Képzeld el, hogy egy gyermeket tanítasz arra, hogyan ismerje fel az állatokat, sakkozzon vagy beszéljen egy új nyelven. Idővel, tapasztalat, visszajelzések és gyakorlás révén egyre ügyesebbé válik. Na mármost, a gépek is ugyanezt teszik – tanulnak az adatokból, alkalmazkodnak az új kihívásokhoz, és minden egyes interakcióval okosabbá válnak. Ez a mesterséges intelligencia (MI) ügynökök tanulásának lényege, és ez egy lenyűgöző történet, amely a tudományban, a matematikában és az intelligencia egyre mélyebb megértésében gyökerezik.

Az MI tanulási képessége teszi olyan erőteljessé és sokoldalúvá. A virtuális asszisztensektől, mint Siri és Alexa, az önvezető autókon és orvosi diagnosztikai rendszereken át, az MI ügynökök egyre inkább képesek olyan összetett feladatok elvégzésére, amelyek korábban kizárólag emberi képességeknek tűntek. De hogyan tanulnak ezek a digitális lények? Milyen tudományos elvek irányítják fejlődésüket? És mit tartogat a jövő az intelligenciájuk alakulása szempontjából? Merüljünk el a tudományban, amely feltárja, hogyan tanulnak az MI ügynökök – felfedve azokat a titkokat, amelyek lehetővé teszik, hogy ezek a gépek gondolkodjanak, alkalmazkodjanak, és néha még meg is lepjenek minket.

(Videó: Üvöltő MI chatbot azt állítja, hogy tudatos? A szakértők egyetértenek.)

Rendben, de mi is pontosan a gépi tanulás alapelve?

A gépi tanulás lényege, hogy megtanítjuk a számítógépeket mintázatokat felismerni és döntéseket hozni az adatok alapján. Ahelyett, hogy minden szabályt kézzel programoznánk, példákat – nagy mennyiségű adatot – adunk a gépnek, és hagyjuk, hogy maga fedezze fel az alapvető szabályokat és összefüggéseket. Olyan ez, mintha egy gyermeknek több száz képet mutatnánk macskákról és kutyákról, és idővel megtanulná megkülönböztetni őket. Ez a gépi tanulás lényege: lehetővé teszi, hogy a számítógép tapasztalatból tanuljon.

Az MI rendszerek különböző módokon tanulnak, attól függően, hogy milyen feladatot szánunk nekik:

a. Felügyelt tanulás: Mint egy diák, aki tanári útmutatást kap, az MI címkézett adatokon tanul – például olyan képeken, amelyeken szerepel, hogy „kutya” vagy „macska”. Idővel megtanulja pontosan osztályozni az új képeket.

b. Felügyelet nélküli tanulás: Képzelj el egy gyermeket, aki térkép nélkül fedez fel egy új várost – saját maga fedezi fel a mintázatokat és csoportosításokat. Ebben az esetben az MI címkézetlen adatokban talál struktúrákat, például vásárlási szokások alapján csoportosítja az ügyfeleket.

c. Megerősítéses tanulás: Képzeld el, hogy egy háziállatot jutalmazással tanítasz jó viselkedésre. Itt az MI úgy tanul, hogy kölcsönhatásba lép a környezetével, jutalmat kap a kívánt cselekedetekért, és büntetést a hibákért. Ezt a megközelítést alkalmazzák például robotok járni tanításánál vagy játékos MI rendszerekben, mint az AlphaGo.

(megyjegyzés: more interesting models: https://www.youtube.com/watch?v=0YdpwSYMY6I)

Az adat a tanulás alapja. Minél változatosabb és jobb minőségű az adat, annál jobban tudja az MI megérteni a világot. Ahogyan egy embernek sokféle tapasztalatra van szüksége ahhoz, hogy kiegyensúlyozott legyen, úgy az MI modelleknek is kiterjedt adathalmazokra van szükségük ahhoz, hogy jól általánosítsanak és elkerüljék a hibákat.

Fedezzük fel, mi az a Power AI Learning: az agy inspirálta – neurális hálózatok

A mesterséges intelligencia tanulásának egyik legmeghatározóbb ötlete a neurális hálózat – egy olyan rendszer, amely az agy összekapcsolt neuronjait utánozza. Képzelj el több ezer vagy akár millió apró döntéshozót, akik együtt dolgoznak, jeleket továbbítanak, és a siker vagy kudarc alapján módosítják kapcsolataikat. Ezek a mesterséges neuronok úgy tanulnak, hogy megváltoztatják kapcsolataik erősségét egy „visszaterjesztésnek” (backpropagation) nevezett folyamat során, fokozatosan javítva mintafelismerő képességüket.

Mi az a visszaterjesztés (backpropagation)?

Képzeld el, hogy egy játékban kosárba próbálsz labdát dobni. Először elvéted, de tanulsz abból, hová esett a labda, és legközelebb jobban célzol. A visszaterjesztés ehhez hasonló tanulási folyamat a számítógépek számára. Amikor egy gép megpróbál megoldani egy problémát, először tippel. Ha hibázik, a visszaterjesztés segít neki tanulni a hibából azáltal, hogy megmutatja, hogyan változtasson, hogy legközelebb jobban teljesítsen. Olyan, mintha „súgnánk” neki, hogyan javítsa a találgatását.

(Videó: Neural Network In 5 Minutes | Mi az a neurális hálózat?)

Élvonalbeli technikák az MI tanulásban

Egy MI modell betanítása olyan, mint megtalálni a legjobb útvonalat egy labirintusban. A matematikusok olyan technikákat alkalmaznak, mint a gradienscsökkenés (gradient descent), hogy lépésről lépésre módosítsák a modell paramétereit, csökkentsék a hibákat és növeljék a pontosságot. Gondolj rá úgy, mint egy hangszer finomhangolására – a folyamat folyamatos korrekciókból áll, amelyeket matematikai képletek vezérelnek.

Egy gyakori kihívás, hogy az MI ne csak bemagolja a tanulóadatokat, hanem valóban megértse az alapvető mintázatokat. Ha minden részletet memorizál, lehet, hogy jól teljesít az ismert adatokon, de kudarcot vall az új, ismeretlen helyzetekben. Ennek elkerülésére a tudósok olyan módszereket alkalmaznak, mint a regularizáció és a keresztvalidáció – hasonlóan ahhoz, mint amikor úgy tanulsz, hogy bármilyen vizsgakérdésre felkészülj, ne csak azokra, amiket már láttál.

A mélytanulás (deep learning) áttörést jelent, amely során sok rétegből álló neurális hálózatokat tanítanak – innen ered a „mély” elnevezés. Ezek a mély hálózatok képesek automatikusan felismerni jellemzőket a nyers adatokból, például tárgyakat azonosítani képeken vagy beszédet értelmezni. Olyan ez, mint amikor egy gyermek megtanulja felismerni az összetett mintázatokat anélkül, hogy minden lépéshez külön utasítást kapna.

A megerősítéses tanulás működés közben

A megerősítéses tanulás (reinforcement learning) lenyűgöző eredményeket ért el – például megtanította az MI-t sakkban vagy GO-ban játszani, gyakran túlszárnyalva az emberi bajnokokat. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a gépek stratégiákat alakítsanak ki azáltal, hogy számos lehetőséget felfedeznek, és tanulnak a sikereikből és kudarcaikból – hasonlóan ahhoz, ahogy az emberek próbálkozás és hibázás révén tanulnak.

Az egyik legizgalmasabb fejlemény az, hogy az MI képes tudást átvinni egyik feladatról a másikra, vagy akár néhány példa alapján is tanulni. Képzeld el, hogy egy gyermeknek megmutatsz egyetlen képet egy új állatról, és később felismeri azt. Ezek a technikák közelebb hozzák az MI-t az emberi tanulási hatékonysághoz.

Ahogy az MI rendszerek egyre összetettebbé válnak, egyre nehezebb megérteni, hogyan hozzák meg döntéseiket. Ez bizalmi és elszámoltathatósági kérdéseket vet fel. A kutatók olyan magyarázható MI (explainable AI) eszközökön dolgoznak, amelyek segítenek bepillantani a „fekete dobozba”, és megérteni az MI döntéseinek hátterét.

(Videó: Explainable AI vs. Black Box AI (Átláthatatlan MI))

Az MI adatokból tanul, de ha ezek az adatok torzításokat tartalmaznak, az MI ezeket a torzításokat tovább viheti vagy felerősítheti. A méltányosság biztosítása érdekében gondos adatválogatásra és olyan algoritmusokra van szükség, amelyek képesek felismerni és csökkenteni az elfogultságot – ez kulcsfontosságú lépés az etikus MI felé.

Az MI tanulás jövője

Az MI tanulásának megértése még mindig a kezdeti szakaszban jár, de az előttünk álló út tele van ígéretekkel és lehetőségekkel. A következő években várhatóan az MI rendszerek alkalmazkodóbbá, átláthatóbbá és jobban összehangolttá válnak alapvető értékeinkkel és mindennapi igényeinkkel. Képzeld el például, hogy az MI asszisztensek teljes mértékben megértik egy beszélgetés kontextusát, és hasznos tanácsokat adnak anélkül, hogy hatalmas mennyiségű adatot igényelnének. Vagy gondolj olyan MI eszközökre, amelyek néhány példa alapján gyorsan új készségeket sajátítanak el – ahogy az emberek is képesek percek alatt elsajátítani egy feladatot, nem napok alatt.

A neurológia, a kognitív tudomány és a számítástechnika áttörései egyesülnek, hogy okosabb MI gépeket hozzanak létre, amelyek nemcsak utánozzák az emberi gondolkodást, hanem együtt is működnek velünk, hogy fokozzák képességeinket és javítsák életminőségünket. Az MI segít az orvosoknak pontosabban diagnosztizálni a betegségeket azáltal, hogy megérti a bonyolult kórtörténeteket, vagy hogy az oktatási alkalmazások azonnal alkalmazkodnak minden diák tanulási stílusához, így a tanulás személyre szabottabbá és hatékonyabbá válik.

Ahogy a kutatók tovább vizsgálják, hogyan dolgozza fel az agyunk az információkat, ezeket az ismereteket olyan algoritmusok létrehozására használják, amelyek emberhez hasonló módon tanulnak – rugalmasan, hatékonyan és kontextusban. Ez az előrelépés elvezethet olyan robotokhoz, amelyek zökkenőmentesen dolgoznak velünk együtt a gyárakban, vagy olyan virtuális asszisztensekhez, amelyek előre látják igényeinket, még mielőtt kimondanánk azokat.

(Videó: M1: A világ első kerekeken guruló, párhuzamos ízületekkel rendelkező négylábú robotja)

Természetesen még számos kihívás áll előttünk – etikai kérdések, méltányosság, és a nem szándékolt torzítások elkerülése. De az eddigi fejlődés egy olyan jövő felé mutat, ahol az MI egyre inkább hozzánk hasonló módon tanul, gyorsan alkalmazkodik az új helyzetekhez, és olyan módokonn támogat minket, amelyeket ma még csak elképzelni tudunk. Az MI tanulásának tudománya nem csupán a gépekről szól – hanem az intelligencia megértéséről, és arról, hogy mi hol helyezkedünk el ebben az új valóságban.

További források:

Mi az a neurális hálózat? | Deep Learning 1. fejezet

Neurális hálózatok 5 percben (IBM)

Nagy nyelvi modellek röviden elmagyarázva

Könyvajánló: A nagy nyelvi modellek exponenciálisan fejlődnek – pár éven belül az MI könnyedén kezelhet összetett feladatokat

https://spectrum.ieee.org/large-language-model-performance

Mi van egy humanoid kézben? | Boston Dynamics