„…A jó megítélés tapasztalaton alapul, az meg sok hibás döntésen….”
„…A jó megítélés tapasztalaton alapul, az meg sok hibás döntésen….”
A számítógép feltalálásával az ember első alkalommal próbálta meg azt, hogy az élettelen anyagba valamennyi intelligenciát leheljen.
Eredmény; a számítógép a mai napig is csak annyira intelligens és kreatív amennyire az azt kezelő ember az!
Egy kicsit másként;…
….egy sikeres próbálkozás, amely arra irányul, hogy előre megsejtse a szoftver hibáit, a meglévő tévedéseket optimalizálja, tárolja, és egyre nagyobb és nagyobb sebességgel előállítsa.
A felhasználó szemszögéből a hardver – csakúgy, mint az elvégzendő feladat – arra való, hogy kifogástalanul és a legnagyobb sebességgel annyi hibát lehessen összehozni, hogy az elképzelhető legrövidebb idő alatt a lehető legnagyobb mennyiségű, többé már nem javítható kár keletkezzen. Ugyanis a számítógépekkel dolgozó emberek nem aszerint dolgoznak, ahogyan azt a számítógépek elvárják tőlük.
Az emberek akkor, és csak akkor fognak logikusan viselkedni, ha már minden más lehetőséget kimerítettek.
…egy számítógép teljesítményét a következő tényezők határozzák meg:
– az inteligenciája – vagyis a fixen beleépített hibák száma,
– a sebessége – vagyis, hogy milyen gyorsan képes a lehetséges legtöbb katasztrófa előállítására,
– a válaszideje – ez utóbbi az az idő, amire a számítógépnek ahhoz van szüksége, hogy az általa adott válaszok után kipihenje magát.
Egy kis „Komputermurphológia”…
Az informatika (angol eredet: I-information T-technology) a számítógépes információs rendszerek tudománya, amely elméletet, szemléletet és módszertant ad e rendszerek tervezéséhez, fejlesztéséhez, szervezéséhez és működtetéséhez.
A számítástechnika szoros kapcsolatban van az informatikával. A számítástechnika tekinthető az informatika egy részterületének is, az automatizált információkeletkezés, -továbbítás, -feldolgozás és -hasznosítás tudományának.
A számítástechnika alapvető alkalmazása manapság a számítógépek, különösen a személyi számítógépek (PC-k) építése. Egy számítógép elsősorban nagyobb fokú programozhatóságában különbözik az egyszerűbb automatáktól, mint például egy számológép, egy emelődaru vagy egy mobiltelefon. Ez azt jelenti, hogy képes sok és komplex feladatot emberi beavatkozás nélkül végrehajtani, és a végrehajtás során különféle egyszerűbb döntéseket hozni.
Tehát a számítástechnika nem más, mint azoknak az eljárásmódoknak az összessége, amelyekkel matematikai műveleteket a legcélszerűbben lehet elvégezni.
Ám mint kiderült nem csak matematika – szerencsére -, és ez számomra igen szimpatikusan hangzik, ugyanis enyhén szólva nem tartozom a matekzsenik sorába így nem a programozás, sokkal inkább a grafikai és egyéb alkalmazások használata, a hardver titkai, a gép működése és működtetése érdekelt jobban.
A 80-as évek közepén vissza kerültem a volt középiskolámba, mint munkavállaló. Itt nyílt letőségem komolyabban megismerkedni az informatikával, a számítógép bűvöletével és magával ragadott.
Különböző tanfolyamok, OKJ képzés, de többnyire autodidakta módon „összeszedett” tudásanyag.
A végeredmény?
Csak annyi hogy a szabadidőm jó részét a számítógép előtt töltöttem és szépen lassan rájöttem, hogy sok mindent csinálhattam volna jobban, sőt….
Első honlap-szerkesztő próbálkozásaimra a szakdolgozatomhoz választott téma okán került sor. Nagyon izgalmasnak, érdekesnek ígérkezett a feladat – és végül az is lett -, hiszen a számítástechnika egy kevéssé ismert ágát, az oktatás-informatikát kellett bemutatni, ráadásul úgy, hogy közben az oktatásban alkalmazható lehetőségeit kellett kiemelni.
A téma bemutatását az is nagyon izgalmassá tette, hogy a számítástechnika tudományán belül az oktatás informatikának a mai napig nincs valamire való szakirodalma, pedig véleményem szerint sokkal nagyobb jelentőséggel bír, mint ahogy azt ma kezelik.
A dolgozat címe „Az oktatás-informatika az oktatásért” lett, amelyben tehát azt igyekeztem bemutatni, hogy az oktatás- informatika lehetőségei miként segíthetik a tanár munkáját, vagyis hogyan lehetséges a számítógépet segítségül hívni, bevonni az oktatásba annak érdekében, hogy egy adott tantárgyat színesebbé, érdekesebbé, tanulhatóbbá lehessen tenni.
A dolgozat alapját nem csak a másfél éves képzés során kapott elméleti és gyakorlati ismeretek adták. Igyekeztem bele építeni azokat a gyakorlati tapasztalatokat is, melyeket csak a gép előtt ülve szerezhet meg az ember.
Mint mondtam rendkívül érdekesnek, izgalmasnak találtam a feladatot és az értékelés során kiderült, hogy a téma fel-, ill. kidolgozása sem lett rossz.
2000 óta az oktatásban hasznosíthattam a megtanultakat, a felnőtt képzésben ECDL tanfolyamokat vezettem.
Milyen lesz az informatika 10-15-20-30-50 év múlva???
Egy kis történeti áttekintés a kezdetekről…
A mesterséges intelligencia (MI) kutatása 1956-ban kezdődött az amerikai Dartmouth College egyik nyári workshopján. Úgy gondolták, tíz tudós két hónap munkával le tudja fektetni egy olyan masina alapjait, amely képes nyelvhasználatra, elvont fogalmak kezelésére, olyan problémák megoldására, amelyek addig kizárólag embereknek sikerültek, illetve önmaga tökéletesítésére.
Ma már talán megmosolyogtató az optimizmusuk, és egyáltalán nem meglepő, hogy sokkal lassabban haladtak a tervezettnél, ám a lényeg, hogy megtették az első, kulcsfontosságú lépéseket.
A mesterséges intelligencia kutatása során fordulópontot jelentett annak felismerése, hogy az intelligencia nem egyenlő a tudással, elvégre nagyon sok dolgot az ember nem szabályalapon, hanem ösztönösen végez és gépekbe amúgy is lehetetlen lenne minden létező tudást és szabályt beprogramozni. A mesterséges intelligencia kutatása során áttörést hozott annak felismerése, hogy az intelligencia nem egyenlő a tudással, sokkal inkább a tanulás és a tanulásból általánosítás képességét jelenti.
A hatékony tanuláshoz azonban megfelelő mennyiségű adat szükséges. 2012 környékén jött el az a pont, amikor a gépi tanulás és a „big data” kombinációjából létrejött az úgynevezett deep learning, vagyis „mélytanulás”.
Ennek számos látványos, mindennapi életünkben is érezhető eredménye lett, mint például a hangfelismerő rendszerek pontosságának ugrásszerű javulása, az egyre megbízhatóbb önvezető autók, a rendkívül hatékony arcfelismerő rendszerek, vagy éppen az a tény, hogy az emberek már csak a második helyért küzdhetnek egymással sakkban és góban.
A mesterséges intelligencia (MI) megalkotásához először azt kell tisztázni, hogy mi az az intelligencia. Számtalan meghatározás és megközelítés létezik. Az intelligencia ugyanis rendkívül komplex fogalom, amely a logika, a megértés, a tudatosság, a tanulás, az érzelmi tudás, az érvelés, a tervezés, a kreativitás és a problémamegoldás képességére vonatkozik
A mesterséges intelligencia a köznyelvben…
A köznyelvben MI-nek nevezzük azokat a gépeket, szoftvereket, amelyek állandó emberi beavatkozás nélkül képesek válaszolni a környezeti behatásokra. Ez az automatizáltságnak azon magas szintje, amelyet például az önvezető autók képviselnek.
Mesterséges intelligenciának nevezzük azokat a rendszereket is, amelyek képesek hasonlóan viselkedni, mint egy természetes intelligenciával rendelkező élőlény, vagyis szimulálják az emberi viselkedést. Ilyen értelemben beszélhetünk például a számítógépes játékokban szereplő NPC-k (non-player character) intelligenciájáról.
Illetve mesterséges intelligenciának nevezzük azt is, amikor a gép vagy rendszer képes a viselkedését célszerűen és megismételhető módon változtatni, más szóval képes a tanulásra. A modern MI-kutatásban jelenleg ezen van a legnagyobb hangsúly, és a mesterséges intelligencia fogalmával leginkább ez azonosítható, illetve az előző két kategóriára jellemző funkcionalitást ez utóbbinak, a gépi tanulásnak a segítségével érhetjük el.
Mit tud megtanulni a mesterséges intelligencia…
A mesterséges intelligencia kutatásában két fő iskola létezik. Az egyik a tudás alapú megközelítés, amely gyakorlatilag az emberi tudás leprogramozását jelenti, ám ez rendkívül munka- és emberigényes, ráadásul teljes egészében nem is megvalósítható. A másik a tanulás alapú stílus, amelynek gépi tanulás a neve – ehhez persze nem elég egy-két példa, hanem adatok ezreire van szükség.
A gépi tanuló rendszerek pontossága azonban soha nem tud 100%-os lenni, mindig van egy hibahatár.
A mesterséges intelligenciával kapcsolatos egyik leggyakoribb félreértés – amelyre a tudományos-fantasztikus irodalom és filmművészet számos alkotása is rájátszik –, hogy az MI kutatása és fejlesztése egy egyenesvonalú fejlődés, amelynek eredménye egy mindenek felett álló mesterséges szuperintelligencia (artificial superintelligence) lesz. Egy szuperintelligencia létezése, vagy megvalósíthatósága azonban jelenleg sokkal inkább filozófiai, mint gyakorlati probléma, mert a mostani tudásunk alapján egyáltalán nem biztos, hogy létrehozható. A valóság az, hogy a jelenleg használt gépi tanuló rendszerek intelligenciája csak nagyon szűken értelmezhető (úgy is nevezzük, hogy artificial narrow intelligence), és csak adott feladatokra alkalmasak. A következő lépcsőfok az artificial general intelligence lenne, amely emberhez hasonló szintű intelligenciával rendelkezik – jelen pillanatban még ez is a jövő zenéje, de gőzerővel folynak a kutatások ebbe az irányba.
Mit nem tud az MI…
Mivel a jelenleg létező mesterséges intelligenciák nem tudnak emberi intelligenciával gondolkodni, szükség van az emberi ellenőrzésre, hogy kiküszöböljük a technológiából, adatokból, torzított mintavételből vagy hibás felhasználásból eredő bakikat. Ha a betáplált adatok nem elég pontosak, előfordul, hogy az MI nem tud különbséget tenni olyan dolgok között, amelyek egy ember számára nyilvánvalóak. Így fordulhat elő például, hogy egy gépi tanuló rendszer a cappuccinót és az eszpresszót ugyanabba a kategóriába sorolja, mert sokkal kisebb köztük az eltérés, mint például a croissant és az eszpresszó között. Egy mesterséges intelligenciával megeshet, hogy összefüggést lát a válások száma és a margarinfogyasztás között, ha a két trend hasonlóan alakul, míg egy ember azonnal rájön, hogy ez csak véletlen egybeesés. Egy ember akkor is felismeri a STOP táblát, ha összefirkálják vagy matricát ragasztanak rá, ám egy MI-t ezzel már meg lehet zavarni.
Tehát van még mit megtanulnia a MI-nak!!
[ forrás: Neuron Salutions ]