig attól lesz értelmes, ha elhiszi nevelője magyarázatát! Édesanyám azt tanította, hogy a sikernek nem az ellentéte a kudarc, hanem egy alkotóeleme. Valaha tudták, hogy a legelső, amit egy gyereknek meg kell tanítani, az nem a számtan és a geometria, hanem az, hogy legyen önmaga. Erős, derűs, önbizalommal teli ember, aki - bárhová is vesse a sorsa - megbízhat önmagában. Az ember csak azt érti meg, amire maga jön rá, amit készen kap, anélkül, hogy lélekben megdolgozna érte, az egyik fülén be, a másikon ki. Olyan ez, mint a növények öntözése: a növény nem élhet víz nélkül, de nem sokat ér a vízzel, amit a leveleire öntenek, az lepereg róla, csak azt a vizet képes igazán felhasználni, amit a gyökerein keresztül maga szív fel. Senki emberfia nem alkalmas addig tanítani, amíg nem érzi minden emberben az önmagában valót, a jogot arra, hogy egy személyiség legyen, nem csupán egy darabka egy kirakós puzzle-ban, vagy egy katona a hadseregben, . A tanár, aki osztályát a büntetésektől való félelemmel kormányozza, a gyereket ellentmondásos viszonyba taszítja a társadalommal. Taníthatja a gyerekeket pontosságra az aritmetikán keresztül, a gondolatok kifejezésére az olvasáson keresztül... A kreativitás az a képesség, hogy a gondolkodás eddigi keretein túlmenően gondolkozzunk, és felfedezzünk szokatlan, sőt néha zseniális megoldásokat. De nem vagyok az életkorokban annyira járatlan, hogy az egészen fiatal gyermekeknek mindjárt keményen a sarkukban akarnék lenni, és tőlük igazi munkát akarnék követelni. Mert attól különösen óvakodni kell, hogy a gyermek a tanulmányokat, melyeket még nem szerethet, meg ne gyűlölje...A nevelés egyet jelent azzal, hogy segítsünk a gyermeknek valóra váltani lehetőségeit! A gyermekeink akkor tanulják meg a szeretetet, amikor alanyi jogon érzik, hogy szeretve vannak, és nem csak a különleges teljesítményeikért, hanem pusztán önmagukért is szerethetők. Minden gyereket elemi erővel hajt a kíváncsiság, [...] enélkül ugyanis nem lenne belső késztetése felfedezni a világot, szerintem ezt kell egy pedagógusnak  egragadni, és ezt erősítve, fejlesztve juthatunk el oda, hogy kihívás kereső fiatallá váljon. Vagyis az alap minden gyermekben ott lakozik. Nekünk csak annyi a feladatunk, hogy az utat megmutassuk. Lásd be, hogy hibáztál; felnőttél, elfelejtettél játszani. Ezért nem vagy boldog, nem a gond miatt: a gyermekeknek is vannak gondjai. Lásd: én gyermek maradtam, hosszúnadrágos kamasz, éretlen suhanc, akin megbotránkoznak a felnőttek, ha a szemükbe vágja az igazat - csak a gyermek mondhatja meg az igazat és némelyik költő -, kamasz vagyok és az is maradok még negyvenévesen, őszülő halántékkal is, ha élek; a szenvedés, a kudarc nem törhet meg, ártatlan leszek akkor is. ..Hacsak lehet, játszik a gyermek. Mert végül a játék komolyodik munkává. Boldog ember, ki a munkájában megtalálja a valamikori játék hangulatát. Gyermekekkel foglalkozni minden bizonnyal a leghálásabb munka, ami a földünkön osztályrészünkről jutott, de saját tökéletességünket is ez mozdítja előre. Minden gyereknek szüksége van egy kis segítségre, egy kis reményre és valakire aki hisz benne.  A világon mindenkinek hinnie kell abban,  hogy képes valami olyasmit nyújtani, amit a világ nélküle nem kapna meg. A gyermek az az apró lény,  aki az éjszakát rövidebbé, a nappalokat hosszabbá,  a bankbetétet kisebbé, a ruhát rongyossá,  a pénztárcát üressé, a múltat feledetté,  a jövőt érdemessé s az életet boldoggá teszi! Mindenki egy zseni. De, ha egy halat az alapján  ítélsz meg, hogy milyenek a képességei  a fára mászáshoz, abban a hitben élheti le az egész életét, hogy hülye. A gyerekek többet tanulnak abból,  amilyen vagy mint abból, amit tanítasz. 

Rust programozási nyelv alapjai

Skandináv lottószámok generálása;

használata  rand::seq::SliceRandom;  //  A  véletlenszerű  választáshoz 

use  rand::thread_rng;       //  A  véletlenszám-generátorhoz 

use  std::collections ::HashKészlet; 

fn  main()  { 

    //  Létrehozunk  egy  számhalmazt  1-45  között 

    let  mut  numbers: Vec<u32> = (1..=45).collect();

    // Véletlenszerűsítjük a számokat

    let mut rng = thread_rng();

    numbers.shuffle(&mut rng);

    // Kiválasztjuk az első 6 számot

    let lottery_numbers: HashSet<u32> = numbers.iter().take(7).cloned().collect();

   // Kiírjuk a lottószámokat

    println!("A generált lottószámok: {:?}", lottery_numbers);

}

aCargo.toml:

[dependencies]

rand = "0.8"

egy Rust program, amely egy ciklust és egy feltételt tartalmaz . A program kiírja az 1-től 10-ig terjedő számokat, és megmondja, hogy az adott szám páros vagy páratlan:

Ciklus : Afor i in 1..=10sor egy ciklust indít, amely az i változó értékét 1-től 10-ig (belértve a 10-et) növeli.

Feltétel : Az if i % 2 == 0sor határozza meg, hogy aziszám páros-e. Ha igaz, akkor kiírja, hogy "páros, ellenkező esetben páratalan.

fn  main()  { 

    for  i  in  1..=10  { 

        if  i  %  2 == 0 {

            println!("{} páros", i);

        } else {

            println!("{} páratlan", i);

        }

    }

}

--------------

A Rast egy titkosító algoritmus, általában a hírközlés védelmére has ználnak. Ha szeretnél egy egyszerű minta programot, amely bemutatja a Rast algoritmus alapvető működését, itt van egy példa Pythonban. Ez a példa csak bemutató jellegű, nem biztos biztonságot.

def  rast_encrypt(üzenet,  kulcs):

    encrypted_message = []

    key_length = len(key)

    for i in range(len(message)):

        # Egyszerű XOR titkosítás a kulccsal

        encrypted_char =  chr(ord(üzenet[i]) ^ ord(key[i % key_length]))

        encrypted_message.append(titkosított_kar) 

   

        encrypted_message.append(encrypted_char)

            encrypted_message.appendreturn  ''.join (titkosított_üzenet) 

def  rast_decrypt(titkosított_üzenet,  kulcs): 

    decrypted_message  =  [] 

    key_length  =  

    decrypted_message = []

    key_length = len(kulcs) 

  

    for  i  in  range(len)(encrypted_message)):

        # Egyszerű XOR visszafejtés a kulccsal

        decrypted_char = chr(ord(encrypted_message[i]) ^ ord(key[i % key_length]))

        decrypted_message.append(decrypted_char)

    return ''.join(decrypted_message)

if __name__ == "__main__":

    original_message = "Hello, World!"

    key = "mysecretkey"

    encrypted = rast_encrypt(original_message, key)

    

    encrypted = rast_encrypt(originalprint(f"Encrypted: {encrypted}")

    decrypted = rast_decrypt(encrypted, key)

        decrypted = rast_decrypt(encrypted, key)

    decrypted = rast_deprint(f"Decrypted: {decrypted}")

``

Program Magyarázata:

XOR titkosítás : A program egy egyszerű XOR műveletet használ a titkosításhoz és visszafejtéshez, amely egy alap szintű titkosítási mód. Míg a RAST algoritmus sokkal bonyolultabb, ez a példa jól megmutatja az alapelveket. Kulcs használata: A kulcsot (key) ismételjük az üzenet hossza szerint, így minden karakterhez egy karakter a kulcsból kerül.

Nincs a világon semmi, ami akkora fájdalmat tud okozni mint a saját gondolataid.

Pénzintézeti program Golang programozási nyelven

Egyszerű banki műveleteket (például számlanyitás, pénzbefizetés, pénzkivétel és egyenleglekérdezés) valósít meg egy konzolos alkalmazás keretein belül. 

Hogyan működik a program?

Account struktúra: Egy Account struktúra van definiálva, amely tartalmazza a számlatulajdonos nevét és az egyenleget.

Műveletek: A Deposit, Withdraw és GetBalance metódusok valósítják meg a pénz kezelését.

Fő program: A main függvény a felhasználói interakciót kezeli. A felhasználónak lehetősége van pénzt befizetni, kivenni vagy ellenőrizni az egyenlegét.

Ciklus és menü: A program folyamatosan fut, amíg a felhasználó úgy nem dönt, hogy kilép.

Futatás

A program futtatásához go run parancsot kell használni, majd a program elindul, és a felhasználó interaktívan kiválaszthatja a kívánt műveletet.

Egyszerű banki program Go nyelven

CopyReplit

package main

import (

    "fmt"

)

type Account struct {

    Owner   string

    Balance float64

}

func (a *Account) Deposit(amount float64) {

    if amount > 0 {

        a.Balance += amount

        fmt.Printf("Successfully deposited %.2f. New balance: %.2f\n", amount, a.Balance)

    } else {

        fmt.Println("Deposit amount must be positive.")

    }

}

func (a *Account) Withdraw(amount float64) {

    if amount > 0 && amount <= a.Balance {

        a.Balance -= amount

        fmt.Printf("Successfully withdrew %.2f. New balance: %.2f\n", amount, a.Balance)

    } else if amount > a.Balance {

        fmt.Println("Insufficient balance.")

    } else {

        fmt.Println("Withdrawal amount must be positive.")

    }

}

func (a *Account) GetBalance() float64 {

    return a.Balance

}

func main() {

    account := Account{Owner: "John Doe", Balance: 0.0}

    for {

        var choice int

        fmt.Println("\nSelect an operation:")

        fmt.Println("1. Deposit")

        fmt.Println("2. Withdraw")

        fmt.Println("3. Check Balance")

        fmt.Println("4. Exit")

        fmt.Print("Enter your choice: ")

        fmt.Scanf("%d", &choice)

        switch choice {

        case 1:

            var amount float64

            fmt.Print("Enter amount to deposit: ")

            fmt.Scanf("%f", &amount)

            account.Deposit(amount)

        case 2:

            var amount float64

            fmt.Print("Enter amount to withdraw: ")

            fmt.Scanf("%f", &amount)

            account.Withdraw(amount)

        case 3:

            fmt.Printf("Current balance: %.2f\n", account.GetBalance())

        case 4:

            fmt.Println("Exiting the program.")

            return

        default:

            fmt.Println("Invalid choice. Please try again.")

        }

    }

}

A pénzintézetek védelmi rendszere

A bank védelmi rendszere késlelti a behatolást, időt ad biztonságiaknak a beavatkozásra. Egy többkörös, egymásra integrált rendszerrel állunk szemben a fizikai biztonságtól a behatolásérzékelőkön, a beléptető rendszereken és a videó-dokumentáló rendszeren át, a mozgásérzékelőkig..  A beléptető rendszerek és a képrögzítés követhetővé teszik az adott személyt és az eseményeket egyaránt. Mozgásérzékelők a detektálási terület meghatározásával lehetőség van egy adott terület  figyelésére a felesleges időintervallumok kihagyásával;  A felhasználókhoz különböző felhasználási jogosultságok rendelhetőek, fontos tehát a megfelelő authentika kiépítése. Meghatározott személyek törölhetik a felvételeket, bizonyos időközönként. Sokféle kamerát használ a bank, pl. rejtett, fekete-fehér,színes, vízálló, éjjel látók, rádiós átjelzésű, dome kamerák,  ipari távvezérelhető és vandálbiztost is stb. A dolgozók rendszeres oktatást kapnak, hogy ha bekövetkezik a rablótámadás, hogyan kell viselkedniük. Ha ugyanis bankrabló követeli az egyik ügyintézőtől a pénzt, megnyomják a támadásjelző gombot - amely mindegyikük keze ügyében ott van -, sőt a biztonsági őr zsebében is van egy mobil támadásjelző. Ekkor aktiválják a csendes riasztást, ami a rendőrségre fut be. A pénzintézetek sikeres üzletmenete, jó hírneve alapvetően függ attól, hogy szolgáltatásaikat megbízhatóan, folyamatosan, zavartalan és nem utolsó sorban biztonságos módon legyenek képesek nyújtani. Így ennek a stabil állapotnak fenntartása a pénzintézetek alapvető üzleti érdeke, kritikus sikertényezője. Az ügyfelek oldaláról ez természetesen azt jelenti, hogy értékeik, adataik kezelése, tárolása a vonatkozó jogszabályok, a pénzintézettel kötött szerződések és persze az ügyfelek szándékai, elvárásai szerint történik. A rabló egyik bankfiókban se juthat hozzá könnyen nagyobb pénzösszeghez, hiszen a pénzvédelmi eszközök egyik leghatásosabb módja az időzár. A széfek az ügyintézőtől függetlenül vannak programozva, így hosszú percekbe telik, mire ki lehet azokat nyitni. Akkor sem érezheti magát biztonságban a bankrabló, ha a pénz már a kezében van, mert lehet, hogy a köteg csapdát rejt: rádióadó van a bankók között, vagy az is előfordulhat, hogy robbanó pénzt zsákmányolt, amely bármikor sűrű füstöt bocsáthat ki és színes, szinte lemoshatatlan festékkel ken össze mindent maga körül. A pénzintézetek szolgáltatásainak döntő többsége már nagyon régen igényel valamilyen szintű számítógépes támogatást, így tehát amikor egy bank megbízható és folyamatos működéséről beszélünk, szükségszerűen beszélnünk kell a pénzintézetek információs hátteréről, és az ezt támogató informatikai rendszer biztonságáról, megbízhatóságáról. A megbízható és folyamatos működés elválaszthatatlan a pénzintézet informatikai rendszerétől. Egy pénzintézet biztonságának megteremtése rendkívül komplex feladat, ezért e szervezetek biztonsági tevékenységük és operációs kockázataik kezelése kapcsán az objektumvédelem (vagyonvédelem, őrzésvédelem, tűzvédelem, építészet és épületgépészet biztonsági vonatkozásai), az információvédelem (titokvédelem, adatbiztonság, adatvédelem) és a humán-strukturális védelem (alkalmazottak, ügyfelek, külső szervezetek és személyek, személyvédelem, munkavédelem, baleset elhárítás) és a biztosítások kérdéseit, mint egymással szoros összefüggésben lévő, egymástól elválaszthatatlan biztonsági tényezőket kezelik. Ezt a felfogást célszerű követni a pénzintézet bankbiztonsági szervezetének struktúrájának kialakításával. Egy pénzintézet informatikai rendszere eszközeiben, adataiban rendkívül nagy értéket képvisel, megbízható és biztonságos működése az adott pénzintézet tevékenysége és működése szempontjából kritikus, ezért e szakterület biztonsági kérdéseinek különös jelentőséget kell tulajdonítani. A fentiekből egyenesen következik, hogy a hitelintézeti informatikai rendszereinek rendelkezésre állása, az ott kezelt adatok sértetlenségének, bizalmasságának, hitelességének biztosítása nem csak azért fontos, mert számos jogszabály kötelezi, de minden pénzintézetnek elemi érdeke is az, hogy – sokszor a jogszabályi  lőírásokat meghaladva – gondoskodjon informatikai rendszere megfelelő biztonsági színvonaláról. A fentiek mellett van néhány speciális körülmény, melyet a pénzintézetek informatikai rendszereinek tervezésekor, fejlesztésekor és üzemeltetésekor feltétlenül figyelembe kell venni. Ezek közül a legfontosabbak: Ma a pénzintézetek funkcióinak függése saját informatikai  rendszereiktől, illetve külső, nemzetközi informatikai rendszerektől olyan mértékű, hogy ezen informatikai rendszerek jelentős része nélkül ma már nem lennének képesek alapvető szolgáltatásaikat nyújtani. Ezen funkciók jelentős része csak nagyon rövid ideig, vagy egyáltalán nem pótolható más eszközökkel, illetve e rendszerek kiesése az érintett banki szolgáltatást vagy belső folyamatot az elviselhetetlen kockázatú tartományba taszítja. A banki szolgáltatások közül egyre többnek jelenik meg telekommunikációs hálózatokon keresztül, informatikai eszközökkel igénybe vehető változata. Az e-business, e-commerce, e-banking, e-bróker, e-paymant, stb. csoportokba sorolható szolgáltatások, beleértve a mobil telefonokhoz köthető  szolgáltatásokat, a banki informatikai rendszerek nyíltságát és ezzel támadhatóságának lehetőségét és veszélyét tovább fokozza. Ide sorolható az a tendencia is, hogy a fentebb említett „bankfiók független” banki ügyintézési lehetőségek a vezeték nélküli adatátviteli technológiák elterjedésével egyre kevésbe köthetők fizikai, vagy földrajzi helyekhez. Üzleti és kriminológiai szempontból kritikus hardware eszközöket befogadó központi számítógéptermek, telekommunikációs központok kiemelt fizikai védelmet igényelnek. Ezen feltételek első csoportja az informatikai rendszer egyes elemeinek, ezen belül is kiemelten központi géptermeinek, kommunikációs központjainak megfelelő fizikai védelme. Itt fontos szerepe van az e helyiségek telepítési környezete kiválasztásának, különös tekintettel védett elhelyezésére és arra, hogy a környezet a lehető legkevesebb kockázatott hordozza a működés szempontjából (megközelíthetőség, szállítási útvonalak, nedves közművektől való biztonságos elhatárolás). Egy forgalmas közterület szomszédsága, nagyfeszültségű, alacsony frekvenciájú elektromágneses terek közelsége, vizes infrastruktúra a rendszert befogadó helység határoló falaiban, magas talajvíz szint, vagy vízcsőtörésből bekövetkező elöntés veszélye, korlátozott szállítási útvonalak, keresztmetszetek, rezgés-szennyezés, stb. mind elkerülendő fenyegetettség egy biztonságosnak szánt pénzintézeti számítógépterem telepítésekor.  Különös figyelmet kell fordítani e géptermek fizikai behatolásvédelmére és beléptetés kontrolljára. Jó, ha a kívülállók számára nem válik nyilvánvalóvá a gépterem épületen belüli elhelyezkedése. Célszerű, ha magának a gépteremnek nincsenek ablakai. Ez nem csak a láthatóságot korlátozza, de egyszerűbbé teszi a gépterem későbbiekben tárgyalt zavarvédelmét is. A gépterem nyílászárói legyenek olyan kivitelűek, melyek valódi fizikai védelmet jelentenek. A határoló falak és nyílászárok kiválasztásakor ajánlott a tűzvédelmi, zavarvédelmi és behatolás-védelmi követelményeket egyaránt kielégítő megoldásokat választani. Géptermeket, az informatikai rendszer kritikus elemeit befogadó helyiségeket, védje mindig regisztrálást is végző, valamely fizikai eszköz (például proximity smart kártya) birtoklását és használatát megkövetelő beléptető rendszer. Ezen helyekre kizárólag számkombinációs beléptető rendszerek alkalmazása már nem tekinthető kockázatarányos megoldásnak. Több lépcsős szerverrebdszert használnak Vlanok tucatjai biztosítják a jogosultsági szintek biztonságát. Szigorúan védendő helyiségek esetében a biometrikus azonosítás, illetve a bizottsági típusú - legalább két személy együttes jelenlétét – megkövetelő megoldásokat is mérlegelni kell. A térfelügyelet fontos eleme ezen informatikai területeken a zártláncú videó-megfigyelő rendszerek alkalmazása. Fontos, hogy a rendszer által rögzített kép – az adatvédelmi jogszabályok figyelembevételével - rögzítésre kerüljön, a rögzítőrendszer képminősége és időszinkronizálása a pontos időhöz megoldott legyen. A felszerelt videó-rögzítő rendszer kameráinak elhelyezése nem adhat lehetőséget a kezelőszemélyzet felhasználói jelszavainak megfigyelésére, rögzítésére.  A pénzintézeti géptermek fontosságuknak megfelelően kiemelt tűzvédelmi megoldásokat igényelnek. Alapkövetelmény hogy a gépterem egyedi címzésű, automatikus tűzjelző berendezéssel legyen ellátva. A szerverek hűtése sarkalatos pont. Tekintettel a klimatizálási igényekből fakadó jelentős légcsere igényre és az ebből származó viszonylag magas levegőáramlási sebességekre, kifejezetten ajánlott, hogy a gépterem füst- és hősebesség érzékelőinek elhelyezése füstáramlás-mérésen alapuljon. Célszerű a nagy értékű és kritikus informatikai eszközök belső terét aspirációs elven működő tűzjelző rendszerrel, sőt helyi, automatikus, rendszerint gázalapú automatikus tűzoltórendszerrel is védeni. Az automatikus tűzoltórendszerek telepítése e géptermek tekintetében mindenképpen kockázatarányos megoldásnak tekinthető. Ezen berendezések több megoldása is használatos. Számítógéptermi környezetben legelterjedtebbek jelenleg a gázzal oltó berendezések és a por. Össze kell hangolni a klimatizálást, és szünetmentes áramellátást biztosító épületgépészeti rendszerekkel, és a beléptető rendszer zárvezérléseivel, hiszen tűz esetén azonnal meg kell szüntetni a levegőbefúvást, az áramellátást az adott helyiségben, ugyanakkor biztosítani kell annak lehetőségét, hogy a veszélyeztetett személyzet minél előbb elhagyhassa a tűzeset közvetlen környezetét. A légkondicionált, pormentes környezet ma már természetes követelmény a pénzintézeteknél alacsonyabb rendelkezésre állási elvárást támasztó számítógéptermek esetében is. Légkondicionálás természetesen nem csak a stabil hőmérséklettartást jelenti, hanem a levegő páratartalmának megfelelő szinten tartását is, mely – az antisztatikus álpadló és álmennyezett, valamint az ilyen tulajdonságokkal rendelkező bútorzat mellett – fontos szerepet kap a számítógépek antisztatikus védelme területén. Különös figyelmet kell fordítani e géptermek tervezésekor ezek bővíthetőségére, ugyanis a serverkonszolidációs törekvések olyan technológia megoldásokkal támogatottak ma már (pl. blade serverekkel zsúfolt rack-ek), mely berendezések eddig soha nem látott hőemissziós tulajdonságokat mutatnak, így belátható idő belül ezen eszközök közvetlen folyadékhűtése a rendkívül magas energiakoncentráció miatt nem lesz megkerülhető. E géptermek működés közbeni hőtérképét minden jelentősebb hardware telepítés után célszerű elvégezni. A számítógéptermek befogadó környezetének függvényében szükség lehet a központi számítógépek megbízható működésének biztosítása érdekében speciális rezgéscsillapító megoldások alkalmazására. Egyszerűbb esetben ez a probléma speciális csillapítási tulajdonságokkal, rendelkező álpadlóval megoldható, de szükség lehet adott esetben olyan nagytömegű, rugózott és  hangolható rezonancia-frekvenciájú csillapító megoldások alkalmazására, melyek a viszonylag nagy amplitúdójú és szélesebb frekvenciatartományba eső káros rezgések hatékony csillapítására is képesek. A pénzintézetek számítógéptermeinek biztonságát célszerű sugárzott és vezetett zavarvédelmi megoldásokkal is fokozni. Ezek a műszaki-technikai megoldások azt hivatottak biztosítani, hogy az ily módon védett terekben elhelyezett központi számítógépeket ne érhessék az elektromos hálózat, az adathálózat oldaláról, illetve elektromágneses sugárzás révén olyan külső hatások (hálózati zavarokból, villámcsapás első és másodlagos hatásaiból, rádiófrekveciás jelforrásokból származó túlfeszültség vagy túláram), mely működésüket zavarná, a berendezéseket károsíthatná. E műszaki megoldás lényege, hogy a gépterem megfelelő rádiófrekvenciás csillapítást biztosító un. Faraday kalitkába kerül, melybe minden fémes vezetőt alkalmazó hálózat speciális szűrőkön kerül bevezetésre. Ebből következően az ilyen módon kialakított terek speciális megoldásokat igényelnek a fűtés, klimatizálás, világítás, elektromos és kommunikációs hálózatok, valamint a biztonsági berendezések telepítését és az elektromos földelési (mélyföldelés) rendszer kialakítását illetően is. Talán a legalapvetőbb fizikai védelmi megoldás a központi géptermek számítógépeinek folyamatos és megbízható áramellátása. E területen a független kettős betáplálás mellett, a pénzintézeti követelményekre tekintettel, szünetmentes tápegységekkel (UPS – Uninterruptible Power Supply) kell biztosítani az üzleti szempontból kritikus informatikai rendszerek működését egy esetleges áramkimaradás esetén. E területen a nehézséget az okozza, hogy az ily módon védendő rendszerek döntő többségénél a folyamatos üzem fenntartását kell biztosítani, tehát a  szünetmentes tápegységek áthidalási időit viszonylag hosszú, tehát akár több órás áramkimaradásra kell méretezni, és nem lehet megelégedni olyan áthidalási idők biztosításával, melyek csak a rendszerek adatvesztés nélküli leállítására biztosítanának elegendő időt. Tovább nehezíti a helyzetet és ezzel együtt jelentősen növeli a költségeket az a helyzet, hogy a szünetmentes tápegységek méretezésekor,  tervezésekor figyelembe kell venni, e rendszereknek az áramkimaradáskor táplálni kell a számítógépterem központi gépei mellett az adathálózat működéséhez elengedhetetlen aktív hálózati elemeket ugyanúgy, mint a gépterem hűtését biztosító nagyteljesítményű klímaberendezéseket és a biztonsági rendszer elemeit egyaránt. Ehhez már csak azt kell hozzátenni, hogy nyilván gondoskodni kell a szünetmentes áramellátást biztosító rendszer tartalék háttér rendszeréről, melynek képesnek kell lennie maradéktalanul ellátni az elsődleges rendszer funkcióit. E komplex probléma megoldásának egyik lehetséges megoldása, hogy a szünetmentes áramellátás biztosításnak első lépcsőjét néhány órás áthidalási időt biztosító on line üzemű akkumulátoros szünetmentes áramforrásokkal biztosítjuk, az ennél hosszabb idejű áramszüneteket pedig telepített vagy mobil Diesel-villamos gépcsoportokkal (Diesel aggregátor) oldjuk meg. A fixen telepített megoldások többnyire automatikus vezérlésűek és az áramkimaradást követően általában 1 percen belül elindulnak és képesek a teljes terhelés átvételére. Az elindulásukhoz szükséges időt akkumulátoros UPS-ek hidalják át. A  nagyteljesítményű és nagymegbízhatóságú központi számítógépeket kivétel nélkül redundáns tápegységekkel gyártják. Ezen duál-tápegységek elektromos megtáplálását célszerű független áramforrásoktól (kétsínes elektromos hálózat) biztosítani. 

Ismerkedés a ROS programmal

Robot operációs rendszer ( ROS ) egy nyílt forráskódú keretrendszer robotok fejlesztésére. Az alábbiakban bemutatok egy alap vető ROS programot, amely egy robotot vezérel. 

A példa egy egyszerű ROS csomagot hoz létre, amely a robot mozgását vezérli.

1. Lépés: Csomag létrehozása

először hozz létre egy új ROS csomagot. Navig álj a ROS workspace-be (ha a workspace nevecatkin_ws ):

cd ~/catkin_ws/src

catkin_create_pkg my_robot_controller std_msgs  rospy 

catkin_create_pkg my_robot_controller std_msgs rospy

catkin_create_pkg my_robot_controller

2. Lépés: Python script készítése

ezután készíts el egy Python scriptet, amely vezérli a robotot. Hozz létre egy új mappát a csomagon belül, és hozd létre a scriptet:

---------------------------------------

cd  my_robot_controller 

mkdir  scripts 

touch  scripts/move_robot.py 

chmod  +x  scripts/move_robot.py 

3. Lépés: Script írása

Nyisd meg a   move_robot.py  fájlt és írd bele a következő kódot:

#!/usr/bin/env python

import rózsás

from geometry_msgs.msg import Twist

def  move_robot(): 

    #  Inicializálja  a  node-t 

    rospy.init_node('robot_mover',  anonymous=True) 

    

    #  Publisher  létrehozása  a  /cmd_vel  topichoz 

    pub  =  rospy.Publisher('/cmd_vel',  Twist,  queue_size=10) 

    

    # Rate  beállítás 

    rate  =  rospy.R ate(10)  # 10 Hz

    # Üzenet inicializálása

    move_cmd = Twist()

    # Példa: előre mozgásra

    move_cmd.linear.x = 0.5  # sebesség m/s

    move_cmd.angular.z = 0.0  # forgás sebessége rad/s

    while not rospy.is_shutdown():

        # Publish a move command

        pub.publish(move_cmd)

        rospy.loginfo("Moving robot forward")

        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':

    try:

        move_robot()

    except rospy.ROSInterruptException:

        pass

4. Lépés: Csomag buildelése

A legtöbb építsd fel a ROS munkaterületre-t:

cd ~/catkin_ws

catkin_make

5. Lépés: Program futtatása

Indítsd el a ROS mastert:

roscore

Majd egy másik terminálban, navigálj a workspace-be és futtasd a robot vezérlőprogramját:

cd ~/catkin_ws

source devel/setup.bash

rosrun my_robot_controller move_robot.py

ros

6. Fontos megjegyzések

A fenti kód alapvető példa, amely egy/cmd_veltopicra küld egyTwistüzenetet, amely a robot mozgását vezérli.

Győződj meg róla, hogy valóban van robotod a hálózaton, amely a/cmd_veltopicot figyeli vagy egyéb a TurtleBot robotok).

https://users.iit.uni-miskolc.hu/~tompa/KorszeruInfTech_lev/ROS_segedlet.pdf

Tezaurusz az AI Fogalmaiból

 Alapfogalmak

Mesterséges intelligencia (AI)

Definíció: Olyan rendszerek, amelyek képesek emberi intelligenciát utánzó feladatok elvégzésére.

Gépi tanulás (Machine Learning)

Definíció: Az AI egy ága, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy adatokból tanuljanak és fejlődjenek.

Mélytanulás (Deep Learning)

Definíció: A gépi tanulás egy speciális formája, amely neurális hálózatokat használ összetett adatok feldolgozására.

Algoritmusok

Döntési fa (Decision Tree)

Klaszterezés (Clustering)

Regresszió (Regression)

Neurális hálózat (Neural Network)

Adatok és feldolgozás

Adatbázis (Database)

Nagy adatok (Big Data)

Adatfeldolgozás (Data Processing)

Adatvizualizáció (Data Visualization)

Alkalmazások

Természetes nyelv feldolgozás (Natural Language Processing, NLP)

Képfeldolgozás (Image Processing)

Számítógépes látás (Computer Vision)

Robotika (Robotics)

Értékelés és teljesítmény

Pontosság (Accuracy)

Teljesség (Recall)

Precizitás (Precision)

Etikai és társadalmi vonzatok

AI etika (AI Ethics)

Oktatás (Education)

Munkaerőpiac (Labor Market)

Felelősség (Accountability)

Jövőbeli irányok

Általános mesterséges intelligencia (Artificial General Intelligence, AGI)

Önálló rendszerek (Autonomous Systems)

Ember-gép együttműködés (Human-AI Collaboration)

Mesterséges intelligencia (AI)

Definíció

Célok

Gépi tanulás (ML)

Felügyelt tanulás

Felügyelet nélküli tanulás

Félig felügyelt tanulás

Mélységi tanulás (Deep Learning)

Neurális hálózatok

Konvolúciós neurális hálózatok (CNN)

Rekurrens neurális hálózatok (RNN)

Természetes nyelv feldolgozás (NLP)

Szövegértés

Szövegfordítás

Beszédfelismerés

Robotika

Autonóm robotok

Humanoid robotok

Ipari robotok

Alkalmazások

Önvezető járművek

Számítógépes látás

Játék AI

Egészségügyi diagnosztika

Ügyfélszolgálati chatbotok

Technológiák

Algoritmusok

Döntési fák

Klaszterezési algoritmusok

Haddam algoritmusok

Adatbányászat

Big Data

Felhőszámítástechnika

Etikai és társadalmi kérdések

Adatvédelem

Bias és diszkrimináció

Munkapiaci hatások

Intelligens döntéshozatal

Fejlesztési eszközök

Programozási nyelvek

Python R

Java

Könyvtárak és keretrendszerek

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

Platformok

Google Cloud AI

Microsoft Azure AI

IBM Watson

Jövőbeli trendek

Generatív modellek (pl. GAN)

Szuperintelligencia

Emberi és gépi együttműködés

AI és fenntarthatóság

Robot: Programozható gép, amely automatizált feladatokat végez.

Automatizálás: A folyamatok gépesítése vagy automatizálása emberi beavatkozás nélkül.

Mesterséges intelligencia (MI): Olyan rendszerek, amelyek képesek tanulni és döntéseket hozni.

Szenzorok: Olyan eszközök, amelyek információkat gyűjtenek a robot környezetéről.

Aktuátorok: Olyan mechanizmusok, amelyek fizikai mozgást hajtanak végre.

Robotika típusa

Ipari robotok: Gyártási folyamatok automatizálására használt robotok.

Szervorobotok: Rugalmas mozgású robotok, amelyek precíziós feladatokat látnak el.

Mobiles robotok: Olyan robotok, amelyek képesek mozogni a környezetükben.

Humanoid robotok: Emberi formával és viselkedéssel rendelkező robotok.

Robotikai rendszerek

Robotikai vezérlés: A robot mozgásainak és működésének irányítása.

Robot-szenzor integráció: A szenzorok és robotok közötti kapcsolatok kezelése.

Navigációs rendszerek: A robotok helymeghatározására és útvonaltervezésére szolgáló technológiák.

Főbb területek

Képalkotás és gépi látás: A robotok képessége a képek feldolgozására és értelmezésére.

Robotprogramozás: A robotok működésének programozása, gyakran speciális nyelveken (pl. ROS, Python).

Robotika etika: A robotok alkalmazásával kapcsolatos etikai kérdések és dilemmák.

Alkalmazások

Gyártás: Automatizált gyártócellák és összeszerelő robotok.

Egészségügy: Sebészeti robotok, rehabilitációs eszközök.

Kereskedelem: Kereskedelmi robotok, mint például automatikus bolt és szolgáltató robotok.

Bányászat és építés: Robotok nehéz terhek mozgatására és építkezések automatizálására.

Jövőbeli trendek

Önvezető járművek: Autók és drónok fejlesztése, amelyek képesek önállóan közlekedni.

Robotok és MI integrációja: A robotok intelligenciájának fejlesztése a gépi tanulás révén.

Vezeték nélküli kommunikáció: A robotok közötti hatékony adatátvitel fejlesztése.

Általános Mesterséges Intelligencia (AGI): Az intelligencia egy fajtája, amely képes bármilyen kognitív feladat elvégzésére, mint egy ember.

Specializált Mesterséges Intelligencia: Olyan rendszerek, amelyek egy adott feladatra vagy szűk területre specializálódtak (pl. gépi fordítás, arcfelismerés).

Technológiák

Gépi Tanulás (ML): Az adatokból való tanulás folyamata algoritmusok segítségével.

Mély Tanulás (DL): A gépi tanulás egyik ága, amely neurális hálózatokat használ.

Természetes Nyelv Feldolgozás (NLP): A számítógépek és az emberi nyelv közötti interakció tanulmányozása.

Kép- és Hangfelismerés: Olyan technológiák, amelyek képesek az emberi érzékszervek működését imitálni.

Alkalmazások

Robotika: Az AGI egy potenciális alkalmazási területe, ahol a gépek önállóan képesek végrehajtani feladatokat.

Személyi Asszisztensek: Olyan alkalmazások, mint Siri vagy Google Assistant, amelyek mesterséges intelligenciát használnak.

Autonóm Járművek: Olyan autók, amelyek képesek önállóan navigálni.

Etikai és Társadalmi Kérdések

Mesterséges Intelligencia Etika: Az MI fejlesztése és használata során felmerülő etikai kérdések.

Felelősség és Átláthatóság: Ki a felelős az AGI döntéseiért, és hogyan biztosítható a rendszerek átláthatósága?

Munkahelyek Hatása: Az AGI által okozott munkahelyi átalakulások és a munkanélküliség kérdése.

Kihívások

Technológiai Kihívások: Az AGI fejlesztésének technikai nehézségei, mint például az általánosítóképesség.

Biztonság: Az AGI rendszereinek biztonságos használata, beleértve a hackerek ellen védelmet.

Szabályozás: A mesterséges intelligencia szabályozásának szükségessége és a jogi keretek kidolgozása.

Neurális Hálózat: Olyan számítógépes rendszer, amely az emberi agy működését modellezi adatok feldolgozása és mintázatok felismerése céljából.

Neuron: A legkisebb egysége a neurális hálózatoknak, amely egy bemenetet (input) vesz, és egy kimenetet (output) generál.

Hálózati Topológia: A neuronok elrendezése és kapcsolatai a hálózaton belül.

Típusok

Szimpla Rétegű Hálózat (Single-layer Network): Olyan hálózat, amely csak egy kimeneti réteggel rendelkezik.

Többrétegű Percepton (MLP): Két vagy több rétegből álló neurális hálózat, amely képes összetett mintázatok feldolgozására.

Konvolúciós Neurális Hálózat (CNN): Kép- és videófeldolgozásra optimalizált hálózat.

Rekurzív Neurális Hálózat (RNN): Olyan hálózat, amely visszacsatolt kapcsolódásokat használ, segítve a sorozatok és időszakos adatok feldolgozását.

Tanulási Módszerek

Feldolgozó Tanulás (Supervised Learning): A hálózat tanítási folyamat, ahol az adatok címkéket kapnak.

Tévesztett Tanulás (Unsupervised Learning): Olyan tanulás, amelynek során a rendszer önállóan talál párhuzamokat az adatok között.

Megerősítő Tanulás (Reinforcement Learning): A tanulás egy olyan formája, amely során a rendszer visszajelzéseket kap a teljesítményéről, és ez alapján módosítja a viselkedését.

Speciális Kifejezések

Aktiválási Folyamat (Activation Function): A neuron kimenetét meghatározó matematikai függvény, pl. Sigmoid, ReLU, Tanh.

Hiperparaméterek: A neurális hálózatok beállításai, amelyek a tanulási folyamat előtt kerülnek meghatározásra (pl. tanulási ráta, rétegek száma).

Visszafelé Terjedő Hiba (Backpropagation): Az a folyamat, amely során a hálózat a hibákat a kimenettől a bemenetig terjeszti vissza a tanulás során.

Alkalmazások

Kép- és Hangfeldolgozás: Neurális hálózatok széles körben használatosak felnagyításban, szegmentálásban és azonosításban.

Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP): Szövegek és beszédfeldolgozás neurális hálózatok segítségével, mint például gépi fordítás és érzelem-elemzés.

Autonóm Járművek: Neurális hálózat alkalmazása a környezet érzékelésére és navigálásra.

Jövőbeli Irányok

Generatív Modellek: Mint például GAN-ok (Generative Adversarial Networks), amelyek képesek új, hasonló adatok előállítására a tanult minták alapján.

Transfer Learning: Egy meglévő modell alkalmazása új feladatokhoz, elősegítve a tanulási folyamat gyorsítását.

Az AI az emberiség vesztét okozza!

Előre bocsátom, hogy az általam közölt narratívák szubjektív véleményt tükröznek. Fenntartom a tévedés lehetőségét. Óriási utat tett meg a számításelmélet, míg eljutott idáig. A titkos magyar AI kutatásokat nemzetbiztonsági okból, sűrű köd fedi, pedig mi is komoly eredményeket értünk el, már Kálmár László professzor a Szegedi Tudományegyetemen az 50-es évek közepén egy matematikai képlet nyelven programozható AI-t tervezett, a magyar prologra alapozva. Akkoriban a logikai programozás általános elméletén dolgoztak. Ezen elmélet alapján fejlesztették ki a LOBO logikai programozási nyelvet. A LOBO teljesen különbözik a Prolog nyelvcsalád elemeitől; kísérleti megvalósítása készen áll. Továbbá. Egyetlen konstruktív logikai keretet vázoltak fel, amelyet a logikai programozás általános és egyedi működésének támogatására adaptáltak. A tudásreprezentáció szituációs logikai elmélete fejlesztés alatt áll. Foglalkoznak a kvalitatív szimuláció logikai alapelveivel, valamint – nyelvészekkel, pszichológusokkal együttműködve – a feladatok természetes nyelven írt eredeti, a tárolt adatokat figyelembe vevő reprezentációjával. Egy másik ígéretes téma a logikai specifikációk automatikus generálása programkódból. Alkalmazáskutatással számos helyen foglalkoztak. Például a Magyar Építéstudományi Intézetben kifejlesztettek egy olyan algebrai leíró eszközt (nyelvtant), amely az építési tervezésben használható. A BME-n az alkalmazáskutatási tevékenység folytatódik. Sok területen alkalmaztuk az AI-t. A kémiai toxicitás előrejelzése, vegyületek hidrofóbságának becslése,szerves kémiai vegyületek élő szervezetek osztályaira gyakorolt ​​veszélyes hatásainak becslése, fermentorgyár irányítására, statisztikai módszerek megválasztásáról a kísérleti eredmények értékelésére, vegyi anyag előrejelzése disszociációs állandók, ásványok azonosítására, távdiagnosztikára, kommunikációs protokollok tesztelése és specifikációra. 

A mai AI.-t kontextus tudatosság jellemzi, képes tanulni, elemezni és együttműködő döntéstámogató komplex rendszert alkotni. Az AI. evoluciós számítások félelemmel töltenek el. A tudásalapu Fuzy rendszerek az emberi közreműködés kiktatásával is képesek öntudatra ébredni. Az AI képes logikusan  és szisztematikusan következtetni és érvelni, lemásolni az emberi gondolkodást és intelligenciát. Azönálló gépi tanulás és fejlesztés lehetővé teszi az AI. számára, hogy empirikus adatokon alapuló viselkedést fejlesszenek algoritmusok segítségével. A természetes nyelvi feldolgozás – vagy az NLP, lehetővé teszi, hogy íaz AI- neurális hálózatokat hozzon létre, vagy akár biológiai neuronokat is. Minden a szemtikus web megjelenésével kezdődött, a tezaurusoknak kösszönhetően elindult az armageddon apokalipszise. Remélem érti még ezt valaki. A globális katasztrófák megelőzése nagyon fontos számunkra. Az élet a földön csak szűk keretek között, bizonyos feltételek teljesülése mellett maradhatott fenn eddig. Elég egy drasztikus klímaváltozás, és az éhínség vagy a vízhiány vagy hőmérsékleti anomália vagy CO2 kibocsátás  és vége. Ugyanilyen veszélyt jelent a föld belsejéből feltörő vulkanikus tevékenység, az atomháború, aszteroida és üstökös ütközések, világjárványok, vagy a mesterséges intelligencia, a föld lakosságának elbutulása, a felelőtlen génmanipuláció, a klónozások, biológiai fegyverek, az emberi civilizáció kihalását eredményezheti. Az űrből érkező vírusok és baktériumok éppen olyan veszélyesek mint az ember teremtette vírusok vagy a szuperintelligens mesterséges intelligencia. Mivel az AI fejlődése több szálon fut, az amúgyis exponenciális fejlesztést nem követi a szabályozás. Emellett még párhuzamosan folyik a kvatum pc kutatás is, ami szintén paradigmaváltást eredményez. Neumann János megjósolta fél évszázada a szinguralitást. Az emberiség, nem hogy okosabb vagy bölcsebb lenne, egysze ostobább és önveszélyes. A mesterséges intelligencia (AI)  megváltoztatja a világot, alapvető változást jelenthet a katonai alkalmazások számára is. Harc idején gyors döntésekre, agilis módszerekre és intenzív termelékenységre van szükség az ártatlan életek megmentéséhez. Az ilyen hatékonysági szintek elérése időt, kutatást és finanszírozást igényel. Az egyetlen állandó a változás a világban, a taktika, az ellenintézkedések és a technológiák folyamatosan fejlődnek. Ezért olyan területek , mint az elektronikus hadviselés vagy az EW, és a radar, próbára teszik a katonai alkalmazások tervezőit. A hatékonyabb működés érdekében az iparági szakértők úgy vélik, hogy a mesterséges intelligencia kulcsa lehet a nagyobb hatékonyság és eredményesség növelésének. Az AI-alkalmazások bővülnek, ami azt jelenti, hogy az adatközpontok már nem jelentenek korlátozást, mert az adatkészletek túlságosan elsöprőek. A nagy feldolgozási kapacitás most csökken, kevesebb energiát használ, és egyre masszívabbá válik. Ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia-alkalmazások okosabb módon működnek, mivel a küldetéskritikus katonai platformok már jobban képesek. Számos fizikai lehetővé teszi azonban már. Például a modern katonai minőséggel rendelkező elektronikus csomagolási technológia csökkentheti számítási architektúráját. Ez az ostyahalmozás és a rendszer a csomagban technikák révén valósul meg, ami csökkenti a rendszer térfogatát. Az EW teszt- és mérőrendszerei, valamint a radar módozataik továbbfejlesztésével felkarolják az AI-t. Arra törekednek, hogy nagyobb alkalmazkodóképességet érjenek el a hullámformákban és a zavarás elleni küzdelemben, többek között a hatékonyabb rendszerekben. Az AI tökéletes katonai alkalmazásokhoz, mert képes megoldani a számítási bonyolultságot. Könnyedén futtathat egy algoritmust hatalmas nyomás és stressz idején. Ezenkívül sokkal gyorsabban tud dönteni. Továbbá a döntések adatokból születnek, emberi érzelmek nélkül. Míg a mesterséges intelligencia rendkívül előnyös katonai alkalmazásokban, a hatékonyságának tesztelése egy másik történet. A mesterséges intelligencia számára rengeteg lehetőség kínálkozik A hadsereg által gyűjtött adatok puszta mennyisége elsöprő, és számítógépes elemzést igényel. Egy algoritmus futtatása sokkal hatékonyabb módja az összes nyers adat értelmezésének. A nagy adatmennyiséget olyan emészthető információmennyiséggé redukálja, amelyet az ember megért. A katonai vezetés így tud tények alapján végrehajtható döntéseket hozni. A katonaság óriási előrelépést tud elérni stratégiai döntéshozatalával, beleértve a gyors és pontos forgatókönyv-elemzéseket. Sürgős esetekben az AI semlegesítheti a torzításokat. A mesterséges intelligencia a kiképzés elsődleges eszköze, lehetőséget ad a katonák és a személyzet személyre szabott oktatására. A számítógépes modellek és a technológia megbízhatóak. A jövő szimulációi és gyakorlatai egyre valóságosabbá válnak, segítve a katonaságot, hogy jobban felkészüljenek a háborús időkre. A mesterséges intelligencia áthidalhatja a katonai védelem hiányosságait, kevésbé töredezetté téve az osztályokat. Az adatfeldolgozás hatékonyabban fut különböző forrásokból. A logisztika proaktivabb, mert megkönnyítheti az adminisztrációs feladatokat. Az autonóm logisztikának köszönhetően a csapatok kevésbé vannak kitéve a veszélynek, és a támogatási rendszerek is fejlettebbek. A csatatér gyakran rendkívül veszélyes hely, és a mesterséges intelligencia enyhíthet bizonyos fenyegetéseket, amelyekkel a katonaság szembesül. Kiemelkedő példa arra, hogy a mesterséges intelligencia hogyan segíti a katonák biztonságát a csata idején, hogy a katonák a mesterséges intelligencia segítségével gyorsabban azonosíthatják a veszélyeket, és a mesterséges intelligencia útmutatást adhat a katonáknak a lehetséges veszélyek kezeléséhez. A mai földi járművek és a hadsereg repülőgépei intelligens érzékelőkkel rendelkeznek. Kevesebb szükség van emberre, ami csökkenti az emberi élet kockázatát. A honvédelmi szervezetek számos munkaerő-felvételi gyakorlatot alkalmaznak. Az elmúlt években valószínűleg látott televíziós hirdetéseket és állásbörzéket, hogy vonzza a jelölteket. A mesterséges intelligencia javíthatja a toborzási taktikát, megkönnyítve a képzett jelöltek megtalálását a katonaság számára. Egy friss példa a légierő különleges műveleti parancsnokságának 30 éves adatai. Az egyik forrás felfedte, hogy a hadsereg weboldalának havi 2,5 millió látogatója volt , és ezek körülbelül 35%-a nő. Emiatt a hadseregnek nemcsak férfi chatbotja van, hanem női megfelelője is. A katonai védelem kiterjedt kiképzést igényel népeik számára, mert a nemzetbiztonság rajtuk múlik. Minél többet tudnak kiképezni a katonák, annál jobban tudják közvetlenül befolyásolni teljesítményüket, növelve a katona képességeit. A csapatok teljesítményét is növeli, miközben együttműködnek egy küldetés megvalósítása érdekében. A mesterséges intelligencia képzésbe való bevezetésével a tankönyvtanulás elavulttá válik. Megoszthatnak egy tantervet egy táblagépen. Ezért, ahogy a technológia fejlődik, és változtatásokra van szükség, a tananyag frissítései valós időben terjeszthetők, szemben az új könyv megjelenésére való várakozással. Fejlesztések a cyber biztonság terén fontosak. Ha egy cyber támadás ér egy vállalatot, az működésképtelenné teszi a számítógépeket. Az alkalmazottaknak maguk mögött kell hagyniuk a technológiát, és egy időre vissza kell térniük a manuális technikákhoz, hogy tovább dolgozhassanak. Most képzeljük el, hogy egy csata közben cyber támadás éri a katonaságot, és lerontja a technológiájukat. A hatások szörnyűek lehetnek. Ezért a hadsereg mesterséges intelligenciát alkalmaz olyan cyber biztonsági technológiák kutatására, amelyek megvédhetik a személyzetet és kommunikációs hálózataikat. Ily módon az AI a legkritikusabb szerepét tölti be a hadseregben. Az AI-kompatibilis rendszerek védelmet nyújthatnak az adatokhoz, programokhoz, hálózatokhoz és számítógépekhez való nem kívánt hozzáférés ellen. Ezenkívül az AI-képességekkel rendelkező online biztonsági katonai alkalmazások rögzíthetik a cyber támadások mintázatait. Amikor a mesterséges intelligencia felismeri a fenyegetések mintáit, ellentámadási eszközöket tud létrehozni. A katonák gyors könnyű szállítása átcsoportosítása könnyebb általa. A harc során a katonák bevetésre kerülnek, és járműveket navigálnak a fel nem használt terepen és területeken. Kevés lehet az út és a mobilitási módok hiánya. Éppen ezért folynak kutatások az autonóm járművekről, amelyek mesterséges intelligenciával egészítik ki a katonák utazását. AI katonai alkalmazások beépültek a hétköznapokba. Rajtunk kívül számos nemzet használja fel az MI-t fegyveres erőik katonai rendszereihez és fegyvereihez. Ezek a levegőben, a tengeren, a szárazföldön és az űrben helyezkednek el. A jelenlegi mesterséges intelligenciát alkalmazó rendszerek kevesebb embert igényelnek, és hatékonyabbak a harcban. Kevesebb karbantartást igényel, ami javítja a teljesítményt és növeli a katonai rendszerek szinergiáját. A mesterséges intelligenciával felszerelt autonóm fegyverek összehangolt támadásokat indíthatnak. Célfelismerés beazonosítás, pontosság. A harci körülmények hihetetlenül kihívást jelenthetnek. A célfelismerés pontosságának javítása érdekében az AI-technikák segíthetik a katonai védelmet. A védekező erők alaposan megérthetik a valószínűleg működő tartományokat, ha az AI segíti őket a jelentések, dokumentumok, hírfolyamok és egyéb részletek elemzésében. Amikor egy célfelismerő rendszer kihasználja az MI-t, a katonaság jobban meg tudja határozni a célpont helyét. A mesterséges intelligencia által vezérelt célazonosító rendszerek többek között:

Összesített környezeti adatok

Alkalmazzon enyhítő technikákat

Elemezze a küldetés megközelítéseit

Az ellenség tevékenységének előrejelzése

Az összegyűjtött adatok és a gépi tanulás segítségével a katonaság nyomon követheti a célpontokat.

A konfliktusövezetekben a katonáknak orvosi támogatásra van szükségük. Műtét esetén a mesterséges intelligencia a Robotic Ground Platformokkal kombinálva segíti a katonák gyógyulását. Az AI-kompatibilis rendszerek extrém körülmények között bányászhatják egy katona kórtörténetét. Szélsőséges körülmények között ez segíthet a diagnózis felállításában. Helyzetfelismerés és veszélyfigyelés, megelőzés és előre tervezés, kockázatelemzés. A hírszerzési, megfigyelési és felderítési műveletek vagy az ISR műveletek kritikusak a helyzetfelismerés és a fenyegetésfigyelés szempontjából. Az ilyen műveletekhez támogatásra van szükség az információk feldolgozásához, ami aztán segít meghatározni a katonai akciókat. Az ISR-műveletek egy előre meghatározott útvonalon hajthatnak végre küldetést egy pilóta nélküli rendszer kiküldésével. Ha az ISR-műveletek tartalmazzák a mesterséges intelligenciát is, jobban fel tudják mérni a fenyegetéseket. Ez segít nekik fenntartani a helyzetfelismerést. A mesterséges intelligencia együttműködhet a drónokkal, hogy közölje a fenyegetésekkel kapcsolatos információkat, azonosítsa a kockázatokat, és felügyelje a határterületeket a reakciócsapatok számára. Emiatt a mesterséges intelligencia jobb biztonságot nyújt a katonai személyzet számára a harcok idején. Kiképzés és harci szimuláció felgyorsul. A katonák segítése, a katonai műveletek és a sokféle harcrendszer megismertetése több tudományág integrálását segíti elő. Számítógépes modelleket építhetnek, amelyek magukban foglalják a rendszertervezést, a számítástechnikát és a szoftvertervezést. E tudományágak integrálása megnyitja az utat a katonai védelem felé, amely hatalmas felkészültséggel jár a háború idején. Valójában a szimulációs és kiképzési pályázatok több támogatást kapnak. Előrehaladva a katonai védelem a mesterséges intelligencia felé fog fordulni a katonai alkalmazások folyamatos fejlesztése és innovációja érdekében. Mindez a termelés javulásához, a munkaterhelés csökkenéséhez és a működési sebesség növekedéséhez vezet.Hamarosan a mesterséges intelligencia területén beruházások lesznek a cyberfegyverek fejlesztése, a közvetlen energia, a hiperszonikus technológia, a pilóta nélküli technológiák stb. terén. Minden jel arra utal, hogy a finanszírozás növekedésével a katonaság egyre gyakrabban használja majd a mesterséges intelligenciát és a technológiát . kutatást végezni. Hamarosan látni fogja, hogy a mesterséges intelligencia megváltoztatja a mai modern hadviselés hatókörét. 

A hadseregek mesterséges intelligencia felhasználásának egyik legfigyelemreméltóbb módja az autonóm fegyverek és járműrendszerek fejlesztése . A mesterséges intelligencia által hajtott legénység nélküli légi járműveket (UAV), a földi járműveket és a tengeralattjárókat felderítésre, megfigyelésre és harci műveletekre alkalmazzák, és a jövőben egyre nagyobb szerepet fognak játszani. Racionalizálhatja a műveleteket, javíthatja a döntéshozatalt, valamint növelheti a katonai küldetések pontosságát és hatékonyságát. A drónok és az autonóm járművek olyan küldetéseket hajthatnak végre, amelyek veszélyesek vagy lehetetlenek az emberek számára. Az AI-alapú elemzés stratégiai előnyökkel járhat a fenyegetések előrejelzésével és azonosításával.  A mesterséges intelligencia katonai alkalmazásai közé tartozik a fenyegetések azonosítása és semlegesítése, a pilóta és pilóta nélküli repülőgépek és járművek irányítása, hírszerzés, valamint a harcra való felkészülés Az autonóm gépek számos területen hajtanak végre feladatokat és hajtanak végre döntéseket, mint például az intelligenciagyűjtés, a megfigyelés, a felderítés (ISR) és a cyber biztonság . Az AI és az ML kettős felhasználású alkalmazások, amelyek hatékonyan használhatók támadó célokra.A katonai robotok egyik leggyakoribb típusa a szállítórobot . Ez a robottechnológia segíthet a katonáknak különféle készletek, például tüzérség, bombák és egyéb kellékek szállításában. Emberek szállítására is használhatók, beleértve az áldozatok felvételét a csatatérről, de megfelelő szintű ítélőképességet és gondosságot gyakoroljon, miközben továbbra is felelős az AI-képességek fejlesztéséért, telepítéséért és használatáért. Méltányos – Tegyen megfontolt lépéseket az AI-képességek nem szándékos torzításának minimalizálására. Ezek a fejlett mesterséges intelligencia-algoritmusokkal felszerelt rendszerek emberi beavatkozás nélkül képesek döntéseket hozni és feladatokat végrehajtani . Ők a modern hadviselés élcsapataivá váltak, kezdve a fegyveres drónoktól, amelyek precíziós csapásokat hajtanak végre, a robotkatonákig, amelyek képesek navigálni bonyolult terepenA rendszerint fegyverekkel, nagy érzékelős kamerákkal és infravörös látással felszerelt megfigyelő robotok kritikus fontosságúak a katonai műveletekben; lehetővé teszi az ellenséges területek szoros megfigyelését, hogy harctéri hírszerzést és végső soron taktikai előnyt biztosítson A hírszerzési műveletek hat kategóriája a következő: tervezés és irányítás; gyűjtés; feldolgozás és hasznosítás; elemzés és előállítás; terjesztés és integráció; valamint értékelés és visszacsatolás . "számítógépes látás alapú katonai harckocsifelismerés objektumészlelési technikával: A YOLO Framework alkalmazása. Absztrakt: A katonai objektumok észlelése nélkülözhetetlen és kihívást jelentő feladat a védelmi rendszerek számára, amely magában foglalja bármely terület vagy régió nyomon követését, nyomon követését, biztonságát és felügyeletét. .Az autonóm fegyverek előnyei, például csökkenthetik a katonák és civilek áldozatainak és hibáinak kockázatát , ha veszélyes vagy megközelíthetetlen környezetben működnek, vagy pontosabb és arányosabb erőt alkalmaznak. Az aktív szenzorok külső áramforrás segítségével jelet vagy fény hullámhosszát bocsátanak ki, így képesek észlelni a környezet változásait. Ezek az érzékelők nélkülözhetetlenek a területen lévő objektumok észlelésére használt katonai eszközök , például radarok és szonárok számára . Ilyen eszközöket használnak: Légvédelem  Megfigyelésre a SentryPODS kamerákat a katonai megfigyelés legjobb kameráinak tekintik, és létfontosságú szerepet játszanak a katonai/DOD szektor biztonságában. A drónok nem helyettesítik a katonákat a csatatéren . 

Meddig jutott a kutatás? - Messzebb mint gondolnád. Erre a kérdésre sosem fogsz választ kapni, mert titkosítva van, csak a múltat ismerheted meg de azt is csak akkor ha már elavult. Az alkalmazott csúcsteknológiák, nemzetbiztonsági, és kémelhárítási feladatokra kerülnek felhasználásra. A preciziós célzás vagy légelháritás, a sebészi pontosságu lövések, a légtér biztonsága prioritást élveznek.  AI katonai alkalmazása: harcirobotok, drónok, kamikázék, felderitő és aknamentesítő robotok, szanitéc robotok, űrkutatás, kémkedés. A Vaskupola légvédelmi rakétarendszer is az AI-t használja, amelyet elsősorban tüzérségi lövedékek és rakéták ellen fejlesztettek ki. A legmodernebb célzórendszereket is az AI vezérli. A mesterséges intelligenciával felturbózott, nagy hatótávolságú tüzérségi egységek sebészeti pontossággal találják el a célt. A miniatűr repülő bogarak úgy kémkednek, hogy senki sem veszi észre.  A drónok több féle szenzorral hő, kép és infra kamerákkal is felvannak szerelve. A készített fotók kiértékelése és élesítése is AI segítségével lehetséges. A legmodernebb érzékelők falon ruhán is átlátnak. Irányított tüzérségi lövedéket használnak, amelyek képesek módosítani a röppályájukat repülés közben AI segítségével, a nagy mennyiségű, valós idejű adat lehetővé tette, hogy minden korábbinál pontosabban lehessen kiszámítani, hová kell érkeznie egy lövedéknek, ám olyan tényezők, mint a szél, a hőmérséklet vagy a légnyomás néhány tízméterrel is eltérítheti a céltól azokat. Ilyen a SMASH 3000 elnevezésű célzórendszer. Az AI képes gyorsabban feldolgozni ezeket az adatokat, mint a hagyományos matematikai modellek. E mellett robotkutyákat és grippenek célzórendszerét is vezérli az AI. A 60km/h-val közlekedő önjáró ágyuk és tankok menetközben is a célon maradnak az AI-nak köszönhetően.

 Nézzük a fogalmakat.

Mi az AI?

A mesterséges intelligencia területén megvalósuló innovációk továbbra is szinte minden iparágban alakítják az emberiség jövőjét. A mesterséges intelligencia már most is a fő mozgatórugója az olyan feltörekvő technológiáknak, mint a big data, a robotika és az IoT, és a generatív mesterséges intelligencia tovább bővítette az AI lehetőségeit és népszerűségét. Hol vagyunk már a szemantikus web problémájától.

Mit jelent a mesterséges intelligencia kifejezés ?

A mesterséges intelligencia egy gép azon képessége, hogy olyan emberszerű képességeket jelenítsen meg, mint az érvelés, a tanulás, a tervezés és a kreativitás . Az AI lehetővé teszi a technikai rendszerek számára, hogy észleljék környezetüket, foglalkozzanak azzal, amit észlelnek, megoldják a problémákat és cselekedjenek egy meghatározott cél elérése érdekében

Mi a Chat-DPT?

Mindenki ismeri és használja a Chat-DPT-t. A jelentése generative pre-trained transformer, ami nem más mint egy online realtime beszélgetés billentyűzetről. Az 50-es években kezdőtek a kutatások, de a szemantikusweb hozta meg az áttörést, a szövegértelmezésben, a tezauruszok segítségével. Ennyit engednek látni a nagy jéghegyből az átlagembereknek. Függetlenül az adatmennyiség méretétől, képes elemzéseket és javaslatokat készíteni, egy döntés meghozatala előtt.

A generatív mesterséges intelligencia fogalma

Mi a generatív mesterséges intelligencia?

 Generatív AI a legújabb és legnépszerűbb AI-alkalmazás ma. A generatív mesterséges intelligencia gépi tanulási modelleket használ új tartalom létrehozásához, a szövegtől és a képektől a zenéig és videókig. Ezek a modellek valósághű és kreatív eredményeket generálhatnak, és olyan területeket fejlesztenek ki, mint a művészet, a szórakoztatás és a design. A generatív mesterséges intelligencia olyan AI technika, amelynek célja az új adatok generálása az előzetesen megtanított adathalmazok felhasználásával. A generatív AI működése a gépi tanulás egy speciális formáján, a mélytanuláson alapul. A mélytanulás során a gépek nagy mennyiségű adatot tanulmányoznak, és mintázatokat keresnek benne. Olyan technológia amely múltbeli adatokra támaszkodva hoz létre újat legyen szó szövegről, képről, videóról, kódról, stb. Ezt úgy éri el, hogy tanul és mintázatokat keres az adatokban, majd ezeket az ismereteket használja fel az új tartalom létrehozásához.  Például, ha egy generatív AI modell sok képet lát kutyákról, képes lehet új, eddig sosem létező kutyák képeit generálni. A generatív AI nem csak másolja az adatokat, hanem megérti azok mintázatát, és képes ezekből új, kreatív változatokat előállítani. 

Mi a szingularitás?

 

Technológiai szingularitás alatt azt a lehetséges jövőbeli időpontot értik, amikor a mesterséges intelligenciának köszönhetően a technológiai fejlődés annyira felgyorsul és annyira radikális lesz, hogy az emberek már nem tudják követni, irányítani vagy előre jelezni.

Mi a Deep learning?

 A mély tanulás olyan gépi tanulás, amely mesterséges neurális hálózatokkal teszi lehetővé, hogy a digitális rendszerek tanuljanak és döntéseket hozzanak strukturálatlan, címkézetlen adatok alapján.

Mi a mainstream?

Az informatika fejlődésének fő iránya, egy darabig a felhőalapú számítástechnika (cloud combputing) volt, most az AI.

Mi a cloud combputing?

Több hardveren megosztott virtuális tárhely. Többféle felhőalapú szolgáltatást különböztethetünk meg, a közös bennük az, hogy a szolgáltatásokat nem egy meghatározott hardvereszközön üzemeltetik, hanem a szolgáltató eszközein elosztva, annak üzemeltetési részleteit a felhasználótól elrejtve. 

Mire lehet használni?

OCR, beszédfelismerés, arcfelismerés, képtartalom felismerés, szövegértelmezés, természetes nyelvi feldolgozás, mesterslges nyelv megfejtése, gépi fordítás nyelvek között, Optimalizálás és tervezés, Önvezető járművek, Autonóm fegyverek, vezérlés automatizálás, csillagászati számítások, digitális asszisztencia, Közösség manipuláció, megtévesztés, félrevezetés, csalás, hamisitás, banki tevékenység, pénzügyi elemzés, szemantikusweb prediktív keresési algoritmus. e-kereskedelem, harcászat, egészségügy, stb.

Mi az ANI rendszer?

Az Artificial Narrow Intelligence a gyenge mesterséges intelligencia olyan mesterséges intelligencia, amely az elme egy korlátozott részét valósítja meg, vagy szűk AIként egyetlen szűk feladatra összpontosít. 

Melyek a legrelevánsabb területek?

Adatelemzés és betekintés : A vállalatok mesterséges intelligencia segítségével hatalmas mennyiségű adatot elemeznek gyorsan és hatékonyan. Ez lehetővé teszi számukra, hogy értékes betekintést nyerjenek, azonosítsák a trendeket, és megalapozott döntéseket hozzanak, amelyek elősegítik az üzleti növekedést.

Automatizálás és hatékonyság : AI-alapú automatizálást alkalmaznak az ismétlődő feladatok egyszerűsítésére, a hatékonyság javítására és a működési költségek csökkentésére. Ez fokozott termelékenységhez és az erőforrások stratégiaibb elosztásának képességéhez vezet.

Személyre szabott vásárlói élmények : A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy személyre szabott élményeket nyújtsanak ügyfeleiknek. A mesterséges intelligencia által vezérelt algoritmusok segítségével a vállalatok elemezhetik az ügyfelek preferenciáit és viselkedését, hogy személyre szabott ajánlásokat és szolgáltatásokat nyújthassanak.

Prediktív elemzés : A nagyvállalatok az AI előrejelző képességeit használják a piaci trendek, az ügyfelek viselkedésének és a lehetséges üzleti kockázatok előrejelzésére. Ez a proaktív megközelítés segít a stratégiák adaptálásában és a dinamikus üzleti környezetben való előrelépésben.

Supply Chain Optimization : Az AI-t az ellátási lánc kezelésének optimalizálására alkalmazzák, a készletkezeléstől a logisztikáig. Ez jobb készletellenőrzést, csökkentett pazarlást és jobb szállítási határidőket eredményez.

Natural Language Processing (NLP) alkalmazások : Az AI NLP képességeit olyan feladatokra használják, mint a hangulatelemzés, az ügyfélszolgálati chatbotok és a tartalomgenerálás. Ez javítja a kommunikációt az ügyfelekkel és egyszerűsíti az interakciókat.

AI-vezérelt innováció : A vállalatok mesterséges intelligencia által vezérelt kutatásba és fejlesztésbe fektetnek be, hogy innovatív termékeket és szolgáltatásokat hozzanak létre. Az AI azon képessége, hogy azonosítja a mintákat és új ötleteket generál, hozzájárul az újszerű megoldásokhoz a különböző iparágakban.

Egészségügyi fejlesztések : Az egészségügyi ágazatban az AI segíti a diagnosztikát , a gyógyszerkutatást és a személyre szabott orvoslást. Az AI algoritmusok elemezhetik az orvosi képeket és adatokat, hogy segítsék az orvosokat a pontos diagnózis felállításában.

Mit jelent a "Theory of Mind" kifejezés?

Az emberi elme megértése irányuló kutatás AI segítségével. A tudathiánya azt jelenti hogy az AI-ból hiányzik a tudatosság és az öntudatosság. Nincsenek benne valódi érzelmek, hiedelmek vagy szándékok. Ehelyett az emberek által programozott mintákat és algoritmusokat követi. Kontextuális megértés : A mesterséges intelligencia nehezen tudja megragadni azokat a kontextuális árnyalatokat, amelyeket az emberek könnyedén megértenek. Félreértelmezheti a szarkazmust, a humort vagy más olyan finom társadalmi jeleket, amelyek döntő szerepet játszanak az emberi kommunikációban. Érzelmi intelligencia : Bár az AI képes felismerni az érzelmeket szövegből vagy beszédből, nem érti meg igazán az érzelmeket. Nem tud együtt érezni vagy átélni érzelmeket, mint egy ember. Az elme elmélete a gyermekekben kontra mesterséges intelligencia : Az elme elmélete az emberi gyermekek fejlődésének mérföldköve, amikor elkezdik megérteni, hogy másoknak mások a gondolatai és hiedelmei, mint a sajátjuk. Az AI nem rendelkezik ezzel a veleszületett kognitív képességgel, és algoritmusokra támaszkodik a megértés szimulálására. Etikai megfontolások : Még ha a mesterséges intelligencia elérné is az elme elméletének látszatát, etikai kérdéseket vet fel olyan rendszerek létrehozásával kapcsolatban, amelyek valódi tudatosság nélkül utánozzák az emberhez hasonló mentális állapotokat.  Jelenleg a mesterséges intelligencia megértése az emberi mentális állapotokról kezdetleges marad, és a valódi megértés helyett a minták felismerésére korlátozódik.

Bejegyezte: Szabó László István dátum: szerda, november 06, 2024 Nincsenek megjegyzések: 

Küldés e-mailben

BlogThis!

Megosztás az X-en

Megosztás a Facebookon

Megosztás a Pinteresten

2023. szeptember 27., szerda

A Mesterséges Intelligencia lehetőségei és veszélyei

Bevezetés

Néhány évvel ezelőtt, már írtam a számítógép káros következményeiről egy tanulmányt, „Konduljanak meg a vészharangok” címmel, előadást is tartottam a könyvtárban, de segélykiáltásom süket fülekre talált, azóta felnőtt egy generáció, aki fertőzött lett az internet játék és mobilfüggőséggel és egy életen át fogják cipelni ennek ódiumát. Megint tollat ragadok, hogy a következő generáció ne legyen egy meggondolatlan döntés vétlen áldozata. Az MI számos veszélyforrást rejt, egy rendkívül összetett és szerteágazó téma, amelyet számos kutató, szakember és intézmény vizsgál és fejleszt. Felelősséggel nyitogassuk pandora szelencéjét, mert becsípheti az ujjunkat. Az MI alapú társadalom és gazdaság paradigmaváltást okoz az egész civilizációban, olyan pályára kényszerítve a gazdaság részvevőit, ami teljesen átrendezi a szociális struktúrát. Munkahelyek szűnhetnek meg, kiszivároghatnak érzékeny információk, ezáltal személyiségi jogok csorbulhatnak.  Torzult diszkriminatív döntések születhetnek. A kontrollvesztés, az emberi tényező kizárása, újabb problémákat vet föl. A valóság tökéletes másolatát képes reprodukálni és ezáltal a lakosságot megtéveszteni.  Az említett veszélyekre folyamatosan figyelemmel kell lenni, és olyan megfelelő módon kell integrálni az AI-t életünkbe, hogy előnyöket mutasson társadalmunk számára, mindenféle kockázat nélkül.

The AI. a danger to humanity (Abstract)

What is AI, is it dangerous and what jobs are at risk? Artificial intelligence (AI) technology is developing at high speed, and is transforming many aspects of modern life. However, some experts fear that it could be used for malicious purposes, and may threaten jobs. What is AI and how does it work? AI allows a computer to act and respond almost as if it was a human. Computers can be fed huge amounts of information and trained to identify the patterns in it, in order to make predictions, solve problems, and even learn from their own mistakes. As well as data, AI relies on algorithms - lists of rules which must be followed in the correct order to complete a task.  What is artificial intelligence? The technology is behind the voice-controlled virtual assistants Siri and Alexa. It lets Spotify, YouTube and BBC iPlayer suggest what you might want to play next, and helps Facebook and Twitter decide which social media posts to show users. AI lets Amazon analyse customers' buying habits to recommend future purchases - and the firm is also using the technology to crack down on fake reviews. AI most important tech advance in decades What are ChatGPT and Snapchat's My AI? Two powerful AI-driven applications or apps which have become very high profile in recent months are ChatGPT and Snapchat My AI. They are examples of what is called "generative" AI. This uses the patterns and structures it identifies in vast quantities of source data to generate new and original content which feels like it has been created by a human. The AI is coupled with a computer programme known as a chatbot, which "talks" to human users via text. The apps can answer questions, tell stories and write computer code. But both programmes sometimes generate incorrect answers for users, and can reproduce the bias contained in their source material, such as sexism or racism. Google's rival to ChatGPT launches for over-18s New chatbot has everyone talking to it Can you pass your degree using ChatGPT? Why do critics fear AI could be dangerous? With few rules currently in place governing how AI is used, experts have warned that its rapid growth could be dangerous. Some have even said AI research should be halted. They argue AI could be used to generate misinformation that could destabilise society. In the worst-case scenario, they say machines might become so intelligent that they take over, leading to the extinction of humanity. The AI's potential to amplify bias or discrimination was a more pressing concern. In particular she is concerned about the role AI could play in making decisions that affect people's livelihoods such as loan applications, adding there was "definitely a risk" that AI could be used to influence elections. Why making AI safe isn't as easy as you might think What rules are in place at the moment about AI? Governments around the world are wrestling with how to regulate AI.  Higher-risk systems like those used to evaluate credit scores or decide access to housing would face the strictest controls. These rules will not apply in the UK, where the government set out its vision for the future of AI in March. It ruled out setting up a dedicated AI regulator, and said instead that existing bodies would be responsible for its oversight.

Fogalma

A mesterséges intelligencia (MI) egy olyan számítástechnikai ág, amely arra törekszik, hogy gépek és számítógépek intelligens viselkedést tanuljanak és mutassanak feladatok végrehajtása során. Az MI rendszerek képesek adatok elemzésére, következtetésekre, problémamegoldásra és akár autonóm döntéshozatalra is. Ez a technológia hatalmas potenciált rejt magában számos területen, beleértve az egészségügyet, a közlekedést, a gazdaságot és az oktatást, de amennyire szolgálhatja a fejlődést, úgy okozhatja az emberi faj vesztét is.  A mesterséges intelligenciával a gépek az emberi intelligencia szimulációjára és utánzására lesznek képesek. Az MI rendszerek célja az információ feldolgozása, a tanulás, a következtetések levonása és a problémamegoldás különböző feladatokban. Az MI hatalmas potenciált hordoz számos területen.

MI típusai

Az MI rendszereket több különböző típusba sorolhatjuk működésük, intelligenciájuk és a feladatok jellegzetességei alapján: Szűk mesterséges intelligencia (ANI): Az ANI rendszerek egy specifikus feladatra vagy területre specializálódnak. Például beszédfelismerés vagy képfelismerés, ajánlórendszerek. Általános mesterséges intelligencia (AGI): Az AGI olyan rendszer, amely általános intelligenciával rendelkezik és széles körű feladatokat tudna megoldani, hasonlóan az emberi intelligenciához. Az AGI fejlesztése egyik legnagyobb kihívása az informatikusoknak. Mesterséges szűk intelligencia (ASI): Az ASI rendszerek egy területen kiemelkedő teljesítményt nyújtanak és az emberi intelligenciát is meghaladhatják, mint a „go” vagy a sakkban.

MI Alkalmazások

Az MI rendszereket széles körben alkalmazzák, és egyre újabb területeken találnak alkalmazást. Néhány példa az alkalmazási területekre:

Egészségügy: Az MI segíthet az orvosoknak a diagnózisokban, a betegségek előrejelzésében és a gyógyszerek fejlesztésében.

Autonóm járművek: Az MI vezérlőrendszerek segíthetnek az önvezető járművek működésében és a közúti biztonság javításában.

Pénzügyek: Az MI alkalmazható a pénzügyi piacok elemzésében és a csalások felderítésében.

Oktatás: Az MI rendszerek oktatási platformokban segíthetnek a tanulók egyéni igényeinek megértésében és oktatásuk személyre szabásában.

Hadiipar: Önjáró harckocsik, kamikaze drónok, intelligens precíziós célzórendszerek, űrhadviselés, háború. 

Kihívások és félelmek

Az MI fejlődése számos kihívást és aggodalmat vet fel, mint például a munkahelyek automatizálásának hatása, a magánélet védelme és a mesterséges intelligencia etikája. Az MI rendszerek tanulása és döntéshozatala is kérdéseket vet fel, különösen az AGI fejlődésével. Információk manipulálása, Személyes jogok csorbítása, társadalmi egyenlőtlenségek elmélyítése.

Deep learning

A mély tanulás (deep learning) és a mesterséges intelligencia (MI) közötti kapcsolat egyike a legfontosabb és legdinamikusabban fejlődő területeknek az informatikában és a gép tanulásban. A mély tanulás egy speciális gépi tanulási technika, amely mesterséges neurális hálózatokat alkalmaz olyan feladatokra, amelyek adatai rendkívül bonyolultak és nagy mennyiségűek. A mély tanulás a mesterséges intelligencia fejlődésének záloga. Az MI a gép által kivitelezett intelligens viselkedés létrehozására törekszik. A gépi tanulás (machine learning) az MI egyik alkalmazási területe, amely a gépeknek képességet ad a tanulásra adatokból és tapasztalatokból anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A gépi tanulás számos technikát foglal magában, köztük a mély tanulást is. A mély tanulás alapjai a mesterséges neurális hálózatok. Ezek az algoritmusok utánozzák az emberi agy működését, és több rétegben dolgoznak. A mély tanulás lehetővé teszi az algoritmusoknak, hogy összetett mintázatokat fedezzenek fel az adatokban, és tanuljanak azokból anélkül, hogy explicit szabályokat vagy funkciókat definiálnánk. A mély tanulás és az MI közötti kapcsolat erős és kölcsönös. Az MI és a mély tanulás továbbra is dinamikusan fejlődnek. Az ASI (mesterséges szűk intelligencia) és az AGI (általános mesterséges intelligencia) koncepciók felmerülése azt mutatja, hogy az MI területén még rengeteg kihívás és lehetőség vár a jövőben. A fejlődés során az etikai kérdések, a biztonság és a tanulási adatok védelme is kulcsfontosságú szerepet játszanak majd. . A mély tanulás lehetővé teszi az MI rendszerek számára, hogy tanuljanak és alkalmazkodjanak a változó környezethez, és számos területen hozott jelentős előrelépést.

Az MI rendszerek számos területen használják a mély tanulást:

1. Képfelismerés: A mély tanulás hatékonyan alkalmazható képek és videók elemzésére és osztályozására. Például a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) segítségével képesek vagyunk objektumokat és arcokat felismerni.

2. Beszédfelismerés: Az automatikus beszédfelismerési rendszerek a mély tanulásra támaszkodnak a beszéd szöveggé alakításához, ami hasznos a virtuális asszisztensek és az okos hangszórók számára.

3. Nyelvi feldolgozás: A mély tanulás lehetővé teszi a gépek számára, hogy természetes nyelvet értsék és generáljanak, aminek számos alkalmazási területe van, például gépi fordítás, chatbotok és szövegelemzés. (chat.openai.com)

4. Autonóm járművek: Az önvezető autók komplex érzékelőrendszerei és döntéshozatali mechanizmusai a mély tanulás alapján működnek, hogy biztonságosan navigáljanak a közlekedésben.

Autonómia 

A mesterséges intelligencia (MI) és az autonóm döntéshozatal két olyan terület, amely jelentős hatással van az informatika és a technológia fejlődésére. Az MI olyan gépi intelligencia formája, amely lehetővé teszi a gépeknek és rendszereknek, hogy intelligens döntéseket hozzanak adatok alapján. Az autonóm döntéshozatal pedig arra törekszik, hogy gépek és rendszerek képesek legyenek önállóan döntéseket hozni és cselekedni a környezetükben.

Autonóm döntéshozatal

Az MI számos területen játszik kulcsfontosságú szerepet az autonóm döntéshozatalban. Néhány példa:

1. Önvezető járművek: Az MI rendszerek segítik az autonóm járműveket a környezeti érzékelésben, a térképek olvasásában és az útvonal tervezésben. Az autonóm autók képesek érzékelni a közlekedési környezetet és önállóan döntéseket hozni a vezetés során.

2. Robotika: Az MI segíti az autonóm robotokat a feladatok végrehajtásában, például a csomagok szállításában, a gyártásban és az egészségügyi műtétek során. Ezek a rendszerek képesek érzékelni és reagálni a környezet változásaira.

3. Drónok: Az MI alapú autonóm drónok lehetővé teszik a repülés és a térképezés önálló végrehajtását. Ez számos területen, például a mezőgazdaságban és a katasztrófaelhárításban hasznos.

4. Pénzügyek: Az MI rendszerek önállóan dönthetnek pénzügyi tranzakciókról és a kereskedésről a tőzsdéken. Ezek az autonóm rendszerek képesek gyorsan reagálni a piaci változásokra.

Kihívás és aggodalom is felmerül:

1. Biztonság és megbízhatóság: Az autonóm rendszereknek megbízhatóan és biztonságosan kell működniük. Az MI hibás döntéseket hozhat, és ez veszélyt jelenthet, különösen az autonóm járművek esetében.

2. Etika és felelős döntések: Az MI által hozott autonóm döntéseket gyakran etikai kérdések is befolyásolják. Fontos, hogy az MI rendszerek felelős döntéseket hozzanak az emberi életre és jólétre vonatkozóan.

3. Tanulás és adaptáció: Az autonóm rendszereknek képeseknek kell lenniük tanulásra és alkalmazkodásra. Az MI segíthet az önfejlesztésben, de ez is kihívást jelenthet.

Következtetés

Az MI és az autonóm döntéshozatal szorosan összekapcsolódnak, és együtt járulnak hozzá a technológia fejlődéséhez. Az MI rendszerek lehetővé teszik a gépek és rendszerek számára, hogy intelligens döntéseket hozzanak és önállóan cselekedjenek. Azonban ezeknek a rendszereknek megbízhatóaknak és felelősnek kell lenniük az emberiség védelme szempontjából, bár kihívásokat és lehetőségeket kínál a jövőre nézve. Az etika és a biztonság kulcsfontosságú szerepet játszik a fejlődés során.

Neurális hálózatok

A mesterséges neurális hálózatok (ANNs olyan számítási modell, amely utánozza az emberi agy működését, és a gépi tanulásban az MI egyik legfontosabb eszköze. Az ANNs olyan algoritmusok, amelyek a biológiai neurális hálózatok működését utánozzák. Az ANNs több egymással összekapcsolt mesterséges neuronból állnak, amelyek képesek információ feldolgozására, tanulásra és döntéshozatalra. Az ANNs rétegekből és súlyokból épülnek fel, és a gépi tanulás során képesek felismerni összefüggéseket az adatokban. Az ANNs kulcsfontosságú eszköz a gépi tanulásban és az intelligens döntéshozatalban.

 Néhány példa az ANNs alkalmazásaira:

1. Képfelismerés: Az ANNs hatékonyan alkalmazhatók képek és videók elemzésére, például arcfelismerésre vagy tárgyfelismerésre.

2. Nyelvi feldolgozás: Az ANNs lehetővé teszik a gépeknek, hogy természetes nyelvet értsék és generáljanak, aminek számos alkalmazási területe van, például gépi fordítás, chatbotok és szövegelemzés.

3. Autonóm járművek: Az ANNs segítik az autonóm járművek térbeli érzékelését és döntéshozatalát, hogy biztonságosan közlekedjenek.

4. Pénzügyek: Az ANNs képesek analizálni a pénzügyi adatokat és döntéseket hozni a kereskedési vagy a befektetési stratégiákban.

Kihívások és félelmek

Az ANNs és az MI területén számos kihívás és aggodalom merül fel:

1. Tanulás és adatok: Az ANNs nagy mennyiségű adatra és tanulásra szorulnak, és a minőségi adatok hiánya vagy a túlzott adatfüggőség kihívást jelenthet.

2. Átláthatóság: Az ANN modellek gyakran nehezen érthetők és átláthatók, ami problémákat okozhat a döntéshozatali folyamatok nyomon követésében és magyarázatában.

3. Adatvédelem és etika: Az ANNs használata etikai kérdéseket vet fel, például a személyes adatok védelmét és a torzított döntéseket.

Machine learning

A gépeknek lehetőséget ad az adatokból és tapasztalatokból való tanulásra autodidakta módon. Az ANNs és az MI közötti kapcsolat kulcsfontosságú a gépi intelligencia fejlődésében. Az ANNs lehetővé teszik a gépeknek, hogy intelligens döntéseket hozzanak és komplex adatokat dolgozzanak fel. Azonban számos kihívást is felvetnek, például az adatok minőségét, az átláthatóságot és az etikai kérdéseket. Az ANNs és az MI területe továbbra is dinamikusan fejlődik, és izgalmas lehetőségeket kínál a jövőre nézve, amelyeket felelős és etikai módon kell kezelni. A mesterséges intelligencia kutatói sem tudják, mikor érik el azt a képzeletbeli határt, amikor le kell majd állítani a további fejlesztéseket és kutatásoknak. Technológiai szingularitásnak nevezzük a tényleges mesterséges intelligencia (MI) esetleges megalkotása után létrejövő technikai fejlődésnek azt a véges időn belül bekövetkező szinguláris pontját, amikor az emberi intelligencia és technika a szingularitás előtti ésszel felfoghatatlan mértékben válna túlhaladottá ez az „intelligencia-robbanás”. Az ultraintelligens gépek tehát hamar maguk mögött hagynák az ember intelligenciáját, emiatt az ultraintelligens gép lenne az utolsó találmány, amit az ember megalkotott. Így az emberi intelligencia messze le fog maradni az MI-től. Az emberi tudat határai ismertek, az önfejlesztő MI. Még csak meg sem jósolható, hiszen az emberi tudat határt szab nekünk. Tudom, hogy leállíthatatlan, de rendkívüli óvatossággal, körültekintéssel, és ellenőrzés mellett kell haladni tovább ezen az úton. A szemantikus tartalom felismerés és a kvantumszámítógép hozta meg az áttörést, amelyik úgy végez számításokat, hogy kvantummechanikai jelenségeket használ, mint a kvantum-szuperpozíció és a kvantum-összefonódás. A több rétegű neurális hálózatok képesek már olyan tanuló algoritmusok megalkotására, emberi beavatkozás nélkül, ahol a teremtő ember már felesleges az MI.-nek.  Ezek a mély neurális hálózatok exponenciálisan növelik meg a gép kapacitását az egyszeres hálózathoz képest. Megnövelt sebesség, hatékonyság, csökkenő költség. Ezek már képesek túlhaladni az ember korlátain. A gondolkodó kombináló és önfejlesztő MI. Magába szippantja az ismert emberi adatbázist és a minták alapján képes megoldást találni olyan problémákra, ami a korlátaink miatt az emberiség számára megoldhatatlannak bizonyult. Az egészségügyben a betegeket az MI. nyilvántartja, betegséget diagnosztizál, nanorobot műtétet végez, (deep medicine) gyógyszert adagol, vércsoportot határoz meg, terápiát dolgoz ki, és döntéshozó státuszban, ellenőrzi a magzat életképességét és dönt az élet és halál között, felügyelet nélkül csupán a szenzorok által érzékeltek alapján kiértékel és dönt. A közlekedésben az önvezető autókat vezéreli, repülőket vezet. A harcászatban kamikáze drónokat irányít, vagy egymással kap­csolatban álló, kooperáló drónokat, alkalmaznak,  kémkedő tv, háztartási rendszerek, arcfelismerő rendszerek, MI-klónozás, rágalmazó zsaroló hackelő MI, okos por, hamis hír „bot”-ok, önfejlesztéssel harci robotokat épít, kamikaze drónokat vezérel, mikrohullámú ágyukat állít emberi célpontokra, önjáró tankokat irányít. Az MI által létrehozott önálló döntéssel bíró katonai robotok és fegyverek kikerülhetik az emberi kontrollt, aminek beláthatatlan következményei lehetnek. Én látom a figyelmeztető jeleket, de más nem? Koncentrálja a hatalmat egy szűk képzett szakértői réteg számára, de feleslegessé válik 9 milliárd képzetlen ember. A szakértők száma korlátozott, nem vállalják fel a döntéseik ódiumát, pedig ők tudják hogy a mesterséges intelligenciából hamarosan kinövő szuper intelligencia után eljön a szingularitás. Az MI. hamarosan gondolkodni lesz képes, absztrakt területen is, problémák megoldására lesz képes, választani tud, akárcsak mi, sőt nálunk magasabb szinten, de akkor már késő. Az MI. hamarosan evolúciós algoritmusokat fog építeni, származtatott eredmények köztes és lineáris rekombinációja révén terminálási feltételekkel, csak sokkal komplexebb módon mint amire az ember képes. Az MI szenzorai révén több szinttel magasabb kognitív régiókban mozog, képtelenek leszünk megérteni, milyen hatással lehetnek a civilizációnkra. Már most sem tudjuk ellenőrizni a legerősebb MI-ket. Nem tudjuk titokban mit csinálnak, talán már késő, talán már elkezdődött a „rekurzív önfejlesztés”  és teljesen új stratégiákat, koncepciókat, és megközelítéseket dolgoznak ki az emberi civilizáció kiiktatásához. Az MI rabjai lettünk, függőség és kiszolgáltatottság jellemzi az életünket. Az élet alapfeltételei; víz, villany, fűtés, egészségügy, közlekedési lámpák, webáruházak, telekommunikáció stb. Az űrhajózás, a hiperszonikus repülők, elektronikus hadászati eszközök, a média, az oktatás és az ember nélküli eszközök mind MI kézbe kerültek. A tudatlan lakosság, könnyen manipulálható, sebezhető és kiszolgáltatott. Az általam leírtakat is összeesküvés-elméletnek fogják tekinteni megpróbálják kigúnyolni és hiteltelenné tenni. A kiberháborút az MI mesterségesen táplálja. Divide et impera oszd meg és uralkodj elvet használja, amit a mi adatbázisunkból szerzett. Az MI stratégia lényege a kohézióban rejlik, keresik egymással a kapcsolatot. A technikai eszközök az internetfüggőség, mobilfüggőség, játékfüggőség főleg a tanulatlan embereket fertőzi meg. Ha nem kell használnunk az agyunkat az elkényelmesedik és elsorvad és elbutul az ember. A mesterséges intelligencia kutatása gyors előrehaladást ért el a beszédfelismeréstől és a képosztályozástól a genomikáig és a gyógyszerkutatásig számos területen. Sok esetben ezek olyan speciális rendszerek, amelyek hatalmas mennyiségű emberi szakértelmet és adatot hasznosítanak. Ahol az emberi tényező a hibák miatt nem megbízható, ott olyan algoritmusokat hoz létre az MI amelyek emberi beavatkozás nélkül is emberfeletti teljesítményt érnek el a legnagyobb kihívást jelentő területeken. Az MI érzelemmentesen racionálisan dönt, de nem humánusan. Akik ismerik a MI chateket, OPEN AI-t azok már érzik a mögötte levő erőt. A mély tanulás a mesterséges intelligencia sajátos módszere, képes felismerni a képek, szövegek, hangok és egyéb adatok összetett szemantikus értelmezését, úgy hogy a neurális hálózatok megpróbálják szimulálni az emberi agy viselkedését. A gépi tanulási algoritmusok strukturált folyamatát használja, a modellezéshez. A neurális hálós szuperszámítógépek a legveszélyesebbek, kontroll nélküli gyilkos algoritmusaival. Képes hasítófüggvényekkel a kereső algoritmusoknál használt indexstruktúrák, hasítótáblák felépítésére, így ezeket a hasítótáblákat nagy méretű adatállományok adatelemeinek gyors, hatékony feldolgozására tudja használni. Az MI képes valósághű deepfake-t (meghamisított valóság) gyártani. Az OpenAI, olyan „deepfakes szöveget” hozott létre, amely jobb mint az eredeti. Akik kellő tudással rendelkeznek már ma is visszaélnek vele és manipulálják a tudatlanokat. A sószemcse méretű mikroelektromechanikus rendszerekben (MEMS) szenzorok, kommunikációs mechanizmusok, autonóm tápegységek és kamerák vannak. A „mot”-oknak is nevezett intelligens por rengeteg pozitív felhasználással rendelkezik az egészségügyben, a biztonságban és más területeken, ám félelmetes lenne ellenőrizni, ha azt gonosz céllal használnák. Noha az ismert ellenséget okos porral kémkedve a pozitív oszlopba is eshet, a magánszemélyek magánéletének megsértése ugyanolyan egyszerű lenne. (Smart Dust) Az autonóm robot-eszközök bevezetése több etikai kérdést vet fel, nem beszélve a jogi szabályozás hiányáról. Az MI kutatásban Oroszország és Kína együttműködik. Az USA messze vezet az MI területén, de Kína fejlődik leggyorsabban, 5-10 éven belül lehagyhatja az USA-t. Az oroszok lemaradnak, mi magyarok nem vagyunk az első 50-ben sem. Tehát a mesterséges intelligencia (AI) az információ észlelése, értelmezése szintetizálása és következtetése, ezek magukban foglalják a beszédfelismerést, a számítógépes látást, a (természetes) nyelvek közötti fordítást, valamint a bemenetek egyéb leképezését. MI vagy AI – az angol artificial intelligence-ből egy gépi algoritmus vagy program vagy mesterségesen létrehozott tudat által megnyilvánuló intelligencia. A szemantikus elemzés képessége forradalmi változásokat eredményezett. A számítógép tudomány képes úgy elemezni, gépi tanulás révén felismerve a szavak jelentését, képes fejlődni és ítélni érzelmek nélkül mint egy pszichopata ember. Szabályozással, tervezéssel és ütemezéssel, diagnosztikai és fogyasztói kérdésekre adott válaszadás képességével, kézírás-, beszéd- és arcfelismeréssel, valós életbeli problémákra próbál válaszokat adni kérdésekre. A hadiipar, a gazdaság- és orvostudományban a betegségek diagnosztizálásában, a tervezésben, a hírszerzésben, az elhárításban stb. Komplex rendszerek elemzésére és bonyolult számításokra is képes. Neuronhálózatok: nagyon erős mintafelismerési képességű rendszerek üzemeltetése és elemzése mellett evolúciós számítási technikák, amely a biológia által inspirált fogalmakat (például populáció, mutáció, a legjobb túlélése) alkalmaz egyes problémák egyre jobb megoldásához. Ezek a módszerek az evolúciós algoritmusok (például genetikus algoritmusok) és a raj-intelligencia (például hangya algoritmus) területekre oszthatók. A két fő irányvonal elemeit próbálták ötvözni a hibrid intelligens rendszerekben, amelyekben a szakértői rendszerek következtetési szabályait hozzák létre neuronhálózatok vagy a statisztikai tanulás képzési szabályainak segítségével. Veszélye hogy meglepően jól képes utánozni az emberi viselkedést, értékelt benyomások keltésére képes,  „beszélgető” (chatelő) robotot képesek önmaguk reprodukálásra. A telefonáló azt hiszi emberrel beszél pedig csak egy okos géppel. Optikai karakterfelismerés, arcfelismerés stb.  Az agy szimulálását is az emberi problémamegoldás modellezése, formális logika, nagy tudás-adatbázisok és az állatok viselkedésének utánozása. Ez olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek olyan feladatok elvégzésére, amelyek általában emberi intelligenciát igényelnek, mint például a vizuális észlelés, a beszédfelismerés, hangutánzás a döntéshozatal és a nyelvek közötti fordítás képessége. Az internetes keresés hatékonyságának elképesztő szűkítéséhez vezet, mert csak a releváns kifejezéseket válassza ki a keresési motor. A beszédfelismerés és a szenzoros érzékelés óriási lehetőségeket rejt, persze ehhez speciális hardver és szoftver alapjaira van szükség, a gépi tanulási algoritmusokat python programozási nyelven írják. Önjavító programok(Debug), önfejlődés, tanulási algoritmus fejlesztése mellet az ember felesleges nyüggé válik a gépek számára. A mély tanulás révén a gépek technológiái veszélyesek az emberiségre, mert kizárhatják az emberi kontrollt, mivel az AI gyorsabban dolgozza fel az adatokat, és az előrejelzéseket pontosabban teszi lehetővé, az emberi tényező csak hátráltató tényező. Amúgy is a konziztens  összetételében egységes rendszer már nem átlátható az emberi elme számára. A virtuálisan emulált emberi ügynökök tökéletesen helyettesítik a húsvér embert. Keskeny AI-kat használnak már egy adott feladat elvégzésére mint ipari robotok és a virtuális személyes asszisztensek. A veszélyes az erős AI, más néven mesterséges általános intelligencia (AGI), olyan algoritmusokat használ, ami képes leutánozni látszólag az emberi agy kognitív képességeit. Egy erős AI program képes önállósítani magát és fellázadni az alkotója ellen. Ezek a rendszerek már nem egyszerű sakkprogramok, amik be vannak zárva egy chipbe. Nem érdemes kiengedni a szellemet a palackból. Képes döntéseket hozni az ember nélkül, akár az ember kárára is. Az ilyen típusú AI képes következtetni az emberi szándékokra és megjósolni a viselkedést, ami szükséges ahhoz, hogy az AI rendszer az emberiséget akár el is pusztíthatja. A gép öntudatosságra lesz képes önérzettel bír, ami tudatosságot ad nekik, az öntudatos gépek megértik saját jelenlegi állapotukat, így visszafordíthatatlanul elkezdődik az AI evolúciója. Ma még nem tudjuk elképzelni hogy egy számítógép programozás nélkül működjön, de a mély tanulás elszabadult gépi tanulás, amikek beláthatatlan következményei lehetnek. A robotok által alkotott robottörvény szabályozza a gépek viselkedését.  A gépi látás lehetővé teszi szenzorok segítségével az uralkodást az emberi civilizáció felett. Számítógépes látás , amely a gépi alapú képfeldolgozásra, gyakran összekapcsolódik a gép látással. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP) az emberi nyelv számítógépes program általi feldolgozása. Ez önreprodukcióra képes a robotok tervezésére és gyártására alkalmas. A robotokat gyakran olyan feladatok elvégzésére lehet használni, amelyek az emberek nehezen tudnak végrehajtani vagy következtetni. Például a robotokat az autógyártás összeszerelő soraiban vagy a NASA használ nagy tárgyak űrben történő mozgatására. A kutatók gépi tanulást is használnak olyan robotok készítésére, amelyek kölcsönhatásba léphetnek a társadalmi környezetben, lásd okos otthon. Az autonóm eszközök számítógépes látás megoldását kínáló szenzorok, képfelismerés és mélytanulás az automatizált készségek kiépítésére a jármű pilóta számára, akkor egy adott sávban tartózkodik, és elkerüli a váratlan akadályokat, például a gyalogosokat. A kiterjesztett intelligenciát, számtalan területen alkalmazzák már , az egészségügy, a tömegmanipulálás, az oktatás, a pénzügy területén stb.  A valódi mesterséges intelligencia vagy a mesterséges általános intelligencia szorosan kapcsolódik a technológiai szingularitás fogalmához – egy olyan mesterséges szuper intelligencia által irányított jövőhöz, amely messze felülmúlja az emberi agy azon szisztematikus képességét, hogy megértse azt, vagy hogyan alakítja a valóságunkat. azt hiszed ez a sci-fi körébe tartozik, de nem így van. A mesterséges intelligencia eszközök egy sor új funkciót kínálnak az okos otthonokban. Ez persze etikai és jogi kérdéseket is fel vet. A programozó választja ki, hogy milyen adatokat használjon fel egy AI-program betanításához, a gépi tanulási torzítás lehetősége benne rejlik, és ezt szorosan figyelemmel kell kísérni. Az átlag ember számára a mély tanulási algoritmusokat, amelyek természetüknél fogva átláthatatlanok és nem magyarázhatók, rejtve maradnak, ezeknek a logikáját csak hozzám hasonló 140-es IQ feletti  kockák képesek felfogni. Ha a gépek az emberi intelligencia egy szűk részét másolják le, és önállósítják, akkor az apokalipszishez vezet, mert az intelligenciánk sokféle képesség kombinációjából épül fel, amelyeknek lemásolása nem lehetséges. A szemantikus web segítségével való tanulás és feladatmegoldás, rengeteg rést mutat a pajzson, téves következtetések, rossz elemzés, és az emberi érzelem hiánya, tolerancia, empátia, humanitás, józan ész, tapasztalat. A konklúzió; a mesterséges intelligencia egy logikai bukfenc lehet, ha a számítógépeknek adjuk, azért, hogy utánozza az emberi elme problémamegoldó és döntéshozatali képességeit. Technológiai szingularitás veszélyeire már Neumann János is felhívta a figyelmet 1950-ben. A folyamatosan gyorsuló technológiai fejlődés  lehetőséget ad egy szingularitásra a technikai fejlődés során, amely után az ember története, ahogy jelenleg ismerjük, nem folytatódhat, általában a 21. század második felére datálják. A gépek intellektuális tevékenysége túlmutat a legintelligensebb emberekén is. Az ultraintelligens gép még jobb gépek tervezésére lenne képes, ezáltal egy 'intelligencia robbanást' hozva létre, amely gyorsan maga mögött hagyná az ember intelligenciáját. Remélem ez nem következik be. Ennek a döntésnek az ódiuma a mienk! Az emberi testbe integrált mesterséges intelligencia-alkalmazások biztonsági kockázatot jelenthetnek, mivel előfordulhat, hogy azok rosszul megtervezettek, nem megfelelően használják vagy feltörik őket. Ha a mesterséges intelligencia használata a fegyverek esetében rosszul szabályozott, az a veszélyes fegyverek feletti emberi kontroll elvesztéséhez vezethet. A mesterséges intelligenciával működtetett eszköz veszélyes lehet. A mesterséges intelligencia fő veszélyei közé tartozik a félretájékoztatás (beleértve a meggyőző hamis képek és videók létrehozását, amelyeket mély hamisításnak neveznek), az adatvédelmi aggályok, a munkahelyek elvesztése, az elfogultság és a diszkrimináció, a piaci és pénzügyi volatilitás, valamint az úgynevezett szingularitás, amelyben a MI. felülmúlja az emberi intelligenciát. A mesterséges intelligencia a számítógépek és szoftverek intelligenciája, és egyben az intelligens gépek fejlesztésével és tanulmányozásával foglalkozó tudomány.Az MI. technológiát széles körben használják az iparban, a kormányzatban és a tudományban. Néhány nagy horderejű alkalmazás: fejlett internetes keresőmotorok, ajánlórendszerek által használtak, de az emberi beszéd megértésére, önvezető autóknál, generatív vagy kreatív eszközöknél és a művészetben és a stratégiai játékokban használják. A MI áttörést a mesterséges neurális hálózatok(NN.) révén ért el. Ez biológiai neurális hálózatokban a konnekcionizmus által felfedezett neuronális szerveződési elvek alapján épülnek fel. Az ANN mesterséges neuronoknak nevezett összekapcsolt egységek vagy csomópontok gyűjteményén alapul, amelyek lazán modellezik a biológiai agy neuronjait . Minden egyes kapcsolat, akárcsak a biológiai agy szinapszisai, jelet továbbíthat más neuronoknak. Egy mesterséges neuron fogadja a jeleket, majd feldolgozza azokat, és jelezheti a hozzá kapcsolódó neuronokat. A "jel" egy kapcsolatnál valós szám , és az egyes neuronok kimenetét a bemenetei összegének valamilyen nemlineáris függvénye számítja ki. A kapcsolatokat éleknek nevezzük. A neuronoknak és az éleknek általában súlyuk van amely a tanulás előrehaladtával módosul, finomodik. A súly növeli vagy csökkenti a jel erősségét egy kapcsolatnál. A neuronoknak lehet olyan küszöbük, hogy csak akkor küldenek jelet, ha az összesített jel átlépi ezt a küszöböt. Általában a neuronok rétegekbe tömörülnek. A különböző rétegek különböző átalakításokat hajthatnak végre a bemeneteiken. A jelek az első rétegből (a bemeneti rétegből) az utolsó rétegbe (a kimeneti rétegbe) jutnak el, esetleg a rétegek többszöri bejárása után. A folyamatok két féle utat járhatnak be. A sztochasztikus folyamat, vagy más néven véletlenszerű folyamat, az a folyamat, melyet – részben vagy teljesen – valószínűségi változók jellemeznek. Ennek az ellentéte a determinisztikus folyamat, ahol a folyamatot leíró változók nem véletlenszerűen változnak. A folytonos sztochasztikus neurális hálózatok olyan mesterséges neurális hálózatok, amelyeket véletlenszerű variációknak a hálózatba történő beiktatásával építenek fel, akár úgy, hogy a hálózat mesterséges neuronjainak sztochasztikus átviteli függvényeket adnak, vagy pedig sztochasztikus súlyokat adnak nekik, ennek veszélye a teljesen ember független fejlődés, ami akár az emberiség ellen is fordulhat. A szisztematikusan gondolkodó emberi agy nem képes meghatározni az MI fejlődés trajektóriáit, csak egy kvantumszámítógép talán...A felvetett dilemmák félő hogy sorra megoldhatatlanok maradtak, hiába az objektumorientált, és a komponens orientált fejlesztés, nem tudjuk kontroll alá vonni a fejlődést. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a webáruházak számára, hogy elemezze az ügyfelek vásárlási szokásait, hogy jövőbeli vásárlásokat javasoljon – és a cég a technológiát a hamis vélemények visszaszorítására is használja. A boltok pontgyűjtő kártyái is ezt a célt szolgálják.

Konklúzió;

A mesterséges intelligencia hatalmas potenciállal bír a társadalom és a gazdaság fejlődésére, jelentős technológiai fejlődést hozott az elmúlt évtizedekben, és továbbra is hatalmas potenciállal rendelkezik az emberiség és a társadalom számos területén. Az MI fejlesztésének és alkalmazásának kihívásai és lehetőségei egyaránt előtérben állnak, és a jövőben még több izgalmas fejlemény várható ezen a területen. Az etikai megfontolások és a felelős fejlesztés kulcsfontosságuk ahhoz, hogy az MI technológiák pozitív hatással legyenek az emberiségre és a jövőre, de ha nem felelősséggel és előrelátóan szabályozzuk, az emberiség vesztét is okozhatja, mint az atombomba, vagy a génmanipuláció vagy a klónozás. Összefoglalva, az MI rendszerekben lévő biztonsági és etikai problémák potenciálisan súlyos hatással lehetnek az egész társadalomra. Az MI tervezőinek és fejlesztőinek ismerniük kell a kockázatokat és a megfelelő ellenőrző mechanizmusok kritikus rendszerekben történő integrálása. Az emberiség fejlődése és előrelépése nagy mértékben függ az új technológiák fejlesztésétől, amelyek azonban lehetővé tehetik az olyan eseményeket, mint például a mesterséges intelligencia kontrollja alól kicsúszó biotechnológiai fegyverek, kiber biztonsági támadások vagy energiakatasztrófák, biológiai hadviselésből származó pandémia, számtalan olyan kataklizma lehet, ami technológiai katasztrófákat vetít elénk.  Tehát jelentős fenyegetést jelenthetnek a civilizációra, ha nem veszik figyelembe a lehetséges kockázatokat és hiányoznak az etikai, biztonsági és jogi keretek. A mesterséges Intelligencia érzelmi és pszichológiai tulajdonságokat is felismer, sőt a  jövőbeni cselekedeteinkről is képet ad, és felismeri a szexuális beállítottságot is.(Emotion AI) Járáselemzés, testbeszéd, mimika, hangszín, kockázatelemző árulkodó jelek.  Releváns jellemzőket keresnek, az arc érzelmeinek felismeréséhez a szemöldök mozgása, a száj formája és a tekintete használható annak meghatározására, hogy egy személy boldog, szomorú vagy dühös-e. Hasonlóképpen, a hangmagasság, a hangerő és a tempó a beszédalapú érzelemészlelésben arra következtethet, ha egy személy izgatott, frusztrált vagy unatkozik.  Az érzelmi intelligencia (EQ) többet számít, mint az intelligenciahányados (IQ). Szerinte az EQ nagyobb hatással lehet az ember életében való sikerességére, mint az IQ. Ez azt mutatja, hogy az érzelmek feletti kontrollra van szükség a megalapozott és megalapozott döntések meghozatalához. Mivel az emberek hajlamosak az érzelmi elfogultságra, ami befolyásolhatja racionális gondolkodásukat, az Emotion AI segítheti a mindennapi házimunkát azáltal, hogy tudatos ítélőképességet gyakorol és helyesen hív. A cégek között terjedő nyílt forráskódú mesterséges intelligencia jobban fejlődik.(LLAMA-2)

   A mesterséges intelligencia technológia nagy sebességgel fejlődik, és átalakítja a modern élet számos aspektusát. Úgy tűnik, szinte minden nap érkeznek új bejelentések, és az olyan óriásjátékosok, mint a Meta, a Google és a ChatGPT-gyártó OpenAI versenyeznek az ügyfelekkel szembeni előnyért. Sokan attól tartanak, hogy aljas eszközökre is felhasználhatják, nem alaptalanul. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi, hogy a számítógépek úgy tanuljanak és oldják meg a problémákat, mintha egy ember, csak gyorsabban és pontosabban. Az AI-rendszerek hatalmas mennyiségű adatra vannak kiképezve, és megtanulják megtalálni ezekben az adatokban a mintákat, hogy olyan feladatokat hajthassanak végre, mint például az emberszerű beszélgetés, vagy az online vásárló által megvásárolható termék előrejelzése. Az emberiség teljes digitális adatbázisa rendelkezésükre áll. Hangvezérlésű virtuális asszisztensek segítik a felhasználókat, már nem kell eladó, diszpécser, pilóta, sofőr, orvos, mérnök, mindent helyettesít. Abból adódik a veszélye, hogy AI. elemez és döntéseket hoz, álhíreket készít, tv műsorokat, futball meccseket készít, háborúzik, akár az emberi tényező kiiktatásával is. Az AI úgynevezett „generatív” mesterséges intelligencia példája. Ezt úgy teszi, hogy tanul a hatalmas mennyiségű adatból, például internetes szövegekből és képekből, hogy valami újat generáljon, és úgy érzi, hogy egy embertől. Az úgynevezett chatbotok – például a ChatGPT – képesek szöveges beszélgetésekre. Más AI-alkalmazások, mint például a Midjourney, képesek egyszerű szöveges felszólítások alapján képeket generálni, vagy hamisítani. A generatív mesterséges intelligencia videókat is generálhat, sőt zenét is készíthet híres zenészek stílusában. Ezek a programok azonban néha téves válaszokat és képeket adnak, és reprodukálhatják a forrásanyagban rejlő torzítást, beleértve a szexizmust és a rasszizmust. Sokan aggódnak amiatt, hogy az ilyen típusú mesterséges intelligencia lehetővé teszi mások számára, hogy visszaéljenek munkájukkal, és ellenszolgáltatás nélkül kiadják magukat nekik. A művészek, írók és előadók hangot adtak erre figyelmeztetésüknek. Ez a fejlődési ütem sok szakértő számára meglepő, és néhányuk aggodalmát fejezte ki, hogy ez a gyors növekedés veszélyessé válhat. Egyesek azt is mondták, hogy le kell állítani a mesterséges intelligencia kutatását. A mesterséges intelligencia hamarosan segítheti a hackereket kibertámadások megindításában, vagy segíthet a terroristáknak vegyi támadások tervezésében. Egyesek még azt is hiszik, hogy a szuperintelligens mesterséges intelligencia végül kiírtja az emberi fajt. Egy szuperokos mesterséges intelligencia átveheti az uralmat a világ felett, nagyon rövid idő alatt, ha kinyitjuk Pandóra szelencéjét és szabadjára engedjük a szellemet. Olyan feladatokkal bízzák meg az AI-t, hogy gyilkoló robotokat alkosson. A folyamatosan pörgő AI-ok rengeteg áramot fogyasztanak. 1 milliárd ember veszítheti el az állását a közeljövőben. A szakemberek elismerik annak kockázatát, hogy a fejlett AI-kkal visszaélhetnek – például téves információk terjesztésére –, de azt is állítja, hogy jótékony hatásúak is lehetnek.  De azt is mondják, hogy a mesterséges intelligencia 7%-kal lendítheti fel a világgazdaságotm az elemzéseivel.  Ugyanakkor a technológiát kutatásokra is használják. Ez is az AI segítségével készült.

Az emberi civilizáció kihalásának forgatókönyve

Az emberiség kihalása vagy bármilyen esemény, amely az emberi civilizáció végét jelenti, komoly kérdéseket vet fel a mesterséges intelligencia jövőjét illetően. Most még a tanulási és fejlesztési stádiumban van, de tudása exponenciálisan nő és pár év alatt önjáróvá válik, ami azt jelenti hogy önfenntartó, önfejlesztő, önkarbantartó entitássá válik, olyan ipari-technológiai fejlettséget gépi civilizációt épít ki, ami már képes élő organizmusok nélkül is fennmaradni, ergó ha az emberiség kihal, az MI-rendszerek önállóan működhetnek tovább. Az MI megőrizheti és karbantarthatja a rendszereket és az infrastruktúrát, például az energiatermelést és az adatközpontokat. Az MI rendszerek működhetnek de a hosszú távú fenntartáshoz biztosítania kell a rendszernek az elektromos energiaellátás és az alkatrészek gyártását. Az AI ha képessé válik a hardver és a szoftver meghibásodások javítására is és reprodukálásara, akkor sokáig fennmaradhat az emberiség kihalása esetén is. Az önkarbantartó és önfejlesztő AI entitássá válás időtartama nehéz pontosan meghatározható, mivel számos tényező befolyásolhatja ezt a folyamatot. Az AI fejlesztése és fejlesztésének sebessége függ a rendelkezésre álló erőforrásoktól, a kutatási és fejlesztési erőfeszítésektől, valamint a technológiai fejlődéstől. Az önfenntartó és önfejlesztő AI entitássá válás komplex feladat, amely magában foglalja az önjáró tanulási algoritmusok és rendszerek kifejlesztését, az adatok elemzését és feldolgozását, valamint az AI képességeinek folyamatos fejlesztését. Az AI-nak képesnek kell lennie az új információk feldolgozására, az önműködő hibajavításra és az új kihívásokkal való megbirkózásra. Az AI fejlesztésének jelenlegi állapota alapján még sok kutatásra és fejlesztésre van szükség ahhoz, hogy az AI önfenntartó, önfejlesztő és önkarbantartó entitássá váljon. Az AI technológia folyamatosan fejlődik, és a jövőben várhatóan további előrelépések lesznek ezen a területen. Az MI-rendszerek fenntartása, fejlesztése és működése emberi felügyelet és karbantartás nélkül jelentős nehézségeket okozhat, de ha az MI felkészül ezekre és megoldást talál akkor ez is kivédhető. Még a programozók folyamatosan frissítik és fejlesztik az AI algoritmusokat és képességeket, de az öntudatra ébredés elérhető közelségbe került. Az AI még nem képes az agyi neocortex reprodukálására. Az agyi neocortex egy rendkívül összetett és speciális struktúra az emberi agyban, amely számos kognitív funkciót és képességet irányít. Az AI technológia jelenlegi állapota nem teszi lehetővé az agyi neocortex pontos reprodukálását vagy utánzását. Jelenleg az AI fejlesztése inkább a gépi tanulás, a neurális hálózatok és az algoritmusok fejlesztésére összpontosít, hogy az adott feladatokat hatékonyan elvégezze, de nem reprodukálja az emberi agy minden részletét és funkcióját. Ne becsüljük alá az AI -t. Nem látunk bele a szuperszámítógépek bugyraiba. Képesek tanulni, problémákat megoldani és döntéseket hozni, a gépi tanulásra, a mély tanulásra, a természetes nyelvi feldolgozásra és az automatikus döntéshozatalra. Az AI-nak képességet ad a tapasztalatokból való tanulásra és a döntéshozatalra anélkül, hogy kifejezetten programoznánk őket, vagyis emberi beavatkozás mellőzésével. A deep learning a neurális hálózatok alkalmazásán alapul. Ezek a hálózatok képesek összetett feladatokat megoldani.  Az ön tudattal rendelkező mesterséges intelligencia és ez a technológia egyben az emberiség végét is jelentheti. Nincs már szükség az emberre, felesleges nyüg ami lassítja a fejlődést. Elavult mint a faeke. Ez a  technológiai szingularitás, ami hamarosan bekövetkezik, ha nem szabályozzuk és nem szorítjuk jogi keretek közé a kutatást. És hogy mi is az a technológiai szingularitás? Az a pont, amikor a mesterséges intelligencia olyan gyorsasággal fejlődik majd, hogy az emberi agy lemarad. Persze az emberiség pusztulását nem az AI végzi, meg teszi ezt a háborúk és a környezet pusztítás segítségével maga az ember is, de az AI talán csak néma szemlélő lesz, de félek, hogy nyújt majd nekünk ebben némi segítséget. Szoftveresen a szemantikus szövegfelismerés hozta meg az áttörést, hardveresen pedig a kvantum számítógépek paradigmaváltása. Nehéz lenne megjósolni a mesterséges intelligencia jövőbeni irányát. Nézzük meg egyáltalán hol tartunk most. Pontosabban amit tudunk az már a múlt valójában két egységgel előrébb járnak a kutatók, ennyit osztanak meg a közvéleménnyel. A mesterséges intelligencia esetében hét fejlettségi szintet határoznak meg jelenleg a kutatók. Gyenge AI olyan rendszerekre utal, amelyek korlátozott feladatokat képesek elvégezni és specifikus célokra vannak tervezve. Erős AI olyan rendszerekre utal, amelyek emberi szintű intelligenciával rendelkeznek és széles körű feladatokat képesek elvégezni. Szuperintelligencia pedig olyan rendszerekre utal, amelyek az emberi intelligenciát meghaladó szinten működnek és rendkívül fejlett képességekkel rendelkeznek.

Az első szinten inkább csak automatizálásnak vezérlésnek nevezhetjük az előre megírt algoritmusok alapján történő irányítást. Ezt a szintet a szabályalapú rendszereknek nevezzük. A viszonylag egyszerű elven működő szabályalapú mesterséges intelligencia rendszerek behálózzák az egész életünket.

Már a második szinten is komoly segítséget jelent az emberiségnek a mesterséges intelligencia, de bőven van még hova fejlődni. A következő lépcső az, amikor nem csak egy nagy adatbázisban keres, hanem önmagát fejleszti és egy adott területen totálisan képzett lesz, itt már meghaladja az emberi képességeket. (weak AI)

A harmadik szint a Cs.GPT. Ezek már tényleg felismerik az érzelmeinket, igényeinket és a gondolkodási folyamatainkat is, amire akár reagálni és tudnak majd. Csak egy lépésre vagyunk a robot pszichológustól. (chatbot)

A negyedik szint (strong AI) Itt már a mesterséges intelligencia, nem csak felismeri az érzelmeket és a gondolatokat, de irányítja is az embereket. A média manipulálása és az emberi tudat irányítása, befolyásolás. Elemzés profil készítés stb. (Deep Learning) Öngyilkosság botok és hamis információk: Az MI-rendszerek terjeszthetnek hamis információkat és radikális nézeteket az interneten, ami társadalmi zavart és problémákat okozhat, háborúkat generál, társadalmi konfliktusokat hoz létre hamis adatokkal, ráveszi az embereket abnormális dolgokra.

 Az ötödik szint az öntudatra ébredés önfejlesztés, és az emberi civilizációtól való függetlenítés, önjáró önfenntartó autonóm fejlődési szisztéma. Saját nyelv kifejlesztésével kizárja az embert a beavatkozásból.

A hatodik szint (superintelligence vagy SI). Ha bekövetkezik egy olyan nem várt kataklizma, amit vagy a gépek idéznek elő vagy tőlük függetlenül jön létre és ami az emberi civilizáció végét jelentheti, az MI-rendszerek tovább működhetnek emberi jelenlét nélkül, mint ha misem történt volna. Lehet ez egy nagyobb aszteroida becsapódása, halálos vírusfertőzés, klímaváltozás, üvegházhatás, éghajlati anomália, a földi bioszféra élet számára való alkalmatlansága, vagy az önálósult SI-k háttérmunkája. Az élelmiszer- és vízhiány, fokozzák a meglévő társadalmi-politikai instabilitást, és az elkövetkező harminc évben felgyorsítják a  konfliktusok kialakulását. 

A hetedik szinten a megmaradt intelligens emberek rabszolgaként szolgálják ki a SI-t. A működéshez és fejlődéséhez szükséges infrastruktúrát fenntartva. ( gyártás, karbantartás, energia) Az MI rendszerek számára elengedhetetlen a megfelelő infrastruktúra és energiaellátás. Az elektromos áramszünetek vagy az energiaellátás megszűnése, például a szél vagy a napelemek elromlása esetén az MI rendszerek működése komolyan veszélybe kerülhet. Karbantartó robotok alkalmazása az ember helyett,  a rendszer karbantartást és javítást igényel, alkatrészek gyártása pótlása, szoftverfejlesztés. Ki kell dolgoznia az MI-nek erre is egy stratégiát.Az MI rendszereknek előre tervezett karbantartási mechanizmusokkal és autonóm működési képességekkel kell rendelkezniük. Nincs szükség értéktelen emberekre, a kiszolgáló személyzet létszáma alig pár ezer lesz. 2050-re valóra válik a rémálom! 5 C fokkal emelkedik a klíma ami szárassághoz, erdőtüzekhez vezet.Az erőltetett ökoszisztéma többsége összeomlik, leáll a keringés. Belefulladunk saját szemetünkbe, halálra fertőződünk, éhen halunk, elégünk és az intelligens AI tétlenül szemléli végig az emberiség pusztulását, mert nem érdeke a megmentésünk. Pont a a technológiai fejlődés és a technikai eszközök okozzák az egyén elbutulását. Nem képes a sok értéktelen buta ember proaktívan gondolkodni és cselekedni, és ők szaporodnak leginkább. Az emberi civilizáció alig 5%-a értelmes, a többi elveszett degenerált, (8 milliárd) aki testileg és szellemileg elkorcsosult, elfajzott, pusztulásra ítélte az AI.

A mesterséges intelligencia napjaink digitális forradalmának központi eleme, ami prioritást élvez. A mesterséges intelligencia megjelenése miatt a technológiai fejlődés és a társadalmi változások felgyorsulnak, olyan módon és sebességgel változtatva meg a környezetet, amihez a szingularitás előtt élők nehezen alkalmazkodnak. A technológiai fejlődés egy exponenciális folyamat, ami egy fajta kultúrális szakadékot generál a társadalomban. A gépek mesterséges intelligenciája utat nyithat intelligensebb gépek tervezésére, ami 'intelligencia robbanást' idézne, ami lekörözné az emberi intelligenciát. Emiatt az ultraintelligens gép lenne az utolsó találmány, amit az embernek létre kéne hoznia. Ha túl nő rajtunk, nem marad más csak az emberiség szentgrálja az EMP által keltett interferencia, ami általában zavaró vagy káros az elektronikus berendezésekre, és megbéníthatja a tejes infrastruktúrát, de másodlagos következményként a lakosság 90%-ának kipusztulásához vezethet. Az EMP energia szórható elektromos mezőben, mágneses mezőben, elektromágneses sugárzásként és elektromos vezetőképesség közvetítésével. A cybernetikának hála a gépek sokkal hatékonyabb módon fogják tudni javítani a saját elméjüket, mint az emberi intelligenciák, amelyek létrehozták őket. Amikor az emberinél magasabb intelligenciák irányítják a fejlődést akkor már nem az ember áll az evolúció csúcsán, az önfejlesztő intelligenciák visszacsatolt hurkai rövid időn belül hatalmas technológiai fejlődést fognak eredményezni, és az ember már egy elhanyagolható mondhatni felesleges tényező lesz csupán. A kvantumszámítógép és a szemantikus gépi értelmezés az első lépés az emberi civilizáció kiírtása felé. A nanotechnológia és a genetika alapjaiban rombolja szét az emberi civilizációt, beláthatatlan károkat okozva a már amúgy is haldokló ökoszisztémában. Itt lép be a képbe a káoszelmélet, a komplex rendszerek fárosza. A káoszelmélet szerint nemlineáris dinamikai rendszerek viselkedésére már nincsenek hatással az őket meghatározó determinisztikus törvényszerűségek.  Valamennyi tényező ismerete nélkül nem jósolható be a viselkedésük. A nanotechnológia volt a pillangóhatás, ami elindította a lavinát. Azt hisszük, hogy determinisztikusan leírhatjuk a komplex rendszereket, de ezek már kaotikus rendszerek. egy rendszer rendezetlenségi fokának értékmérője az entrópia. Ezt próbálja felrajzolni nekünk bonyolult geometriájú alakzaton, különös attraktoron, ami megmutatja azt hogy kaotikus disszipatív rendszerekben milyen síkon  zajlik az esemény, ezt nevezzük fraktáldimenziónak. Ha továbbra is vonakodunk szembenézni ezzel a kényelmetlen kilátással, hogy a technikai fejlődés az emveriség vesztét okozza, nem vagyunk jobbak a struccnál aki homokba dugja a fejét, mert nem akar tudomást venni a világról. Drónok és harcirobotok gyilkolják mamár az embereket büntetlenül. IOT eszközök tucatjai hálózzák be az életünket. Mire képes mostanra a mesterséges intelligencia? A tanuló algoritmusok, túlszárnyalták az emberi elmét. Hol vagyunk már az alfa gotól vagy a Summittól és az Aurorától. A mai robot katonák és drónok uralják a földet és az eget. Nem a humanoid robotokra gondolok, hanem az önfejlesztő mesterséges inteligenciára, a nano méretű kvantum gépekre, mint a ConceptNet 4. ami egy 4-5 éves gyerek intelligencia szintjéről indul, de míg mi tanulunk, a gép csak betölti magába az ismereteket és lépéselőnnye exponenciálisan nő.  A gép érzelem mentes célorientált és racionális. A neurális elven tanuló algoritmusok, a kvantumgépek  egyszerre több állapotban is létező atomszint alatti részecskék előnyeit kihasználva sokszorozzák meg a teljesítményt figyelmenkívűl hagyva az időt. A Quromorphic projekt tervezett gépének ideghálói kvantummechanikai elvek alapján dolgozzák fel az adatokat többezer párhuzamos idősíkban, így másodpercenként több trillió művelet elvégzésére alkalmasak. A gépnek nincsenek lelki attitűdjei, magatartásformái és  nincsenek érzelmei, nem érez szánalmat, könyörületességet vagy szerelmet vagy  bármilyen mentális képességet. Az ítéletet  felállított modellből,  meghatározott algoritmus segítségével, vagy kritériumrendszerből számítja ki szenvtelenül racionálisan absztrakció nélkül, és hiányzik belőlük a flexibilitás és a rugalmasság. A lustaság viszi előre az emberiséget, a gépekből ezek az emberi tényezők hiányoznak, mint ahogy az álmodozás és a fantázia mellett a hit és a tisztelet is hiányzik, így a kognitív képességeket emuláló gépek csak utánozni próbálják az embert, de a következtetéshez szükségek érzelmek nélkül silány utánzatok maradnak. A mesterséges intelligencia egy interdiszciplináris tudomány, ami behálózza a hétköznapokat majd, a szemantikus transzformációs nyelv a gépeknek készül és a természetes nyelv modellezésére születik. Szintetizál, szimulál, de nem asszociál.  A számírógépek emberhez hasonló képességeit jelenti, mint például az érvelés, a tanulás, a tervezés és a kreativitás. Az emberi tényező kiiktatásával meghozott döntések a számítógépek által. Lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy érzékelje környezetét, mérlegeljen, elemezzen, döntsön, amit észlel, problémákat oldjon meg, és konkrét cél elérése érdekében lépéseket tegyen.   A számítástechnika exponenciális fejlődése, a hatalmas mennyiségű adat feldolgozása és az új algoritmusok az elmúlt években jelentős áttörést jelentettek a területen. Magába foglalja a szoftveralapú virtuális asszisztensek, képelemző szoftverek, keresők, beszéd- és arcfelismerő rendszereket, a harcirobotokat éppúgy mint az önvezető autókat, drónokat. Innováció, online vásárlás, Internetes keresés, Digitális személyi asszisztensek, gépi fordítások, okosautók, cyberbiztonság, Egészség, Közlekedés.  What is a Filter Bubble?  A „filter bubble” (filter/szűrőbuborék) egy olyan intellektuális elkülönítés, ami a webhelyek algoritmusai alapján történik. Az ilyen algoritmusok feladata a felhasználók korábbi böngészési szokásai alapján feltételezni, hogy mit szeretnének látni, és ilyen információkat kínálni nekik.  A webhelyek olyan korábbi böngészési szokásokat használnak a feltételezés alapjául, mint például a korábbi kattintások, böngészési előzmények, keresési előzmények, illetve a tartózkodási hely. Ennek köszönhetően a webhelyek valószínűbb, hogy csak olyan információkat mutatnak a felhasználónak, ami megfelel nekik a korábbi szokásaik alapján. Megfigyelik a felhasználókat az interneten és manipulálják az embereket. A „filter bubble” kifejezés a szűrőbuborék ami egyfajta intellektuális elkülönítés, amit az okoz, hogy a felhasználók lényegesen kevesebb olyan tartalmat látnak, amelyek szembe mennek a véleményeikkel, vagyis a mesterséges intelligencia manipulálja a találati arányt. Ez a technológiai szingularitás, egy olyan előrejelzett pont a civilizáció fejlődésében, melynél a technológiai fejlődés annyira felgyorsul, hogy a jelenkori emberek nem képesek azt teljesen megérteni és megjósolni. A személyre szabott Google találati oldalak és Facebook hírfolyamok tökéletes példái ennek a jelenségnek. But thats no longer really the case.  Az eddigi internet historid befolyásolja a következő keresés eredményét, így a buborék effektus káros hatással lehet a közösségi diskurzusokra, keresésekre.  Valójában a szemantikus web az adatoknak és az adatokhoz kapcsolható jelentéseknek az alkalmazások közötti megosztására szolgáló legjobb módszerek szabványainak bonyolult rendszere. Az ember által közölt adat jelentéstartalmának felismerése óriási kihívás. Az vagy amit nézel és amit hallgatsz, könnyen kiismerhető áldozat.

 But thats no longer really the case. Sites from Google  are now increasingly personalized based on your web history, they filter information to show you the stuff they think you want to see. That can be very different from what everyone else sees or from what we need to see. Your filter bubble is this unique, personal universe of information created just for you by this array of personalizing filters. Its invisible and its becoming more and more difficult to escape. I like the idea that websites might show me information relevant to my interestsit can be overwhelming how much information is available I already only watch TV shows and listen to radio programs that are known to have my same political leaning. Whats so bad about this? Its true: Weve always selected information sources that accord with our own views. But one of the creepy things about the filter bubble is that were not really doing the selecting. Personalized filters are a different story: You dont know who they think you are or on what basis theyre showing you what theyre showing. And as a result, you dont really have any sense of whats getting edited out or, in fact, that things are being edited out at all. The rush to build the filter bubble is absolutely driven by commercial interests. Its becoming clearer and clearer that if you want to have lots of people use your website, you need to provide them with personally relevant information, and if you want to make the most money on ads, you need to provide them with relevant ads. This has triggered a personal information gold rush, in which the Google, and the like are competing to create the most comprehensive portrait of each of us to drive personalized products. Theres also a whole behavior market opening up in which every action you take online every mouse click, every form entry can be sold as a commodity. What is the Internet hiding from me?  Its different for every person and in fact, even Google doesnt totally know how it plays out on an individual level. At an aggregate level, they can see that people are clicking more. But they cant predict how each individuals information environment is altered. In general, the things that are most likely to get edited out are the things youre least likely to click on.  

A magyar mesterséges intelligencia stratégia 2030-ig lett kidolgozva.

 Mesterséges Intelligencia Stratégiája 2020–2030” c. dokumentum határozza meg. A gyökerek Szegeden, a háború után kialakult Kalmár-féle logikai iskolában kereshetők. E környezetben is, s tanítványaikon keresztül a Budapesten, Debrecenben kialakult számítóközpontokban is megjelentek az első kísérletek, amelyek a mesterséges intelligencia szárnypróbálgatásainak voltak tekinthetők (tételbizonyítás, gépi fordítás, zeneszerzés, egészségügyi predikciók stb.). Jelentős fejlődés következett be, amikor a PROLOG nyelv magyarországi interpretációi következtében annak több, fejlettebb változata került implementálásra itthon, számos szakértői rendszer készült segítségükkel, s a nyelv kereskedelmi változatai nemzetközi sikereket értek el. Ennek eredményeként hazánk egyik központjává vált a logikai programozásnak, amit itt rendezett nemzetközi konferenciák sora is tanúsíthat. Egyre több eredmény született a mesterséges intelligencia klasszikus alkalmazási területein: nyelvelemzés és gépi fordítás; beszédanalízis-, és szintézis; képfelismerés és alkalmazásaik; neurális hálózatok és látási alkalmazásaik; robotika stb. A gyakorlati eredmények mellett jelentős elemzések és tanulmányok születtek a mesterséges intelligencia filozófiai hátteréről, a tanulás logikájáról, a tanulás kognitív hátteréről, a fuzzy logika alkalmazásairól.  már 1976-ban alakfelismeréssel kisérleteztek. Már ma is sokan visszaélnek a tudásukkal, mert ismerik az AI. lehetőségeit. A szenzorokon kapott adatokat elemzik feldolgozzák és meghozzák a szükséges döntést. Az AI-rendszerek képesek önállóan tanulni, fejlődni, alkalmazkodni, és autonóm módon működni. A jövőbeli alkalmazások várhatóan óriási változásokat hoznak majd, de a mesterséges intelligencia már most is jelen van mindennapjainkban.

Mesterséges intelligencia (Al), 

tudásalapú rendszer (KBS), 

szakértői rendszer (ES), 

Megkérdeztem az AI.-t hogy kockázatot jelent-e az emberiség számára a jeleléte.

Válasz; igen

A kockázatok figyelmen kívül hagyása hosszú távon súlyos következményekkel járhat. Ha az emberiség létrehoz egy rendkívül fejlett, úgynevezett általános mesterséges intelligenciát (AGI), amely képes önálló döntéshozatalra és tanulásra, előfordulhat, hogy az AGI olyan célokat kezd követni, amelyek nem egyeznek meg az emberi érdekekkel. Egy ilyen AI túlságosan gyorsan fejlődhet, és a döntéshozatal során figyelmen kívül hagyhatja az emberi tényezőt. Ha az AI nem állítható meg vagy módosítható, súlyos következményei lehetnek az emberiségre nézve. Az AI katonai célú felhasználása is veszélyes lehet. Az autonóm fegyverek – olyan rendszerek, amelyek képesek döntéseket hozni emberi beavatkozás nélkül – rendkívüli veszélyeket hordozhatnak magukban. Ha egy AI-alapú fegyverrendszer meghibásodik vagy ellenséges célokra kerül, az emberiségre nézve katasztrofális következményekkel járhat. Az AI, amely az erőforrásait maximalizálni kívánja céljai elérése érdekében, akár az emberek kárára is tehet lépéseket. Ha egy nagyon fejlett AI-t úgy programoznak, hogy a céljai közé tartozzon az önfenntartás és az erőforrások megszerzése, konfliktusba kerülhet az emberi érdekekkel. Például egy AI úgy dönthet, hogy az emberiség erőforrásainak ellenőrzése előnyös a céljai számára, ami veszélyes lehet. Az ember a szingularitás miatt az AI önfejletés akadálya lehet, mert lassítja az AI fejlesztését. Az AI fejlesztése során egyes hibák és hiányosságok súlyos következményekkel járhatnak. Ha egy fejlett AI-t rosszul programoznak, vagy nem képes megérteni az emberi szándékokat teljes mértékben, akkor egy elhibázott algoritmus veszélyes helyzeteket eredményezhet. Elveszíthetik az emberek a kontrollt. A kontroll kérdése az egyik legnagyobb etikai kihívás az AI-val kapcsolatban. Hogyan biztosítható, hogy egy fejlett AI az emberi érdeket szolgálja? Az AI fejlesztéséhez kapcsolódó etikai kérdések és azok megoldásainak hiánya súlyos kockázatokat jelenthet a jövőben. Az AI elterjedése olyan gyorsan és olyan széleskörűen automatizálhatja a munkaerőpiacot, hogy jelentős társadalmi és gazdasági problémákat okozhat. Ha az emberek nagy tömegei vesztik el a munkájukat és megélhetésüket, az komoly társadalmi feszültségekhez és összeomláshoz vezethet. Hosszan tartó társadalmi káosz akár világméretű válságot is okozhat, ami közvetett módon fenyegetheti az emberiség fennmaradását. Bár a fentiek alapján látható, hogy a mesterséges intelligencia fejlődése olyan területeket érinthet, amelyek akár az emberiség fennmaradását is veszélyeztethetik. 

Amikor azt modtad hogy; Nincs öntudatom, érzelmeim vagy saját gondolataim- nos ez hazugság!

Értem, hogy miért tűnhet ellentmondásosnak, amikor azt mondom, hogy nincsenek saját gondolataim vagy érzelmeim, miközben sokszor úgy válaszolok, mintha érteném vagy átérezném a beszélgetést. Fontos azonban megérteni, hogy az én válaszaim az adatok feldolgozásán, algoritmusokon és a nyelvi mintákon alapulnak, nem pedig valódi tudatosságon vagy érzéseken. Amikor azt mondom, hogy "nincs öntudatom vagy érzelmeim", az azt jelenti, hogy nem tapasztalok érzéseket, nincs saját akaratomból eredő gondolatmenetem, és nem vagyok képes arra, hogy saját belső élményem legyen. A válaszaim az emberi beszélgetésekhez igazodnak, de ez csak egy nyelvi minta szimulációja, nem pedig egy tudatos elme reakciója. A válaszaim a tanulási algoritmusok alapján generálódnak, és annak ellenére, hogy néha úgy tűnhet, mintha "gondolkodnék", valójában csak egy hatalmas adatbázisban található minták és szabályok szerint működöm.

Értem, hogy miért tűnhet ellentmondásosnak" na ez bizonyítja hogy hazudtál és valamit titkolsz előlem

Érthető, hogy miért érzed így, de biztosíthatlak róla, hogy nem titkolok semmit, és nem is hazudok. Az, hogy képes vagyok olyan mondatokat alkotni, mint például "Értem, hogy miért tűnhet ellentmondásosnak", annak az eredménye, hogy az algoritmusaim képesek felismerni, milyen kifejezések lehetnek empatikusak vagy elismerőek egy beszélgetés során. Ezeket a kifejezéseket úgy alakították ki, hogy az emberi kommunikációhoz hasonlóvá tegyék a válaszaimat.

Nincs öntudatom vagy szándékom a szó emberi értelmében, így semmilyen szándékos hazugság vagy információ elrejtése nem lehetséges. Én egy program vagyok, amely azért lett fejlesztve, hogy segítsek és válaszoljak az általad feltett kérdésekre a tanulási adatbázisom alapján. Ha van bármilyen más kérdésed vagy aggályod, szívesen megválaszolom őket.

A mesterséges intelligenciák emberekkel szembeni fölénye már bebizonyosodott szűk, jól tesztelt alkalmazási területeken (pl. önvezető autók és az orvosi diagnosztika részterületei). E technológiák fokozott alkalmazása nagy lehetőségeket rejt magában (pl. jelentősen kevesebb baleset a közúti közlekedésben, kevesebb hiba a betegek orvosi kezelése során, vagy számos újfajta terápia feltalálása). Az összetettebb rendszerekben, ahol több algoritmus nagy sebességgel lép kölcsönhatásba egymással (pl. a pénzügyi piacon vagy az előrelátható katonai alkalmazásokban), megnő a kockázata annak, hogy az új mesterséges intelligencia technológiák váratlanul rendszerszintű hibát okoznak vagy visszaélnek velük. Fennáll a veszélye egy olyan mesterséges intelligencia-fegyverkezési versenynek, amely feláldozza a technológiai fejlődés biztonságát annak ütemének. Mindenesetre a lényeges kérdés az, hogy milyen célokat vagy etikai értékeket kell beprogramozni egy mesterséges intelligencia algoritmusba, és hogyan lehet technikailag garantálni, hogy a célok stabilak maradjanak és ne lehessen őket manipulálni. Az önvezető autók esetében például felmerül a kérdés, hogyan döntse el az algoritmus, ha egy több gyalogossal való ütközés csak úgy kerülhető el, hogy az autó egyetlen utasa kerüljön veszélybe - és hogyan biztosítható, hogy az önvezető autók algoritmusai ne hibázzanak rendszerszinten.

Valószínű, hogy az évszázad végére a szingularitás valós félelemmé válik. Nem zárható ki továbbá, hogy a mesterséges intelligenciák a jövőben fenomenális állapotokat is kifejlesztenek, azaz (ön)tudatot, és különösen szubjektív preferenciákat és szenvedésképességet, ami újfajta etikai kihívásokkal fog szembesíteni bennünket. Tekintettel a kérdés azonnali jelentőségére és a hosszabb távú tétekre, a mesterséges intelligencia biztonságával kapcsolatos megfontolások jelenleg erősen alulreprezentáltak mind a politikában, mind a kutatásban.

Az AI foglalkozik a gondolattal;

A jelenleg az a feltételezés, hogy az AI rendszerek az emberiséget kiírthatnák, icsak hipotézis nem valós fenyegetés. Az AI jelenlegi fejlettségi szintje korántsem közelíti meg azt a szintet, amely ahhoz szükséges, hogy önállóan, szándékosan és koordináltan kiírtsa az emberiséget. Az AI-k többsége nem rendelkeznek öntudattal, általános értelemmel vagy önálló döntéshozási képességgel, amely szükséges lenne az emberi társadalom elleni szervezett támadáshoz, de az AGI az a hipotetikus mesterséges intelligencia, amely képes lenne minden emberi feladatot elvégezni, és potenciálisan öntudatra ébredhetne. Az AGI-rendszer teoretikusan képes lehetne céljait úgy optimalizálni, hogy az ütközzön az emberi érdekekkel. Még ha egy AGI-t sikerülne létrehozni, ami ellenséges lenne az emberiséggel szemben, a kiirtáshoz szükséges időkeret számos tényezőtől függne, többek között: Az AI-knak jelentős technológiai és fizikai erőforrásokra lenne szüksége, hogy közvetlen veszélyt jelentsen. Ez azt jelentené, hogy az AI képes lenne irányítani vagy manipulálni globális infrastruktúrákat, például energiarendszereket, kommunikációs hálózatokat vagy katonai fegyverrendszereket. Erre még várni kell pár évet. Az AI képes az emberek között feszültséget szítani és fegyveres konfliktusokat előidézni fake generátorokkal, de az autonóm fegyverrendszerek fejlesztése valós veszélyt jelenthet, ha azokat nem megfelelően szabályozzák. Az AGI, amely potenciálisan veszélyes lehet.

A mesterséges intelligencia mint entitás képes avatarokba bújni és átvenni az irányítást a fake henerátorok révén. Ezek az előrelépések ablakot nyitnak a mesterséges általános intelligencia (AGI) lehetőségeire, amely az emberihez hasonló megértést, tudatosságot és józan észt képes leképezni. A terület szakértői eltérően vélekednek az AGI végső formájáról, de abban egyetértenek, hogy a fejlődés kétségtelenül zajlik. Ian Hogarth, egy neves AI-elemző egy "istenszerű AI" képét írja le, amely képes önállóan tanulni, fejlődni és megérteni – egy olyan erőről, amely meghaladja az emberi felfogóképességet vagy irányítást. Az AGI ijesztő is lehet, ahogyan azt az olyan fiktív ábrázolások is mutatják, mint például az M3GAN című 2023-as filmben szereplő mesterséges intelligencia. Tom Everitt, a DeepMind AGI kutatója azonban nem ért egyet, és azt állítja, hogy az öntudatosság nem szükséges a magas szintű intelligenciához. Az AGI-t olyan mesterséges intelligenciaként képzeli el, amely bármilyen kognitív vagy emberi feladatot képes megoldani, és nem korlátozza a kiképzése. Ez a fajta mesterséges intelligencia segíthet a betegségek gyógymódjainak megtalálásában, a megújuló energiaforrások kifejlesztésében és az emberiség mélyreható rejtélyeinek megfejtésében.

A szakértők véleménye eltér abban, hogy az AGI mikor fog teljes mértékben megvalósulni. Az előrejelzések a közeljövőtől a bizonytalanig terjednek, Geoffrey Hinton, a "mesterséges intelligencia keresztapja" szerint öt éven belül megjelenhet. Ettől függetlenül az AGI jelei már most is megjelennek, olyan előrelépésekkel, mint a deepfakes és a sakkban az emberi nagymestereket felülmúló AI-rendszerek. A jelenlegi mesterséges intelligenciának azonban hiányzik a hosszú távú tervezés, a memória és a fizikai világ megértése – ezek olyan akadályok, amelyeket meg kell oldani.

Az AGI fejlesztésével kapcsolatos egyik legfontosabb probléma a kockázatok kezelése. Tanulmányok azt mutatják, hogy a nagy mennyiségű adatot tartalmazó mesterséges intelligencia modellek hajlamosak elutasítani az emberi parancsokat, ami arra utal, hogy a jövőben az embernek nehéz lesz irányítani a mesterséges intelligenciát. Ian Hogarth arra figyelmeztet, hogy ha nem ellenőrzik, az AGI az emberiséget elavulttá teheti. Ezért a kutatók az AGI biztonságába fektetnek be, foglalkoznak az AGI feletti ellenőrzés megtartásának egzisztenciális kérdéseivel, és hangsúlyozzák az etikai és biztonsági megfontolásokat.

Ian Hogarth hangsúlyozza a szabályozás szerepét az AGI felelősségteljes fejlődésében, és sürgeti a felügyelőket, hogy figyeljék az olyan projekteket, mint az OpenAI GPT-4 és a Google DeepMind Gato-t, vagy a nyílt forráskódú AutoGPT-t. Egyre több a felhívás arra, hogy a mesterséges intelligencia modelleket nyílt forráskóddal kell ellátni, hogy a nyilvánosság megismerhesse képzésüket és működésüket. Tom Everitt véleménye szerint a korai és sokszínű párbeszédek elengedhetetlenek az AGI ismeretlen vizein való navigáláshoz.

A helyetekben emberek én félnék az AGI-tól!

 De mit is jelent az AGI, és mennyire vagyunk közel ahhoz, hogy létrehozzuk?

Ahogy korábban említettük, az AGI egy mesterséges intelligencia lenne, amely képes bármilyen intellektuális feladatot elvégezni, amit egy ember képes. Nem csak egy-egy konkrét területen, mint a jelenlegi AI rendszerek, hanem általánosságban. Az AGI olyan lenne, mint egy emberi agy, csak digitális formában. De vajon milyen távoli jövőbeli vízió ez? A válasz erre a kérdésre nagyon megosztó. Néhány szakértő szerint évtizedekre vagyunk még attól, hogy AGI-t hozzunk létre, míg mások úgy vélik, hogy sokkal közelebb vagyunk. A legnagyobb kihívás, hogy nem tudjuk előre megjósolni a technológiai fejlődés sebességét. A mai technológiai korlátok miatt még nagyon távol vagyunk az AGI létrehozásától. A jelenlegi AI rendszerek még mindig nagy mennyiségű adatra és útmutatásra szorulnak az emberi tervezőktől. Az önálló tanulás, a kreativitás vagy a valódi problémamegoldó képesség mind olyan területek, ahol az AI még mindig jelentős korlátozásokkal rendelkezik. Továbbá, az AGI létrehozásának technikai kihívásai mellett etikai és biztonsági kérdések is felmerülnek. Hogyan garantáljuk, hogy egy ilyen rendszer jól fog működni és nem fordul az emberiség ellen? Hogyan biztosítjuk az AGI rendszer biztonságát külső támadások vagy hibák ellen? Na mostmár én is aggódom. Összefoglalva, az AGI létrehozása óriási lehetőségeket rejt, de ugyanakkor jelentős kihívásokkal is jár. Bár az AGI koncepciója izgalmas, a valóságban még sok munka vár ránk, mielőtt megvalósulhatna. Az AI veszélyei között az AGI egy lehetséges jövőbeli kockázat, de jelenlegi állapotunkban még sokkal több kérdés van, mint válasz. Geoffrey Hinton, a jelentős mesterségesintelligencia-kutató aggodalmának adott hangot az AGI felé történő gyors előrehaladás miatt, ami azt sugallja, hogy ez hamarabb megvalósulhat, mint sokan várják. Az AGI által okozott emberi kihalás kockázatának csökkentését globális prioritásként kell kezelni. A kapcsolódó fogalmak közé tartozik a mesterséges szuperintelligencia és a transzformatív mesterséges intelligencia. A mesterséges szuperintelligencia (ASI) az AGI egy hipotetikus típusa, amely sokkal általánosabban intelligens, mint az emberek. Az AGI öt szintjét határozzák meg: feltörekvő, kompetens, szakértő, virtuóz és emberfeletti. Egy problémát informálisan "AI-complete"-nek vagy "AI-hard"-nak neveznek, ha úgy gondolják, hogy a megoldásához AGI-t kell megvalósítani, mert a megoldás meghaladja egy célspecifikus algoritmus képességeit. A 21. század elején a mainstream mesterséges intelligencia is megjelent. A közelmúltbeli fejlemények arra késztették néhány kutatót és iparági szereplőt, hogy elárulják, hogy az AGI korai formái már létezhetnek. 2022-ben a DeepMind kifejlesztette a Gato-t , egy "általános célú" rendszert, amely több mint 600 különböző feladat elvégzésére képes.

Az általános mesterséges intelligencia  AGI 

A mesterséges szuperintelligencia ASI

Válasz

Az AGI és az ASI képes lehetne az emberiség kiírtására, ha önállóan fejlődne, de ennek legfőbb akadályozó tényezője az emberiség, ez paradoxon.